Forever and BioMed

Минутка образовательного контента на нашем Канале. Стараниями коллег из компании WhiteBoxAI получилось реализовать давнюю задумку.

БОТ, РАССКАЗЫВАЮЩИЙ ИСТОРИИ
➡️ @whiteboxtales_bot ⬅️

Предназначен в первую очередь для детей, "конструирует" истории под любой запрос, и - главное! - закладывает в текст содержательный контент: из каждой такой истории, читатель узнает интересные факты из науки, технологий, истории, психологии, да и вообще любых сфер знаний. Кстати, бот мог бы рассказывать истории в аудио и даже в видео-формате - просто это сильно дороже (а в нынешней реализации он, для пользователей, бесплатен)

Как-то я рассказывал, из какой книги "выросла" соответствующая идея. Книгу эту по-прежнему рекомендую всем, кто интересуется темой развития AI (да и технологий в целом) и вопросом, куда сие развитие может завести Цивилизацию...

Возвращаясь к боту: буду благодарен за фидбек! Просто берите и запускайте - конечно, приветствуется делать это вместе с детьми, если таковые есть в вашем окружении.

Так, для продолжения обсуждения "Нобеля" по Химии - насамомделе, по сути, по Молекулярной Биологии - советую:

🧐 изучить матчасть почитать отличный материал на любимой "Биомолекуле"о том, за что именно вручена эта Премия (заодно, учимся правильно ставить ударение в слове БЕЛКИ!)

🤓 помянуть старое почитать о том, за что чуть ранее вручили и другую Премию (заодно вспоминаем, чем РНК отличается от ДНК)

пришло время правильного ответа на ⬆️ опрос ⬆️

Нюанс в том, что единственно верный ответ - отсутствует!
Да, я понимаю, почему многие выбрали именно вариант "ключи": потому что подбор подходящей структуры белка для решения конкретной задачи - например, антитела, способного заблокировать какую-то мишень - напоминает подбор "ключа" для "замка".

НО на самом деле, любой из вариантов - разве что, кроме "крышки"... кажется... хммм... - соответствует тому функционалу, для которого в английском языке используется термин ➡️ токен ⬅️ Далее в Канале мы обсудим, какое отношение к предсказанию белковых структур имеет так называемая токенизация. Как в "архаичных" методах времён моей аспирантуры, рассказ о которых я начал ➡️ ранее ⬅️ , так и в самых современных методах, за которые только что дали Нобелевскую Премию.

Пока же, для любителей сакрального, не могу не отметить момент, когда цифры в опросе были эммм идеальны - см. скриншот. Жизнь, она такая - порою подкидывает нам знаки, совершенно необъяснимые Наукой 😏

⬇️ продолжаем ⬇️

Давайте рассмотрим большую белковую последовательность как набор перекрывающих фрагментов небольшой длины. Например, цепочка
...NLPAWRT...
представляется в виде:
...NLPA
LPAW
PAWR
AWRT...
это называется «скользящим окном» - в нашем случае, его размер равен четырем аминокислотным остаткам.
И давайте посмотрим, нет ли у этих коротких фрагментов выражено-предпочитаемых структур, которые они ВСЕГДА, ну или почти-всегда, формируют - в каких бы белках они не встретились. Откуда мы знали, уже тогда - когда я занимался своей кандидатской - про такую встречаемость? А к тому моменту уже открылся публично доступный банк пространственных структур биомолекул - PDB (Protein Data Bank). Сейчас в нём уже 200 тыс. экспериментально изученных стуктур - тогда было куда меньше, но уже немало, и мы уже могли смотреть структурные свойства олигопептидов, изучая всё разнообразие имеющихся, в этом банке, белковых цепей…

Тут я сделаю небольшую паузу - на опрос, предмет которого имеет непосредственное отношение к продолжению рассказа:

если мы решим эту задачу методами «честной» физики, то
получим Нобелевскую Премию
...впрочем, и за «нечестное» решение - получим!

Такие слова напутствия я услышал от Владимира Гаевича Туманяна, моего научного руководителя, при поступлении в 2000 г. в аспирантуру родного МФТИ. Мне предстояло выбрать тему будущей диссертации. Кстати, ТВГ - как его, «сокращённо» и любя, называли коллеги - был человеком, создавшим замечательную научную школу в области физики полимеров, биоинформатики, и вообще теоретических методов в биологии. Достаточно сказать, что в моих рассказах появится ещё немало его учеников, ныне разбросанных по всему миру и ставших, что называется, opinion-leader’ами в своих научных направлениях. Ну а сейчас, возвращаясь к тому далёкому времени:

Задача, о которой шла речь, до сих пор остаётся одной из главных проблем физики в биологии. Речь о предсказании структур белков по последовательности их аминокислотных звеньев. Более того, в своей самой высокой «ипостаси» эта задача напрямую связана со «священным граалем» Науки о Жизни - с задачей предсказания фенотипа по генотипу.

Прошу прощения, если последующие абзацы будут слишком просты и очевидны тем, кто уже хорошо знает базис молекулярной биологии - но на всякий случай объясню суть обсуждаемой задачи:
Белки - главные функциональные молекулы живых организмов - представляют собою цепочки звеньев одной химической природы, так называемых остатков аминокислот. Типов звеньев немного - два десятка - но они могут быть соединены в ооочень длинные последовательности, где эти звеньях будут чередоваться самым разнообразным образом. Примечательно, что большинство белков формируют весьма стабильные пространственные структуры - цепи сворачиваются в очень плотные «клубки» - и формы этих структур, как правило, определяют функцию белков, по этим формам можно разобраться, что белки проводят какую-то химическую реакцию, или взаимодействуют друг с другом, и пр... Кодируется белковая последовательность «на уровень ниже» - через молекулы ДНК и РНК, которые тоже являются биополимерами (только звенья там иной природы -нуклеотиды). Расшифровать последовательности белков, ДНК, РНК становится всё проще и дешевле - потому при желании можно без труда узнать порядок, в котором соединены звенья. А вот определять пространственные структуры белковых молекул - а значит, понимать их функции - мы по-прежнему можем с большим трудом и в довольно недешёвых экспериментах.
В общем, если бы адекватная физическая модель дала нам возможность точно рассчитать взаимодействия звеньев и форму, в которую свернётся их цепь - это было бы огромным подспорьем для Науки, мы бы стали лучше понимать и фундаментальные процессы Жизни, и механизмы развития болезней, и могли бы создавать новые эффективные лекарства от множества пока неизлечимых болезней…

Но физическое моделирование в те времена, когда я начинал путь в науке и поступал в в аспирантуру, не позволяло вести сколь-либо точные расчёты структур белков. Потому многие биоинформатики (учёные, занимающиеся компьютерным анализом биологических данных) пытались придумать методы, которые каким-то не-прямым не-совсем- (или совсем-не-) физическим образом предсказали бы, во что сворачивается белковая цепь. Среди таких людей был и я. И для начала, мы (с ТВГ и коллегами) решили просто по-изучать свойства фрагментов, из которых состоят больше белковые цепи. Их ещё называют «олигопептиды» - т.е. короткие пептиды, или небольшие последовательности аминокислот, длиной этак в 3-4-5 аминокислотных остатков.

⬇️ ... ⬇️

P.S. ⬆️ к предыдущему посту ⬆️

Сколь ожидаемый, столь же и полезный разбор от любимой "Биомолекулы" - про исследования, за которые только что дали Нобелевскую Премию:
https://biomolecula.ru/articles/mikrornk-s-ogromnym-vliianiem-za-chto-vruchili-nobelevskuiu-premiiu-po-meditsine-2024

итак, "в рубрике обещанное":
НОБЕЛЕВСКАЯ ПРЕМИЯ (по физиологии и медицине)

...правда, бороться за именно сегодняшнюю уже поздно - её обладателями, совершенно заслуженно, только что стали Виктор Амброс и Гэри Рувкун, за исследования микроРНК:
https://www.bbc.com/news/articles/c79nrgp97x9o

Посмотреть и послушать про эту тему - притом в формате прекрасных видео с компьютерной анимацией - можно
➡️ здесь ⬅️
и
➡️ тут ⬅️

Но у Науки остаётся ещё немало вопросов, разбирательство в которых поможет нам понять Жизнь... а значит - дать повод к вручению очередного "Нобеля"! Один из таких вопросов мы скоро, вновь, обсудим...

в рубрике
ХОРОШИЙ КОНТЕНТ от ПРАВИЛЬНЫХ ЛЮДЕЙ

на канале "Victor Osyka, Техноцивилизация" вышло (очень большое, но и) очень интересное интервью с Ильёй Ясным - короткая выжимка из интервью ➡️ тут ⬅️, там же ссылка на полный youtube-вариант... рекомендую!

Илья - прекрасный специалист в фарме, биомеде, биотехе... я неоднократно его упоминал - ➡️ например ⬅️

...за сим, паузы на лирические отступления прошли - в следующем Выпуске, будем бороться за Нобелевскую Премию !

ХУДОЖЕСТВЕННАЯ ПАУЗА
(но заодно, AI- и ML- релевантная - а значит, самая что ни на есть научная)

Получил от друзей просьбу - помочь с иллюстрацией, в подарок для ребёнка:
зелёные поля и холмы, среди которых несётся табун лошадей, на переднем плане хрупкая русая девочка на чёрном коне

С задачей я справился (надеюсь... 🧐) с помощью любимого Leonardo, именно в нём я создаю все иллюстрации в этом Канале, о чём неоднократно рассказывал - например ⬆️ тут ⬆️

В этот раз, я решил - на приведённом примере - описать этапы создания сложных рисунков в нейронных сетях.

Дальнейшее изложение - в комментариях к этому посту, ибо так проще расписывать последовательность шагов "сборки" итогового образа... итак ⬇️ 🤓 ⬇️

Как раз к начатому, ранее, разговору про КОМПЬЮТЕРНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ в НАУКЕ подоспело несколько ну ооочень горячих новостей "в тему". Буду делиться ими в паузах предстоящего нам (и долгого) обсуждения. Начну вот с какой:

👩🏼‍💻 Новая система искусственного интеллекта AlphaProteo - "родственник" AlphaFold - успешно конструирует белки, которые хорошо связываются с заданными молекулами-мишенями. Что потенциально способствует разработке лекарств, пониманию молекулярных механизмов развития болезней, и многому другому, полезному для биомеда:
https://deepmind.google/discover/blog/alphaproteo-generates-novel-proteins-for-biology-and-health-research/

👍 Судя по тестам, этот AI действительно круто подбирает белковые молекулы-"ключи" под другие (белковые же) молекулы-"замки". Таким образом можно быстро отбирать новые варианты антител (на компьютере) - и бежать их проверять (в лабораторию). Авторы показывают в статье, что для нескольких разных мишеней им удалось получить предсказанные компьютером лиганды, которые в эксперименты дают связывание не хуже, а то и лучше, ранее созданных "вручную" антител.

🧐 Но надо иметь в виду - ремарка уже от меня - что абсолютное большинство вроде бы очень перспективных антительных препаратов не проходят клинические испытания на поздних стадиях. Когда выясняется, что на уровне целого организма что-то плохо на них реагирует. В то время как "в пробирке" всё было хорошо. И это нормально - моделируем мы пока что очень простые системы, организменный уровень (моделирования) нам не будет доступен ещё очень долго.
Так что AlphaProteo не "серебряная пуля", но ещё один классный инструмент AI в биологии. Прямо-таки "переворот" в терапиях он, видимо, не произведёт - что не отменяет того, что DeepMind (в очередной раз) молодцы!

🤓 Если кому интересно почитать про начало истории с AlphaFold - как про суть достижения, так и про имеющиеся "косяки" - советую вот эту статью на любимой Биомолекуле:
https://biomolecula.ru/articles/belkovye-galliutsinatsii-kak-spravliaetsia-alphafold

...ну а я в следующей истории из своей научной биографии расскажу, как мы с коллегами почти-придумали почти-альфа-фолд (и это не-совсем-шутка 😏)

...проиллюстрировать ⬆️ предшествующий рассказ ⬆️ о начале своего увлечения программированием я решил ремаркой об одной из самых ярких и динамичных компьютерных игр того времени - "Zanac":

Изучая Вселенную, люди встретились с огромной Системой, созданной тысячелетия назад неизвестной инопланетной Цивилизацией. Человечество пыталось получить доступ к Системе - чтобы выяснить секреты древних инопланетян - но потерпело неудачу. Теперь Система угрожает уничтожить всё живое. Единственная надежда Человечества - Вы и маленький космический истребитель...

Почитать про игру можно в wiki - искренне советую, там много интересного! Традиционно, я советую английский раздел (в случае не лучшего владения языком - просто включите в браузере автоматический перевод):
https://en.wikipedia.org/wiki/Zanac

Посмотреть воочию на игровой процесс можно во множестве роликов - например, тут:
https://www.youtube.com/watch?v=Ttis54ywwI8

Время очередных нарративов, в которых переплетаются Жизнь и Наука... но начнём с ответов на простые вопросы

во-первых: Что наша Жизнь? Конечно же, ИГРА!
(и это будет важно для дальнейшего обсуждения)

во-вторых: про предшествующую загадку - правильным ответом являются "японцы с кассетами"!
(даже удивлён, что этот ответ набрал больше всего голосов - но, полагаю, дело всего лишь в его "экзотичности" для контекста обсуждения компьютерных методов анализа данных?)

Крупнейшим мировым производителем музыкальных инструментов является компания Yamaha. Кстати, одна из её самых известных инноваций знакома любому человеку, предпочитающему не шокировать соседей своей гениальной игрой на пианино, синтезаторе, или скрипке - именно Yamaha ввела в оборот silent-системы, в которых музыкальные инструменты оснащены электронными датчиками, "отправляющими" звук в наушники, и музыкант может играть на инструменте, не причиняя беспокойства окружающим.
Кроме музыкальной сферы, Yamaha сделал очень много в компьютерной индустрии. В частности, в 1980тые годы она присоединилась к группе компаний, которые стали производить домашние компьютеры по единой архитектуре, получившей название MSX.
Именно компьютер Yamaha MSX стал первым, на котором я получил возможность программировать. Его принесла домой моя мама, а главным "довеском" к нему была стопка кассет - которые я привык на тот момент воспринимать исключительно как носители музыкальных записей. Но оказалось, что на кассеты можно записывать вообще любую информацию - в т.ч. компьютерные игры.

Мне было лет этак 12. Я широко раскрытыми глазами смотрел на экран, на котором благодаря Yamahа мне открывались целые игровые Миры - с абсолютно новым устройством, динамикой, яркостью. На смену желанию просто получать удовольствие от игр - пришло желание конструировать Миры самостоятельно... формулировать их законы... быть не только Игроком - но и Создателем... А для этого надо было учиться программировать. Что я и сделал, вооружившись справочником по Basic MSX - основному языку программирования для соответствующих систем.
Вскоре я подкреплял свои навыки, кодируя уже на других компьютерах (куда более распространённых PС) и с использованием множества других языков (то была эра взлёта Pascal и C++).

и вновь рубрика
правильные ресурсы от хороших людей

➡️ Делюсь ссылкой на канал, который ведут ученики, выигрывающие олимпиады и занимающиеся исследованиями. Это часть проекта JustScience, который создает материалы для готовящихся к олимпиадам и интересующихся наукой.

🤓 Авторы рассказывают о биологии для широкой публики - так, чтобы информацию находил полезной и понятной каждый читатель канала. Более подробную информацию найдете во вступительном посте.

💬 Предложения, вопросы и пожелания можно написать в чате канала!

традиционно-шикарно-разнообразный
материал на ➡️ Биомолекуле ⬅️

автор - Илья Ясный, который (напоминаю!) ведёт замечательный ТГ-канал

а не спеть ли мне песню о любви… т.е.
а не испытать ли нам свои ПРОРОЧЕСКИЕ СПОСОБНОСТИ (и биомедицинскую интуицию)?

Для начала, традиционно - небольшая история.
В 2014 г. я волею случая попал в эфир канала «Дождь» в числе нескольких биологов, которых попросили предсказать и прокомментировать грядущее вручение очередной Нобелевской премии по биологии физиологии и медицине (если вдруг вы не знали, номинации «биология» у этой премии не существует в чистом виде - и соответствующие достижения науки награждаются то как в раз в "физиологически-медицинской" категории, то в "химической"). Отвечая на вопрос ведущего - кто имеет высокую вероятность получить премию - я сказал, что маловато знаю обо всём многообразии биомедицинских исследований... но крайне удивлён, что «Нобеля» до сих пор не получил создатель одной из самых востребованных прикладных технологий - так называемой «гуманизации» антител, что позволило создать массу препаратов от самых серьёзных напастей (в т.ч. от рака и от аутоиммунных болезней), притом избавить эти препараты от обострённой реакции иммунной системы самого пациента. Автором этой технологии является Грегори Винтер. Потому его я и назвал в числе главных кандидатов.
Я тогда не угадал. Премию 2014 года дали за изучение клеточных механизмов хранения и обработки пространственной памяти. Это открытие я вспоминал, кстати, в рассказе о временах работы в австрийском Институте Науки и Технологий.

Так вот, к проверке нашей интуиции в отношении новейших биомед-технологий. Чуть ⬆️ ранее ⬆️ я цитировал очень хороший биотех-ресурс, который среди прочего публикует обзоры самых интересных клинических испытаний, которые проходят прямосейчас и должны завершатся к концу года 2024 г. По итогу года, я собираюсь «пройтись», своими комментариями в этом Канале, по самым интересным препаратам и по результатам их испытаний. Пока же предложу ⬇️ опрос ⬇️, в котором просто предлагаю «сыграть в угадайку» - сделать предсказания о том, где будет достигнут успех.

...ах да, Грегори Винтер получил-таки своего «Нобеля». В 2018 г. Примечательно, что в номинации «химия» - но как раз за гуманизацию антител, т.е. насамомделе за биологическое, точнее даже биомедицинское, открытие. Всем интересующимся узнать побольше - советую отличный текст про технологии производства медицинских антител на любимой «Биомолекуле»:
https://biomolecula.ru/articles/biotekhnologiia-antitel

БИОИНФОРМАТИКА В РАЗРАБОТКЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЛЕКАРСТВ

...этот онлайн-курс, который я провёл вместе с компанией The QARP, теперь ДОСТУПЕН В ЗАПИСИ, и сообщением ⬆️ выше ⬆️ - полный текст соответствующего релиза.

А на правах автора Курса, добавлю вот что:

🧐 конечно, ни один курс не может в полной мере охватить всё многообразие биоинформатических методов... это лишь введение в таковые - потому, к его названию я добавил бы ремарку "Начало"

🤓 потому, предполагаю и далее создавать онлайн-курсы, посвящённые современной биологии и биомедицине

👨‍💻 естественно, в этом Канале продолжу публиковать актуальный контент по соответствующим темам

Да прибудет с нами сила компьютерных методов в биомедицине!

🎉Важная новость для специалистов в биомедицине и фармацевтике!
Курс "Биоинформатика в разработке и использовании лекарств" теперь доступен в записи! Если Вы пропустили возможность пройти его в режиме реального времени, теперь у Вас есть шанс освоить ключевые аспекты биоинформатики в удобном для Вас темпе.

🔬 О чем курс:
Этот курс представляет собой глубокое погружение в методы анализа и обработки биологических данных с использованием компьютерных технологий.

👩‍⚕️ Кому подойдет:
Курс ориентирован на специалистов разного уровня — от студентов и аспирантов до практикующих врачей. Независимо от Вашего опыта, Вы узнаете, как биоинформатика может улучшить качество здравоохранения и привести к индивидуализированным подходам к лечению.

📚Что Вас ждет:
🟡Разбор актуальных примеров из современной биомедицины
🟡Отбор перспективных мишеней и разработка потенциальных лекарств
🟡Анализ геномных данных и их использование для персонализированной диагностики и терапии
🟡Роль эволюционной биологии в медицине, особенно в онкологии
🟡Применение искусственного интеллекта в медицинских исследованиях

🎓 Преимущества курса:
✅Актуальность: узнайте о тенденциях, которые меняют стандарты здравоохранения.
✅Интегративный подход: получите знания в биологии, медицине, информатике и анализе данных.
✅Обновление навыков: будьте в курсе последних изменений и улучшайте свои профессиональные навыки.
✅Адаптация к изменениям: узнайте, как оставаться конкурентоспособным в изменяющемся мире медицины.

👨‍🏫 Автор курса:
Власов Пётр Константинович — учёный, кандидат физико-математических наук, выпускник МФТИ, с опытом работы в ведущих научных учреждениях России и Европы.

Не упустите возможность повысить свою квалификацию и улучшить навыки, необходимые для работы в современных условиях! Подключайтесь к курсу и погружайтесь в мир биоинформатики!

💻 Запишитесь сейчас и начните обучение: https://theqarp.com/bioinformatics