Исследователи из австралийского Университета Маккуори впервые задокументировали на видео и в 3D, как оторванное от тела пчелы жало продолжает автономно вводить яд. Механизм оказался настоящим двухтактным насосом с гибкими, а не жёсткими деталями — открытие может пригодиться инженерам при разработке микронасосов для медицины.

О том, что внутри жала есть камера с клапанами, было известно ещё с 1910 года, но сам процесс накачки яда никто не наблюдал почти век — пока его не сняли скоростной камерой и не восстановили в 3D с помощью микрокомпьютерной томографии.

ВыводУчёные заставили оторванные жала вонзаться в прозрачный гель, имитирующий человеческую ткань, и снимали процесс скоростной камерой со скоростью 100 кадров в секунду

Полный разбор →

Две независимые научные группы с помощью методов прайм-редактирования ДНК восстановили «родословную» клеток мышиного эмбриона — от момента оплодотворения до формирования основных органов. Это первая попытка приблизиться у млекопитающих к уровню детализации, достигнутому для нематоды C. elegans ещё в начале 1980-х годов.

Работа важна потому, что у млекопитающих судьбу клеток определяют не только деления, но и внешние сигналы (например, факторы роста), а клеток — миллиарды, в отличие от прозрачного и всегда одинаково развивающегося червя. Новые методы позволяют встроить в ДНК клеток своеобразный «бортовой журнал», который можно прочитать после развития эмбриона и восстановить полную историю делений.

ВыводОриентир для работы — эксперимент британского биолога Джона Салстона (по другой транслитерации — Салтона) начала 1980-х, который с помощью микроскопа проследил судьбу каждой клетки нематоды C. elegans от яйца до взрослого червя с 959 соматическими клетками

Полный разбор →

Некоммерческая исследовательская организация Biohubi, принадлежащая семейному фонду Цукербергов, расширила программу Virtual Biology Initiativei — проект по симуляции живых клеток in silico. К нему присоединились правительство США, Google DeepMind, Meta* и Isomorphic Labsi Демиса Хассабиса, а общий бюджет консорциума достиг $1,8 млрд.

Цель — создать фундаментальные модели ИИ («виртуальные клетки»), способные предсказывать реакцию клеток на лекарства ещё до клинических испытаний. Это может дать более глубокое понимание природы заболеваний и открыть новые пути их лечения.

ВыводДля обучения моделей потребуются датасеты объёмом в триллионы записей

Полный разбор →