Таблетка для тренировки: перспективы и сомнения

Учёные проанализировали данные 7308 пациентов и сравнили три группы: тех, кто принимал современные антикоагулянты (NOAC), получавших варфарин и не принимавших препараты для разжижения крови. Память и другие когнитивные функции оценивали с помощью стандартного теста MMSE.

Выяснилось, что у пациентов, принимавших современные антикоагулянты, снижение когнитивных функций происходило медленнее, чем у участников из двух других групп. Также у них был ниже риск смерти, инсульта, тромбозов и переломов.

Варфарин тоже снижал риск инсульта и смерти, но чаще сопровождался серьёзными кровотечениями. Авторы исследования подчёркивают, что работа носит наблюдательный характер и не доказывает причинно-следственную связь.

Однако результаты показывают, что современные антикоагулянты могут не только защищать от образования тромбов, но и помогать дольше сохранять когнитивные функции у пациентов с болезнью Альцгеймера и фибрилляцией предсердий. Ранее учёные выяснили, что частые пробуждения во время сна могут быть ранним признаком болезни Альцгеймера.

В эксперименте участвовали 485 человек старше 60 лет. Учёные изучали частоту потребления сладких напитков, таких как газировка, пакетированные соки, молочный чай и другие подслащённые напитки, а также анализировали эмоциональное состояние участников и их жалобы на ухудшение памяти и других когнитивных функций.

Выяснилось, что у пожилых людей, употребляющих сладкие напитки, чаще наблюдались признаки ухудшения памяти и мышления. Более того, негативные эмоции, такие как тревога, грусть и раздражительность, также были связаны с более сильными жалобами на когнитивные функции.

Авторы исследования предполагают, что питание и эмоциональное состояние могут одновременно влиять на ранние признаки когнитивного снижения. Однако это исследование не доказывает, что сладкие напитки ухудшают память.

Результаты лишь указывают на то, что питание и эмоциональное состояние могут совместно влиять на ранние субъективные признаки ухудшения когнитивных функций. Необходимы дальнейшие исследования в этой области.

Ранее учёные выяснили, что регулярное употребление чая может снижать риск развития гипертонии.

Они могут появляться за несколько лет до развития рака лёгких. Учёные проанализировали образцы крови 1357 человек, у которых на момент исследования не было онкологических заболеваний.

Исследователи сопоставили уровень воздействия загрязнённого воздуха с изменениями в составе метаболитов — небольших молекул, отражающих обмен веществ. Оказалось, что у людей, подвергавшихся более высокому загрязнению, уже за годы до постановки диагноза наблюдались характерные нарушения.

Они связаны с хроническим воспалением, окислительным стрессом, процессами детоксикации и энергетическим обменом. Ранее эти изменения связывали с повышенным риском рака лёгких.

Авторы исследования подчёркивают, что полученные результаты особенно важны для людей, которые никогда не курили. Хотя курение остаётся главным фактором риска, значительная часть случаев рака лёгких развивается именно у некурящих.

Существующие программы скрининга в основном ориентированы на людей с большим стажем курения. Это означает, что многие пациенты с повышенным риском сегодня остаются вне поля зрения врачей.

Выявленные изменения пока нельзя использовать для диагностики заболевания. Однако в будущем они могут стать основой для создания анализа крови, который позволит выявлять людей с повышенным риском рака лёгких задолго до появления симптомов.

Это позволяет моделировать новые лекарства с применением малых молекул. Однако российские учёные решили проверить точность таких предсказаний, особенно для молекул, которые могут изменять свой заряд в зависимости от кислотности среды.

«Чтобы создать новое лекарство, учёным нужно понять, как молекула будущего препарата свяжется с белком в организме», — рассказал «МК» один из авторов исследования, заведующий лабораторией структурного анализа и инжиниринга мембранных систем МФТИ Иван Гущин. Современные нейросети обещают решать эту задачу быстро — за несколько часов или даже минут.

Но есть проблема: искусственный интеллект не учитывает электрический заряд молекул. Многие вещества в живых организмах могут менять свой заряд в зависимости от среды: быть нейтральными, заряженными положительно или отрицательно.

От этого зависит, будет ли лекарство действовать на нужную мишень. Тесты показали, что даже для хорошо изученных простейших молекул нейросети дают несогласованные результаты.

Учёные протестировали четыре популярных модели: AlphaFold 3, Boltz-2, Chai-1 и Protenix-v1. В качестве тестовых объектов взяли метиламин — производное от аммиака, которое применяется в производстве лекарственных средств, включая антидепрессанты, анальгетики и противовоспалительные препараты, а также уксусную кислоту.

Оказалось, что нейросети анализируют эти молекулы, не учитывая их заряд. Особое беспокойство у авторов работы вызвала геометрия предсказанных структур.

Длины химических связей в молекулах оказались систематически короче реально возможных, вплоть до абсурдных значений. Например, одна из программ «сжимала» связь до 0,0075 нанометра, хотя даже по самым скромным меркам она должна быть минимум в десять раз длиннее.

Это говорит о том, что нейросеть не до конца понимает элементарную химию и может генерировать молекулы с физически невозможной геометрией. Ни один из четырёх популярных методов явно не выделился по качеству предсказаний, добавил Иван Гущин.

Полученные от таких моделей результаты следует интерпретировать с осторожностью и стремиться улучшать их алгоритмы. При обучении нейросетей нужно учитывать, что молекулы могут менять свой заряд.