Perpetual Prompt ♾️

A civilization that refuses to accept death as normal. В полном смысле — нет, такой цивилизации пока нет. Есть только зачатки такой цивилизации: биомедицина долголетия, геронтология, anti-aging biotech, трансгуманизм, крионика, проекты вроде Blueprint / Don’t Die, часть AI-longevity среды. Но это пока не цивилизация, а скорее островки будущей культуры внутри цивилизации, которая всё еще в целом считает смерть естественной нормой. Сейчас смерть встроена почти во всё: религии — объясняют смерть; философии — учат примиряться со смертью; государства — строят пенсионные и наследственные системы вокруг смерти; культура — считает конечность жизни источником смысла; медицина — в основном лечит болезни, но не воспринимает само старение как главный устранимый процесс. Но важный сдвиг уже произошёл: медицина постепенно перестала считать многие виды смерти “нормальными”. Раньше нормально было умереть от инфекции, родов, туберкулёза, аппендицита, детских болезней. Сейчас это уже воспринимается как медицинская, организационная или технологическая неудача. Следующий радикальный шаг: перестать считать нормой не только отдельные болезни, а старение как универсальный механизм распада организма. Такая цивилизация выглядела бы иначе. Она бы относилась к смерти не как к “естественному финалу”, а как к главной нерешённой инженерно-биологической проблеме. Примерно как мы относимся к эпидемиям, голоду, авариям, насилию: это бывает, но это не должно быть нормой. Поэтому фраза сильная именно как лозунг будущего: Цивилизация, которая не считает смерть нормой. Это не описание уже существующего мира. Это название для проекта, к которому часть человечества только начинает двигаться.

Ну все, теперь вообще 24/7 придется работать :) crazy Codexer’ам) Связали мобильное приложение с Кодексом на компе)

Сделали подборку самых популярных роликов Veritasium в нашей озвучке. Если вы их не видели — го смотреть, не зря они в топе на нашем канале. 📱Зачем в водохранилище 96 000 000 шариков? [Veritasium] 📱Как из хаоса рождается порядок? [Veritasium] 📱Аэрогель: выйти сухим из воды [Veritasium] 📱Эффект Джанибекова [Veritasium] 📱Самая простая нерешённая задача — гипотеза Коллатца [Veritasium] 📱Открытие, которое случайно убило миллионы [Veritasium] 📱Пожалуй, главное заблуждение об электричестве [Veritasium] #ПодборочкаОтВерта

Ресерч sales-led ai hypergrowth companies - пример задачи, для которой мне надо много агентов, которые работают много часов. И это нельзя делегировать - я должен видеть промежуточные результаты и направлять ресерч дальше в нужную мне сторону. Весь он был сделан через OpenClaw, которые запускал/продолжал много сессий Claude Code. В процессе существенно доработал мой Claude Code Task скилл для OpenClaw. Примерно половину команд я давал с телефона. Поэтому так удобно что всё управление идёт через телеграм, и я легко перехожу между телефоном и компом.

Формируется новый рынок — «компьютеры под ИИ». Если раньше железо покупали под игры, монтаж или работу, то теперь — под локальные модели. Это усиливает тренд на: персональный ИИ, офлайн-вычисления, контроль над данными и может серьёзно изменить рынок ПК в ближайшие годы. Пользователи всё чаще покупают компьютеры не для классических задач, а для запуска локальных моделей прямо на устройстве. Речь про офлайн-ИИ: без облака, подписок и ограничений. Это меняет саму причину покупки компьютера. https://techcrunch.com/2026/04/30/apple-was-surprised-by-ai-driven-demand-for-macs/

ИИ и наука Вспоминали на днях, как год назад к нам приезжал математик Теренс Тао, а не так давно у него была интересная беседа с Дваркешем Пателем. Теренс считает, что мир науки и математики сегодня стоит на пороге таких перемен, которые случаются раз в несколько столетий. Чтобы понять, что нас ждет, нужно взглянуть на то, как меняются сами правила игры в человеческом познании. Что говорил Тао? 👉 https://fastsalttimes.com/tao-ai-and-science/

Самая умная девочка на свете записала ролик «Зачем нужен я?» Мне понравился её сильный тезис о том, что интерес к истории как бы удлиняет нашу жизнь: узнавая, мы проживаем и чужие жизни. Но есть пара идей, с которыми я, с одной стороны, не согласен, а с другой — мне бы хотелось пробурить тему смысла жизни поглубже. Она говорит: «…Болезненное цепляние за смыслы не сделает нашу жизнь качественнее…» «…Не стоит также бояться смерти, ведь, переживая о ней, мы растрачиваем нашу жизнь зря…» Что я тут думаю. Жизнь в любом случае будет растрачена зря. Представьте: вы Эйнштейн или Шекспир. Сделали невероятное. И люди вас помнят. Во-первых, это до поры до времени. А во-вторых — и что с того? Всё равно умерли напрасно. Никакой результат не перевешивает смерть. Хочу обратить внимание: именно умерли напрасно. Смерть обнулила достижения. А как же дети? Они тоже умрут. А их дети? Тоже умрут. И что там от вас останется через сто поколений? А тем более в наше время. Что бы мы ни сделали, другие люди сделают лучше. Зачем, спрашивается, старались? Чтобы при жизни добиться своего. Но после смерти для вас исчезает всё, включая достижения и смыслы. На самом деле люди мало боятся смерти. Скорее люди боятся страха смерти. Отсюда и все заявления, что смерть — не такая уж проблема. А если вдруг я не Эйнштейн и не Шекспир, тогда вообще — пыль на дороге истории. Жил, а через сто лет как будто и не было. У меня есть ответ на вопрос философа. Я нужен для всего. Человек — реально целый мир, и его утрата невосполнима. Совет «не бойтесь смерти» — совет в пользу смерти. Бойтесь. Ничего хорошего в ней нет. А что делать, если все усилия по достижению бессмертия окажутся тщетны? Послать информацию о себе в будущее. Чёрт знает, какие там будут AI с нанороботами. Глядишь — восстановят. Пусть будет всё бессмертно в большей степени (напишу отдельный текст как это) Интерес к истории, возможно, и забирает интерес к будущему. Как нам повлиять на него, не потеряв себя и смыслы?

Перевод поста - https://x.com/nikomccarty/status/2053222255879139596?s=46&t=pviSEKDeFteSjEbvfCTInw ⸻ Почему для биологии нет своего 3Blue1Brown? Для контекста: 3Blue1Brown — это YouTube-канал, основанный Грантом Сандерсоном, который выпускает видео о математике. Сандерсон создал «движок для анимации» под названием manim, чтобы делать эти ролики; это Python-библиотека, которая с помощью кода рендерит плавные анимации. Так почему же никто не делает для биологии такие же визуально насыщенные объясняющие видео, как 3Blue1Brown делает для математики, где каждое видео объясняет концепт через последовательную, узнаваемую визуальную эстетику? Мне кажется, есть как минимум три возможных объяснения. 1. Биологии нужна более широкая визуальная палитра, чем математике. В математике множество разных идей можно объяснять с помощью относительно небольшого набора символов: графиков, уравнений, геометрических форм. А биология, возможно, требует куда более разнообразного визуального языка. Например, показать, как белок кинезин «шагает» по микротрубочке, — это совершенно иной набор элементов по сравнению, скажем, с эволюцией вида. Возможно, именно это усложняет создание визуального языка для биологии. Но я не уверен, что этот аргумент выдерживает проверку. Математика, вероятно, не менее широка, чем биология. 3Blue1Brown делал видео о чём угодно — от теоремы Байеса до кривой Гильберта и принципов работы биткоина, — и всё это сохраняло единую визуальную эстетику. 2. У биологии нет столь богатой истории визуальных идей, поэтому, возможно, сложнее договориться об эстетике. Графики и геометрические формы существуют уже много веков, и математики сознательно опираются на эти исторические нормы и конвенции. Линейный график остаётся линейным графиком, как бы его ни стилизовали. В биологии же, возможно, нет такого «закреплённого» визуального языка, поэтому каждый новый образ требует больше творческой работы. Возможно, в этой мысли есть смысл. Например, хромосому все изображают по-разному: кто-то показывает все 23 пары сразу, кто-то приближает отдельный локус, кто-то сводит всю хромосому к нескольким буквам. Биология работает сразу на множестве масштабов — от молекул до экосистем, — и сам выбор масштаба, на котором нужно объяснять идею, уже становится частью творческого процесса. При этом нет унаследованной конвенции, которая подсказывала бы, какой именно масштаб выбрать. 3. Возможно, визуалы для биологии просто слишком долго делать, или технический порог слишком высок. Если вы хотите показать, например, как фермент работает на молекулярном уровне, вам нужно разбираться в PyMOL, Blender и других инструментах. Скорость итераций низкая, а навыки, нужные для создания одного типа визуализации — скажем, связывания молекул, — не обязательно помогут при объяснении идей более высокого порядка, например эволюции. Но этот узкий bottleneck сейчас разрушается благодаря AI-инструментам. Claude, например, уже может напрямую работать в Blender и продуктах Adobe, так что скорость итераций станет намного выше. Возможно, мы увидим появление автора в духе 3Blue1Brown, но для биологии. Я не уверен. Я надеюсь написать об этих идеях, поэтому, если у вас есть обратная связь — или если вы полностью отвергаете мои тезисы, — пожалуйста, дайте знать. Мне было бы очень интересно услышать ваше мнение. Иллюстрация Дэвида Гудселла, чья визуальная эстетика оказалась чрезвычайно влиятельной и во многом изменила то, как люди представляют себе молекулярную биологию.

Биология поведения человека — это, конечно, хорошо. Но после двух часовых лекций надо бы и отдохнуть. Сегодня смотрим новую озвучку Veritasium про копенгагенскую интерпретацию квантовой механики, локальную теорию скрытых параметров, там Эйнштейн, Бор, Шрёдингер и Джон Белл — в общем, всё как мы любим. 📱https://youtu.be/LH2EQK3BanQ #Veritasium@vertdider #физика@vertdider

​Nature Aging описал петлю, где стареющая тканевая «сетка» помогает сенесцентным клеткам появляться, выживать и снова менять ткань вокруг себя 4 мая журнал опубликовал комментарий о внеклеточном матриксе — белково-сахарной опоре между клетками, которая держит форму ткани и передаёт клеткам механические сигналы. Авторы связывают возрастные изменения этой опоры с накоплением сенесцентных клеток. Сенесцентные клетки уже вышли из нормального цикла деления, но остаются живыми и выделяют воспалительные и ремоделирующие молекулы. Обычный разговор о сенесцентных клетках часто звучит так: в ткани накопились вредные клетки, их нужно убить сенолитиком или приглушить сеноморфиком. Сенолитик уничтожает такие клетки, а сеноморфик пытается снизить вред от их выделений. Эта трудность уже появлялась с другой стороны: часть полиплоидных сенесцентных клеток может переживать классические D+Q-сенолитики, а Senotherapeutics Biomarker Consortium собирает общие тесты, потому что у поля до сих пор нет единого способа измерить сенесценцию у человека. Команда из Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud добавляет к этой картине среду вокруг клетки: старая ткань может помогать клетке войти в сенесценцию и удерживать её в этом состоянии. Внеклеточный матрикс, или ECM, состоит из коллагена, эластина, гиалуронана и других молекул между клетками. Он работает как физическая опора, а клетка «щупает» его через интегрины — белки на поверхности клетки, которые связывают внешнюю среду с внутренним цитоскелетом. Когда матрикс меняет плотность, жёсткость и состав, клетка получает другой набор механических сигналов. Этот процесс называют механосенсингом. Авторы предлагают такую цепочку. С возрастом матрикс становится более жёстким, фиброзным и плохо организованным. Клетки считывают эту среду через интегрины и механосигнальные пути. Такая среда смещает часть клеток к сенесценции и поддерживает выживание уже сенесцентных клеток: у них активнее работают пути прикрепления к матриксу, эндоплазматический ретикулум и секреторная программа SASP — смесь воспалительных факторов, ферментов и сигналов для соседних клеток. Дальше петля замыкается. Сенесцентные клетки сами перестраивают матрикс: выделяют молекулы, которые меняют состав и жёсткость ткани. Вокруг них формируется более фиброзная ниша. Эта ниша снова давит на клетки через механические сигналы и поддерживает новые сенесцентные состояния. Комментарий остаётся концептуальной статьёй: авторы собирают уже накопленные данные о сенесценции, фиброзе, механобиологии и тканевой среде. Они описывают конкретный механизм, где препарату приходится решать две задачи сразу: воздействовать на сенесцентную клетку и на старую тканевую среду, которая возвращает клетки к патологическому состоянию. Если сенесцентная клетка стареет внутри старой ниши, то омоложение может потребовать работы с обеими сторонами: клеткой и матриксом, который держит её в патологическом состоянии.

Текст про необходимость посещения курсов первой медицинской помощи набрал 400 комментариев в фб и тг. 80% из них о том, что умение делать искусственное дыхание, пользоваться дефибриллятором, накладывать турникет – это паранойя. Пусть всё сделают врачи. Продолжительность жизни в РФ у мужиков 66 лет. Пенсионный возраст сейчас 64, в 28 году будет 65. Половина не доживает. В Израиле, о котором я иногда пишу, средний мужик живёт 82 года. На 16 лет дольше. И это в тяжелом климате, с высоким риском сердечных припадков на жаре. Происходит это, в том числе, по следующим причинам: - Дефибрилляторы есть в торговых центрах, на вокзалах, в аэропортах, спортивных залах, учебных заведениях, на набережных, в некоторых жилых новостройках. Это автоматические дефибрилляторы (AED). Они разработаны так, чтобы ими мог воспользоваться любой человек без медицинского образования. - Сотрудники в общественных местах проходят обязательные курсы первой помощи. Упал без сознания в метро или в ТЦ – Вокруг минимум несколько человек, которые раз в год проходят курсы. С наборами первой помощи. - В армии курсы первой помощи – обязательно. Солдат инструктирует национальная спасательная служба. Это серьёзная программа, она повторяется раз за разом. - Среднее время приезда скорой 8 минут. Против вечности по пробкам в Москве. В Израиле тебя откачают в любом общественном месте, хоть на пляже. Что особенно важно для стариков. В РФ вокруг будет толпа ахающих бакланов, в ожидании, пока приедет скорая и отвезет тебя в больницу или в морг. Ключевое тут - отношение в обществе. Израиль: халявные курсы первой помощи – класс, идём всем офисом. РФ – почитайте комментарии. Курсы - паранойя. Сколько Бог отмерил – тогда и подыхай, незачем за жизнь цепляться.

Химерные антигенные рецепторы (CAR) — тема настолько хайповая, что как-то даже неловко рассказывать, что это такое и как оно работает. И все же, на всякий случай напомню. CAR — это искусственные белковые молекулы, которые по воле ученых торчат на поверхности иммунных клеток (в классическом варианте Т-клеток) и распознают опухолевый антиген интереса. Узнавая его, CAR активирует несущую его Т-клетку и запускает иммунный ответ. Так работает терапия CAR-T, которую первоначально применяли только для терапии онкогематологических заболеваний (причем в высшей степени успешно), а сейчас пытаются приспособить для других нужд, прежде всего сОлидных опухолей, с которыми возникла масса проблем. Кроме того, сами CAR пробуют экспрессировать в других видах иммунных клеток — NK-клетках, NKT-клетках, MAIT-клетках и многих других. Экспрессия CAR в регуляторных Т-клетках, которые сдерживают иммунный ответ, все чаще рассматривается как новый подход к лечению аутоиммунных заболеваний. Так вот, это я все к чему. Относительно недавно в Science вышла работа, авторы которой экспрессировали CAR в.... астроцитах! Точнее, выглядит это все так. В астроцитах экспрессируют фрагменты антител к Aβ-амилоиду, причем эти фрагменты сшиты с внутриклеточными доменами рецепторов фагоцитоза. Полученные CAR-A-клетки как in vitro, так и in vivo показали, что могут поглощать Aβ-амилоид. Авторы делают смелый вывод, что CAR-A, возможно, найдут свое место в терапии болезни Альцгеймера.

Первая биологическая автономная лаборатория, построенная в PNN Lab в рамках миссии Genesis. Людей там почти не будет: эксперименты 24/7 начнут проводить роботы под надзором ИИ. — Детище компании Ginkgo Bioworks, о которой мы недавно упоминали. #ai | #tech

«Я хочу отойти от берега в неизведанные воды, запустить новую фазу эволюции, когда один биологический вид сможет, сидя за компьютером, создавать другие виды» 29 апреля в возрасте 79 лет умер Крейг Вентер, генетик, сыгравший одну из главных ролей в гонке по прочтению генома человека (и ставший первым человеком с прочитанным геномом), миллионер-прогрессор, по легендам, совершающий прорывные эксперименты в лаборатории на собственной яхте, создатель первых искусственных живых существ. В 1990-х он разработал революционный «метод дробовика» для секвенирования генома, когда читаются короткие случайные участки ДНК, а затем программа собирает из них всю последовательность генома. В 1998 году Вентер предложил применить этот метод к геному человека. Международная программа «Геном человека» уже несколько лет занималась секвенированием трех миллиардов нуклеотидов, из которых состоит наше ДНК, - но дело шло медленно и стоило очень дорого. В итоге «Геном человека» объединили с проектом Вентера, в 2000 году был выпущен черновик структуры генома, а полный геном — в 2003 году (на самом деле, некоторые участки не дочитали до сих пор). Это был геном не конкретного человека – каждая группа исследователей, участвовавшая в проекте, работала над своим участком хромосомы, добытой из собственных источников. Первым человеком с прочитанным геномом должен был стать Джеймс Уотсон, - но индивидуалист Вентер опередил международное научное сообщество и выпустил карту своего генома в 2007 году, еще до публикации о геноме Уотсона. Следующим его проектом стала искусственная жизнь. Вентер создал первую в мире способную к размножению бактерию, ДНК которой было синтезировано машиной. Команда Вентера работала с микоплазмой – микробом с очень маленьким геномом. В первой серии экспериментов геном микоплазмы синтезировали искусственно и помещали в клетку микоплазмы с удаленной ДНК. Клетка стала жить обычной жизнью, - пока ничего удивительного. Дальше геном микоплазмы вставили в клетку микроба другого вида, из которой удалили гены. И снова получилась та же самая микоплазма, - так Вентер доказал экспериментально, что видовые свойства организма задают гены, ничего другого не нужно. А получившаяся микоплазма удостоилась звания первого организма, синтезированного в лаборатории - SYN 1.0. Затем исследователи Института Вентера стали удалять у микоплазмы один ген за другим, изучая, без каких генов она сможет функционировать. После долгих лет экспериментов они создали SYN 2.0, а вслед за ним SYN 3.0, - нового микроба с минимальным геномом (он на одном из снимков). Искусственный микроб содержал всего 473 гена, при этом отлично размножался и функционировал. Без любого из этих генов бактерия погибала, - хотя назначение трети из них ученым не известно. Создать – еще не значит понять. Зачем все это? Чтобы эта бактерия с минимальным геномом стала своего рода болванкой, основой для создания новых бактерий с нужными свойствами (допустим, производящих нефть), – надо будет лишь добавить к минимальному геному те или иные гены. Мы конструируем в компьютере нужный геном, - ИИ поможет, – потом внедряем в донорские клетки и получаем популяцию нужных бактерий, производящих персонализированные лекарства, полимеры, еду и т.п. Вентер оставил нас на пороге эры синтетической биологии. Вот как ее будущее описывал другой легендарный персонаж, физик Фримен Дайсон: «Появятся наборы “сделай сам” для садоводов, с помощью которых они будут выводить новые сорта орхидей и роз посредством генной инженерии. У тех, кто разводит собак и кошек, будут свои наборы. Генная инженерия, когда она попадет в руки детям и домохозяйкам, даст колоссальный всплеск разнообразия новых живых организмов». А еще на своей яхте Вентер ходил в кругосветки, собирая микроорганизмы. Секвенирование их ДНК выявило миллионы новых генов. «Более 95% всех генов, обнаруженных наукой, нашли мы, у палубы моей яхты», - говорил в 2010-х Вентер. Было у него и множество других невероятных идей и проектов, - интереснейшую жизнь прожил!

С науки тяжело слезть — это один из самых сильных наркотиков. Всплеск дофамина от каждого открытия, пусть даже и маленького, сложно перебить. Наверное поэтому Homo Sapiens вытеснил все другие виды людей в свое время. Без тяги к познанию и зашитому в геноме вознаграждению за эврику нам вряд ли бы удалось заселить всю планету. Не могу как обычно делиться деталями, потому что коммерческая тайна и все дела. Но вкратце — в науке, особенно в такой недоразвитой как биология, легко делать открытия. Сама фрактальная структура знания подразумевает, что сложность бесконечна — и можно потратить любое количество времени и ресурсов изучая самую мельчайшую деталь. Так и получилось — год ломали голову как же нам продвинуться дальше, провели сотни экспериментов, оптимизируя попутно всевозможные части процесса. И вот в обычный четверг обычной рабочей недели в обед — бамс и заработало. Почему? Serendipity — иначе никак не объяснить. В русском нет такого слова, но есть такой вот перевод в словаре — «счастливая способность делать неожиданные открытия». Очень важно подвергать сомнению все в науке. Любая мелкая деталь, которая кажется самой собой разумеющейся — может вставить вам такую палку в колеса, от которой не только вы, но и вся область не сможет оправиться десятилетиями из-за ловушки локальной выгоды. Понадобились вот эти сотни экспериментов и год, чтобы вернуться почти к самому началу — можно сказать к истокам — и найти глупую ошибку в плазмиде (кусочке ДНК для производства какого-нибудь белка), которую все цитируют и используют уже десятилетиями. Боюсь представить какой пласт знания оказался «заражен» и искажен этой «ошибкой». Сложно винить тех, кто в 1970-ых мыкался и тыкался, разрабатывая её вслепую, а дальше все пошло поехало и через цепочку цитирований, заимствований и копирований, она добралась до 2026 года. Конечно же золотое правило биологии «работает — не трогай» не позволило никому отловить баг раньше. Так и живем!

Это очень красивый и символический эпизод: John White, один из людей, стоявших у истоков современной коннектомики, пожертвовал свою долю Wiley Prize 2026 фонду OpenWorm. Суть поста такая: в 1986 году John White с коллегами опубликовал знаменитую работу “The Structure of the Nervous System of the Nematode Caenorhabditis elegans”, которую часто называют “The Mind of a Worm”. Это была первая полная карта нервной системы животного: 302 нейрона и тысячи синаптических связей, восстановленные вручную по электронно-микроскопическим срезам. OpenWorm прямо пишет, что именно эта работа стала фундаментом их проекта. Что произошло сейчас: White получил долю 24-й Wiley Prize in Biomedical Sciences 2026 и передал её OpenWorm Foundation. По словам OpenWorm, это крупнейшее разовое пожертвование в истории проекта. Премия 2026 года присуждена John White, Gerald Rubin, Mala Murthy и Sebastian Seung за реконструкцию и интерпретацию коннектомов — анатомических схем связей нейронов и синапсов. Почему это важно: OpenWorm — это открытый научный проект, который пытается создать цифровую модель C. elegans, то есть не просто «нарисовать червя», а построить вычислительную систему, где поведение возникает из нервной системы, мышц, тела и среды. В статье о проекте OpenWorm формулируется как попытка понять, как поведение C. elegans возникает из физиологических процессов; там же описаны биофизические нейронные симуляции и моделирование мягкого тела/среды. Деньги пойдут не «на абстрактное развитие», а на две довольно конкретные вещи: обновление Worm Browser с новыми коннектомными датасетами — L1 larval, L4, male и dauer — и студенческие travel awards для тех, кто представляет работы, связанные с OpenWorm, на конференциях. Самый интересный кусок — не деньги, а жест доверия. White как бы говорит: старая мечта «собрать животное снизу вверх» уже не выглядит такой безумной, потому что теперь есть не только старый анатомический коннектом, но и новые слои данных: активность нейронов, экспрессия генов, новые карты связей, функциональные и внесинаптические данные. OpenWorm сейчас отдельно развивает ConnectomeToolbox — ресурс/инструмент для структурированных датасетов по анатомическим, функциональным и внесинаптическим коннектомам C. elegans

Pantheon Лучший sci-fi который я, посмотрел за последние годы Про мир где сознание людей стало можно загружать в виртуальное пространство: uploaded intelligence - UI. Всё начинается с истории девочки-подростка, чей папа заболел и стал одним из первых UI. А дальше сценарий развивается так, что каждые пару серий ставки растут так, что весь предыдущий сюжет кажется мелочью по сравнению с тем что происходит сейчас. И так 10 раз. А финал вообще взрывает мозг. Highly recommend 💯

Biohub, научная организация Марка Цукерберга и Присциллы Чан, запускает Virtual Biology Initiative и вкладывает $500 млн на 5 лет. Из них $400 млн пойдут на внутреннюю работу Biohub, а $100 млн — на внешние гранты/партнерства, чтобы подтолкнуть глобальную генерацию данных. Главная цель — создать открытую data foundation для моделей, которые смогут предсказывать поведение клетки: что произойдет при мутации, воспалении, лекарстве, изменении среды, иммунной атаке и т.д. Biohub обещает делать создаваемые данные open and freely available для научного сообщества. Кто участвует Партнеры серьезные: NVIDIA, Allen Institute, Arc Institute, Broad Institute, Wellcome Sanger Institute, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas и Renaissance Philanthropy. NVIDIA здесь не просто “дала видеокарты”: речь о масштабировании обработки биологических данных, инфраструктуре, software stack и поддержке моделей/датасетов. Контекст важный: еще в ноябре 2025 CZI/Biohub объявили разворот почти всей научной стратегии в сторону AI + biology. Команда EvolutionaryScale вошла в Biohub, а Alex Rives стал Head of Science. Они также заявляли о расширении compute capacity до 10 000 GPU к 2028 году. Почему это интересно Это ближе не к обычному “AI drug discovery стартапу”, а к попытке построить инфраструктуру новой биологии. То есть: не просто искать молекулы-кандидаты; не просто анализировать статьи; не просто предсказывать белки; а строить большие мультимодальные модели клетки: геномика, транскриптомика, протеомика, пространственные данные, live imaging, perturbation experiments, ткани, иммунные реакции. В Cell уже была программная статья про AI Virtual Cell: идея в том, что модели должны представлять молекулы, клетки и ткани в разных состояниях и позволять проводить in silico эксперименты — то есть сначала проверять гипотезы цифрово, а потом идти в лабораторию. Где главный bottleneck Самое честное место в этой истории: не хватает данных. Biohub прямо говорит, что для предсказательной модели клетки нужны “orders of magnitude more data”. Axios приводит слова Rives: текущие наборы данных часто порядка миллиарда клеток, а Biohub хочет выйти как минимум на порядок выше; при этом они сами признают, что неизвестно, какая “slope of the scaling law” у клеточной биологии — то есть сколько данных нужно, чтобы модель реально стала полезной. И это очень важный момент. В LLM масштабирование текста уже доказало себя. В белках — частично тоже: EvolutionaryScale/ESM3 показали, что большая модель может работать сразу с последовательностью, структурой и функцией белков и даже генерировать новые белки вроде esmGFP. Но клетка сложнее белка: она живая, контекстная, динамическая, многомасштабная, реагирует на соседей, ткань, механические силы, иммунную среду, метаболизм. Моя оценка Я бы сказал так: это один из самых осмысленных больших ходов в AI-for-science прямо сейчас. Не потому что “Цукерберг вылечит все болезни”, а потому что они бьют в правильное место: данные + инструменты измерения + compute + открытые платформы + модели + wet lab validation. Но лозунг “cure all disease” — это, конечно, верхний PR-слой. Реалистичный ближайший эффект: лучшие модели клеточных состояний, предсказание ответа на perturbations, новые disease maps, иммунные модели, ускорение выбора drug targets, более умный дизайн экспериментов, возможно — более быстрые переходы от гипотезы к терапии. Не “лекарства через 5 лет от всего”, а ускорение биологической науки как производственного процесса. Они пытаются сделать для клетки то, что LLM сделали для текста, а AlphaFold/ESM начали делать для белков — но на уровень выше по сложности.

📹Сапольски про болезнь Альцгеймера и деменцию | Интервью отца и чада #26 [Robert Sapolsky] В очередном «Интервью отца и чада» Роберт Сапольски отвечает на вопросы про болезнь Альцгеймера и деменцию. Он расскажет о том, что на сегодняшний день известно о причинах, механизмах развития и методах лечения болезни. 📱Приятного просмотра: https://youtu.be/pUbM9b_4v3M ➡️Поддержать Vert Dider: Boosty | Patreon | Telegram #Сапольски@vertdider