NUSTMISIS

Учёные НИТУ МИСИС запатентовали технологию нанесения на имплантаты и протезы покрытий из коллагена — белка, благодаря которому изделие лучше приживается в организме. В отличие от существующих методов, новый способ не требует ни специальной обработки поверхности имплантата, ни потенциально опасных химических добавок.

Каждый год тысячам людей устанавливают искусственные суставы, зубные имплантаты, сердечные клапаны и стенты для сосудов. Все эти изделия делают из металла или пластика — материалов, которые организм воспринимает как чужеродные. Иммунная система зачастую запускает процесс воспаления, а вокруг имплантата начинает нарастать плотная рубцовая ткань, из-за чего человеку может потребоваться повторная операция. Один из способов решить эту проблему — покрыть поверхность имплантата коллагеном. Организм воспринимает коллаген как знакомое вещество, поэтому покрытые им имплантаты приживаются легче.

«Проблема в том, что существующие способы нанесения коллагена сложные и не всегда надёжные. Чаще всего перед нанесением покрытия поверхность импланта нужно специально подготовить — например, обработать её ионизированным газом в дорогостоящей вакуумной установке. Без такой подготовки коллаген плохо соединяется с поверхностью и ложится неровно, островками, а не сплошным слоем — как старая краска. Некоторые методы дополнительно используют токсичные химические вещества, которые скрепляют коллаген с поверхностью, но сами по себе вредны для тканей организма. Ещё один подход состоит из множества этапов — растворения, смешивания, прокрутки в центрифуге, промывки, — из-за чего увеличивается риск ошибки, а сама обработка занимает много времени», — сказала Елизавета Кудан.

Для решения этой задачи учёные НИТУ МИСИС предложили технологию нанесения коллагена, который полностью исключает самый сложный этап — подготовку поверхности импланта. Разработка представляет собой готовый набор для покрытия имплантатов, который можно использовать прямо в больнице или операционной, не обращаясь к лабораторному оборудованию. В него входят все необходимые компоненты в нужных пропорциях: порошок или лиофилизат коллагена, органическая кислота, щёлочь и раствор-стабилизатор, а также инструкция.

«Сам процесс нанесения покрытия состоит всего из трёх шагов. На первом этапе лиофилизат коллагена растворяют в кислоте слабой или средней силы до получения однородной вязкой системы. Затем имплантат погружают в полученный раствор, обеспечивая равномерное распределение белка по его поверхности. На втором этапе изделие кратковременно выдерживают в щелочном растворе, что вызывает нейтрализацию кислой среды, снижение растворимости коллагена и формирование закрепленного белкового слоя. На заключительном этапе имплантат инкубируют в стабилизирующем растворе, что способствует образованию коллагеновых фибрилл и формированию структурно устойчивого покрытия. Для получения требуемой толщины и равномерности покрытия цикл нанесения, нейтрализации и стабилизации может быть повторен несколько раз», — сказала соавтор патента Василина Захарова.

В большинстве других методов коллаген удерживается на поверхности за счёт химических связей, а для их образования поверхность имплантата нужно заранее активировать, например плазмой. С новой технологией белок удерживается всего лишь с помощью быстрого затвердевания. Учёные экспериментально подтвердили, что отсутствие предварительной обработки поверхности имплантата не влияет на качество покрытия.

Российские исследователи выяснили, что по изменениям «свечения» пигмента в клетках сетчатки можно выявлять их повреждение на ранних стадиях, задолго до появления серьёзных нарушений зрения. Учёные также показали, как антиоксиданты замедляют эти процессы, снижая содержание токсичных продуктов фотоповреждения.

Заболевания сетчатки, включая возрастную макулярную дегенерацию, часто обнаруживаются на поздних стадиях, когда восстановить зрение уже нельзя. Одна из причин — ограниченные возможности существующих методов диагностики: они фиксируют структурные изменения, но не ранние функциональные сбои в клетках.

«Исследователи Университета науки и технологий МИСИС на протяжении ряда лет занимаются созданием инновационных технологий, которые в будущем позволят упростить постановку диагноза и лечение различных заболеваний. Разработанный в вузе метод диагностики патологий сетчатки глаза по „свечению“ клеток станет важным инструментом для выявления заболеваний и оценки эффективности проводимой терапии», — рассказала ректор НИТУ МИСИС Алевтина Черникова.

Учёные из НИТУ МИСИС, МГУ имени М.В. Ломоносова, МПГУ, МФТИ, Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова изучили липофусцин — пигмент, который с возрастом накапливается в клетках ретинального пигментного эпителия. Он способен люминесцировать под воздействием света, и по его характеристикам можно судить о состоянии глаза. Важной особенностью липофусцина является его фототоксичность: при облучении видимым светом он может генерировать активные формы кислорода и токсичные продукты окисления, вызывающие выраженный окислительный стресс. Исследование этих процессов важно для понимания механизмов повреждения сетчатки и диагностики возрастных дегенеративных изменений. Большую роль здесь играет способность липофусцина к автофлуоресценции. Измерение параметров его «свечения» является важным инструментом ранней диагностики заболеваний глаза.

До сих пор было недостаточно данных о том, как именно меняется состав липофусцина при фотоповреждении и как это отражается на сигнале «свечения». Российские исследователи впервые с помощью метода визуализации времени жизни флуоресценции проследили на клеточном уровне, как липофусцин изменяется при фотоокислении внутри клеток пигментного эпителия.

Эксперименты показали, что по мере фотоокисления меняется не только состав липофусцина, но и характер его «свечения»: в частности, увеличивается время жизни флуоресценции. Это, по-видимому, связано с тем, что исходные молекулярные компоненты липофусцина окисляются и частично разрушаются, а продукты их превращений обладают другими флуоресцентными свойствами.

«Важно, что эти изменения нам удалось зафиксировать без введения дополнительных меток или вмешательства в клетку. Проведение подобных измерений стало возможным благодаря визуализации по времени жизни флуоресценции. Это современный метод микроскопии, основанный на измерении времени жизни возбуждённого состояния молекул, что позволяет получать дополнительную диагностическую информацию о состоянии тканей», — сказал к.б.н. Алексей Семёнов, научный сотрудник лаборатории фотонных газовых сенсоров НИТУ МИСИС.

Также учёные изучили роль антиоксидантов в подавлении фототоксического действия липофусцина. В эксперименте исследовали каротиноидный белок AstaP, выделенный из микроводорослей Coelastrella astaxanthina и способный доставлять зеаксантин — природное вещество, защищающее клетки от окислительного стресса. Выяснилось, что комплекс AstaP с зеаксантином замедляет разрушение липофусцина: снижается образование окисленных продуктов и не происходит полного повреждения пигмента. Подробности исследования описаны в научном журнале Journal of Physical Chemistry B (Q1).

«Чтобы повысить чувствительность и скорость измерений, на следующем этапе мы планируем использовать разработанные нами квантовые сенсоры — сверхпроводниковые однофотонные детекторы», — поделился планами главный научный сотрудник лаборатории квантовых коммуникаций Центра компетенций НТИ «Квантовые коммуникации» НИТУ МИСИС Григорий Гольцман.

Работа выполнена по программе привлечения талантливых молодых ученых в возрасте до 39 лет (постдоков) в рамках «Приоритет-2030» (грант № К4-2024-3).

Российские исследователи создали инновационную многофункциональную молекулу, способную нейтрализовать избыток ионов меди в тканях мозга — один из ключевых факторов, ускоряющих развитие болезни Альцгеймера — и одновременно подсвечивать патологические белковые скопления в мозге, характерные для заболевания. Разработка сочетает диагностические и терапевтические функции: позволяет выявлять патологические признаки, свидетельствующие о развитии болезни, и воздействует сразу на несколько механизмов её развития.

Болезнь Альцгеймера — наиболее распространённое нейродегенеративное заболевание, эффективной терапии которого до сих пор не существует. Одна из причин заключается в сложности его патологического процесса, для которого характерны нарушение обмена ионов металлов, образование токсичных белковых скоплений, а также воспаление и окислительный стресс клеток. Большинство существующих препаратов воздействует лишь на один из этих факторов, поэтому большой интерес вызывают многофункциональные соединения, способные одновременно выполнять диагностические и терапевтические функции.

Учёные из Университета МИСИС, МГУ им. М.В. Ломоносова и Института молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта РАН синтезировали новую многоцелевую молекулу, объединившую два функциональных блока: светящийся сенсор на основе специального красителя и лекарственное вещество клиохинол.

Александр Ерофеев объясняет: «Первый компонент работает как детектор. Попадая в среду с токсичным бета-амилоидом, он кратно увеличивает флуоресценцию за счет так называемого эффекта скрученного внутримолекулярного переноса заряда. Иными словами, молекула светится ярче в 3-5 раз именно там, где находятся бляшки, что делает возможным обнаружение патологических скоплений оптическими методами. Второй компонент при этом связывает ионы меди — избыток этого металла в мозге считается одним из факторов, провоцирующих повреждение нервных клеток».

Гибрид показал более мощное связывание ионов меди, выраженную способность разрушать амилоидные бляшки, антиоксидантную активность и, что важно, способность защищать нейроны от токсичности бета-амилоидов. Испытания in vitro также подтвердили, что новая молекула нетоксична для здоровых клеток мозга. Подробные результаты исследования опубликованы в журнале International Journal of Molecular Sciences (Q1).

«Мы показали, что объединение двух известных молекулярных платформ позволяет получить выраженный синергетический эффект. Наше исследование в перспективе открывает путь для создания таргетных препаратов в терапии болезни Альцгеймера и других нейродегенеративных заболеваний», — подчеркнула Ольга Красновская.

Следующий этап — оптимизация структуры молекулы для повышения её способности проникать через гематоэнцефалический барьер мозга, а также дальнейшие доклинические испытания. Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (грант № 075-15-2024-530).

По словам ректора НИТУ МИСИС Алевтины Черниковой, в рамках стратегического технологического проекта «Биомедицинская инженерия и биоматериалы», реализуемого в университете по госпрограмме «Приоритет-2030», ученые на протяжении ряда лет ведут исследования, которые позволяют значительно облегчить терапию различных заболеваний и улучшить качество жизни пациентов.

Исследователи разработали пористый материал для ортопедических имплантатов на основе сверхупругого титанового сплава и технологию его получения методом 3D-печати. По механическому поведению конструкции из нового материала ближе к костной ткани, чем традиционные металлические имплантаты, что позволяет более равномерно распределять нагрузку, а развитая внутренняя архитектура обеспечивает благоприятные условия для врастания кости. Разработка предназначена для применения в ортопедии, травматологии и спинальной хирургии. На технологию получения пористого материала уже одобрена заявка на патент.

Металлические имплантаты должны быть достаточно прочными, однако избыточная жёсткость может приводить к неравномерному распределению нагрузки между изделием и окружающей костью. Одним из подходов к решению этой задачи является применение пористых структур. Их свойства определяются не только составом сплава, но и геометрией ячеек, толщиной элементов, качеством печати и наличием дефектов.

Для решения этой задачи учёные из НИТУ МИСИС совместно с индустриальным партнёром — компанией «Конмет» — изготовили образцы из сверхупругого сплава на основе титана, циркония и ниобия (Ti-Zr-Nb) методом лазерного сплавления с тремя типами архитектуры: ромбододекаэдрической, гироидной и основанной на диаграмме Вороного. Толщина элементов конструкций составляла от 200 до 400 микрометров.

«Мы подобрали технологическое окно печати, которое позволяет ограничить дефекты и сохранить заданную геометрию тонких пористых элементов, рассматривая не просто материал, а взаимосвязь „сплав-макроструктура-свойства“. Для пористых имплантатов важно обеспечить одновременно точность изготовления, подходящую жёсткость и сопротивление длительным циклическим нагрузкам», — поделился Вадим Шереметьев.

Конструкции из Ti-Zr-Nb продемонстрировали примерно вдвое меньший модуль Юнга, чем образцы из широко распространенного медицинского сплава Ti-6Al-4V. При этом усталостная прочность пористых структур из нового сплава была сопоставима с традиционным материалом. Наиболее перспективной оказалась гироидная архитектура, обеспечивающая оптимальное сочетание прочности, пористости и сопротивления циклическому сжатию. Подробности исследования — в журнале Journal of Materials Research and Technology (Q1).

«Для имплантатов важна не только высокая прочность, но и оптимальное сочетание механических свойств, близкое к характеристикам костной ткани. Если имплантат значительно жёстче кости, он принимает на себя большую часть нагрузки, что может привести к эффекту экранирования напряжения и постепенному разрушению костной ткани. Поэтому мы стремились не к максимальной прочности, а к такому сочетанию свойств, при котором имплантат работает вместе с костью как одно целое», — сказал Константин Лукашевич.

Работа проведена при поддержке Российского научного фонда (проект № 22-79-10299-П), а также соответствует задачам стратегического проекта НИТУ МИСИС «Биомедицинская инженерия и биоматериалы» по программе Минобрнауки России «Приоритет-2030».

Исследователи НИТУ МИСИС разработали алгоритм для машинного обучения, который помогает точнее классифицировать данные в квантовых компьютерах. Вместо стандартных для квантовых вычислений кубитов, новый метод использует кудиты — квантовые элементы с несколькими уровнями состояний. Они выполняют сложные квантовые операции за меньшее количество шагов, что значительно упрощает вычисления и даёт специалистам больше свободы в представлении и кодировании информации.

Алгоритм опорных векторов — одна из базовых моделей классификации, которую обычно используют для распознавания изображений и цифр, а также в таких проектах машинного обучения, которые занимаются распознаванием раковых опухолей и разработкой новых лекарств.

«В предложенной модели информационный массив кодируют с использованием кудитов, то есть в квантовых состояниях с числом уровней больше двух, что позволяет обрабатывать больший объём информации, не наращивая число физических носителей. Работа приближает практическое применение квантовых компьютеров в задачах машинного обучения», — отметил директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Алексей Фёдоров.

Согласно принципу работы алгоритма, кудиты переносят данные в многомерное пространство, где они впоследствии легко разделяются и классифицируются.

«Сначала на квантовое состояние кудита по очереди действуют квантовые вентили, в которых закодированы классические данные. После чего выполняют измерения всех регистров и на выходе получают обычную битовую строку — последовательность нулей и единиц. Наибольшая точность классификации данных была достигнута при 1024 итерациях цепочки из квантовых вентилей», — рассказывает Елизавета Глазкова.

Полученный алгоритм учёные Университета МИСИС и Института нанотехнологий микроэлектроники РАН уже применяют в совместной работе по сегментации интерфейсов функциональных тонких пленок для перспективной микроэлектроники.

Подробности исследования опубликованы в научном журнале Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. Работа выполнена в рамках стратегического технологического проекта НИТУ МИСИС «Квантовый интернет» по программе Минобрнауки России «Приоритет-2030».

Исследователи экспериментально реализовали метод, позволяющий применять сложные коды коррекции квантовых ошибок на сверхпроводниковой платформе, ранее считавшиеся несовместимыми с этой архитектурой. Подход основан на динамической переадресации вспомогательных кубитов и позволяет использовать более эффективные схемы защиты квантовой информации без усложнения архитектуры чипа.

Несмотря на значительный прогресс последних лет, практическое применение квантовых вычислений все еще ограничено из-за ошибок в вычислениях: вероятность сбоя в одной операции достигает порядка 10⁻³, тогда как для выполнения полезных алгоритмов требуется существенно более высокая точность. Решением является коррекция квантовых ошибок — способ кодирования информации, при котором некоторые кубиты используются как вспомогательные для обнаружения и исправления ошибок через измерение специальных коллективных характеристик системы. Однако в сверхпроводниковых процессорах применение ряда эффективных кодов затруднено из-за локальной связности: кубиты напрямую взаимодействуют только с ближайшими соседями, а не со всей системой.

Учёные НИТУ МИСИС совместно с коллегами из Российского квантового центра, МФТИ и Сколтеха нашли способ обойти это ограничение без усложнения архитектуры. Предложенный метод динамической переадресации позволяет «перемещать» вспомогательные кубиты по схеме процессора, организуя взаимодействие между удаленными элементами. Эксперимент на квантовом процессоре университета подтвердил работоспособность подхода.

«Поверхностный код хорошо подходит для сверхпроводниковых процессоров, но с ростом уровня защиты требует всё больше физических кубитов. Существуют более эффективные коды коррекции, однако они несовместимы с локальной архитектурой. Мы показали, что динамическая переадресация вспомогательных кубитов может позволить адаптировать такие схемы к существующим процессорам», — объясняет Илья Симаков.

Подробные результаты опубликованы в научном журнале Applied Physics Letters (Q1). Дальнейшие исследования будут сосредоточены на двух ключевых направлениях: снижении уровня физических ошибок и разработке более эффективных кодов.

Заместитель директора Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Надежда Санникова отметила: «Коррекция квантовых ошибок — одно из наиболее стремительно развивающихся направлений квантовых вычислений. В нашем институте как одном из флагманов в подготовке квантовых инженеров и исследователей, уделяется большое внимание развитию навыков и компетенций в этой области. В прошлом году в программу магистратуры „Квантовое материаловедение“ был интегрирован курс Ашота Аванесова „Введение в отказоустойчивые квантовые вычисления“. Мы также активно популяризируем это направление через программы дополнительного профессионального образования и научно-просветительские инициативы».

Исследование выполнено в рамках стратегического технологического проекта НИТУ МИСИС «Квантовый интернет» по программе Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национального проекта «Молодежь и дети»). Сверхпроводниковые квантовые процессоры разрабатываются в НИТУ МИСИС в рамках Дорожной карты по квантовым вычислениям Госкорпорации «Росатом».

Исследователи Университета МИСИС предложили новый подход к работе квантовых алгоритмов, предназначенных для решения сложных задач оптимизации — от машинного обучения до логистики и моделирования материалов. Учёные выяснили, какая модифицированная версия квантового алгоритма позволяет стабильнее находить качественные решения и особенно эффективно работает для задач со сложными взаимосвязями между параметрами.

Одно из наиболее перспективных направлений применения квантовых компьютеров — задачи оптимизации, где требуется выбрать лучший вариант из огромного числа комбинаций. Такие задачи возникают, например, при планировании маршрутов, распределении ресурсов, разработке новых лекарств и обучении нейросетей.

Исследователи Университета МИСИС изучили работу алгоритма QAOA — одного из основных квантовых методов для поиска приближённых решений сложных задач. В стандартной версии такого алгоритма поиск решения происходит за счёт последовательного изменения состояния квантового регистра. За перемещение по пространству возможных решений отвечает оператор смешивания, который обычно строится из локальных однокубитных преобразований. Такой подход хорошо работает для многих задач, однако при большом числе взаимосвязанных параметров может становиться менее эффективным.

Учёные рассмотрели альтернативный вариант — алгоритм с так называемым «оператором смешивания Гровера». В отличие от стандартного подхода, он изменяет не отдельные элементы системы, а перераспределяет вероятности сразу между всеми возможными вариантами решения. Благодаря этому квантовый компьютер может эффективнее исследовать пространство возможных ответов.

Научный коллектив проверил работу алгоритма на задачах класса HUBO — это особенно сложные задачи бинарной оптимизации, где результат зависит не только от взаимодействия пар параметров, но и сразу от сочетаний нескольких переменных. Такие модели применяются в машинном обучении, биоинформатике, транспортной логистике и финансовых расчётах.

Подход показывает стабильный рост качества решений по мере увеличения глубины квантовой схемы. В ряде случаев он уже превосходит стандартный QAOA, особенно в задачах со сложными многоэлементными взаимодействиями, и оказался менее чувствительным к усложнению задач. Кроме того, учёные предложили способ подбора параметров на классическом компьютере. Это уменьшает необходимость длительной настройки на квантовом устройстве и делает метод более удобным для практического применения.

«В отличие от стандартной версии, где поиск решения происходит за счёт локального изменения состояний отдельных кубитов, в новом подходе используется более глобальное преобразование: амплитуды перераспределяются сразу между всеми возможными вариантами решения. Такой механизм особенно интересен для задач высокого порядка, где нужно учитывать сложные взаимодействия между множеством переменных», — отметил директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Алексей Фёдоров.

По словам учёных, разработка особенно перспективна для современных квантовых платформ, включая системы нового поколения, использующие не только обычные кубиты, но и более сложные многоуровневые элементы — кудиты. Это может упростить реализацию сложных квантовых операций и приблизить практическое применение квантовой оптимизации.

Подробности исследования опубликованы в научном журнале Physical Review A (Q1). Работа выполнена в рамках стратегического технологического проекта НИТУ МИСИС «Квантовый интернет» по программе Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национального проекта «Молодежь и дети»).