user11394181

В новом выпуске журнала Aging and Disease опубликована работа, раскрывающая молекулярные причины того, почему с возрастом легкие теряют эластичность и подвергаются фиброзу. Ученые сосредоточились на процессе клеточного старения, когда клетки перестают делиться и начинают вредить окружающим тканям, выделяя воспалительные вещества.

Главным героем исследования стал белок METTL3. Его можно представить как «редактора», который ставит специальные химические метки на генетические инструкции внутри клетки. Эти метки работают как система навигации: они подсказывают клетке, какие инструкции нужно выполнять срочно, а какие — уничтожить.

Авторы выяснили, что именно этот белок играет роль переключателя в клетках легких. Если он работает неправильно или слишком активно, клетки быстрее переходят в состояние «старости». Накапливаясь, такие старые клетки провоцируют образование грубых рубцов (фиброз), из-за чего легкие перестают нормально дышать.

Макрофаги кишечника как ранняя мишень при болезни Паркинсона

Новое исследование в Nature подтверждает теорию, что болезнь Паркинсона может зарождаться не в мозге, а в кишечнике. Ученые из Университетского колледжа Лондона выяснили детальный механизм этого процесса.

Ключевую роль играют специализированные иммунные клетки в стенках кишечника — макрофаги. В экспериментах они захватывали токсичные скопления белка альфа-синуклеина (главный маркер болезни), но не могли их переварить. Из-за этого «система очистки» внутри клеток ломалась.

Вместо того чтобы утилизировать мусор, поврежденные макрофаги начинали передавать сигналы другим иммунным клеткам (Т-клеткам). Это запускало цепную реакцию, позволяя патологии распространяться по нервам из кишечника прямо в мозг.

Главный вывод: когда ученые удаляли эти конкретные макрофаги у мышей, токсичный белок переставал проникать в мозг, и нейроны оставались целыми. Это открывает путь к ранней диагностике и лечению задолго до появления тремора и других моторных симптомов.

Два новых инструмента искусственного интеллекта, опубликованные в журнале Nature с разницей в несколько дней, совершили прорыв в расшифровке того, как некодирующие области ДНК регулируют активность генов. Эта задача оставалась вызовом для науки более двух десятилетий после завершения проекта «Геном человека».

AlphaGenome: масштабный подход DeepMind

28 января Google DeepMind представил модель AlphaGenome. Разработчики называют её решением для дешифровки сложного регуляторного кода ДНК.

* Модель анализирует последовательности длиной до миллиона пар оснований.

* Одновременно предсказывает 5930 геномных сигналов человека (и 1128 мыши), связанных с экспрессией генов и сплайсингом.

* В тестах AlphaGenome превзошел существующие методы в 25 из 26 оценок, в том числе точно предсказав, как мутации в некодирующей части ДНК активируют механизм развития лейкемии.

В свежем выпуске журнала Nature исследователи из Мичиганского университета представили технологию, которая решает одну из фундаментальных проблем молекулярной биологии — отслеживание динамического поведения множества компонентов генных регуляторных сетей на протяжении длительного времени.

Разработка получила название CytoTape. Это генетически кодируемый белковый инструмент, работающий по принципу ленточного магнитофона. Он способен непрерывно записывать хронологию активности генов внутри живых клеток в течение трех недель. Ранее подобные наблюдения ограничивались либо моментальными снимками (как в scRNA-seq), либо короткими временными интервалами.

Механизм работы основан на гибком внутриклеточном белковом волокне, структура которого была спроектирована с помощью искусственного интеллекта. Это волокно самособирается и удлиняется внутри клетки. По мере роста на «ленту» наносятся цветовые молекулярные метки, соответствующие различным клеточным сигналам. Процесс напоминает образование годовых колец у деревьев: физиологическая история кодируется линейно in situ, а расшифровка данных производится постфактум с помощью стандартной оптической микроскопии.

Исследование, опубликованное в журнале The Journals of Gerontology, подтверждает двустороннюю связь между социальной активностью и здоровьем мозга. Ученые проанализировали данные более 6000 человек среднего и пожилого возраста (средний возраст около 59 лет) за период в 5 лет.

Главные выводы

* Двустороннее влияние. Общение и участие в жизни общества напрямую улучшают когнитивные функции (память, мышление). И наоборот: чем лучше работает мозг, тем активнее человек вовлекается в социальную жизнь.

* Защита от старения. Люди с высоким уровнем социальной активности на старте исследования показали лучшие результаты когнитивных тестов спустя годы. Это подтверждает, что общение работает как тренажер для мозга, замедляя его старение.

* Динамика. У участников, которые со временем становились более социально активными, наблюдалась лучшая сохранность умственных способностей по сравнению с теми, кто замыкался в себе.