Perpetual Prompt ♾️

Mogling Bio. Команда У них в команде невероятно успешные сотрудники фармацевтических компаний, имеющие опыт вывода на рынок новые успешные молекулы: - И Чжэн (Cincinnati Childrens Hospital Medical Center) — один из главных в мире людей по Rho-ГТФазам, к семейству которых CDC42. Напомню СDС42 - это такой клеточный белок, который участвует в поляризации клетки в том числе в молодых гемопоэтических клетках (HSC). Его активность в норме низкая, как раз при этом поляризация сохраняется, с возрастом активность возрастает, что приводит клетки в аполярное состояние. Подробнее - Хартмут Гейгер (Ulm) — Именно Гейгер определил старение клетки как утрату пространственной упорядоченности. Он рассматривает полярность как регулятор порядка и беспорядка в наших клетках, которым можно управлять фармакологически. Восстановление клеточной полярности — это ядро подхода Mogling Bio и его идея. - Норберт Хауэль — изобрёл Телмисартан (одно из лекарств для лечения гипертонической болезни), а заодно дабигатран (Pradaxa - антикоагулянт). Два препарата, которые принимают миллионы. Сделать один блокбастер за карьеру невероятный успех для химика; у него их два. И вот он доводит идею до продукта. - Юрген Реесс — CEO, MD, фарма-менеджер. Он умеет управлять и доводить лекарства до практического применения. Почему Mogling Bio до сих пор не проводит испытаний на людях? Для нас это удивительно. Мы не очень понимаем, что происходит. Наша гипотеза, что они действуют крайне осторожно и очень боятся провала на этапе клинических испытаний, поэтому в настоящий момент опубликованы исследования на клетках людей. Эта гипотеза также подтверждается тем, что члены команды Moling Bio имеют патенты на применеие CASIN, зарегистрированных с аффиляцией в Universitaet Ulm, Cincinnati Childrens Hospital Medical Center, Патент 1, Патент 2, Патент 3, Патент 4. То есть у них есть патенты на использование CASIN. Возможно, они хотят сделать какой-то ещё патент и идёт работа над его регистрацией, поэтому придерживают публикацию новых работ. Эта компания кажется на верном пути и располагает всеми ресурсами и идеями для того, чтобы изобрести блокбастер из группы ингибиторов CDC42. Эта компания теперь на радаре Eternal Search, следите за обновлениями. А вы бы какое заболевание выбрали для клинических исследований ингибиторов СDC42?

У Раско был рак кости. Быстрый, агрессивный и с очень плохим прогнозом. Остеосаркома у собак часто протекает тяжело: опухоль быстро даёт метастазы в лёгкие, а без лечения после диагноза обычно остаётся от одного до трёх месяцев. С лечением, которое часто включает ампутацию конечности и химиотерапию, — около года. В общем, надежды очень мало. Если, конечно, не подключить передовые биотехнологии. В рамках клинического исследования Раско пролечили иммунотерапией по протоколу ECI. Этот метод вдохновлён разработками, созданными для людей. Собаку как бы вакцинируют её собственными раковыми клетками, чтобы вызвать иммунный ответ. Затем у пациента извлекают часть Т-клеток — бойцов адаптивной иммунной системы, дополнительно активируют их в лаборатории, а потом возвращают обратно уничтожать раковые клетки. После операции и терапии, 12 месяцев спустя, у Раско не было признаков рака. Через 18 месяцев пёс продолжал счастливо жить и играть со своей хозяйкой. Терапию ECI от остеосаркомы разрабатывает компания ELIAS. На их сайте в разделе «Истории пациентов» приводятся три похожих случая, включая историю Раско. Это хороший пример того, как ветеринарная медицина становится полигоном для технологий, которые ещё недавно казались фантастикой. В новом выпуске про домашних животных мы разберёмся, как искусственный интеллект, мРНК-вакцины, Big Data и новые антиэйдж-технологии уже меняют ветеринарную медицину. Смотрите выпуск на YouTube. И покажите всем, у кого есть домашнее животное! https://youtu.be/Q54_R0COWzU

Это новость про то, как разные существа обмениваются генами, - то есть, про важнейший механизм эволюционных прорывов. Но начнем издалека, с вопроса о том, чем грибы отличаются от нас. Главное отличие, разделившее наши эволюционные ветви - в том, что мы перевариваем еду внутри тела, а грибы - снаружи (лишь начав готовить пищу, мы, можно сказать, приблизились к грибам). Мы, фаготрофы, заглатываем добычу, а потом перевариваем ее, а у грибов принято наоборот – они сначала выделяют из тела в окружающую среду ферменты, разлагающие пищу, а потом всасывают растворенные питательные вещества через клеточную мембрану, - за это их прозвали осмотрофами. Но грибы – не единственные осмотрофы, этот способ питания возникал несколько раз в разных ветвях эукариот. Растворенную органику всасывают еще три группы организмов, - лабиринтулы, теретоспореи и псевдогрибы. Не знаете таких? Конечно, ведь они простейшие, то есть одноклеточные, а мы не очень интересуемся одноклеточными: до 80% всех эукариот принадлежат к царству простейших и при этом на них приходится всего 3% описанных эукариотических видов. Родственниками эти четыре группы не назовешь – их ветви на древе жизни отделились от разных фаготрофных ветвей в разное время, от 700 миллионов до миллиарда лет назад. Но они на удивление похожи - своими нитевидными структурами для питания, крепкими клеточными стенками и физиологией усвоения веществ. Все эти группы выполняют важнейшую для биосферы работу - разлагают мертвую биомассу, возвращая в экосистему ключевые для нее вещества, такие как углерод, азот и фосфор. Но все перешли от к осмотрофии своим путем. В новом исследовании решили выяснить, идет ли речь просто о конвергентной эволюции, когда неродственные группы организмов независимо друг от друга разрабатывают схожие решения общих экологических проблем (например, крылья или глаза возникали много раз у разных групп). Или все-таки они обменивались генами? Еще недавно считалось, что «горизонтальный перенос генов» между разными ветвями эволюционного древа – явление очень редкое: если две ветви разделились, то и обмен генами между ними прекращается навсегда. Только бактерии сплошь и рядом меняются генами с другими разновидностями бактерий. Но в последнее время стали все чаще обнаруживать следы такого переноса и у эукариотов. Помните историю про гигантские вирусы, умеющие включать в свою ДНК гены, заимствованные у водорослей, - а потом передавать их другим водорослям? То есть, эти вирусы играют важнейшую роль ускорителей эволюции, передавая гены между разными видами. Даже в нашем геноме, среди генов, встроенных в него вирусами (8% нашей ДНК имеет вирусное происхождение) есть гены, которые вирусы, вероятно, стащили у каких-то других организмов. Исследование показало, что участки ДНК, связанные с осмотрофией, у этих четырех групп организмов тоже во многих местах совпадают . А значит, в мире простейших, который мы так плохо знаем, да и у грибов, горизонтальный перенос генов – совсем не такое исключительное дело. Анализ сотен генеалогических деревьев выявил 166 вероятных случаев горизонтального переноса генов между этими группами. Чаще всего генами обменивались грибы с псевдогрибами, а лабиринтулы - с теретоспорами. Но как они переносят гены? Об этом пока не известно, - то ли с помощью все тех же вирусов, то ли как-то всасывают из окружающей среды чужую непереваренную ДНК и встраивают ее себе, то ли еще каким-то образом… «Главный вопрос уже не в том, происходит ли горизонтальный перенос генов у эукариот, а в том, как он происходит. Мы до сих пор очень мало знаем о механизмах, управляющих этим процессом», - говорят исследователи.

У нас в BIOPTIC большой день. Ученые из Stanford использовали наш AI, чтобы найти новую молекулу для Miro1, важной мишени в работе митохондрий, и опубликовали результаты в Cell Chemical Biology - одном из главных научных журналов мира. Если перевести с научного на человеческий: это ровно тот момент, ради которого мы все это строили. Многие компании сегодня строят AI для био-задач. Но одно дело найти молекулу на экране, а совсем другое - синтезировать ее в физическом мире, протестировать на настоящих человеческих клетках и опубликовать результат в серьезном peer-reviewed журнале. Вот это и произошло. Friedreich’s ataxia - редкое наследственное заболевание, которое поражает нервную систему и сердце. Лечения, которое бы решало проблему, по сути нет. Лаборатория Xinnan Wang в Stanford построила модель болезни на клетках пациентов (сенсорных нейронах и кардиомиоцитах) чтобы на них можно было тестировать кандидаты лекарств. Дальше BIOPTIC B1 получил на вход формулу (SMILES) одной уже известной активной молекулы и пошел искать похожие, но новые, более активные, варианты в пространстве из 3.2 миллиарда возможных молекул. Причем, даже не зная 3D-структуры белка! Алхимия математики и инженерии. В итоге мы синтезировали 53 молекулы, сгенерированные нашим AI э, и отправили в лабораторию Stanford на тесты. Многие показали нейропротективный эффект на клетках пациентов. А две, WO17 и WO24, работают активнее лучшего соединения, открытого на сегодняшний день, причем на более низких дозах! Это еще не лекарство, это лишь раннее научное открытие, публикация и патент. Отсюда до лекарства еще долгий, тяжелый и дорогой путь. Но это важный шаг. Для меня как фаундера это такой тихий, но очень настоящий dream come true: молекулы, открытые моей компанией в коллаборации с учеными Stanford, синтезированы, проверены на реальных человеческих клетках и опубликованы в Cell! Когда я принял решение пивотнуть компанию из видео и картинок в эту странную смесь AI, химии и биологии, я мечтал именно о таких моментах. Чтобы это в результате были не просто демо, презентации, и подкасты на ютюбе, а реальная наука, которая двигает нас хотя бы на один шаг ближе к новым лекарствам. Огромные поздравления лаборатории Xinnan Wang, Sujyoti Chandra и моей команде, особенно моему гениальному ко-фаундеру и со-автору этой статьи Владу Виноградову. Едем дальше. https://www.cell.com/cell-chemical-biology/abstract/S2451-9456(26)00156-X

ПЕНИЦИЛЛИН И ПРЕУВЕЛИЧЕНИЕ ВКЛАДА ФЛЕМИНГА История антибиотиков началась задолго до Флеминга, которому массовая культура приписывает почти весь прорыв. * В 1877 году Луи Пастер и Жюль Жубер заметили, что одни микроорганизмы могут подавлять другие, и предположили, что этим можно воспользоваться для лечения инфекций. * В 1895 году итальянец Винченцо Тиберио исследовал антибактериальное действие экстрактов плесени. * В 1897 году француз Эрнест Дюшен проводил похожие эксперименты, в том числе на животных. Уже за полвека до Флеминга учёные несколько раз видели микробный антагонизм и терапевтический потенциал плесени. Но каждый отдельный эффект выглядел как отдельная биологическая странность, а не как начало новой технологической платформы. В 1922 году Флеминг обнаружил лизоцим: вещество в слезах, слюне и слизи, которое разрушает некоторые бактерии. В 1928 году он заметил, что случайно попавшая в чашку Петри плесень уничтожает бактерии вокруг себя. В 1929 году опубликовал результаты и назвал активное вещество пенициллином. Флеминг понял, что вещество потенциально можно использовать против инфекций. Но основной практический акцент его статьи был гораздо скромнее: пенициллин мог стать удобным лабораторным инструментом и, возможно, локальным антисептиком. Путь к системному лекарству оставался неясным. В 1930 году бывший студент Флеминга Сесил Пейн использовал сырой фильтрат плесени для лечения глазных инфекций. Эффект уже работал на пациентах, хотя пока только локально. Но и это не запустило большую программу: пенициллин оставался нестабильным, плохо очищался и выглядел непригодным для масштабирования. Почти 10 лет открытие лежало без хозяина. В конце 1938 года в Оксфорде Говард Флори и Эрнст Чейн решили расширить исследования от лизоцима к природным антибактериальным веществам как широкому классу. Началась не разработка конкретного лекарства, а систематический поиск перспективных эффектов !!!!. Просматривая старые статьи, Чейн наткнулся на почти забытую публикацию Флеминга 1929 года. Пенициллин оказался одним из кандидатов, которые можно было проверить. В мае 1940 года команда Флори, Чейна и Нормана Хитли показала, что пенициллин спасает заражённых мышей. Через 11 лет после статьи Флеминга стало ясно: вещество работает внутри живого организма. В феврале 1941 года препарат впервые испытали системно на тяжело больном пациенте. Он быстро пошёл на поправку, но запас пенициллина закончился, и пациент умер. Теперь bottleneck находился уже не в биологии, а в производстве. В 1941 году Флори и Хитли приехали в США. Лаборатория Министерства сельского хозяйства в Пеории улучшила питательную среду и увеличила выход пенициллина примерно в 10 раз. Затем государство и фармкомпании освоили глубинную ферментацию и развернули заводы. Производство в США выросло с 21 млрд единиц в 1943 году до 1 663 млрд в 1944-м. К высадке в Нормандии пенициллина уже хватало для лечения тяжёлых раненых. ИТОГО Человечество около 60 лет ходило вокруг идеи антибиотиков, не распознавая в повторяющихся наблюдениях отдельную технологическую платформу. Даже Флеминг выделил особенно важный сигнал и он также остался неприметной публикацией. На здесь революция случилась тогда, когда начался систематический скрининг кандидатов на основе накопленной информации. Кстати, примерно как у нас в Dowell. Интересно сколько таких же прорывов мы не замечаем вокруг нас из-за того что никакая команда не делает систематического поиска в конкретной сфере Вот тут можно оставить коммент в истории https://antimortality.org/posts/FNv7BCYgEwNmLQ9qd/could-we-make-penicillin-earlier

Этот на первый взгляд скучный набор пдфок и канцелярита на самом деле одно из важнейших событий для нашей области: ❗️ Появилась специальность врача по медицине здорового долголетия ❗️ Это значит что: - появятся кафедры в ведущих мед вузах - появятся и будут развиваться специализированные институты и центры - будут разрабатываться и эволюционировать протоколы лечения и диагностики старения - будут индикации и механизмы компенсации, понятные для фарм компаний, а значит, будут выводиться новые терапии и проводиться клинические испытания - будут индикации и механизмы компенсации, понятные для страховых компаний, а значит больше денег в области - снята большая часть риска для инвестиций в область, ведь теперь понятно, что если вывести продукты на рынок, то они не будут в серой регуляторной зоне При этом, РФ сделала это первой в мире, так что есть возможность стать центром компетенций мирового уровня и потом делиться наработками с другими странами. Экономика продления жизни. Стрыгин

Со смертью жизнь в нашем теле не заканчивается. Особенно выдающимся «долгожителем» в этом смысле оказался Этци, - «ледяной человек», погибший от ранения стрелой около 5300 лет назад в ледниковом районе итальянских Альп. Холод и низкое содержание кислорода сохранили его тело, мумифицировав на тысячелетия. В 1991 году его нашли туристы в Тироле на высоте 3200 метров, - из-за сильного таяния льда. С тех пор Этци живет в холодильнике. Как показало новое исследование, его тело до сих пор активно функционирует – как дом для микробиома, пережившего эти пять тысяч лет. Исследователи обнаружили множество видов анаэробных бактерий, помогавших когда-то Этци переваривать пищу. Предыдущий анализ его желудка и микробиома показал, что накануне гибели он перекусывал сушеным мясом диких животных (оленя и козы), а также каким-то блюдом из пшеницы (генетический анализ показал, что Этци – потомок первых земледельцев, пришедших из Анатолии). Оказалось, кишечные микробы Этци хорошо соответствуют такой диете, - кстати, многие из них стали гораздо реже встречаться у современных людей из-за изменения нашего рациона. Еще он зачем-то съел ядовитый папоротник (возможно, пытаясь излечиться от раны?). А еще на коже и в пищеварительном тракте мумии нашли штаммы дрожжей, спавших тысячи лет, но похоже не слишком глубоко: исследователи сравнили их с образцами, взятыми девять лет назад, и обнаружили, что популяции дрожжей изменились. Виды, способные переваривать фенол — химическое вещество, используемое для дезинфекции ледяного человека, — размножились, несмотря на минусовые температуры, в которых хранится Этци. Эти виды дрожжей обитают только в очень холодных условиях, например, в Антарктиде, поэтому считается, что они возникли в среде, где был найден Этци, и попали в его организм вскоре после его смерти. «В его теле обитают живые, метаболически активные организмы, которые активно реагируют на окружающую среду, - говорит ведущий автор исследования Мохамед Сархан из исследовательского института Eurac в итальянском городе Больцано. - Приспособленные к холоду дрожжи размножаются. Некоторые современные бактерии уже тоже колонизировали его ткани, - так что эта мумия является живым биологическим интерфейсом — точкой соприкосновения древнего мира и настоящего, где микробы 5000-летней давности сосуществуют с организмами, появившимися в прошлом десятилетии». Исследователи смогли культивировать древние дрожжи, и даже испекли на закваске из них хлеб, который они теперь нахваливают. На вопрос о том, рассматривают ли ученые возможность использования доисторических дрожжей для пивоварения, Сархан ответил: «Этот пункт есть в нашем списке».

"Эта крошечная мордочка растапливает мое сердце каждый раз, когда вижу ее. Тихоходки — очень маленькие животные, их тело состоит примерно из тысячи клеток. У этой даже есть два черных глазика. Свои жизни, длящиеся всего несколько недель, они проводят, поедая водоросли, хотя некоторые виды тихоходок специализируются на охоте на других тихоходок. Меня часто спрашивают, какой микроскоп я использую. Это видео я снял на свой первый сложный микроскоп — безымянную модель, которую купил на eBay почти десять лет назад всего за 140 долларов; это был самый дешевый вариант. Но микроскоп — это всего лишь инструмент; освоив необходимые навыки, любой сможет снимать подобные видео даже с помощью самой бюджетной модели", - James Weiss

YC выпустил видео про будущее Plurio про AI-native сервисные компании. Мысль: самые большие компании следующего десятилетия могут быть не софтверными компаниями. Это будут сервисные бизнесы — страхование, юристы, налоги, аудит, ипотека, медицина, логистика — пересобранные с нуля так, чтобы AI делал большую часть работы. Не “софт для юриста”. Не “помощник для бухгалтера”. А компания, которая продаёт клиенту готовый результат. Клиенту не нужен инструмент. Клиенту нужно, чтобы страховой случай обработали, декларацию подготовили, проверку провели, договор разобрали. Раньше софтверная компания продавала инструмент, а работа оставалась внутри клиента. AI-native сервисная компания забирает работу на себя. 1. Правильный рынок YC предлагает искать рынки с четырьмя свойствами. Первое: работа уже отдаётся подрядчикам. Не надо менять поведение клиента. Он уже платит внешней компании. Ты приходишь в существующий бюджет и делаешь работу лучше. Второе: не каждый шаг требует человеческого суждения. Хороший рынок — где большую часть процесса можно автоматизировать, а люди остаются в нескольких точках настоящего решения. Третье: сама работа должна быть достаточно сложной. Не дешёвый аутсорс, а рынок, где обычный софт не справляется. Четвёртое: регулирование может быть плюсом. Там выше требования, выше ответственность и сильнее защитный барьер. 2. Команда должна быть не просто “AI founders” Нужны три компетенции. Понимание индустрии: покупатели, регулирование, язык рынка, реальные процессы. Понимание моделей: что сильные модели умеют сегодня и как строить продукт, который улучшается вместе с ними. Операционная дисциплина: скорость, время цикла, разброс качества, инструкции, найм, контроль качества. В AI-native services продукт — это операция. 3. Человек — интерфейс, но не продукт В обычном SaaS пользователь сидит в продукте. В AI-native сервисе клиент часто общается с человеком, а продукт масштабирует работу этого человека внутри. Поэтому метрики другие. Не только удержание, активность и использование фич. А скорость обработки, время цикла, себестоимость единицы работы, валовая маржа, стабильность качества. Клиент быстрее уволит тебя за нестабильный результат, чем за то, что ты чуть медленнее или чуть дороже старого подрядчика. В сервисном бизнесе доверие — это продуктовая метрика. 4. Ловушка раннего спроса В таких бизнесах легко набрать первых пилотов. Но если взять слишком много пилотов до того, как процесс и продукт готовы, ты захлебнёшься в ручной работе. И вместо AI-native компании получится консалтинг с красивой демкой. Пилот — это лаборатория, где ты находишь, где AI даёт настоящий рычаг, а где ты просто руками закрываешь дыры продукта. 5. Цена должна быть не как у SaaS Ты конкурируешь не с другим софтом, а со стоимостью труда. Лучшие модели: за единицу работы или за завершённый результат. Чего не надо делать: считать цену как “себестоимость плюс маржа” или просто быть дешевле старых подрядчиков. Цена должна быть от ценности. 6. Экономика решает всё В AI-native services надо с первого дня смотреть на себестоимость: стоимость моделей, хостинг, люди в процессе. Главная ставка: чем лучше продукт, тем ниже себестоимость и выше валовая маржа. YC называет это AI operating leverage. Обычные сервисные фирмы упираются примерно в 30% маржи. Ставка AI-native services: приблизиться к софтверной марже, условно 50%+, на рынках в 2–3 раза больше, чем рынок софта. AI-native services — это не “агенты заменят сотрудников”. Это новая форма компании, где: — продаётся результат, а не места в софте — процесс становится продуктом — люди остаются в точках суждения — AI снижает себестоимость работы — сервисный рынок получает софтверный операционный рычаг Видео: https://x.com/i/status/2062202902543016140

Прикольную Заставку сделали в профиле Codex

Уважаю (без шуток уважаю) людей, которые умеют по делу использовать математику уровня седьмого класса. Великий Bessemer Venture Partners велик не только поэтому, но и навыки арифметики продемонстрировал. Итак. Google, Microsoft и остальные собираются вложить в датацентры 8 триллионов за следующие 5 лет. Значит, они ожидают примерно 1.2 триллиона своей годовой прибыли от этих датацентров. Глупо инвестировать такие суммы с такими рисками c маржой меньше 15%. Значит, они ожидают выручки примерно 4 триллиона в год, 30% разумная маржинальность. Давайте даже считать "всего" 3 на 2031 год, ведь доходы опаздывают за расходами, последние вложения ещё не превратятся в реальные видеокарты. Предположим, 2/3 этих триллионов будет внешней выручкой, а не обслуживанием собственных сервисов. И предположим клиенты будут тратить на хостинг не больше трети своего оборота. Тогда их требуемая выручка — 6 триллионов. 6 триллионов должен зарабатывать мировой софт, чтобы экономика сошлась. Сейчас он зарабатывает грубо 1.5. x4 за 5 лет. Не для отдельного стартапа, для всего рынка. "Это было не просто смело, а $@% как смело". И благодаря Bessemer мы можем оценить это $@% в конкретных числах. https://www.bvp.com/atlas/inside-the-biggest-bet-in-corporate-history

Синтетические клетки и дорожная карта их создания Собственно, Китай, Япония, Южная Корея, Сингапур, Таиланд и Малайзия эту карту и представили. Они хотят создать искусственную одноклеточную форму жизни, которая сможет расти, делиться и размножаться самостоятельно. Если сегодня биологи умеют изменять существующие организмы, редактировать их ДНК и создавать генетически модифицированные клетки, то конкретно этот проект ставит гораздо более амбициозную задачу: не изменить жизнь, а буквально построить ее заново из отдельных молекул. Для этого ученые собираются использовать фосфолипиды, белки, ДНК и другие биологические компоненты, из которых состоят настоящие клетки. Создание синтетической клетки считается одной из самых сложных задач современной биологии. Успех позволит не только лучше понять фундаментальный вопрос "что такое жизнь", но и открыть путь к созданию программируемых живых систем, которые можно будет проектировать под конкретные задачи в медицине, промышленности и научных исследованиях. Несмотря на десятилетия исследований в Европе и США, ученым до сих пор удавалось создавать лишь отдельные части клетки. Например, системы синтеза белков, искусственные мембраны или минимальные геномы. Главная проблема заключается в том, чтобы объединить все эти элементы в единую систему, которая сможет функционировать как настоящий живой организм. Исследователи выделили четыре ключевые задачи. Необходимо обеспечить непрерывный обмен веществ внутри клетки, создать автономные рибосомы для производства белков, разработать универсальные правила сборки клеточных модулей и научиться координировать все процессы во времени и пространстве. Для ускорения работы ученые предлагают новую модель сотрудничества. Центральные лаборатории будут производить стандартизированные заготовки синтетических клеток и необходимые реагенты, а исследовательские группы по всей Азии смогут проводить эксперименты и передавать результаты обратно в общую систему. Это позволит создать непрерывный цикл проектирования, сборки, тестирования и улучшения искусственных клеток. Особую роль будет играть искусственный интеллект. Для каждой синтетической клетки планируется собирать огромные объемы данных о геноме, активности генов, белках, метаболитах и внутренней структуре. Эти данные будут использоваться для обучения моделей машинного обучения, которые помогут предсказывать поведение искусственной жизни. План разделен на два этапа. Первый этап под названием ProtoCell рассчитан на первые пять лет. За это время ученые хотят создать стабильную клетку с минимальным геномом, содержащим не менее 200 генов. Более 90% белков внутри такой клетки должны производиться автоматически системой синтеза белка. Кроме того, клетка должна самостоятельно создавать важнейшие молекулы, необходимые для своего существования. Также на первом этапе планируется создать цифрового двойника синтетической клетки - компьютерную модель, которая будет в реальном времени воспроизводить процессы внутри искусственного организма и помогать ученым понимать, как возникают рост и деление клетки. Второй этап называется AutoCell и охватывает годы с шестого по десятый. Здесь цель становится гораздо более радикальной. Ученые хотят отказаться от внешних систем поддержки и создать клетку, которая сможет самостоятельно производить собственные рибосомы - молекулярные фабрики по сборке белков. Именно этот шаг считается одним из ключевых признаков настоящей живой системы. К концу проекта исследователи рассчитывают получить синтетическую клетку, способную пройти не менее десяти последовательных циклов роста и деления без внешней помощи. Более того, предполагается, что такие клетки смогут эволюционировать под действием отбора и объединяться в сообщества, где появятся примитивные формы сотрудничества, обмена веществами и разделения функций между разными клетками

NewLimit объявил о раунде в $435 млн. На мой взгляд сейчас это самая сильная компания в нашей области и она аллоцирует капитал в разы эффективнее Altos и Calico, у которых на бумаге финансирования больше, но результаты скромнее. Гонка за бессмертием интенсифицируется. Экономика продления жизни. Стрыгин

Вижу много мифологии вокруг новых фич, которые выходят в кодексе и клоде, поэтому решил нарисовать в GPT картинку. Есть много сложных слов и названий фич, которые придумывают лабы, каждая из которых стоит экспоненциально больше в токенах. Давайте разберемся какие и почему. 1. Чат: вы пишете агенту, а он делает действия, пишет и исполняет код, отвечает текстом. 2. Скилл: когда вы написали 3 раза одно и то же, вы просите его "создай skill[.]md" и появляется повторяемый скил, который содержит инструкции на естественном языке + опционально скрипты. 3. Цель: агент работает в цикле пока не достигнет однозначного ответа что goal == completed. 4. Субагент: скил или команда в чате может создать субагента, у которого свое отдельное окно контента для выполнения задачи. Этот агент управляется основным, не имеет полного контента проекта или задачи. 5. Команда: для более сложных задач можно создать мультиагентную систему (agent team в Клоде), где, в отличии от субагентов, они могут общаться друг с другом и работать интерактивно. Стоит дороже, но позволяет сделать более сложные задачи с полным сохранением контекста. 6. /workflow: это повторяемые и описанные в коде рабочие процессы. В отличии от скилла или команды, здесь код управляет Клодами и может запускать десятки (или сотни, если хватит токенов) агентов и итераций. В отличии от целей, воркфлоу повторяемы, передаваемы, улучшаемы и по сути являются просто typescript кодом.

Так получается, что близких сложнее всего затаскивать на сторону ИИ-автоматизаций, агентов и всего этого безобразия, что мы с вами вытворяем. Вроде рассказываешь что-то за столом, но это не воспринимается как обучение или важный совет, а просто милое общение. Но недавно выдался шанс показать одному человеку, что за зверь такой ИИ-агент. Разговор начался с фразы: — А что правда, этот ваш ИИ может вместо меня по сайту ходить и в табличку данные переносить? — Конечно, а покажи сайт — Вот этот. И сколько дней ему понадобится? — Все, готов. Лови таблицу — И чем мне теперь заниматься?

В онкологии случился тихий прорыв, который попутно может помочь и области старения. Сейчас объясню как. Revolution Medicines опубликовала результаты последней фазы клинических испытаний для дараксонрасиба против неизлечимого рака поджелудочной железы. Неизлечимого от слова совсем, без каких-либо прорывов и изменений уже десятилетиями. Ни одна из предыдущих попыток лечить этот вид рака ничем не заканчивалась. А тут вот случился прорыв с гигантским увеличением выживаемости — почему? Потому что их молекула сидит в новом классе «молекулярных клеев», которые нековалентно связываются со своими мишенями и чем-нибудь ещё, тем самым блокируя их. Из наших знакомых — рамамицин помимо самой проверенной молекулы в старении также является молекулярным клеем. Если вы когда-нибудь его видели — вы наверно удивлялись как это вообще может быть лекарством и быть биодоступным. Для несведущих в теме — рапамицин — это гигантская молекула, макролид, гигантский цикл, который нарушается все «книжные» правила медицинской химии. При этом прекрасно работает. Вот и молекула, которой хлопают стоя онкологи, как на концерте классической музыки — тоже цикл, тоже нарушает кучу книжных правил (из-за чего ей долгие годы и не занимались), а оказывается тоже работает, как и рапамицин. Так вот призрак театра Фрэнсиса Бэкона оказывается одним из главных препятствий к излечению «неизлечимых» болезней. Я думаю, что со старением нас тоже ждет много новых открытий, которым будут щедро отсыпать оваций. Стоит нам только выйти из пещеры наших текущих представлений о том, как по всем канонам должно выглядеть лекарство. Возможно вместо канонов и правил, было бы неплохо больше времени проводить в лаборатории и тестировать необычные подходы.

Только в СФ: водитель убера клодит в коде пока Тесла сама едет.

Еще интересного тут прислали - интерактивные карты возраста домов 80 городов России, с цветовым кодированием в зависимости от эпохи. Можно сильно увеличить, можно выбрать любой период времени, и на карте останутся дома только этого периода. И подобные карты возраста домов Нидерландов, Нью-Йорка, Франции, и Киева

Читаю бесконечные срачи в этих ваших твиттерах про нефть, кто прав, кто виноват и как жить дальше. Люди срут настоящим экспертам в комменты обвиняя их в непонимании рынка и т.д. По сумме всех этих холиворов я для себя сделал вывод, что 90+% вроде опытных участников рынка действительно не понимают как рынок работает, но не только нефти, а любой. Как говорил один из лучших аналитиков (фундаментальных) по нефтегазу с которым я когда либо был знаком – «это все шоу бизнес». Все активы конечно разные, но общее правило такое – чем меньше актив/товар является необходимостью и чем больше на рынке его запасов – тем больше цена в моменте задается настроениями, вайбами, чем угодно, но только не какими-то фундаментальными соображениями. И даже если фундаментал силен вайбы могут его очень долгое время побеждать. Мы сейчас в нефти теряем запасы рекордными темпами, которых никто никогда не видел. Но вайб на рынке что – «завтра договорятся, после завтра откроют и все наладится», поэтому цена падает. Большое количество страт и не только резервов позволяет такому вайбу жить и устанавливать цену. Пример актива/товара где вайбы и мнения полностью рулят ценой это золото. Цена практически 100% задается тем, как участники про него думают. Ну или биткоин. Пример товара, где цена почти 100% задается текущим спросом и предложением – электричество. Очень мало запасов и как следствие дикая волатильность спрос и предложение должны сойтись здесь и сейчас, буфера никакого нет. А в нефти буфер большой и позволяет вайбам бегать туда-сюда очень широко, а некоторым «аналитикам» путать свободу, которую дают запасы, с реальной эластичностью спроса. При этом, прощу прощения за кринж - есть фундаментально/вайбовый дуализм в процессе прайс дискавери. Кризис с Ормузом это отличная иллюстрация этого феномена. Цена устанавливается на пересечении «пространства вайбов» с «пространством реальности» и мэпинга одного в другое. «Пространство реальности» при этом понятно что много мерное и находится по большей части в будующем – на старте кризиса существует огромное количество разных сценариев, которые постепенно выпадают и кристаллизуется только один. Пространство вайбов же мы все понимаем, что априори практически бесконечное, но конечно тоже зависит от актива. Где-то в акциях можно фантазировать о том, что Оптимусы будут завтра колонизировать Марс и это будет жутко прибыльно и никаких вариантов опровергнуть эти фантазии здесь и сейчас нет. Это просто оценочное суждение, но если рынок его разделяет, то цена будет задаваться им. С нефтью с одной стороны не так, с другой это огромный рынок по которому ни у кого в моменте нет четкой абсолютно картины спроса и предложения и в случае кризиса неопределенность очень большая. Могли договориться о чем-то еще в апреле в теории, но в итоге мы идем в июнь пока без договоренности. При этом уровень запасов все еще такой большой, что позволяет людям пересиживать и надеяться на лучшее. Рационально рынок, который смотрит вперед, мог бы, наверное, поставить такие цены, которые уже сейчас бы привели к разрушению спроса, но пространство вайбов – это медийка, тот самый шоу-бизнес. А в медийке твиттер Трампа как главного шоу мена планеты - будет по главнее даже реального статуса пролива. Если бы Трамп сразу сказал, что «пацаны, готовьтесь, эта бодяга минимум на 3 месяца, а то и на 6» - цены бы встали сразу на 150. Но он всю дорогу говорил другое и направлял вайбы в противоположную сторону. С течением времени совсем неадекватные вайбы отмирают, пространство будущих реальных сценариев сужается и все это сходится в одну точку, которая будет уже определяться фундаментом той реализации из пространства реальности которая получилась по факту. Ну вот ждем. Я почему думал, что в июнь не пойдут без договора и Трамп сольется – понятно что мгновенно ничего не откроется, надо и мины убрать и восстановить круговорот танкеров в природе и т.д. а после июня в июле и дальше во всех почти странах кроме США, Китая и наверное Японии из крупных потребителей с запасами будет уже совсем швах. Но пока не договорились, ждем…