Практический курс «Анализ NGS-данных» пройдет с 5 по 16 июля онлайн и в Москве

Динозавры и маммалиаформы мезозоя нарушали правило Бергмана, сообщается в недавнем исследовании британских и американских ученых. Правило Бергмана гласит, что среди сходных гомойотермных (теплокровных) животных более крупными размерами тела обладают те, которые живут в более холодных широтах. Изначально предложенное для млекопитающих, правило было применено и к птицам, а также к пойкилотермным (холоднокровным) животным, включая амфибий, рептилий, рыб и беспозвоночных, хотя для пойкилотермных время от времени наблюдается обратная картина. Проанализировав ископаемые останки тысяч видов динозавров и маммалиаформ (предков современных птиц и млекопитающих, соответственно), ученые пришли к выводу, что эволюция размеров их тела не зависела от широты. Подробнее.

Языковые модели уже продемонстрировали эффективность в расшифровке функций геномных и белковых последовательностей. Теперь же ученые сфокусировались на мРНК — они представили языковую модель для 5′ нетранслируемой области (5′ UTR), обучив ее на эндогенных 5′ UTR нескольких видов. С помощью этой модели ее создатели разработали 211 новых 5′ UTR и экспериментально показали, что некоторые из конструкций увеличили продукцию белка на 32,5% по сравнению с ранее полученными 5′ UTR, которые были оптимизированы для терапевтического применения.  Авторы работы рассчитывают, что их подход найдет применение в разработке и улучшении терапевтических мРНК. Подробнее.

Экологическая ДНК (эДНК, environmental DNA) поможет оценить здоровье коралловых рифов, пишут ученые из Массачусетса. Микробиота кораллового рифа играет важную роль в поддержании его здоровья, а на нее, в свою очередь, могут влиять такие факторы, как ураганы или вспышки заболеваний. Авторы статьи предложили неинвазивный подход к изучению микробных сообществ коралловых рифов — анализ эДНК — который позволяет оперативно оценить, как внешние факторы повлияли на коралловые рифы и на их микробиом. Такая диагностика, в свою очередь, поспособствует своевременному принятию мер по поддержке экосистем коралловых рифов. Подробнее.

Может ли единый биомаркер, основанный на видео, улучшить стратификацию риска развития стеноза аорты? Авторы статьи, опубликованной на страницах JAMA Cardiology, отвечают на этот вопрос утвердительно. Они провели многонациональное когортное исследование и показали, что новый выявляемый ИИ биомаркер стеноза аорты (Digital AS Severity Index), полученный с помощью видеозаписи, был достоверно связан с повышенным риском рецидива стеноза аорты, более быстрым прогрессированием (его выявляли с помощью допплерэхокардиографии) и заменой аортального клапана в будущем. Подробнее.

Виртуальная реальность облегчает боль у онкологических больных. В испытании участвовали 128 взрослых пациентов с разными типами опухолей. В одной группе терапия была основана на виртуальной реальности, в другой — задействовала двухмерные образы, управляемые с помощью планшета. Облегчение боли наблюдалось в обеих группах, однако в группе виртуальной реальности оно оказалось более значительным, и эффект сохранялся дольше. Подробнее.

Подобно словам в естественном языке, ген может обладать различными функциями в зависимости от контекста, а многие гены, напротив, могут наделяться близкими функциями вследствие конвергентной эволюции или отдаленной гомологии. Расшифровка связи между геном и его контекстом имеет фундаментальное значения для моделирования биологических систем. Для исследования этой связи перспективно машинное обучение — именно к нему прибегли ученые из США, которые создали геномную языковую модель.

Для обучения больших языковых моделей, таких как GPT-4, применяются огромные массивы разнообразных текстовых данных. Геномная языковая модель обучается на наборах метагеномных данных, с помощью которых она учится понимать функциональную «семантику» и регуляторный «синтаксис» отдельных генов. Авторы, опубликовавшие статью в Nature Communications, обучили геномную языковую модель на миллионах метагеномных скаффолдов. Метагеномы, включенные в обучение, были получены из различных сред, включая почву, океан и кишечник человека.

Исследователи показали, что их геномную языковую модель можно использовать для решения различных задач. Так, она была способна предсказывать функции ферментов, предсказывать опероны, определять таксономическую принадлежность контигов или соотносить паралоги между собой. Ученые считают, что геномные языковые модели — весьма перспективное направление, подчеркивают, что архитектура трансформера показала себя успешной как в обработке естественных языков, так и в их модели. Кроме того, благодаря развитию секвенирования с длинными прочтениями можно ожидать увеличения качества, количества и разнообразия входных данных — и авторы надеются на развитие обсуждаемого направления машинного обучения. Геномные языковые модели, отмечают они, позволят установить связи между молекулярной структурой и функциями на организменном уровне, а следовательно, приблизят нас к моделированию биологических систем и манипулированию ими.

Индексы полигенного риска (PRS), основанные на совокупности генетических вариантов, могут использоваться для прогнозирования предрасположенности человека к той или иной болезни. Однако их применение в клинической практике затрудняется различным происхождением пациентов и проблемами интерпретации результатов. Авторы публикации в Nature Medicine задались целью улучшить прогностические характеристики PRS для популяций разного происхождения.

Исследователи работали в коллаборации с национальной сетью электронных медицинских карт и геномики (eMERGE), которая финансируется Национальным институтом исследования генома человека. Они проанализировали показатели риска для 25 000 взрослых и детей. В работу вошли десять патологий: мерцательная аритмия, рак молочной железы, хроническая болезнь почек, ишемическая болезнь сердца, гиперхолестеринемия, рак простаты, астма, диабет 1 и 2 типа и ожирение. Участников исследования разделили на четыре группы по происхождению: европейское, африканское, латиноамериканское и азиатское. В каждой из групп определили пороговые значения высокого и низкого риска развития конкретного заболевания. Авторы также занялись вопросом внедрения PRS в клиническую практику — передачей результатов в клинические лаборатории, их валидацией и проверкой эффективности. Они не обошли стороной и создание клинических отчетов, которые передавались бы врачам и их пациентам и позволяли учесть генетическую оценку риска. «Нам было важно убедиться, что мы не предоставляем людям результаты, с которыми они ничего не могут сделать», — комментирует Найл Леннон, первый автор работы.

Говоря о дальнейших исследованиях, авторы упоминают возможность стандартизации анализов и методов, используемых для определения этих пороговых значений. Кроме того, для большей клинической пользы, подчеркивают исследователи, важно рассчитывать абсолютный риск, основанный не только на индексе полигенного риска, но и на возрасте — в тех случаях, где это возможно (например, для сердечно-сосудистых заболеваний).

Пшеница играет важную роль в мировой пищевой промышленности. К важным компонентам зерен пшеницы относятся микроэлементы, такие как кальций, цинк и магний. Их концентрация представляет особый интерес для исследований в области геномной селекции, поскольку она связана с пищевой ценностью зерна. Ученые из Москвы и Новосибирска провели полногеномный поиск ассоциаций (GWAS) по семи признакам — концентрации Zn, Mg, Mn, Ca, Cu, Fe и K — в зерне российской коллекции пшеницы (Triticum aestivum).

Ученые использовали в работе панель из 157 генотипов яровой пшеницы. В ходе анализа они обнаружили четыре новых локуса, ассоциированных с содержанием микроэлементов в зернах пшеницы. Среди найденных локусов были выявлены варианты, положительно коррелирующие с концентрацией калия, марганца, железа и марганца одновременно, а также кальция или железа (в зависимости от конкретного генетического варианта). Кроме того, исследователи подтвердили уже существующие данные о еще одном локусе, связанном с концентрацией цинка. Полученные данные дополняют информацию о локусах, регулирующих содержание элементов в зернах пшеницы, и могут быть в дальнейшем использованы в геномной селекции.

— Проведенное нами исследование особенно ценно и интересно с методологической стороны. Мы применили редко используемый в генетике растений метод многомерного анализа, который позволяет смотреть на то, как изменение нуклеотидов в одной и той же позиции в гене влияет одновременно на разные признаки, — объясняет первый автор статьи, младший научный сотрудник Курчатовского геномного центра Института цитологии и генетики СО РАН Надежда Потапова. — Сам по себе GWAS в генетике растений не новинка, но в комбинации с многомерным анализом достигается ценная многогранность результатов. И мы можем говорить о том, на какие из интересующих признаков как именно влияет интересующий нуклеотид.

Human Brain Project (HBP), один из флагманов программы Еврокомиссии FET (Future and Emerging Technologies), 30 сентября официально завершает свою 10-летнюю работу. Целью проекта было развитие цифровой нейробиологии. С 2013 по 2023 год в нем приняли участие 155 учреждений из 19 стран, бюджет проекта составил в общей сложности 607 миллионов евро. HBP опубликовал более 3000 научных статей, создал более 160 цифровых инструментов, медицинских и технологических приложений, а также открытую исследовательскую инфраструктуру — EBRAINS; вокруг проекта сформировалось многонациональное междисциплинарное сообщество, говорится в пресс-релизе.

Среди основных результатов исследований — 3D-атласы мозга, прорывы в персонализированной медицине и разработка новых технологий, основанных на работе мозга, например, в области искусственного интеллекта и нейроморфных вычислений.

В 2023 году около ста авторов из разных стран, принимавших и не принимавших участие в проекте, совместно написали позиционный документ о будущем цифровой нейронауки The coming decade of digital brain research ( основные положения). Предложенная в документе дорожная карта, помимо картирования и многоуровневых моделей мозга, включает исследования пластичности мозга, обучения и адаптации, сознания, поведения, языка, а также разработку нейроморфного искусственного интеллекта, сокращение разрыва между машинным и человеческим разумом и многое другое.

Еще публикации о HBP:

Human Brain Project: Spotlights on major achievements

Human Brain Project: A closer look at scientific advances

An extensive guide to the tools developed