Нобелевская премия 2024: Мир, микроРНК, ИИ, белки. Калории и длительность жизни. Новости QWERTY №318
Всем привет! Вы смотрите научно-популярный канал "Крти". Меня зовут Владимир. Завершилась Нобелевская неделя, и о премиях в точных науках мы расскажем сегодня подробнее.
Интересно, что на учреждение премии Альфреда Нобеля повлиял его собственный некролог, опубликованный по ошибке ещё при его жизни. Это очень интересная история, почитайте об этом. Будучи изобретателем и производителем динамита, он видел, как этот инструмент, задуманный им сначала для облегчения горных работ, стал использоваться в военных целях. Но он не останавливался и совершенствовал динамит. Он был пацифистом и считал, что если у разных стран появится оружие, при помощи которого они могут моментально уничтожить друг друга, то не поймут, что войны бессмысленны, и прекратят конфликты.
Наивно? Да. Он умер, не узнав про атомное оружие, но в этом году Нобелевская премия мира была вручена Ассоциации Нихон Хидан — это японский совет организации жертв атомных бомбардировок Хиросимы и Нагасаки. Они борются за ядерное разоружение. Атомное оружие не использовалось вот уже 80 лет, но до сих пор ядерные державы продолжают наращивать свой ядерный потенциал. А из нашего телевизора мы постоянно слышим угрозы и даже призывы к его применению. Альфред Нобель был прав в том, что война с применением такого оружия бессмысленна, но абсолютно наивен в том, что все это понимают.
Ну а мы движемся к остальным нобелевским премиям. И, как обычно, все ссылки на источники и подробности у нас в описании.
Как по сути, нет свободы воли для человека, так и для клеток нет свободы выбирать, какими они станут. Двое учёных, Виктор Амброс и Гарри Равн, были удостоены Нобелевской премии по физиологии за открытие одного из элементов процесса генетической регуляции молекул микрорнк. Наши клетки обладают одинаковым набором генов и, соответственно, инструкций. Но почему же нервные клетки так отличаются от мышечных? Процессы генетической регуляции позволяют клеткам активировать только те гены, которые необходимы для выполнения их специфических функций, и только тогда, когда это требуется. Клетки выбирают инструкции, адресованные только им.
Помните, недавно мы рассказывали, что часть генов активируется вообще только после смерти организма. Исследования лауреатов по микрорнк показали, что эти маленькие молекулы, всего около 20 нуклеотидов, играют критическую роль в этом важном процессе. Поначалу на открытие Амброса, сделанное ещё в 1993 году, отреагировали с недоверием целых 7 лет. Находка считалась курьёзом, свойственным лишь только маленькому круглому червю нематоди, известному модельному организму. И только через 7 лет последующие открытия показали, что микрорнк распространены повсеместно в животном мире, и тогда все сомнения в её роли отпали.
Ныне известно, что количество таких молекул исчисляется десятками тысяч в самых разных организмах. Их роль в посттрансляционной регуляции молекул помогает клеткам определять, какие белки им производить, и делает это на протяжении сотен миллионов лет. Нарушения в работе микрорнк, например, из-за генетических мутаций, могут приводить к серьёзным заболеваниям, включая рак или, скажем, нарушение слуха. И это открытие простимулировало направленные на создание диагностических и терапевтических методов с использованием микрорнк. Пока что результатов нет, но это и нормально. Для этого нужно больше времени. Тот же Криспер-Кас далеко не сразу дошёл до клинического применения.
Сегодня учёные продолжают изучать эти важные фрагменты генов. Казалось бы, одинаковые у разных сложных существ, они могут проявляться совершенно иначе. Благодаря тонкой работе микрорнк, эти молекулы, некогда считавшиеся лишь помехой в изучении более крупных РНК, теперь считаются ключевыми регуляторами генов. Открытие Амброса и Равна проложило путь к новому пониманию того, как клетки функционируют и развиваются, и подчеркнуло значимость микрорнк в эволюции и развитии сложных организмов.
Среди великих научных открытий, способных существенно изменить нашу жизнь, нейросети занимают особое место. Научная фантастика оживает на наших глазах, и существенную роль в этом сыграли двое учёных, которых мир сегодня чествует как нобелевских лауреатов по физике. Оба, Джон Хопфилд, заложили основы современных технологий машинного обучения, став теми, кто прокладывает путь к будущему, наполненному искусственным интеллектом. Путь к этому открытию начался с желания понять, как машина мыслит как человек.
Хопфилд создал ассоциативную память, способную хранить и восстанавливать образы, что стало значительным шагом вперёд. Основой для неё он выбрал модель описания энергии в спиновой системе со множеством узлов. Он продемонстрировал, что системы с достаточной сложностью проявляют свойства, непредсказуемые на уровне отдельных их компонентов, фактически открывая новые горизонты физики. Тут, конечно, интересно, что премия по физике отправилась людям, работающим над науками, но эти двое использовали именно инструменты физики для создания революционных технологий.
По сути, они работали над тем, чтобы смоделировать биологическую структуру мозга при помощи неорганической материи. В свою очередь, Хинтон, которого ещё называют "крёстным отцом" и, разработал метод, позволяющий нейросетям идентифицировать элементы на изображениях, самостоятельно обучаться. Он использовал для этого метод под названием "машина Больцмана" и статистическую физику, и этот прорыв стал катализатором бурного развития искусственного интеллекта.
Несмотря на значительные достижения, когда Хинтон понял, что компьютер может стать умнее человека, он оставил свою работу в Google в 2023 году, чтобы свободно высказываться о возможных рисках, связанных с развитием искусственного интеллекта. Как он отметил, человеческий опыт не готов к взаимодействию с интеллектом, превосходящим наш собственный. Стоит отметить, что оба учёных предупреждают о возможных опасных последствиях использования. И они напоминают, что, как и любой инструмент, как тот же динамит, искусственный интеллект может быть развернут как в сторону добра, так и в сторону зла. А также напоминают, что неконтролируемое развитие этих технологий может привести к нежелательным последствиям.
Множество лекарств, новых революционных веществ, составных элементов биотехнологий создаются из простейших строительных блоков жизни — белков. Белки — это молекулы, которые участвуют во всех физиологических процессах в нашем организме, от переваривания пищи до передачи сигналов между клетками. Один нестареющий классик даже как-то сказал, что жизнь — это способ существования белковых тел. Соответственно, понимание структуры белков и технология создания новых белков открывают обширные горизонты для медицины, экологии и промышленности, особенно когда новый белок с заданными свойствами может быть создан за считанные месяцы.
Именно этому и посвящены работы, за которые трое учёных получили Нобелевскую премию по химии. Дэвид Бейкер разработал методы, позволяющие компьютеру проектировать новые белки, составляя их из аминокислот. Это, в свою очередь, позволяет создавать белки для решения конкретных задач, от разработки новых лекарств и наноматериалов до борьбы с изменением климата и даже создания молекулярных сенсоров. Ещё в 2003 году он опубликовал статью о создании белка, не имеющего аналогов в природе. Ему для этого потребовалась компьютерная программа, которая предсказывает последовательность строительных блоков аминокислот по трёхмерной структуре белка. Аминокислоты сложили по инструкции, и белок свернулся в заранее спрогнозированную форму.
С другой стороны, Демис Хасса-Бис и Джон Джампер из Google DeepMind сделали нечто обратное: они нашли способ предсказать структуру почти всех известных белков по их аминокислотной последовательности с помощью искусственного интеллекта. Их модели AlphaFold и затем AlphaFold 2 совершили революцию в науке, разобравшись со структурами более чем 200 миллионов белков. Представьте себе, у нас теперь есть своего рода "Гугл-карта" белкового мира, причём теперь предсказанные искусственным интеллектом структуры белков почти не отличаются от структур, предсказанных при помощи долгого, сложного и дорогого рентгеноструктурного анализа. Их достижения помогают лучше понять антибиотикорезистентность бактерий и предоставляют инструменты для разработки ферментов, которые могут разлагать пластик, и ещё многое другое.
Сегодняшние достижения в области работы с белками — это не только вершина многолетних трудов, но это ещё и ключ к возможностям значительного улучшения жизни на Земле, которая теперь видится всё более доступной.
А вот ещё одна новость, но она уже не про Нобелевские премии. С ними мы закончили. Она про то, чтобы жить дольше, потребляя меньше калорий. Ведь мы часто слышим, что голодание продлевает жизнь, так это же старая как мир истина. Опыт показывает, что можно добиться увеличения продолжительности жизни на 16%. Мы даже сами рассказывали о подобных исследованиях и влиянии голодания на длину теломер. Но на эту идею можно взглянуть с разных сторон. И связь между сокращением калорий и долголетием гораздо более сложная, чем просто влияние потери веса и изменений в метаболизме.
Учёные провели масштабные исследования на тысячи мышей. Исследователи выбрали особый подход: каждая мышь имела уникальный генетический профиль, что отражает генетическое разнообразие людей. Часть мышей посадили на низкокалорийную диету, некоторым устроили режим периодического голодания, а остальные питались как обычно. Казалось бы, потребляя меньше калорий и теряя вес, мыши должны были бы прожить дольше, но всё оказалось не так просто. Максимальное увеличение продолжительности жизни наблюдалось при сокращении калорий на 40%. Однако, меньшее урезание калорий и интервальное голодание тоже давали свой эффект. В целом наблюдались положительные изменения в метаболизме, сокращение процента жира в теле, снижение уровня сахара в крови.
Однако всегда есть "но". Те мыши, которые теряли больше всего веса, прожили менее продолжительную жизнь, чем более умеренные соседи, потому что в игру включились не только метаболизм и стройность, а ещё и здоровье иммунной системы, работа эритроцитов и способность организма справляться со стрессом от ограничений в пище. Ведь калорийное ограничение — это своего рода испытание для всего организма и его иммунной системы. У него и у неё отбирают ресурсы. Самые выносливые, самые устойчивые к таким стрессам мыши, несмотря на умеренную потерю веса, имели крепкий иммунитет и жили дольше.
А вот эти вот метаболические изменения, снижение уровня сахара в крови, доли жира в теле — это были как бы второстепенные бонусы. Так что не всё так просто в диетических исследованиях. Если раньше учёные думали, что снижение метаболизма сигнализирует о долгосрочных преимуществах диеты в плане продления жизни, то теперь они склоняются к тому, что метаболизм скорее влияет на продолжительность здорового периода жизни, то есть, когда мы живём без всяких там хронических болезней. А это разные вещи. А ещё нужны дополнительные маркеры для оценки влияния снижения калорий на продолжительность жизни. В целом, вероятно, что реальные ключи к продлению жизни лежат в устойчивости организма к стрессам, в здоровье его иммунной системы, то есть в особой генетике и наследственности, которые уже надо сочетать с правильным сокращением количества калорий.
Лучшей новостью предыдущего выпуска вы признали новость про то, что учёные собрали самый полный и обширный, то есть подробную карту мозга взрослого насекомого — мушки-дрозофилы. В этой схеме присутствует 140 000 нейронов с их подробными характеристиками и 55 миллионами связей между ними. Коннектом уже использовали для научных работ, в том числе для моделирования мозга мушки на компьютере. Одна из работ, например, описывает два контура, которые останавливают мушку во время ходьбы. В одном контуре есть два нейрона, отменяющие сигнал на передвижение, когда мушка хочет остановиться. Другой контур содержит нейроны, которые обрабатывают сигналы из мозга и создают сопротивление в суставах ног, заставляя насекомое застыть на месте, когда оно хочет перекусить или почиститься.
И подобные механизмы работы мозга можно выяснить, изучая связи и типы нейронов в мозге, вот через подобные коннекты. Ну что ж, а на этом на сегодня всё. Большое спасибо вам за просмотр! Напишите в комментариях, а что вас удивило больше всего в работах нобелевских лауреатов? Проголосовать за самую интересную новость можно, как обычно, в нашем Telegram-канале. До скорых встреч! Пока!