Вопрос от канала «Трансгуманизм в далеком городе»
Допустим вы делаете X в продлении жизни. Проект, контент, исследование, стартап, что-то такое — X.
Что на максимально далеком от вас социальном расстоянии — Y и минимальное по значению — Z могло бы произойти, что максимально положительно повлияло бы на ваш X?
Можно просить GPT придумывать X, Y, Z. Я нахожу это увлекательным))
Сооснователь Databricks выпустил фреймворк для ИИ-агентов, которые думают круглосуточно сами по себе
Andy Konwinski, сооснователь Databricks, Perplexity AI и Laude Institute представил Headlong - open source микрофреймворк для персистентных агентов.
Это совместный проект Laude Institute и MIT, и он отличается от обычных ИИ-агентов. GitHub.
Если обычные агенты реактивные, то Headlong-агент никогда не спит.
Он постоянно генерирует мысли в цикле, похожем на внутренний монолог человека.
Также сам выбирает, о чём думать, ставит себе приоритеты, придумывает проекты и иногда сам пишет вам с прогрессом.
Редакция Nature Biotechnology сравнила четыре способа записи ДНК и назвала изготовление длинных точных последовательностей узким местом
19 августа редакционный обзор журнала Nature Biotechnology сопоставил четыре подхода к записи ДНК. Он объясняет, почему создание длинных точных последовательностей тормозит путь от компьютерного дизайна к лабораторной проверке биологической идеи.
Компьютерные модели за часы предлагают тысячи вариантов белков и генетических конструкций. Чтобы проверить любой из них, лаборатории сначала нужно получить его последовательность ДНК и убедиться в её точности. На этой физической стадии цикл от проекта к эксперименту становится медленным и дорогим.
Промышленный стандарт — фосфорамидитная химия. Она добавляет нуклеотиды, химические «буквы» ДНК, по одному и создаёт короткие фрагменты — олигонуклеотиды — длиной примерно до 200 нуклеотидов. Из таких фрагментов затем собирают длинную последовательность. Сотни химических циклов накапливают ошибки, а сборка не может исправить ошибку в исходном фрагменте.
Методы Sidewinder и MOSAIC работают именно на этапе сборки. Sidewinder задаёт порядок соединения третьей нитью ДНК, которая остаётся за пределами готовой молекулы; это помогает собирать повторяющиеся последовательности. В MOSAIC перекрывающиеся олигонуклеотиды самособираются в одной реакции, затем клеточная система ремонта ДНК заделывает разрывы и превращает заготовку в плазмиду — кольцевую молекулу ДНК для генной инженерии.
Собранную конструкцию ещё размножают в клетке. Быстрый рост бактерии Vibrio natriegens сокращает этот этап клонирования. Рассматриваемый обзор ставит проблему раньше: перед размножением длинную ДНК нужно написать и собрать с приемлемой точностью.
Другой путь меняет саму запись. TdT — фермент, который добавляет заданные нуклеотиды по одному без ДНК-матрицы; обзор приводит результат Ansa Biotechnologies: молекулы длиннее 1 000 оснований. Ретроны — бактериальные генетические элементы — несут РНК-шаблон и обратную транскрипт
Постермен такой стиль стал раздавать, хоть выставку не делай. Иллюстрация новостей науки — закачаешься:
После облучения p16-клетки у мышей стали мишенью лишь через четыре месяца
Наногель с антителом к белку PTBP1 улучшил тесты на обучение и память у мышей с моделью болезни Альцгеймера
Nature опубликовал восемь почти полных геномов ночниц и выращенные в лаборатории клетки для сравнения иммунитета и долголетия
Внимание, важный опрос! Дайте оценку плакатам от 1 до 10
AI уже генерирует гипотезы не хуже людей. Я вижу это постоянно. Если его нормально спрашивать, он нормально отвечает.
Мы имеем дело потенциально с миллионами гипотез в биологии старения.
Никогда раньше не стояло такой задачи — работать с таким количеством идей.
Мы должны выбирать не только идею, эксперимент, который осуществим, но прежде всего способ того, как мы эту идею выбрали.
Мы должны сравнивать не только результаты от тестирования тех или иных гипотез, но и исторические траектория, как мы к этим результатам пришли.
Дело обстоит ещё сложнее, мы должны выработать принципы по котором выбираем способы, чтобы выбрать гипотезы.
Всё это требует проверки, как это работает. Попросил подобрать GPT собрать статьи по теме
Эксперимент должен вычёркивать миры.
Одно наблюдение допускает несколько объяснений. Поэтому сильный эксперимент не просто подтверждает любимую гипотезу — он исключает альтернативы. Это классическая идея strong inference Джона Платта
Platt — Strong Inference, Science, 1964
Новизна стала дешёвой.
В эксперименте со 104 исследователями AI-идеи получили более высокие оценки новизны. Агент генерировал около 4000 идей на тему, но после удаления близких вариантов оставалось лишь около 5%. Генерация стала дешёвой; разнообразие и отбор — нет.
Can LLMs Generate Novel Research Ideas?
Реальность меняет рейтинг идей.
43 исследователя реально выполняли человеческие и AI-идеи, тратя в среднем 103 часа на проект. До исполнения AI-идеи оценивались выше; после исполнения преимущество исчезло. Значит оценка идеи на бумаге — ещё только прогноз.
The Ideation–Execution Gap
Смело придумывай. Жёстко проверяй.
GPT-4 предложил 12 комбинаций препаратов; у трёх синергия превысила положительный контроль. После получения экспериментальных данных модель предложила ещё четыре комбинации — три дали положительную синергию. Смелые гипотезы полезны, когда их можно быстро проверить.
Scientific hypothesis generation by large language models
Не выбирай лучшую сразу. Уст
Гондурас, Карибское море, криптогород, миллиардеры и эксперименты с продлением жизни. А в центре всего этого Unlimited Bio и клиническое исследование комбинации VEGF + фоллистатин.
С момента выхода фильма «Однажды в Проспере» прошел месяц. Хочется узнать, что там происходит сейчас.
Набрали пациентов? Кого уже укололи? Как проходит исследование? Что изменилось и есть ли первые результаты?
В это воскресенье, команда Unlimited Bio выйдет на связь из Просперы.
Будем спрашивать обо всём, что произошло после фильма.
Сегодня 30 августа, 20:00 МСК
🔗 Приходите в Zoom
Генная терапия против старения уже тестируется на людях.
Unlimited Bio проводит клиническое исследование комбинации фоллистатина и VEGF. Первые участники уже получили терапию.
Обсуждаем первые результаты, риски, деньги и то, что происходит внутри одного из самых смелых longevity-экспериментов
Под всем что пишет Кай Майллс я готов всегда подписаться:
Ученые боятся работать над этим.
Инфлюенсеры заявляют, что уже решили эту проблему.
Битех-компании оптимизируют все вокруг неё.
Инвесторы финансируют все, что избегает мыслей о ней.
Компании по продаже добавок продают отвлечения от неё.
На конференциях перестали говорить о ней.
Всё поле сдалось ей.
Это смерть.
Осталось лишь несколько тех, кто пытается его победить.
Лайк, перепост в Твиттере крайне приветствуются
Это Greg Dunn Neuro Art — проект нейробиолога и художника Грега Данна. Он создаёт подробные художественные изображения мозга, нейронов, сетчатки, спинного мозга и других структур нервной системы.
И вот такие цены. Размер не знаю
Этим человеческим мозговым органоидам почти шесть лет. И всё это время они продолжали взрослеть.
Обычно органоиды мозга выращивают недели или месяцы. В новой работе в Nature исследователи сделали невероятно длинный эксперимент: поддерживали человеческие кортикальные органоиды в культуре до 72 месяцев — почти шесть лет.
И обнаружили удивительную вещь: органоид как будто знает, сколько ему лет.
Учёные отслеживали экспрессию генов, эпигенетические изменения, состав клеток, их морфологию и электрическую активность. По мере прохождения реального времени органоиды последовательно воспроизводили многие этапы развития человеческой коры.
Сначала появлялись признаки раннего эмбрионального мозга. Затем происходило созревание нейронов и глии. Через годы возникали свойства, характерные для значительно более поздних стадий развития мозга.
Получились своего рода внутренние часы развития. Клетки, однажды запустив программу формирования коры, способны выполнять её годами вне организма.
На фотографии — срезы таких органоидов, окрашенные по различным клеточным маркерам. Хорошо видны повторяющиеся структуры, напоминающие развивающиеся участки коры.
Теперь дело осталось за малым: высснить что это часы у органоидов и как ими управлять?
Где находится старение?
В генах?
У разных видов разная продолжительность жизни. Мышь живёт несколько лет, гренландский кит — больше двухсот. Отличаются они прежде всего генами. Казалось бы, где ещё искать старение, если не в геноме?
Но у молодого и старого человека гены почти одни и те же.
Меняется то, как они работают. Одни программы затихают, другие включаются, меняется экспрессия тысяч генов. Значит, старение — в эпигенетике?
Хорошо. А почему тогда портится эпигенетика?
Она ведь тоже не меняется сама по себе. Один из кандидатов — повреждения и соматические мутации ДНК: они накапливаются с возрастом и способны нарушать работу генов. Может быть, старение всё-таки начинается с повреждения генома?
Казалось бы. Но случайные мутации должны создавать случайность.
А старение удивительно воспроизводимо. У разных людей седина, менопауза, потеря мышечной массы, иммунные и сосудистые изменения происходят в достаточно характерные возрастные периоды. Почему случайные повреждения приводят к настолько похожим траекториям?
Может быть, клетка вообще не главный объект старения?
Старая среда способна делать поведение клеток более «старым», молодая — в некоторых экспериментах сдвигать его в обратную сторону. Значит, искать надо в крови, воспалении, гормонах, внеклеточном матриксе, нише?
Но кто состарил среду?
Те же клетки. Получается замкнутый круг: клетки стареют потому, что стареет их окружение, а окружение стареет потому, что стареют клетки.
Может быть, дело всё-таки в клеточном износе?
Белки повреждаются, митохондрии ломаются, мусор накапливается, системы ремонта работают хуже. Казалось бы, всё просто: клетка постепенно изнашивается.
Но тогда откуда каждый раз берётся молодой организм?
Ребёнок возникает из клеток взрослых людей. Эта цепочка продолжается миллионы поколений. Если клеточная жизнь просто необратимо накапливает повреждения, почему повреждения предков не складываются поколение за поколением в половой линии клеток, пока вид окончательно не состарится?
Происход
Может быть, старение находится в стволовых клетках?
Они должны постоянно обновлять ткани. Если их становится меньше или они работают хуже, старые клетки перестают нормально заменяться. Но стареют и ткани, где клеточный оборот совсем другой. А стволовая клетка сама зависит от своей ниши.
Тогда, может быть старение это старение ниши?
Изменились воспалительные сигналы, матрикс, сосуды, механика — и вполне способная стволовая клетка начинает вести себя как старая. Но нишу опять же создают клетки. Мы снова получили круг.
Может быть, главный двигатель — сенесцентные клетки?
Они накапливаются с возрастом и способны менять окружающую ткань своими сигналами. Их удаление в некоторых моделях улучшает ситуацию.
Но сенесценция одновременно нужна для подавления опухолей, заживления. Получается, одна и та же программа может быть и защитой, и частью проблемы. Это касается много чего.
С раком вообще всё не слава богу
Слишком мало регенерации — ткань стареет.
Слишком много — растёт риск рака. Есть теория, что старение — цена за то, что организм не превращается в опухоль гораздо раньше.
Старые ткани становятся клональными, однотипными
С возрастом отдельные мутантные клетки получают преимущество и захватывают всё большие участки ткани. Особенно хорошо это видно в крови, коже, пищеводе. Естественный отбор продолжается прямо внутри нашего тела. И его интересы не обязательно совпадают с нашими. То, что хорошо для клетки, может оказаться плохо для ткани. Возможно, с возрастом проблема постепенном расхождении интересов уровней системы.
Тогда почему старение настолько синхронно?
Печень, мозг, иммунная система, сосуды, мышцы — совершенно разные ткани. У них разные клетки, скорости обновления и нагрузки. И всё же они стареют в одном организме и заметно влияют друг на друга.
Кровь? Иммунитет? Нервная система? Гормоны? Общие метаболические сигналы?
Казалось бы, тогда надо найти главный циркулирующий фактор старения.
Но таких факторов оказывается множество. Воспалительные молекулы, м
Ole Mensching из Apollo Health Ventrues рассказал как VC думают про инвестиции в стартапы в лонжевити сфере. А они одни из лидеров направления. Всякие советы на слайдах, кому актуально (полное разрешение в комменте).
1. Денег мало, особенно на ранней стадии, а компаний сейчас много. При прочих равных рекомендует заниматься инвестициями, а не строить компании.
2. Нет IP на текущей стадии - к VC можно не идти. Рейзите у друзей и ангелов. Максимально дёшево проверяйте гипотезы.
3. Цель их входа в ваш стартап - продать фарме. Apollo идут к фарме и спрашивают - какие данные вам нужно с клиниспытаний, чтобы купить эту компанию?
4. Лонжевити в фарме никого не парит. Должно быть продавабельно без всяких ярлыков. Фокус на болезни по классификации FDA, иного не дано.
5. Строить доверие с VC и пинговать их апдейтами надо заранее, чтобы они через год-пять дали денег.
6. Будет ли препарат работать на благо лонжевити после продажи фарме неизвестно и Ole признаёт, что это проблема. Что делать по этому поводу не знает.
Ну вот так. Чтобы без иллюзий)
А, это, как старение то будем решать?
Как я понимаю Федичева
Биологический возраст может зависеть не только от того, где находится организм сейчас, но и от того, как он сюда попал.
Представим две клетки.
Сегодня у них почти одинаковая экспрессия генов, одинаковые эпигенетические часы, похожий метаболизм. Если нанести их на карту клеточных состояний, они окажутся почти в одной точке.
Но одной клетке 2 дня, а другой — 20 лет, которую каким-то вмешательством удалось вернуть в «молодое» состояние.
Одинаковые ли это клетки? Нет.
У Федичева есть два старения: состояние клеток и историческая траектория как их «жизнь разбросала».
За двадцать лет вторая клетка прошла огромную историческую траекторию. Делилась. Переживала воспаление. Репарировала ДНК. Теряла и восстанавливала белки. Меняла митохондрии. Получала мутации. Проходила через тысячи стрессов.
Большинство изменений организм исправил.
Некоторые могли остаться.
Две системы могут находиться сегодня в одной точке, но иметь разное будущее, потому что пришли в неё разными путями.
В физике такое поведение называют зависимостью от истории. Система несёт след прошлых состояний, даже если по нескольким текущим параметрам они уже не видны.
И дальше простой и искрометный вывод (Петя кажется не говорил, но я скажу): ничего у вас (у нас у всех) толком не получится с частичным перепрограммированием и прочим парабиозами, потому что вы/мы не можете исправить историческую траекторию.
Петра Федичева вы можете и без меня прочитать, GPT 6.0 в помощь. Но нигде Петя не пишет, как воздействовать на историческую траекторию, (энтропию эпигенетики).
Кстати, стирать совсем уж всю историю тоже нельзя, так как будет потеря идентичности. Поэтому и рак это не омоложение, хотя эпигенетика может выглядит очень молодо:
Фонтан молодости для плоскоклеточной карциномы? Об эпигенетическом возрасте немелкоклеточного рака лёгкого и соответствующей неопухолевой ткани
Мне кажется, что здесь есть ещё проблема в методе. Мы рассматриваем старение-омоложение клеток на основе данных
🚨 Anthropic собирается скупать компании на стыке ИИ и биотеха.
Я сделал этот вывод из свежей вакансии, которая практически прямым текстом описывает стратегию Anthropic:
Кандидат должен уметь проводить сложные сделки и отличать устойчивый бизнес, изначально построенный вокруг ИИ, от очередного GPT-врапера.
Использование терминов точечные поглощения и эквихайр намекает, что Anthropic будет смотреть прежде всего на небольшие компании (в первую очередь ради сильных команд). Правда, рядом с гигантом, IPO которого оценивают в $2 трлн, даже единорог будет выглядеть небольшим.
Конкретные интересующие их направления: разработка лекарств, подготовка регуляторной и медицинской документации, автоматизация лабораторий и инфраструктура данных здравоохранения.
💻 Уникальный OSINT (помните я вам раньше всех писал про уход Яманаки и Хорвата из Альтоса) только на Экономика продления жизни. Стрыгин
Морган Левин считает что индустрия неправильно разрабатывает лекарства
Многие люди справедливо указывают, что темпы экспериментов и получения регуляторного одобрения являются серьезными препятствиями для влияния ИИ на борьбу с заболеваниями.
Но я думаю, что есть более глубокая проблема.
Мы фундаментально не эволюционировали в том, как мы думаем о лечении заболеваний.
Доминирующая парадигма по-прежнему в основном такая: найти мишень → разработать препарат → провести клиническое испытание → получить одобрение.
Но даже если мы решим проблемы с экспериментами и регуляторными узкими местами, и ИИ радикально ускорит весь конвейер от начала до конца, революционизирует ли это здоровье человека?
Вероятно, нет.
Для большинства основных хронических заболеваний нет единственной причины или мишени (для старения уж точно нет), и у нас было поразительно мало успехов в лечении этих заболеваний.
Тем не менее мы продолжаем продвигаться вперед с терапевтическим конвейером, построенным вокруг поиска мишени и разработки препарата против нее. Этого никогда не будет достаточно.
Вместо этого ИИ должен использоваться для большего, чем просто ускорение этого существующего процесса. Он должен позволить нам встретить биологическую сложность лицом к лицу и подумать о совершенно новых способах лечения заболеваний.
Если мы хотим реализовать обещание лечения заболеваний, которые сегодня кажутся неразрешимыми, мы должны быть достаточно смелыми, чтобы разрушить парадигму в ее основе.
Тут собственно встречные вопросы есть: как работать с новой сложностью?
Всех нас, конечно, потряс успех мРНК-вакцины, сделанной компанией Moderna. За день рост капитализации на 40 миллиардов. Люди с онкологическими заболеваниями, еще недавно считавшимися совершенно безнадежными, получают шанс на ремиссию.
Все это стало возможным потому, что биомедицина за последние несколько десятилетий седлает огромного слона в комнате. Иммунную систему человека.
Хотите узнать о том, как биомедицина применяет биологическую инженерию, чтобы направить работу иммунной системы именно в то русло, которое нужно для излечения от той или иной болезни?
Хотите узнать, как делаются CAR-T клеточные терапии и как Модерна делает онковакцины?
Какие лекарства в иммунотерапии за последнее время стали громкими победами, а какие обернулись катастрофическими, невероятно дорогостоящими поражениями?
Электробиопанк представляет курс "Иммунитет и инженерия". Александр Русинов расскажет какие есть реальные возможности управление иммунитетом.
Поговорим и о том, как работает иммунный ответ в норме, и о том, что происходит в организме при онкологических и аутоиммунных заболеваниях, и, конечно, о том, как создаются новые инженерные лекарства на основе компонентов иммунной системы.
Будем много дискутировать, можно задать самые смелые вопросы, и искать, какие еще биоинженерные методы можно применить к иммунной системе.
Курс подойдет для всех, кто интересуется биомедициной и имеет общие представления о молекулярной биологии. От новичка, который помнит чем ДНК отличается от РНК, и до мастистого профессионала, желающего обсудить когда CAR-M может быть лучше, чем CAR-NK — мы надеемся сделать это интересным для каждого.
Записывайтесь на вводную лекцию 12 сентября в 18.00 по Московскому времени. Это во-первых бесплатно (как и весь курс), а во-вторых онлайн
Radio Immortality пишет
Криобайка. Рассказывает менеджер одной из криокомпаний.
Есть пожилой пациент, который оформил страховку жизни, подписал договор на "донорство органов", всё как полагается. Теперь, в следующую секунду после констатации смерти медицинской системой, его тело принадлежит криокомпании.
Однако, у него есть дочь, а у дочери есть генеральная доверенность. Дочь на основании доверенности расторгает контракт с криокомпаний. Теперь сумма за страховку жизни достанется (в том числе) ей по наследству.
Ситуацию осложняет то, что компания, согласно правилам защиты персональных данных, не в праве информировать пациента о расторжении контракта. Т.е. теоретически он может умереть и не быть криопрезервирован, при этом пребывая в полной уверенности, что будет.
Вспомнился тезис одного знакомого, который сказал, что считает, что многие lowkey (как там это перевести??) хотят, чтобы их родители умерли. Возможно в окружении миллиардеров и прочих HNWI таких людей ещё более повышенное количество.
Да. Я видел десяток примеров, когда окружение богатого человека, не только родственники, но и сотрудники или на словах одобряли, но внутри были против, или откровенно высмеивали увлечение продлением жизни. Одного даже в дурку родне удалось отправить, за то что тот деньги перечислял на исследования продления жизни в университет. Вера Горбунова рассказывала