Коллаборация для разработки моделей заболеваний на основе стволовых клеток

Шолто Дэвид, молекулярный биолог, известный своими расследованиями ошибок и фальсификаций в научных статьях, обнаружил очередную проблему — более чем в 50 работах по клеточной сенесценции, вероятно, использовались не те антитела для идентификации ключевого белка.  

Характерный признаков сенесцентных («стареющих») клеток — активность фермента β-галактозидазы. На этом основан один из методов их выявления в культуре — обработка хромогенным субстратом X-gal приведет к тому, что в сенесцентных клетках он расщепится β-галактозидазой и образует нерастворимый осадок синего цвета. Этот фермент можно выявлять и другими методами, например, иммуноокрашиванием или вестерн-блоттингом, то есть с помощью антитела. И Шолто Дэвид пишет в своем блоге о том, что авторы ряда статей сообщают об использовании антитела, специфичного к β-галактозидазе кишечной палочки — ферменту с той же функцией и сильно отличающейся последовательностью. Между β-галактозидазой у кишечной палочки и млекопитающих недостаточно гомологии (около 20%), поэтому антитело к первому из этих белков не будет связываться со вторым. 

Работы, где была замечена ошибка в выборе антител к β-галактозидазе, Дэвид собрал в общедоступный список — сейчас он насчитывает 54 публикации.  Первую из таких статей, вышедшую в Cell в 2016 году, исследователю прислали вскоре после того, как в июне он рассказал об еще одной (более масштабной) путанице с антителами.   

Ранее он писал, что более чем в трехстах работах произошла путаница, и вместо онкосупрессора p16 ученые «искали» в сенесцентных или опухолевых клетках компонент актинового цитоскелета с похожим названием. Вместо антител к p16-INK4a — это полное название онкосупрессора — во многих работах упоминались антитела к p16-ARC, который не участвует в контроле клеточного цикла или старении. Некорректное использование Дэвид нашел в 95% случаев, просмотрев 334 доступных статьи — сам он называет это «поистине поразительной ошибкой».    

На охраняемой природной территории Де Лука во Флориде комары питаются не менее чем 86 видами животных, таким образом, их кормовая база охватывает почти все местное биоразнообразие позвоночных. Авторы статьи в Scientific Reports подтверждают, что кровососущих насекомых можно использовать для получения ДНК диких животных с целью мониторинга их разнообразия и численности. Руководитель исследования Лоуренс Ривз из Университета Флориды говорит, что его вдохновил «Парк юрского периода», где завязкой сюжета стала экстракция ДНК динозавров из комаров в янтаре.

За восемь месяцев исследователи собрали в заповеднике десятки тысяч комаров и проанализировали методом ДНК-баркодинга 2051 образец крови на наличие геномов млекопитающих, птиц, рептилий и амфибий. Среди комариной добычи оказались койоты, выдры, гремучие змеи, белоголовые орланы, жабы, аллигаторы и даже черепахи гоферы. Из крупных млекопитающих, обитающих в заповеднике, не удалось получить только ДНК находящейся под угрозой исчезновения флоридской пумы.

Преимущество этого подхода в том, что можно обнаруживать широкое видовое разнообразие, исследуя один тип образцов. Однако чтобы определить в конкретной местности виды комаров, обилие и пищевые предпочтения которых наиболее соответствуют целям мониторинга, необходимы дополнительные исследования.

Нейроморфные вычисления, сочетающие компактность с производительностью, считаются перспективными для создания искусственного интеллекта. Однако из-за отличий в работе полупроводниковых схем и биологических нейронов их сложно реализовать. В Nature Electronics описан искусственный нейрон с импульсным режимом работы, который обладает шестью ключевыми характеристиками живого нейрона. 

Искусственный нейрон, сконструированный учеными, состоит из одного диффузионного мемристора, одного транзистора и одного резистора. Он, как и биологические нейроны, обладает порогом срабатывания (аналогично порогу возбудимости нейрона), периодом рефрактерности и стохастичностью. Кроме того, он характеризуется внутренней пластичностью и некоторой утечкой. Наконец, искусственные нейроны можно соединять каскадно. 

Чтобы продемонстрировать возможности созданного нейрона, авторы смоделировали рекуррентную импульсную нейронную сеть и подтвердили, что ключевые характеристики влияют на производительность системы. Энергопотребление на один импульс измерялось пикоджоулями (10^–12), и авторы утверждают, что при дальнейшем масштабировании оно может достигнуть порядка аттоджоулей (10^–18). Исследователи заключают, что их разработка достаточно приближена к биологическому нейрону, чтобы обеспечить нейроморфные вычисления.

Природные характеристики грибов делают их идеальными объектами для биоэлектроники. Ученые из Университета штата Огайо наглядно продемонстрировали это на примере съедобного гриба шиитаке, получив из него органический мемристор — резистор с эффектом памяти, который можно использовать для создания вычислительных устройств.

Нейроморфные вычисления, вдохновленные структурой мозга, перспективны с точки зрения параллельной обработки и хранения данных. Однако подходящие для них чипы на основе полупроводников дороги в производстве, а нейронные органоиды требуют сложного обслуживания биореакторов. В качестве альтернативы исследователи предложили использовать гриб шиитаке (Lentinula edodes). Адаптивная электрическая сигнализация в мицелии этого гриба напоминает нейронные импульсы, где реакция на новые стимулы зависит в том числе от прошлых состояний.

Ученые вырастили грибы шиитаке и сконструировали из них ячейку памяти, контролируемо подавая электрические импульсы с помощью подключенных к грибам электродов. Оказалось, что мицелиальная сеть может функционировать как оперативная память компьютера, сохраняя функциональность на частотах до 5,85 кГц. Точность переключения между состояниями составила около 90%, но снижалась с дальнейшим увеличением частоты. Однако авторы уточняют, что эту проблему можно решить, включив в электрическую схему больше грибов.

Исследователи приходят к выводу, что «грибные компьютеры» могут лечь в основу масштабируемых систем для нейроморфных вычислений, а устойчивость шиитаке к радиации делает его перспективным для применения в аэрокосмической отрасли.

Загрязнение микропластиком — серьезная угроза для экосистем, которую к тому же сложно детектировать, поскольку существующие методы оценки загрязнения дороги и трудоемки. Для упрощения задачи ученые из Гонконга создали живой флуоресцентный сенсор и проверили его работу на образцах воды с городских набережных.

Биосенсор получили из генноинженерной бактерии Pseudomonas aeruginosa, в которой начинал экспрессироваться зеленый флуоресцентный белок (GFP) при прикреплении бактериальной клетки к микропластику. В лабораторных условиях бактерии действительно реагировали флуоресценцией на присутствие микропластика в жидкой среде. Заметный сигнал возникал в течение трех часов в ответ на микрочастицы различных пластиков, включая полиэтилентерефталат и полистирол, а интенсивность флуоресценции коррелировала с концентрацией частиц. Предел обнаружения составил 1 нг/мл — ниже, чем у устоявшихся аналитических методов детекции микропластика. Другие материалы, например, частицы песка или стекла, флуоресценции не вызывали. Кроме того, модифицированные бактерии сохраняли активность после трех суток хранения в холодильнике (+4℃), что указывает на возможность их транспортировки в полевые условия.

Наконец, живой сенсор протестировали на образцах из окружающей среды — генноинженерную P. aeruginosa добавляли в морскую воду, собранную на городских набережных и предварительно отфильтрованную от прочих загрязнителей. Судя по интенсивности флуоресценции, образцы содержали до 100 мкг частиц в мл. Авторы разработки заключают, что этот бактериальный биосенсор оказался быстрым, эффективным и недорогим методом детекции микропластика,