Седем технологии, които си струва да следите през 2024 г.

Майкъл Айзенщайн

В основата на най-вълнуващите области на технологичните иновации тази година са напредъкът в областта на изкуствения интелект.

От протеиново инженерство и 3D принтиране до дълбоко откриване на фалшификати, ето седем технологични области, които Nature ще следва през следващата година.

1. Приложение на технологии за дълбоко обучение в областта на протеиновия дизайн

Преди две десетилетия Дейвид Бейкър от Вашингтонския университет в Сиатъл и колегите му направиха забележителен пробив: те използваха изчислителни инструменти, за да проектират изцяло нов протеин от нулата. Протеинът Top7 се сгъна, както очакваха учените, но се оказа инертен: той не изпълняваше никакви значими биологични функции. Днес технологията за проектиране на протеини се е превърнала в практичен инструмент за персонализиране на ензими и други протеини. „Това отваря огромна възможност за нас“, каза Нийл Кинг, биохимик от Университета на Вашингтон, който си сътрудничи с екипа на Бейкър при разработването на протеинови ваксини и средства за доставяне на лекарства. „Това, което беше невъзможно само преди година и половина, сега просто го правим.“

Голяма част от този напредък се свежда до все по-масивни набори от данни, които свързват протеиновата последователност със структурата. Но сложните техники за задълбочено обучение - форма на изкуствен интелект (AI) - започнаха да играят много важна роля.

Стратегиите, базирани на последователност, използват големи езикови модели (LLM), които се използват в инструменти като ChatGPT chatbot. Чрез третиране на протеинови последователности като документи, съдържащи полипептидни „думи“, тези алгоритми могат да разпознаят модели, лежащи в основата на структурните „скриптове“ на реални протеини. „Те наистина учат скрита граматика“, каза Ноелия Ферус, биохимик в Института по молекулярна биология в Барселона. През 2022 г. нейният екип разработи алгоритъм, наречен ProtGPT2, който може да създава синтетични протеин. Друг инструмент, наречен ZymCTRL, също разработен от екипа на Ferruz, използва данни за последователност и функция, за да генерира членове на естествено срещащи се ензимни семейства.

Използвайки стратегии, базирани на последователност, е възможно да се вземат съществуващи протеини и да се адаптират така, че да образуват нови структури. Но тези стратегии са по-малко ефективни, когато се изисква индивидуален дизайн на структурни елементи или функции, като например способността да се свързват специфични целеви клетки по предвидим начин. Базираните на структурата стратегии са по-подходящи за това и през 2023 г. се наблюдава забележителен напредък в тази област на протеиновия дизайн.

Някои от по-сложните стратегии използват "дифузионни" модели, които също са в основата на инструменти за генериране на изображения като DALL-E. Тези алгоритми първо се научават да премахват компютърно генериран шум от голям брой реални структури и като се научават да различават реалистични структурни елементи от шума, те са в състояние да формират биологично правдоподобни структури, които имат характеристиките, които потребителят иска.

Програма за радиочестотна дифузия, разработена от лабораторията на Бейкър, и инструмент Chroma, разработен от Generate Biomedicines в Съмървил, Масачузетс, използват тази стратегия със забележителни резултати. Например екипът на Бейкър използва радиочестотна дифузия, за да създаде нови протеини, които могат да образуват съединения с желани цели, създавайки конструкции, които „просто се адаптират перфектно към повърхността“, каза Бейкър. Нова "изцяло атомна" версия на RF дифузия позволява на разработчиците да образуват протеини около непротеинови цели като ДНК, малки молекули и дори метални йони. Тази „универсалност“ отваря нови хоризонти за създаването на нови ензими, транскрипционни регулатори, функционални биоматериали и много други.

2. Откриване на Deepfake

Експлозията от публично достъпни генеративни AI алгоритми улесни синтезирането на завладяващи, но изцяло изкуствени изображения, аудио и видео. Резултатите може да са доста забавни, но предвид многобройните геополитически конфликти и предстоящите президентски избори в САЩ има много възможности за манипулиране на общественото мнение.

Siwei Lyu, компютърен учен в университета в Бъфало в Ню Йорк, казва, че е виждал много генерирани от AI „дълбоки фалшиви“ изображения и аудио, свързани например с конфликта между Израел и Хамас. Това е само последният кръг от игра на котка и мишка, в която потребителите на AI създават подвеждащо съдържание, а Лиу и други работят, за да го открият и прехванат. И залозите тук са много високи.

Едно решение е да се вградят скрити сигнали в изхода на моделите - един вид воден знак за съдържание, генерирано от AI. Други стратегии се фокусират върху самото съдържание. Например, както обясни Лиу, някои обработени видеоклипове заменят чертите на лицето на една публична фигура с тези на друга, но новите алгоритми са в състояние да разпознаят „артефакти“ по краищата на новите черти. Отличителните гънки на външното ухо на човек могат да разкрият несъответствия между лицето и главата, а неравностите по зъбите могат да помогнат за разкриване на редактирани видеоклипове, в които устата на човек е била цифрово манипулирана, за да каже нещо, което истинският човек не е казал. Снимките, създадени с помощта на изкуствен интелект, също представляват предизвикателство.

През 2019 г. Луиза Вердолива, специалист по медийна криминалистика в университета Федерико II в Неапол, помогна за разработването на FaceForensics++, инструмент за идентифициране на лица, „изфабрикувани“ от няколко широко използвани софтуерни пакета. Но методите за анализ на изображения зависят от конкретния обект на анализ и използвания софтуер, така че създаването на универсален инструмент остава предизвикателство.

Не трябва да забравяме и използването на нови инструменти. SemaFor, програма, разработена от Агенцията за напреднали изследователски проекти в областта на отбраната, създаде много полезен набор от инструменти за откриване на дълбоки фалшификати, но както Nature съобщи по-рано, големите социални мрежи не го използват достатъчно редовно. Увеличаването на достъпа до инструменти като тези може да подпомогне тяхното продължаващо приемане и за тази цел екипът на Liu разработи DeepFake-O-Meter7 - централизирано публично хранилище на алгоритми, които могат да анализират видео съдържание от различни ъгли, за да открият deepfakes. Такива ресурси ще бъдат полезни, но борбата срещу генерираната от AI дезинформация вероятно ще продължи години напред.

3. Вмъкване на големи ДНК фрагменти

В края на 2023 г. регулаторите на САЩ и Обединеното кралство одобриха първата по рода си терапия за редактиране на гени, базирана на технологията CRISPR, за лечение на сърповидно-клетъчна анемия и зависимост от трансфузия β-таласемия. Това беше огромна победа за приложението на редактирането на генома като клиничен инструмент.

CRISPR и неговите производни използват къса програмируема РНК, за да изпратят ензим за рязане на ДНК, като Cas9, до определено място в генома. Тези технологии все повече се използват в лабораторията за „изключване“ на дефектни гени и извършване на малки промени в последователността.

Прецизното и програмируемо вмъкване на по-големи участъци от ДНК последователност, състояща се от няколко хиляди нуклеотида, е сложна задача, но новите решения могат да дадат на учените способността да заменят важни сегменти от дефектни гени или да вмъкнат напълно функционални последователности. Льо Конг, молекулярен генетик от Станфордския университет в Калифорния, и колегите му изучават едноверижни отгряващи протеини (SSAPs), получени от вирусни молекули, които медиират рекомбинацията на ДНК. Когато се комбинират със системата CRISPR-Cas, където функцията за рязане на ДНК Cas9 е деактивирана, тези SSAP позволяват прецизно вмъкване на до две хиляди килобази ДНК в човешкия геном.

Други стратегии използват базирана на CRISPR техника, наречена основно редактиране: първо се въвеждат кратки последователности, като „подложки за кацане“, които селективно привличат определени ензими, които от своя страна могат прецизно да вмъкнат големи части от ДНК в генома. Например през 2022 г. геномните инженери Омар Абудайе и Джонатан Гутенберг от Масачузетския технологичен институт и техните колеги за първи път описаха програмируемо добавяне с помощта на специфични за сайта елементи за насочване (PASTE), метод, който позволява прецизното вмъкване на до 36 хиляди килобази от ДНК. Според Kong PASTE е особено обещаващ за ex vivo модификация на култивирани клетки, получени от пациенти, а основната технология за основно редактиране вече е в клинична разработка. Но за модифициране на човешки клетки in vivo инструментът SSAP е по-практичен: по-тромавият механизъм PASTE изисква три отделни вирусни вектора, което може да намали ефективността на редактиране в сравнение с двукомпонентната SSAP система. Въпреки това, дори относително неефективните стратегии за заместване на гени могат да бъдат достатъчни за смекчаване на хода на много генетични заболявания.

И такива методи се използват не само при лечението на хора. Екип, ръководен от Caixia Gao от Китайската академия на науките в Пекин, разработи PrimeRoot, метод, който използва основно редактиране, за да въведе специфични целеви сайтове, които ензимите след това могат да използват, за да вмъкнат до 20 000 килобази ДНК както в ориза, така и в царевицата. Техниката може да се използва широко за създаване на устойчивост на болести и патогени в културите, каза Гао, продължавайки вълна от иновации в базираното на CRISPR инженерство на растителния геном. „Вярвам, че тази технология може да се приложи към всякакъв вид растения“, каза тя.

4. Мозъчен компютърен интерфейс

Пат Бенет говори по-бавно от обикновения човек и понякога използва грешни думи. Но като се има предвид, че заболяване на двигателния неврон, наречено амиотрофична латерална склероза, преди това й е попречило изобщо да се изразява вербално, това е забележително постижение.

Възстановяването на Бенет стана възможно благодарение на усъвършенстван интерфейс мозък-компютър (BCI), разработен от невролога Франсис Уилет от Станфордския университет и колегите му от американския консорциум BrainGate. Уилет и колегите му имплантираха електроди в мозъка на Бенет, за да наблюдават активността на невроните, и след това обучиха алгоритми за дълбоко обучение, за да преведат тези сигнали в реч. След няколко седмици обучение, Бенет можеше да говори до 62 думи в минута от речник от 125 000 думи - два пъти повече от речника на средния носител на английски език. „Скоростта, с която комуникират, е наистина впечатляваща“, каза биоинженерът Дженифър Колингер, която разработва BCI технологии в университета в Питсбърг в Пенсилвания.

Изпитването BrainGate е само едно от няколкото проучвания през последните няколко години, демонстриращи как технологията BCI може да помогне на хора с тежки неврологични увреждания да си възвърнат загубените умения и да придобият повече независимост. Част от този напредък се дължи на непрекъснатото натрупване на знания за функционалната невроанатомия на мозъците на хора с различни неврологични заболявания, каза Лий Хохберг, невролог в университета Браун в Роуд Айлънд и директор на консорциума BrainGate. Но, казва той, това знание е значително разширено благодарение на аналитичните методи, базирани на машинно обучение, които помагат да се разбере как най-добре да се поставят електроди и да се дешифрират сигналите, които се записват.

Изследователите също използват езикови модели, базирани на AI, за да ускорят интерпретацията на това, което пациентите се опитват да комуникират - по същество вид „автодовършване“ за мозъка. Това беше основен компонент от изследването на Уилет, както и друго проучване, проведено от екип, ръководен от неврохирурга Едуард Чанг от Калифорнийския университет в Сан Франциско.

В последното BCI невропротезата позволи на жена, която е загубила способността да говори поради инсулт, да комуникира със скорост от 78 думи в минута - около половината от средната скорост за говорещите английски език, но повече от пет пъти по-бързо от предишната речева способност на жената. В тази област има напредък и в други направления.

През 2021 г. Колинджър и биомедицинският инженер Робърт Гонт от университета в Питсбърг имплантираха електроди в двигателния и соматосензорния кортекс на човек, чиито ръце и крака бяха парализирани, за да може той бързо и точно да контролира роботизирана ръка и да получава тактилна сензорна обратна връзка. В момента също се провеждат независими клинични проучвания - от учени от BrainGate, изследователи от UMC Utrecht в Холандия и BCI Synchron в Бруклин - тестване на система, която позволява на парализирани хора да контролират компютър. Това е първото спонсорирано от индустрията изпитание на BCI устройство.

Като специалист по критични грижи, Hochberg се стреми да предостави тези технологии на своите пациенти с най-тежки увреждания. Но тъй като възможностите на BCI се развиват, те могат да се използват за лечение на по-леки когнитивни увреждания, както и някои психични разстройства, като разстройства на настроението. „Системите за невромодулация със затворен цикъл, управлявани от интерфейси мозък-машина, могат да бъдат огромна помощ за много хора“, каза той.

5. Супер резолюция

През 2014 г. Стефан Хел, Ерик Бециг и Уилям Мьорнер получиха Нобелова награда за химия за нарушаване на „дифракционната граница“, която ограничава пространствената разделителна способност на светлинната микроскопия. Полученото ниво на детайлност - от порядъка на няколко десетки нанометра - направи възможно провеждането на широк спектър от експерименти с молекулярни изображения. Но някои изследователи не искат да спрат дотук и постигат бърз напредък. „Опитваме се да преодолеем празнината от микроскопията със супер разделителна способност до техниките на структурната биология като криоелектронната микроскопия“, обясни Ралф Юнгман, изследовател по нанотехнологии в Института за биохимия Макс Планк в Планег, Германия, цитирайки техника, която помага за реконструкция протеинови структури при резолюция на атомно ниво.

Група учени, ръководени от Хел и неговия екип от Института за интердисциплинарни науки Макс Планк в Гьотинген, направиха първата стъпка в тази посока в края на 2022 г., използвайки метод, наречен MINSTED. Той може да разпознава отделни флуоресцентни етикети с точност от 2,3 ангстрьома - около една четвърт нанометра - с помощта на специализиран оптичен микроскоп.

Новите методи осигуряват разделителна способност, сравнима с конвенционалните микроскопи. Например през 2023 г. Юнгман и неговият екип описаха стратегия, при която отделни молекули се маркират със специфични нишки на ДНК. След това тези молекули се откриват от маркирани с багрило допълващи се ДНК вериги, които се свързват временно, но постоянно със съответните им мишени, което позволява идентифицирането на отделни флуоресцентни „мигащи“ точки, които се сливат, когато се показват едновременно. Това подобрение на разделителната способност чрез последователно изобразяване (RESI) позволява да се видят отделни базови двойки на ДНК верига, демонстрирайки разделителна способност от мащаб на ангстрьом с помощта на стандартен флуоресцентен микроскоп.

Методът за едноетапна наномащабна микроскопия (ONE), разработен от екип от невролози, ръководени от Али Шаиб и Силвио Рицоли от Университетския медицински център в Гьотинген, не постига това ниво на разделителна способност. Микроскопията ONE обаче осигурява безпрецедентна способност за директно изобразяване на фини структурни детайли на отделни протеини и мултипротеинови съединения, както в изолация, така и в клетките.

ONE е техника, базирана на технология за разширяване на микроскопията: протеините в пробата се комбинират химически с хидрогелна матрица, след което се разделят и след това хидрогелът се оставя да се разшири 1000 пъти в обем. Фрагментите се разширяват равномерно във всички посоки, запазвайки структурата на протеина и позволявайки на потребителите да различат детайли, разделени от няколко нанометра, използвайки стандартен конфокален микроскоп. „Взехме антителата, поставихме ги в гел, маркирахме ги след разширяване и ето го – виждаме Y-образни форми“, каза Рицоли, имайки предвид характерната форма на протеините.

Микроскопията ONE може да даде представа за конформационната динамика на биомолекулите и да позволи визуална диагностика на нарушения на сгъването на протеини като болестта на Паркинсон от кръвни проби, каза той. Юнгман е също толкова ентусиазиран относно потенциала на RESI да документира реорганизацията на отделни протеини при различни заболявания или в отговор на лекарствени лечения. "Може би тази пространствена разделителна способност не е границата", каза Юнгман. "Може да стане още по-добра."

6. Клетъчни атласи

Ако търсите удобно кафене, Google Maps ще намери опции наблизо и ще ви даде указания как да стигнете до там. Но все още няма еквивалент за навигиране в много по-сложния пейзаж на човешкото тяло. Въпреки това, текущият напредък в различни проекти за клетъчни атласи - базиран на напредъка в анализа на една клетка и така наречените техники за "пространствена омика" - може скоро да позволи клетъчните карти на всички телесни тъкани, които биолозите с нетърпение очакваха.

Най-голямата - и може би най-амбициозната - от тези инициативи се нарича Атлас на човешките клетки (HCA). Консорциумът е основан през 2016 г. от клетъчния биолог Сара Тайхман от Sannger Institute в Хинкстън, Обединеното кралство, и Авив Регев, сега ръководител на изследванията и ранното развитие в биотехнологичната фирма Genentech в Сан Франциско. В проекта участват около 3 хиляди учени от почти 100 страни, които работят с тъкани от 10 хиляди донори. HCA обаче е част от по-голяма екосистема от припокриващи се проекти, разработващи клетъчни и молекулярни атласи. Те включват Програмата за човешки биомолекулярни атласи (HuBMAP) и Мозъчната инициатива чрез иновативни невротехнологии (BRAIN), Инициативата за преброяване на мозъчните клетки, финансирана от Националните здравни институти (BICCN), и Атласът на мозъчните клетки, финансиран от Института Алън в Сиатъл.

Тези усилия се водят отчасти от разработването и бързото комерсиализиране на аналитични инструменти, които помагат за дешифрирането на молекулярно съдържание на ниво една клетка, според Майкъл Снайдер, геномик в Станфордския университет и бивш съпредседател на ръководния комитет на HuBMAP. Например, екипът на Снайдер редовно използва платформата Xenium на 10X Genomics за молекулярно профилиране, използвайки пространствена транскриптомия. Платформата ви позволява да изследвате експресията на приблизително 400 гена едновременно в четири тъканни проби всяка седмица.

Мултиплексните анализи, като платформата PhenoCycler на Akoya Biosciences, позволяват на екипа да проследява голям брой протеини при разделителна способност на една клетка във формат, който позволява 3D тъканна реконструкция. Други "мултиомични" техники позволяват на учените едновременно да профилират множество молекулярни класове в една и съща клетка, включително експресия на РНК, структура на хроматин и разпределение на протеини.

Миналата година десетки проучвания показаха напредък в създаването на специфични за органите атласи с помощта на тези методи. Например през юни HCA публикува изчерпателен анализ на 49 набора от данни, получени от човешки бели дробове. „Наличието на тази изключително ясна карта на белите дробове помага да се разберат промените, които настъпват при заболявания като белодробна фиброза, различни тумори и дори COVID-19“, обясни Teichmann.

Учените имат много работа. Teichmann изчислява, че ще минат поне 5 години, преди процесът на HCA клетъчния атлас да бъде завършен. Но получените карти ще бъдат безценни, когато най-накрая пристигнат. Teichmann, например, прогнозира, че данните от атласа ще бъдат използвани за разработване на целеви терапии, докато Snyder би искал да научи как клетъчната микросреда влияе върху риска и етиологията на сложни заболявания като рак и синдром на раздразнените черва. "Ще успеем ли да разрешим този проблем през 2024 г.? Не мисля. Това е многогодишно предизвикателство", каза Снайдер. "Но това е мощен двигател за цялата област."

7. 3D печат на наноматериали

Странни и интересни неща могат да се случат в нанометров мащаб. Това може да затрудни прогнозите на науката за материалите, но също така означава, че архитектите на наномащаб могат да създават леки материали с отличителни характеристики като повишена здравина, желани взаимодействия със светлина и звук и подобрени възможности за катализа или съхранение на енергия.

Има няколко стратегии за създаване на такива наноматериали, повечето от които включват използването на лазери за предизвикване на структурна "фотополимеризация" на светлочувствителни материали и през последните няколко години учените постигнаха значителен напредък в преодоляването на проблемите, които възпрепятстваха по-широкото приемане на тези методи.

Един от проблемите е скоростта. Sourabh Saha, инженер от Технологичния институт на Джорджия, каза, че сглобяването на наноструктури чрез фотополимеризация е с около три порядъка по-бързо от другите методи за 3D печат на наномащаб. Това може да е достатъчно за лабораторни приложения, но е твърде бавно за широкомащабно производство и промишлени процеси. През 2019 г. Саха и машинният инженер Ши-Чи Чен от Китайския университет в Хонг Конг и техните колеги показаха, че могат да ускорят полимеризацията, използвайки двуизмерен светлинен лист с шарки, вместо традиционен импулсен лазер. „Увеличава скоростта хиляди пъти и все още получавате производителността, която искате“, каза Саха. По-нататъшната работа на изследователите, включително Чен, откри други начини за по-бързо печатане в наномащаб.

Друг проблем е, че не всички материали могат да бъдат отпечатани директно чрез фотополимеризация. Но Джулия Гриър от Калифорнийския технологичен институт в Пасадена е разработила заобиколно решение. През 2022 г. тя и нейните колеги описаха метод, при който фотополимеризираните хидрогелове служат като вид микрошаблон: те се импрегнират с метални соли и се обработват така, че металът да поеме структурата на шаблона, като същевременно се свива. Въпреки че методът първоначално е разработен за микроструктури, екипът на Гриър е използвал стратегията за наномащабен печат и изследователите са развълнувани от възможността за създаване на функционални наноструктури от здрави, огнеупорни метали и сплави.

Последната бариера, икономическата, може би е най-трудна за преодоляване. Импулсните лазерни системи, използвани в много методи за фотополимеризация, струват повече от 500 000 долара, казва Саха. Но сега се появяват по-евтини алтернативи. Например, физикът Мартин Вегенер и неговите колеги от Технологичния институт в Карлсруе са тествали лазери с непрекъсната вълна, които са по-евтини, по-компактни и консумират по-малко енергия от стандартните импулсни лазери. И Гриър основа стартъп за комерсиализиране на процеса на производство на наноразмерни метални листове, които по-късно биха могли да бъдат използвани в производството на следващо поколение бронежилетки или ултраздрави и устойчиви на удар външни обшивки за самолети и други превозни средства.

Източник: www.nature.com

Превод: Ганчо Каменарски