открытия сентября

Ученые из Google DeepMind создали AlphaGenome Atlas, который показывает, как разные мутации в ДНК могут повлиять на работу клеток. ИИ проанализировал около 9 миллиардов вариантов, то есть все возможные однобуквенные замены в ДНК. Для каждого варианта модель рассчитала тысячи возможных эффектов, в том числе влияние на активность генов и сплайсинг РНК. Проверить действие всех этих вариантов в лаборатории невозможно, поэтому такие прогнозы помогают быстро оценить их потенциальное влияние.

Для каждой мутации исследователи также рассчитали AVI-score — показатель, который объединяет прогнозы двух ИИ-моделей и показывает, насколько сильно вариант может повлиять на работу клеток. Это помогает быстро находить наиболее важные мутации. С его помощью ученые уже обнаружили ранее пропущенный вариант в гене DNM1, связанный с редкой формой тяжелой эпилепсии, которая нарушает развитие мозга. А анализ данных более 54 тысяч участников UK Biobank помог найти на 22% больше связей между редкими изменениями в некодирующей ДНК и уровнем белков, связанных со старением и реакцией клеток на кислород. Несмотря на колоссальную помощь ученым и ускорение исследований,  AlphaGenome Atlas не заменит эксперименты, так как предположения ИИ еще нужно проверять в лаборатории. Зато ученые теперь могут быстро просматривать миллиарды вариантов и выбирать те, которые стоит изучить подробнее.

Источник изображения: Yuichiro Chino/Getty Images

Claude, нейросеть компании Anthropic, обнаружил в геномах гигантских вирусов систему, которую назвали ART (array-associated reverse transcriptases). Она включает фермент обратной транскриптазы, соседний с ним ген и длинный участок повторяющихся последовательностей ДНК. Такая структура напоминает бактериальные системы CRISPR, которые защищают бактерии от вирусов и лежат в основе современных инструментов редактирования генома.

Около 950 ИИ-агентов за 21 час проанализировали более 200 тысяч последовательностей обратных транскриптаз, нашли около 3500 систем с похожей структурой и выбрали 20 для подробного анализа. Один из ИИ-агентов заметил повторяющиеся участки ДНК рядом с геном обратной транскриптазы и сопоставил эту структуру с системами CRISPR. Пока не доказано, что ART работает так же, как CRISPR, то есть находит и разрезает заданные участки ДНК.

Однако теперь возник вопрос, насколько самостоятельным было это открытие. Исследователь из Копенгагенского университета Марио Родригес Местре заявил, что его команда изучала те же системы несколько лет и ранее делилась результатами этой работы с Claude. Anthropic это отрицает и утверждает, что Claude не обучался на пользовательских переписках, поэтому пока неясно, пришла ли модель к результату самостоятельно или ее работа была частично основана на информации, которую ранее предоставили ей ученые.

Источник изображения: [1], Kateryna Kon/SPL/Getty

Долгое время ученые считали, что весь мозг развивается из одного типа клеток-предшественниц. Новое исследование ученых из медицинской школы Стэнфордского университета показывает, что мозг формируется из двух разных популяций клеток: одна дает начало переднему и среднему мозгу, а другая — заднему. При этом две части в итоге соединяются и работают как единый орган.

Сначала исследователи изучили эмбрионы мышей и обнаружили две отдельные группы клеток уже на ранних стадиях развития. Затем они пометили клетки заднего мозга флуоресцентным маркером, чтобы проследить, куда они переместятся и во что превратятся. Оказалось, что эти клетки дали начало только задней части мозга. Две такие популяции ученые нашли и у разных животных, включая обезьян, кур и рыб, и даже у морского червя Saccoglossus kowalevskii. Исследование также помогло ученым получать из стволовых клеток большие количества человеческих нейронов заднего мозга, которые теперь можно использовать для изучения БАС, спинальной мышечной атрофии и поиска новых методов лечения этих заболеваний.

Источник изображения: Tryfonov/Adobe Stock, [2]

Ученые давно пытаются понять, почему одни люди стареют быстрее других, и научиться измерять этот процесс. Для этого они создают так называемые часы старения, которые оценивают «биологический возраст» по активности генов, уровню белков или изменениям в ДНК. Но пока ученые сами не до конца понимают, какие изменения считать признаками старения и как отделить их от изменений, связанных с болезнями.

Теперь исследователи из компании Insilico Medicine разработали ИИ-модели, специально обученные на данных о старении. Они создали 17 тестов, которые проверяют, как модели работают с медицинскими данными, генетической информацией, активностью генов и уровнем белков. В большинстве тестов новые модели показали лучшие результаты, чем универсальные языковые модели, рассчитанные на широкий круг задач. Исследователи также проверили, сможет ли одна из моделей находить мишени для лекарств, которые воздействуют на процессы старения. В будущем такие модели могут помочь создавать более точные «часы старения» и выяснять, какие изменения действительно связаны с возрастными изменениями, а какие возникают из-за болезней или ухудшения здоровья.

Источник изображения: Karen Haibara/AFP/Getty, [3]

При обычной CAR-T-терапии у пациента забирают иммунные клетки и изменяют их так, чтобы они могли находить и уничтожать «вредные» клетки, а затем возвращают обратно в организм. Теперь ученые разработали более простой подход, при котором организм сам превращает свои клетки в CAR-T. В сентябре китайские исследователи сообщили о результатах такого лечения у 16 человек с рассеянным склерозом и другими аутоиммунными заболеваниями.

Для терапии ученые использовали модифицированный вирус, который доставляет обычным иммунным клеткам «генетические инструкции», чтобы те превратились в CAR-T-клетки и научились находить и уничтожать нужные клетки. После одной инъекции у пациентов увеличилось количество CAR-T-клеток, снизилось число B-клеток, связанных с аутоиммунной реакцией, и уровень аутоантител, атакующих собственные ткани. У людей с рассеянным склерозом улучшились двигательные и когнитивные функции, а также уменьшилась усталость. У участников с другими аутоиммунными заболеваниями, которые поражают мышцы, улучшились показатели мышечной силы и снизилось воспаление.

Китай сейчас стал главным центром испытаний in vivo CAR-T: из 140 таких препаратов, которые испытывают на животных и людях по всему миру, 82% разрабатывают китайские группы. Быстрое развитие технологии связывают с большой численностью участников исследований, государственной поддержкой и ускоренными процедурами. Что будет дальше, покажут результаты новых исследований и то, как будут меняться правила проведения таких испытаний.

Источник изображения: Keith Chambers Getty Images, [4]