Ласкеровскую премию, самую престижную после Нобелевской премии награду в медицине, в 2018 году получат трое американских и один британский ученый: Дэвид Эллис, Майкл Грунстайн, Джоан Аргетсингер Стайц и Джон Глен, говорится в сообщении фонда Ласкеров, присуждающего награды.
Ласкеровская премия в биомедицинских исследованиях вручается в США с 1945 года. За это время 87 лауреатов премии впоследствии получили Нобелевскую премию по физиологии и медицине. В 2017 году премию получили Майкл Холл за открытие TOR-белков, Джон Шиллер и Даглас Лоуи за технологии создания вакцины от папилломавируса и организация Planned Parenthood за работу с миллионами женщин в сфере репродуктивного здоровья.
В этом году Эллис из Рокфеллеровского университета и Грунстайн из университета штата Калифорния в Лос-Анджелесе получат приз в фундаментальных исследованиях за «открытия, показывающие, как на экспрессию генов влияет химическая модификация гистонов» — белков, в которые упакованы нити ДНК в хромосомах.
Шотландца Глена, который ранее работал на AstraZeneca, а сейчас вышел на пенсию, отметили за открытие и разработку в конце 1980-х годов пропофола, самого популярного в мире средства для наркоза — ежегодно в США вводится 60 миллионов доз этого препарата. Аргетсингер Стайц из Йельского университета занимается биологией РНК и общественной деятельностью по поддержке молодых ученых и женщин в науке, за что и получит специальный приз.
В каждой номинации ученые получат по 250 тысяч долларов, церемония награждения состоится 21 сентября в Нью-Йорке.
Ольга Добровидова
Языковые модели сгенерировали рабочий вирусный геном
Используя геномные языковые модели Evo 1 и Evo 2, американские исследователи под руководством Брайана Хая (Brian L. Hie) из Института Arc сгенерировали полные геномы бактериофагов, похожих на хорошо изученный вирус ΦX174. При этом смесь сгенерированных фагов приспособилась заражать три линии Escherichia coli, устойчивые к ΦX174. Этих результатов уже достаточно для эффектного заголовка о вирусах, созданных искусственным интеллектом. Но за кликбейтом скрывается более интересный вопрос: что именно в этом эксперименте сделала модель — и насколько далеко генерация последовательностей уже продвинулась в сторону проектирования сложных функциональных биологических систем с заданными свойствами?