PacBio представила систему секвенирования Revio

Многие биологические ткани характеризуются не только механической прочностью, но и способностью к регенерации. Синтетические гидрогели не могут обладать обоими свойствами — для повышения прочности приходится жертвовать возможностью самовосстановления материала. Однако ученые из Финляндии и Германии нашли способ обойти это ограничение и создали регенерирующий гидрогель.

За основу гидрогеля взяли концентрированный акриламид. Перед полимеризацией в него добавили нанолисты синтетического гекторита — разновидности силикатного глинистого минерала. Будучи встроенными в плотную гелевую структуру, они формируют стопки листов, способные сдвигаться относительно друг друга и формировать макроскопический монодомен при сдвиге.

Таким способом авторы статьи, опубликованной в Nature Materials, добились одновременно прочности гидрогеля и его способности к самовосстановлению. Материал обладает прочностью на растяжение до 4,2 мегапаскалей (Мпа) и модулем жесткости 50 МПа. При этом гидрогель характеризуется практически 100%-ной эффективностью самовосстановления при повреждении. Исследователи утверждают, что подход можно обобщить на другие полимеры и нанокомпоненты, чтобы создавать жесткие регенерирующие гидрогели. Они могут найти применение в таких областях, как конструирование мягких роботов, доставка лекарств, заживление ран или создание искусственной кожи.

Около 80 миллионов человек во всем мире страдают от тремора, который может мешать выполнять даже простые повседневные действия. Команда ученых из Германии предложила бороться с тремором с помощью искусственных мышц, которые будут компенсировать непроизвольные движения.

Основу конструкции составляет пара мягких электрогидравлических приводов, которые крепятся на предплечье пациента. Они настроены часто сжиматься и растягиваться таким образом, чтобы за счет компенсации движений подавить тремор кисти. Для испытаний ученые создали «механического пациента» — роботизированную руку, которая воспроизводила ранее записанные движения руки пациента, в том числе дрожание. Разработанное устройство действительно подавляло клинически значимый тремор в диапазоне от 2 до 8 Гц, генерируя адекватную силу воздействия во всех протестированных случаях.

Ученые отдельно подчеркивают перспективность «механического пациента» в тестировании активных экзоскелетов — для предварительной оценки новой разработки его применять проще и быстрее, чем проводить испытания на реальных пациентах.

В ноябре 2024 года в Science опубликовали статью о создании геномной генеративной модели  Evo. Этот ИИ способен предсказывать ключевые характеристики той или иной ДНК и генерировать последовательности «с нуля» — как отдельные гены, так и целые геномы. Однако Evo обучали только на прокариотических геномных данных, поэтому генерация также ограничивалась последовательностями, характерными для бактерий и архей. 
Теперь же на сайте некоммерческой исследовательской организации Arc Institute опубликован пресс-релиз, в котором сообщается, что разработчики выпустили новую версию — Evo 2. В отличие от предшественника, Evo 2 обучали на геномах как прокариот, так и эукариот, в том числе многоклеточных. В обучающую выборку вошло более 128 тысяч полных геномов (в том числе геном человека) и метагеномные данные — в общей сложности 9,3 триллиона пар оснований. По словам авторов, это крупнейшая на сегодняшний день ИИ-модель в биологии.
Evo 2 продемонстрировал универсальность и надежность в выявлении характеристик ДНК, влияющих на кодируемый ей белок. Например, среди вариантов гена BRCA1, ассоциированного с раком молочной железы, модель отличала доброкачественные мутации от потенциально патогенных с точностью более 90%. Также Evo 2, как генеративная модель, станет ценным инструментом дизайна генов de novo — для исследовательских целей или лечения, такого как генная терапия. Препринт статьи о разработке Evo 2 доступен на сайте института. 

Культуры нейронов in vitro важны для нейробиологических исследований, однако работу нейронных сетей и связей на них изучать проблематично — клетки в культуре слишком синхронизируются. Коллектив из Японии предложил способ ограничить такую синхронизацию и создать более реалистичную модель взаимодействия нейронов.

Чтобы формировать сеть нейронных взаимодействий в культуре, исследователи изготовили микрофлюидные устройства. Резервуар и микроканалы в них сконструированы таким образом, чтобы создать иерархически-модульную структуру. Это приблизило модель к устройству нервной системы животных. Нейроны прижились в таких устройствах и протянули отростки через микроканалы, взаимодействуя друг с другом. Регистрация спонтанной активности показала, что в системе формировалось множество ансамблей нейронов. Их активностью можно было управлять с помощью оптогенетической стимуляции. Авторы подчеркивают, что такая модель взаимодействия нервных клеток гораздо больше напоминает то, как учится настоящий мозг.

Миниатюрные мягкие роботы, которых разрабатывают в том числе для биомедицины, должны обладать тонко настраиваемым сцеплением с различными поверхностями. Немецкие и корейские ученые создали адгезивного робота, вдохновившись онихофорами, или бархатными червями.

Онихофоры охотятся довольно своеобразным способом: они прицельно выбрасывают клейкую слизь, которая быстро застывает и обездвиживает жертву. На основе этих выделений ученые создали мягкого робота на дистанционном управлении. В его изготовлении использовали эластичную полимерную матрицу, в которую встроили магнитные наночастицы. Действуя на конструкцию магнитным полем, можно изменять ее жесткость и степень адгезивности. Такой подход должен обеспечить деликатный захват объектов, в том числе биологических.

Робот оказался способен захватывать и переносить различные объекты (в том числе кусочек мягкого тофу, икру лосося и свежую печень крысы — этим непрочным и одновременно скользким органом затруднительно манипулировать) или откручивать гайку от болта. Кроме того, с помощью робота провели операцию по удалению подкожной опухоли у мыши. Исследователи уверены, что их робот найдет применение в биомедицинской инженерии, особенно в работе с небольшими участками живых тканей и организмов, однако отмечают, что некоторые его компоненты требуют дополнительной оптимизации.