Недавние исследования, опубликованные в престижном журнале Nature, открывают новую страницу в борьбе со смертельными укусами змей. Учёные продемонстрировали, что современные технологии искусственного интеллекта способны создавать инновационные белковые молекулы, способные нейтрализовать опаснейшие токсины змейного яда.

Актуальность проблемы

По данным Всемирной организации здравоохранения, ежегодно от укусов змей страдают от 1,8 до 2,7 миллионов человек, что приводит к примерно 100 000 смертей и огромному числу случаев необратимых повреждений, таких как ампутации конечностей. Особенно тяжелые последствия наблюдаются в регионах Африки, Азии и Латинской Америки, где медицинская инфраструктура зачастую не справляется с потоком пациентов. Традиционные методы лечения опираются на использование антител, выделяемых из плазмы животных, что сопряжено с высокими производственными затратами, ограниченной эффективностью и серьезными побочными эффектами.

Прорыв в подходе к лечению

Новая методика, основанная на вычислительном дизайне белков, предлагает принципиально иной подход. Вместо традиционных антител, учёные разработали небольшие белковые молекулы, способные связываться с конкретными компонентами яда змей, известными как трехпалочные токсины (3FTx). Именно они часто становятся причиной неэффективности стандартных антитоксинов, так как обладают низкой иммуногенностью, что затрудняет выработку адекватного иммунного ответа у животных.

Используя глубокое обучение и специальные алгоритмы, такие как RFdiffusion и ProteinMPNN, исследователи смогли создать белки с высокой стабильностью, отличной термической устойчивостью и поразительной специфичностью к мишеням. Результаты экспериментов показали, что данные белки способны обеспечить 80–100-процентную выживаемость у мышей при введении доз, соответствующих смертельной токсичности. Это стало возможным благодаря точному расчету структуры белков, позволяющему им эффективно блокировать токсичные компоненты и препятствовать их взаимодействию с клеточными рецепторами.

Преимущества нового подхода

Главным преимуществом данного метода является отказ от необходимости использования животных для иммунопрофилирования. Исключив этапы иммунизации и последующего выделения антител, процесс разработки новых антидотов значительно ускоряется и удешевляется. Белки, созданные с помощью искусственного интеллекта, можно производить с помощью микробной ферментации, что не только снижает затраты, но и обеспечивает постоянство качества без вариаций от партии к партии.

Кроме того, их небольшой размер способствует лучшей проникаемости в ткани, что позволяет быстрее нейтрализовать токсины непосредственно в очаге поражения. Высокая стабильность белков гарантирует их долгий срок хранения, что является важным фактором для применения в удаленных регионах с ограниченной инфраструктурой.

Потенциал для дальнейших исследований

Хотя традиционные антитоксины пока остаются основным методом лечения укусов змей, внедрение новых белковых конструкций может стать эффективным дополнением к существующим терапевтическим стратегиям. Применение искусственно разработанных белков позволит существенно усилить действие стандартных средств, что особенно важно при укусах ядовитых змей, чей яд состоит из множества компонентов, требующих комплексной нейтрализации.

Методика, основанная на вычислительном дизайне, обладает огромным потенциалом для борьбы не только с ядовитыми укусами, но и с другими заболеваниями, для которых традиционные методы разработки лекарственных средств оказываются слишком затратными. Благодаря снижению ресурсов и времени, необходимых для создания новых лекарственных молекул, подобный подход может значительно расширить доступность эффективной терапии в странах с ограниченными финансовыми и технологическими возможностями.

Разработка белков с использованием искусственного интеллекта представляет собой настоящий прорыв в медицине. Благодаря данному подходу, ученые не только улучшили методы лечения укусов змей, но и заложили основу для создания более доступных и эффективных лекарств против ряда других заболеваний. Это открытие может сыграть ключевую роль в сокращении числа смертей и тяжелых последствий у пациентов, пострадавших от ядовитых укусов, и стать важным шагом в направлении глобального улучшения здравоохранения.

Современные технологии и инновационные методы дизайна белков обещают изменить облик современной медицины, сделать лечение более безопасным и доступным для всех. Будущее, в котором передовые разработки искусственного интеллекта помогут спасать жизни в самых отдаленных уголках планеты, уже не за горами.

Если вам понравилась эта статья и была полезной, мы будем благодарны, если вы поделитесь ею с другими, оставите комментарий или лайк, а также подпишитесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные публикации. Ваша активность – это мощнейший стимул для нас творить дальше!

Лайк: Одно нажатие, которое скажет нам: Вы на верном пути!
Комментарий: Поделитесь своими мыслями, эмоциями, опытом! Мы ценим каждое мнение.
Репост: Расскажите о нас своим друзьям! Пусть ценная информация найдет тех, кому она необходима.
Подписка: Станьте частью нашего сообщества! Впереди еще больше интересного контента, который вы точно не захотите пропустить.

#ИскусственныйИнтеллект #AI #Наука #Медицина #Инновации #Здоровье #Технологии

Порой бывает сложно понять, как именно работает искусственный интеллект (ИИ), особенно когда его поведение становится непредсказуемым. Множество процессов скрыты за так называемым «черным ящиком», и мы не всегда можем объяснить, что происходит внутри этих систем. Однако исследователи обнаружили математические методы, разработанные более 200 лет назад, которые могут пролить свет на работу таких алгоритмов и помочь разобраться в их поведении.

Например, когда ChatGPT начинает генерировать ответы, которые не имеют никакой связи с реальностью, мы сталкиваемся с явлением, известным как «галлюцинации». Это явление демонстрирует, как система ИИ может давать непредсказуемые или ошибочные результаты. ChatGPT — это языковая модель, использующая алгоритмы глубокого обучения, одной из разновидностей машинного обучения, которая, в свою очередь, является частью более широкого понятия искусственного интеллекта.

Глубокое обучение подразумевает обучение модели на большом объеме данных, где алгоритмы корректируют свои ответы, опираясь на имеющуюся информацию. На этом этапе исследователи обучают модель, предоставляя ей не только данные, но и заранее правильные ответы, чтобы в будущем ИИ мог применять эти знания для решения новых задач. Это обучение на основе больших массивов данных используется в самых разных областях, от поиска взаимосвязей между генами и болезнями до анализа других сложных данных.

После завершения процесса обучения ИИ начинает действовать автономно. Он получает возможность находить решения на основе новых данных, а также совершенствовать свои алгоритмы по мере поступления новых входных данных. Этот процесс самообучения позволяет системе становиться более точной, но при этом важно помнить, что мы не всегда можем точно объяснить, как ИИ пришел к тому или иному выводу. Мы создали алгоритмы, которые направляют ИИ в решении задач, но скрытые процессы, происходящие внутри системы, могут оставаться для нас непостижимыми.

Эти «черные ящики» — это потеря контроля. В некоторых случаях это может быть опасно. Например, если ИИ управляет промышленным роботом, который выполняет точные операции на сборочной линии, важно полностью контролировать его действия. Если же поведение робота становится непредсказуемым, это может привести к серьезным последствиям. Поэтому важно понять, что происходит внутри этих скрытых процессов, чтобы минимизировать риски.

Математика, предложенная более двух столетий назад, может помочь в решении этой задачи. Исследователи обратились к старинным математическим методам для того, чтобы раскрыть скрытые закономерности в работе ИИ.

Математика, способная заглянуть в «черный ящик»

Когда ИИ обрабатывает данные, он сжимает их, пытаясь выделить из них лишь ту информацию, которая имеет значение. Однако в процессе сжатия неизбежно происходит и удаление «шума» — нерелевантной или ошибочной информации. В идеале, сжатие должно позволить выделить только ключевые данные, однако в реальности могут возникать неожиданные корреляции. В результате ИИ может сделать ошибочные выводы и обнаружить связи, которые на самом деле не существуют. Это как если бы вы упаковывали вещи для переезда и положили подушку в кастрюлю. На первый взгляд, кто-то может подумать, что это связано, но на самом деле эти вещи не имеют ничего общего. Такая же ошибка может произойти, если ИИ пытается найти закономерности в «упакованных» данных.

Для того чтобы избежать подобных ошибок, ученые обратились к старинным математическим формулам, разработанным в 18 веке. Эти методы использовались для корректировки искажений, возникающих при составлении карт, когда информацию с трехмерной сферы переносили на двумерную поверхность. Одним из примеров является искаженное отображение Гренландии на карте, где остров кажется значительно больше Африки, хотя на самом деле это не так. Математические подходы, разработанные для исправления таких искажений, теперь можно использовать для корректировки ошибок, возникающих при сжатии данных в ИИ.

Математика прошлого и будущее ИИ

Использование этих древних математических методов в современных исследованиях ИИ открывает новые горизонты. Исследователи могут теперь не только улучшить понимание работы искусственного интеллекта, но и предотвратить его ошибки, которые могут быть вызваны неправильными корреляциями или искажениями данных.

Хотя на текущий момент эта работа не может полностью устранить проблемы, такие как галлюцинации в ChatGPT, у неё есть потенциал для развития и улучшения. Когда ученые смогут разделить истинные закономерности от случайных «выдуманных» шаблонов, это значительно повысит точность работы ИИ и снизит вероятность ошибок. В будущем это может стать важным шагом в создании более прозрачных и надежных систем искусственного интеллекта.

Если вам понравилась эта статья и была полезной, мы будем благодарны, если вы поделитесь ею с другими, оставите комментарий или лайк, а также подпишитесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные публикации. Ваша активность – это мощнейший стимул для нас творить дальше!

Лайк: Одно нажатие, которое скажет нам: Вы на верном пути!
Комментарий: Поделитесь своими мыслями, эмоциями, опытом! Мы ценим каждое мнение.
Репост: Расскажите о нас своим друзьям! Пусть ценная информация найдет тех, кому она необходима.
Подписка: Станьте частью нашего сообщества! Впереди еще больше интересного контента, который вы точно не захотите пропустить.

#ИскусственныйИнтеллект #Технологии #ГлубокоеОбучение #AI #Наука #Математика

Представьте, что вы оказались в незнакомом городе. Оглядываясь вокруг, вы мгновенно строите в голове карту местности: представляете, что может быть за поворотом, как далеко до парка или где искать ближайшее кафе. Теперь представьте, что искусственный интеллект может делать то же самое — не просто анализировать пиксели на изображении, а «воображать» целый мир, основываясь на одной фотографии. Именно это и продемонстрировали учёные, создав систему Generative World Explorer (GenEx). Эта технология открывает новую эру в развитии ИИ, где машины учатся мыслить почти как люди.

Почему ИИ до сих пор не умел «воображать»?

До недавнего времени искусственный интеллект мог работать только с тем, что видит. Например, робот-спасатель, исследующий зону катастрофы, вынужден медленно перемещаться, сканируя каждую стену и поворот, чтобы построить карту. Это не только медленно, но и опасно: в завалах или радиационной зоне каждая секунда на счету. Даже современные системы автономного вождения сталкиваются с ограничениями — они полагаются на датчики и камеры, но не могут предсказать, что скрыто за углом, если не увидят это физически.

Человеческий мозг уникален тем, что способен достраивать реальность, мы используем опыт, логику и даже интуицию, чтобы представить, чего не видим. Для ИИ это всегда было сложной задачей.

GenEx — генеративный «творец миров»

GenEx ломает эти стереотипы. Система берёт одно статичное изображение — например, снимок улицы из-за забора — и создаёт из него полноценный 3D-мир, который можно исследовать виртуально. Это как если бы ИИ получил фотографию двери и смог «увидеть», что за ней: комната, коридор или лестница на крышу.

Как это работает?

1. От изображения к панораме
На первом этапе GenEx преобразует исходное фото в 360-градусную панораму. Для этого используется диффузионная модель, обученная на данных из игровых движков вроде Unreal Engine 5. Эти движки предоставляют реалистичные 3D-сцены, что помогает системе «понять», как объекты соотносятся в пространстве.

«Представьте, что вы смотрите на картину, — GenEx не просто копирует её, а дорисовывает недостающие части, сохраняя перспективу и физические законы».

2. Динамическое исследование
Получив панораму, ИИ-агент начинает движение. Пользователь (или другой ИИ) задаёт направление и расстояние, а GenEx генерирует последовательность видео, показывающую, как меняется обзор при перемещении. Например, если агент решает «пройти» 10 метров вперёд и повернуть налево, система создаёт плавный видеоряд, имитирующий это движение.

3. Сферическая согласованность
Чтобы избежать артефактов (вроде «провалов» в текстурах или нестыковок при повороте), GenEx использует spherical consistency learning (SCL). Это техника, которая «зашивает» сгенерированные кадры в виртуальную сферу, сохраняя целостность мира.

Эту систему тестировали на замкнутых маршрутах, — Если агент делает круг и возвращается в исходную точку, начальный и конечный кадры должны совпадать. Без SCL это невозможно.

От спасательных операций до метавселенных

1. Спасение жизней в опасных зонах
Представьте землетрясение, разрушившее здание. Спасатели получают с дрона фото завалов — GenEx мгновенно строит 3D-карту, показывая возможные пути к пострадавшим. Роботы-разведчики могут использовать эту карту, избегая обрушений, а диспетчеры — планировать операции без риска для людей.

2. Автономные автомобили
Современные системы автономного вождения слепы за пределами камер и лидаров. С GenEx машина сможет «предположить», что скрыто за грузовиком или за поворотом горной дороги. Например, если на перекрёстке внезапно останавливается такси, ИИ смоделирует возможные причины (авария, пешеход) и выберет безопасный манёвр.

3. Игры и виртуальная реальность
Разработчики игр тратят месяцы на создание открытых миров. С GenEx можно загрузить концепт-арт локации — и система автоматически сгенерирует целый город с переулками, интерьерами и секретными путями. Для VR это значит мгновенное погружение в альтернативные реальности без ограничений.

4. Колонизация других планет
Марсоходы исследуют Красную планету годами. Если GenEx получит фото скалистого склона, он сможет представить, что за ним: равнина, кратер или залежи льда. Это ускорит выбор целей для изучения.

Люди + ИИ = Суперразум

Команда провела серию тестов, чтобы сравнить решения, принятые людьми и ИИ с GenEx.

- Сценарий 1: Пользователи получали фото перекрёстка с зелёным сигналом светофора и вопрос: «Почему машина впереди резко остановилась?»
- Без GenEx: 46% дали правильный ответ (например, «скорая помощь проезжает»).
- С GenEx: 77% участников, изучив смоделированные виды, верно определили причину.

- Сценарий 2: В виртуальном лабиринте с ловушками ИИ-агенты с GenEx находили выход на 30% быстрее, чем традиционные алгоритмы.

GenEx не заменяет человека, а усиливает его, — Это как дать вам рентгеновское зрение, чтобы видеть сквозь стены.

От виртуальных миров к реальным улицам

Сейчас команда работает над интеграцией GenEx с реальными сенсорами — лидарами, тепловизорами, радарами. Это позволит системе корректировать «воображаемые» миры на основе поступающих данных. Например, дрон в зоне пожара будет обновлять карту, обнаруживая новые очаги пламени.

Ещё одно направление — мультиагентное взаимодействие. Представьте, что два робота-спасателя «делятся» своими виртуальными картами, создавая общую модель зоны ЧС. Или беспилотные такси координируют маршруты, предугадывая действия друг друга.

Через 5-10 лет такая технология станет стандартом, — Мы учим ИИ не просто вычислять, но и мыслить — и это меняет всё.

GenEx — не просто инструмент для генерации красивых картинок. Это шаг к искусственному сознанию, где машины учатся предвидеть, анализировать и принимать решения на основе «воображения». Возможно, скоро мы забудем, что когда-то ИИ был слепым исполнителем, а не полноправным партнёром в решении сложных задач.

Если вам понравилась эта статья и была полезной, мы будем благодарны, если вы поделитесь ею с другими, оставите комментарий или лайк, а также подпишитесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные публикации. Ваша активность – это мощнейший стимул для нас творить дальше!

Лайк: Одно нажатие, которое скажет нам: Вы на верном пути!
Комментарий: Поделитесь своими мыслями, эмоциями, опытом! Мы ценим каждое мнение.
Репост: Расскажите о нас своим друзьям! Пусть ценная информация найдет тех, кому она необходима.
Подписка: Станьте частью нашего сообщества! Впереди еще больше интересного контента, который вы точно не захотите пропустить.

#ИскусственныйИнтеллект #ТехнологииБудущего #VR #AI #Инновации #3D

Когда речь заходит о метавселенной, большинство представляет себе виртуальные миры для игр или социальных взаимодействий, но некоторые исследователи, видят в метавселенной гораздо более сложное и трансформирующее будущее. В одной из работ они описали концепцию «беспроводной метавселенной», которая обещает кардинально изменить то, как люди и машины будут взаимодействовать через физическую, цифровую и виртуальную реальности.

Метавселенная — Это альтернативная реальность, где взаимодействуют люди, машины, цифровые двойники и даже космические объекты.

Но чтобы эта реальность стала возможной, необходимо решить множество технических, вычислительных и этических задач. Давайте разберемся, как устроена метавселенная будущего и что стоит на пути её реализации.

Семь миров метавселенной: От физики до параллельных вселенных

1. Физический мир
Это основа всего — реальные объекты, люди, здания, транспорт и даже биологические системы. В метавселенной физический мир становится отправной точкой для создания цифровых и виртуальных проекций. Например, заводской станок или автономный автомобиль здесь — не просто объекты, а «узлы» для взаимодействия с их цифровыми двойниками.

2. Цифровой мир
Цифровой мир — это точная копия физического, созданная с помощью датчиков, камер и алгоритмов. Здесь всё существует в виде данных: от температуры воздуха до эмоций человека. Ключевая роль цифрового мира — обеспечить синхронность между реальностью и её цифровым отражением. Например, цифровой двойник (Digital Twin, DT) автономного дрона должен мгновенно отражать его положение в пространстве, чтобы избежать аварии.

3. Виртуальный мир
В отличие от цифрового, виртуальный мир — это полностью искусственная среда. Здесь правят бал фантазия и генеративный ИИ: игровые вселенные вроде Roblox, виртуальные офисы Meta Horizon или даже «параллельные миры», где можно путешествовать во времени.

4. Кибер-опыт
На стыке физического и цифрового миров рождается кибер-опыт. Это пространство, где автономные системы (роботы, дроны) взаимодействуют со своими цифровыми двойниками. Например, DT промышленного робота может предсказывать износ деталей и корректировать его работу в реальном времени.

5. Расширенный опыт
Здесь физический и виртуальный миры сливаются, дополняя друг друга. Представьте, что вы заходите в виртуальный магазин, где товары существуют и в реальности, но их можно «примерить» в цифровом пространстве. Или инженер, который через AR-очки видит виртуальную схему поверх реального оборудования.

6. Живой опыт
Этот опыт объединяет все три мира в режиме реального времени. Например, голографическая телетрансляция концерта, где зрители из разных стран взаимодействуют друг с другом через аватары, а физические объекты (сцена, оборудование) синхронизированы с цифровыми копиями.

7. Параллельный опыт
Самый футуристичный из всех. С помощью генеративного ИИ и исторических данных из цифрового мира пользователи могут «путешествовать» в альтернативные временные линии. Например, увидеть, как выглядел бы город через 100 лет при разных сценариях изменения климата.

Ключевые составляющие

Чтобы миры метавселенной взаимодействовали, нужны «посредники» — аватары и цифровые двойники (DT).

Когнитивные аватары
Аватар в метавселенной — не просто 3D-модель. Это цифровое воплощение пользователя, способное:
- Синхронизироваться в реальном времени с движениями и эмоциями человека.
- Предугадывать действия через анализ сенсорных данных (например, жестов или мозговых импульсов).
- Отражать обратную связь — если аватар получает удар в виртуальном мире, пользователь должен почувствовать тактильный отклик.

Создание когнитивных аватаров требует выхода за рамки простого копирования движений. Нужен ИИ, способный к абдуктивному мышлению — то есть умению "додумывать" недостающие данные.

Цифровые двойники (DT) для автономных систем
DT в метавселенной — это не статичная копия, а активная модель, которая:
- Прогнозирует поведение физического объекта (например, автономного автомобиля) с учетом данных от других DT.
- Адаптируется к изменениям в реальном мире через непрерывное обучение (continual learning).
- Позволяет управлять физическим объектом удаленно, минимизируя задержки.

Представьте, что DT дрона предсказывает столкновение с птицей за секунды до события. Это требует обработки данных с датчиков, камер и даже прогноза поведения птицы — всё в реальном времени.

Технологические вызовы: Что стоит на пути к «беспредельной» метавселенной?

1. Синхронизация миров
Главная проблема — обеспечить ультра-низкую задержку (менее 1 мс) между физическим, цифровым и виртуальным мирами. Например, если DT робота отстает на доли секунды, это может привести к аварии. Решение — переход к распределенным edge-системам, где данные обрабатываются ближе к пользователю, а не в облаке.

2. ИИ, который не забывает
Цифровые двойники должны постоянно обучаться: как сохранить старые знания, не теряя способности к адаптации? Например, DT завода, который десятилетиями накапливал данные, не должен «забыть» прошлые аварии при обновлении модели. Ученые предлагают использовать продолжающее обучение (continual learning) и «мягкое забывание» (graceful forgetting).

3. Сети 6G и терагерцовые частоты
Традиционные 5G-сети не справятся с нагрузкой метавселенной. Для передачи массивных данных (например, 3D-голограмм) нужны терагерцовые частоты (THz), способные обеспечить скорость до 1 Тбит/с. Однако THz-волны имеют малую дальность и чувствительны к помехам — это требует новых антенн и алгоритмов маршрутизации.

4. Этика и безопасность
- Конфиденциальность: Как защитить данные аватаров, которые отражают эмоции и даже мысли пользователей?
- Автономность: Кто отвечает, если DT примет ошибочное решение?
- Цифровое неравенство: Как избежать расслоения общества, если доступ к метавселенной будет ограничен технологически или финансово?

Практические применения: Где метавселенная изменит правила игры?

Промышленность 5.0
Заводы будущего будут управляться через DT, которые:
- Прогнозируют поломки оборудования.
- Оптимизируют логистику в реальном времени.
- Позволяют инженерам «входить» в цифровую копию завода через AR-очки для удаленного ремонта.

Медицина
Хирурги смогут проводить операции через голографические интерфейсы, а ИИ-ассистенты будут анализировать данные с датчиков в режиме реального времени, предупреждая об осложнениях.

Образование
Студенты из разных стран смогут участвовать в виртуальных лабораторных работах, где каждый эксперимент синхронизирован с физическими законами через цифровые двойники.

Космос
Цифровые двойники спутников и космических станций позволят управлять ими с Земли, минимизируя риски для астронавтов.

Метавселенная как новая эра взаимодействия

Исследователи уверены: чтобы метавселенная стала реальностью, нужен «всё-центричный» подход — переход от ориентации на человека к включению всех элементов реальности. Это требует не только прорывов в ИИ и сетях 6G, но и переосмысления этических норм.

Метавселенная — это не конец физического мира, а его расширение. Наша задача — сделать так, чтобы эти миры дополняли друг друга, а не конкурировали.

Уже через десятилетие синхронизация физического, цифрового и виртуального может стать такой же обыденностью, как сегодняшний интернет. И тогда семь миров метавселенной перестанут быть научной фантастикой, превратившись в основу нашей повседневности.

Если вам понравилась эта статья и была полезной, мы будем благодарны, если вы поделитесь ею с другими, оставите комментарий или лайк, а также подпишитесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные публикации. Ваша активность – это мощнейший стимул для нас творить дальше!

Лайк: Одно нажатие, которое скажет нам: Вы на верном пути!
Комментарий: Поделитесь своими мыслями, эмоциями, опытом! Мы ценим каждое мнение.
Репост: Расскажите о нас своим друзьям! Пусть ценная информация найдет тех, кому она необходима.
Подписка: Станьте частью нашего сообщества! Впереди еще больше интересного контента, который вы точно не захотите пропустить.

#Метавселенная #ИскусственныйИнтеллект #ТехнологииБудущего #6G #ЦифровыеДвойники #Инновации

Группа ученых предлагает использовать новую вычислительную модель, так называемую «модель всего мозга», для более глубокого изучения человеческого мозга, его сложных процессов и связи с различными расстройствами, такими как кома, эпилепсия и другие. Они призывают научное сообщество активно применять эту модель для разработки более точных методов диагностики и лечения, ориентированных на конкретного пациента. Это включает не только коматозные состояния и эпилепсию, но и такие болезни, как болезнь Паркинсона и рассеянный склероз, с учетом принципов персонализированной медицины.

В центре этого исследования находится новаторская концепция нейронауки, известная как «модель всего мозга». Этот подход включает создание вычислительных симуляций, которые позволяют воссоздавать работу мозга и создавать его виртуальные копии, адаптированные под конкретных пациентов. Модель основана на нейровизуализации и математических расчетах, что позволяет учёным исследовать мозг в целом, а не только его отдельные участки. Это открывает новые горизонты в понимании взаимодействия различных областей мозга и их роли в различных состояниях.

Этот подход отличается от традиционных методов тем, что дает возможность анализировать взаимодействие всех частей мозга, а не только фокусироваться на отдельных его областях. Работа над моделью продолжалась десятилетиями, и теперь вычислительная нейронаука достигла уровня, при котором можно использовать эти технологии для поиска новых аспектов работы мозга как в норме, так и при болезнях.

Недавно исследователи опубликовали статью в авторитетном медицинском журнале Nature Reviews Methods Primers, где подробно объясняют, как эта модель может быть использована, например, для того как пробудить пациента из комы, стимулируя определённые участки мозга, или для изучения того, как эпилептические приступы распространяются по мозгу и какие способы могут остановить их.

Процесс создания модели включает использование данных нейровизуализации, таких как МРТ, и математических алгоритмов, чтобы создать виртуальную копию мозга пациента. Такая модель не только отображает анатомические особенности мозга, но и демонстрирует его активность. Это можно представить как карту города, где видны не только дороги, но и интенсивность движения на них.

Используя эту модель, ученые могут проводить виртуальные эксперименты, чтобы проверить, как различные участки мозга взаимодействуют друг с другом или как они будут реагировать на конкретные воздействия. Эти тесты проводятся в контролируемых виртуальных условиях, что позволяет безопасно и точно исследовать реакции мозга, основываясь на индивидуальных данных пациента, без необходимости в инвазивных вмешательствах.

Особенность модели заключается в том, что она может отслеживать как активность мозга в конкретный момент времени, так и изменения этой активности в краткосрочной перспективе (до миллисекунд). Это делает модель особенно полезной для изучения переходов между различными состояниями мозга, например, между сном и бодрствованием, или между комой и осознанным состоянием. В некоторых исследованиях ученые уже использовали нейровизуализационные данные о спящих людях, чтобы смоделировать процесс перехода от сна к бодрствованию. Также проводятся исследования для выявления тех областей мозга, которые нужно стимулировать, чтобы пробудить пациента из комы.

Вычислительная нейронаука достигла точки, когда она может предложить новые инструменты для глубокого анализа мозговых процессов, что приближает нас к пониманию фундаментальных механизмов работы мозга в здоровом состоянии и при заболеваниях.

Модели всего мозга открывают новые возможности для изучения нарушений в его функционировании, помогая исследователям более точно определить, что именно в мозге работает неправильно и как это можно исправить.

Уже сейчас научные работы показывают, что эти модели имеют огромный потенциал в лечении сложных неврологических и психиатрических заболеваний, которые до сих пор остаются неизлечимыми. В будущем, по мере усовершенствования моделей, они могут стать неотъемлемым инструментом в медицинской практике, помогая врачам точнее ставить диагнозы и подбирать наиболее эффективные методы лечения для каждого пациента.

#Нейронаука #ИскусственныйИнтеллект #МедицинаБудущего #Наука

Исследователи разработали инновационный компьютерный метод, который позволяет быстро создавать активные фармацевтические препараты, основываясь на трёхмерной структуре белков. Эта технология обещает существенно преобразить процесс разработки новых лекарств.

Прорыв в области фармакологии

Специалисты создали алгоритм, использующий искусственный интеллект (ИИ) для генерации молекул, способных взаимодействовать с белками. Если форма белка известна, ИИ предлагает варианты молекул, которые могут либо стимулировать, либо подавлять активность белка. Затем химики синтезируют эти вещества и проводят их тестирование в лабораторных условиях.

Основой работы алгоритма служит трёхмерная модель поверхности белка. На её основе он проектирует молекулы, способные связываться с белком по принципу «ключ и замок», обеспечивая их специфическое взаимодействие.

Минимизация побочных эффектов

Метод базируется на результатах многолетних исследований по определению структуры белков и поиску лекарственных молекул с использованием компьютерного моделирования. Ранее этот процесс часто был трудоёмким, требовал много ручного труда и нередко приводил к созданию молекул, которые невозможно было синтезировать. Использование ИИ в последние годы в основном ограничивалось усовершенствованием уже известных соединений.

Теперь же, благодаря генеративному ИИ, стало возможным создавать новые молекулы с нуля, не прибегая к ручному вмешательству. Алгоритм сразу предлагает только те молекулы, которые соответствуют заданной белковой структуре, могут быть синтезированы и в минимальной степени взаимодействуют с другими белками, что помогает снизить риск побочных эффектов.

Чтобы создать такой алгоритм, учёные обучили ИИ на основе данных о сотнях тысяч взаимодействий между молекулами и трёхмерными белковыми структурами.

Успешное тестирование технологии

Совместно с фармацевтическими компаниями и другими партнёрами учёные проверили эффективность новой методики. Целью исследований стало создание молекул, взаимодействующих с белками группы PPAR, которые регулируют обмен сахаров и жиров. Современные лекарства от диабета, стимулирующие PPAR, помогают клеткам поглощать сахар из крови, снижая его уровень.

ИИ смог быстро предложить молекулы, аналогичные существующим препаратам, но без необходимости долгих этапов разработки. После синтеза предложенных молекул в лаборатории они прошли тесты, подтвердившие их стабильность и отсутствие токсичности.

Хотя дальнейшая разработка этих молекул в качестве лекарств не планируется самими исследователями, они стали важным этапом проверки технологии. На текущий момент алгоритм уже применяется в фармацевтической промышленности. Разработчики также сделали его доступным для учёных по всему миру, опубликовав исходный код.

Этот проект открыл новые горизонты для использования ИИ в разработке лекарств, особенно для тех белков, которые ранее не могли взаимодействовать с известными соединениями. Потенциал этой технологии огромен и может значительно ускорить создание новых медицинских препаратов.

#наука #технологии #искусственныйинтеллект #медицина