Иногда для того, чтобы оценить значимость того или иного научного достижения, требуются десятки лет после самого открытия. Впрочем, ждать так долго необходимо не всегда — ученые из различных сфер делятся результатами работ, которые способны изменить наше миропредставление, каждый год. Ниже — некоторые из подобных открытий 2024-го, которые заслуживают отдельного внимания.
В The Guardian пишут: около полумиллиарда человек в мире живут с диабетом. Существуют разные типы заболевания, вызванные разными причинами. Но все приводят к тому, что у страдающих в крови слишком много сахара. Если не контролировать избыток глюкозы, он может нанести вред всему организму: от заболевания десен, повреждения нервов, почек и до слепоты, увеличения риска сердечного приступа, инсультов и рака.
На данный момент люди справляются с недугом с помощью лекарств, инсулина и изменения образа жизни, но новое поколение методов лечения, похоже, способно в принципе «повернуть болезнь вспять».
Подробнее о работе и успешном эксперименте говорится в статье в журнале Cell. Утверждается, что к выздоровлению пришла 25-летняя девушка, страдающая от диабета первого типа. Специалисты из Китая лечили ее с помощью индуцированных стволовых клеток. Если точнее, то индукцию проходили жировые клетки — в результате они стали способны производить инсулин. Их и вводили в брюшные мышцы пациентки — через 75 дней принимать инсулин отдельно ей больше не понадобилось.
В материалах уточняется: пациентка страдала диабетом 11 лет, причем ей дважды трансплантировали печень и единожды — поджелудочную железу (впрочем, трансплантат поджелудочной через год пришлось удалить из-за тромботических осложнений).
Трансплантат, способный бороться с диабетом, содержал инсулин, глюкагон и соматостатин — его ввели в тело пациентки еще в июне прошлого года. Важно, что за последующий год девушка достигла целевых показателей выздоровления от диабета без осложнений, связанных с трансплантацией.
Известно, что аналогичная пересадка клеток позволила 59-летнему мужчине с диабетом второго типа отказаться от инсулина (но он еще находится под наблюдением). Ученые добавляют: потребуется дополнительное изучение эффективности и безопасности подобного метода, хотя он и кажется эффективным.
Широкое применение вакцин нового поколения успешно произошло во время пандемии коронавируса. Теперь ученые надеются, что технология мРНК, которая легла в основу прививок Moderna и Pfizer-BioNTech от COVID-19, может быть использована для «обучения» иммунной системы распознавать и атаковать рак.
«Эти прививки дают клеткам пациента инструкцию вырабатывать определенный белок, который действует в качестве флага для иммунной системы, указывая клетки, на которые им необходимо нацелиться. В этом случае ученые адаптируют вакцину к белкам на поверхности раковых клеток пациентов», — говорится в одном из недавних заявлений.
В августе сотни пациентов (по статье The Guardian) приняли участие в первом в мире испытании персонализированной мРНК-вакцины против меланомы, а вскоре начались испытания средства против рака поджелудочной железы.
На сайте Университет Бирмингема (Великобритания) уточняется: в терапевтической противораковой вакцине мРНК используется для доставки инструкций по созданию нескольких белков (неоантигенов), обнаруженных в раковых образованиях человека. «Тестовая вакцина направлена на обучение иммунной системы распознавать и атаковать набор белков (обычно обнаруживаемых в микроскопических раковых клетках) при повторном столкновении с ними», — пишут ученые.
Поскольку защита, обеспечиваемая вакцинами, может быть долговременной, есть шанс, что этот подход получится использовать в качестве профилактики для людей с высокой генетической предрасположенностью к раку груди, а также для предотвращения рецидивов.
Впрочем, важно понимать: одна из основных проблем с вариациями (пускай и экспериментальными) лечения рака состоит в том, что подход, показывающий положительный результат с одной разновидностью заболевания, может не подойти для другой.
Кроме того, специалисты предполагают: в ближайшие четыре года ожидается ускоренный прогресс в использовании искусственного интеллекта (ИИ) для более точной диагностики рака легких и опухоли мозга. А чем ранее получается выявить заболевание, тем больше у медиков шансов на то, что пациента удастся спасти.
Этот раздел скорее собирательный — в 2024 году с помощью именитого телескопа сделали с десяток открытий (например, первое, второе, третье, четвертое, пятое), которые без него вряд ли бы стали возможными.
За три года с момента запуска «Джеймс Уэбб» показал ночное небо в серии изображений, которые впоследствии называли шедеврами технической цветопередачи. Телескоп также позволяет делать открытия о происхождении звезд, черных дыр, эволюции Вселенной и вероятности существования жизни в других местах космоса.
Телескоп настолько мощный, что через него наблюдали галактики, существовавшие в то время, когда Вселенной было еще менее 300 миллионов лет. Другими словами, свет от них путешествовал 14 миллиардов лет, пока не достиг нас.
Некоторые из открытий переворачивают общепринятые теории: например, самые ранние галактики кажутся намного более яркими или большими, чем предполагалось. А первые черные дыры, по-видимому, разрастались быстрее, чем это можно объяснить с помощью других современных моделей.
«В науке странные и неожиданные открытия не воспринимаются с разочарованием — они являются топливом, питающим следующую революцию. Этот телескоп обещает сделать именно это для понимания истории Вселенной и того, одиноки ли мы, люди, в ней», — заключается в одной из профильных статей на тему, насколько важен «Джеймс Уэбб» для астрономов и астрофизиков.
Еще один скорее собирательный раздел (по недавнему посту в блоге Google), в котором определены основные точки, где ИИ-технологии могут помочь науке (или уже сделали это).
Например, ИИ-модели теперь способны предсказать точные структуры белков и их «работу» как друг с другом, так и с другими веществами. Речь, в частности, про Alpha Fold 3 — обновленную версию модели на основе машинного обучения и диффузионной модели.
Если верить Google DeepMind и Isomorphic Labs, разработчикам, то она превзошла по точности методы расчетов, основанные на физических свойствах молекул. Зачем вообще это нужно? Понимание структуры белков необходимо в разных исследованиях: от изучения фундаментальных механизмов действия организмов и до разработки лекарств.
Искусственный интеллект улучшает процесс прогнозирования погоды, обеспечивая более точные данные и более высокую готовность к экстремальным явлениям. Модель от Google Research, как заявляется, работает в 100 странах и охватывает около 700 миллионов человек. Указанная точность актуальна для пятидневного прогноза, далее ее планируют улучшить для семидневного.
Похожая ИИ-модель используется в США для прогнозирования лесных пожаров. Она, как следует из материала, может отследить зарождающееся лесное возгорание размером с комнату и передать снимки со спутников в высоком разрешении в течение 20 минут.
ИИ также используется для разработки новых материалов, которые потенциально приведут к созданию более эффективных солнечных элементов, батарей и сверхпроводников.
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Перепечатка текста и фотографий Onlíner без разрешения редакции запрещена. ga@onliner.by