БИОТЕХНОЛОГИИ: Анализы крови позволяют проводить биопсию без скальпеля
Использование ультрачувствительных анализов крови (их называют «жидкими биопсиями») обещает улучшить диагностику и лечение рака. Нередко пациентам, у которых есть подозрение на рак, назначают биопсию опухоли: в таком случае вырезают ее небольшую часть и исследуют под микроскопом, чтобы определить генетические мутации, ответственные за злокачественность. Эта информация помогает определить тип рака, стадию его развития и способы его лечения. Однако иногда биопсию сделать невозможно – например, когда опухоль труднодоступна. Кроме того, получение и анализ ткани таким способом может быть дорогостоящим и медленным. И поскольку биопсии являются инвазивными, они могут вызвать осложнения – инфекции и другие последствия.
Жидкая биопсия, которая обнаруживает признаки рака в простом образце крови, обещает решить эти проблемы. Эта методика обычно размещается на циркулирующей опухолевой ДНК (ctDNA), генетическом материале, который обычно попадает из раковых клеток в кровоток. Только недавно передовые технологии позволили находить, амплифицировать и последовательно кодировать ДНК быстро и недорого.
В настоящее время тесты, которые предоставляют несколько компаний, в основном помогают принять решение относительно способов лечения для людей, уже диагностированных, с уже определенной формой рака. Жидкостные тесты также могут потенциально выявлять прогрессирование заболевания или резистентность к лечению задолго до того, как болезнь проявит симптомы или появятся на изображении, – такую информацию с помощью биопсии ткани не получить. Дело в том, что при биопсии тканей исследуются только выбранные фрагменты опухолей, и врачи могут пропустить клетки, которые стали более опасными, чем их «соседи». Жидкая биопсия, в свою очередь, может обнаруживать полный спектр мутаций в массе и, таким образом, указывать, когда требуется более агрессивное лечение. И что важно, жидкие биопсии могут однажды дать быстрый, простой скрининг-тест для выявления рака и определения его типа у людей, которые кажутся совершенно здоровыми.
Чтобы такие тесты стали использоваться повсеместно, важно доказать, что этот подход точно определяет рак и что, помогая в решениях лечения, он повышает процент людей, победивших рак.
ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: Получение питьевой воды из сухого воздуха с помощью неэлектрифицированных экологичных приборов
Миллиарды людей испытывают нехватку чистой питьевой воды, поэтому извлечение ее непосредственно из воздуха было бы неизмеримым благом для них. Но существующие технологии обычно требуют высокой влажности воздуха и большого количества электроэнергии, что дорого и часто недоступно. С развитием технологий проблема становится разрешимой. Развиваются прочные системы, которые полагаются на легкодоступную энергию солнца, являются масштабируемыми и могут работать даже в засушливых регионах, где живет треть населения мира, часто в нищете.
Сотрудники Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета в Беркли протестировали подход, который вообще не требует электричества. Команда намерена преодолеть известную проблему с большинством материалов, способных поглощать воду из атмосферы (например, цеолитов в увлажнителях): кроме необходимости влаги, они оставляют захваченную воду только при существенном нагревании, который потребляет энергию.
Исследователи разработали свою систему вокруг класса пористых кристаллов, называемых металлоорганическими каркасами (MOF), разработанными много лет назад химиком Омаром Яги. Выбирая конкретные комбинации металлов и органических веществ, ученые могут выбирать химические свойства каждого MOF и тем самым настраивать их использование. Помимо их универсальности, большие обещания MOF связаны с их феноменально большими порами: площадь поверхности внутри почти в 10 раз больше площади пористых цеолитов. Для сравнения один грамм кристалла MOF размером с сахарный куб имеет внутреннюю площадь поверхности, приблизительно равную площади футбольного поля.
В апреле группа Яги вместе с инженером MIT Эвелин Вангом сообщила о разработке прототипа устройства, включающего MOF-801 (цирконий фумарат). Он вытягивает влагу из воздуха в большие поры и легко подает воду в коллектор в ответ на низкосортное тепло от естественного солнечного света. Устройство может собирать 2,8 литра воды ежедневно на каждый килограмм MOF даже при относительной влажности до 20% (аналогично влажности пустынь) и не требует дополнительной энергии.
Взяв другой подход, компания Zero Mass Water в Скоттсдейле, штат Аризона, начала продажу солнечной системы, которая не должна подключаться к электрической сети или существующей системе водоснабжения. Панель солнечных батарей обеспечивает энергию, которая приводит в движение воздух через запатентованный водопоглощающий материал и обеспечивает конденсацию извлеченной влаги в жидкость. Маленькая литий-ионная батарея управляет устройством, когда солнце не светит. По словам компании, с одной солнечной панелью она может производить от двух до пяти литров жидкости в день, которая хранится в 30-литровом резервуаре, который добавляет кальций и магний для обогащения питья.
Коди Фризен, основатель Zero Mass Water и научный сотрудник Аризонского государственного университета, разработал систему, которая легка в применении в любой точке мира. Установленная система с одной солнечной панелью продается в США примерно за 3700 долларов, 10% от которых идет на установку устройства там, где существуют проблемы с пресной водой. По словам Фризена, за последний год системы были размещены на юго-западе США и в нескольких других странах, в том числе в Мексике, Иордании и Дубае. Недавно компания отправила разработку в Ливан, чтобы обеспечить водой сирийских беженцев.
ВЫЧИСЛЕНИЯ: Глубокое обучение против человеческой интерпретации
Искусственный интеллект теперь соответствует, а иногда и превосходит способность экспертов в медицине и других областях интерпретировать то, что они видят. Последние 30 лет технологии компьютерного зрения пытались помочь человеку решить иногда, казалось бы, такие обыденные визуальные задачи, как распознавание лиц на фотографиях. Однако недавно прорывы в глубоком обучении позволили компьютерам интерпретировать многие виды изображений так же успешно, как это делает человек, а иногда даже лучше. Сегодня некоторые компании уже продают продукты с такими технологиями, которые, вероятно, помогут в решении целого ряда задач, выполняемые на сегодняшний день людьми, – от вождения грузовиков до диагностики медицинских расстройств.
Недавний прогресс в подходе к глубокому обучению, известный как сверточная нейронная сеть (CNN), – последнее слово в этой области. Понять, как работает CNN, можно на образах животных. В то время как люди могут легко различать кошку и собаку, CNN позволяют машинам классифицировать конкретные породы более успешно, чем это делают люди.
Сверточные нейронные сети не нуждаются в программировании для распознавания специфических особенностей изображений – например, формы и размеры ушей животного. Вместо этого они учатся определять такие функции самостоятельно, посредством обучения. Как и большинство сетей глубокого обучения, CNN организованы слоями. В нижних слоях они изучают простые формы и края из изображений, в высших слоях – сложные и абстрактные понятия (в данном случае, особенности ушей, хвостов, языков, текстур меха и т.д.).
Системы компьютерного зрения, основанные на глубоком обучении, разрабатываются для целого ряда приложений. Эта технология делает автомобили с самообслуживанием более безопасными, повышая способность распознавать пешеходов. Страховщики начинают применять инструменты глубокого обучения для оценки ущерба автомобилям. В индустрии камер безопасности CNN позволяют понять поведение толпы, что сделает общественные места и аэропорты более безопасными. В сельском хозяйстве приложения глубокого обучения могут использоваться для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, мониторинга уровня воды и выявления болезней растений до их распространения.
CNN имеют самое широкое применение в медицине, где они позволяют ускорить интерпретацию экспертами сканирований и слайдов с патологиями, предоставить важную информацию в местах, где не хватает профессионалов, готовых анализировать изображения, будь то скрининг, диагностика, мониторинг прогрессирования заболевания или ответ на терапию.
ЭНЕРГИЯ: Технология искусственных листьев превращает углекислый газ в топливо и многое другое
Искусственный лист работает по схеме органического: листья используют энергию солнца, чтобы превратить углекислый газ в углеводы, которые влияют на клеточную активность растения. На протяжении десятилетий ученые работали над тем, чтобы разработать процесс, подобный фотосинтезу, для производства топлива, которое позже можно было бы сохранить. Это может решить проблему производства и сохранения солнечной и ветровой энергии.
Многие исследователи внесли вклад в разработку формы искусственного фотосинтеза, в которой активированные солнечным светом катализаторы разделяли молекулы воды с образованием кислорода и водорода, причем последние были ценным химическим веществом для широкого спектра устойчивых технологий. Шаг ближе к фактическому фотосинтезу будет заключаться в использовании этого водорода в реакции восстановления, которая превращает CO 2 в углеводороды. Как настоящий лист, эта система будет использовать только CO 2, воду и солнечный свет для производства топлива. Достижение может стать революционным, так как позволит создать замкнутую систему, в которой углекислый газ, выделяемый при сжигании, будет преобразован обратно в топливо вместо выброса парниковых газов в атмосферу.
Некоторые исследователи преследуют именно эту цель. Недавно одна группа ученых продемонстрировала, что можно сочетать разделение воды и преобразование СО 2 в топливо в одной системе с высокой эффективностью. В июньском выпуске Science Даниэль Носера и Памела Силвер из Гарвардского университета сообщили о новом подходе к созданию жидкого топлива (особенно сивушных спиртов), которое намного превышает конверсию углекислого газа природного листа. Завод использует только 1% энергии, которую он получает от солнца, чтобы сделать глюкозу, тогда как искусственная система достигла примерно 10% эффективности конверсии углекислого газа в топливо, что эквивалентно вытягиванию 180 граммов углекислого газа из воздуха на киловатт-час произведенной электроэнергии.
Исследователи объединили неорганическую, солнечную технологию разделения воды (предназначенную для использования только биосовместимых материалов, избегая создания токсичных соединений) с микробами, специально разработанными для производства топлива. Примечательно, что эти метаболически сконструированные бактерии генерировали большое количество видов топлива и других химических продуктов даже при низких концентрациях CO2 . Подход готов к масштабированию до такой степени, что катализаторы уже содержат дешевые, легкодоступные металлы. Но исследователям по-прежнему необходимо значительно увеличить производство топлива. Носера говорит, что сейчас команда работает над прототипом технологий.
Ученый имеет более широкое видение применения разработанных технологий. Помимо производства водорода и богатых углеродом видов топлива устойчивым образом, он продемонстрировал, что оснащение системы другой метаболически измененной бактерией может производить азотное удобрение прямо в почве, что позволило бы увеличить урожайность сельскохозяйственных культур в районах, где обычные удобрения не доступны. Бактерия использует водород и СО2 для образования биологического пластика, который служит источником топлива. Когда микроб содержит достаточное количество пластика, ему больше не нужен солнечный свет, поэтому он может быть захоронен в почве. После вытяжки азота из воздуха он использует энергию и водород в пластике для внесения удобрения. Редиски, выращенные в почве, содержащей микробы, оказались на 150 % больше, чем редиски, выращенные в почве без них.
Носера признается, что провел тест удобрений, чтобы убедиться, что эта идея работает. Ученый предвидит время, когда бактерии станут «дышать водородом», образующимся при расщеплении воды, и в конечном итоге используют водород для получения желаемых продуктов, от топлива до удобрений, пластмасс и лекарств, в зависимости от конкретных метаболических изменений.
МЕДИЦИНА И БИОТЕХНОЛОГИИ: Атлас человеческих клеток – международный проект с подробным описанием функций каждого типа ячейки человеческого тела
Чтобы по-настоящему понять, как работает человеческий организм и как возникают болезни, нужен огромный объем информации. Изначально нужно узнать особенности каждого типа клеток в каждой ткани, выяснить, какие гены, белки и другие молекулы активны в каждом типе, какие процессы контролируют эту деятельность, где ячейки расположены, как клетки обычно взаимодействуют друг с другом, что происходит с функционированием организма, когда генетические или другие аспекты клетки претерпевают изменения и так далее. Создание такой богатой, сложной базы знаний может показаться невозможным. И все же международный консорциум исследовательских групп предпринял первые шаги по построению такой платформы, которую назвали Атласом человеческих клеток.
Атлас, который объединит информацию из существующих и будущих исследовательских проектов, был технически осуществим благодаря множеству технологических достижений, включая успехи в средствах для изоляции отдельных клеток, для профилирования белков в одной клетке в любой момент времени (белки являются основными рабочими единицами в организме), а также для быстрой и недорогой последовательности ДНК и РНК. Проект будет объединять исследования по следующим направлениям: геном (полный набор генов), транскриптум (РНК, сделанный из генов), протеом (белки), метаболизм (малые молекулы, такие как сахара, жирные кислоты и аминокислоты, вовлеченные или генерируемые клеточными процессами) и флюсома (метаболические реакции, чьи нормы могут варьироваться в разных условиях). Интегрированные результаты должны привести к созданию инструмента, который будет имитировать все типы и состояния клеток в нашем организме, а также даст новое понимание процессов заболевания и то, как в них вмешаться.
Одним из самых передовых проектов, лежащих в основе Атласа человеческих клеток, является Атлас человеческих протеинов, в котором участвуют исследователи из разных стран, включая Швецию, Данию, Южную Корею, Китай и Индию.
Участники Атласа человеческого белка классифицировали значительную часть генов, кодирующих белок. Более 10 миллионов изображений были созданы и аннотированы сертифицированными патологоанатомами, а белковый атлас включает карту с высоким разрешением местоположений более 12 000 белков в 30 субклеточных отделениях или органеллах различных клеток. Все результаты доступны научному сообществу без ограничений.
Завершить Атлас человеческих клеток будет непросто, однако платформа станет неизмеримо ценным инструментом для улучшения и персонализации медицинского обслуживания.
