Влияние зелёного чая на мозг.

Исследование опубликовано в журнале Clinical Nutrition (CN). В эксперименте участвовали 99 взрослых с избыточным весом или ожирением.

Все они на протяжении 12 недель придерживались средиземноморской диеты, но часть участников дополнительно практиковала интервальное голодание по схеме 16:8 — пищу можно было принимать только в течение восьми часов в сутки. Одни ели с 9:00 до 17:00, другие — с 13:00 до 21:00, а третьи самостоятельно выбирали удобное восьмичасовое окно.

После завершения программы учёные оценили состояние участников и выяснили, что те, кто практиковал интервальное голодание, смогли сохранить значительно большую потерю веса по сравнению с теми, кто придерживался обычного режима питания. При этом время приёма пищи не имело принципиального значения: и раннее, и позднее «окно» оказались одинаково эффективными.

Однако у тех, кто ел раньше в течение дня, лучше сохранялось снижение жировой массы. Авторы исследования считают, что интервальное голодание легко вписывается в повседневную жизнь и может стать простым и эффективным способом долгосрочного контроля веса у людей с избыточной массой тела.

Они превращают человеческие клетки в мини-компьютеры. Такие биологические схемы могут улавливать внешние сигналы, обрабатывать их и самостоятельно принимать решения без постороннего вмешательства.

Раньше при создании сложных генетических программ внутри клеток возникали проблемы из-за ограниченности ресурсов. Каждая новая команда требовала дополнительного вычислительного уровня, и при усложнении системы её производительность и надёжность резко снижались.

Новая методика использует процесс РНК-транс-сплайсинга — естественный механизм, при котором фрагменты генетических сообщений соединяются друг с другом. В сочетании с искусственно созданными регуляторными элементами это позволяет обрабатывать несколько сигналов одновременно.

Это делает систему гораздо более эффективной, чем предыдущие аналоги. В демонстрационном эксперименте учёные запрограммировали клетки на производство интерлейкина-15 — белка, который активирует иммунные клетки для борьбы со злокачественными образованиями.

По словам доктора Ниссима, новый подход требует гораздо меньше генетических «строительных блоков» и вычислительных ступеней. При этом сохраняется высокая точность и функциональность даже в сложных сценариях.

Это открытие открывает путь к новой фармакологии. В будущем терапевтические препараты можно будет разрабатывать по принципу программного кода, записывая в клетку чёткую последовательность действий.

Клетка сможет сама распознавать болезнь и выбирать способ реагирования на неё. Это особенно важно для создания интеллектуальных методов лечения онкологических заболеваний.

Симуляция позволила восстановить траектории движения глыб весом в сотни тонн, которые около 24 000 лет назад были перенесены льдами и сформировали современный рельеф Швейцарии. Модель, получившая название IGM, учитывает скорость ледяного потока, особенности рельефа и расположение скальных стен, порождающих обвалы.

В неё загружены миллионы виртуальных точек, соответствующих валунам и осадочным породам. Танкред Леже, автор работы, пояснил, что симуляция наглядно демонстрирует, как ледники перемещали каменные глыбы через перевалы и долины, раскрывая ранее скрытые маршруты.

Ключевым фактором, сделавшим возможным такой объём вычислений, стали графические процессоры, изначально созданные для видеоигр. Они оказались идеальными для научных расчётов благодаря тысячам параллельных ядер.

Новая технология ускорила обработку данных примерно в 100 раз по сравнению с традиционными методами. Это позволило создать детальную карту происхождения ледниковых отложений для всей территории Альп.

Построенный каталог уже используется гляциологами по всему миру и лёг в основу 18 научных статей. Данные помогут изучать формирование альпийских озёр и террасных систем городов, а также упростят поиск полезных ископаемых и оценку рисков камнепадов и оползней.

Теперь геологи могут получить точный прогноз о том, какие породы и валуны могут быть обнаружены в конкретном районе.

Но исследователи из Джорджтаунского университета представили данные, которые опровергают этот постулат. В статье, опубликованной в Journal of Cognitive Neuroscience, они описывают механизм параллельной обработки двух действий мозгом.

В эксперименте участники в течение 5–10 недель тренировались сортировать модифицированные изображения автомобилей по мелким визуальным признакам через мобильное приложение. Общее число попыток превысило 30 000.

Учёные фиксировали активность мозга с помощью функциональной МРТ и электроэнцефалографии до и после тренировочного периода. На начальном этапе задание активировало префронтальную кору — зону, отвечающую за целенаправленное мышление и исполнительный контроль.

Однако после нескольких недель практики сканирование показало, что обработка визуальной информации переместилась в височную кору, связанную с долговременной памятью и распознаванием сложных объектов. Теперь сигналы от этой области поступали напрямую к моторным центрам, минуя префронтальную кору, что освободило её ресурсы.

В результате испытуемые получили возможность одновременно справляться со второй задачей, не ухудшая результаты по основной. Это доказывает, что при определённых условиях мозг способен к параллельной обработке, а не только к последовательному переключению.

Профессор Максимилиан Ризенхубер, старший автор исследования, подчёркивает, что это открытие важно не только для бытовых примеров (например, вождения автомобиля), но и для создания систем искусственного интеллекта, которые будут учиться и адаптироваться по аналогии с человеком.