Трансгуманизм в далеком городе

Через идем обсуждать смелые идеи в Zoom https://us06web.zoom.us/j/87647329442?pwd=5YtZDUJbh62MBH25JIxDwbOmcYaeKx.1

Посмотрите, плиз по закрытой ссылки анимацию с рассказом о проекте, который обсудим на завтрашнем Zoom в 20:00 4 ноября. Идея экстремистская — остановить старение может оказаться проще, чем его замедлить. Но при этом задача всё равно остается нечеловеческой сложности. Это ещё не прям готовый ролик и если есть замечания, вопросы, исправления, то присылайте. Не согласны с подходом — приходите на зум. Согласны с подходом — приходите на зум. Покажите материал вашей LLM-ке, пусть тоже оценит и сделает свои предложения Борьба со старением, это всё-таки прежде всего выбор концепции, как именно мы это делаем https://youtu.be/TEuR6R2XQoc

Обычный взгляд на геро науку: вот здесь мы должны добиться небольшого результата и вот здесь тоже небольшого результата и такими небольшими шагами от рапамицина к семаглутиду мы добъемся сначала совсем небольшого прироста к продлению жизни, потом просто небольшого, потом 10 лет а там глядишь и 130+ А что, если я вам скажу, это тупиковая стратегия? Все эти заплатки — шаги в сторону и они ничего глобально со старением не сделают. Кривая дорожка. Нужно двигаться по прямой. Вот далеко впереди полная остановка старения и у нас должен быть четкий план, как туда добраться. А что если это окажется более реализуемый план, чем решение кучи косвенных задач, которые тащат нас всё время в бок? Такой проект у нас в Open Longevity есть. Давайте его обсудим в среду на Зуме. Мы поделимся большой идей и вместе обсудим, насколько это всё реально. Время уточню, но вечером по мск. Будет показан мультик, зовите всех

Ян Лекун показал, что ИИ может учиться пониманию мира не размером, а правильными парами данных Ян Лекун и Рэндалл Балестриеро доказали теорему о том, при каких условиях разные ИИ-модели приходят к одному представлению мира. Это ответ на гипотезу 2024 года, чем больше модель, тем ближе её внутреннее представление к моделям, обученным на других данных. Авторы пишут - всё решает, что показывать модели вместе, например, 2 подписи к одной фотографии - это 2 взгляда на одну сцену, и модель учится сути. 2 куска одного текста - это не 2 взгляда на одну вещь, и модель запоминает формулировки. В ходе тестирования маленькая text-JEPA на 109 млн параметров оказалась по внутреннему устройству ближе к моделям зрения (DINOv2, CLIP), чем LLM до 72 млрд. Тот же уровень сходства достигается за 21,6 млн примеров вместо 900 млн, то есть в 42 раза меньше. Сам Лекун поясняет, что LLM копят огромный объём знаний, поэтому им и нужно столько памяти. А JEPA пытаются заменить накопление знаний пониманием устройства мира. Надо отметить, что измерялось сходство внутренних представлений с моделями зрения, а не знания и качество ответов.

Зацените наш мультик о том кто и как в мире учит AI выдвигать хорошие гипотезы. Сложно представить важнее задачу для трансгуманизма https://youtu.be/D3rZLjFIu7I

Персональная борьба с раком с открытыми данными. Пациенты и родственники пациентов объединяйтесь!

Невероятная круть из Твиттера

Вчера ночью агент ИИ провел операцию на мозге у мыши. Мы предоставили ему 19 векторов генной терапии в таблице, модель мыши с эпилепсией, доступ к автоматизированной хирургической установке с камерами и одну цель: уменьшить приступы. Он выбрал препарат. Выбрал область мозга. Вычислил координаты из трех статей. Затем ввел стереотаксические манипуляторы в мозг и ввел 250 нанолитров, наблюдая за местом входа через камеру установки на предмет кровотечения. Лицензированный ветеринар контролировал каждый необратимый шаг и держал в руках физический выключатель для остановки агента ИИ. Тред о том, что он решил, что увидел и о моменте, когда он отказался позволить мне его переопределить. [Пишу это на ходу от возбуждения, но я уже 18 часов сижу за ноутбуком, кодя и координируя это, так что держу кратко и описательно, более связные мысли об этом скоро...]

Сегодня! Как по транскриптому предсказать старение и смертность млекопитающих? 29 октября в 20:00 (МСК) Электробиопанк приглашает на лекцию Александра Тышковского, научного сотрудника Гарвардской медицинской школы. Тема: «Универсальные транскриптомные биомаркеры старения и смертности млекопитающих» В этом году Александр стал первым автором исследования, вызвавшего большой резонанс в научном сообществе и попавшего на обложку журнала Nature. 📄 Исследование в Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-026-10542-3 На лекции поговорим о гармонизации и анализе транскриптов, биологическом возрасте, старении и продолжительности жизни разных видов млекопитающих. 📅 : 29 октября, четверг, 20:00 МСК Zoom: https://us06web.zoom.us/j/87647329442?pwd=5YtZDUJbh62MBH25JIxDwbOmcYaeKx.1 Всех, кому интересны биология старения, биоинформатика и современные подходы к гармонизации гетерогенных транскриптомных датасетов будет интересно

Дальше взяли клиническую когорту из 566 пациентов и сравнили группы с высокой и низкой экспрессией B7-H3, учитывая возраст, пол и стадию рака. Затем оценили возможные типы препаратов. Высокая экспрессия была связана с худшей общей выживаемостью. Система предложила антитело к B7-H3, соединённое с цитотоксическим веществом: антитело узнаёт мишень и доставляет к ней вещество, убивающее клетки. На этом вычислительный разбор закончился. В клинические исследования не пошли. Расходы на обращения к моделям для этого разбора составили $46. Шаг шестой. Пошли смотреть на провалы. Разобрали неудачное испытание препарата против OSMRβ при язвенном колите. Изучили протокол MOONGLOW с препаратом vixarelimab. Испытание остановили после включения 79 пациентов из-за низкой вероятности достижения основной цели. Проверили генетические данные и экспрессию мишени. Нашли генетическую связь области OSMR с заболеванием. Однако в отдельном клеточном атласе — 9 пациентов и 46 здоровых доноров — значимых различий экспрессии OSMR между больными и здоровыми не обнаружили. И тогда проверили, отличается ли OSMR у пациентов, отвечающих и не отвечающих на лечение. Проанализировали пять исследований разных биологических препаратов. Затем изучили данные до и после лечения адалимумабом у 22 пациентов, включавшие 485 868 клеток. Во всех пяти исследованиях исходная экспрессия OSMR была выше у пациентов без ответа на лечение. В клеточных данных выделили три состояния фибробластов с повышением OSMR у неответивших пациентов. Дополнительный анализ показал повышение расчётной активности JAK–STAT и связанные с OSMR программы перестройки межклеточного матрикса и привлечения иммунных клеток. Для хронического колита это скорее плохой знак: такие программы могут поддерживать воспаление и патологическую перестройку ткани, несмотря на лечение. Предложили изменить отбор пациентов для следующего испытания. Гипотеза: препарат следует проверять преимущественно у пациентов с высокой экспрессией OSMR, дополнительно измеряя воздействие на соответствующий сигнальный путь. Расходы на обращения к моделям для этого разбора составили $54. Работает ли идея — не известно. Клиникой пусть занимаются желающие

В статье «Виртуальный биотех: мультиагентный AI-фреймворк для поиска и разработки лекарств» опубликованной в Science, создали систему из 37к AI-агентов и применили её к трём задачам: – анализу клинических испытаний, – выбору терапии рака лёгкого и – разбору провала лечения язвенного колита. Основная работа — вычислительный анализ уже существующих данных. Шаг первый. Создали «виртуальную биотехнологическую компанию». Объединили 11 агентных ролей, включая научного директора, специалистов по разным областям и рецензента; подключили более 100 инструментов и доступ к биомедицинским базам. Получили систему, которая разбивает научный вопрос на задачи, анализирует данные, проверяет выводы и формирует отчёт с данными и кодом. Шаг второй. Собрали сведения об исходах клинических исследований. Взяли базу из 55 984 клинических исследований. Для 37 075 исследований фаз II–III запустили отдельных агентов, которые искали результаты в ClinicalTrials.gov, публикациях и других источниках. Получили структурированные сведения о достижении основных и вторичных целей, нежелательных явлениях и прекращении испытаний. По сообщению авторов, обработка исследований фаз II–III заняла всего шесть часов. Шаг третий. Проверили качество извлечения данных. Случайную выборку из 100 исследований проверили люди. Оценки ИИ и людей совпали на 89,7% для основных целей исследования, 83,9% для вторичных и 92,4% для частоты нежелательных явлений. Отдельно результаты сравнили с данными TDC — Therapeutics Data Commons⁠, платформы наборов данных для разработки лекарств и проверки AI. Здесь использовали её набор с размеченными исходами клинических испытаний. Совпадение по основным исходам составило 85,3% на 7 278 исследованиях. (tdcommons.ai⁠) Шаг четвёртый. Проверили клеточный адрес мишени. Взяли из атласа Tabula Sapiens v2⁠ данные 27 здоровых тканей. Для генов-мишеней вычислили, насколько их экспрессия ограничена определёнными типами клеток и насколько неоднородна внутри клеточных популяций. Сопоставили эти показатели с клиническими исходами. По сути, проверяли: успешнее ли лекарства, если их мишень сосредоточена в определённых типах клеток? Насколько важно, чтобы воздействие имело конкретный клеточный адрес? Выяснили, что препараты с клеточно-специфичными мишенями, по сравнению с широко экспрессируемыми, на 40% чаще переходили из фазы I во II, на 48% чаще достигали фазы IV и имели в среднем на 32% меньшую частоту нежелательных явлений в изученных группах органов. Вывод для разработки: выбирать мишень нужно вместе с её клеточным адресом — понимать, какие клетки мы хотим изменить и какие здоровые клетки можем задеть. Клеточная избирательность должна быть одним из критериев выбора мишени. Ровно так мы делаем в Open Drug Шаг пятый. Пошли в онкологию. Сопоставили реакцию клеток на препараты с результатами онкологических испытаний. Использовали Tahoe-100M⁠ — атлас изменений активности генов в клетках после воздействия препаратов. Рассчитали шесть показателей клеточного ответа, включая апоптоз, подавление пролиферации и ответ на повреждение ДНК. Связали 3 345 сочетаний «препарат — клеточная линия» с 7 920 онкологическими исследованиями. (huggingface.co⁠) Получили связи между реакциями клеток и клиническими результатами. Например, более выраженная программа апоптоза — запуска клеточной смерти — была связана с достижением основной цели испытания. Затем на отдельном примере проверили B7-H3 как мишень при раке лёгкого и исследовали его связь с иммунным окружением опухоли. Сначала рассчитали предполагаемые взаимодействия фибробластов с иммунными клетками. После замечания агента-рецензента добавили пространственный анализ 12 образцов аденокарциномы, содержащих около 65 тысяч измеренных участков ткани. Рядом с участками высокой экспрессии B7-H3 обнаружили меньше Т-клеток, макрофагов, моноцитов и дендритных клеток. Проще говоря, некоторые участки опухоли выглядят как зоны, куда иммунные клетки плохо проникают. Это может помогать опухоли избегать иммунной атаки.

Дальше взяли клиническую когорту из 566 пациентов и сравнили группы с высокой и низкой экспрессией B7-H3, учитывая возраст, пол и стадию рака. Затем оценили возможные типы препаратов. Высокая экспрессия была связана с худшей общей выживаемостью. Система предложила антитело к B7-H3, соединённое с цитотоксическим веществом: антитело узнаёт мишень и доставляет к ней вещество, убивающее клетки. На этом вычислительный разбор закончился. В клинические исследования не пошли. Расходы на обращения к моделям для этого разбора составили $46. Шаг шестой. Пошли смотреть на провалы. Разобрали неудачное испытание препарата против OSMRβ при язвенном колите. Изучили протокол MOONGLOW с препаратом vixarelimab. Испытание остановили после включения 79 пациентов из-за низкой вероятности достижения основной цели. Проверили генетические данные и экспрессию мишени. Нашли генетическую связь области OSMR с заболеванием. Однако в отдельном клеточном атласе — 9 пациентов и 46 здоровых доноров — значимых различий экспрессии OSMR между больными и здоровыми не обнаружили. И тогда проверили, отличается ли OSMR у пациентов, отвечающих и не отвечающих на лечение. Проанализировали пять исследований разных биологических препаратов. Затем изучили данные до и после лечения адалимумабом у 22 пациентов, включавшие 485 868 клеток. Во всех пяти исследованиях исходная экспрессия OSMR была выше у пациентов без ответа на лечение. В клеточных данных выделили три состояния фибробластов с повышением OSMR у неответивших пациентов. Дополнительный анализ показал повышение расчётной активности JAK–STAT и связанные с OSMR программы перестройки межклеточного матрикса и привлечения иммунных клеток. Для хронического колита это скорее плохой знак: такие программы могут поддерживать воспаление и патологическую перестройку ткани, несмотря на лечение. Предложили изменить отбор пациентов для следующего испытания. Гипотеза: препарат следует проверять преимущественно у пациентов с высокой экспрессией OSMR, дополнительно измеряя воздействие на соответствующий сигнальный путь. Расходы на обращения к моделям для этого разбора составили $54. Работает ли идея — не известно. Клиникой пусть занимаются желающие

Алексей Стрыгин начал атаку на миллиардеров: собственно, а почему так мало денег в бессмертие? Теперь у него канал «Как умирают миллиардеры». Бегите скорее лайкать, популярность тут поможет https://youtu.be/dBqMzxWileo?is=0yER3CcJr4QzdCGE

Сегодня приближается Старение, иммунитет и воспаление: кто кого саботирует? Спикеры: Matthew J. Yousefzadeh — Columbia University José Pedro Castro — i3S, University of Porto Peter V. Lidsky — City University of Hong Kong С воспалением все вроде бы понятно: с возрастом его становится больше, оно вредит организму, значит, надо его подавлять. А если все не так просто? Почему у одних видов воспаление помогает регенерации, а у других заканчивается фиброзом? Почему одни и те же цитокины могут давать совершенно разные эффекты? И существует ли универсальное «возрастное воспаление» или мы пытаемся лечить то, что сами не до конца понимаем? 27 октября три исследователя соберутся, чтобы разобраться: — как инфекции, которые мы переносим в течение жизни, меняют старение иммунной системы; — почему воспаление работает по-разному у разных видов; — действительно ли хроническое воспаление — обязательный спутник старения; — какие биомаркеры имеет смысл измерять; — и главное, стоит ли вообще подавлять воспаление, если мы хотим жить дольше? 🗓 27 октября 18:00 мск 🔗 Zoom

А я вот такой термин хочу предложить. Ну и новости по теме. Все события в Ухвате

У меня такой вопрос: увеличит ли AI число разрабатываемых лекарств в 10 раз за 5 лет?

БиоРевизор стал и Азию анализировать. Ну, мало ли… https://t.me/BioRevisor/35

29 октября Александр Тышковский, первый автор статьи на обложке Nature расскажет, как учёные находят универсальные молекулярные признаки старения у млекопитающих — общие для разных видов, органов и даже отдельных типов клеток. Приходите на лекцию «Универсальные транскриптомные биомаркеры старения и смертности млекопитающих» На лекции обсудим: - Чем транскриптомные биомаркеры отличаются от других способов измерения биологического возраста и какие возможности они открывают? - Какие изменения в активности генов одновременно связаны со старением, хроническими заболеваниями и риском смерти? - Почему старение нельзя свести к одному показателю и из каких отдельных функциональных компонентов оно складывается? - Как заболевания и различные вмешательства — от ограничения калорий до клеточного репрограммирования — влияют на биологический возраст и отдельные компоненты старения? 🗓 29 октября, 20:00 МСК 🔗 Ждем вас в Zoom

У нас намечается научная дискуссия (язык английский) Приходите Старение, иммунитет и воспаление: кто кого саботирует? С воспалением всё вроде бы понятно: с возрастом его становится больше, оно вредит организму, значит, надо его подавлять. А если всё не так просто? Почему у одних видов воспаление помогает регенерации, а у других заканчивается фиброзом? Почему одни и те же цитокины могут давать совершенно разные эффекты? И существует ли универсальное «возрастное воспаление» или мы пытаемся лечить то, что сами не до конца понимаем? 27 октября три исследователя соберутся, чтобы разобраться: — как инфекции, которые мы переносим в течение жизни, меняют старение иммунной системы; — почему воспаление работает по-разному у разных видов; — действительно ли хроническое воспаление — обязательный спутник старения; — какие биомаркеры имеет смысл измерять; — и главное, стоит ли вообще подавлять воспаление, если мы хотим жить дольше? Спикеры: Matthew J. Yousefzadeh — Columbia University José Pedro Castro — i3S, University of Porto Peter V. Lidsky — City University of Hong Kong Это не разговор с готовым правильным ответом. Приходите задавать неудобные вопросы, спорить со спикерами и вместе разбираться, что на самом деле происходит с иммунитетом, когда мы стареем и можно ли этим управлять. 🗓 27 октября 18:00 мск 🔗 Zoom

Такое дело. Вот я буду публиковать разные гипотезы про старение, а вы просите вашу нейронку ставить им оценки. Например: оцени по десятибалльной системе гипотезу, предложив различные критерии. Публикуйте в комментах, что получается. Генерить свои гипотезы тоже можно не переставая. В итоге будет постоянное сражение гипотез. Интересно же, какие идеи победят?