Что тронуло наши пытливые умы в 2025 году? Итоги года в биологии и медицине
Из года в года растет количество научных публикаций. Прогнозировалось, что в 2025 году в ведущих базах данных (Scopus и Web of Science) будет проиндексировано около 3 миллионов статей. При этом общее число всех видов научных материалов (включая препринты и технические отчеты) может превышать 3,26 млн. Из всей этой массы только на медицину и биологические науки в этом году ожидалось около 1,5 млн новых публикаций.
А знаете, сколько примерно уйдет времени прочитать такое количество исследований? ИИ-ассистенты любезно произвели расчеты:
«Для того, чтобы прочитать весь объем научных знаний, произведенный человечеством только за один 2025 год, потребовались бы колоссальные ресурсы, выходящие за рамки одной человеческой жизни. Если предположить, что средняя статья содержит около 5 000 слов, то общий объем информации составляет примерно 16,3 млрд слов. Время на чтение сильно зависит от глубины погружения. На беглое ознакомление одной статьи уходит от 15 до 30 минут. Для 3,26 млн статей это составит примерно 1,2 миллиона человеко-часов. На качественное изучение научной работы требуется от 1 до 6 часов. В среднем (при 3 часах на статью) на весь объем 2025 года уйдет 9,78 миллиона человекочасов. При чтении 24/7 (без сна и еды) потребуется около 1 116 лет непрерывного чтения. В режиме стандартной работы (40 часов в неделю) чтение займет примерно 4 700 лет. При средней скорости чтения (238 слов/мин) просто чтобы физически прочитать текст 16 млрд слов (без глубокого анализа), человеку понадобится около 130 лет жизни без перерывов на сон».
Это же баснословные цифры!
Конечно же, за всем количеством новых открытий и разработок попросту не уследить — и мы даже не будем пытаться объять необъятное. Мы собрали топ-5 исследований из разных областей науки, которые в течение года привлекли наше внимание и оказали на нас наибольшее впечатление. И начнем мы с биологии и медицины. Приятного чтения!
Эпохи взросления мозга
Ученые из Кембриджского университета (Великобритания) провели масштабное исследование, проанализировав структуру мозга более 4 200 человек в возрасте от момента рождения до 90 лет. На основании проведенных МРТ анализов, было обнаружено, что наш мозг развивается не плавно, а через четыре масштабные перестройки (топологические точки разворота), которые происходят примерно в 9, 32, 66 и 83 года. Эти точки разделяют нашу жизнь на пять эпох.
Эпоха от 0 до 9 лет — «младенчество и детство»
В этот период наш мозг похож на строящийся город. Идет строительство фундамента, активная прокладка базовых коммуникаций и снос временных построек (лишних синапсов). Биологически в этом возрасте стабилизируется складчатость коры и достигается пик её толщины. Заканчивается этот период громогласным пубертатом, ведущим к масштабным гормональным перестройкам.
Эпоха 9-32 года — «подростковый возраст»
Это период расцвета. В это время мозг стремится к максимальной эффективности: к 29-32 годам целостность белого вещества достигает пика, словно построили мегаполис с самыми эффективными и быстрыми магистралями между отдаленными районами города. Топологически мозг в это время становится максимально эффективным и интегрированным.
Эпоха 32-66 лет — «взросление»
После 32 лет бурный рост сменяется периодом стабильности. Это эпоха «зрелого города», где инфраструктура поддерживается в рабочем состоянии. Интеллект и личность выходят на плато. Город работает как часы, но новые магистрали строятся всё реже, а внимание постепенно переключается на внутреннее устройство кварталов — начинается период постепенного усиления сегрегации (разделения) нейронных сетей.
Эпоха 66-83 года — «раннее старение»
В 66 лет происходит разворот, связанный с началом биологического старения и риском возрастных заболеваний. Завершается плато интеллектуальной и личностной стабильности, характерное для зрелого возраста. В нашем «городе» скоростные шоссе между дальними окраинами начинают изнашиваться и закрываться. Мозг становится более сегрегированным (разделенным): районы замыкаются в себе, общение между ними затрудняется, хотя внутри самих кварталов жизнь всё еще кипит. Этот период совпадает с важными сдвигами в состоянии здоровья, такими как начало снижения когнитивных функций, повышение риска деменции и гипертонии.
Эпоха 83-90 лет — «позднее старение»
Последняя точка разворота (около 83 лет) знаменует переход к глубокой старости. На этом этапе общая карта связей меняется меньше, но огромную роль начинают играть отдельные «узлы-герои» (центральные станции). Жизнеспособность системы теперь зависит не от всей сети дорог, а от того, продолжают ли работать ключевые перекрестки.
Наша нейронная архитектура — это живой, постоянно перестраивающийся проект. Исследователи подчеркивают, что архитектура мозга меняется волнообразно, синхронизируясь с ключевыми биологическими и когнитивными вехами взросления и старения. Понимание такой пространственной карты поможет врачам лучше предсказывать когнитивные изменения и предугадывать, когда мозг наиболее уязвим для болезней, а когда максимально готов к обучению.
Почему мы не помним младенчество?
В нашу подборку затесалось ещё одно опубликованное в этом году исследование мозга, только на этот раз младенческого. Почему мы не помним ничего из первых лет своей жизни? Этот феномен, известный как инфантильная амнезия, десятилетиями оставался загадкой для науки. Долгое время считалось, что мозг младенца просто не способен «записывать» конкретные события из-за незрелости гиппокампа — ключевого центра памяти. Однако новое исследование, опубликованное в журнале Science, доказало, что механизмы памяти включаются у младенцев, работают и всё они запоминают.
Команда исследователей из Колумбийского, Йельского и Стэнфордского университетов (США) решила проверить, может ли гиппокамп младенца формировать нейронные связи для запоминания отдельных образов. Поэтому они успешно засунули грудных детей в томограф (как они это сделали и скандалили ли испытуемые, для нас осталось загадкой) для сканирования мозга 26 бодрствующих младенцев в возрасте от 4 до 25 месяцев.
Но как оценить то, что увидели младенцы? Ведь они же не могут сказать словами, что они увидели и запомнили. Поэтому ученые разработали следующую двухэтапную методику:
- Кодирование: малышам показывали фотографии лиц, предметов или пейзажей в течение всего 2 секунд.
- Тест на узнавание: через минуту им показывали пару картинок — уже знакомую и совершенно новую.
Память оценивалась по «предпочтению знакомого»: если ребенок дольше смотрел на старую картинку, это означало, что его мозг зафиксировал её ранее. Ученые сопоставляли активность мозга в момент первого просмотра с тем, узнает ли ребенок этот предмет позже. Этот метод называется «парадигмой последующей памяти».
Исследование принесло несколько сенсационных открытий. Было обнаружено, что высокая активность в гиппокампе в момент первого знакомства с предметом напрямую предсказывает, запомнит ли его ребенок. Однако этот механизм начинает стабильно работать в возрасте около 12 месяцев. У детей старше года связь между работой мозга и памятью была более отчетливой, в то время как у младенцев 4-9 месяцев она практически не прослеживалась. Наибольшую роль в формировании воспоминаний играла задняя часть гиппокампа. Считается, что именно она отвечает за «разделение паттернов» — способность мозга отличать одно событие от другого, что критически важно для эпизодической памяти.
Главный вывод исследователей меняет наше представление об инфантильной амнезии. Оказывается, к первому дню рождения гиппокамп человека уже обладает мощностью для быстрого, однократного кодирования визуального опыта. Это означает, что наша неспособность помнить события младенчества, вероятно, связана не с тем, что мозг их не записал, а с проблемами извлечения (доступа) к этим данным в более позднем возрасте. Мозг «пишет» историю нашей жизни уже с года, но со временем мы просто теряем «ключ» к этому архиву.
Эврика! Или как наш мозг светится, когда мы решаем задачи
Кажется, Вселенная всё таки слышит/видит, как мы думаем. Группа исследователей из Канады и США предоставила доказательства того, что человеческий мозг испускает сверхслабое фотонное излучение (UPE), которое может служить новым оптическим маркером его функционального состояния. В статье, опубликованной в журнале iScience, ученые описали возможность создания нового метода мониторинга мозга — фотоэнцефалографии.
В эксперименте приняли участие 20 взрослых добровольцев. Участники находились в специально оборудованной темной камере, чтобы исключить влияние внешних источников света. Ученые использовали фотоумножители (ФЭУ) — сверхчувствительные детекторы, способные фиксировать отдельные фотоны, которые размещались над левой затылочной и правой височной долями мозга. Одновременно с оптическими измерениями проводилась количественная электроэнцефалография (кЭЭГ) для сопоставления световых сигналов с электрической активностью мозга. Эксперимент длился 10 минут и был разбит на пять фаз по 2 минуты:
(1) Покой с открытыми глазами для фиксации базового фона.
(2) Покой с закрытыми глазами. Так как закрытие глаз в расслабленном состоянии естественным образом усиливает альфа-ритмы мозга в затылочной доле, ученые проверяли, изменится ли световое излучение вместе с ритмами мозга.
(3) Прослушивание направленных ритмичных щелчков (120 ударов в минуту) для создания активной стимуляции. Такой ритм был выбран, так как он влияет на высокочастотные ритмы мозга.
(4-5) Повторный покой с закрытыми, а затем и с открытыми глазами, чтобы увидеть, как мозг возвращается в исходное состояние.
Такой дизайн эксперимента позволил ученым выделить уникальный «световой почерк» мозга на фоне случайных помех и доказать, что его сияние меняется в зависимости от решаемой задачи. Работу мозга в данном контексте можно сравнить с крупным ночным городом, излучающим свечение, яркость и ритм которого напрямую зависят от того, насколько активно в нем идет жизнь.
Авторы работы подчеркивают, что их исследование является первым «доказательством концепции» того, что пассивная регистрация света мозга может стать основой для фотоэнцефалографии. В отличие от многих методов нейровизуализации, этот подход полностью неинвазивен и пассивен: приборы не воздействуют на мозг магнитными полями или излучением, а лишь улавливают его собственный свет. В будущем эта технология может найти применение в медицине для ранней диагностики опухолей головного мозга, нейротоксических повреждений и последствий травм, так как уровень фотонного излучения тесно связан с окислительным метаболизмом клеток. Или может, это приведет к чтению мыслей на расстоянии? Не дай бог! И так нас телефоны слушают.
Бактериальный десант против опухолей
Как много вы знаете про кишечную микробиоту? Современная наука уже накопила много доказательств того, что микробные сообщества играют решающую роль в биологии опухолей и ответе организма на терапию. Так, Akkermansia muciniphila считается одним из важнейших маркеров успеха противоопухолевой терапии. Высокий уровень этой бактерии в кишечнике коррелирует с более длительной выживаемостью пациентов с раком легких и почек. Она стимулирует выработку интерлейкина-12, что помогает иммунным клеткам эффективнее находить опухоль. Бифидобактерии (Bifidobacterium) активируют дендритные клетки и усиливают приток Т-киллеров (CD8+) непосредственно в микроокружение опухоли. Бактерии вида Faecalibacterium prausnitzii также положительно влияют на системный иммунитет. Пациенты с высокой долей этих бактерий в микробиоме показывают лучший ответ на терапию меланомы и других солидных опухолей.
Но могут ли бактерии полностью уничтожить опухоль? Японские специалисты по кишечной микрофлоре и иммунитету из Японского передового института науки и технологий (JAIST) обнаружили, что рептилии и земноводные почти не болеют раком. Исследователи решили выяснить, в чём причина такого загадочного наблюдения, и пошли ловить амфибий и рептилий в японских лесах. Они поймали древесную лягушку (Dryophytes japonicus, амфибия), огненнобрюхого тритона (Cynops pyrrhogaster, амфибия) и долгохвостку (Takydromus tachydromoides, рептилия), собрали из их кишечников образцы микробиоты и нашли бактерии способные полностью уничтожать опухоли.
Всего было выделено 45 различных штаммов бактерий, которые протестировали на безопасность (биосовместимость) на мышах. Затем отобрали 9 наиболее перспективных штаммов для введения. В качестве модели рака были использованы мыши Colon-26 с колоректальным раком (колоректальный рак является одним из самых распространенных видов рака в мире (обычно занимает 3-е место по частоте диагностирования). Ежегодно выявляется около 1,9 миллиона новых случаев и умирает более 900 000 человек. Это вторая по значимости причина смерти от рака в мире). А после сравнили результаты со стандартными методами лечения: химиотерапией (доксорубицином) и современной иммунотерапией (антителами к PD-L1).
Победителем оказалась бактерия Ewingella americana, выделенная из кишечника древесной лягушки. E. americana — это анаэробная (живущая в бескислородной среде) непатогенная бактерия. Она активно стремится в самые труднодоступные, лишенные кислорода участки опухоли, превращая их из убежища для рака в эпицентр его гибели. Всего одна внутривенная инъекция E. americana привела к полному исчезновению опухолей у всех подопытных мышей, в то время как доксорубицин и иммунотерапия лишь замедляли рост опухоли. Бактерии игнорировали здоровые органы и активно размножались внутри опухоли (их концентрация там выросла в 3000 раз всего за 24 часа). А у излечившихся мышей сформировался стойкий иммунитет — беднягам повторно вводили раковые клетки, которые попросту не приживались.
Это исследование стало первым случаем, когда бактерии из кишечника диких животных были систематически использованы для прямой терапии рака. Бактерия работает как «киллер» (напрямую разрушая клетки опухоли своими токсинами) и как «маяк» для иммунитета (привлекая в опухоль нейтрофилы, Т- и B-клетки), и такая терапия может активировать иммунный ответ даже в тех опухолях, которые обычно «невидимы» для стандартной иммунотерапии. Исследование, опубликованное в журнале Gut Microbes, открывает новую эру в «живых лекарствах», используя природную биосферу амфибий и рептилий для борьбы с агрессивными формами рака.
Вперед в прошлое!
Этот год отметился ещё одним прорывным исследованием по биологии рака. Международная группа ученых из Великобритании, Испании, Швеции, Швейцарии и США представила революционную технологию EVOFLUx, которая позволяет детально изучить эволюцию опухоли, используя лишь одномоментный профиль метилирования ДНК. Этот метод открывает новые возможности для прогнозирования течения болезни и подбора персонализированной терапии.
Развитие рака — это эволюционный процесс. Чтобы понять, как опухоль будет вести себя в будущем, врачам необходимо знать её прошлое: как быстро она росла и когда возникли первые мутации. До сих пор для такого «путешествия во времени» требовались либо образцы, собранные у пациента в течение многих лет (лонгитюдные исследования), либо дорогостоящий и сложный анализ отдельных клеток. Оба подхода трудно применимы в массовой клинической практике из-за их высокой стоимости и сложности.
Исследователи обнаружили, что в геноме существуют специфические участки — флуктуирующие сайты метилирования ДНК (fCpGs). В отличие от обычных генетических мутаций, метилирование в этих точках стохастически (случайно) меняется с течением времени. Эти сайты работают как «эволюционный штрих-код»: у близкородственных клеток узоры метилирования почти идентичны, а у далеких — сильно различаются. Уникальность EVOFLUx заключается в том, что он может извлечь количественные данные об истории всей опухоли из обычного массового (bulk) образца ткани, проведение анализа которого стоит недорого и широко доступно в клиниках.
Ученые идентифицировали 978 специфических fCpG-сайтов, характерных для лимфоидных тканей. Затем они создали математическую модель, которая имитирует накопление изменений в этих «штрих-кодах» с момента рождения пациента до момента взятия биопсии. Используя байесовский вывод (статистический метод), EVOFLUx сопоставляет распределение метилирования в реальном образце с миллионами симуляций, чтобы определить наиболее вероятные параметры: скорость роста опухоли в год, возраст рака (время с момента появления первой раковой клетки-предка) и наличие скрытых подклонов, которые могут вызвать рецидив.
Исследователи протестировали метод на 1976 образцах различных видов лимфоидного рака (лейкозы, лимфомы, миеломы), и оказалось, что начальная скорость роста опухоли, измеренная методом EVOFLUx, является мощным независимым фактором прогноза. Пациенты с быстрорастущими формами хронического лимфолейкоза нуждались в лечении значительно раньше. При анализе агрессивной трансформации Рихтера (тяжелое осложнение лейкоза) выяснилось, что «семена» этой смертельной формы болезни могли существовать в организме за десятилетия до того, как их обнаружили врачи. Большинство видов рака растут «эффективно нейтрально», но в редких случаях EVOFLUx смог обнаружить возникновение нескольких независимых опухолей у одного пациента одновременно.
Метод EVOFLUx доказал, что эволюционная история рака, записанная в эпигенетике, определяет его клиническое поведение. Это превращает обычные данные метилирования в мощный инструмент точной онкологии, позволяющий буквально заглянуть в прошлое болезни, чтобы лучше контролировать её будущее.
Dr. Tatiana Tatarinova, Fletcher Jones Endowed Chair in Computational Biology, University of La Verne (California)
Varvara Pozdina, computational biologist, Tatarinova Lab
