Нобелевская премия по физике-2024: нейронные сети и глубокое обучение

Это уже 28-я отозванная статья скандально знаменитого французского микробиолога Дидье Рауля, ранее работавшего в Институте средиземноморских инфекционных заболеваний в Марселе (IHU); сейчас он вышел в отставку. Кроме того, это самая цитируемая отозванная статья о COVID-19 и вторая по цитируемости среди всех отозванных статей.

Международное общество антимикробной терапии, издающее журнал, еще в 2020 году заявило, что статья «не соответствует стандартам», но отозвана она только сейчас, четыре с половиной года спустя.

Научную премию Сбера 2024 в номинации «Науки о жизни» присудили академику РАН, д.б.н., ректору РНИМУ им. Н.И. Пирогова Министерства здравоохранения РФ Сергею Лукьянову за открытие и применение природных флуоресцентных белков для технологии прижизненной визуализации и для исследований молекулярных и клеточных процессов в живых организмах, а также за разработку принципиально новой стратегии лечения тяжелых аутоиммунных заболеваний. Сергей Лукьянов и его команда разработали новый препарат, первый в классе, для лечения аутоиммунного заболевания — болезни Бехтерева. Размер премии — 20 млн рублей.

Национальный центр биотехнологической информации США (NCBI) весной 2025 года планирует добавить в свои базы данных около 3000 латинских названий вирусов, построенных по правилам бинарной линнеевской номенклатуры (первое слово обозначает род, второе вид). Коронавирус SARS-CoV-2 будет называться Betacoronavirus pandemicum, вирус иммунодефицита человека (ВИЧ, human immunodeficiency virus 1, HIV-1) — Lentivirus humimdef1, вирус Шарк-Ривер — Orthobunyavirus squalofluvii.

Международный комитет таксономии вирусов (ICTV) заявляет, что это исправит ситуацию с беспорядочным присвоением названий. Вирусы в настоящее время подразделяются на семейства и роды, но в качестве видовых названий используют производные от болезни, организма-хозяина или места обнаружения вируса. В некоторых современных работах идентифицируются тысячи вирусов сразу, поэтому необходимо унифицировать номенклатуру.

Натан Грюбо из Йельской школы общественного здравоохранения, специалист по разнообразию вируса денге, назвал новую систему «глупой и помпезной»: по его мнению, она не облегчит, а осложнит работу ученых. Но другие вирусологи считают, что если она будет дополнять, а не заменять старую, это приемлемо.

Сейчас базы данных NCBI содержат только старые видовые названия, тогда как база данных ICTV уже доступна для поиска только по новым, но исследователи могут загрузить таблицу Excel, чтобы увидеть параллельно старые и новые названия.

Последняя версия алгоритма для предсказания структуры белков и их комплексов AlphaFold3, в отличие от RoseTTAFold и AlphaFold2, до сих пор не находилась в открытом доступе. После публикации статьи, в которой была представлена новая версия, в мае 2024 года, исследователи могли вводить последовательности белков и интересующих лигандов на сервере. Это решение компании Google DeepMind вызвало критику, так как оно ограничивает возможности по проверке и воспроизведению результатов. Кроме того, сервер не позволял моделировать взаимодействия с потенциальными лекарствами.

Компания заявляла, что это обеспечило правильный баланс между доступом для исследований и защитой коммерческих интересов (Isomorphic Labs, дочерняя компания DeepMind, использует AlphaFold3 для разработки лекарств). Однако затем представители компании объявили, что планируют в течение шести месяцев выпустить модель со свободным доступом для академического использования.

Теперь ученые могут загрузить программный код AlphaFold3, чтобы работать с ним в некоммерческих целях, объявила Google DeepMind 11 ноября. «Мы очень рады будем увидеть, что люди сделают с ним», — говорит Джон Джампер, который возглавляет команду AlphaFold в DeepMind и вместе с генеральным директором Демисом Хассабисом получил половину Нобелевской премии по химии 2024 года.

За последние месяцы несколько компаний из США и Китая представили инструменты с открытым исходным кодом на основе AlphaFold3 для прогнозирования структуры белков, комментирует Nature.

В сентябре 2024 года технологический стартап Scitility (США) запустил инструмент для анализа данных Argos, который отмечает научные статьи с потенциально мошенническими или сомнительными исследованиями. Для оценки статей инструмент отслеживает предыдущие публикации авторов — не были ли они отозваны в связи с недобросовестностью исследователей. Также подозрения может вызвать статья, многократно цитирующая отозванные статьи. Есть и другие показатели, например, «кривые» фразы, странный выбор слов в которых может быть попыткой скрыть плагиат. Одной из основных проблем такого подхода специалисты называют сходство имен некоторых ученых, которых алгоритм может спутать. Argos открыт для всех, более полный доступ предоставляется, например, журналистам.

К началу октября Argos уже отметил 40 000 статей как имеющие высокий риск и 180 000 —как имеющие средний риск, а также проиндексировал 50 000 отозванных статей. Больше всего подозрительных статей было выявлено у Hindawi — дочерней компании издательства Wiley. Это неудивительно, так как за последние два года Wiley отозвало более 10 000 статей, опубликованных Hindawi — более 4% его портфолио. У Elsevier было выявлено более 11 400 статьей с высоким риском (0,2% портфолио последнего десятилетия). У Springer Nature было выявлено более 6000 отзывов статей и более 6000 статей с высоким риском — около 0,3% его портфолио. Издатель MDPI отозвал 311 статей, но имеет более 3000 статей высокого риска — около 0,24% портфолио. Среди отдельных журналов лидирует Scientific Reports издательства Springer Nature с 450 статьями высокого риска и 231 отозванной статьей, что в совокупности составляет около 0,3% его портфолио.

Все издатели с большим количеством подозрительных статей заявляют, что они усердно работают над тем, чтобы публиковать только добросовестные исследования, используют новые технологии для проверки статей, а тот факт, что они отзывают статьи, говорит об их стремлении избавиться от проблемных работ.