Заметки лабораторного кота

Минуточку...

Забери на стену, чтобы не забыть.

Кстати, русские химики стояли у истоков той самой области, за которую сейчас дают Нобелевские премии. Одним из пионеров асимметрического катализа был уроженец древнего города Путивля Евгений Иванович Клабуновский, который ещё в далёком от нас 1950 году первым в мире осуществил абсолютный асимметрический синтез с использованием неорганического хирального катализатора — задолго до того, как Каган описал свои нелинейные эффекты. Он первым получил оптически активное вещество из прохирального субстрата без использования каких-либо изначально хиральных молекул (кроме неорганического кварца). Позже, в ИОХ РАН, он создал лабораторию асимметрического катализа (1968–1989) и стал одним из основателей этого направления в нашей стране.

Сегодня Нобелевский комитет объявил лауреатов нобелевской премии по химии, и в этому году эта награда досталась «традиционным» химикам. Более того, в третий раз за XXI век Нобелевская премия будет вручена за работы в области ассиметрического органического синтеза. Лауреатами стали Анри Б. Каган (Франция) и Кенсо Соаи (Япония) «за открытие нелинейных эффектов и автокатализа в асимметрическом органическом синтезе». В 2001 году за работы по ассиметричному катализу премию получили Барри Шарплесс (потом он получит и вторую «нобелевку» по химии), Рёдзи Ноёри и Уильям Ноулз, а в 2021 году за работы по ассиметричному органокатализу премии удостоились Дэвид Макмиллан и Беньямин Лист. В 1986 году группа Кагана показала, что между составом катализатора и составом получаемого продукта может существовать нелинейная зависимость. При определенных условиях небольшое преимущество нужного энантиомера катализатора может превратиться в гораздо большее преимущество нужного энантиомера продукта. Дело в том, что молекулы катализатора могут взаимодействовать друг с другом в разных комбинациях, образуя промежуточные комплексы. Комплексы, состоящие из одинаковых энантиомеров, и комплексы из противоположных энантиомеров могут иметь разную устойчивость и реакционную способность. В результате более активная форма катализатора получает преимущество, и исходная небольшая асимметрия усиливается в ходе реакции. Каган разработал математические модели, описывающие такое поведение. Впоследствии они стали инструментом для изучения механизмов асимметрического катализа. Следующий шаг сделал Соаи в 1995 году. Он показал, что химическую асимметрию можно не только усилить, но и сделать самоподдерживающейся: в автокаталитической реакции образующийся продукт помогает получать новые молекулы того же энантиомера. Так возникла возможность химически усиливать первоначально ничтожное нарушение симметрии и в пределе получать практически только одну зеркальную форму вещества. Это напоминание о том, что фундаментальные открытия в химии не устарели — они лежат в основе всего, что мы делаем в биотехе, фарме и материаловедении. Каган и Соаи показали, что даже в хаосе молекулярных взаимодействий можно найти законы, которые позволяют предсказывать и управлять поведением системы. Это и есть наука в её лучшем проявлении.

Нобелевскую премию по химии 2026 года присудили Анри Б. Кагану и Кенсо Соаи «за открытие нелинейных эффектов и автокатализа в асимметрическом органическом синтезе». Вот самое интересное о лауреатах, - по материалам, предоставленным Нобелевским комитетом. Некоторые молекулы, например аминокислоты, существуют в виде двух вариантов, являющихся зеркальными отражениями друг друга. Однако живые организмы содержат только одно из этих зеркальных отражений. Как могла возникнуть такая химическая асимметрия, долгое время оставалось загадкой для химиков. Анри Б. Каган и Кенсо Соаи были удостоены Нобелевки за решение этой загадки. В экспериментах с химическими реакциями, в результате которых образуются две зеркально отраженные молекулы, химики всегда получали равные пропорции обеих. Но при разработке молекул, которые будут взаимодействовать с живыми организмами, – например, в фармацевтике – только один из двух зеркальных вариантов будет иметь желаемый эффект. Анри Каган открыл новый способ управления химическими реакциями, позволяющий создавать большой избыток одного из зеркальных вариантов. Его открытие произвело революцию в химии, разрабатывающей реакции для производства фармацевтических препаратов, ароматизаторов и новых материалов. Кенсо Соаи разработал первую химическую реакцию, в которой образовался только один из потенциальных зеркальных вариантов. Как в живых организмах! Пишут, что реакция Соаи — один из самых элегантных в истории науки химических экспериментов. Ему удалось найти реакцию, в результате которой образовывался небольшой случайный избыток одного из зеркальных вариантов, но этого крошечного избытка оказалось достаточно, чтобы этот вариант полностью взял на себя роль катализатора химической реакции, в которой создаются все новые его копии. В конечном итоге он может составлять 99,99% продукта, при том, что выбор именно этого зеркального варианта зависел от того, что произошло случайно в начале реакции. Говоря научным языком, это первый случай с момента зарождения жизни, когда кому-то удалось создать из нехиральной комбинации молекул хиральность! )

Структуру канального родопсина 2 в открытом (проводящем) состоянии до сих пор никто так и не определил, зато коллеги смогли решить структуру открытого канального родопсина из гигантских вирусов: Nature Structural & Molecular Biology, 2025 Nature Communications, 2026 В соавторах всех этих работ - профессор Эрнст Бамберг, в лаборатории которого и были открыты канальные родопсины - Нагелем, Хегеманном и остальными. В других премиях, где число лауреатов не так ограничено - Zülch Prize 2012, Brain Prize 2013, Rumford Prize 2019 - Бамберг отмечен как со-разработчик оптогенетики

Всё-таки Нобелевскую премию по физиологии дали за исследования в области физиологии, а не ИИ. В этом году лауреатами Нобелевской премии по физиологии и медицине 2026 года стали американский нейробиолог Карл Дейссерот и немецкие ученые Петер Хегеман и Георг Нагель за открытие светоуправляемых ионных каналов и создание метода оптогенетики. Эта технология позволяет управлять активностью нейронов с помощью света. Благодаря этому инструменту в эксперименте стало возможным связывать активность конкретных нервных клеток с тем или иными поведением. В основе метода оптогенетики лежит генная инженерия, при помощи которой в мембрану нейронов внедряются канальные белки родопсины - светочувствительные рецепторы, реагирующие на возбуждение светом. Свет поступает в мозг экспериментального животного посредством оптоволокна, в мембране нейрона открывается ионный канал, и возникает электрический импульс. Таким образом нейробиолог получает возможность активировать в мозге строго определенные нейроны и наблюдать, как меняется поведение животного. Как сказано в пресс-релизе Нобелевского комитета, все началось с любопытства Петера Хегеманна. Его интересовало, как одноклеточная водоросль Chlamydomonas (хламидомонада) способна плыть в сторону источника света. В начале 2000-х годов он и Георг Нагель открыли ионный канал родопсин, расположенный на поверхности ее клетки. При воздействии синего света канал открывается и под воздействием потока ионов создается электрический импульс. Ученые обнаружили, что в какую бы клетку ни вводили этот белок, она приобретала светочувствительность. Карл Дайссерот ввёл ген родопсина в нервные клетки крыс. Воздействуя на клетки синим светом, он смог вызвать нервный импульс. О своем прорывном открытии он сообщил в 2005 году. Два года спустя ему удалось заставить этот светоуправляемый переключатель нервных клеток работать в мозге живых мышей. Ожидается, что метод оптогенетики станет востребован не только в нейробиологии, но и в медицине, специалисты работают над ее использованием для восстановления зрения и лечения неврологических заболеваний. Ну, и стоит заметить, что когда-то давно, в 2017 году, МФТИ участвовал в расшифровке первой структуры канального родопсина 2, того самого, который и использовался в ключевых работах нобелевских лауреатов.

Кошке подбросили тигрёнка. Она его выкормила, вырастила, научила почти всему, что она знала. Тигрёнок вырос, стал большим тигром и решил приёмную маму съесть. Он её подкараулил, как она его учила, и напал. Кошка же не растерялась и залезла на дерево. Пасынок ходит вокруг дерева, облизывается, а залезть на дерево не может. Кошка сидит себе спокойно, облизывается. Тигр грустно спрашивает: – Мамочка, но почему ты не научила меня лазать по деревьям. Кошка смотрит на него и отвечает: – Знаешь, сынок, надо ведь и себе что-то оставить. В мире ИИ выживут те специалисты, которые могут и "себе что-то оставить", например, умение видеть проблему там, где другие не видят, способность задавать вопросы, которые не приходят в голову модели, интуицию, основанную на опыте, вненаучном знании и прожитом времени, но самое главное – ответственность за решение, которую нельзя делегировать алгоритму. https://t.me/ivoryzoo/7706

Взаимодействия пептидов с белками лежат в основе многих биологических процессов, а дизайн пептидов вызывает всё больший интерес благодаря их терапевтическому потенциалу. Это привело к появлению различных структурных баз данных, одной из которых является PepBDB, в которой на настоящий момент содержится около 13 489 структур. Группа испанских учёных задалась вопросом, можно ли на этой базе учить модели или извлекать принципы связывания? Оказалось, что нельзя, потому что что в этой базе свалено в кучу совершенно разные вещи: настоящие пептиды, которые в свободном состоянии не имеют структуры, а сворачиваются только при связывании с белком; мини-белки, у которых есть своя структура; фрагменты разрезанных белков (например, серпины — белки, которые «разрезаются» и остаются связанными); пептид-пептидные комплексы; пептиды с внутренними дисульфидными связями; структуры с неприродными аминокислотами; многое другое. И если всё это скормить модели машинного обучения, она выучит не принципы связывания пептидов, а артефакты базы. Что же сделали испанцы? Они провели многоступенчатую фильтрацию. Сначала оставили только структуры с небольшим разрешением, убрав 4462 структуры. Затем убрали пептиды с неполными цепями, остатки с отсутствующими атомами, структуры с неприродными аминокислотами и комплексы с нуклеиновыми кислотами. После этого разделили оставшиеся 7216 структур на категории: пептид-пептидные комплексы; мини-белки со своей структурой; пептиды с внутримолекулярными дисульфидными связями; пептиды с межмолекулярными дисульфидами и т.д.. Затем убрали иммуноглобулины, кальмодулин, потому что их слишком много, и они искажают статистику. Посчитали энергию связывания и убрали структуры с экстремальными значениями — это оказались разрезанные фрагменты белков, которые не являются настоящими пептид-белковыми комплексами. В итоге из 13 489 структур осталось 4133. Что же они обнаружили на оставшейся базе данных? Это самая интересная часть. Они проанализировали энергетику связывания: какие остатки пептида вносят наибольший вклад в связывание. Они определили "горячие точки" как остатки, замена которых на аланин даёт значительное ухудшение в связывании. И обнаружили, что ароматические и объёмные гидрофобные остатки (Trp, Phe, Tyr, Leu, Ile, Met) часто встречаются в "горячих точках" (какая неожиданность, да), полярные и малые остатки (Ser, Thr) встречаются крайне редко, а заряженные остатки (His, Lys, Asp, Glu) занимают промежуточную позицию, кроме аргинина. Т.е., связывание пептида определяется небольшим числом ключевых остатков — «якорей» (гидрофобных и ароматичных аминокислотных остатков). Расположение горячих точек зависит от длины. В коротких пептидах (5–7 остатков) горячие точки расположены в центре. В длинных пептидах горячие точки расположены по всей длине пептида, с несколькими пиками. Первый участок от N-конца лежит на расстоянии 3–4 остатка, на таком же расстоянии от C-конца лежит другой участок. Расстояние между участками составляет два остатка. Это не случайность. Вторичная структура также определяет тип стабилизации. Короткие пептиды почти не агрегируют. Длинные более склонны к образованию комплексов, и это нужно учитывать при разработке. Сама работа – пример того, как надо делать: учить модель извлекать физические принципы, а не просто «паттерны». Кроме того, работа показывает, что существующие базы данных по пептидам и белкам пока не могут быть использованы для машинного обучения без предварительного отсева лишних данных. Плохие данные порождают плохие модели.

Вот так неожиданность. FDA включает старение в свою регуляторную повестку? На конференции ARDD 2026 представители ведомства объяснили, как в будущем может выглядеть путь лекарства, которое воздействует не на конкретную болезнь, а на сами биологические механизмы старения. FDA не может просто одобрить препарат со словами "люди будут стареть медленнее". Для регулятора нужен измеримый клинический результат. Один из возможных вариантов заключается в том, чтобы сначала доказать снижение конкретных возрастных заболеваний или смертности, а затем связать эти результаты с более общими показателями старения. В экспериментальных моделях вмешательство в отдельные механизмы старения уже позволяло увеличивать продолжительность жизни примерно на 30%, однако переносить такие результаты напрямую на людей пока нельзя. Идея регулятора заключается в поиске своего рода общего "G-фактора старения" по аналогии с g-фактором Спирмена в психологии. Если старение повышает риск сразу множества заболеваний, можно попытаться создать единый показатель, который отражал бы совокупное ухудшение организма. Для этого особенно важны долгосрочные исследования, где состояние людей отслеживается годами. Здесь возникает важное различие между биомаркером и настоящей терапевтической конечной точкой. Например, показатель может хорошо предсказывать, что человек заболеет через несколько лет. Но этого недостаточно. Нужно доказать, что если препарат изменяет этот показатель, то вслед за этим действительно снижается риск болезни или смерти. Только после такой проверки биомаркер может стать суррогатной конечной точкой, которую регулятор сможет использовать вместо многолетнего ожидания реального клинического результата. Отдельная проблема заключается в том, что некоторые уже существующие препараты могут создавать ложное впечатление "омоложения". Например, GLP-1-агонисты и ингибиторы SGLT2 уже снижают риск серьёзных сердечно-сосудистых событий. Если провести с ними исследование долголетия и обнаружить, что пациенты живут дольше, это ещё не докажет воздействие на сам процесс старения. Возможно, люди просто меньше умирают от тех заболеваний, на которые препараты и были рассчитаны. Самое существенное событие заключается в другом: FDA заявило, что готовит новый документ по приоритетным направлениям регуляторной науки, и старение и долголетие будут включены в него. Это пока не означает появления официального статуса "старение как болезнь" и не гарантирует одобрения будущих геропротекторов. Но это означает, что американский регулятор уже рассматривает старение как отдельную научно-регуляторную проблему, для которой необходимо разработать собственные методы оценки эффективности

Вот так неожиданность. FDA включает старение в свою регуляторную повестку? На конференции ARDD 2026 представители ведомства объяснили, как в будущем может выглядеть путь лекарства, которое воздействует не на конкретную болезнь, а на сами биологические механизмы старения. FDA не может просто одобрить препарат со словами "люди будут стареть медленнее". Для регулятора нужен измеримый клинический результат. Один из возможных вариантов заключается в том, чтобы сначала доказать снижение конкретных возрастных заболеваний или смертности, а затем связать эти результаты с более общими показателями старения. В экспериментальных моделях вмешательство в отдельные механизмы старения уже позволяло увеличивать продолжительность жизни примерно на 30%, однако переносить такие результаты напрямую на людей пока нельзя. Идея регулятора заключается в поиске своего рода общего "G-фактора старения" по аналогии с g-фактором Спирмена в психологии. Если старение повышает риск сразу множества заболеваний, можно попытаться создать единый показатель, который отражал бы совокупное ухудшение организма. Для этого особенно важны долгосрочные исследования, где состояние людей отслеживается годами. Здесь возникает важное различие между биомаркером и настоящей терапевтической конечной точкой. Например, показатель может хорошо предсказывать, что человек заболеет через несколько лет. Но этого недостаточно. Нужно доказать, что если препарат изменяет этот показатель, то вслед за этим действительно снижается риск болезни или смерти. Только после такой проверки биомаркер может стать суррогатной конечной точкой, которую регулятор сможет использовать вместо многолетнего ожидания реального клинического результата. Отдельная проблема заключается в том, что некоторые уже существующие препараты могут создавать ложное впечатление "омоложения". Например, GLP-1-агонисты и ингибиторы SGLT2 уже снижают риск серьёзных сердечно-сосудистых событий. Если провести с ними исследование долголетия и обнаружить, что пациенты живут дольше, это ещё не докажет воздействие на сам процесс старения. Возможно, люди просто меньше умирают от тех заболеваний, на которые препараты и были рассчитаны. Самое существенное событие заключается в другом: FDA заявило, что готовит новый документ по приоритетным направлениям регуляторной науки, и старение и долголетие будут включены в него. Это пока не означает появления официального статуса "старение как болезнь" и не гарантирует одобрения будущих геропротекторов. Но это означает, что американский регулятор уже рассматривает старение как отдельную научно-регуляторную проблему, для которой необходимо разработать собственные методы оценки эффективности

#обозревая_происходящее Заходит прапор в штаб, видит - стоит подполковник и пальцем по аквариуму водит. -Тащ п-полковник, разрешите... а что Вы делаете? -А вот видишь, я пальцем вожу, а рыба за ним плавает? Высший разум подчиняет низший, если уметь. Вот попробуй-ка. -Есть! Возвращается подпол через 10 минут и видит, как прапор сидит перед аквариумом, шевелит руками, вытаращил глаза и рот раскрывает. Вот кратко что мы думаем по поводу вопроса "можно ли использовать ИИ при подготовке статей в целом и рецензий на оные в частности". Из специалистов (и в науке в том числе) выживут те, кто может не просто юзать ИИшечку, а относиться к ней критически и тем более видеть, где она косячит. А остальные будут сидеть перед GPT-аквариумом, таращить глаза и открывать рот. Такова их карма *не дискредитация армии. Подполковник-то все-таки оказался умный

Вынесено из комментариев:

1. Эту кантовскую дихотомию ноуменов и феноменов разбил Гегель, когда сказал, что если б дело обстояло так, то Кант не смог бы вообще говорить о ноуменах. Сущность является, хоть считать еë не всегда удаëтся за счëт нехватки средств. Если бы на принципиальном уровне не было соответствия между сущностью и явлением, то есть ноуменом и феноменом, то мы никогда не могли бы более-менее адекватно познавать действительность. То есть идеально должно быть положено соответствие сущности и явления, а реально-фактически познание сущности уже более или менее достижимо, здесь уже появляются степени и неравномерность. 2. Но если кантовскую логику применять именно к ИИ, то мне видится это верным, потому что, как ни крути, ИИ воплощает разрозненные функции человеческого мышления, которые даже суммированием ещë не достигнут его, поскольку оно есть некое целое, не сводимое к своим частностям.

До сих пор маркеры старения искали на уровне транскриптома (РНК) или протеома (белков), что всегда требует разрушения клетки. Однако группа массачусетских исследователей (ох, уж эти массачусетцы с фамилиями Шу и Жанг) опубликовала в Nature Aging статью с описанием разработанного ими метода RamanOmics, соединяющего рамановскую микроскопию с секвенированием РНК на одних и тех же срезах ткани мыши. Рамановская микроскопия измеряет, как свет рассеивается на химических связях клетки, не повреждая её. Учёные использовали её для анализа срезов тканей лёгкого и кожи мышей двух и 26 месяцев — барьерных органов, контактирующих со средой. У старых мышей лёгкое включало гены воспаления и восстановления ткани, кожа — гены кератинизации: наборы генов разошлись. Но в обеих тканях усилился один и тот же рамановский пик ю — след особого класса липидов, первый общий признак старения при разной генетической «подписи» органов. Из самых информативных рамановских пиков и генов авторы собрали «штрихкод» и обучили классификатор отличать сенесцентные клетки от обычных точнее, чем любой сигнал по отдельности. Проверка на ране кожи мыши исключила случайность: на третий день после травмы выросла активность p21, а с ней — те же гены кератинизации и тот же липидный пик, что и при старении. Пока метод работает только на мышах, а участок ткани около 1 мм² анализируется около 30 часов. Сенесцентные клетки редки даже в старых тканях — доли процента клеток. Пока это корреляция: причинную роль липидов проверят, отключив ферменты, которые их удлиняют. Сигнал старения виден в рассеянном свете, а не в РНК, ради которой клетку разрушают, — метод можно ускорять и переносить на живую ткань: путь к неразрушающему контролю нагрузки сенесцентными клетками и проверке, снижают ли её сенолитики — препараты для избирательного удаления таких клеток. К вопросу о важности инструментальных методов, о чём писал Алекс Плесса.

До сих пор маркеры старения искали на уровне транскриптома (РНК) или протеома (белков), что всегда требует разрушения клетки. Однако группа массачусетских исследователей (ох, уж эти массачусетцы с фамилиями Шу и Жанг) опубликовала в Nature Aging статью с описанием разработанного ими метода RamanOmics, соединяющего рамановскую микроскопию с секвенированием РНК на одних и тех же срезах ткани мыши. Рамановская микроскопия измеряет, как свет рассеивается на химических связях клетки, не повреждая её. Учёные использовали её для анализа срезов тканей лёгкого и кожи мышей двух и 26 месяцев — барьерных органов, контактирующих со средой. У старых мышей лёгкое включало гены воспаления и восстановления ткани, кожа — гены кератинизации: наборы генов разошлись. Но в обеих тканях усилился один и тот же рамановский пик ю — след особого класса липидов, первый общий признак старения при разной генетической «подписи» органов. Из самых информативных рамановских пиков и генов авторы собрали «штрихкод» и обучили классификатор отличать сенесцентные клетки от обычных точнее, чем любой сигнал по отдельности. Проверка на ране кожи мыши исключила случайность: на третий день после травмы выросла активность p21, а с ней — те же гены кератинизации и тот же липидный пик, что и при старении. Пока метод работает только на мышах, а участок ткани около 1 мм² анализируется около 30 часов. Сенесцентные клетки редки даже в старых тканях — доли процента клеток. Пока это корреляция: причинную роль липидов проверят, отключив ферменты, которые их удлиняют. Сигнал старения виден в рассеянном свете, а не в РНК, ради которой клетку разрушают, — метод можно ускорять и переносить на живую ткань: путь к неразрушающему контролю нагрузки сенесцентными клетками и проверке, снижают ли её сенолитики — препараты для избирательного удаления таких клеток. К вопросу о важности инструментальных методов, о чём писал Алекс Плесса.

Вообще роль ферментов в регуляции старения до сих пор остаётся плохо исследованной темой, хотя именно они находятся в центре молекулярных каскадов, определяющих судьбу клетки. Недавняя работа группы исследователей из Калифорнийского университета в Беркли, опубликованная в журнале Nature Aging, предлагает новый взгляд на связь между старением стволовых клеток и системным воспалением. В своей работе учёные показали, что важную роль в этом процессе играет фермент SIRT3 (митохондриальная деацетилаза) в гемопоэтических стволовых клетках (ГСК). Именно этот фермент подавляет дезадаптивное «обучение» стволовых клеток и предотвращает хроническое воспаление, которое ускоряет старение всего организма. Гемопоэтические стволовые клетки представляют собой предшественники всех клеток крови, включая иммунные. Они расположены в костном мозге и с возрастом теряют свою функциональность: уменьшается их способность к регенерации, нарастает миелоидный сдвиг (перепроизводство провоспалительных клеток). Хроническое воспаление, или инфламэйджинг, является одним из центральных механизмов старения, однако его биологический источник долгое время оставался неясным. Исследователи предположили, что старение ГСК может быть одной из причин, который запускает системное воспаление. В основе работы лежит концепция «обученного иммунитета» (способности врождённых иммунных клеток и их предшественников сохранять эпигенетическую память о перенесённых стимулах (инфекциях, воспалении) и отвечать на последующие вызовы более агрессивно). У молодых организмов это защитный механизм, но с возрастом, когда ГСК накапливают повреждения, обученный иммунитет становится дезадаптивным: вместо защиты он запускает хроническое воспаление и повреждает отдалённые ткани. Уровень фермента SIRT3 высок в ГСК, но падает с возрастом. Исследователи создали мышей с переэкспрессией SIRT3 в кроветворной системе (Mx1-T3) и сравнили их с контрольными животными. Оказалось, что у мышей с повышенным SIRT3 после стимуляции β-глюканом (индуктором обученного иммунитета) снижалась пролиферация ГСК, уменьшался миелоидный сдвиг и снижалась продукция провоспалительных цитокинов (TNF, IL-6) после последующей стимуляции липополисахаридом (LPS). Более того, у этих мышей сохранялась мышечная функция, что указывает на системный защитный эффект. Дополнительный эксперимент был проведён на старых мышах (24 месяца). Пересадка ГСК с переэкспрессией SIRT3 старым реципиентам улучшала их выносливость (тест на беговой дорожке), когнитивные функции, двигательную активность, метаболизм глюкозы и снижала размер альвеол в лёгких. В тканях снижались маркеры клеточного старения (p16, SA-β-gal). Эффект опосредовался миелоидными клетками: при пересадке миелоидных клеток от мышей с SIRT3 молодым мышам функции тканей улучшались, тогда как пересадка Т-клеток такого эффекта не давала. Авторы подчёркивают: старение ГСК не проблема кроветворной системы, а системный драйвер старения. Дезадаптивный обученный иммунитет ведёт к производству провоспалительных миелоидных клеток, которые циркулируют в крови и вызывают функциональное угасание отдалённых тканей. Активация SIRT3 в ГСК (например, через предшественники NAD⁺) может стать стратегией для подавления инфламэйджинга и улучшения здоровья в старости. Интересно, что фермент mitoLpIA ускоряет митохондриальный метаболизм и снижает ROS, а  SIRT3 делает то же самое, но через деацетилирование. Оба подхода нацелены на митохондрии, но разными способами: mitoLpIA «добавляет» липоевую кислоту, SIRT3 «убирает» ацетильные группы. Было бы интересно посмотреть на их комбинацию.