Студент-инфохимик Даниил Силин принял участие в запуске в стратосферу спутника, чтобы найти лекарство от остеопороза 🧪

Ученые планируют исследовать, как формируется костная ткань в стратосфере и как на этот процесс влияют белки шелка шелкопряда. Результаты работы должны помочь решить проблему остеопороза у космонавтов. Как прошел запуск и где пригодятся результаты эксперимента, читайте в материале: https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/13299 📲

Пониженная гравитация влияет на формирование костной ткани и заставляет ее расти не так, как на Земле. Из-за этого космонавты часто страдают остеопорозом — заболеванием, при котором нарушается метаболизм костной ткани и снижается прочность костей из-за вымывания неорганических солей.

Чтобы исследовать эту проблему, студенты ИТМО смоделировали рост костной ткани в условиях пониженной гравитации. Для этого они использовали модель периодического и упорядоченного осаждения минерала гидроксиапатита — основного компонента костей и зубов.

Когда минерал смешивают с другими веществами (например, желатином и коллагеном), возникает нерастворимый осадок — кольца Лизеганга. Это концентрические кольца, которые в повседневной жизни можно наблюдать в осадочных породах агата и яшмы.

В условиях стратосферы из-за низкой температуры, гравитации и давления кольца формируются иначе, чем на Земле — по сути, эта модель имитирует рост костной ткани в космосе. Этот факт студенты смогли установить по результатам предыдущего запуска, который состоялся 19 ноября. Тогда они запустили в стратосферу колбы с гидроксиапатитом и сравнили, как формируется осадок этого вещества на земле и в полете.

В этот раз к минералу добавили в одной системе специальные белки шелкопряда, а в другие — L-аскорбиновую кислоту. Ожидается, что эти соединения помогут затормозить разрушение костной ткани из-за низкой гравитации.

Студенты ИТМО работали в составе команды Bioendurance, в которую также вошли представители других вузов и школ. Руководит проектом студент химико-биологического кластера SCAMT Дауддин Дауди, за химическую часть эксперимента в лабораториии отвечает студент НОЦ Инфохимии Данил Силин. Научными руководителями команды выступают директор НОЦ Инфохимии Екатерина Скорб и доцент НОЦ Инфохимии, руководитель группы биомиметических материалов Светлана Уласевич. Проектировали и собирали спутник студенты МГТУ им. Баумана Артём Санников, Герман Янгалин, Никита Волков, Роман Садовец, Никита Широкопетлев, Глеб Панькин, Илья Дановский и абитуриент Лев Пучкасов. За программное обеспечение отвечали ученики лицеев №153 — Дамир Сафаров и №18 — Роман Ардуванов.

#Читать далее#

Хочешь разрабатывать модели машинного обучения, которые помогут быстрее и дешевле создавать новые лекарства, снизить риски побочных эффектов, а также сократить использование в экспериментах животных?

Этим занимались участники нашего хакатона с платформой искусственного интеллекта «Синтелли» и Московским центром инновационных технологий в здравоохранении (Медтех).

👉 Этому же, в том числе, мы будем обучать в новой онлайн-магистратуре «Химический софт». Прямо сейчас идет набор, не упусти свой шанс: https://abit.itmo.ru/program/master/chemistry_soft 🦾

Чтобы разрабатывать безопасные лекарства, важно изучать токсичность молекул, из которых создают препараты. Токсичность описывается различными параметрами химических соединений. Среди них ― мутагенность, канцерогенность, повторяющееся воздействие химического агента, медикаментозное повреждение печени и многое другое. Предсказать эти параметры можно с помощью SMILES — системы правил однозначного описания состава и структуры молекулы химического вещества. На основании SMILES-описаний молекул с помощью графовых представлений, языковых моделей и химических свойств можно определить различные признаки токсичности вещества.

Сейчас, чтобы исследовать токсичность молекул, ученые используют искусственный интеллект. Например, платформа «Синтелли» позволяет химикам-синтетикам прогнозировать физико-химические, биологические и токсикологические свойства органических соединений, визуализировать массивы химических данных.

💬 По словам доктора химических наук, члена-корреспондента РАН и сооснователя платформы «Синтелли» Максима Федорова, сегодня ученым удалось исследовать токсичность только для порядка 200–300 тысяч соединений — при том, что на планете их известно около 200 млн, и количество соединений постоянно растет.
Модели машинного обучения помогут сократить время и средства на разработку и внедрение новых лекарственных препаратов, а также уменьшить количество лабораторных животных в экспериментах и снизить риски побочных эффектов лекарств.

Подробнее – в карточках 👇 и статье 👉 https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/13229/

#Читать далее#