2021-01-05 17:39:32
Идеальное разрешениеКаждый декабрь разные издания публикуют топы научных достижений уходящего года. Сегодня расскажу о нескольких достижениях, которые особо не заметили в широких новостях, но горячо обсуждались в научных кругах. Думаю, именно они сыграют важную роль в будущем.
Дело в том, что сразу два популярных вида микроскопии: флуоресцентная и электронная — приблизились к своему идеальному разрешению.
Начну издалека. Откройте карты на телефоне и посмотрите на вашу геолокацию. Технически телефон измеряет свое местоположение, а не ваше. В каком случае геолокация телефона определена с идеальным разрешением? — когда погрешность геолокации равна размеру телефона (а точнее чипа GPS).
Флуоресцентная микроскопия чем-то напоминает определение геолокации. Вы прикрепляете флуоресцентную (светящуюся) метку, например, к какому-нибудь белку в клетке. Далее флуоресцентный микроскоп позволяет увидеть, в какой именно части клетки находится эта метка (а значит и сам белок). Задача похожа на определение геолокации, где вы - это белок, а телефон с GPS — флуоресцентная метка.
С развитием метода точность поиска метки все время росла. И вот Abberior Instruments — компания Штефана Хелля (я его уже упоминал: тык) — показали микроскоп Minflux, разрешение которого равно размеру флуоресцентной метки. На фото видно его разрешение по сравнению с конфокальным микроскопом (больше фоток на сайте - тык). Судя по соцсетям, Minflux расходится как горячие пирожки. Уже выходят первые исследования, сделанные на этом микроскопе. And there are more to come…
Теперь про электронную микроскопию:
Единственное отличие от обычного светового микроскопа — на образец светят пучком электронов — это позволяет увеличить разрешение на порядки. Улучшенная версия — криоэлектронная микроскопия — даже позволяет определять структуру белков, то есть найти координату каждого атома белка в 3D.
Но в случае со структурами белков задача чуть сложнее, чем с геолокацией. Микроскоп может делать только двухмерные фотографии. Таким образом вы фотографируете двухмерную “тень” трехмерного объекта. А дальше комп собирает из этих “теней” 3D-структуру. Идеальное разрешение структуры белка должно быть соизмеримо с размером атома (сильно утрирую).
Лет 10 назад многие бы сказали, что это нереально. Но в этом году сразу две лаборатории (раз, два) за счет ряда улучшений смогли достичь разрешения структуры белка с точностью в один атом!.. Один атом, Карл!
Хорошо, увеличилось разрешение: и что с того? — Дело в том, что большая часть новых данных об устройстве живой клетки производится именно этими методами. Современная физиология клетки уже кардинально отличается от физиологии 10 лет назад. Судя по последним улучшениям разных методов, скоро физиология окончательно покроется уравнениями и расчетами и превратится в биофизику на стероидах.
Казалось, что год можно заканчивать, но тут отличились ребята из Google Deepmind (та самая компания, чья нейросеть обыграла человека в го). Они заявили, что им вообще не нужен никакой микроскоп, чтобы узнать структуру белка.
Они показали нейросеть AlphaFold, которая с довольно высокой точностью предсказывает структуру белка всего лишь по его аминокислотной последовательности. Разрешение ниже, чем в криоэлектронной микроскопии, но, думаю, это вопрос времени. Если эта штука заработает рутинно, то для получения структуры белка вместо многомиллионного оборудования и недель работы достаточно будет иметь ноут с инетом, и вы получите структуру в один клик. То есть предсказание потенциальных лекарств будет занимать два клика. Заслуженно многие отзывы об этой работе начинались со слов “It’s a game changer”.
Бонус:
Deepmind вообще феерили в этом году. Например они показали нейросеть, которая лучше живых врачей предсказывает рак груди по маммограммам. Сейчас есть куча лаб, которые пытаются научить комп ставить диагнозы по рентгеновским снимкам, МРТ или УЗИ. Но таких убедительных результатов я еще не видел.
Всем добра,
Тг
#научпоп
3.9K views14:39
Г
