Первая в мире нейроинтеграция ИИ с мозгом живого существа

Отечественные нейробиологи достигли исторического прорыва в области прямого подключения искусственного интеллекта к биологическому мозгу.
Эксперимент включал разработку специального импланта для интеграции нейронных сетей с живой нервной тканью.
Подопытная особь демонстрирует стабильный отклик на нейроинтерфейс, что подтверждает успешность технологии.
Достижение открывает перспективы развития биокибернетических систем и нейропротезирования.

Похоже, киборги уже не фантастика. Главное, чтобы крысы не захватили мир через нейросеть! 🐀🤖

Крыса с нейроимплантом выбирает правильные ответы. Идеально для голосований 😀

#neuroscience #biotech #implant
-------
@tsingular

🧬 Evo 2: Крупнейшая AI-модель для работы с геномами

И следом интереснейший анонс от NVidia: Arc Institute и Stanford выпустили Evo 2 - самую большую публично доступную модель для работы с геномными данными.

1. Технический масштаб:
- Обучающий датасет: 8.85 триллионов нуклеотидов
- 15,032 эукариотических и 113,379 прокариотических геномов
- До 40B параметров
- Контекстное окно до 1 миллиона токенов (в 8 раз больше предшественника!)

2. Архитектура:
- Новый StripedHyena 2 (гибридная архитектура)
- Вместо привычных трансформеров использует комбинацию свёрточных фильтров и гейтов
- Обучается значительно быстрее традиционных моделей
- Тренировали на 2,048 NVIDIA H100 через DGX Cloud на AWS

3. Мультимодальность:
- Работает одновременно с ДНК, РНК и белками
- Охватывает все домены жизни (прокариоты, эукариоты, археи)
- Zero-shot перенос между видами

Практическое применение 💼:
1. Для исследователей:
- Доступна через NVIDIA BioNeMo как микросервис
- Можно файнтюнить под свои задачи
- Есть API для генерации биологических последовательностей

2. Для бизнеса:
- Дизайн и репозиционирование лекарств
- Предсказание влияния мутаций (точность 90% на BRCA1!)
- Разработка устойчивых к климату сельхозкультур

Самое весёлое будет подключить Evo2 как инструмент к исследователю от Google!

Это ж они так и единорогов переизобретут. :)

Кстати, безопасность не забыли - намеренно исключили из датасета вирусы эукариот.

#BioTech #Genomics #Research
———
@tsingular

OpenAI создала белки, которые омолаживают клетки в 50 раз эффективнее

OpenAI совместно с Retro Biosciences разработала модель GPT-4b micro для инженерии белков.

Модель помогла создать новые варианты факторов Яманака - протеинов, превращающих обычные клетки в стволовые.

Результат: 50-кратное улучшение эффективности репрограммирования по сравнению с природными белками.

Новые белки RetroSOX и RetroKLF отличались от оригинальных более чем на 100 аминокислот, но работали лучше в 30-50% случаев.

Особенно важно - улучшилась способность восстанавливать повреждения ДНК, что прямо связано с омоложением клеток.

В эксперименте на человеческих фибробластах от доноров старше 50 лет уже через 7 дней более 30% клеток начали экспрессировать маркеры плюрипотентности.

Забыли про Оземпик. Через пару лет будем колоть продолжительность жизни.
Как в фильме Время.
Главное, чтобы не закончилось как в Субстанции. :)

#OpenAI #Longevity #Biotech
------
@tsingular

LabClaw: Операционный слой для ИИ-соавторов в науке

Stanford LabOS получает мощное расширение — проект LabClaw. Это не просто набор промптов, а полноценная библиотека из 211 навыков (SKILL.md), заточенная под автономные биомедицинские исследования и лабораторную автоматизацию.

Что внутри:
• Доменная вертикаль: Готовые пайплайны для биоинформатики (66 навыков), разработки лекарств (36), клинических исследований (20) и работы с оборудованием.

• Агентная автоматизация: Навыки обучают OpenClaw-агентов не просто «отвечать», а управлять роботами (Opentrons, Hamilton), интегрироваться с LIMS (Benchling) и проводить глубокий анализ данных (scRNA-seq, молекулярный докинг).

• Vision & XR: Поддержка egocentric vision для смарт-очков (Aria/Quest), отслеживание рук и 3D-поз в реальном времени — критично для оцифровки реальных лабораторных манипуляций.

• Интеграция: Лаборатория будущего работает через один интерфейс. Агент может одновременно искать статью в PubMed, проектировать синтетическую последовательность и проверять статус эксперимента на роботе.

Проект позиционируется как связующее звено между «мозгами» LLM и «руками» современной лаборатории. Установка в рабочее пространство OpenClaw выполняется одной командой, превращая ассистента в технически грамотного ИИ-соавтора.

#LabClaw #LabOS #AI4Science #BioTech #Automation #OpenClaw
------
@tsingular

Google представил три проекта для биолабораторий с ИИ-агентами

Вслед за анонсом биолаборатории Anthropic Google Research показал свои наработки: роботизацию экспериментов, поиск ДНК-аптамеров и дизайн белков. Пока это отдельные проекты, из которых компания собирает основу автономной лаборатории.

🦾 VERID ведёт цифровой двойник оборудования: геометрию, объёмы жидкостей и запас наконечников. Команды проходят симуляцию; столкновение или попытка забрать жидкость из пустой лунки блокируются до запуска робота. Сохранённое состояние позволяет продолжить работу после сбоя без повторного дозирования. Эти возможности проверяли на красителях и воде.

🧬 Для аптамеров, цепочек ДНК, связывающих белки, провели три раунда испытаний с циклом 7–10 дней. Во втором раунде на миоглобине агенты выбрали слишком «липкие» варианты, связывавшиеся с посторонними белками и частицами для отбора. По результатам испытаний дизайн пересмотрели. В финальном скрининге доля попаданий достигла 33,5% для миоглобина и 42,1% для α-тромбина. Лабораторную часть выполняли люди.

🧪 В дизайне белков вместо всего опухолеассоциированного белка FAP моделировали локальный участок контакта. Оценка времени одного расчёта структуры сократилась с 59,3 до 6,9 секунды. При одинаковом лимите вычислений учёный с агентом получил 9,33% расчётных попаданий против 5,06% у учёного без агента. Четыре выбранных варианта в дрожжевом тесте показали связывание с FAP с кажущимися Kd 3,0–9,1 нМ.

💼 Следующий шаг Google состоит в объединении этих блоков: проверять физическую выполнимость опыта и возвращать измерения агенту для нового поиска. Люди утверждают последовательности и протоколы и контролируют роботов.

📎 VERID · Аптамеры · Дизайн белков

#Google #Агенты #BioTech
———
@tsingular

MIT научил IRIS восстанавливать историю клеточных сигналов по активности генов

Команда MIT и Whitehead Institute разработала модель IRIS, которая помогает понять, какие сигналы направляли развитие клетки. Это шаг к подбору условий, при которых стволовые клетки превращаются в нужные исследователям типы клеток.

🧬 Клетки обмениваются молекулярными сигналами, которые меняют работу генов. Авторы обнаружили, что у сигнальных путей есть общие «отпечатки» в активности множества генов, сохраняющиеся у разных типов клеток. Поэтому часть закономерностей можно переносить между клетками и даже видами.

🧠 IRIS обучали на экспериментах с комбинациями сигналов в человеческих и мышиных стволовых клетках. Нейросеть сводит данные об активности генов к общему представлению, учитывает различия между лабораторными партиями и оценивает, какие сигнальные пути активны. Добавив траектории развития клеток, исследователи восстанавливают последовательность сигналов во времени.

🧪 На данных эмбрионов мыши команда исследовала около 40 типов клеток. Модель восстановила известные закономерности формирования сердца и кишечника и помогла разобраться в развитии клеток, поддерживающих формирование лёгких.

🫁 IRIS указала, что путь WNT нужно активировать раньше. Проверка на тканях мыши подтвердила его роль, а в семидневном протоколе выращивания человеческих клеток WNT включили с четвёртого дня вместо последних суток. Это усилило появление маркеров нужных клеток; важной оказалась и умеренная сила стимуляции.

💼 Практический смысл в том, что данные о развитии организма помогают составлять лабораторные протоколы: выбирать сочетания сигналов, время их подачи и длительность. Такой подход сокращает перебор условий при создании моделей тканей для изучения болезней и проверки препаратов.

Скоро можно будет выращивать органы в лаборатории. В том числе и мозги для ИИ датацентров.
Кстати в Матрице - какой смысл был выращивать тела целиком? это же просто могли быть башни с мозгами...

📎 Исследование в Nature Methods · Код IRIS

#MIT #IRIS #BioTech
———
@tsingular