Утренний кофе. С точки зрения паука
Японские ученые выяснили, могут ли модифицируемые факторы снизить риск развития деменции среди людей с генетической предрасположенностью к этому заболеванию. Они проанализировали данные 9605 человек 65 лет и старше, проживающих в Японии. Как и ожидалось, риск деменции возрастает с увеличением количества аллелей APOE ε4. У носителей двух аллелей риск был более чем в 10 раз выше, чем у неносителей. У лиц с одним аллелем APOE ε4 или без таких аллелей поддержание более здорового образа жизни было связано со значительно более низким риском развития деменции. Напротив, у людей с двумя аллелями APOE ε4 риск развития деменции не зависел от образа жизни. МРТ-исследования подтвердили полученные результаты. Подробнее.
При переполнении канализации люди могут подвергаться воздействию бактерий, устойчивых к антибиотикам или даже обладающих множественной лекарственной устойчивостью, показали ученые из США. Результаты исследования были представлены на конференции ASM Microbe 2026 в Вашингтоне (США). Переполнение канализационных систем происходит, когда канализация перегружена, а также когда неочищенные сточные воды попадают в дома или окружающую среду через поврежденные или засоренные трубы. Причем таких случаев становится все больше из-за увеличения числа экстремальных погодных явлений и старения канализационных систем. Ученые собрали 107 образцов из 86 домов в штате Мэриленд с октября 2023 года по июнь 2025 года. Почти в половине (46%) домов присутствовали энтерококки, в 21% домов — E. faecalis и в 27% — E. faecium. В домах, где в течение последнего месяца происходили инциденты с канализационными стоками или водопроводом, энтерококки присутствовали чаще, чем в домах без таких инцидентов. Кроме того, исследование выявило устойчивые к антибиотикам энтерококки более чем в трети домов, а в каждом десятом доме — энтерококки с множественной лекарственной устойчивостью. В домах, где недавно происходили затопления, бактерий с множественной лекарственной устойчивостью было в три раза больше, чем в домах без таких инцидентов. Подробнее.
На конференции EULAR 2026 были представлены результаты использования мивокабтагена аутолеуцела — CAR-T-клеточной терапии, направленной против CD19, у шести пациентов с ревматоидным артритом, резистентным к лечению и имеющим антитела к цитруллинированным белкам. Лечение хорошо переносилось, CAR-T-клетки быстро размножались и достигли пика в течение трех недель. Число аутоантител снизилось, у всех участников также наблюдалось снижение активности заболевания, половина достигла устойчивой ремиссии. Всем участникам, кроме одного, отменили иммуносупрессивную терапию на момент окончания сбора данных, период наблюдения составил 24–36 недель. Подробнее.
Британские исследователи провели испытание универсальной вакцины против коронавирусов pEVAC-PS, разработанной Кембриджским университетом и дочерней компанией университета DIOSynVax (DVX) Ltd. Препарат получили 39 добровольцев. Вакцина была признана безопасной; она стимулировала иммунный ответ не только против SARS-CoV-2 и SARS-CoV-1, но и против родственных вирусов летучих мышей, которые еще не поражали людей. Интересно, что впервые на людях была протестирована вакцина, активный ингредиент которой был полностью создан с помощью компьютерного моделирования. Система искусственного интеллекта проанализировала генетическую информацию о коронавирусах, собранную в программах эпидемиологического надзора по всему миру. Используя эту информацию, она выявила общие для всей группы вирусов характеристики и объединила их в единый вакцинный антиген. Подробнее.
Инженеры из США создали чрезвычайно энергоэффективную 3D-камеру SpiderCam, вдохновленную глазами пауков-скакунчиков. Фокусные расстояния для каждого слоя различаются. Один слой может четко «видеть» объект, а другой — «видеть» тот же объект слегка размытым. Затем мозг пауков может сравнивать эти различия в резкости, чтобы оценить расстояние. SpiderCam использует аналогичную оптическую схему. Сначала камера одновременно захватывает два изображения с немного разными настройками фокусировки. Затем специальный алгоритм анализирует, как изменяется резкость краев и текстур между изображениями. Наконец, он преобразует эти различия в измерения глубины в реальном времени. Вместо запуска сложного программного обеспечения на обычном процессоре команда встроила алгоритм непосредственно в компьютерный чип, оптимизированный для энергоэффективной обработки. Полученный прототип генерирует карты глубины со скоростью 32,5 кадра в секунду, потребляя при этом всего 624 милливатт энергии. Доклад о разработке будет представлен на конференции Фонда компьютерного зрения в Денвере (США). Подробнее.
Меню
Все темы
0






