наука

Созданы псевдоживые клетки-"киборги"

При помощи сложных химических процессов учёные смогли создать в лаборатории многоцелевые синтетические клетки-"киборги". Они во многом напоминают живые клетки, но не могут расти и делиться.Исследование было опубликовано в журнале "Advanced Science".

Для использования искусственных клеток очень важно иметь возможность контролировать их – поэтому то, что они не размножаются, очень важно. Исследователи считают, что у подобных клеток может найтись множество применений: от улучшения лекарств от таких тяжёлых болезней, как рак, до очищения загрязнений посредством узконаправленных химических реакций.

Инженер биомедицины Чи Мин Тан из "Калифорнийского университета" в Дэйвисе говорит, что клетки-"киборги" можно программировать, при этом они не делятся, в целом функционируют как обычные клетки, но способны на необычные действия.

Сегодня наука создания искусственных клеток зиждется на двух подходах: генетической переделке существующих клеток с целью придания им новых функций (это более гибкий подход, но такие клетки будут размножаться) и создании синтетических клеток с нуля (они не могут размножаться, но их биологические возможности ограничены).

Новые клетки стали результатом гибридизации двух этих стратегий. Исследователи взяли за основу бактерий и добавили к ним элементы, сделанные из полимера. Попав внутрь клетки, полимер подвергся ультрафиолетовому облучению и превратился в гидрогелевый матрикс, имитирующий естественный внеклеточный матрикс.

Получившиеся "киборги" оказались способны поддерживать нормальные биологические функции – клеточный метаболизм, подвижность, синтез белков, генетическая совместимость – и при этом стали более устойчивыми к таким факторам стресса, как высокий pH и антибиотики.

В лабораторных испытаниях новые клетки смогли внедриться в раковые клетки, а значит, когда-нибудь подобные синтетические клетки можно будет использовать для точечной доставки лекарств. Правда, до этих прекрасных времён ещё далеко: пока исследователи планируют экспериментировать с разными материалами для создания подобных клеток, а также исследовать различные варианты их использования.

Также не совсем ясно, по какой причине эти клетки не делятся; это ещё предстоит выяснить. Возможно, считают авторы, гидрогелевый матрикс подавляет рост клеток, или воспроизведение ДНК, или и то, и другое.

Слияние двух миров, естественного и искусственного, как отмечают авторы, определённым образом помогает взять лучшие аспекты обеих сторон, но при этом поднимает биоэтические вопросы. Полученные клетки не являются ни живыми клетками в полном смысле слова, ни просто органическим материалом.

В этот раз пронесло.

Ученые изобрели жидкометаллического робота

Группа ученых из университетов Китая, Гонконга и США создала металлического «робота», — материал, который под воздействием магнитных полей может менять состояние с твердого на жидкое и таким образом может проникать в отверстия, которые меньше его размера.

«Робот» создан из магнитных микрочастиц на основе неодима, которые заключены в оболочку из галлия — этот мягкий металл плавится при температуре всего 28,9 градуса по Цельсию. Под воздействием магнитного поля частицы способны нагревать и плавить галлий: после этого «робот» переходит в жидкое состояние.

Затем магнитное поле можно использовать для того, чтобы жидкий металл двигался в нужном направлении. После прохождения препятствия «робот» охлаждается и восстанавливает свою первоначальную прочность. И даже свои очертания, — если, конечно, охлаждаться жидкий металл будет в заранее подготовленной для этого форме.

История развития нейронных сетей

Мало кто знает, но развитие нейронных сетей началось задолго до сегодняшнего дня.

Нейронные сети - это компьютерные системы, созданные по образцу работы человеческого мозга. Идея создания таких сетей была впервые предложена ещё в далёких 1940-х годах МакКаллохом и Питтсом, которые показали, что можно создать сеть электронных нейронов, способных выполнять такие задачи, как распознавание образов и обучение, подобно человеческому мозгу.

С тех пор существует два основных подхода к изучению нейронных сетей. Один из них направлен на понимание биологических процессов, происходящих в мозге, а другой - на использование нейронных сетей для решения задач искусственного интеллекта, таких как распознавание образов и понимание языка.

Интерес к нейронным сетям угас в 1960-х годах, когда исследователи обнаружили, что компьютеры не обладают достаточной мощностью, чтобы справиться с большим объемом необходимых для них вычислений. Но в 1970-х годах были разработаны новые методы для решения этих проблем, и исследования нейронных сетей возобновились.

Сегодня нейронные сети известны многим за то, что они умеют обрабатывать текст, а также генерировать рисунки, порой очень похожих на те, которые создают художники. Применений у этого очень много, к примеру, использование генерации картинок упрощает и удешевляет производство видеоигр. Особенно это актуально для жанра визуальных новелл (к примеру https://store.steampowered.com/app/2286940/HeadAche_Visual_Novel/), создание которых значительно упрощается при использовании сгенерированных картинок.

Однако потенциал нейронных сетей не ограничивается этим. Их также используют в медицинской диагностике, анализе рисков в банках и при страховании, предсказании спроса и во многих других областях.

Визуализация электромагнитного излучения ускоряющимся зарядом

Некий изначально покоящийся (стационарный) электрический заряд получает некоторое ускорение и затем продолжает движение с постоянной скоростью. В результате образуется расширяющийся фронт перехода от стационарного силовых линий магнитного поля к силовым линиям движущегося поля. 

Именно этот фронт мы и воспринимаем как электромагнитное излучение, т.е. свет. Также становится понятным почему свет это поперечная волна - силовые линии претерпевают сдвиг перпендикулярно своему направлению. 

ссылка на гифку

Взято отсюда: http://www.tapir.caltech.edu/~teviet/Waves/empulse.html

Комета

В конце января - начале февраля будет видно комету

Ученый Максим Никитин совершил фундаментальное открытие в области генетики

Руководитель направления «Нанобиомедицина» университета «Сириус», заведующий лабораторией МФТИ Максим Никитин открыл механизм «молекулярной коммутации» ДНК, который меняет представления в биологии. Результаты исследования опубликованы в одном из самых авторитетных научных журналов Nature Chemistry.

Открытый фундаментальный феномен может быть ключом к познанию тайн генетики, сложных заболеваний, мгновенной памяти и старения до вопросов возникновения жизни на Земле и ее эволюции. Кроме того, позволит качественно улучшить специфичность генной терапии и безопасность ДНК/РНК-вакцин за счет выявления и снижения побочных реакций на препараты во время лечения.

Более 70 лет считалось, что ДНК хранит и обрабатывает информацию за счет структуры двойной спирали — однозначно соответствующих друг другу (комплементарных) молекулярных цепей. Никитин экспериментально доказал, что для эффективной обработки генетической информации ДНК совершенно не обязательно образовывать двойную спираль. ДНК может хранить и передавать информацию за счет слабоаффинных взаимодействий, реализующихся в том случае, когда молекулы имеют низкое «сродство» друг к другу. Более того, он показал, что так называемая короткая ДНК, даже максимально некомплементарная гену, может регулировать его работу.

Максим Никитин заметил, что в смеси, состоящей из коротких одноцепочечных и некомплементарных друг другу олигонуклеотидов, одновременно будут сосуществовать самые различные их комплексы. Варианты этих взаимодействий определяются «сродством» молекул и в общем случае описываются открытым еще в XIX веке законом действующих масс о зависимости скорости реакции от концентрации участвующих веществ. Такие комплексы будут связаны друг с другом и будут передавать информацию между собой, даже если какие-то два олигонуклеотида не связываются друг с другом напрямую.

Например, в самой простой системе из трех олигонуклеотидов — Х, А и В: если А и В не взаимодействуют друг с другом, они все равно могут передать друг другу информацию через посредника — «коммутатор» Х. При этом каждому из них достаточно взаимодействовать с Х очень слабо: увеличение концентрации А приведет к росту количества комплексов ХА, что снизит число комплексов ХВ, хотя А никак не взаимодействовало с В напрямую. Если же в системе находится большее количество олигонуклеотидов, то можно добиться передачи значительного объема информации.

Для того чтобы доказать, что ДНК может образовывать наборы молекул с практически любыми наперед заданными взаимными аффинностями, в своей статье Максим Никитин показывает экспериментальную реализацию большого разнообразия систем, которые по-разному обрабатывают информацию, начиная с систем, включающих всего три суперкоротких олигонуклеотида длиной в семь азотистых оснований, до ячеек памяти, систем вычисления квадратного корня и др. При этом компьютерное моделирование явления коммутации продемонстрировало устойчивую обработку информации и системой, состоящей из 1 000 олигонуклеотидов. Это позволяет создать 572-битную ячейку обработки информации, что превосходит битность всех существующих электронных компьютеров. Примечательно, что предложенная Никитиным модель концептуально вообще не имеет ограничения по числу взаимодействующих таким образом олигонуклеотидов.

Кроме того, открытое Никитиным явление позволило ему экспериментально показать и другой удивительный, не укладывающийся в современную парадигму молекулярной биологии факт: любая неструктурированная одноцепочечная ДНК может специфично регулировать экспрессию заданного гена безотносительно их взаимной комплементарности. Все зависит от наличия в среде или организме других олигонуклеотидов (также некомплементарных).

Открытый фундаментальный феномен коммутации цепей ДНК имеет важное практическое значение. Он может улучшить специфичность генной терапии и безопасность ДНК/РНК-вакцин за счет выявления и снижения побочных (нецелевых) действий вводимых препаратов. Для этого требуется, конечно, создание программного обеспечения нового поколения, более точно предсказывающего слабоаффинное взаимодействие нуклеиновых кислот, а также анализирующего их вовлечение в различные естественные процессы, принимая во внимание механизм молекулярной коммутации. Но в итоге все это поможет минимизировать риски негативных последствий нецелевого редактирования генома пациента и снизить число нежелательных явлений в процессе лечения.