Данная публикация профессора медицины Алмаза Шармана посвящена ключевой роли биомедицины и искусственного интеллекта (ИИ) в революционных изменениях, затрагивающих экономику, здравоохранение и глобальное развитие. Особое внимание уделяется потенциалу ИИ для преодоления технологических барьеров, ускорения научного прогресса и улучшения качества жизни, а также необходимости стратегических инвестиций для адаптации к новым вызовам.

Автор фокусируется на ключевых драйверах этих изменений: искусственном интеллекте, биомедицине и новейших гаджетах. Синтез этих технологий обещает радикально изменить все сферы жизни, от медицины и финансов до социальных взаимодействий и нашего восприятия реальности. Автор предупреждает, что эти трансформации несут как огромные возможности, так и серьезные риски, связанные с неравенством, потерей рабочих мест и новыми этическими дилеммами. Книга предлагает глубокий анализ происходящих процессов и позволяет читателю лучше понять современный мир и его будущее. Авторы призывает к ответственной и проактивной политике в этой области, направленной на смягчение негативных последствий и максимальное использование новых возможностей.

Книга будет интересна широкому кругу читателей, интересующихся современными технологиями, экономикой и будущим человечества.

Иллюстрации в данной книге сгенерированы нейросетью DALL-E

©Almaz Sharman 2025 ©Global Technology Network 2025

Almaty – Astana – Washington DC – New York – San Francisco - Seoul

 

ОТ АВТОРА

Уважаемый читатель!

Мир стоит на грани фундаментальных изменений, которые могут переопределить само понятие человеческого существования. Революция в биомедицине и здравоохранении, движимая искусственным интеллектом (ИИ) и передовыми биотехнологиями, обещает не только избавить человечество от бремени болезней, но и открыть новые горизонты развития и самореализации.

Эти изменения, столь радикальные для большинства, могут показаться естественным развитием событий для небольшого сообщества исследователей и футурологов, предвидевших потенциал ИИ. Однако для остального мира они станут поистине революционными, требуя глубокого переосмысления социальных, экономических и этических основ общества.

Стоя на пороге этой новой эры, важно не только восхищаться открывающимися возможностями, но и тщательно готовиться к вызовам, которые она несет. Обеспечение справедливого доступа к этим технологиям и минимизация потенциальных негативных последствий станут ключевыми задачами для общества в ближайшие годы.

Разрешите представить комплексный обзор технологических и биомедицинских прорывов, движимых ИИ, биоинженерией и медицинскими технологиями. Безусловно, ИИ окажет колоссальное влияние практически на все аспекты жизнедеятельности человека, включая экономическое развитие и борьбу с бедностью, занятость, новые смыслы труда и творчества, госуправление и мироустройство. Имея 40-летний опыт в области биомедицины и здравоохранения, я естественным образом решил посвятить анализ глобальным трансформациям, вызванным развитием ИИ, в контексте инноваций в биотехнологической отрасли, а также в экосистеме медицины и охраны здоровья.

Я надеюсь, что данная публикация станет полезным инструментом для успешной навигации в быстро меняющемся мире технологий, где ключевую роль играют искусственный интеллект и биотехнологии. Эти области выступают движущей силой революционных изменений, затрагивающих экономику, здравоохранение и глобальное развитие. ИИ способствует автоматизации сложных процессов, открывая новые горизонты в повышении производительности и принятии стратегически важных решений. В свою очередь, биотехнологии оказывают прорывное воздействие на медицину и агросектор, способствуя улучшению качества жизни и решению глобальных проблем, таких как продовольственная безопасность и борьба с заболеваниями.

Сочетание ИИ и биотехнологий создает синергию, позволяющую разрабатывать инновационные решения, способные изменить мир на фундаментальном уровне. Осознание и понимание этих процессов становится не просто преимуществом, а необходимостью для эффективной адаптации и успешного развития в будущем. Важно помнить, что решения, принятые сегодня, окажут судьбоносное влияние на формирование будущего человечества и определят его устойчивость перед вызовами нового времени.

Алмаз Шарман, профессор медицины

 

 

Содержание

ОТ АВТОРА

БИОМЕДИЦИНА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ДРАЙВЕРЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

БУДУЩИЕ ТРЕНДЫ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ

Биотехнология и биоинжиниринг: На пороге революционных открытий

Здравоохранение и Медицина: Стирание границ между цифровым и биологическим

Искусственный интеллект

БУДУЩЕЕ ЭНЕРГЕТИКИ И КЛИМАТА: СИНЕРГИЯ ИННОВАЦИЙ И ПРОВЕРЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Солнечная геоинженерия

Химическая модификация океанов

Купольные города

Умные сети

Системы хранения энергии

Технологии отслеживания углеродного следа

МОБИЛЬНОСТЬ, РОБОТЫ И ДРОНЫ: ВЫЗОВЫ ЭЛЕКТРИФИКАЦИИ И АВТОНОМИИ

Переход потребителей к новым технологиям

Прорыв в технологии аккумуляторов

Расширение использования автономных машин

Переход к более эффективной, но регулируемой рабочей среде

БУДУЩЕЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК КАТАЛИЗАТОР ПЕРЕМЕН

Трансформация форм-факторов и интерфейсов

Энергоэффективные архитектуры, вдохновленные человеческим мозгом

Упрощение взаимодействия человека с машинами

От инструментов к интеллектуальным помощникам

МЕТАВСЕЛЕННАЯ И ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ: НА ПУТИ К ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ЗРЕЛОСТИ

Vision Pro от Apple: новый этап в развитии AR/VR

Улучшение виртуального опыта

Синергия искусственного интеллекта и технологий XR

Вызовы и перспективы

КОСМОС: НОВАЯ ЭРА ИССЛЕДОВАНИЙ

Демократизация доступа к космосу

Снижение затрат на доступ к космосу

Новые горизонты для исследований в микрогравитации

Стремление к многопланетному будущему

ФИНАНСЫ И СТРАХОВАНИЕ: МЕДЛЕННАЯ, НО НЕИЗБЕЖНАЯ МОДЕРНИЗАЦИЯ

ЛОГИСТИКА И ЦЕПОЧКИ ПОСТАВОК: АДАПТАЦИЯ К НОВЫМ РЕАЛИЯМ

ГОСТЕПРИИМСТВО И РЕСТОРАНЫ: БАЛАНС ТЕХНОЛОГИЙ И ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА

СПОРТ: АНАЛИТИКА И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ КАК ДРАЙВЕРЫ ПРОГРЕССА

Умные стадионы

Персонализация

ИНДУСТРИЯ РАЗВЛЕЧЕНИЙ: ИИ ОТКРЫВАЕТ НОВЫЕ ГОРИЗОНТЫ

Ключевые направления трансформации:

Вызовы и возможности:

НОВОСТИ И ИНФОРМАЦИЯ: ТРАНСФОРМАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ЭКОСИСТЕМЫ

Революция медиаландшафта

Влияние на потребление информации

Новые горизонты и вызовы

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: НА ПОРОГЕ НОВОЙ ЭРЫ

Вездесущность ИИ и глобальные вызовы

Генеративный ИИ: катализатор изменений

РЕВОЛЮЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИОМЕДИЦИНЕ

Ключевые технологические достижения, призванные преобразовать биомедицину

Горизонты биомедицины: прогноз революционных достижений

Ключевые факторы ускорения научных открытий: Концепция «сжатого 21-го века»

Ограничительные факторы

Социальные аспекты и внедрение инноваций

Переосмысление здравоохранения и социального развития

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОНАУКА: РЕВОЛЮЦИЯ В ПОНИМАНИИ И УЛУЧШЕНИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗУМА

Прорывы в нейробиологии и психиатрии

Перспективы лечения психических расстройств

РАБОТА И СМЫСЛ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Контекст и ключевые аспекты

Вызовы и риски

ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ И БОРЬБА С БЕДНОСТЬЮ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Глобальное неравенство и потенциал ИИ

Вызовы, риски и пути решения

МИРОУСТРОЙСТВО И ГОСУПРАВЛЕНИЕ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Глобальный контекст и ключевые тенденции

Вызовы и риски

ВЫВОДЫ

БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ РЕВОЛЮЦИЯ: КОНВЕРГЕНЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И БИОИНЖЕНЕРИИ

РЕВОЛЮЦИЯ В СЕКВЕНИРОВАНИИ ГЕНОМА

Секвенирование нового поколения: скорость, точность, доступность

Метагеномика: расшифровка экосистем на молекулярном уровне

Революция в синтезе генов

Квантовая биология: на стыке физики и жизни

Завершение карты генома человека

РЕДАКТИРОВАНИЕ ГЕНОВ И CRISPR: ПРОРЫВ В ЛЕЧЕНИИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

Casgevy: первая одобренная генная терапия на основе CRISPR

Новые горизонты редактирования генов: прогресс и перспективы

БИОПЕЧАТЬ, ОРГАНОИДЫ И СИНТЕТИЧЕСКИЕ ОРГАНИЗМЫ

Достижения и применение технологий биопечати

Изготовление органоидов

Прорыв в создании синтетических бактерий

ОРГАНОИДНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БИОКОМПЬЮТЕРЫ: НОВЫЕ РУБЕЖИ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Органоидный интеллект: живые компьютеры

Прорыв в области ДНК-компьютеров

ДНК-хранилища: революция в мире данных

БИОРОБОТЫ И КИБЕРБИОБЕЗОПАСНОСТЬ

Биороботы: на пороге новой эры

Эволюция биороботов

Живые датчики

Кибербиобезопасность

РЕВОЛЮЦИЯ В МАТЕРИАЛОВЕДЕНИИ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БИОТЕХНОЛОГИИ ОТКРЫВАЮТ НОВЫЕ ГОРИЗОНТЫ

Открытие новых материалов с помощью искусственного интеллекта

Мицелиевая кожа: экологичное будущее индустрии

Инновации в биоупаковках

Прогресс в области биопленок

КУЛЬТИВИРОВАННОЕ МЯСО, СИНТЕТИЧЕСКОЕ МОЛОКО И ТОЧНАЯ ФЕРМЕНТАЦИЯ: НОВАЯ ЭРА В ПРОИЗВОДСТВЕ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ

Культивированное мясо: от лаборатории к массовому рынку

Синтетические молочные продукты: революция в молочной индустрии

Применение точной ферментации

Революция в производстве безалкогольного пива

ФОТОСИНТЕЗ, ГЕНЕТИЧЕСКАЯ МОДИФИКАЦИЯ И CRISPR В ЖИВОТНОВОДСТВЕ

Модернизация фотосинтеза: прорывные технологии в селекции растений

ГМО в сельском хозяйстве

CRISPR в животноводстве

РЕГЕНЕРАТИВНОЕ СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО И КОСМИЧЕСКОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ

Регенеративное сельское хозяйство: инновации в агропромышленном комплексе

Космическое земледелие

КЛИМАТ И УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ

Экологическая ДНК и биотехнологии: новые инструменты для устойчивого развития

Растения будущего: инновации в борьбе с изменением климата

Возрождение исчезнувших видов и экосистем: биотехнологии на страже природы

CRISPR-комары и древние вирусы: биотехнологии на страже здоровья человечества

КУЛЬТИВИРОВАННАЯ КРОВЬ И БИОТЕХНОЛОГИЯ КРАСОТЫ

Культивированная кровь: прорыв в трансфузиологии

Выращенный коллаген и индустрия красоты

ВОССТАНОВЛЕНИЕ МИКРОБИОМА: ПУТЬ К УСТОЙЧИВОМУ ЗДОРОВЬЮ, БАКТЕРИОФАГОВАЯ ТЕРАПИЯ

Микробиом: диагностика нарушений и восстановление

Восстановление микробиома: путь к здоровому будущему

Микробиом и холобионт: Взаимосвязь организма и его микроорганизмов

Прорывы в бактериофаговой терапии: Новые горизонты в борьбе с инфекциями

МИКРОЧИПЫ В БИОМЕДИЦИНЕ

Устройства Lab-on-a-Chip

Технология органов-на-чипе

Технологии Body-on-a-Chip: Новая эра в моделировании человеческого организма

3D-БИОПЕЧАТЬ: ПРОРЫВ В СОЗДАНИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ТКАНЕЙ, ОРГАНОВ, В ТАКЖЕ В ПРОИЗВОДСТВЕ ЛЕКАРСТВ

3D-БИОПЕЧАТЬ ОРГАНОВ И ТКАНЕЙ

Прорывы в 3D-печати лекарств

Производство лекарств на дому

ФАРМАЦЕВТИКА, МОЛЕКУЛЯРНАЯ И ПРОСТРАНСТВЕННАЯ БИОЛОГИЯ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Инвестиции фармацевтических компаний в ИИ

Проектирование белков с помощью ИИ

Сущность пространственной биологии

Перспективы, вызовы и потенциальное влияние

БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ РЕВОЛЮЦИЯ: НА ПОРОГЕ НОВОЙ ЭРЫ

Вызовы, риски и стратегические императивы для лидеров

Биотехнологический ренессанс: Переосмысление будущего

Горизонты биотехнологической революции: прогноз на 2025-2045 годы

НА ГРАНИ ПРОРЫВА И ВЫЗОВА, ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ ИНВЕСТИЦИЙ В БИОТЕХНОЛОГИИ

Потенциальные угрозы

Открывающиеся возможности

Стратегические императивы

Стратегический компас биотехнологий: инвестиции и действия

ВЫВОДЫ: Прорывы, конвергенция и вызовы биотехнологии

КЛЮЧЕВЫЕ ЛИЧНОСТИ, ЗАНИМАЮЩИЕСЯ ИССЛЕДОВАНИЯМИ В ОБЛАСТИ БИОТЕХНОЛОГИИ И БИОИНЖЕНЕРИИ, ЗА РАБОТАМИ КОТОРЫХ СТОИТ СЛЕДИТЬ

НА ПОРОГЕ НОВОЙ ЭРЫ МЕДИЦИНЫ И ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ВЫЗОВЫ И ТРАНСФОРМАЦИИ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Новые вызовы здравоохранения

Усиление роли пациентов и новые ожидания

Эволюция угроз здоровью в контексте климатических изменений

Прорывы в лечении основных заболеваний

Холистический подход к микробиому человека

Синтез человека и технологий: эра “синтетических людей”

Революция в медицинской диагностике: ChatGPT бросает вызов врачам

МОЛЕКУЛЯРНАЯ ДИАГНОСТИКА БОЛЕЗНЕЙ, CRISPR В МЕДИЦИНЕ И НУТРИГЕНОМИКА

Перспективы молекулярной диагностики

Прорывы в точной медицине

Нутригеномика – революция в персонализированном питании и здоровье

УНИВЕРСАЛЬНЫЕ ВАКЦИНЫ И ПРОРЫВ В ИММУНОТЕРАПИИ РАКА

Вакцины от рака

Таргетные лекарства или “волшебные пули” против рака

Иммунотерапия рака: мобилизация защитных сил организма

РЕВОЛЮЦИЯ В РЕПРОДУКТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ: СИНТЕТИЧЕСКИЕ ГАМЕТЫ И ИСКУССТВЕННАЯ МАТКА, ФЕТАЛЬНАЯ ХИРУРГИЯ

Прорыв в создании искусственных гамет

Прогресс в разработке искусственных маток

Генетическая оптимизация эмбрионов: перспективы и вызовы

Предстоящие разработки

Внутриутробные вмешательства: новые горизонты в лечении

БОРЬБА ЗА ДОЛГОЛЕТИЕ: ДОСТИЖЕНИЯ И ВЫЗОВЫ

Элиминация сенесцентных (стареющих) клеток

Обратный ход старения: прорывы в биологии и генетике

Новые горизонты в продлении жизни

НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ДИАГНОСТИКЕ БОЛЕЗНЕЙ: УМНЫЙ ТЕКСТИЛЬ, БИОСЕНСОРЫ, НАНОРОБОТЫ

Инновации в мониторинге здоровья: Будущее умного текстиля:

Будущее биосенсоров: Инновации в мониторинге здоровья

Нанороботы в медицине: Революция в диагностике и лечении болезней

ИМПЛАНТАТЫ, ПРОТЕЗЫ, НОСИМЫЕ ИЗДЕЛИЯ

Будущее медицинских имплантатов

Протезирование будущего: Технологии, изменяющие жизнь

Будущее носимых технологий: эра невидимых возможностей

Интеллектуальный прорыв носимых устройств: будущее без границ

ТЕХНОЛОГИИ РАСШИРЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ И ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР

Технологии XR в медицинской диагностике

Расширенное применение расширенной реальности в терапии

Интерфейсы мозг-компьютер: прорыв в управлении и реабилитации

УДАЛЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЗДОРОВЬЕМ И ТЕЛЕМЕДИЦИНА

Роль цифровых биомаркеров

Будущее телемедицины: Инновации и перспективы

Будущее ухода за пациентами

НОВЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ ДЛЯ НАУЧНЫХ И КЛИНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Исследования в области синтетических данных о здоровье

Инновации в клинических испытаниях: новые горизонты

БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Влияние крупных технологических компаний

Стартапы и DTC-модели

Влияние удаленной работы на здоровье и благополучие сотрудников

Устранение неравенства в здравоохранении: путь к справедливости

Экологические инициативы и инновации в здравоохранении

АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ

Интеграция данных в здравоохранении: Новая эра персонализированного ухода

Автоматизация в здравоохранении: Повышение эффективности и надежности

Интеграция и обмен данных в здравоохранении: Преодоление фрагментации

Квантовые вычисления: Революция в обработке данных

КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ, ДЕЗИНФОРМАЦИЯ, ДИПФЕЙКИ И КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Конфиденциальность и защита персональных данных пациентов

Дезинформация в здравоохранении: Вызовы и решения

Медицинские дипфейки: Возможности и угрозы

Кибербезопасность в здравоохранении: Новые вызовы и решения

ТРАНСФОРМАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: КЛЮЧЕВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ, ИХ ЗНАЧИМОСТЬ И ОТКРЫВАЮЩИЕСЯ ВОЗМОЖНОСТИ

Ключевые тенденции в здравоохранении

Навигация в море возможностей и угроз

Стратегические инвестиции и действия в здравоохранении: Курс на инновации и устойчивость

КЛЮЧЕВЫЕ ЛИЧНОСТИ, ЗАНИМАЮЩИЕСЯ ИССЛЕДОВАНИЯМИ В ОБЛАСТИ МЕДИЦИНЫ И ЗДРАВООХРАНЕНИЯ, ЗА РАБОТАМИ КОТОРЫХ СТОИТ СЛЕДИТЬ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ГЛОБАЛЬНЫЕ ТРАНСФОРМАЦИИ И ВЫЗОВЫ БУДУЩЕГО

ВЕЗДЕСУЩНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ГЛОБАЛЬНЫЕ ВЫЗОВЫ

Генеративный ИИ: катализатор изменений

Перспективы развития

МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: АРХИТЕКТУРА СОВРЕМЕННОГО МЫШЛЕНИЯ И ФЛАГМАНСКИЕ РАЗРАБОТКИ

Основы и разнообразие моделей ИИ

Флагманские разработки больших языковых моделей LLM

Ключевые достижения в языковых моделях и генеративных технологиях

Революция в генерации видео

ЭВОЛЮЦИЯ И ЭКОНОМИКА КРУПНЫХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ

Растущая сложность и стоимость LLM

Эволюция языковых моделей и концепция

LLM-ориентированных операционных систем

Революция в сфере ИИ-ассистентов: от теории к практике

ПРОПРИЕТАРНЫЕ ИЛИ ОТКРЫТЫЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ (LLM): КАКОВ ВЫБОР?

Проприетарные модели

Открытые модели

Сравнение преимуществ и недостатков

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: НА ПОРОГЕ ЧЕЛОВЕКОПОДОБНОГО МЫШЛЕНИЯ?

Текущее состояние ИИ

Прорывы ИИ в математике: новые горизонты

ИИ и искусство убеждения

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БУДУЩЕЕ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЖИЗНИ, КЛИМАТА И ЭМОЦИЙ

Прогнозирование будущего: от личной судьбы до глобального климата

Эволюция технологий распознавания эмоций: достижения и вызовы

Нейро-символический ИИ: синергия нейронных сетей и символической логики

СИНЕРГИЯ ОБЛАКА, ПЕРИФЕРИИ И УСТРОЙСТВ

Нейтральность облака: вызовы и перспективы

Бум ИИ и его влияние на облачную инфраструктуру

Искусственный интеллект на устройстве: революция в мобильных технологиях

Носимые ИИ: революция в человеко-компьютерном взаимодействии

ПОЧЕМУ ВАЖНО СЛЕДИТЬ ЗА РАЗВИВАЮЩИМИСЯ ТЕХНОЛОГИЯМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА?

Векторные базы данных: ключевой компонент инфраструктуры искусственного интеллекта

Вертикальная интеграция в сфере ИИ: от чипов до языковых моделей

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: КАТАЛИЗАТОР ПРОГРЕССА И ГЛОБАЛЬНЫХ ТРАНСФОРМАЦИЙ

Революционное влияние ИИ

Глобальная технологическая конкуренция

Ключевые тренды и их значение для бизнеса

ИИ: революция во всех отраслях в ближайшие пять лет

Ключевые факторы, определяющие темпы развития ИИ

ВОЗМОЖНОСТИ И УГРОЗЫ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Возможности

Угрозы

Стратегические инвестиции и действия в эпоху ИИ

КЛЮЧЕВЫЕ ЛИЧНОСТИ, ЗАНИМАЮЩИЕСЯ ИССЛЕДОВАНИЯМИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, ЗА РАБОТАМИ КОТОРЫХ СТОИТ СЛЕДИТЬ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Алмаз Шарман, профессор медицины

Основные научные труды

 

ЧАСТЬ ПЕРВАЯ

БИОМЕДИЦИНА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ДРАЙВЕРЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Мир стоит на пороге беспрецедентного периода роста, характеризующегося устойчивым повышением спроса и рекордным ростом цен на товары и активы. Этот многолетний, а возможно, и многодесятилетний цикл является результатом глубинных структурных изменений в глобальной экономической системе.

Мы являемся свидетелями революционной волны инноваций, способной трансформировать саму суть человеческого бытия. Ее влияние простирается от сложных механизмов глобальных цепочек поставок до тончайших нюансов повседневной жизни, от коридоров власти в геополитике до негласных социальных норм.

В авангарде этих масштабных преобразований – триумвират технологий, а именно технологические гиганты с их тремя ключевыми разработками: искусственный интеллект, биомедицина и экосистема взаимосвязанных носимых устройств

Синергия этих макротехнологических направлений кардинально изменит наше взаимодействие с окружающим миром – от общения с медицинскими специалистами до отношений с домашними питомцами, от банковских операций до восприятия собственного тела.

Каждая инновация, будь то расширенная реальность (AR/VR/XR), автономный транспорт или низкоорбитальные спутники, вносит свой вклад в эту волну глобальных изменений. Последствия этих процессов неизбежны и очевидны. В ходе этой технологической трансформации определятся как лидеры, способные управлять этим эпохальным переходом, так и те, кто окажется под ударом его разрушительных последствий.

Наблюдаемые тенденции охватывают не только эволюционные улучшения существующих технологий, но и прорывные разработки на переднем крае науки и техники. Сформируются новые центры инноваций и рисков, способные преобразить целые отрасли экономики.

Итак, мир меняется с беспрецедентной скоростью, и этот технологический процесс только набирает обороты. Мы стоим на пороге эры, которая обещает радикально изменить наше понимание экономики, общества и самих себя.

 

БУДУЩИЕ ТРЕНДЫ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ

Технологическая революция охватывает практически все сферы человеческой деятельности. Конвергенция различных областей науки и техники создает синергетический эффект, открывая перед человечеством невиданные ранее возможности и одновременно ставя новые вызовы.

Далее представлены основные предполагаемые тренды развития таких технологических направлений, как биотехнологиия, искусственный интеллект, энергетика и климат, транспорт и робототехника, виртуальная реальность и космос, а также традиционных отраслей, таких как финансы, спорт, логистика, гостеприимство и индустрия развлечений. Все эти сферы переживают глубокую трансформацию под влиянием новых технологий, от блокчейна до иммерсивных технологий.

Этот технологический прорыв несет в себе огромный потенциал для улучшения качества жизни, решения глобальных проблем и открытия новых горизонтов человеческих возможностей. Однако он также ставит перед нами серьезные этические, социальные и экономические вызовы. Ключом к успешному освоению этих технологий станет наша способность эффективно управлять их внедрением, обеспечивая баланс между инновациями и ответственностью, между прогрессом и сохранением человеческих ценностей.

Биотехнология и биоинжиниринг: На пороге революционных открытий

Недавние достижения ускорили конвергенцию биологии, информационных систем и передовых платформ, в то время как внимание общественности сконцентрировано на генеративном ИИ. Однако вскоре фокус сместится к генеративной биологии, где модели ИИ откроют возможности для создания:

• Новых молекул
• Инновационных лекарственных препаратов
• Революционных материалов
• Искусственных живых организмов

Несмотря на колоссальный потенциал биотехнологий в преобразовании нашего мира, их внедрение требует тщательной подготовки и эффективного управления.

Более подробно об ожидаемых изменениях в данной сфере можно прочитать во второй части этой книги под названием «Биотехнологическая Революция: Конвергенция Искусственного Интеллекта и Биоинженерии».

Здравоохранение и Медицина: Стирание границ между цифровым и биологическим

Слияние цифрового и биологического миров открывает беспрецедентные возможности в медицине:

• Создание “умных” клеток внутри организма, способных вырабатывать лекарства в ответ на внешние стимулы
• Появление новых методов лечения и диагностики

Однако одновременно возникают экзистенциальные угрозы, такие как кибербиомалварь, о которых мы пока даже не подозреваем. Оба направления имеют потенциал кардинально трансформировать фармацевтическую и медицинскую отрасли.

Более подробно о предстоящих достижениях в этой сфере можно прочитать в третьей части данной книги под названием «На Пороге Новой Эры Медицины и Здравоохранения».

 

Искусственный интеллект

В то время как ажиотаж вокруг искусственного интеллекта (ИИ) продолжает нарастать, настал критический момент для тщательной подготовки к грядущим изменениям.

ИИ представляет собой революционную технологию широкого спектра применения, способную трансформировать целые экономические системы и кардинально изменить облик общества. Экосистема ИИ развивается стремительными темпами, охватывая различные направления:

• Мультимодальные модели ИИ
• Самообучающиеся агенты
• Носимые устройства со встроенными ИИ-ассистентами

Несмотря на многообещающие перспективы ИИ в преображении нашего мира, новейшие тенденции указывают на беспрецедентные риски. Это подчеркивает острую необходимость в:

1. Тщательной подготовке к внедрению технологий ИИ
2. Разработке эффективных механизмов управления
3. Достижении баланса интересов всех заинтересованных сторон

Таким образом, своевременная и всесторонняя подготовка к эре ИИ становится ключевым фактором для успешной адаптации общества к грядущим технологическим изменениям.

Более подробно об ожидаемых изменениях в этой сфере можно прочитать в четвертой части данной книги под названием «Искусственный Интеллект: Глобальные Трансформации и Вызовы Будущего».

 

БУДУЩЕЕ ЭНЕРГЕТИКИ И КЛИМАТА: СИНЕРГИЯ ИННОВАЦИЙ И ПРОВЕРЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В условиях усиливающихся последствий изменения климата правительства по всему миру все чаще прибегают к радикальным технологическим решениям, объединяя инновации и проверенные методы.

Солнечная геоинженерия

Этот неоднозначный подход предполагает отражение солнечного света обратно в космос для снижения температуры на Земле. Среди предложенных методов:

• Впрыскивание стратосферного аэрозоля, создающего слой, отражающий солнечные лучи.

• Осветление морских облаков для повышения их отражательной способности.

• Космические отражатели, размещаемые на орбите Земли.

Несмотря на потенциал таких технологий, они порождают серьезные экологические и этические вопросы.

Химическая модификация океанов

Этот подход, включающий удобрение или подщелачивание вод океана, направлен на усиление их способности поглощать углекислый газ:

• Добавление железа или других питательных веществ для стимуляции роста фитопланктона.

• Увеличение щелочности океана, что улучшает его способность поглощать CO2.

Эти методы требуют детального анализа их долгосрочного воздействия на морские экосистемы.

Купольные города

Футуристическая концепция создания городов с полностью контролируемым климатом, защищенных куполами, предлагает:

• Защиту от экстремальных погодных условий.

• Оптимизацию использования ресурсов.

• Минимизацию воздействия на окружающую среду.

Однако такие проекты связаны с высокими затратами и потенциальными социальными последствиями, включая риски сегрегации.

Параллельно развивается инфраструктура возобновляемых источников энергии, способствующая устойчивости энергосистем.

Умные сети

Эти цифровые энергосистемы обеспечивают:

• Эффективное распределение электроэнергии.

• Интеграцию возобновляемых источников энергии.

• Реакцию на изменения спроса.

• Двустороннюю связь между потребителями и коммунальными службами.

Системы хранения энергии

Для управления переменчивостью возобновляемых источников энергии используются:

• Литий-ионные и проточные аккумуляторы.

• Гидроаккумулирующие установки.

• Системы сжатого воздуха и тепловой энергии.

Эти технологии стабилизируют энергоснабжение, балансируя спрос и предложение.

Технологии отслеживания углеродного следа

Современные инструменты помогают контролировать и снижать выбросы углерода:

• Датчики IoT для мониторинга выбросов в реальном времени.

• Искусственный интеллект для поиска эффективных путей их сокращения.

• Блокчейн-платформы для торговли углеродными кредитами.

Точные данные, предоставляемые этими системами, способствуют более осознанным решениям и разработке эффективных политик.

 

Таким образом, Синергия между передовыми климатическими технологиями и развитием возобновляемой энергетики формирует многогранный подход к решению климатического кризиса. Несмотря на противоречивость некоторых технологий, их внедрение подчеркивает необходимость немедленных действий и инноваций в борьбе с глобальным потеплением.

 

 

 

МОБИЛЬНОСТЬ, РОБОТЫ И ДРОНЫ: ВЫЗОВЫ ЭЛЕКТРИФИКАЦИИ И АВТОНОМИИ

Транспортная и робототехническая отрасли переживают масштабные преобразования:

Переход потребителей к новым технологиям

Пользователи постепенно адаптируются к электромобилям (ЭМ) и полуавтономным транспортным системам, что знаменует собой значительный сдвиг в восприятии и использовании личного и общественного транспорта. Популяризация ЭМ стимулируется экологическими проблемами, государственными субсидиями и технологическими инновациями. Однако остаются вызовы, включая обеспокоенность запасом хода и необходимость расширения инфраструктуры зарядных станций.

Прорыв в технологии аккумуляторов

Развитие технологий аккумуляторов способствует увеличению времени работы транспортных средств, роботов и дронов. Ключевые достижения включают:

• Твердотельные аккумуляторы: обеспечивают более высокую энергоемкость, быструю зарядку и повышенную безопасность по сравнению с традиционными литий-ионными батареями.

• Электроды из кремниевых наночастиц: существенно сокращают время зарядки, делая процесс "заправки" электромобилей сопоставимым с традиционным топливом.

• Увеличение плотности энергии: исследования направлены на повышение дальности хода ЭМ и продолжительности работы автономных устройств.

Эти достижения играют ключевую роль в преодолении барьеров, связанных с принятием электромобилей, и в развитии автономных систем.

Расширение использования автономных машин

Рост внедрения автономных технологий предвещает будущее, где машины все больше дополняют или замещают человеческий труд. Эта тенденция проявляется в ряде отраслей:

• Транспорт: автономные транспортные средства могут кардинально изменить рынок труда в сфере грузоперевозок, такси и общественного транспорта.
• Логистика: автономные роботы и дроны активно разрабатываются для складских операций и доставки "последней мили".
• Производство: роботизированные системы становятся более сложными, беря на себя задачи, ранее выполняемые людьми.

Переход к более эффективной, но регулируемой рабочей среде

Эти преобразования знаменуют переход к более производительным, но одновременно более регулируемым и контролируемым условиям труда. Основные аспекты включают:

• Рост производительности: автономные системы обеспечивают непрерывность работы и высокую точность, повышая общую эффективность.
• Изменение рынка труда: несмотря на создание новых рабочих мест в области ИИ, робототехники и анализа данных, традиционные профессии могут оказаться под угрозой.
• Улучшение безопасности: автономные технологии минимизируют риск человеческих ошибок в опасных или монотонных операциях.
• Проблемы конфиденциальности: широкое использование ИИ и автономных систем поднимает вопросы сбора данных и наблюдения за работниками.

Этот переход создает как новые возможности, так и серьезные вызовы, требующие продуманного анализа социальных и экономических последствий. Для гармоничного перехода в автоматизированное будущее важно обеспечить баланс между техническим прогрессом, ориентацией на интересы человека и соблюдением этических принципов.

 

 

БУДУЩЕЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК КАТАЛИЗАТОР ПЕРЕМЕН

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет способы взаимодействия человека с компьютерами, прокладывая путь к более естественным, интуитивным и энергоэффективным технологиям.

Трансформация форм-факторов и интерфейсов

ИИ открывает новые горизонты в дизайне и использовании устройств, расширяя традиционные рамки клавиатур и экранов:

• Интерфейсы на основе естественного языка: Возможность управлять устройствами голосом или текстом, делая взаимодействие проще и доступнее.
• Компьютерное зрение: Распознавание лиц и жестов для интуитивного управления без физического контакта.
• Интерфейсы мозг-компьютер: Прямое нейронное управление устройствами, превращающее мысли в команды.
• Дополненная и смешанная реальность (AR/XR): Бесшовная интеграция цифровых элементов в физическую среду.

Эти технологии делают взаимодействие с компьютерами более органичным, открывая возможности для их применения в самых разных сферах и контекстах.

Энергоэффективные архитектуры, вдохновленные человеческим мозгом

Современные исследования создают аппаратное обеспечение ИИ, которое подражает энергоэффективным принципам работы мозга:

• Нейроморфные чипы: Устройства, такие как Loihi от Intel, имитируют нейронные связи и спайковую коммуникацию, позволяя выполнять сложные вычисления при минимальных энергозатратах.
• Спайковые нейронные сети: Информация кодируется в дискретные временные сигналы, что позволяет добиться значительного снижения энергопотребления.
• Синаптическая пластичность: Способность адаптироваться и обучаться, подобно биологическому мозгу, увеличивая функциональность и гибкость систем ИИ.

Эти архитектуры значительно уменьшают энергетический след ИИ, делая технологии более устойчивыми и эффективными.

Упрощение взаимодействия человека с машинами

ИИ делает коммуникацию между людьми и машинами естественной и удобной:

• Обработка естественного языка: Позволяет использовать текстовые и голосовые диалоговые интерфейсы для решения сложных задач.
• Контекстуальное понимание: Модели машинного обучения способны анализировать намерения и контекст, предоставляя релевантные ответы.
• Многопоточные диалоги: Помощники ИИ обрабатывают несколько запросов одновременно, упрощая выполнение комплексных задач.
• Распознавание эмоций: Адаптация ответов систем под эмоциональное состояние пользователя.
• Персонализация: Индивидуальный подход к каждому пользователю на основе его предпочтений и привычек.

Эти инновации снижают барьеры для использования технологий и делают их интеграцию в повседневную жизнь максимально плавной и удобной.

От инструментов к интеллектуальным помощникам

По мере совершенствования ИИ вычислительные системы все больше ориентируются не на управление устройствами, а на интеграцию в повседневную жизнь человека. Компьютеры становятся не просто инструментами, а полноценными интеллектуальными помощниками, которые:

• Упрощают повседневные задачи.
• Расширяют человеческие возможности.
• Интегрируются в окружающую среду естественным образом.

ИИ переосмысляет само понятие технологий, делая их неотъемлемой частью человеческой деятельности, ориентированной на комфорт, доступность и улучшение качества жизни.

 

 

МЕТАВСЕЛЕННАЯ И ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ: НА ПУТИ К ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ЗРЕЛОСТИ

Развитие технологий дополненной (AR) и виртуальной реальности (VR) демонстрирует приближение к переломному моменту в индустрии. Выделяются несколько ключевых тенденций:

Vision Pro от Apple: новый этап в развитии AR/VR

Гарнитура Vision Pro от Apple стала знаковым событием в развитии технологий AR/VR:

• Использование передового искусственного интеллекта обеспечивает бесшовное наложение цифровых объектов на реальный мир, стирая границу между фантазией и практическими задачами.
• Высокоточные дисплеи с разрешением 23 миллиона пикселей создают уникальное качество изображения.
• Интеграция отслеживания глаз, управления жестами и голосовых команд упрощает взаимодействие, исключая необходимость в сторонних контроллерах.

Этот продукт ознаменовал переход от концептуальных прототипов AR/VR к реальным потребительским устройствам, готовым стать частью повседневной жизни.

Улучшение виртуального опыта

Отрасль активно внедряет новые функции для создания более захватывающих и многогранных виртуальных миров:

• Мультисенсорные технологии: тактильные перчатки и устройства, имитирующие запахи, усиливают уровень погружения.
• Пространственные вычисления: совершенствуют точность наложения виртуальных объектов на физический мир, повышая реалистичность AR-приложений.
• Цифровые персонажи и видеоконференции в натуральную величину: меняют подход к удалённому общению и совместной работе.

Эти достижения делают виртуальный опыт более реалистичным, увлекательным и доступным для широкого круга пользователей.

Синергия искусственного интеллекта и технологий XR

Интеграция искусственного интеллекта с расширенной реальностью (XR) создаёт инновационные возможности:

• ИИ позволяет создавать сложные процедурные среды, виртуальные миры и интеллектуальных персонажей.
• Алгоритмы машинного обучения адаптируют виртуальную среду под поведение и предпочтения пользователя, создавая персонализированный опыт.
• Аналитика на базе ИИ в VR/AR помогает лучше понять поведение пользователей, что находит применение в обучении, развлечениях и профессиональных тренингах.

Эта синергия раскрывает новые горизонты для применения AR/VR в различных секторах экономики.

Вызовы и перспективы

Несмотря на впечатляющие достижения, индустрия сталкивается с такими вызовами, как высокая стоимость устройств. Например, цена Vision Pro составляет $3499. Однако растущие инвестиции и стремительное развитие технологий позволяют предполагать, что AR/VR вскоре станут более доступными.

Снижение стоимости и расширение функциональности ускорят внедрение этих технологий и их применение в самых разных сферах — от развлечений до бизнеса и образования.

 

 

КОСМОС: НОВАЯ ЭРА ИССЛЕДОВАНИЙ

Космическая отрасль вступает в новый этап, отмеченный рядом ключевых трансформаций, которые открывают перед человечеством невиданные возможности.

Демократизация доступа к космосу

Космос становится доступным для более широкого круга стран и частных компаний, что приводит к значительным изменениям в отрасли:

• Новые космические программы: государства, такие как ОАЭ, Индия и Люксембург, создают устойчивые космические программы, бросая вызов традиционному доминированию крупных космических держав.
• Революция частного сектора: компании вроде SpaceX, Blue Origin и Rocket Labвносят радикальные изменения с помощью инновационных технологий и бизнес-моделей, изменяя рынок.
• Спутниковые сети: такие гиганты, как Starlink и OneWeb, развертывают масштабные констелляции малых спутников, обеспечивая глобальный доступ к Интернету.

Эти изменения способствуют не только технологическим прорывам, но и стимулируют конкуренцию, создавая новые подходы к освоению космоса.

Снижение затрат на доступ к космосу

Доступ к космосу стал значительно дешевле благодаря нескольким ключевым факторам:

• Многоразовые ракетные технологии: запуск ракет, таких как Falcon 9 от SpaceX, сэкономил значительные средства за счет повторного использования.
• Миниатюризация: технологии малых спутников, например CubeSats, делают космические миссии доступными для небольших компаний.
• Передовые производственные технологии: такие методы, как 3D-печать, снижают стоимость создания компонентов для космических аппаратов.
• Увеличение частоты запусков: регулярные пуски помогают эффективно распределять затраты на несколько миссий.

Это снижение стоимости открывает новые горизонты для исследовательской и коммерческой деятельности в космосе.

Новые горизонты для исследований в микрогравитации

Увеличение числа космических миссий создает уникальные возможности для научных открытий в условиях микрогравитации:

• Биология: исследования поведения клеток, кристаллизации белков и роста растений в космосе открывают новые перспективы для медицины и сельского хозяйства.
• Материаловедение: микрогравитация позволяет создавать необычные сплавы и кристаллы, которые невозможно получить на Земле.
• Фундаментальная физика: эксперименты в космосе углубляют понимание природы гравитации, темной материи и других элементов Вселенной.
• Наблюдение за Землей: новые спутники предоставляют беспрецедентные данные об изменении климата, погодных процессах и геологических явлениях.

Эти исследования расширяют горизонты нашего знания и приносят практическую пользу для человечества.

Стремление к многопланетному будущему

Амбиции освоить космос и установить человеческое присутствие за пределами Земли ставят перед нами важные вопросы этического, социального и философского характера:

• Этические вопросы: дебаты о терраформировании и возможном воздействии на внеземные экосистемы.
• Распределение ресурсов: поиски баланса между исследованиями в космосе и решением насущных проблем Земли, таких как изменение климата и бедность.
• Адаптация человека: проблемы физиологического и психологического характера долгосрочного пребывания в космосе, а также возможные генетические изменения для освоения других планет.
• Модели управления: разработка новых правовых и управленческих структур для космических поселений.
• Культурные последствия: возможные изменения в человеческой идентичности и культуре, когда мы становимся многопланетным видом.

Это стремление заставляет нас переосмыслить наше место во Вселенной и наши обязанности как космической цивилизации.

Новая эра космических исследований открывает невероятные возможности для научных открытий, технологических инноваций и человечества в целом. Однако она требует внимательного подхода к этическим, социальным и экологическим последствиям нашего растущего присутствия в космосе.

 

 

ФИНАНСЫ И СТРАХОВАНИЕ: МЕДЛЕННАЯ, НО НЕИЗБЕЖНАЯ МОДЕРНИЗАЦИЯ

Финансовый сектор переживает важнейший этап своего развития:

• Использование технологий, таких как открытый банкинг, цифровая идентификация и блокчейн, становится не просто опцией, а необходимостью.

• Отрасль переходит от реактивного подхода к проактивному, что требует стратегического видения и готовности к будущим вызовам.

• Растет значимость способности предвосхищать изменения и адаптироваться к ним.

• Несмотря на доминирование традиционных игроков, потребители активно поддерживают инновации, что усиливает давление на всю отрасль.

Финансовые услуги сегодня находятся на пороге масштабной трансформации, движимой технологическим прогрессом и эволюцией ожиданий клиентов. Инструменты, такие как открытый банкинг, цифровая идентификация и блокчейн, становятся ключевыми для поддержания конкурентоспособности и адаптации к новым требованиям рынка. Эти изменения требуют отхода от традиционной модели реагирования на проблемы и перехода к опережающему подходу. Искусственный интеллект играет в этом процессе важнейшую роль, позволяя не только решать потенциальные проблемы на ранних стадиях, но и прогнозировать их.

Центральное место в модернизации занимает клиентоориентированность и стремление к инновациям. Финансовые компании активно используют большие данные и аналитические инструменты для глубокого понимания предпочтений и поведения своих клиентов. Это позволяет им предлагать персонализированные и адаптированные к конкретным нуждам услуги. Кроме того, сотрудничество между традиционными банками и финтех-стартапами становится все более распространенным. Такие партнерства объединяют надежность и ресурсы устоявшихся организаций с инновационным потенциалом технологических компаний.

Несмотря на медленный прогресс в отдельных сегментах, особенно среди крупных игроков, готовность клиентов поддерживать и внедрять инновации оказывает значительное давление на индустрию. Это подталкивает финансовые учреждения к активным инвестициям в передовые технологии, улучшению клиентского сервиса и созданию более гибких бизнес-моделей, способных отвечать современным вызовам.

 

 

ЛОГИСТИКА И ЦЕПОЧКИ ПОСТАВОК: АДАПТАЦИЯ К НОВЫМ РЕАЛИЯМ

Отрасль логистики и управления цепочками поставок сталкивается с рядом значительных вызовов:

• Региональная нестабильность, вызванная геополитической напряженностью и торговыми конфликтами, усиливает неопределенность на мировых рынках.
• Нехватка материалов нарушает производственные процессы и увеличивает затраты, заставляя компании искать альтернативных поставщиков и диверсифицировать цепочки поставок.
• Перемещение производства (ниаршоринг) становится ключевой стратегией для минимизации рисков и сокращения зависимости от удаленных поставщиков.
• Напряженность на рынке труда, включая дефицит квалифицированных специалистов и рост затрат на оплату труда, подталкивает компании к поиску инновационных решений.

В ответ на эти вызовы отрасль переживает масштабную трансформацию, в рамках которой компании переосмысливают стратегии, внедряют новые технологии и модернизируют рабочие процессы.

Одной из ключевых тенденций стало перемещение производства ближе к потребителям. Например, Мексика становится важным узлом для североамериканских цепочек поставок, а страны Восточной Европы — для европейских рынков. Это позволяет сократить логистические издержки и повысить устойчивость поставок.

Рост затрат на рабочую силу и нехватка квалифицированных кадров стимулируют внедрение автоматизации и цифровых технологий. Компании активно инвестируют в:

• Искусственный интеллект для предиктивной аналитики и оптимизации решений.
• Блокчейн для повышения прозрачности и надежности цепочек поставок.
• Устройства Интернета вещей (IoT), обеспечивающие мониторинг в реальном времени и оперативное управление.

Особое внимание уделяется созданию устойчивых, гибких и прозрачных сетей поставок. Цель — не только реагировать на текущие вызовы, но и быть готовыми к возможным кризисам в будущем.

Этот период адаптации и инноваций является критическим этапом в эволюции логистики. Компании, которые смогут эффективно интегрировать технологии и пересмотреть свои стратегии, станут более конкурентоспособными, надежными и готовыми к новым вызовам глобального рынка.

 

 

ГОСТЕПРИИМСТВО И РЕСТОРАНЫ: БАЛАНС ТЕХНОЛОГИЙ И ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА

Индустрия гостеприимства активно внедряет инновационные решения, направленные на повышение удобства и качества обслуживания:

• Бесконтактные платежи обеспечивают простоту и гигиеничность транзакций.
• Технологии предварительного погружения позволяют гостям получить уникальный опыт ещё до прибытия.
• Интеллектуальные системы анализируют и предсказывают индивидуальные предпочтения, предлагая персонализированные услуги.

• Автоматизация закулисных процессов оптимизирует управление, освобождая сотрудников для непосредственного взаимодействия с гостями.

Однако ключевую роль в создании незабываемых впечатлений продолжают играть люди. Это создаёт постоянное напряжение между стремлением к повышению эффективности через технологии и потребностью сохранять человеческое взаимодействие, которое остаётся сердцем индустрии гостеприимства.

Сектор развивается, используя технологии для улучшения опыта гостей, но избегая их полной замены. Как отметил Мониш Арора, «технологии должны дополнять обслуживание, а не заменять его». Гости по-прежнему ценят искренние человеческие связи и индивидуальное внимание, которые невозможно заменить машинами.

Задача индустрии заключается в гармоничной интеграции технологий и человеческого элемента. Например, автоматизация «закулисных» операций позволяет персоналу сосредоточиться на живом общении с клиентами, что усиливает эмоциональную связь и подлинность опыта.

По мере дальнейшей эволюции отрасли умение находить баланс между инновациями и человеческим фактором станет решающим для создания успешных и востребованных услуг. Именно этот подход позволит компаниям поддерживать конкурентоспособность и формировать лояльность гостей в условиях стремительно меняющегося мира.

 

СПОРТ: АНАЛИТИКА И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ КАК ДРАЙВЕРЫ ПРОГРЕССА

Технологии преобразуют спортивную индустрию, повышая эффективность и создавая новые возможности для всех участников:

• Команды и лиги совершенствуют подходы к тренировкам, анализу производительности, разведке и реабилитации игроков.
• Внедрение смешанной реальности, компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет стратегические процессы.
• Умные стадионы предлагают болельщикам уникальные и захватывающие впечатления.

Эти нововведения не только увеличивают вовлеченность зрителей, но и открывают новые источники дохода, поддерживающие дальнейшее развитие качества игр и болельщицкого опыта.

Спортивная индустрия переживает революцию, обусловленную аналитикой данных и персонализацией. Команды используют технологии для оптимизации всех этапов своей работы. Так, компьютерное зрение и ИИ позволяют отслеживать действия игроков, анализировать их движение и поведение, а также выявлять ключевые моменты для улучшения тренировок и стратегий. Этот подход помогает минимизировать риски травм, разрабатывать точечные программы реабилитации и повышать общую эффективность команд.

Умные стадионы стали символом технологической эры спорта. Они оснащены датчиками, камерами и интеллектуальными системами, которые предоставляют в реальном времени информацию о парковке, очередях на фуд-корты и улучшениях мест. Интеграция 5G-сетей позволяет болельщикам на стадионе мгновенно получать повторы, статистику и интерактивные данные прямо на своих устройствах.

Технологии дополненной и смешанной реальности трансформируют зрительский опыт. Такие функции, как тепловые карты игроков, виртуальные схемы пасов и графика, наложенная на прямую трансляцию, делают просмотр матчей увлекательным как на стадионе, так и дома.

Персонализация становится краеугольным камнем взаимодействия с болельщиками. Анализируя данные, спортивные организации предлагают индивидуальный контент, целевые акции и уникальные впечатления, адаптированные под предпочтения каждого зрителя. Это не только укрепляет лояльность аудитории, но и создает новые возможности монетизации через рекламу и премиум-услуги.

Эти технологические достижения создают положительный цикл инноваций и вовлеченности, улучшая как качество игр, так и болельщицкий опыт. Спорт становится не только соревнованием, но и передовым полигоном для применения технологий, которые определяют будущее индустрии.

 

 

ИНДУСТРИЯ РАЗВЛЕЧЕНИЙ: ИИ ОТКРЫВАЕТ НОВЫЕ ГОРИЗОНТЫ

Индустрия развлечений переживает революционные изменения благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ). Эти инновации трансформируют способы создания, персонализации и распространения контента, предлагая аудитории более глубокие, интерактивные и захватывающие впечатления.

Ключевые направления трансформации:

• Персонализация контента. ИИ анализирует предпочтения пользователей, предлагая рекомендации, которые точно соответствуют их интересам, и создавая уникальный опыт для каждого зрителя.
• Создание контента. Алгоритмы ИИ помогают писать сценарии, монтировать видео и даже генерировать реалистичные виртуальные образы, существенно ускоряя процесс производства.
• Интеграция с VR и AR. ИИ усиливает технологии виртуальной и дополненной реальности, позволяя пользователям буквально погружаться в создаваемые миры.
• Аналитика предпочтений. С помощью анализа больших данных ИИ помогает производителям лучше понимать вкусы аудитории и оптимизировать контент под запросы рынка.
• Автоматизация модерации. ИИ эффективно отслеживает качество контента, предотвращает нарушения авторских прав и борется с нежелательным или вредоносным контентом.

Помимо технологических достижений, появляются новые форматы взаимодействия с аудиторией:

• Вторичные живые впечатления. Виртуальные концерты, интерактивные шоу и гибридные мероприятия позволяют зрителям почувствовать себя частью событий, где бы они ни находились.
• Тактильные технологии и голография. Технологии реального времени, такие как голографическая передача и тактильный интерфейс, делают взаимодействие с контентом ещё более реалистичным.
• Экологическая осознанность. Растущий интерес к локальным вариантам развлечений стимулирует развитие устойчивых форматов, соответствующих ожиданиям аудитории.

Вызовы и возможности:

Хотя ИИ открывает безграничные перспективы для инноваций, он ставит перед индустрией вопросы этики, авторского права и необходимости сохранения человеческого творчества. Найти баланс между автоматизацией и уникальностью человеческого вклада — одна из ключевых задач будущего.

ИИ не просто улучшает текущие бизнес-модели, он полностью их переосмысляет, создавая новые пути взаимодействия с аудиторией и источники дохода. Эта трансформация обещает сделать развлечения более персонализированными, интерактивными и экологически ответственными, изменяя привычное понимание контента и вовлеченности.

 

 

НОВОСТИ И ИНФОРМАЦИЯ: ТРАНСФОРМАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ЭКОСИСТЕМЫ

Информационная индустрия переживает эпоху радикальных изменений, движимых цифровыми технологиями и эволюцией потребительского поведения.

• Генеративный ИИ. Эти технологии меняют подход к созданию, распространению и монетизации контента, становясь ключевым драйвером преобразований.
• Цепочка создания стоимости. ИИ автоматизирует процессы, от разработки контента до управления клиентским опытом, внедряя динамическое ценообразование, персонализированные подписки и более точный таргетинг рекламы.
• Изменение потребительского поведения. Люди всё чаще обращаются к платформам, использующим ИИ, которые способны не только предвосхищать, но и формировать их предпочтения.

Революция медиаландшафта

Медиакомпании адаптируются к вызовам, связанным с генерирующим ИИ, который автоматизирует трудоемкие процессы, снижает издержки и повышает скорость создания контента. Однако важнейшая роль ИИ заключается в создании персонализированного опыта, который удерживает аудиторию и укрепляет её лояльность.

Внедрение ИИ открывает новые возможности для медиа:

• Разработка интерактивного и адаптивного контента.
• Использование аналитики для прогнозирования интересов аудитории.
• Формирование новых бизнес-моделей, таких как таргетированная реклама или гибридные формы подписки.

Влияние на потребление информации

Сдвиг в поведении потребителей очевиден: запрос на персонализацию растет, и аудитория ожидает контент, который идеально соответствует их интересам. Платформы на основе ИИ учатся не только анализировать, но и формировать эти ожидания, предлагая индивидуальные рекомендации и адаптируя опыт под каждого пользователя.

Новые горизонты и вызовы

Несмотря на спад первоначального ажиотажа вокруг ChatGPT и других продуктов на основе языковых моделей, влияние ИИ на информационную экосистему необратимо. Технологии изменили подход к потреблению информации, делая её доступнее, персонализированнее и интерактивнее.

Однако возникают и вызовы: необходимость борьбы с дезинформацией, защита авторских прав, этические аспекты автоматизации и баланс между человеческим творчеством и алгоритмами.

Таким образом, информационная экосистема находится на пороге новой эры, где ИИ играет ведущую роль в её трансформации. Эта революция не только изменит способы взаимодействия с информацией, но и определит будущее медиаиндустрии, создавая новые стандарты качества, вовлеченности и ответственности.

 

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: НА ПОРОГЕ НОВОЙ ЭРЫ

 

Сегодня мы находимся на пороге революционных изменений в сфере искусственного интеллекта (ИИ), которые не связаны с конкретными технологическими прорывами, а обусловлены более глубокой трансформацией восприятия ИИ и его роли в повседневной жизни. За последний год ИИ стал доступен как для потребителей, так и для бизнеса, что привело к значительному росту инвестиций и формированию новых партнерств.

Вездесущность ИИ и глобальные вызовы

ИИ проникает во все сферы жизни, меняя взаимодействие с цифровым миром. Исследователи работают над повышением мощности и эффективности ИИ-систем на фоне растущей геополитической напряженности. Прорывы в развитии языковых моделей (LLM) ускоряют интеграцию ИИ в повседневную жизнь, открывая новые возможности в здравоохранении и биологических науках.

Ключевые достижения:

• Раскрытие структуры белков для создания новых терапий.
• Альтернативные решения для борьбы с изменением климата.
• ИИ-ассистенты для программистов становятся более мощными, ускоряя разработку ПО.

Флагманские модели ИИ

• Модель ИИ представляет собой сложную вычислительную структуру для решения задач, требующих человеческого интеллекта. Эти модели способны к обучению на масштабных наборах данных, что повышает их эффективность.
• ChatGPT-4o: новая мультимодальная модель от OpenAI с улучшенной точностью и творческим потенциалом.
Gemini 2.0: новая версия от Google с поддержкой мультимодальности.
Claude 3.0: новая модель от Anthropic с возможностью обработки больших объемов данных.

Лидеры индустрии и факторы успеха

Лидерство в разработке моделей захватили технологические гиганты, такие как Google и Microsoft. Эти компании обладают необходимой инфраструктурой для реализации амбициозных проектов в области ИИ. Факторами успеха являются следующие:

• Доступ к огромным массивам данных.
• Наличие мощной вычислительной инфраструктуры.
• Концентрация инженерных талантов.

Энергетический парадокс и кадровый дефицит

Создание современных моделей требует значительных вычислительных мощностей и многомесячной работы высококвалифицированных специалистов.

Стремительное развитие ИИ создает ряд проблем:

• Энергетические потребности ИИ увеличивают углеродные выбросы.
• Нехватка квалифицированных кадров сдерживает применение ИИ в ключевых секторах.

Политические и регуляторные вызовы

Политическая активность в отношении ИИ возрастает, что приводит к появлению множества конкурирующих политик. Регулирование остается серьезным вызовом, а неравномерное распределение достижений ИИ угрожает углубить глобальное неравенство.

США продолжат ограничивать сотрудничество союзников с Китаем в сфере ИИ. Еврокомиссия откроет Европейское бюро ИИ для соблюдения законов и международного сотрудничества.

Генеративный ИИ: катализатор изменений

Генеративный ИИ стал первым шагом в новый мир технологий. Его стремительный рост за прошедший год демонстрирует потенциал для инноваций и оптимизации операций. Однако важно понимать, что генеративный ИИ — это лишь часть спектра технологий ИИ.

Консолидация ресурсов и лидеры рынка

Разработка ИИ требует колоссальных ресурсов. Лидеры рынка, такие как OpenAI,Anthropic и Google, зависят от облачных провайдеров. Венчурные инвестиции продолжают поступать как в стартапы, так и в зрелые компании.

Перспективы развития

Общие тренды

• Коммодитизация универсальных моделей: LLM станут массово доступными.
• Вертикально интегрированные решения: компании, предоставляющие LLM под конкретные отрасли, получат конкурентное преимущество.
• Интерфейсы естественного языка заменят графические интерфейсы.

• Корпоративные тренды
• Ожидается волна уходов ведущих специалистов из крупных техногигантов.
• Рост корпоративного использования ИИ как ключа к росту.

Развитие робототехники

Параллельно с развитием ИИ внедряются инновации в робототехнику, включая как “жесткие”, так и “мягкие” роботы. Это расширяет границы автоматизации и взаимодействия человека с машинами.

Революция в генерации видео

OpenAI представила Sora Turbo — модель для генерации видео на основе текста с возможностью выбора форматов. Google представила Lumiere — модель преобразования текста в видео с реалистичным движением.

 

Прогнозирование будущего: от личной судьбы до глобального климата

ИИ демонстрирует возможности в прогнозировании различных аспектов жизни. Модель Life2vec может предсказывать значимые жизненные события, а Nvidiaпредставила Earth-2 для прогнозирования изменений климата.

 

Таким образом, развитие ИИ продолжает оказывать глубокое влияние на ключевые аспекты глобальной политики, экономики и технологий. Этот период станет эпохой значительных инноваций и роста, особенно с учетом того, как ИИ стимулирует развитие других областей науки и технологий.

Ожидается, что передовые ИИ-системы будут обладать следующими возможностями:

• Сверхчеловеческий интеллект: Превосходство над лучшими человеческими экспертами в широком спектре дисциплин, от математики до литературы.
• Многомодальность: Способность взаимодействовать через различные интерфейсы, включая текст, аудио, видео и управление устройствами.
• Автономность: Выполнение сложных долгосрочных задач с минимальным человеческим вмешательством.
• Масштабируемость: Возможность развертывания миллионов экземпляров ИИ, работающих как независимо, так и в координации.
• Сверхбыстрая обработка: Скорость анализа и генерации в 10-100 раз выше человеческой.

Эти передовые ИИ-системы обещают революционизировать научные исследования, здравоохранение и многие другие сферы, открывая путь к беспрецедентному прогрессу в улучшении качества жизни человечества.

Более подробно о последних трендах в развитии искусственного интеллекта написано в 4-й части данной книги под названием «Искусственный Интеллект: Глобальные Трансформации и Вызовы Будущего».

 

 

РЕВОЛЮЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИОМЕДИЦИНЕ

Хотя сферы применения ИИ обширны, особое внимание привлекают области, непосредственно влияющие на благополучие людей, а именно, на биологию, физическое здоровье, нейронауку и психическое здоровье.

Биомедицина остается одной из самых перспективных областей науки, обещающей кардинальные улучшения качества человеческой жизни. За последний год мы стали свидетелями ряда прорывных достижений, которые приближают нас к решению многовековых проблем здравоохранения.

Далее – лишь отдельные примеры таких прорывных достижений в области биомедицины. Более подробно о них и других открытиях и перспективных направлениях написано в соответствующих разделах данной книги.

Ключевые технологические достижения, призванные преобразовать биомедицину

Значительная часть прогресса в биологии обусловлена небольшим числом ключевых открытий, часто связанных с новыми методами измерения или вмешательства в биологические системы. ИИ имеет потенциал значительно ускорить появление таких прорывных открытий, преодолевая внутреннюю сложность биологических процессов.

Примеры трансформационного воздействия ИИ

• AlphaFold 3: Позволяет прогнозировать взаимодействия белков с другими молекулами, открывая новые возможности для разработки лекарств и понимания иммунных процессов.
• Персонализированная медицина: ИИ анализирует генетические данные для разработки индивидуальных планов лечения, значительно повышая эффективность терапии.
• Ускорение клинических испытаний: ИИ оптимизирует дизайн исследований и анализ данных, сокращая время и стоимость разработки новых лекарств.
• Регенеративная медицина: Прогресс в области тканевой инженерии и стволовых клеток открывает новые возможности для восстановления и замены поврежденных органов.
• Ранняя диагностика: Системы компьютерного зрения выявляют заболевания на ранних стадиях с точностью, превышающей возможности человека.
• Синтетическая биология: ИИ может ускорить проектирование и оптимизацию синтетических биологических систем, открывая новые возможности в биотехнологии.
• Экологические исследования: ИИ может помочь в быстром анализе сложных экосистем и прогнозировании экологических изменений.
• Нейротехнологии: Развитие интерфейсов мозг-компьютер и методов нейромодуляции обещает революционные подходы к лечению неврологических и психических расстройств.
• Анализ нейронных сетей: Продвинутые алгоритмы картируют активность мозга, раскрывая механизмы психических заболеваний.
• Виртуальные терапевты: ИИ-ассистенты предоставляют круглосуточную психологическую поддержку, адаптируясь к индивидуальным потребностям пациентов.
• Прогнозирование рисков: Машинное обучение анализирует поведенческие паттерны для раннего выявления суицидальных наклонностей и других психических проблем.

Далее, краткий обзор ключевых достижений и их текущего состояния.

CRISPR: точность и безопасность на новом уровне

CRISPR-технология продолжает совершенствоваться, демонстрируя впечатляющие результаты в клинических испытаниях. Недавние разработки включают:

• Повышенную точность редактирования с минимальными побочными эффектами
• Новые методы доставки, позволяющие более эффективно нацеливаться на конкретные типы клеток
• Успешное применение для лечения серповидноклеточной анемии и бета-талассемии

Первая CRISPR-терапия, Casgevy, получила одобрение FDA в декабре 2023 года, открыв новую эру в лечении генетических заболеваний.

Прорывы в микроскопии

Последние достижения в области микроскопии позволяют наблюдать биологические процессы с беспрецедентной детализацией:

• Новые флуоресцентные методы визуализации живых клеток в реальном времени
• Криоэлектронная микроскопия достигла атомарного разрешения для крупных белковых комплексов
• Комбинированные методы, сочетающие оптическую и электронную микроскопию, обеспечивают многомерный анализ клеточных структур

Геномные технологии: скорость и доступность

Секвенирование и синтез генома продолжают стремительно развиваться:

• Стоимость полногеномного секвенирования снизилась до $600, делая его доступным для широкого применения в клинической практике
• Новые методы синтеза ДНК позволяют создавать более длинные и сложные генетические конструкции
• Интеграция с искусственным интеллектом ускоряет анализ и интерпретацию геномных данных

Оптогенетика и нейронауки

Оптогенетические методы расширяют наше понимание работы мозга:

• Разработаны новые светочувствительные белки с улучшенными характеристиками
• Методы позволяют не только активировать, но и ингибировать нейроны с высокой точностью
• Применение в исследованиях нейродегенеративных заболеваний и разработке нейропротезов

мРНК-вакцины: универсальный инструмент профилактики

После успеха в борьбе с COVID-19, мРНК-вакцины находят новые применения:

• Разрабатываются вакцины против различных форм рака, включая меланому и колоректальный рак. Эта терапия нацелена на стимуляцию иммунной системы для борьбы с раковыми клетками, обещая меньше побочных эффектов по сравнению с традиционной химиотерапией.
• Ведутся исследования мРНК-вакцин против ВИЧ, малярии и туберкулеза
• Новые методы стабилизации мРНК позволяют создавать вакцины, не требующие сверхнизких температур хранения

Прорыв в лечении рака шейки матки

• Октябрь 2024 года ознаменовался крупнейшим за два десятилетия прорывом в лечении рака шейки матки. Исследование INTERLACE показало, что короткий курс химиотерапии перед стандартным лечением снижает риск смерти на 40% и риск рецидива на 35%.

CAR-T терапия: персонализированная иммунотерапия, демонстрирующая впечатляющие результаты в лечении различных видов рака:

• Расширение применения на солидные опухоли, включая рак молочной железы и глиобластому
• Разработка “универсальных” CAR-T клеток, снижающих стоимость и время производства
• Комбинированные подходы, сочетающие CAR-T терапию с другими иммунотерапевтическими методами

Переосмысление микробной теории болезней

Новые исследования углубляют наше понимание взаимодействия микробов и человека:

• Признание важной роли микробиома в здоровье и болезни
• Изучение влияния вирома на иммунную систему и развитие заболеваний
• Разработка таргетных пробиотиков и постбиотиков для лечения и профилактики заболеваний

Эти технологические прорывы открывают огромные возможности для улучшения здоровья, а также качества и продолжительности жизни человека. Однако их потенциал может быть реализован еще быстрее при привлечении большего числа талантливых исследователей. Увеличение интеллектуальных ресурсов в этих областях может ускорить открытия в 10 раз и более, что подчеркивает высокую отдачу от инвестиций в человеческий капитал в биомедицинских исследованиях.

Горизонты биомедицины: прогноз революционных достижений

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в биомедицинские исследования продолжает ускорять темпы научного прогресса, приближая нас к реализации концепции “сжатого 21-го века” в области здравоохранения. Вот обзор ключевых достижений и прогнозов на ближайшее будущее:

Победа над инфекционными заболеваниями

Благодаря прорывам в технологии мРНК-вакцин и антивирусных препаратов, мы находимся на пороге создания универсальных вакцин против большинства известных патогенов. Недавно разработанная пан-коронавирусная вакцина демонстрирует эффективность против всех известных штаммов SARS-CoV-2 и родственных вирусов.

Революция в онкологии

Персонализированная иммунотерапия и таргетные препараты, разработанные с помощью ИИ, позволили добиться ремиссии у 80% пациентов с ранее неизлечимыми формами рака. CAR-T терапия теперь успешно применяется против солидных опухолей, а новые методы ранней диагностики позволяют выявлять рак на доклинической стадии.

Генетические заболевания: от профилактики к лечению

Усовершенствованные методы генетического скрининга эмбрионов и безопасные технологии редактирования генома in vivo открывают путь к предотвращению и лечению большинства моногенных заболеваний. Недавно одобренная генная терапия для лечения муковисцидоза демонстрирует эффективность у 95% пациентов.

Прорыв в борьбе с нейродегенеративными заболеваниями

Новые биомаркеры, выявленные с помощью ИИ-анализа больших данных, позволяют диагностировать болезнь Альцгеймера за десятилетия до появления симптомов. Комбинированная терапия, включающая удаление бета-амилоида и стимуляцию нейрогенеза, показывает обнадеживающие результаты в замедлении прогрессирования заболевания.

Расширение биологической свободы

Достижения в области регенеративной медицины и тканевой инженерии открывают новые возможности для контроля над собственной биологией. Созданы первые полностью функциональные искусственные органы, выращенные из стволовых клеток пациента, а новые препараты для контроля веса демонстрируют эффективность без значительных побочных эффектов.

Победа над вековыми недугами

Последние достижения в области генной терапии, иммунологии и регенеративной медицины открывают перспективы полного искоренения многих заболеваний, которые веками преследовали человечество. Новое поколение, рождённое в эту эпоху, может стать первым, для которого такие болезни как рак, диабет или болезнь Альцгеймера станут лишь историческими терминами.

Качественное долголетие

Исследования сенолитиков и эпигенетического репрограммирования показывают потенциал для значительного замедления процессов старения. Недавно завершенное клиническое испытание комбинированной терапии против старения продемонстрировало снижение биологического возраста участников в среднем на 5 лет за 18 месяцев лечения. Технологии продления жизни, основанные на последних открытиях в области эпигенетики и регенерации тканей, обещают значительно увеличить не только продолжительность, но и качество жизни.

Ключевые факторы ускорения научных открытий: Концепция «сжатого 21-го века»

Ключевыми условиями для ускоренного процесса научного познавания являются следующие:

1. Концентрация таланта: Исторически, прорывные открытия часто совершались небольшими группами исследователей, что указывает на важность интеллектуального мастерства, а не просто объема ресурсов.
2. Потенциал для ранних открытий: Многие революционные технологии, такие как CRISPR, могли быть разработаны значительно раньше. ИИ может помочь выявить и реализовать этот скрытый потенциал быстрее.
3. Преодоление институциональной инерции: ИИ может помочь преодолеть консерватизм научного сообщества, быстрее идентифицируя и поддерживая перспективные направления исследований.
4. Параллельные исследования: Многие открытия могут разрабатываться одновременно, что открывает возможности для массивного параллелизма с использованием ИИ.

ИИ как виртуальный биолог

Современное понимание роли ИИ в биологии выходит далеко за рамки простого анализа данных. ИИ теперь рассматривается как виртуальный биолог, способный:

• Разрабатывать и проводить эксперименты, управляя лабораторными роботами
• Изобретать новые биологические методы и методы измерения
• Ускорять весь процесс исследования, от планирования до интерпретации результатов

 

Прогнозы ускорения научного прогресса

• 10-кратное ускорение: Консервативная оценка предполагает, что ИИ может ускорить биологические открытия в 10 раз, позволяя достичь 50-100 лет прогресса за 5-10 лет.
• Потенциал для более значительного ускорения: Существует теоретическая возможность достижения 1000 лет прогресса за 5-10 лет, хотя это может звучать неправдоподобно.
• Ограничения сверхбыстрого прогресса: Достижение 100 лет прогресса за 1 год маловероятно из-за неустранимых задержек, связанных с экспериментами и разработкой оборудования.

Все это укладывается в концепцию “сжатого 21-го века” в биологии и медицине.

Ограничительные факторы

Несмотря на значительный прогресс, биологические исследования по-прежнему сталкиваются с рядом ограничений:

1. Скорость физического мира: Многие биологические процессы требуют времени, которое невозможно существенно сократить. Культивирование клеток, наблюдение за ростом организмов и долгосрочные клинические испытания остаются длительными процессами.
2. Качество данных: Хотя количество доступных данных растет, их качество и интерпретация остаются проблемой. Изоляция конкретных биологических эффектов от множества сопутствующих факторов по-прежнему затруднительна.
3. Сложность биологических систем: Взаимодействие множества факторов в живых системах создает огромную сложность, которую трудно моделировать и предсказывать.
4. Этические и регуляторные ограничения: Клинические испытания на людях продолжают оставаться длительным процессом из-за необходимости обеспечения безопасности и этических норм.

Несмотря на эти вызовы, прогресс в области искусственного интеллекта и вычислительной биологии позволяет преодолевать некоторые из этих ограничений. Например, ИИ уже превосходит экспертов в прогнозировании развития органоидов на ранних стадиях, что может ускорить процесс исследований и разработки лекарств.

В настоящее время роль искусственного интеллекта (ИИ) в биологических исследованиях продолжает трансформироваться, преодолевая традиционные ограничения и открывая новые горизонты научного прогресса.

Преодоление скептицизма

Исторически сложившийся скептицизм биологов в отношении ценности ИИ и “больших данных” постепенно уступает место признанию их трансформационного потенциала. Прорывные достижения, такие как AlphaFold 3, удостоенный Нобелевской премии по химии в 2024 году, и AlphaProteo, демонстрируют способность ИИ революционизировать биологические исследования.

Преодоление ограничений

ИИ помогает преодолевать ключевые ограничения в биологических исследованиях:

• Сложность данных: ИИ способен анализировать и интерпретировать сложные биологические данные с беспрецедентной точностью.
• Качество данных: Алгоритмы машинного обучения могут улучшать качество данных, выявляя и корректируя ошибки.
• Бюрократические барьеры: ИИ оптимизирует процессы, сокращая время на административные задачи в клинических испытаниях.

Социальные аспекты и внедрение инноваций

Несмотря на потенциальные социальные барьеры, биомедицинские инновации исторически демонстрируют высокую степень успешного внедрения. Это дает основания для оптимизма в отношении быстрой адаптации новых технологий, разработанных с помощью ИИ:

• Общественное принятие: Растет понимание важности научных инноваций в здравоохранении, что способствует более быстрому внедрению новых методов лечения.
• Регуляторная гибкость: Регулирующие органы адаптируются к ускоренному темпу инноваций, разрабатывая более гибкие подходы к оценке новых технологий без компромисса в отношении безопасности.
• Глобальное сотрудничество: Международные инициативы по обмену данными и совместным исследованиям ускоряют глобальное внедрение биомедицинских инноваций.

Переосмысление здравоохранения и социального развития

Радикальное улучшение здоровья населения и увеличение продолжительности жизни требуют кардинального пересмотра существующих моделей здравоохранения и пенсионного обеспечения. Текущие дебаты о финансировании здравоохранения и медицинского страхования могут стать неактуальными в свете новых реалий.

Новые вызовы и возможности

Хотя многие текущие проблемы здравоохранения могут быть решены, общество столкнется с новыми вызовами:

1. Обеспечение равного доступа к революционным медицинским технологиям становится ключевым этическим и политическим вопросом.
2. Адаптация рынка труда к увеличению продолжительности активной жизни потребует переосмысления карьерных траекторий и образования.
3. Психологическая адаптация общества к радикальному увеличению продолжительности жизни и изменению концепции старения.

Таким образом, интеграция ИИ в биологические исследования обещает революционизировать темпы научных открытий. Хотя существуют определенные ограничения, связанные с необходимостью физических экспериментов и разработки оборудования, потенциал для значительного ускорения прогресса очевиден. Ключевым фактором успеха будет эффективное сочетание человеческого интеллекта и креативности с аналитическими возможностями ИИ, что может привести к беспрецедентному прорыву в нашем понимании жизни и способности решать глобальные проблемы здравоохранения и экологии.

 

 

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОНАУКА: РЕВОЛЮЦИЯ В ПОНИМАНИИ И УЛУЧШЕНИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗУМА

Синергия между нейронаукой и искусственным интеллектом (ИИ) привела к беспрецедентному прогрессу в понимании человеческого мозга и лечении психических расстройств. Этот процесс разворачивается по нескольким ключевым направлениям:

Прорывы в нейробиологии и психиатрии

Молекулярная нейробиология и фармакология

ИИ значительно ускорил разработку новых нейропсихиатрических препаратов. Недавно одобренный препарат NeurAid-X демонстрирует эффективность в лечении резистентной депрессии без традиционных побочных эффектов.

Нейровизуализация и нейромодуляция

Новые неинвазивные методы, такие как адаптивная транскраниальная магнитная стимуляция (aTMS), позволяют точно воздействовать на конкретные нейронные цепи, показывая обнадеживающие результаты в лечении обсессивно-компульсивного расстройства и ПТСР.

Вычислительная нейронаука

Интеграция концепций из ИИ, таких как гипотеза масштабирования, в нейробиологию привела к новому пониманию механизмов обучения и памяти. Это понимание трансформирует подходы к лечению нейродегенеративных заболеваний.

Поведенческие вмешательства

ИИ-ассистенты для когнитивно-поведенческой терапии показывают эффективность, сравнимую с человеком-терапевтом, в лечении тревожных расстройств и легкой депрессии.

Перспективы лечения психических расстройств

• Шизофрения: Комбинированная терапия, включающая таргетные нейромодуляторы и ИИ-управляемую когнитивную реабилитацию, демонстрирует 70% снижение симптомов у пациентов с резистентной формой.
• Аддикции: Персонализированные нейромодуляционные протоколы в сочетании с ИИ-поддержкой в реальном времени показывают 60% успеха в долгосрочной ремиссии.
• Аутизм: Ранняя диагностика и вмешательство с использованием ИИ-анализа поведенческих паттернов значительно улучшают социальные навыки у детей с расстройствами аутистического спектра.

Улучшение когнитивных функций

Новые нейроэнхансеры, разработанные с помощью ИИ, демонстрируют значительное улучшение памяти, концентрации и креативности без серьезных побочных эффектов. Этические дебаты об их использовании продолжаются.

Этические и социальные аспекты

• Вопросы доступа к передовым нейротехнологиям становятся ключевой темой глобальных дискуссий в здравоохранении.
• Разрабатываются новые правовые рамки для регулирования использования нейротехнологий и защиты нейроданных.
• Растет общественное обсуждение границ “нормальности” и потенциальных рисков чрезмерного улучшения когнитивных функций.

Таким образом, революция в нейронауке, ускоренная ИИ, открывает беспрецедентные возможности для улучшения психического здоровья и когнитивных способностей человека. Однако она также ставит сложные этические и социальные вопросы, требующие тщательного рассмотрения обществом. Будущее, где большинство психических расстройств поддаются эффективному лечению, а когнитивные возможности человека значительно расширены, кажется все более реальным, но требует ответственного подхода к развитию и применению этих технологий.

 

РАБОТА И СМЫСЛ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Контекст и ключевые аспекты

Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) поставило перед обществом фундаментальные вопросы о будущем работы и поиске смысла жизни в мире, где многие традиционные человеческие задачи могут быть автоматизированы.

Ключевые аспекты

Трансформация рынка труда:

• Усиление роли ИИ в различных секторах экономики
• Появление новых профессий, связанных с разработкой и управлением ИИ-системами
• Рост спроса на навыки, трудно поддающиеся автоматизации (креативность, эмоциональный интеллект, критическое мышление)

Поиск смысла:

• Переосмысление роли работы в жизни человека
• Рост интереса к нематериальным аспектам жизни (искусство, духовность, личностное развитие)
• Усиление значимости межличностных отношений и социальных связей

Экономические модели:

• Эксперименты с универсальным базовым доходом в ряде стран
• Развитие экономики совместного потребления и платформенной экономики
• Дискуссии о необходимости пересмотра традиционных экономических парадигм

Перспективные направления

• Гибридные модели работы:
Развитие систем, где ИИ и люди работают в тандеме, дополняя сильные стороны друг друга.
• Образование и переквалификация:
Усиление роли непрерывного образования и адаптивных образовательных программ для поддержания актуальности навыков.
• Социальное предпринимательство:
Рост инициатив, направленных на решение общественных проблем с использованием ИИ.
• Персонализированное развитие:
Использование ИИ для создания индивидуальных траекторий личностного и профессионального роста.

Вызовы и риски

1. 1. Технологическая безработица:
Риск массового вытеснения работников из традиционных секторов экономики.
   2. Неравенство:
Усиление разрыва между теми, кто может адаптироваться к новым технологиям, и теми, кто не может.
   3. Психологические проблемы:
Рост тревожности и депрессии, связанных с потерей традиционных источников самоидентификации.
   4. Этические вопросы:
Необходимость определения границ применения ИИ в принятии решений, влияющих на жизнь людей.

Таким образом, трансформация понятия работы и поиска смысла в эпоху ИИ представляет собой сложный и многогранный процесс. Успешная адаптация общества к этим изменениям потребует:

1. Гибкости в переосмыслении традиционных концепций работы и экономической ценности.
2. Инвестиций в образование и развитие новых навыков.
3. Создания социальных и экономических структур, поддерживающих благополучие людей в меняющемся мире.
4. Открытого диалога между технологическим сектором, правительствами и гражданским обществом о будущем работы и смысла жизни.

Хотя будущее остается неопределенным, человечество имеет исторический опыт адаптации к масштабным экономическим и социальным изменениям. При правильном подходе, эра ИИ может открыть новые возможности для самореализации и создания более справедливого и процветающего общества.

 

 

ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ И БОРЬБА С БЕДНОСТЬЮ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) открывает беспрецедентные возможности для решения глобальных проблем, включая бедность и экономическое неравенство. Однако ключевой вопрос остается актуальным: “Смогут ли все получить доступ к преимуществам этих технологий?”

Глобальное неравенство и потенциал ИИ

В настоящее время разрыв в уровне жизни между развитыми и развивающимися странами остается значительным. ВВП на душу населения в странах Африки к югу от Сахары составляет около 2500 долларов, тогда как в США этот показатель превышает 80000 долларов. Потенциал ИИ в сокращении этого разрыва огромен, но его реализация сталкивается с комплексными препятствиями.

Ключевые направления применения ИИ для развития

1. 1. Здравоохранение: ИИ может значительно улучшить распространение медицинских инноваций в развивающихся странах. Ожидается, что в течение 5-10 лет после внедрения передовых ИИ-систем, до 50% преимуществ в области здравоохранения станут доступны даже в беднейших странах.
   2. Экономический рост: Амбициозной, но достижимой целью является достижение 20% годового роста ВВП в развивающихся странах, из которых 10% могут быть обеспечены решениями на основе ИИ и распространением ускоренных ИИ технологий.
   3. Продовольственная безопасность: ИИ может способствовать “второй Зеленой революции”, оптимизируя сельскохозяйственное производство и цепочки поставок.
   4. Борьба с изменением климата: Развитие чистых энергетических технологий и методов удаления углерода из атмосферы с помощью ИИ может смягчить последствия изменения климата, особенно критичные для развивающихся стран.

Вызовы, риски и пути решения

Вызовы и риски

• Коррупция и слабость институтов: Эти факторы могут существенно затруднить внедрение ИИ-решений в развивающихся странах.
• Риск углубления неравенства: Без целенаправленных усилий ИИ может увеличить разрыв между богатыми и бедными как внутри стран, так и между ними.
• Проблема “отказа”: Существует риск формирования групп населения, отвергающих технологии ИИ, что может привести к созданию нового “цифрового низшего класса”.

Пути решения

1. 1. Разработка глобальных программ по распространению медицинских и технологических инноваций в развивающихся странах.
   2. Создание международных инициатив по адаптации экономических стратегий на основе ИИ к местным условиям развивающихся стран.
   3. Инвестиции в образование и повышение цифровой грамотности для преодоления барьеров в принятии новых технологий.
   4. Развитие механизмов глобального управления ИИ для обеспечения справедливого распределения преимуществ технологий.

 

Таким образом, потенциал ИИ в решении проблем бедности и экономического неравенства огромен, но его реализация требует согласованных усилий международного сообщества, правительств, технологических компаний и гражданского общества. При правильном подходе, к 2030 году мы можем ожидать значительного сокращения глобального неравенства и существенного улучшения качества жизни в развивающихся странах. Однако успех не гарантирован и зависит от нашей коллективной воли и способности адаптировать технологические решения к сложным социально-экономическим реалиям развивающегося мира.

 

 

МИРОУСТРОЙСТВО И ГОСУПРАВЛЕНИЕ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Глобальный контекст и ключевые тенденции

Мировое сообщество столкнулось с парадоксальной ситуацией: стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) открыло беспрецедентные возможности для решения глобальных проблем, но одновременно усугубило риски в сфере международной безопасности и демократического управления.

Ключевые тенденции

1. Геополитическая напряженность: Усиление конкуренции между демократическими и авторитарными режимами за лидерство в сфере ИИ.
2. Информационные войны: Рост использования ИИ для создания и распространения дезинформации, пропаганды и манипулирования общественным мнением.
3. Цифровой авторитаризм: Расширение возможностей авторитарных режимов по контролю населения с помощью ИИ-технологий.
4. Демократические инновации: Эксперименты с использованием ИИ для улучшения демократических процессов и государственного управления в развитых странах.

Стратегии демократических стран

1. “Стратегия согласия”: Формирование коалиции демократических стран для обеспечения лидерства в разработке и применении ИИ.
2. Технологическое превосходство: Инвестиции в развитие передовых ИИ-технологий для обеспечения военного и экономического преимущества.
3. Глобальное сотрудничество: Предложение распространения преимуществ ИИ среди широкого круга стран в обмен на поддержку демократических ценностей.
4. Информационная безопасность: Разработка методов противодействия дезинформации и манипуляциям с использованием ИИ.

Потенциальные применения ИИ для укрепления демократии

1. Улучшение правовой системы: Использование ИИ для повышения объективности судебных решений и обеспечения равенства перед законом.
2. Оптимизация государственных услуг: Внедрение ИИ-систем для повышения эффективности и доступности государственных сервисов.
3. Вычислительная демократия: Развитие инструментов для агрегации мнений граждан и достижения консенсуса по сложным вопросам.
4. Защита прав человека: Применение ИИ для мониторинга и предотвращения нарушений прав человека.

Вызовы и риски

1. Технологическое неравенство: Углубление разрыва между странами-лидерами в области ИИ и остальным миром.
2. Этические проблемы: Необходимость разработки этических стандартов для применения ИИ в государственном управлении.
3. Сопротивление изменениям: Потенциальное недоверие граждан к ИИ-системам в критически важных областях управления.
4. Кибербезопасность: Возрастающие риски кибератак на ИИ-системы, используемые в государственном управлении.

Таким образом, развитие ИИ открывает как новые возможности для укрепления демократии и международной стабильности, так и создает серьезные вызовы. Успех в использовании ИИ для продвижения демократических ценностей и мирного сосуществования зависит от согласованных усилий международного сообщества, правительств и технологических компаний. Ключевыми факторами успеха станут:

1. Развитие международного сотрудничества в сфере регулирования ИИ.
2. Инвестиции в образование и повышение цифровой грамотности населения.
3. Разработка этических стандартов для применения ИИ в государственном управлении.
4. Обеспечение прозрачности и подотчетности ИИ-систем, используемых в критически важных областях.

При разумном и рациональном подходе, ИИ может стать мощным инструментом для укрепления демократических институтов и обеспечения международной стабильности. Однако это потребует постоянной бдительности, адаптации и готовности к решению новых этических и технологических вызовов.

 

ВЫВОДЫ

В данной части книги дается анализ текущих и будущих тенденций технологического прогресса. Анализ осредоточен на влиянии искусственного интеллекта (ИИ), биомедицины и других революционных технологий на различные сферы человеческой жизни. В нем отражены ключевые аспекты глобальной технологической трансформации, включая:

Роль инноваций: Акцент на синергии технологий, таких как ИИ, биоинженерия, виртуальная реальность и энергетические системы, которые обещают радикально изменить экономику, здравоохранение, транспорт, космическую отрасль и другие направления.

Социально-экономическое воздействие: Обсуждаются вызовы и возможности, связанные с влиянием технологий на рынок труда, поиск смысла жизни, устранение бедности и обеспечение равного доступа к инновациям.

Глобальная перспектива: Указаны противоречия между странами-лидерами в сфере ИИ и развивающимися регионами, что подчеркивает важность международного сотрудничества для справедливого распределения преимуществ технологического прогресса.

Этические и регуляторные аспекты: Рассматриваются вопросы регулирования ИИ, кибербезопасности, защиты прав человека и минимизации рисков технологической безработицы.

Интеграция в биомедицину: Прорывы в биологических исследованиях, такие как CRISPR, мРНК-вакцины и CAR-T терапии, подчеркивают революционный потенциал технологий в улучшении качества жизни и решении вековых проблем здравоохранения.

Долгосрочные вызовы: Углубление разрыва между странами, неравномерный доступ к технологиям, необходимость пересмотра социально-экономических моделей и возможные социальные последствия продления жизни.

Таким образом, мы стоим на пороге эпохи беспрецедентных технологических преобразований, которые одновременно несут в себе колоссальные возможности и значительные риски. Успешная адаптация к этим изменениям потребует глобального сотрудничества, ответственного подхода к разработке и внедрению технологий, а также акцента на сохранении фундаментальных человеческих ценностей.

 

 

ЧАСТЬ ВТОРАЯ

 

 

БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ РЕВОЛЮЦИЯ: КОНВЕРГЕНЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И БИОИНЖЕНЕРИИ

В настоящее время прорывы в области искусственного интеллекта продолжают трансформировать различные сферы, и после стремительного развития генеративного искусственного интеллекта (ИИ) внимание всё больше смещается в сторону генеративной биологии. В этой области ИИ начинает расшифровывать сложные биологические процессы, что открывает путь к созданию новых молекул, лекарств, материалов, расходных компонентов и даже живых организмов.

В ближайшее время наше отношение к биологии и живому миру претерпит значительные изменения. На рынок выходят продукты, основанные на технологии CRISPR, включая новые лекарственные терапии и инновационные продукты питания. Мы перестанем быть ограниченными существующими материалами для производства батарей, одежды или строительных конструкций: биотехнологии позволят разрабатывать материалы с уникальными свойствами.

Мясо, выращенное в лабораторных условиях — говядина, курица и рыба — уже масштабируется для массового производства. Это даст возможность потреблять мясо без необходимости убоя животных. Кроме того, клеточное перепрограммирование открывает перспективы замедления или даже обращения вспять процесса старения. На горизонте также появляются революционные методы лечения бесплодия, которые могут изменить наше представление о родительстве.

Эти изменения радикально преобразуют наши отношения с биологией и природным миром. Однако на сегодняшний день отсутствует комплексная политика, которая могла бы направлять нас в этом новом ландшафте. Несмотря на огромный потенциал биотехнологий для улучшения жизни, они также несут в себе беспрецедентные риски. Это подчёркивает необходимость разработки стратегий управления и готовности к вызовам будущего.

РЕВОЛЮЦИЯ В СЕКВЕНИРОВАНИИ ГЕНОМА

Технологии секвенирования генома и метагеномики достигли беспрецедентного уровня развития, открывая новые горизонты в биомедицине и экологии.

Секвенирование нового поколения: скорость, точность, доступность

Секвенирование генома - это процесс определения полной последовательности нуклеотидов (A, T, G, C) в ДНК организма. Этот метод позволяет расшифровать генетический код, выявить гены и другие функциональные элементы генома, что является основой для понимания наследственности, эволюции и механизмов развития заболеваний. Современные технологии секвенирования, такие как секвенирование нового поколения (NGS), позволяют быстро и эффективно анализировать большие объемы генетической информации.

Прогресс в секвенировании генома за последние два десятилетия поистине впечатляет. От 2,7 миллиардов долларов и 13 лет работы в 2003 году до возможности секвенировать геном на дому по цене ниже телевизора в 2024 году - это путь, который прошла данная технология. Он сравним с революцией в сфере компьютерных технологий, смартфонов и интернет-связи.

Ключевые технологии нового поколения:

1. Ионно-полупроводниковое секвенирование: Платформа Ion Torrent, азработанная Thermo Fisher Scientific, преобразует генетический код напрямую в цифровой формат на полупроводниковом чипе, делая процесс быстрее и доступнее.
2. Нанопоровое секвенирование: Технология Oxford Nanopore позволяет получать данные в режиме реального времени, что критически важно для быстрой диагностики патогенов в экстренных ситуациях.
3. Секвенирование отдельных молекул в реальном времени: Эта технология позволяет наблюдать за процессом репликации ДНК непосредственно во время его протекания.

Метагеномика: расшифровка экосистем на молекулярном уровне

Метагеномика представляет собой революционный подход к анализу сложных биологических систем, позволяя одновременно изучать геномы множества организмов в их естественной среде. Это область молекулярной генетики, изучающая генетический материал, полученный непосредственно из образцов окружающей среды, без предварительного выделения и культивирования отдельных видов организмов. Данный подход позволяет исследовать геномы всех микроорганизмов в данной экологической нише, включая некультивируемые виды, что дает более полное представление о биоразнообразии и функциональных возможностях микробных сообществ. Метагеномика использует методы секвенирования нового поколения и биоинформатического анализа для изучения генетического состава, метаболических путей и экологических взаимодействий в сложных микробных экосистемах, таких как почва, океаны, или микробиом человека.

Ключевые достижения и применения:

• Безопасность пищевых продуктов: Выявление бактериального и вирусного загрязнения в продуктах питания, например, в салатах.
• Экологическая очистка: Идентификация микроорганизмов, способных эффективно разлагать токсичные вещества в загрязненных средах.
• Микробиомные исследования: Изучение взаимодействий микроорганизмов в различных экосистемах, от человеческого кишечника до глубоководных гидротермальных источников.

Инновационные разработки:

• TaxonAI от израильской компании BiotaX: Платформа для анализа и прогнозирования множественных состояний и заболеваний на основе метагеномного анализа с поддержкой ИИ.
• Лаборатория на чипе от чилийской KITAI: Интеграция ИИ, микрофлюидики и метагеномики для экологического мониторинга и анализа патогенов.

Эти достижения в секвенировании и метагеномике открывают новые возможности для персонализированной медицины, экологического мониторинга и биотехнологических инноваций, обещая революционные изменения в нашем понимании жизни на молекулярном уровне.

Революция в синтезе генов

Синтез генов - это процесс создания искусственных генов (участков ДНК с заданной последовательностью нуклеотидов) в лабораторных условиях без использования существующих природных последовательностей ДНК. Этот метод позволяет получить практически любую желаемую ДНК-конструкцию, включая полностью синтетические двухцепочечные молекулы ДНК заданной последовательности и размера. Синтез генов обычно основывается на химическом синтезе олигонуклеотидов с последующей их сборкой в более длинные последовательности.

Компания Twist Bioscience продолжает лидировать в области синтеза ДНК:

• Формирование фрагментов ДНК длиной до 300 пар оснований
• Снижение стоимости до 7 центов за пару оснований (на 22% меньше год к году)
• Возможность онлайн-заказа и быстрой доставки синтетической ДНК

Применения:

• Создание новых продуктов питания
• Разработка инновационных удобрений
• Производство промышленных продуктов
• Создание новых лекарственных препаратов

Квантовая биология: на стыке физики и жизни

Квантовая биология - это междисциплинарное научное направление, изучающее биологические процессы и явления с позиции квантовой теории. Оно фокусируется на исследовании квантовых эффектов в живых системах, таких как:

• • • Квантовая когерентность и интерференция в процессах фотосинтеза
    • Квантовое туннелирование в ферментативных реакциях и мутациях ДНК
    • Квантовые механизмы магниторецепции у животных

Квантовая биология стремится выявить и проанализировать случаи, когда квантовые эффекты играют ключевую роль в повышении эффективности биологических функций на молекулярном уровне. Это направление науки объединяет принципы квантовой физики с биологией, открывая новые перспективы, такие как:

• Потенциал для революционных открытий в медицине
• Улучшение понимания заболеваний на молекулярном уровне
• Условия для создания новых технологий обработки данных и хранения энергии

Ключевое открытие:

В Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса обнаружено сходство между ферментом человеческого метаболизма и магниточувствительным белком птиц, что может трансформировать подход к изучению биологической навигации.

Завершение карты генома человека

Завершение карты генома человека в 2022 году стало важной вехой в геномных исследованиях, открыв новую эру в биомедицине. Полная расшифровка 3,055 миллиардов пар оснований ДНК, включая ранее недоступные участки, позволила ученым получить более точное представление о структуре и функциях человеческого генома. Это достижение способствовало диверсификации геномных исследований, охватывающих теперь широкий спектр направлений: от персонализированной медицины и разработки новых методов лечения до изучения эволюции человека и сравнительной геномики. Развитие технологий секвенирования, таких как оптическое картирование генома, и снижение их стоимости сделали геномные исследования более доступными, что привело к расширению их применения в клинической практике, особенно в онкологии и диагностике редких заболеваний.

Прогресс в картировании генома человека:

• Консорциум теломер-к-теломеру (T2T) идентифицировал все, кроме пяти скрытых областей карты
• Использование новых технологий секвенирования, включая устройства нанопор, способные считывать 100 000 оснований одновременно
• Открытие новых областей генной эволюции

Инициативы по диверсификации геномных исследований:

• Национальный институт здравоохранения (NIH) инвестировал 6,4 млн долларов в создание Центров разнообразия для исследований генома
• Цель: расширить исследовательские возможности университетов и привлечь студентов из разных слоев общества к изучению геномики
• Общие обязательства Национального института исследований генома человека составляют 32,7 млн долларов на следующие 5-7 лет

Эти достижения в синтезе генов, квантовой биологии и геномике открывают новые возможности для персонализированной медицины, фундаментальных исследований и биотехнологических инноваций, обещая революционные изменения в нашем понимании жизни на молекулярном и квантовом уровнях.

 

РЕДАКТИРОВАНИЕ ГЕНОВ И CRISPR: ПРОРЫВ В ЛЕЧЕНИИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) — это технология редактирования генома, основанная на естественной системе защиты бактерий от вирусов. Она использует фермент Cas9 (или другие белки) для точного разрезания ДНК в заданных местах, направляемого короткими молекулами РНК, соответствующими целевой последовательности. CRISPR позволяет вносить изменения в геном, включая удаление, добавление или замену генетических фрагментов, с высокой точностью и эффективностью. Эта технология революционизировала генетические исследования и нашла применение в медицине, сельском хозяйстве и биотехнологии.

В настоящее время технология CRISPR-Cas9 утвердилась как революционный метод лечения генетических заболеваний, открыв новую эру в медицине.

Casgevy: первая одобренная генная терапия на основе CRISPR

Casgevy - это первый в мире препарат для генной терапии, основанный на технологии редактирования генома CRISPR/Cas9, одобренный для клинического применения. Разработанный компаниями Vertex Pharmaceuticals и CRISPR Therapeutics, Casgevyпредназначен для лечения серповидноклеточной анемии и бета-талассемии путем редактирования гемопоэтических стволовых клеток пациента. Препарат работает, активируя синтез фетального гемоглобина, что компенсирует дефектный взрослый гемоглобин у пациентов с этими заболеваниями.

Casgevy стала первой одобренной генной терапией на основе CRISPR для лечения серповидноклеточной анемии (SCD) и β-талассемии. Одобрение FDA США и регуляторных органов Великобритании, Канады и Швейцарии открыло путь для официального применения этой революционной технологии.

Механизм действия Casgevy:

• Нацеливание на ген BCL11A, ингибирующий производство фетального гемоглобина
• Стимуляция выработки стабильной формы гемоглобина, облегчающей симптомы заболеваний

Процесс лечения включает:

1. Извлечение стволовых клеток пациента
2. Редактирование генов с помощью CRISPR-Cas9
3. Подготовку костного мозга пациента
4. Реинфузию модифицированных клеток
5. Период госпитализации для мониторинга

Вызовы и перспективы

Несмотря на эффективность, широкое применение Casgevy сталкивается с рядом проблем:

• Высокая стоимость (более $3 млн за курс лечения)
• Сложность масштабирования производства
• Ограниченная доступность в странах с низким и средним уровнем дохода

Для решения этих проблем предпринимаются следующие шаги:

• Разработка моделей снижения стоимости (например, “10x Less Model” от IGI)
• Исследование альтернативных подходов к управлению интеллектуальной собственностью
• Создание новых организационных моделей для разработки лекарств

Новые горизонты редактирования генов: прогресс и перспективы

В настоящее время технологии редактирования генов значительно продвинулись, открывая новые возможности для лечения генетических заболеваний. Рассмотрим ключевые достижения в этой области:

Редактирование оснований

Разработанное Дэвидом Лю из Гарварда, редактирование оснований позволяет точечно изменять отдельные “буквы” ДНК. Прогресс в этой области:

• Beam Therapeutics инициировала первые в США клинические испытания для лечения лейкемии
• Verve Therapeutics показала обнадеживающие результаты в лечении высокого уровня холестерина

Прайм-редактирование

Эта технология, также разработанная в лаборатории Лю, обеспечивает еще большую точность, позволяя удалять или добавлять небольшие сегменты ДНК. Преимущества:

• Повышенная точность по сравнению с традиционным CRISPR
• Успешное исправление различных наследственных заболеваний в моделях животных

Эпи-редактирование

Эпи-редактирование изменяет эпигеном для регулирования экспрессии генов без изменения базовой ДНК. Достижения:

• Tune Therapeutics продемонстрировала успехи в подавлении генов
• Epic Bio планирует начать клинические испытания в ближайшем будущем

Редактирование генов in vivo

Теперь стало возможным вносить изменения в генетический материал непосредственно в организме. Ключевые разработки:

• Regeneron Pharmaceuticals и Intellia Therapeutics проводят исследование фазы 3 терапии NTLA-2001
• Ранние клинические испытания показали снижение уровня болезнетворных белков до 93%

Клеточная терапия 2.0

Новые методы продвигают клеточную терапию на новый уровень:

Клеточная терапия in vivo:

• Успешные эксперименты по регрессии лейкемии у мышей
• Использование наноносителей с новыми генетическими инструкциями

Синтетические генные цепи:

• Защита здоровых клеток при доставке CAR T-клеток
• Повышение точности и безопасности клеточной терапии

Перспективы и вызовы

• Ожидается дальнейшее развитие и совершенствование методов редактирования генов
• Необходимость тщательного изучения долгосрочных эффектов и безопасности новых технологий
• Этические вопросы, связанные с редактированием генов, особенно in vivo, требуют постоянного внимания

Прогресс в области редактирования генов открывает беспрецедентные возможности для лечения ранее неизлечимых заболеваний, но также ставит новые этические и научные вызовы, которые предстоит решить в ближайшие годы.

 

БИОПЕЧАТЬ, ОРГАНОИДЫ И СИНТЕТИЧЕСКИЕ ОРГАНИЗМЫ

Достижения и применение технологий биопечати

Технология биопечати - это инновационный метод создания трехмерных биологических структур с использованием специализированных 3D-принтеров. Этот процесс включает послойное нанесение биоматериалов, живых клеток и вспомогательных компонентов (биочернил) для формирования тканеподобных структур – органов, органоидов. Биопечать позволяет воспроизводить сложную архитектуру тканей и органов, сохраняя при этом жизнеспособность клеток.

Технология находит применение в регенеративной медицине, разработке лекарств и моделировании заболеваний, открывая перспективы создания функциональных тканей и органов для трансплантации, а также персонализированных тканевых моделей для тестирования лекарств и изучения патологических процессов. Технологии биопечати и создания органоидов достигли значительных успехов, открывая новые горизонты в медицине и биоинженерии.

Биопечать органов и тканевая инженерия

Стэнфордский университет получил контракт на разработку технологии выращивания человеческих органов в биореакторах:

• Цель: производство полностью функциональных человеческих сердец каждые две недели
• Планируемые испытания: пересадка напечатанных сердец живым свиньям

Институт Висса Гарвардского университета разработал новую технологию 3D-биопечати тканей, который предусматривает создание толстых, васкуляризированных тканей с использованием живых человеческих клеток. Такие ткани в 10 раз толще предыдущих образцов, и они способны функционировать до шести недель.

Биопечать электроники в живых организмах

Исследователи из Университета Ланкастера (Великобритания) совершили прорыв, напечатав светящиеся электронные схемы внутри живых червей-нематод:

• Использование фотонного 3D-принтера и специальных чернил
• Создание сложных токопроводящих цепей в форме звезд и квадратов внутри живых организмов
• Потенциал для улучшения традиционных электронных имплантатов и разработки новых интерфейсов компьютер-мозг

Изготовление органоидов

Технология изготовления органоидов - это перспективная биоинженерная методика трехмерного культивирования клеток, направленная на создание самоорганизующихся миниатюрных моделей биологических органов. Эти модели, называемые органоидами, выращиваются из стволовых клеток или индуцированных плюрипотентных стволовых клеток и имитируют структуру и функции развивающегося органа в упрощенной форме. Органоиды используются учеными для изучения органогенеза, моделирования заболеваний, тестирования лекарств и токсичных веществ, а также для экспериментов по регенеративной медицине

Прогресс в изготовлении и применении органоидов

Ключевые достижения:

• Weill Cornell Medicine: использование модели органоида для разработки нового метода лечения рака поджелудочной железы
• Центр детской онкологии принцессы Максимы (Нидерланды): выращивание мозговых органоидов из фетальной ткани человека
• Стэнфордский и Пенсильванский университеты: успешная пересадка органоидов человеческого мозга в поврежденный мозг крысы

Органоиды в исследовании длительного COVID

Ученые используют миниатюрные модели мозга, легких, кишечника и печени для изучения воздействия SARS-CoV-2:

• Каролинский институт (Швеция): обнаружил, что “мозговой туман” при длительном COVID может быть вызван нарушением связей между нейронами.
• Лаборатория молекулярной биологии MRC (Великобритания): выявила повреждение защитного барьера мозга вирусом.
• Институт глобального здравоохранения (Швейцария): исследует формирование биопленок бактерией Pseudomonas aeruginosa в легких с помощью AirGels - мини-структур, имитирующих среду дыхательных путей.

Этические вызовы и законодательные инициативы

• Растущие дебаты вокруг этичности использования фетальных тканей в исследованиях
• Законодательные инициативы, направленные на ограничение исследований с использованием фетальных тканей

Прорыв в создании синтетических бактерий

Технология подвижных синтетических бактерий представляет собой инновационное направление в синтетической биологии, направленное на создание искусственных микроорганизмов, способных к целенаправленному движению и выполнению заданных функций. Эти синтетические бактерии разрабатываются путем генетической модификации или полного синтеза геномов с целью наделения их специфическими свойствами, такими как способность к хемотаксису, магнитотаксису или фототаксису. Они могут быть запрограммированы на выполнение различных задач, включая доставку лекарств, обнаружение и нейтрализацию токсинов, или ремедиацию окружающей среды. Эта технология открывает новые возможности в области медицины, экологии и биотехнологии, позволяя создавать “умные” микроорганизмы для решения сложных биологических и экологических проблем.

Исследователи из Osaka Metropolitan University достигли значительного успеха в следующих инновациях:

• Создание синтетической бактерии, способной к движению
• Внедрение всего семи белков для обеспечения подвижности
• Признана самой маленькой подвижной формой жизни на сегодняшний день

Эволюция синтетических организмов

JCVI-syn1.0 (Synthia) - 2010 год:

• Первый самовоспроизводящийся вид с компьютерно-синтезированным геномом
• 907 генов

JCVI-syn3.0 - 2016 год:

• Самая простая форма жизни на тот момент
• 473 гена
• Проблемы с нормальным делением клеток

JCVI-syn3A - 2021 год:

• Усовершенствованная версия с менее 500 генами
• Более стабильное поведение, схожее с обычными клетками

M. mycoides JCVI-syn3B - 2024 год:

• Способность к эволюции, подтвержденная 300-дневным экспериментом
• Демонстрация возможности мутаций в синтетических организмах

Значение и перспективы

Фундаментальные исследования:

• Углубление понимания минимальных требований для жизни
• Изучение эволюционных процессов на базовом уровне

Прикладные аспекты:

• Потенциал для создания синтетических организмов с заданными свойствами
• Возможности для биоинженерии и биотехнологии

Этические вопросы:

• Дискуссии о границах между искусственной и естественной жизнью
• Необходимость разработки этических норм в синтетической биологии

Будущие направления:

• Разработка более сложных синтетических организмов с расширенными функциями
• Интеграция синтетических организмов в биотехнологические процессы

Исследования минимально жизнеспособных форм жизни продолжают раздвигать границы нашего понимания биологии и открывают новые возможности для создания синтетических организмов с заданными свойствами. Это направление обещает революционные изменения в биотехнологии, медицине и экологии, одновременно ставя перед обществом сложные этические вопросы о природе жизни и границах человеческого вмешательства в нее.

 

ОРГАНОИДНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БИОКОМПЬЮТЕРЫ: НОВЫЕ РУБЕЖИ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Органоидный интеллект (OI) - это новая междисциплинарная область исследований, объединяющая биоинженерию мозговых органоидов с методами искусственного интеллекта. Эта технология направлена на создание биологических вычислительных систем, используя трехмерные культуры человеческих клеток мозга, выращенные из стволовых клеток. Органоиды мозга, обладающие нейронной активностью, интегрируются с компьютерными интерфейсами для обработки информации и выполнения вычислительных задач. Цель OI - разработка более эффективных и энергоэкономичных вычислительных систем, моделирование когнитивных процессов и изучение развития мозга. Эта технология открывает новые перспективы в нейробиологии, искусственном интеллекте и персонализированной медицине, потенциально позволяя создавать “биокомпьютеры” и более точные модели заболеваний мозга.

Органоидный интеллект: живые компьютеры

Ученые из Университета Джонса Хопкинса, являющиеся лидерами в области органоидного интеллекта, продолжают развивать данную концепцию:

• Принцип работы: Использование биологических материалов, преимущественно клеток человеческого мозга, для обработки информации.
• Преимущества: Высокая энергоэффективность и возможность параллельной обработки данных, превосходящая традиционные кремниевые системы.
• Достижения: Биокомпьютерная система на основе живых клеток мозга успешно научилась распознавать голоса, различая 8 человек, произносящих японские гласные звуки.

Обучение биокомпьютеров

Бактериальные компьютеры:

• Испанский национальный исследовательский совет создал штамм E. coli “Marionette”, способный играть в крестики-нолики на экспертном уровне.
• Метод: Генетическая модификация для реакции на химические вещества и кодирования флуоресцентных белков.

DishBrain:

• Биокомпьютер, состоящий из 1 миллиона живых клеток человеческого и мышиного мозга.
• Достижение: Научился играть в видеоигру Pong, демонстрируя способность к обучению.

Операционная система биологического интеллекта (biOS):

• Разработка Cortical Labs для программирования биокомпьютеров.
• Цель: Сделать технологию доступной для широкого круга разработчиков.

Перспективы и вызовы

• Энергоэффективность: ОИ и биокомпьютеры обещают значительное снижение энергопотребления по сравнению с традиционными системами.
• Масштабируемость: Потенциал для создания более сложных систем, способных решать комплексные задачи ИИ.
• Этические вопросы: Использование живых клеток мозга поднимает этические вопросы, требующие тщательного рассмотрения.
• Интеграция с существующими технологиями: Необходимость разработки интерфейсов для взаимодействия биокомпьютеров с традиционными системами.

Развитие органоидного интеллекта и биокомпьютеров открывает новые возможности в области вычислений и ИИ, обещая революционные изменения в обработке данных и энергоэффективности. Однако это направление также ставит перед обществом сложные этические вопросы и технические вызовы, которые предстоит решить в ближайшем будущем.

Прорыв в области ДНК-компьютеров

ДНК-компьютеры - это инновационная технология, использующая молекулы ДНК для выполнения вычислений и обработки информации. Эта концепция основана на способности ДНК хранить и передавать информацию, а также на возможности манипулировать молекулами ДНК с помощью ферментов. ДНК-компьютеры используют биохимические реакции для решения вычислительных задач, где последовательности нуклеотидов представляют данные, а ферментативные реакции - операции. Преимущества этой технологии включают огромную плотность хранения информации, параллельную обработку данных и энергоэффективность. ДНК-компьютеры потенциально могут решать сложные математические задачи, выполнять логические операции и даже служить основой для создания молекулярных наномашин, открывая новые горизонты в области вычислительной техники и нанотехнологий.

Прогресс в создании биологических схем

Исследователи из Шанхайского университета Цзяотун (Китай) представили первый в мире программируемый ДНК-компьютер:

• Возможности: Выполнение миллиардов уникальных схем.
• Структура: 30 логических вентилей и 500 цепей ДНК.
• Достижения: Вычисление квадратных корней и определение генетических маркеров рака почки.

Ученые из Федерального университета Мату-Гросу-ду-Сул (Бразилия) разработали инновационные инструменты для проектирования и моделирования биологических схем:

• DNAr: Программное обеспечение для моделирования химических реакций в биологических системах.
• DNAr-Logic: Инструмент для проектирования логических схем на основе ДНК.

Эти разработки значительно ускоряют процесс создания биологических схем, что может революционизировать открытие новых методов лечения и лекарственных препаратов.

Ключевые особенности технологии:

1. Использование ДНК вместо кремниевых микрочипов.
2. Применение принципов ДНК-оригами для создания функциональных компонентов.
3. Потенциал для биомедицинских приложений, включая диагностику заболеваний и мониторинг окружающей среды.

Перспективы и вызовы

1. Медицинская диагностика: ДНК-компьютеры могут обнаруживать специфические гены и запускать биологические реакции для лечения заболеваний.
2. Экологический мониторинг: Потенциал для создания высокочувствительных биосенсоров.
3. Ограничения: Текущие ДНК-компьютеры требуют нескольких часов для выполнения простых вычислений, что ограничивает их применение в традиционных вычислительных задачах.
4. Будущие направления:

• Разработка ДНК-компьютеров, способных выполнять сложные алгоритмы.
• Интеграция ДНК-вычислений с традиционными компьютерными системами.
• Создание гибридных био-электронных устройств.

Развитие биологических схем и ДНК-компьютеров открывает новые возможности на стыке биологии и информатики. Эти технологии обещают революционные изменения в медицинской диагностике, разработке лекарств и экологическом мониторинге, одновременно ставя перед исследователями сложные задачи по повышению эффективности и интеграции с существующими технологиями.

ДНК-хранилища: революция в мире данных

Технология ДНК-хранилищ представляет собой инновационный метод хранения цифровой информации с использованием молекул ДНК в качестве носителя данных. Этот подход основан на преобразовании двоичного кода (0 и 1) в последовательности нуклеотидов (A, T, G, C) ДНК. ДНК-хранилища обладают рядом уникальных преимуществ: невероятно высокая плотность хранения информации (теоретически до 215 петабайт на грамм ДНК), долговечность (тысячи лет при правильном хранении), энергоэффективность и устойчивость к технологическому устареванию.

Технология хранения данных на ДНК потенциально может революционизировать долгосрочное хранение данных, предлагая решение проблемы растущих объемов информации и ограниченного срока службы современных цифровых носителей. Данная технология достигла значительных успехов, открывая новые горизонты в области долгосрочного и высокоплотного хранения информации.

Прорывы в коммерциализации

Парижский стартап Biomemory представил инновационные ДНК-карты стоимостью 500 долларов, каждая из которых способна хранить 1 килобайт данных. Эти карты, гарантирующие сохранность информации на протяжении минимум 150 лет, демонстрируют потенциал ДНК-хранилищ для сверхдолгосрочного хранения чувствительных данных.

Технологический процесс

1. Преобразование цифровых данных в последовательности ACTG
2. Химический синтез уникальной цепи ДНК (около 8 часов для 1 кБ)
3. Сушку и запечатывание ДНК на защищенном от кислорода чипе

Для считывания данных карта отправляется в специализированную лабораторию, где происходит расшифровка последовательности ДНК.

Масштабные проекты

• Группа IARPA планирует хранить эксабайт данных в блоке ДНК
• Ученые Тяньцзиньского университета (Китай) сохранили 445 кБ данных в клетке E. coli
• Twist Bioscience разрабатывает технологию создания миллионов коротких нитей ДНК на кремниевых чипах

Консорциум DNA Data Storage Alliance

Ведущие технологические компании, включая Microsoft, Western Digital, IBM, Dell Technologies и другие, объединились для разработки совместимой экосистемы ДНК-хранилищ. Цель консорциума - создание технологии, способной записывать мегабайты данных в секунду на синтетическую ДНК с сохранностью информации на тысячи лет.

Перспективы и вызовы

Хотя технология ДНК-хранилищ демонстрирует огромный потенциал, особенно в области долгосрочного хранения данных, остаются вызовы, связанные со скоростью записи и считывания информации, а также с масштабированием технологии для массового применения. Тем не менее, учитывая уникальные преимущества ДНК как носителя информации, эксперты прогнозируют значительный прогресс в этой области в ближайшие годы

БИОРОБОТЫ И КИБЕРБИОБЕЗОПАСНОСТЬ

Биороботы: на пороге новой эры

Биороботы - это искусственные биологические системы, сочетающие живые клетки или ткани с синтетическими компонентами для выполнения специфических функций. Эта технология объединяет достижения синтетической биологии, тканевой инженерии и робототехники для создания программируемых живых машин. Биороботы могут быть сконструированы из различных типов клеток (например, сердечной или мышечной ткани) на искусственных каркасах и управляться внешними стимулами, такими как электрические или световые сигналы. Они имеют потенциальное применение в медицине, экологическом мониторинге и других областях, где требуется взаимодействие с биологическими системами. В отличие от традиционных роботов, биороботы обладают способностью к самовосстановлению и могут быть биосовместимыми, что открывает новые возможности для их использования в живых организмах.

Исследования в области биологических роботов и кибербиобезопасности достигли значительных успехов, открывая новые горизонты в медицине и технологиях, но также создавая новые вызовы для глобальной безопасности.

Эволюция биороботов

Ксеноботы - это микроскопические биороботы, созданные из живых клеток эмбрионов лягушек вида Xenopus laevis. Эти искусственные организмы разрабатываются с использованием компьютерного моделирования и методов синтетической биологии. Ксеноботы способны к самостоятельному передвижению, выполнению простых задач и даже к самовоспроизведению путем сбора и организации отдельных клеток в новые функциональные структуры. Они не имеют традиционных органов, а их форма и функции определяются искусственно созданной архитектурой клеток. Потенциальные применения ксеноботов включают целевую доставку лекарств, очистку окружающей среды от микропластика и изучение процессов самоорганизации биологических систем. Эта технология открывает новые перспективы в биоинженерии и регенеративной медицине.

Особенностями современных ксеноботов являются:

• Усовершенствованный дизайн с возможностью самостоятельного передвижения
• Увеличенная продолжительность жизни и способность к сенсорному восприятию окружающей среды
• Применение в исследованиях заболеваний, связанных с ресничками в легких
• Разработка ксеноботов для восстановления поврежденного спинного мозга

Антропоботы - это передовая технология на стыке робототехники, искусственного интеллекта и биоинженерии, направленная на создание человекоподобных роботов с высокой степенью биомиметических свойств. Эти устройства сочетают в себе механические и электронные компоненты с биологическими элементами, такими как искусственные мышцы, синтетическая кожа и нейроморфные чипы, имитирующие работу человеческого мозга. Антропоботы разрабатываются для максимально точного воспроизведения человеческой анатомии, физиологии и когнитивных функций. Они могут использоваться в различных областях, включая медицинские исследования, тестирование лекарств, образование, социальную помощь и изучение человеческого поведения. Эта технология открывает новые возможности для понимания человеческого организма и создания более естественных интерфейсов между человеком и машиной.

Особенностями антропоботов являются следующие:

• Созданы из донорских человеческих трахеальных клеток
• Способность к самоорганизации в “суперантропоботов”
• Успешные эксперименты по заживлению тканей

Живые датчики

Живые датчики - это инновационная биотехнологическая разработка, использующая генетически модифицированные организмы или клетки для обнаружения и измерения различных параметров окружающей среды или биологических систем. Эти биосенсоры создаются путем внедрения специфических генетических конструкций, которые позволяют организмам или клеткам реагировать на определенные стимулы, такие как химические вещества, патогены, токсины или физические факторы. Реакция живых датчиков может выражаться в изменении цвета, флуоресценции или продукции определенных веществ, что позволяет легко детектировать целевые объекты.

Живые датчики находят применение в экологическом мониторинге, медицинской диагностике, контроле качества продуктов питания и воды, а также в промышленных процессах, предлагая высокочувствительные, специфичные и экологически чистые альтернативы традиционным методам анализа. Следующие направления в разработке живых датчиков получили наибольшее развитие в последние годы:

• Разработка биосенсоров для обнаружения биологического оружия и вредных химикатов
• Создание бактерии Acinetobacter baylyi для выявления мутаций ДНК, связанных с раком
• Потенциал для раннего обнаружения вирусных вспышек в канализационных системах и патогенов в питьевой воде

Кибербиобезопасность

Кибербиобезопасность - это междисциплинарная область, объединяющая принципы кибербезопасности и биотехнологии для защиты биологических и биотехнологических систем от цифровых угроз. Эта технология направлена на обеспечение безопасности генетической информации, биомедицинских устройств, синтетических биологических систем и других биотехнологических разработок от несанкционированного доступа, манипуляций или кибератак. Кибербиобезопасность включает в себя защиту конфиденциальности геномных данных, предотвращение биохакерства, обеспечение целостности биоинформатических систем и защиту биопроизводственных процессов. С развитием синтетической биологии и биоинженерии, эта область становится все более критичной для предотвращения потенциальных рисков, связанных с злоупотреблением биотехнологиями или их уязвимостью к кибератакам.

Кибербиобезопасность: новый рубеж

• Растущее взаимодействие ИИ и наук о жизни создает новые возможности и риски
• Отсутствие единого органа надзора за кибербиобезопасностью
• Инициатива по ядерной угрозе созвала экспертную группу в январе 2024 года для обсуждения проблем безопасности

 

Таким образом, развитие биороботов и связанных с ними технологий открывает беспрецедентные возможности в медицине и науке, но также создает новые вызовы в области безопасности и этики. Необходимость в международном сотрудничестве и разработке комплексных регуляторных механизмов становится все более острой по мере развития этих технологий.

Перспективы и вызовы

1. Медицинские приложения: Потенциал для целевой доставки лекарств и регенеративной медицины
2. Экологический мониторинг: Использование живых датчиков для раннего обнаружения загрязнений
3. Этические вопросы: Необходимость разработки этических норм для исследований и применения биороботов
4. Регуляторные проблемы: Отсутствие четкой нормативной базы для новых биотехнологий
5. Безопасность: Риски использования биотехнологий в качестве оружия или для создания биологических угроз

 

РЕВОЛЮЦИЯ В МАТЕРИАЛОВЕДЕНИИ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БИОТЕХНОЛОГИИ ОТКРЫВАЮТ НОВЫЕ ГОРИЗОНТЫ

Открытие новых материалов с помощью искусственного интеллекта

Технология открытия новых материалов с помощью искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой инновационный подход, объединяющий методы машинного обучения, компьютерного моделирования и экспериментальные данные для ускоренного поиска и разработки материалов с заданными свойствами. Эта технология использует алгоритмы ИИ для анализа огромных массивов данных о существующих материалах, предсказания свойств потенциальных новых соединений и оптимизации процессов их синтеза. ИИ способен выявлять сложные взаимосвязи между структурой и свойствами материалов, что позволяет исследователям быстро идентифицировать перспективные кандидаты для различных применений - от создания более эффективных батарей и солнечных элементов до разработки новых лекарств и сверхпрочных сплавов. Этот подход значительно сокращает время и затраты на разработку новых материалов, открывая путь к быстрым инновациям в различных областях науки и техники.

Искусственный интеллект и биотехнологии произвели революцию в области создания новых материалов, открывая беспрецедентные возможности для инноваций в различных отраслях промышленности.

Последние разработки

Google DeepMind’s Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) продолжает трансформировать процесс открытия новых материалов:

• Предсказано более 2,2 миллиона новых кристаллических структур
• Идентифицировано 380 000 стабильных материалов с потенциалом для практического применения
• Более 736 новых структур уже синтезированы и подтверждены независимыми исследователями

GNoME значительно ускорил процесс открытия новых материалов, сократив время от предсказания до синтеза с месяцев до дней. Это открывает новые возможности для создания более эффективных солнечных элементов, батарей и компьютерных чипов.

Автономная лаборатория A-Lab в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли, использующая данные GNoME, продемонстрировала впечатляющие результаты:

• Синтез 41 нового соединения из 58 предложенных за 17 дней
• Скорость создания новых материалов - более 2 в день
• 71% успешность синтеза, значительно превышающая традиционные методы

Мицелиевая кожа: экологичное будущее индустрии

Мицелиевая кожа - это инновационный биоматериал, созданный из мицелия грибов, представляющий собой экологически чистую альтернативу традиционной животной коже. Этот материал производится путем выращивания мицелия на органических субстратах, таких как сельскохозяйственные отходы, с последующей обработкой для придания ему свойств, схожих с натуральной кожей. Мицелиевая кожа обладает высокой прочностью, эластичностью и водостойкостью, при этом являясь полностью биоразлагаемой и устойчиво производимой. Она не требует использования токсичных химикатов в процессе производства и может быть настроена для получения различных текстур и свойств. Этот материал находит применение в производстве одежды, обуви, аксессуаров и мебели, предлагая экологически ответственную альтернативу как животной, так и синтетической коже.

К настоящему времени применение мицелиевой кожи стало ключевым трендом в индустрии моды и пищевой промышленности, предлагая экологичные альтернативы традиционным материалам.

Биотехнологии в создании новых материалов

Исследователи из RMIT University (Мельбурн) разработали инновационный огнестойкий материал на основе мицелия грибов:

• Сверхтонкие листы мицелия обладают высокой огнестойкостью
• Экологически безопасная альтернатива асбесту
• Уникальный механизм реакции на огонь: кратковременное выделение водяного пара и CO2, с последующим образованием защитного углеродистого слоя

Компания Ecovative (Нью-Йорк) продолжает развивать технологию создания упаковочных материалов на основе мицелия:

• Использование органических отходов и мицелия для создания прочного, легкого материала
• Полностью натуральное и компостируемое решение
• Экологичная альтернатива пенополистиролу и пузырчатой пленке

Эти достижения в области AI-driven открытия материалов и биотехнологических инноваций обещают революционные изменения в строительстве, электронике, энергетике и упаковочной промышленности, открывая путь к более устойчивому и технологически продвинутому будущему.

Революция мицелиевой кожи

Люксовые бренды активно внедряют мицелиевую кожу в свои коллекции:

• Hermès представил мицелиевую версию культовой сумки Victoria
• Adidas выпустил кроссовки Stan Smith из альтернативной кожи
• Bolt Threads и Ginkgo Bioworks объединили усилия для оптимизации производства мицелиевых материалов

Мицелиевая кожа предлагает устойчивую альтернативу как животной коже, так и пластиковым заменителям (ПУ, ПВХ), отвечая растущему спросу на экологичные материалы.

Рыночные перспективы впечатляют:

• Прогноз рынка синтетической кожи к 2030 году: $67 млрд
• Оценка рынка биокожи в 2024 году: около $750 млн (рост на 15% с 2021 года)

Инновации в биоупаковках

Биоупаковка и биопленки представляют собой инновационные экологически чистые материалы, разработанные для замены традиционной пластиковой упаковки. Биоупаковка создается из возобновляемых биологических ресурсов, таких как растительные волокна, крахмал, целлюлоза или биополимеры, производимые микроорганизмами. Биопленки, в свою очередь, являются тонкими слоями биоразлагаемого материала, часто созданными с использованием бактерий или грибов. Эти технологии обеспечивают защитные свойства, сравнимые с традиционными упаковочными материалами, но при этом полностью разлагаются в естественных условиях, не нанося вреда окружающей среде. Некоторые виды биоупаковки и биопленок обладают дополнительными функциями, такими как антимикробные свойства или способность к биодеградации с выделением питательных веществ для растений. Эти материалы находят широкое применение в пищевой промышленности, косметике и других отраслях, способствуя снижению пластикового загрязнения и продвижению концепции циркулярной экономики.

Новые разработки в области биоразлагаемой упаковки включают следующее:

• • Комбинированные материалы: Смешивание различных натуральных веществ для улучшения прочности и функциональности
  • Активная упаковка: Интеграция натуральных консервантов для продления срока хранения продуктов
  • Умная упаковка: Разработка индикаторов свежести, меняющих цвет или форму

Эти инновации направлены на:

• Защиту от микробов
• Предотвращение порчи
• Сохранение влаги
• Улучшение отслеживаемости качества продуктов

Развитие биоупаковки отвечает растущему спросу на экологичные решения в пищевой промышленности и способствует сокращению пластиковых отходов.

Прорывы в интеллектуальной и активной упаковке

Активная упаковка:

• Интеграция антимикробных и антиоксидантных веществ непосредственно в упаковку
• Пример: хлебобулочные изделия с увеличенным сроком хранения благодаря антимикробным компонентам в упаковке

Интеллектуальные индикаторы:

• Разработка биодатчиков из натуральных экстрактов и биополимеров (Школа науки и технологий NOVA, Португалия)

Визуальные индикаторы свежести и безопасности продуктов:

• Упаковка мяса, меняющая цвет при порче
• Этикетки на молочных продуктах, сигнализирующие о непригодности к употреблению

Инновации в биоразлагаемой и съедобной упаковке

• Университет Миннесоты: разработка самоуничтожающихся полимеров
• Saltwater Brewery: съедобные кольца для упаковки пива
• Infarm: возобновляемый пластик на основе агар-агара для выращивания микрозелени
• Notpla: биоразлагаемая упаковка из морских водорослей (победитель премии Earthshot Prize)

Прогресс в области биопленок

Исследователи из Университета Рочестера разработали метод 3D-печати биопленок:

• Генетическая модификация бактерий для производства компонентов биопленки
• Печать бактерий в гидрогеле для создания плотной сетевой структуры

Преимущества:

• Точный контроль распределения и плотности бактерий
• Возможность создания биопленок с заданными свойствами

Применения биопленок:

• Очистка сточных вод
• Потенциал для использования в производстве, логистике и пищевой промышленности

Перспективы и вызовы

1. Экологичность: Снижение пластиковых отходов и углеродного следа в пищевой промышленности
2. Безопасность продуктов: Улучшение контроля качества и снижение пищевых отходов
3. Технологические вызовы: Необходимость масштабирования производства и снижения стоимости новых упаковочных решений
4. Регуляторные аспекты: Адаптация нормативной базы к новым типам упаковки

Эти инновации обещают революционизировать пищевую промышленность, предлагая более безопасные, экологичные и эффективные решения для упаковки и хранения продуктов питания.

 

КУЛЬТИВИРОВАННОЕ МЯСО, СИНТЕТИЧЕСКОЕ МОЛОКО И ТОЧНАЯ ФЕРМЕНТАЦИЯ: НОВАЯ ЭРА В ПРОИЗВОДСТВЕ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ

Культивированное мясо: от лаборатории к массовому рынку

Культивированное мясо, также известное как клеточное или лабораторное мясо, представляет собой инновационный продукт, созданный путем выращивания животных клеток в контролируемых лабораторных условиях. Этот процесс начинается с забора стволовых клеток у живого животного, которые затем культивируются в биореакторе с использованием питательной среды, стимулирующей рост и дифференциацию клеток в мышечную ткань. Технология культивированного мяса направлена на производство продукта, идентичного по вкусу, текстуре и питательным свойствам традиционному мясу, но без необходимости выращивания и убоя животных. Это потенциально может значительно снизить экологическое воздействие мясной промышленности, уменьшить потребление воды и земельных ресурсов, а также решить этические проблемы, связанные с животноводством. Несмотря на технологические и регуляторные вызовы, культивированное мясо рассматривается как перспективное решение для обеспечения устойчивого производства белковой пищи в будущем.

Индустрия культивированного мяса и синтетических молочных продуктов достигла значительных успехов, трансформируя пищевую промышленность и открывая новые горизонты в устойчивом производстве продуктов питания.

Рыночная привлекательность культивированного мяса

Рынок культивированного мяса демонстрирует впечатляющий рост:

• Объем рынка в 2024 году: $568.83 миллиона
• Прогноз на 2034 год: $36,569.73 миллиона
• Ожидаемый среднегодовой темп роста (CAGR): 51.64% (2024-2034)

Ключевые достижения:

• Eat Just: масштабирование производства до десятков тысяч килограммов мяса без убоя животных
• Aleph Farms (Израиль): одобрение регуляторов на продажу культивированных стейков
• SuperMeat: разработка “хрустящей культивированной курицы” по цене $11.79 за фунт при крупномасштабном производстве

Технологические прорывы:

• MeaTech: использование 3D-печати для производства цельных кусков мяса на основе клеток
• Biftek (Турция): новые технологии и сыворотки для снижения стоимости производства
• Исследование Еврейского университета в Иерусалиме: непрерывное производство с использованием тангенциальной фильтрации, снижающее стоимость культуральной среды до $0.63 за литр

Синтетические молочные продукты: революция в молочной индустрии

Синтетические молочные продукты представляют собой инновационные альтернативы традиционным молочным продуктам, созданные с использованием биотехнологий без участия животных. Эта технология основана на производстве молочных белков (таких как казеин и сывороточный белок) путем ферментации с использованием генетически модифицированных микроорганизмов, обычно дрожжей или бактерий. Эти микроорганизмы запрограммированы на синтез белков, идентичных тем, что содержатся в коровьем молоке. Полученные белки затем комбинируются с растительными жирами, сахарами и другими ингредиентами для создания продуктов, которые по вкусу, текстуре и питательным свойствам максимально приближены к традиционным молочным продуктам. Синтетические молочные продукты предлагают экологически устойчивую и этичную альтернативу, потенциально снижая выбросы парниковых газов и использование земельных и водных ресурсов, связанных с традиционным молочным животноводством.

Прогресс в производстве синтетического молока и сыра:

• PerfectDay: расширение продаж выращенных в лаборатории молочных продуктов в тысячах магазинов США
• Remilk: открытие крупномасштабного производства в Дании для сыра, йогурта и мороженого
• New Culture: усовершенствование процесса ферментации, позволяющее производить сыр для 25 000 пицц за один запуск

• Nestle и Danone: активные поглощения стартапов по производству лабораторных молочных продуктов

Перспективы и вызовы

1. Регуляторные аспекты: необходимость адаптации нормативной базы к новым технологиям производства продуктов питания
2. Масштабирование производства: снижение себестоимости и увеличение объемов для конкуренции с традиционными продуктами
3. Потребительское восприятие: преодоление скептицизма и повышение осведомленности о преимуществах культивированных продуктов
4. Экологический аспект: потенциал значительного снижения выбросов парниковых газов и использования ресурсов

Развитие индустрии культивированных продуктов питания открывает новые возможности для устойчивого производства продовольствия, отвечая на глобальные вызовы продовольственной безопасности и изменения климата.

Применение точной ферментации

Точная ферментация — это биотехнологический процесс, использующий генетически модифицированные микроорганизмы, такие как дрожжи, бактерии или грибы, для производства специфических молекул, таких как белки, жиры или ферменты. В отличие от традиционной ферментации, где микроорганизмы производят широкий спектр продуктов, точная ферментация позволяет “программировать” микроорганизмы для синтеза целевых соединений с высокой точностью. Этот метод широко применяется в создании альтернативных белков (например, для синтетического молока или мяса), ферментов для пищевой промышленности и медицинских препаратов.

Точная ферментация предлагает экологически устойчивый способ производства сложных биомолекул, снижая зависимость от животных и ресурсов, а также открывая новые возможности для персонализированных и инновационных продуктов. Данная технология, эволюционировавшая из древних технологий пивоварения, стала ключевым инструментом в создании инновационных продуктов питания:

• Синтетические масла: Производство аналогов кокосового и пальмового масла с использованием генетически модифицированных микробов.
• Веганские альтернативы: Разработка немолочных сыров и заменителей мяса на растительной основе.
• Корпоративные инициативы: Nestle, Danone, Mars, General Mills и Unilever активно инвестируют в платформы точной ферментации для адаптации к будущим ограничениям цепочки поставок и меняющимся потребностям рынка.
• Новые ингредиенты: Создание инновационных стабилизаторов и консервантов.

Рыночные перспективы:

• Прогнозируемый объем рынка точной ферментации к 2030 году: $36.3 млрд
• Ожидаемый среднегодовой темп роста (CAGR): 44.8% (2024-2030)

Революция в производстве безалкогольного пива

Производство безалкогольного пива - это комплексный технологический процесс, направленный на создание напитка с содержанием алкоголя не более 0,5%. Существует несколько основных методов: прерванное брожение (остановка ферментации при достижении нужной концентрации алкоголя), использование специальных штаммов дрожжей (не способных сбраживать сложные сахара), деалкоголизация готового пива (мембранная фильтрация или вакуумная дистилляция) и контролируемая ферментация. Каждый метод имеет свои особенности и влияет на вкусовой профиль конечного продукта. Независимо от выбранного способа, производство безалкогольного пива требует более сложных технологических решений по сравнению с обычным пивоварением для сохранения характерного вкуса и аромата пива при минимальном содержании алкоголя

Прорывные исследования

Биотехнологический стартап EvodiaBio совершил прорыв в улучшении вкуса безалкогольного пива:

• Инновационная технология: Создание монотерпеноидов, отвечающих за хмелевой вкус, с использованием клеток пекарских дрожжей в качестве биофабрик.

Преимущества:

• Восстановление утраченного вкуса и аромата в безалкогольном пиве
• Значительное снижение экологического следа по сравнению с традиционным выращиванием хмеля
• Экономия воды: для производства 1 кг хмеля традиционно требуется около 2.7 тонн воды

Рыночные тенденции:

• Рост спроса на безалкогольное пиво: увеличение на 20% в 2024 году по сравнению с предыдущим годом
• Прогноз объема рынка безалкогольного пива к 2028 году: $54 млрд

Перспективы и вызовы

1. Регуляторные аспекты: Необходимость адаптации нормативной базы к новым технологиям производства продуктов питания.
2. Потребительское восприятие: Преодоление скептицизма в отношении продуктов, созданных с помощью биотехнологий.
3. Масштабирование производства: Снижение себестоимости и увеличение объемов для конкуренции с традиционными продуктами.
4. Экологический аспект: Потенциал значительного снижения использования ресурсов и выбросов парниковых газов в пищевой промышленности.

Развитие точной ферментации и инновационных технологий в производстве безалкогольного пива открывает новые горизонты в создании устойчивых и здоровых продуктов питания, отвечая на глобальные вызовы продовольственной безопасности и изменения климата.

ФОТОСИНТЕЗ, ГЕНЕТИЧЕСКАЯ МОДИФИКАЦИЯ И CRISPR В ЖИВОТНОВОДСТВЕ

Модернизация фотосинтеза: прорывные технологии в селекции растений

Модернизация фотосинтеза - это инновационная биотехнологическая стратегия, направленная на повышение эффективности процесса фотосинтеза в растениях. Эта технология включает в себя генетическую модификацию и оптимизацию ключевых компонентов фотосинтетического аппарата, таких как ферменты, пигменты и электронтранспортные цепи. Цель модернизации фотосинтеза - увеличить скорость преобразования солнечной энергии в биомассу, повысить урожайность сельскохозяйственных культур и улучшить их устойчивость к стрессовым факторам окружающей среды. Методы включают оптимизацию работы фермента RuBisCO, улучшение механизмов защиты от фотоингибирования, внедрение более эффективных путей фиксации углерода и создание искусственных фотосинтетических систем.

Генетическая модификация сельскохозяйственных культур для улучшения фотосинтеза достигла значительных успехов, открывая новые горизонты в повышении урожайности без увеличения потребления ресурсов.

Оптимизация фотосинтеза

Исследователи добились впечатляющих результатов в ускорении процесса фотосинтетического тушения:

• Урожайность генетически модифицированной сои увеличилась на 20% благодаря усовершенствованной системе фотосинтеза.
• Ведутся перспективные работы по оптимизации фотосинтеза у коровьего гороха и риса.

Эти достижения позволяют растениям более эффективно использовать солнечный свет, адаптируясь к изменчивым условиям освещения.

Ускорение цветения деревьев

Ученые из Университета Джорджии совершили прорыв в ускорении созревания деревьев:

• С помощью CRISPR удалось сократить время цветения тополя с 10 лет до 3 месяцев.
• Разработана технология, позволяющая деревьям формировать цветы за несколько дней вместо года.

Эти инновации открывают новые возможности для ускоренной селекции деревьев и повышения их устойчивости к экстремальным погодным условиям.

Экологичное обеспечение азотом

Компания Pivot Bio разработала революционный подход к обеспечению растений азотом:

• Технология повышает способность почвенных микробов поставлять азот непосредственно растениям.
• Метод обеспечивает стабильное и экологически чистое снабжение азотом в течение всего вегетационного периода.
• Решение не требует генетической модификации растений и снижает зависимость от синтетических удобрений.

Эти инновации в области модернизации фотосинтеза, ускорения роста растений и экологичного обеспечения питательными веществами открывают путь к более устойчивому и продуктивному сельскому хозяйству, способному ответить на глобальные вызовы продовольственной безопасности и изменения климата.

ГМО в сельском хозяйстве

Генетически модифицированные организмы (ГМО) - это живые организмы, чей генетический материал (ДНК) был искусственно изменен с использованием методов генной инженерии. Эта технология позволяет вносить в геном организма гены от других видов, создавая комбинации генов, которые не встречаются в природе. Цель создания ГМО - придание организму новых свойств, таких как устойчивость к вредителям, болезням или гербицидам, улучшение питательных качеств или повышение урожайности в случае сельскохозяйственных культур. ГМО широко используются в сельском хозяйстве, медицине и промышленности, но их применение остается предметом научных и общественных дебатов из-за потенциальных рисков для здоровья человека и окружающей среды.

Новая волна ГМО: фокус на питательность

Несмотря на сохраняющийся скептицизм общественности, новое поколение ГМО фокусируется на повышении питательной ценности продуктов:

• Розовый ананас от Fresh Del Monte: Обогащен ликопином, мощным антиоксидантом.

Фиолетовые томаты от Norfolk Plant Sciences:

• Одобрены для прямой продажи домашним садоводам в США.
• Содержат высокий уровень антоцианина, обладающего множеством полезных свойств.
• Первый случай доступности ГМО-продуктов для некоммерческих производителей в США.

Изменение общественного восприятия

• Исследование Pew Research показало, что только 7% американцев считают ГМО-продукты более полезными для здоровья.
• Новое поколение биообогащенных продуктов может изменить это восприятие, фокусируясь на повышении питательной ценности, а не на устойчивости к пестицидам.

Перспективы и вызовы

1. Повышение питательности: Новые ГМО-культуры могут помочь в борьбе с дефицитом питательных веществ и улучшить здоровье населения.
2. Образовательные инициативы: Необходимость информирования общественности о преимуществах новых агротехнологий.
3. Регуляторные вызовы: Адаптация нормативной базы к новым типам ГМО и методам ведения сельского хозяйства.

Развитие регенеративного сельского хозяйства и новой волны ГМО открывает перспективы для создания более устойчивой и здоровой продовольственной системы, способной ответить на глобальные вызовы изменения климата и продовольственной безопасности.

CRISPR в животноводстве

CRISPR в животноводстве - это передовая технология редактирования генома, позволяющая вносить точные изменения в ДНК сельскохозяйственных животных для улучшения их характеристик. Эта технология используется для создания животных с повышенной продуктивностью, устойчивостью к заболеваниям, улучшенным благополучием и сниженным негативным воздействием на окружающую среду. CRISPR применяется для модификации генов, отвечающих за рост мышечной массы, качество мяса и молока, устойчивость к вирусам и бактериям, а также для удаления нежелательных признаков, таких как рога у крупного рогатого скота. Несмотря на значительный потенциал, применение CRISPR в животноводстве сопряжено с этическими вопросами и требует тщательной оценки долгосрочных последствий для здоровья животных и безопасности продуктов питания

CRISPR в животноводстве

1. Устойчивость к болезням у рыб:

• Университет Оберна успешно внедрил ген аллигатора в геном сома, повысив его устойчивость к инфекциям.
• Потенциальное снижение 40% потерь в рыбоводстве.

1. Увеличение мышечной массы:

• Японские ученые модифицировали ген миостатина у красного морского леща, увеличив его массу на 17%.
• Продолжаются эксперименты с супермускулистыми свиньями, крупным рогатым скотом, овцами и козами.

1. Вызовы:

• Проблемы с выживаемостью модифицированных животных в младенчестве.
• Необычные побочные эффекты, такие как увеличение языка.

Перспективы и вызовы

• Этические вопросы: Необходимость тщательного рассмотрения этических аспектов генетической модификации животных.
• Регуляторные аспекты: Адаптация нормативной базы к новым технологиям генетической модификации.
• Экологические риски: Оценка потенциальных рисков внедрения генетически модифицированных организмов в экосистемы.

Таким образом, развитие CRISPR-технологий в животноводстве открывает новые возможности для решения глобальных проблем продовольственной безопасности, одновременно ставя перед обществом сложные этические и регуляторные вопросы.

 

РЕГЕНЕРАТИВНОЕ СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО И КОСМИЧЕСКОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ

Регенеративное сельское хозяйство: инновации в агропромышленном комплексе

Регенеративное сельское хозяйство - это инновационный подход к агропроизводству, направленный на восстановление и улучшение экосистем, а не просто на поддержание текущего состояния или минимизацию ущерба. Эта система фермерских практик включает в себя методы, которые активно улучшают биоразнообразие, качество почвы, водные циклы и экосистемные услуги. Ключевые принципы включают минимальную обработку почвы, использование покровных культур, ротацию культур, интеграцию животноводства и растениеводства, а также применение компостов и других органических удобрений. Регенеративное сельское хозяйство стремится не только производить продукты питания, но и секвестрировать углерод, повышать устойчивость к изменению климата, увеличивать биоразнообразие и улучшать круговорот питательных веществ в агроэкосистемах.

Регенеративное сельское хозяйство и новое поколение генетически модифицированных организмов (ГМО) стали ключевыми трендами в развитии устойчивого и здорового сельского хозяйства.

Прогресс в регенеративном сельском хозяйстве

Регенеративное сельское хозяйство набирает обороты как эффективный метод восстановления почв и повышения биоразнообразия:

• Сертификация: Программа сертификации регенеративного органического сельского хозяйства, запущенная Институтом Родейла (США), устанавливает новые стандарты в области здоровья почвы, благополучия животных и прав человека.
• Корпоративные инициативы: General Mills выделила 1 миллион акров под регенеративное сельское хозяйство к 2024 году, перевыполнив план на 6 лет раньше срока.
• Модные бренды: Patagonia, Timberland, Allbirds, Gucci и Balenciaga активно продвигают использование материалов, полученных методами регенеративного сельского хозяйства.

Перспективы регенеративного сельского хозяйства

Регенеративное сельское хозяйство представляет собой многообещающее направление в развитии агропромышленного комплекса, обладающее значительным потенциалом для решения ряда глобальных проблем:

Экологические преимущества

• Восстановление деградированных почв и повышение их плодородия
• Увеличение биоразнообразия сельскохозяйственных экосистем
• Секвестрация углерода, способствующая смягчению последствий изменения климата
• Улучшение водного баланса и качества водных ресурсов

Экономические перспективы

• Снижение затрат на химические удобрения и пестициды
• Повышение урожайности в долгосрочной перспективе
• Создание новых рынков для экологически чистой продукции
• Потенциал для развития инновационных технологий и оборудования

Социальные аспекты

• Улучшение здоровья населения за счет производства более качественных продуктов питания
• Создание устойчивых сельских сообществ
• Повышение продовольственной безопасности

Выводы

1. Регенеративное сельское хозяйство становится ключевым трендом в развитии устойчивого агропромышленного комплекса, привлекая внимание как крупных корпораций, так и модных брендов.
2. Развитие сертификации и стандартизации в области регенеративного сельского хозяйства способствует его более широкому распространению и признанию.
3. Несмотря на значительный потенциал, внедрение регенеративных практик сталкивается с рядом вызовов, включая необходимость адаптации к местным условиям и преодоление инерции традиционных методов ведения сельского хозяйства.
4. Успешное масштабирование регенеративного сельского хозяйства требует комплексного подхода, включающего государственную поддержку, инвестиции в исследования и разработки, а также образовательные программы для фермеров.
5. Интеграция регенеративных практик с современными технологиями, такими как точное земледелие и искусственный интеллект, может значительно повысить эффективность и привлекательность этого подхода для широкого круга сельхозпроизводителей.

Космическое земледелие

Космическое земледелие - это инновационная технология выращивания растений в условиях космоса или на других планетах, разрабатываемая для обеспечения долгосрочных космических миссий и потенциальной колонизации других небесных тел. Эта технология включает в себя создание замкнутых экосистем, способных поддерживать рост растений в условиях микрогравитации, ограниченных ресурсов и высокой радиации. Ключевые аспекты космического земледелия включают разработку специальных питательных сред, систем гидропоники и аэропоники, LED-освещения, оптимизированного для фотосинтеза, а также методов рециркуляции воды и питательных веществ.

Исследования в этой области также фокусируются на выведении растений, адаптированных к космическим условиям, и разработке автоматизированных систем ухода за растениями. Космическое земледелие не только критически важно для будущих космических экспедиций, но и может предложить инновационные решения для устойчивого сельского хозяйства на Земле.

Технологические достижения в космическом земледелии

Спутниковые технологии для точного земледелия

• Развитие специализированных спутниковых группировок, таких как EOS SAT, ориентированных на сельское хозяйство
• Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга посевов, прогнозирования урожайности и оценки состояния почв
• Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа спутниковых снимков и предоставления точных рекомендаций фермерам

Космические эксперименты по выращиванию растений

• Разработка систем гидропоники и аэропоники для выращивания растений в условиях микрогравитации
• Создание специализированных LED-систем освещения, оптимизированных для фотосинтеза в космических условиях
• Эксперименты по выращиванию различных культур на Международной космической станции

Технологии для будущих лунных и марсианских миссий

• Разработка замкнутых экосистем для долгосрочных космических миссий
• Исследования по использованию лунного и марсианского грунта для выращивания растений
• Создание автоматизированных систем ухода за растениями в космических условиях

Генетическая модификация для космоса:

• Использование CRISPR для адаптации растений к условиям космоса, Луны и Марса.
• Фокус на создании растений, устойчивых к радиации и микрогравитации.

Технологические достижения:

• Новые методы доставки материалов для редактирования генов растениям.
• Применение больших данных и машинного обучения для анализа генов растений.

Инвестиции и проекты:

• NASA и Немецкое космическое агентство инвестируют в проекты космического сельского хозяйства.
• Прогнозируемый объем рынка космического сельского хозяйства к 2030 году: $3.5 млрд.

Перспективы и вызовы

• Повышение эффективности земного сельского хозяйства благодаря применению космических технологий
• Обеспечение продовольственной безопасности для будущих космических миссий и колоний
• Развитие новых методов выращивания растений в экстремальных условиях, применимых на Земле
• Создание устойчивых агроэкосистем с замкнутым циклом ресурсов
• Улучшение понимания влияния космической среды на рост и развитие растений
• Космические исследования: Потенциал для создания самоподдерживающихся колоний на других планетах.

Выводы

1. Космическое земледелие становится ключевым фактором в развитии как космических технологий, так и устойчивого сельского хозяйства на Земле.
2. Интеграция спутниковых технологий, искусственного интеллекта и точного земледелия открывает новые возможности для повышения эффективности и устойчивости сельскохозяйственного производства.
3. Исследования в области космического земледелия способствуют развитию инновационных технологий, которые могут найти применение в решении глобальных проблем, таких как изменение климата и продовольственная безопасность.
4. Успешное развитие космического земледелия требует междисциплинарного подхода и тесного сотрудничества между космическими агентствами, научными институтами и агропромышленным сектором.
5. Инвестиции в космическое земледелие имеют потенциал для создания новых отраслей экономики и рабочих мест, связанных с высокотехнологичным сельским хозяйством и космическими технологиями.

 

КЛИМАТ И УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ

Экологическая ДНК и биотехнологии: новые инструменты для устойчивого развития

Экологическая ДНК (eDNA) - это инновационный метод мониторинга биоразнообразия, основанный на анализе генетического материала, собранного из образцов окружающей среды, таких как вода, почва или воздух. Эта технология позволяет обнаруживать присутствие различных видов организмов без необходимости их прямого наблюдения или отлова. Метод основан на выделении и секвенировании ДНК из клеток, тканей или продуктов жизнедеятельности организмов, которые они оставляют в окружающей среде. eDNA широко применяется в экологических исследованиях, охране природы, оценке инвазивных видов и мониторинге редких или трудно обнаруживаемых видов. Эта технология обеспечивает более полную и точную картину биоразнообразия экосистем, чем традиционные методы наблюдения, и имеет потенциал революционизировать подходы к экологическому мониторингу и управлению природными ресурсами.

Технологии анализа экологической ДНК (eDNA) и биоинженерии достигли значительного прогресса, открывая новые возможности для мониторинга окружающей среды и устойчивого производства.

Революция в экологическом мониторинге с помощью eDNA

Экологическая ДНК (eDNA) стала мощным инструментом для изучения биоразнообразия и экосистем:

• Геологическая служба США и Исследовательский институт залива Монтерей разработали автономный мобильный пробоотборник eDNA для обнаружения патогенов и инвазивных видов в водных экосистемах.
• Анализ древней eDNA из арктической мерзлоты позволил реконструировать экосистему возрастом 2 миллиона лет, включая хвойные леса, мастодонтов и мечехвостов.

CRISPR в лесном хозяйстве: путь к устойчивому производству древесины

Исследователи из Университета штата Северная Каролина применили CRISPR для оптимизации свойств древесины тополей:

• Модификация генов, связанных с синтезом лигнина, упростила переработку древесины.
• Новые сорта деревьев обещают повысить эффективность производства бумаги и снизить выбросы углерода.

Инновации в переработке пластика

Биотехнологические решения открывают новые перспективы в борьбе с пластиковым загрязнением:

• Компания Carbios разработала фермент для эффективного расщепления ПЭТ-пластика, позволяющий производить высококачественный вторичный пластик.
• Исследователи из SLAC и NREL создали катализатор на основе цеолита и наночастиц кобальта для превращения полимеров в пропан.
• Ученые Техасского университета в Остине с помощью машинного обучения разработали фермент FAST-PETase для эффективной переработки пластика в промышленных масштабах.

Эти достижения в области экологического мониторинга, устойчивого лесного хозяйства и переработки пластика открывают новые возможности для решения глобальных экологических проблем и перехода к более устойчивой экономике.

Растения будущего: инновации в борьбе с изменением климата

Исследования в области создания растений, способных эффективно улавливать углерод, направлены на разработку и улучшение сельскохозяйственных культур и других видов растений с повышенной способностью к секвестрации атмосферного CO₂. Эти исследования включают генетическую модификацию растений для усиления процесса фотосинтеза, оптимизацию работы ферментов (например, RuBisCO), улучшение механизмов защиты от фотоингибирования и создание более эффективных путей фиксации углерода. Цель этих работ - увеличить скорость преобразования солнечной энергии в биомассу, повысить урожайность сельскохозяйственных культур и улучшить их устойчивость к стрессовым факторам окружающей среды, одновременно способствуя смягчению последствий изменения климата путем увеличения объемов поглощаемого растениями углекислого газа.

Инициатива Института Солка

Институт биологических исследований Солка продолжает работу над инновационным подходом к решению проблемы изменения климата:

• Разработка генетически модифицированных сельскохозяйственных культур с увеличенной способностью к хранению углерода в почве
• Фокус на создании растений с более развитой корневой системой и повышенным содержанием суберина
• Цель: разработка сортов риса, пшеницы и кукурузы, сочетающих высокую урожайность с эффективным поглощением углерода

Искусственный лист Гарварда

Параллельно с работой Института Солка, ученые Гарвардского университета усовершенствовали технологию “искусственного листа”:

• Использование солнечной энергии для преобразования атмосферного CO₂ и азота в органические формы
• Симбиоз с бактериями, накапливающими до 30% своей массы в виде CO₂ и азота
• Применение в качестве органического удобрения, способствующего повышению урожайности и секвестрации углерода в почве

 

Экологизация текстильной промышленности

Профессор Фучжун Чжан из Вашингтонского университета в Сент-Луисе добился прорыва в производстве синтетического паучьего шелка:

• Разработка процесса получения шелка из микробов с восьмикратным увеличением выхода
• Создание материала, сочетающего белки мидийных лапок со свойствами паучьего шелка
• Достижение уровня производства, достаточного для реального тестирования продукта

Другие успешные разработки в области синтетического текстиля:

• Microsilk от Bolt Threads, созданный на основе ДНК паука
• Синтетические волокна японского стартапа Spiber, использованные в производстве ограниченной серии парок

Несмотря на значительный прогресс, интеграция биоматериалов в существующие производственные цепочки остается вызовом для текстильной промышленности.

Эти инновации открывают новые перспективы в борьбе с изменением климата и создании устойчивой текстильной промышленности, однако требуют дальнейших исследований и адаптации существующих производственных процессов.

Возрождение исчезнувших видов и экосистем: биотехнологии на страже природы

Технология восстановления экосистем представляет собой комплексный подход к возрождению и реабилитации деградированных, поврежденных или уничтоженных экологических систем. Этот процесс включает в себя ряд методов и стратегий, направленных на восстановление структуры, функциональности и биоразнообразия экосистем до их исходного или близкого к естественному состояния. Технологии восстановления экосистем могут включать реинтродукцию местных видов растений и животных, удаление инвазивных видов, восстановление почвенного покрова, улучшение гидрологического режима, а также применение биоинженерных решений для стабилизации ландшафтов. Этот подход часто сочетает традиционные экологические знания с современными научными методами и технологиями, такими как дистанционное зондирование, ГИС-моделирование и генетические технологии для оптимизации процесса восстановления. Конечная цель заключается в создании самоподдерживающихся экосистем, способных поддерживать биоразнообразие в долгосрочной перспективе.

Технологии восстановления экосистем достигли значительного прогресса, открывая новые перспективы в борьбе с изменением климата и сохранении биоразнообразия.

Инновационные подходы к возрождению экосистем

1. Акустическое восстановление коралловых рифов:

• Успешный эксперимент у острова Лизард (Австралия) по привлечению морской жизни с помощью звуков здорового рифа
• Значительное увеличение биоразнообразия в районе эксперимента

1. Реинтродукция ключевых видов:

• Выпуск четырех бизонов в лесной массив недалеко от Кентербери (Англия)
• Цель: восстановление естественных процессов выпаса для повышения биоразнообразия растительности

Технологические инновации в возрождении природы

• Развитие методов генетического редактирования для адаптации видов к современным условиям
• Использование дронов и ИИ для мониторинга и поддержки восстанавливаемых экосистем
• Разработка биоразлагаемых материалов для временной поддержки восстанавливаемых habitats

Перспективы и вызовы

1. Этические вопросы: дебаты о целесообразности и последствиях возрождения исчезнувших видов
2. Экологические риски: необходимость тщательной оценки влияния реинтродуцированных видов на современные экосистемы
3. Технологические ограничения: сложность воссоздания полного генома и фенотипа исчезнувших видов
4. Глобальное сотрудничество: необходимость международной координации усилий по возрождению и восстановлению экосистем

Развитие технологий возрождения исчезнувших видов и восстановления экосистем открывает новые возможности в борьбе с изменением климата и сохранении биоразнообразия, но требует тщательного научного подхода и этического осмысления.

CRISPR-комары и древние вирусы: биотехнологии на страже здоровья человечества

Технология генного драйва с помощью CRISPR представляет собой инновационный метод генетической модификации, позволяющий быстро распространять определенные гены в популяции организмов. Эта технология использует систему редактирования генома CRISPR-Cas9 для создания самокопирующихся генетических элементов, которые могут преодолевать законы наследования Менделя и увеличивать частоту желаемого гена в популяции с каждым поколением. Генный драйв может быть применен для контроля популяций вредителей, борьбы с переносчиками заболеваний (например, малярийными комарами) или для восстановления исчезающих видов. Однако эта технология вызывает серьезные этические и экологические вопросы из-за потенциального необратимого воздействия на целые экосистемы и возможных непредвиденных последствий для биоразнообразия.

Прорыв в борьбе с малярией

Технология генного драйва, использующая CRISPR-Cas9, позволяет безопасно внедрять противомалярийные гены в популяции комаров:

• Потенциал снижения смертности от малярии, особенно среди детей до 5 лет в Африке
• Точное генетическое редактирование минимизирует риски нецелевых эффектов

Пилотные проекты по всему миру демонстрируют обнадеживающие результаты:

• Oxitec провела полевые испытания модифицированных комаров OX5034 во Флориде и Калифорнии
• Эксперименты в Малайзии и Панаме показывают перспективы глобального применения технологии

Новые горизонты применения генетически модифицированных комаров

Исследователи рассматривают возможность использования комаров как “летающих шприцев” для доставки вакцин:

• Ученые Вашингтонского университета работают над ослабленной формой малярийных паразитов для стимуляции выработки антител

Вызовы и этические вопросы

• Необходимость тщательной оценки долгосрочных экологических последствий
• Этические дебаты о допустимости генетической модификации диких популяций

Угроза древних вирусов из тающей вечной мерзлоты

Глобальное потепление создает новые риски для здоровья человечества:

• Таяние вечной мерзлоты может высвободить древние вирусы и патогены
• Исследования показывают, что некоторые “зомби-вирусы” сохраняют инфекционность
• Ученые призывают к упреждающему мониторингу и исследованиям для оценки и минимизации рисков

Развитие технологий генетической модификации комаров и изучение древних патогенов открывают новые возможности в борьбе с инфекционными заболеваниями, но требуют тщательного научного подхода и этического осмысления

 

КУЛЬТИВИРОВАННАЯ КРОВЬ И БИОТЕХНОЛОГИЯ КРАСОТЫ

Биотехнологии совершили значительный прогресс в области производства искусственной крови и коллагена, открывая новые горизонты в медицине и косметологии.

Культивированная кровь: прорыв в трансфузиологии

Технология культивированной крови представляет собой инновационный метод производства компонентов крови, в частности эритроцитов, в лабораторных условиях без использования доноров. Процесс начинается с выделения стволовых клеток (обычно из пуповинной крови или костного мозга взрослого человека), которые затем культивируются и дифференцируются в специализированных биореакторах для получения зрелых клеток крови. Эта технология использует достижения в области клеточной биологии, биоинженерии и генетического программирования для создания функциональных клеток крови, идентичных естественным по своим свойствам и функциям. Культивированная кровь имеет потенциал решить проблемы нехватки донорской крови, снизить риски передачи инфекций при переливании и обеспечить совместимую кровь для пациентов с редкими группами крови или множественными антителами.

Национальная служба здравоохранения крови и трансплантологии Великобритании достигла исторического успеха в создании культивированной крови:

• Достижение: Первое в мире успешное переливание культивированных эритроцитов человеку.
• Масштаб: 50 миллиардов эритроцитов получены из 500 000 стволовых клеток.

Перспективы:

1. Увеличение интервалов между переливаниями для пациентов, нуждающихся в регулярных трансфузиях.
2. Производство редких групп крови для пациентов с ограниченным доступом к донорам.

Рыночные перспективы

• Рынок культивированного коллагена: Прогнозируемый объем к 2030 году - $1.5 млрд, CAGR 26.5% (2024-2030).
• Рынок культивированной крови: Ожидаемый рост до $3.2 млрд к 2030 году, CAGR 22.3% (2024-2030).

Вызовы и перспективы

1. Масштабирование производства: Необходимость увеличения объемов производства для удовлетворения глобального спроса.
2. Регуляторные аспекты: Адаптация нормативной базы к новым биотехнологическим продуктам.
3. Этические вопросы: Обсуждение этических аспектов использования культивированных тканей и клеток.
4. Экономическая доступность: Снижение стоимости производства для обеспечения широкого доступа к новым технологиям.

Развитие технологий культивирования коллагена и крови открывает новые возможности в медицине и косметологии, обещая революционные изменения в лечении различных заболеваний и улучшении качества жизни пациентов.

Развитие биобанка

Британский биобанк (UK Biobank) значительно расширил свой вклад в глобальные биомедицинские исследования, предоставив ученым доступ к геномным последовательностям более 500 000 участников. Эта обширная коллекция генетических данных стала бесценным ресурсом для изучения генетических основ здоровья человека и различных заболеваний.

Масштаб и доступность данных UK Biobank впечатляют:

• Более 38 000 зарегистрированных исследователей из более чем 90 стран получили одобрение на использование данных.
• Опубликовано около 10 000 рецензируемых научных работ, привлекших 2,5 миллиона цитирований.
• 84% зарегистрированных исследователей работают за пределами Великобритании, что подчеркивает глобальный характер проекта.

Исследования, основанные на данных UK Biobank, охватывают широкий спектр тем, включая генетические факторы риска болезни Альцгеймера

Выращенный коллаген и индустрия красоты

Технология выращенного коллагена представляет собой инновационный метод производства этого важного белка в лабораторных условиях, без использования животных источников. Процесс основан на применении генетически модифицированных микроорганизмов (обычно бактерий или дрожжей), запрограммированных на синтез человеческого коллагена. Полученный таким образом коллаген идентичен по структуре и свойствам натуральному человеческому коллагену, что делает его особенно привлекательным для индустрии красоты. Эта технология позволяет создавать высококачественные, гипоаллергенные и этически произведенные ингредиенты для косметических продуктов, включая кремы против старения, средства для ухода за кожей и волосами. Выращенный коллаген обещает революционизировать индустрию красоты, предлагая более эффективные, безопасные и устойчивые альтернативы традиционным источникам коллагена.

Выращенный (культивированный) коллаген: революция в индустрии красоты

Израильская компания Aleph Farms, известная своими культивированными стейками, достигла новых высот в производстве коллагена:

• Технология: Производство коллагена непосредственно из бычьих клеток без необходимости выращивания скота.
• Преимущества: Полный спектр белков, идентичных природному внеклеточному матриксу кожи, костей и суставов.
• Применение: Широкий спектр использования в косметологии, медицине и пищевой промышленности.

Компания Jellatech (Северная Каролина) успешно создала биоидентичный человеческий коллаген из собственной клеточной линии.

Ключевые тренды:

Лабораторно выращенные ингредиенты

• Компания Geltor разработала безживотный коллаген для антивозрастных средств, заменяя традиционный коллаген из крупного рогатого скота.
• Amyris использует биосинтез для производства сквалена - ключевого антиоксиданта в увлажняющих средствах.

Морские биотехнологии

• Algenist применяет биоферментированные микроводоросли в антивозрастных продуктах.
• One Ocean Beauty создала линейку ингредиентов на основе морских микроорганизмов, включая экзополисахарид из бурых водорослей и гликопротеин, повышающий эластичность кожи.

Инновационные активные компоненты

• Algenist разработал альгуроновую кислоту для омоложения кожи.
• One Ocean Beauty представила микроорганизм, защищающий от синего света.

Устойчивое производство

• Биотехнологические методы позволяют создавать ингредиенты с меньшим экологическим следом.
• Снижение зависимости от животных источников сырья.

Эти достижения отвечают растущему спросу потребителей на эффективные, этичные и экологически чистые продукты, открывая новую эру в индустрии красоты и ухода за кожей.

 

ВОССТАНОВЛЕНИЕ МИКРОБИОМА: ПУТЬ К УСТОЙЧИВОМУ ЗДОРОВЬЮ, БАКТЕРИОФАГОВАЯ ТЕРАПИЯ

Микробиом: диагностика нарушений и восстановление

Микробиом - это совокупность всех микроорганизмов (бактерий, грибков, вирусов и простейших), их генов и метаболитов, населяющих определенную среду обитания, такую как человеческий организм или экосистема. В контексте человека микробиом включает триллионы микробов, населяющих кожу, слизистые оболочки и внутренние органы, особенно желудочно-кишечный тракт. Эта сложная экосистема играет важнейшую роль в поддержании здоровья, участвуя в метаболизме, иммунной защите и других жизненно важных функциях организма. Микробиом человека уникален для каждого индивида и может содержать в 150 раз больше генов, чем человеческий геном

Изучение микробиома человека достигло значительного прогресса, открывая новые возможности для домашней диагностики и персонализированной медицины.

Революция в понимании микробиома

Микробиом человека представляет собой сложную экосистему микроорганизмов, живущих в и на нашем организме:

• Масштаб: содержит в 150 - 200 раз больше генов, чем геном человека
• Вес: около 2.3 кг
• Локализация: преимущественно в кишечнике, других полых органах и на коже

Влияние микробиома на здоровье

Исследования показали связь микробиома с различными аспектами здоровья:

• Пищеварение (например, переносимость лактозы)
• Предрасположенность к кожным заболеваниям
• Качество сна
• Риск развития тревожности и ожирения

Факторы, влияющие на микробиом

• Диета и питьевой режим
• Курение
• Воздействие химических веществ
• Прием лекарственных препаратов

Ученые установили прямую связь между состоянием кишечного микробиома с:

• Метаболизмом
• Иммунной системой
• Центральной нервной системой
• Когнитивными функциями мозга

Домашняя диагностика микробиома

Развитие технологий позволило создать домашние тесты для анализа генетического состава микробиома:

• Простота использования: возможность проведения теста без посещения врача
• Широкая доступность: множество компаний предлагают наборы для домашнего тестирования
• Быстрота результатов: анализ занимает значительно меньше времени, чем традиционные методы

Персонализированные пробиотики

На основе результатов анализа микробиома компании разрабатывают индивидуальные пробиотические комплексы:

• Цель: оптимизация симбиотических отношений организма с микроорганизмами
• Потенциал: смягчение различных состояний и улучшение общего здоровья

Стратегии восстановления микробиома

• Диверсификация рациона с акцентом на растительную пищу и ферментированные продукты
• Ограничение использования антибиотиков в медицине и сельском хозяйстве
• Разработка новых методов трансплантации фекальной микробиоты

Развитие технологий анализа и модификации микробиома открывает новые горизонты в персонализированной медицине, обещая более точные и эффективные подходы к профилактике и лечению различных заболеваний.

Восстановление микробиома: путь к здоровому будущему

Исследования микробиома кишечника достигли значительного прогресса, раскрывая критическую важность разнообразия микроорганизмов для здоровья человека и предлагая новые стратегии по его восстановлению.

Кризис микробного разнообразия

Современный образ жизни в развитых странах привел к беспрецедентному снижению микробного разнообразия в человеческом организме:

• Широкое использование антибиотиков в медицине и животноводстве
• Преобладание обработанных и ультраобработанных пищевых продуктов в рационе
• Ограниченное разнообразие потребляемых продуктов питания

Исследования современных племен охотников-собирателей в Танзании, Перу и Венесуэле показали, что их микробиота на 50% богаче видами бактерий по сравнению с населением западных стран.

Инновационные исследования и разработки

1. Vedanta Biosciences разрабатывает лекарственные препараты на основе кишечных бактерий при поддержке Фонда Билла и Мелинды Гейтс.
2. Американская гастроэнтерологическая ассоциация совместно с OpenBiome инициировала 10-летнее исследование фекальных микробиомов 4000 пациентов.
3. Развитие персонализированных пробиотиков и пребиотиков для восстановления микробного разнообразия.

Восстановление разнообразия кишечного микробиома становится ключевой задачей современной медицины, обещая значительные улучшения в профилактике и лечении широкого спектра заболеваний.

Микробиом и холобионт: Взаимосвязь организма и его микроорганизмов

Холобионт представляет собой более широкое понятие и включает в себя организм-хозяин вместе со всеми ассоциированными с ним микроорганизмами, образующими единую экологическую единицу. Таким образом, микробиом является неотъемлемой частью холобионта, а человек, например, рассматривается как холобионт, живущий в симбиозе с триллионами микроорганизмов, которые играют важную роль в его физиологии, иммунитете и общем состоянии здоровья.

Исследования показывают, что взаимодействие между мозгом и кишечником имеет решающее значение для общего состояния здоровья. Ученые из Массачусетского технологического института разработали технологию, которая использует волокна с датчиками и источниками света для точного измерения нейронных сигналов, обеспечивая понимание связи между кишечником и мозгом.

Другие примеры инновационных разработок включают:

• Умная таблетка, созданная для диагностики и лечения заболеваний кишечника, которая собирает данные о ключевых биологических молекулах и передает их в режиме реального времени на смартфон пользователя.
• SER-109 от Seres Therapeutics — первый пероральный препарат для лечения микробиома, который получил одобрение FDA и показал многообещающие результаты в клинических испытаниях.
• Ayble Health запустила приложение, использующее методы поведенческой терапии для помощи пациентам с хроническими желудочно-кишечными заболеваниями.

Таким образом, понимание микробиома и его влияния на здоровье открывает новые горизонты для разработки персонализированных медицинских подходов. Состав микробиома уникален для каждого человека и зависит от множества факторов, включая диету, физическую активность и условия окружающей среды.

Исследования показывают, что микробиота кишечника непосредственно влияет на реакцию организма на стресс и может быть связана с психическими расстройствами. Это открывает возможности для создания целевых методов лечения, направленных на микробиоту кишечника с целью улучшения функции мозга.

С учетом растущего интереса к изучению холобионта и его роли в здоровье человека, данные о микробиоме станут важным компонентом целостного подхода к медицинским оценкам. Это позволит разрабатывать более эффективные планы лечения, адаптированные к индивидуальным потребностям каждого пациента.

Прорывы в бактериофаговой терапии: Новые горизонты в борьбе с инфекциями

Бактериофаги, или фаги, представляют собой перспективное решение для борьбы с лекарственно-устойчивыми инфекциями. Эти вирусы, специфически нацеленные на бактерии, открывают новые возможности для лечения и диагностики заболеваний, однако их использование также вызывает ряд этических и практических вопросов.

Как это работает

Бактериофаги действуют, проникая в клетки бактерий и вызывая их гибель. Исследования показывают, что фаги могут не только уничтожать патогенные микроорганизмы, но и восстанавливать чувствительность бактерий к антибиотикам. Например:

• Insilico Medicine использует фаги для разработки молекул, способных лечить различные заболевания.
• Исследования в Baylor College of Medicine показали, что приобретение устойчивости к фагам может сделать бактерии более уязвимыми к антибиотикам.

• Современные стартапы активно исследуют применение фагов в различных областях:
• Rejuvenate Bio успешно использовала метод перепрограммирования для продления жизни мышей.
• Viome Life Sciences разработала тесты для обнаружения биомаркеров, связанных с раком полости рта.

Значимость изменений

Бактериофаги могут стать важным инструментом в борьбе с инфекциями, особенно в условиях растущей устойчивости к антибиотикам. Их высокая специфичность позволяет минимизировать влияние на полезную микробиоту организма, что делает их безопасной альтернативой традиционным антибиотикам.

Однако широкое внедрение бактериофаговой терапии сталкивается с вызовами, такими как необходимость типирования возбудителей и определение их чувствительности к фагам. Также важно обеспечить соответствие нормативным требованиям и безопасность данных.

В целом, бактериофаги представляют собой многообещающую стратегию для решения проблемы устойчивости к антибиотикам и могут значительно изменить подходы к лечению инфекционных заболеваний в будущем.

 

МИКРОЧИПЫ В БИОМЕДИЦИНЕ

Устройства Lab-on-a-Chip

Устройства Lab-on-a-Chip (лаборатория на чипе) - это миниатюрные приборы, интегрирующие одну или несколько лабораторных функций на одном чипе площадью от нескольких квадратных миллиметров до нескольких квадратных сантиметров. Эти устройства позволяют проводить сложные биохимические анализы и процессы, используя микро- или наноскопические объемы образцов и реагентов. Созданные с применением микротехнологий, включая 3D-печать, фотолитографию и микрофлюидику, лаборатории на чипе отличаются высокой скоростью анализа, точностью результатов и простотой использования. Они находят широкое применение в молекулярной диагностике, анализе ДНК, обнаружении заболеваний и экологическом мониторинге, предлагая потенциал для революционизации медицинской диагностики и научных исследований

Устройства Lab-on-a-chip (LoC) производят настоящую революцию в области диагностики на месте оказания медицинской помощи (POC – Point Of Care), интегрируя подготовку образцов, тестирование и анализ на одном микрочипе. Эти технологии преобразуют подход к лабораторным анализам, предлагая портативность, удобство, эффективность и универсальность.

Передовые разработки

Современные микрочипы способны выполнять множество функций. Например, набор SiPhox Health может тестировать 17 биомаркеров, включая показатели воспаления, сердечно-сосудистого здоровья, метаболической пригодности и гормонального баланса. Наборы доступны по подписке и стоят 95 долларов, включая доступ к непрерывным мониторам уровня глюкозы и персонализированным инструментам для биохакинга. Компания также разрабатывает домашнее устройство для диагностики.

В Университете Бата (University of Bath, UK) был создан прототип устройства для диагностики вирусов под названием LoCKAmp, который использует технологию LoC и способен предоставлять результаты лабораторного качества всего за три минуты. Это устройство применяет петлеобразную обратную транскрипцию изотермической амплификации для умножения специфических последовательностей РНК, что позволяет обнаруживать вирусы. Первоначально разработанное для выявления COVID-19, LoCKAmp можно легко адаптировать для диагностики других патогенов.

Кроме того, новый метод обработки сигнала для биосенсоров, разработанный в Калифорнийском университете в Санта-Круз совместно с исследователями университета Бригама Янга (Brigham Young University, BYU), позволяет одновременно обнаруживать частицы как в высоких, так и в низких концентрациях. Эта технология может привести к созданию биосенсоров LoC, способных обнаруживать несколько анализов одновременно в широких диапазонах концентраций. Исследователи использовали оптожидкостный биосенсорный чип с флуоресцентным обнаружением и новый метод обработки сигнала для точного определения концентрации разноцветных наночастиц в смеси. Эта технология будет выведена на рынок компанией Fluxus, калифорнийским производителем медицинских устройств.

Инновационная значимость

LoC также известны как микрофлюидные чипы или системы микроанализа. Они представляют собой автоматизированные миниатюрные лаборатории, которые позволяют проводить несколько медицинских испытаний одновременно. Традиционные лабораторные анализы часто требуют большого количества реагентов и образцов, что приводит к высоким затратам. LoC значительно сокращают объемы образцов, риски загрязнения и сопутствующие расходы благодаря меньшему размеру образцов для точного анализа.

С учётом их компактности и портативности, LoC обеспечивают возможность быстрого анализа в реальном времени благодаря коротким расстояниям слияния в микроканалах. Это делает технологию бесценной для диагностики пациентов и разработки биофармацевтических продуктов, особенно в развивающихся странах с ограниченными ресурсами.

С увеличением внимания к пациентоориентированному уходу ожидается рост использования потребительских LoC для дополнения удалённого ухода. В исследованиях устройства LoC облегчают высокопроизводительный скрининг и эксперименты, позволяя исследователям проводить несколько анализов одновременно и значительно ускоряя темпы открытий в таких областях, как геномика, протеомика и разработка лекарств. Это будет способствовать прогрессу в понимании механизмов заболеваний и разработке целевых методов лечения.

Технология органов-на-чипе

Технология органов-на-чипе (OoC: “Organ-on-a-Chip”)представляет собой инновационный подход к моделированию функций человеческих органов и тканей в миниатюрных устройствах размером с компьютерный чип. Эти микрофлюидные системы содержат живые человеческие клетки, организованные в трехмерные структуры, которые имитируют архитектуру и физиологические функции реальных органов. Органы-на-чипе позволяют воспроизводить ключевые аспекты органов, включая механические, химические и электрические сигналы, а также взаимодействия между различными типами клеток. Эта технология предоставляет уникальную платформу для изучения физиологии и патологии органов, тестирования лекарств и токсичности веществ, а также персонализированной медицины, потенциально сокращая потребность в экспериментах на животных и ускоряя процесс разработки новых терапевтических средств.

Прогресс в технологии органов-на-чипе

Системы органов-на-чипе демонстрируют превосходство над традиционными методами тестирования на животных:

• Южнокорейские исследователи: разработали искусственную нервную систему, имитирующую сознательную реакцию на внешние раздражители.
• Emulate: протестировала 870 чипов человеческой печени, показав лучшие результаты в прогнозировании безопасности лекарств по сравнению с обычными методами.
• Гарвардские биоинженеры: создали “вагину-на-чипе”, более реалистично имитирующую вагинальный микробиом.

Эти достижения привлекают значительное внимание венчурных инвесторов и фондов, рассматривающих OoC-технологии как основу для революции в разработке лекарств.

Развитие органоидов и OoC-технологий открывает новые горизонты в понимании длительного COVID и других заболеваний, обещая ускорить разработку эффективных методов лечения и персонализированной медицины.

Технологии Body-on-a-Chip: Новая эра в моделировании человеческого организма

Технология Body-on-a-Chip (организм на чипе) - это инновационная микрофлюидная платформа, объединяющая несколько миниатюрных органов или тканей человека на одном устройстве. Эта система состоит из взаимосвязанных микроканалов и камер, в которых культивируются различные типы клеток, имитирующие функции и взаимодействия органов в человеческом теле. Body-on-a-Chip позволяет моделировать физиологические процессы, изучать влияние лекарств и токсинов на организм, а также исследовать механизмы заболеваний в условиях, максимально приближенных к реальным.

Эта технология имеет огромный потенциал для ускорения разработки новых лекарств, снижения потребности в испытаниях на животных и создания персонализированных подходов в медицине. Эти устройства позволяют исследователям моделировать поведение различных тканей и органов, подражая их функциям и механике. BoCстановятся потенциальной альтернативой животным в разработке лекарств и тестировании токсинов.

Передовые разработки

Модели «на чипе» предназначены для имитации физиологических состояний органов, обеспечивая контролируемую среду для изучения различных явлений. Например, исследователи из Университета Бирмингема разработали модель «вена на чипе», которая имитирует человеческие вены и предлагает уникальную платформу для изучения образования тромбов. Это устройство включает операционные клапаны, которые воспроизводят реальные механизмы вен, и слой эндотелиальных клеток, покрывающих внутреннюю часть сосуда.

Международная команда биоинженеров и иммуноонкологов создала иммуноинфильтрированную модель почечной ткани, сосредоточив внимание на исследовании внеопухолевых эффектов биспецифических антител Т-клеток (TCB). Эта модель, известная как иммуноинфильтрированный человеческий почечный органоид на чипе, позволяет оценить воздействие TCB на клетки почек.

Кроме того, исследователи из Бостонского университета разработали модель органа на чипе для воспроизведения лимфатических сосудов с целью устранения лимфедемы у мышей. Биотехнологическая компания Emulate внедрила новую функцию в свою модель печени на чипе — приложение для трансдукции аденоассоциированного вируса (AAV). Эта технология позволяет эффективно и безопасно тестировать доставку векторов AAV в проверенной модели печени человека, предоставляя результаты за недели вместо месяцев. В предыдущем исследовании печеночный чип Emulate точно идентифицировал 87% протестированных препаратов, известных своим повреждающим действием на печень.

Инновационная значимость

Системы BoC, также известные как микрофизиологические системы, воспроизводят сложные взаимодействия органов и тканей в организме человека в миниатюрном масштабе. Моделируя взаимодействия между различными органами, устройства BoCдемонстрируют, как препараты будут вести себя в организме человека.

Преимущества BoC включают:

• Скорость: Более быстрые и экономически эффективные альтернативы испытаниям на людях или животных.
• Этика: Уменьшение зависимости от животных в биологических исследованиях.
• Безопасность: Повышение надежности результатов благодаря контролю условий эксперимента.

Применение BoC может значительно повысить эффективность скрининга лекарств, сократить количество неудачных клинических испытаний и ускорить время выхода на рынок новых препаратов. Несмотря на огромные перспективы BoC в разработке лекарств, существуют проблемы с их принятием, включая необходимость стандартизации протоколов и нормативных рамок для интеграции этих моделей в научные исследования.

 

3D-БИОПЕЧАТЬ: ПРОРЫВ В СОЗДАНИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ТКАНЕЙ, ОРГАНОВ, В ТАКЖЕ В ПРОИЗВОДСТВЕ ЛЕКАРСТВ

3D-БИОПЕЧАТЬ ОРГАНОВ И ТКАНЕЙ

Быстро развивающаяся технология 3D-биопечати включает в себя создание функциональных структур, которые имитируют сложность биологических тканей и органов путем наложения слоев живых клеток и биочернил. Несмотря на многообещающие перспективы, 3D-биопечать сталкивается с техническими проблемами, такими как обеспечение жизнеспособности и функциональности напечатанных тканей.

Передовые разработки

Группа из Университета Монаша (Monash University, Australia) успешно напечатала нейронные живые сети, состоящие из клеток мозга крысы, которые созревают и взаимодействуют как настоящий мозг. Исследователи из Оксфордского университета разработали двухслойную мозговую ткань из 3D-печатных человеческих нервных стволовых клеток, которая сохраняла свою клеточную архитектуру в течение недель в культуре благодаря новой технологии капельной печати. Это знаменует собой значительный прогресс в создании материалов со структурой и функцией естественной мозговой ткани.

В Сиднейском университете ученые разработали продвинутые модели легких человека с использованием 3D-структур, выращенных из первичных клеток человека. Они создали две разные модели легких — здоровую и больную — для изучения терапевтической эффективности лекарств. Исследователи из Калифорнийского института биомедицинских инноваций Терасаки (Terasaki Institute for BiomedicalInnovation, TIBI) достигли успехов в 3D-биопечати скелетных мышечных тканей, используя специализированные биочернила с микрочастицами для устойчивой доставки инсулиноподобного фактора роста-1, что способствует формированию зрелой скелетной мышечной ткани.

Многопрофильная группа в Стэнфордском университете получила федеральный контракт на 26,3 миллиона долларов на биопечать полностью функционирующего человеческого сердца и его имплантацию в иммунодефицитную свинью в течение пяти лет. Этот подход использует пациент-специфичные стволовые клетки, которые не потребуют иммуносупрессии при трансплантации тому же пациенту.

Инновационная значимость

3D-биопечать производит революцию в традиционных подходах к тканевой инженерии и регенеративной медицине. Благодаря точному размещению клеток в пространстве контролируемым образом, биопринтеры могут создавать функциональные ткани и органы, уникальные для отдельных пациентов. Это имеет огромное значение для трансплантации органов.

Настройка 3D-биопечати актуальна для реконструктивной хирургии и предоперационного планирования: врачи могут создавать имплантаты для конкретного пациента с точными размерами и характеристиками. Возможность включения нескольких типов клеток и биоматериалов в процесс печати позволяет создавать ткани с улучшенной функциональностью. Напечатанные на 3D-биопринтере ткани предлагают более точное представление человеческой физиологии по сравнению с традиционными культурами 2D-клеток.

С помощью этих моделей исследователи могут оценивать реакцию на лекарственные препараты и их токсичность с большей точностью, одновременно сокращая или даже исключая использование животных для тестирования. Однако главной проблемой 3D-биопечати остается поддержание жизнеспособности более крупных и сложных тканей. Для того чтобы имплантированные или большие ткани выжили, они должны быть васкуляризованы для обеспечения надлежащего снабжения питательными веществами и удаления отходов.

Исследователи продолжают изучать формулы биочернил, методы печати и стратегии постпечатной обработки, чтобы преодолеть эти проблемы и обеспечить клиническую валидность технологий 3D-биопечати.

Прорывы в 3D-печати лекарств

Технология 3D-печати лекарств - это инновационный метод производства фармацевтических препаратов, использующий трехмерную печать для создания лекарственных форм с заданными свойствами. Этот процесс позволяет точно контролировать состав, дозировку, скорость высвобождения и даже форму лекарства, что открывает возможности для персонализированной медицины. 3D-печать лекарств обеспечивает гибкость в производстве, позволяя создавать сложные многокомпонентные препараты, лекарства с контролируемым высвобождением и индивидуализированные дозировки. Технология имеет потенциал революционизировать фармацевтическую индустрию, обеспечивая более эффективное и персонализированное лечение, а также упрощая производство редких или сложных лекарственных форм.

• Triastek (Китай) и Laxxon Medical (США) лидируют в разработке лекарств, напечатанных на 3D-принтерах:
• Triastek использует технологию Melt Extrusion Deposition (MED®) для создания сложных многослойных таблеток, которые оптимизируют доставку активных веществ в организм. Компания также сотрудничает с BioNTech для разработки РНК-терапий с использованием 3D-печати.
• Laxxon Medical разработала технологию трафаретной печати, позволяющую производить лекарства для перорального, трансдермального и имплантируемого применения.

Эти технологии позволяют создавать таблетки с уникальными профилями высвобождения активных веществ, что особенно важно для лечения хронических заболеваний и улучшения комплаентности пациентов.

 

Персонализация и кастомизация

3D-печать лекарств открывает новые горизонты в персонализированной медицине:

• Возможность адаптации дозировки и формы выпуска под уникальные потребности пациента.
• Создание комбинированных лекарств (“полипилюль”), содержащих несколько активных ингредиентов с разным временем высвобождения.

Примером является таблетка Spritam, разработанная Aprecia Pharmaceuticals и одобренная FDA. Она быстро растворяется во рту, что делает ее удобной для пациентов с эпилепсией.

Производство лекарств на дому

Мечта или реальность?

Исследования профессора Лероя Кронина из Университета Глазго продемонстрировали возможность синтеза лекарств с использованием 3D-печатных реакционных сосудов. В лабораторных условиях его команда успешно синтезировала миорелаксант баклофен и другие препараты. Однако массовое внедрение этой технологии требует пересмотра регуляторных стандартов, включая контроль оборудования и производственного процесса.

Преимущества и вызовы

Преимущества:

• Ускорение разработки новых препаратов.
• Снижение производственных затрат.
• Повышение доступности персонализированных лекарств.

 

Вызовы:

• Необходимость адаптации регуляторных стандартов.
• Риски кибератак, способных изменить рецептуру лекарства.
• Ограниченная скорость печати по сравнению с традиционными методами производства.

Будущее 3D-печати в фармацевтике

В ближайшие годы ожидается расширение применения 3D-печати:

• В аптеках для быстрого изготовления индивидуальных препаратов.
• В больницах для создания лекарств на месте.
• В исследовательских лабораториях для ускорения клинических испытаний.

Хотя технология еще находится на ранних стадиях развития, она уже демонстрирует огромный потенциал для трансформации фармацевтики, делая лечение более доступным, эффективным и персонализированным

 

ФАРМАЦЕВТИКА, МОЛЕКУЛЯРНАЯ И ПРОСТРАНСТВЕННАЯ БИОЛОГИЯ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью фармацевтической и биотехнологической отраслей, трансформируя процессы разработки лекарств и оказания медицинской помощи.

Инвестиции фармацевтических компаний в ИИ

Фармацевтические гиганты активно инвестируют в ИИ-технологии, осознав огромный потенциал для оптимизации процесса разработки лекарств. По прогнозам MorganStanley, к 2034 году ежегодные инвестиции отрасли в ИИ могут достичь 50 миллиардов долларов, охватывая все этапы от генерации идей до клинических испытаний и маркетинга.

Ключевые достижения:

• AstraZeneca применяет обучение с подкреплением в 70% разработок малых молекул.
• E-therapeutics использует ИИ для проектирования РНК-молекул и прогнозирования их активности против болезнетворных генов.
• Прорыв AlphaFold от DeepMind в предсказании структур белков открыл новые горизонты в идентификации терапевтических молекул.

Расцвет генеративного ИИ в здравоохранении

Генеративный ИИ (genAI) получает широкое признание в фармацевтической и биотехнологической отраслях, особенно в Азиатско-Тихоокеанском регионе:

• Сингапурская Integrated Health Information Systems в партнерстве с Microsoft и OpenAI разрабатывает специализированную GPT для здравоохранения на платформе Azure, нацеленную на повышение эффективности медицинских работников.
• В Японии токийский стартап Ubie внедряет ИИ-инструменты для анализа интервью с пациентами, разрабатывает SaaS-продукты для больниц и ИИ-системы проверки симптомов.

Text-to-Synthetic Compound: Автоматизация химии с помощью языковых моделей

Большие языковые модели (LLM) теперь способны автоматизировать сложные химические задачи:

• ChemCrow: Система, разработанная командой Филиппа Шваллера в EPFL, использует GPT-4 для решения широкого спектра химических задач, включая синтез лекарств и расчет стоимости. ChemCrow показала впечатляющие результаты, успешно разработав план синтеза аторвастатина и набрав более 9 из 10 баллов в оценках по 12 химическим задачам.
• Роботизированная лаборатория: Габриэль Гомес из Университета Карнеги-Меллона интегрировал GPT-4 с удаленно управляемой химической лабораторией, где роботизированные руки выполняют реакции на основе текстовых инструкций.

Проектирование белков с помощью ИИ

Технология создания новых типов белков с помощью искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой революционный подход в области белковой инженерии и синтетической биологии. Этот метод использует алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети для предсказания и проектирования трехмерных структур белков с заданными свойствами и функциями. ИИ анализирует огромные массивы данных о существующих белках, их последовательностях, структурах и функциях, чтобы генерировать новые аминокислотные последовательности, которые могут свернуться в стабильные и функциональные белковые молекулы. Эта технология позволяет создавать белки с улучшенными или совершенно новыми свойствами, которые не существуют в природе, открывая широкие возможности для разработки новых лекарств, катализаторов, биоматериалов и других биотехнологических продуктов:

• Исследователи из MIT, MIT-IBM Watson AI Lab и Университета Тафтса разработали генеративную модель ИИ, подобную DALL-E 2, для создания аминокислотных последовательностей белков с заданными структурными свойствами.
• RFdiffusion, созданная в Институте дизайна белков Baker Lab при Вашингтонском университете, повышает точность проектирования белков в 100 раз по сравнению с предыдущими методами.

Генеративная биология

Generate Biomedicines, бостонский стартап, разработал платформу, вдохновленную DALL-E2, которая позволяет создавать новые терапевтические белки на основе текстового описания их формы, размера и функции.

Моделирование молекулярных взаимодействий

Компании все чаще используют ИИ-моделирование вместо физического тестирования кандидатов на лекарственные соединения:

• Этот подход значительно ускоряет процесс разработки лекарств, делая его более устойчивым, масштабируемым и потенциально более точным.
• Ожидается, что организации, адаптирующие молекулярные симуляции in silico на основе ИИ, получат значительное конкурентное преимущество.

Сущность пространственной биологии

Пространственная биология - это инновационное направление в биологических исследованиях, позволяющее изучать и визуализировать пространственное распределение молекул, клеток и тканей в биологических образцах с высоким разрешением. Эта технология объединяет методы транскриптомики, протеомики и визуализации для создания детальных карт экспрессии генов и белков в контексте трехмерной структуры тканей. Ключевые методы включают пространственную транскриптомику, мультиплексную иммунофлуоресценцию и технологию BEAM (картирование антигенов с использованием штрих-кода). Пространственная биология открывает новые возможности для понимания сложных биологических процессов, развития заболеваний и разработки персонализированных терапевтических подходов.

Пространственная биология фокусируется на изучении клеток и тканей в их естественном 2D- или 3D-окружении, что можно сравнить с применением GPS-технологии на клеточном уровне. Этот подход позволяет:

1. Картировать сложную архитектуру клеток с беспрецедентной точностью.
2. Анализировать клеточные взаимодействия в контексте их микроокружения.
3. Достигать понимания биологических процессов на молекулярном и даже атомном уровне.

Преимущества перед традиционными методами

В отличие от традиционных методов, таких как массовое секвенирование, пространственная биология предоставляет:

• Более комплексное понимание клеточных взаимодействий.
• Возможность наблюдать сложные биологические процессы в их естественной среде.
• Потенциал для выявления тонких механизмов развития заболеваний.

Роль ИИ в пространственной биологии

Искусственный интеллект играет ключевую роль в развитии пространственной биологии:

• Генеративный ИИ и компьютерное моделирование позволяют создавать детальные 3D-модели клеток и тканей.
• Передовые алгоритмы помогают анализировать огромные объемы сложных данных, получаемых в ходе исследований.
• ИИ способствует автоматизации процессов и улучшению возможностей анализа данных.

Перспективы, вызовы и потенциальное влияние

Интеграция ИИ и генеративных технологий в фармацевтику и биологию ведет к стратегическим изменениям в управлении здравоохранением и медицинскими исследованиями. Ожидается, что это приведет к:

1. Ускорению процесса разработки новых лекарств.
2. Повышению точности диагностики и персонализации лечения.
3. Оптимизации клинических испытаний.
4. Улучшению анализа больших объемов медицинских данных.

Революция ИИ в биологии и фармацевтике открывает беспрецедентные возможности для улучшения здоровья человека, но требует тщательного баланса между инновациями и этическими соображениями. Это подразумевает следующие достижения:

• Трансформация понимания клеточной механики: Подобно тому, как телескоп Джеймса Уэбба меняет наше понимание вселенной, пространственная биология трансформирует наше понимание жизни на клеточном уровне.
• Новая эра точной медицины: Ожидается, что полный потенциал пространственной биологии в диагностике и разработке методов лечения откроет беспрецедентные возможности для персонализированной медицины.
• Революция в управлении заболеваниями: Глубокое понимание клеточных взаимодействий может привести к разработке более эффективных и таргетированных методов лечения.
• Смена парадигмы в здравоохранении: Пространственная биология не просто представляет собой технологический прогресс, но и фундаментально меняет наш подход к здоровью и болезням.

Вместе с тем, отрасль также сталкивается с вызовами, включая необходимость обеспечения конфиденциальности данных пациентов, этические вопросы использования ИИ в здравоохранении и потребность в регуляторных рамках для ИИ-driven медицинских решений.

 

БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ РЕВОЛЮЦИЯ: НА ПОРОГЕ НОВОЙ ЭРЫ

Стремительная интеграция искусственного интеллекта в биоинженерию стала мощным катализатором беспрецедентных инноваций, трансформируя традиционные отрасли и открывая новые горизонты в науке и технологиях.

Революционные изменения в промышленности

Традиционные секторы, такие как мясная, молочная, текстильная и фармацевтическая промышленности, переживают кардинальные преобразования. Биотехнологии предлагают устойчивые решения в области улавливания углерода, переработки пластика и улучшения биоразнообразия, что становится критически важным в контексте глобальных экологических вызовов.

Прорывы в здравоохранении

Ожидаемые в ближайшем будущем прорывы в медицине обещают произвести революцию в здравоохранении, но также могут привести к серьезным долгосрочным последствиям для общества и экономики.

Экономический потенциал CRISPR

Глобальный рынок технологий CRISPR и связанных с ними продуктов, по прогнозам, в ближайшее время превысит 4 миллиарда долларов. В США ожидается, что вклад CRISPR в ВВП достигнет 19 миллиардов долларов к 2032 году, демонстрируя огромный экономический потенциал этой технологии.

Вызовы, риски и стратегические императивы для лидеров

Общественное восприятие ГМО

Несмотря на то, что современные ГМО направлены на повышение урожайности и улучшение питательных свойств, сохраняется риск новой волны негативной реакции из-за недостаточной информированности общества.

Этические вопросы продления жизни

Прогресс в области продления жизни создает не только возможности, но и вызовы для социальных служб, пенсионных систем и других механизмов поддержки пожилого населения.

Нарушения в цепочках поставок

Внедрение новых экологичных материалов в судоходстве может привести к серьезным сбоям в традиционных операциях по поставкам и холодильных цепях.

Регуляторное давление

Действия регулирующих органов вызывают опасения о возможном сдерживании инноваций. Законодательные меры, направленные на снижение инфляции может создать более жесткий ценовой климат и тем самым повлиять на стратегии возмещения расходов в биофармацевтической отрасли.

Неравенство в здравоохранении

Революционные биотехнологические препараты рискуют усугубить глобальное неравенство в области здравоохранения из-за их потенциальной недоступности для развивающихся стран.

В этом контексте лидерам необходимо:

1. Углубить понимание потенциала и рисков биоинженерии.
2. Возглавить инновации в продуктах и услугах.
3. Оптимизировать процессы и улучшить материалы.
4. Искать новые возможности для сотрудничества и стратегических партнерств.
5. Исследовать неосвоенные рынки для усиления конкурентного преимущества.

Конвергенция ИИ и биоинженерии открывает беспрецедентные возможности, но также требует тщательного управления рисками и этического подхода к инновациям.

Биотехнологический ренессанс: Переосмысление будущего

К настоящему моменту достижения в биотехнологии утвердились как ключевой драйвер глобальных инноваций, трансформируя экономику и общество в целом. Эта универсальная технология оказывает всеобъемлющее влияние на различные сферы жизни, от здравоохранения до производства, открывая беспрецедентные возможности и создавая новые вызовы.

Биотехнологии как универсальная технология

К 2030 году ожидается, что большинство жителей развитых стран будут использовать или потреблять продукты, созданные с применением биоинженерных технологий. Это свидетельствует о глубоком проникновении биотехнологий во все аспекты повседневной жизни.

Трансформация цепочек создания ценностей

Прогресс в области биотехнологий радикально меняет существующие бизнес-модели и цепочки создания ценности. Компании, не адаптирующиеся к этим изменениям, рискуют потерять конкурентное преимущество и уступить долю рынка более инновационным игрокам.

Расширение горизонтов возможностей

Синергия синтетической биологии, CRISPR, искусственного интеллекта и инженерии открывает новые горизонты в различных отраслях, включая здравоохранение, фармацевтику, сельское хозяйство, пищевую промышленность, косметологию, химическую промышленность, энергетику и производство материалов.

Стратегическая конвергенция ИИ и биотехнологий

Слияние искусственного интеллекта и биологии требует от лидеров глубокого понимания потенциала и рисков биоинженерии. Это необходимо для разработки инновационных продуктов и услуг, оптимизации процессов, улучшения материалов и поиска новых партнерств.

Неизбежность отраслевых трансформаций

Традиционные отрасли, такие как мясная, молочная, текстильная и фармацевтическая, стоят на пороге значительных изменений. Биотехнологические достижения открывают новые возможности для решения экологических проблем, включая улавливание углерода, переработку пластика и сохранение биоразнообразия.

Необходимость новых корпоративных политик

В свете стремительного развития биоинженерии компаниям необходимо разрабатывать новые политики, отражающие их ценности, этические принципы и корпоративную культуру. Эти политики должны охватывать такие аспекты, как использование генетически модифицированных ингредиентов, страховое покрытие новых генетических терапий и защита генетической конфиденциальности.

Горизонты биотехнологической революции: прогноз на 2025-2045 годы

К началу 2025 года биоинженерия утвердилась как ключевая “технология общего назначения”, способная трансформировать экономику и общество в целом. Подобно паровому двигателю и интернету в прошлом, биоинженерия обладает потенциалом влиять на все сферы жизни через политические, экономические и социальные структуры. Ожидается, что в течение следующих двух десятилетий достижения в области биотехнологий затронут каждую отрасль, вызывая значительные изменения.

Факторы, определяющие темпы прогресса:

1. Масштабирование: Несмотря на быстрые темпы инноваций, переход от лабораторных разработок к массовому производству требует времени, дисциплины и значительных усилий.
2. Экономическая эффективность: Хотя биоинженерные исследования остаются дорогостоящими, наблюдается тенденция к снижению цен на компоненты, оборудование и материалы. Ожидается, что технологический прогресс приведет к дальнейшему снижению производственных затрат.
3. Барьеры внедрения: Даже при наличии технологических возможностей, внедрение новых биоинженерных решений может сдерживаться консервативностью бизнес-стратегий.
4. Регуляторная среда: Темпы развития технологий часто опережают изменения в законодательстве. Неопределенность в сфере регулирования может как ускорить, так и замедлить рост отрасли.
5. Медийное освещение: Повышенное внимание СМИ к биоинженерии может стимулировать интерес и инвестиции, особенно если информация подается в доступной для широкой публики форме.
6. Общественное восприятие: Понимание и реакция общества на достижения биоинженерии станут ключевыми факторами формирования спроса, особенно в таких областях, как пищевая промышленность, потребительские товары, косметика, фармацевтика и новые терапевтические средства.
7. Прогресс в научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработках (НИОКР – R&D): Хотя темпы научных открытий трудно предсказать, такие факторы, как финансирование, качество персонала и доступ к ресурсам, могут повысить вероятность и скорость инноваций.
8. Учитывая эти факторы, можно ожидать, что биотехнологическая революция будет развиваться неравномерно в различных секторах экономики. Некоторые отрасли, такие как здравоохранение и сельское хозяйство, вероятно, испытают более быстрые и глубокие изменения, в то время как в других трансформация может происходить более постепенно.

НА ГРАНИ ПРОРЫВА И ВЫЗОВА, ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ ИНВЕСТИЦИЙ В БИОТЕХНОЛОГИИ

В настоящее время биотехнологическая отрасль находится на пороге революционных изменений, открывая беспрецедентные возможности и, вместе с тем, создавая новые вызовы и угрозы для бизнеса, общества и окружающей среды.

Потенциальные угрозы

1. Геополитические разногласия: Отсутствие глобального консенсуса в регулировании биоинженерии может привести к международным конфликтам в ближайшие годы.
2. Проблемы интеллектуальной собственности: Нерешенные вопросы патентования в биотехнологиях могут затормозить инновации в различных странах.
3. Социально-экономические последствия: Новые методы ведения сельского хозяйства, хотя и экологичные, могут угрожать традиционным аграрным сообществам в развивающихся странах.
4. Усугубление неравенства в здравоохранении: Ограниченный доступ к передовым терапиям, таким как CRISPR, может усилить глобальное неравенство в сфере здравоохранения.
5. Экологические риски: Создание новых организмов и применение методов редактирования генома несет потенциальную угрозу экологического дисбаланса.

Открывающиеся возможности

1. Переосмысление бизнес-моделей: Лидерам предстоит пересмотреть свои подходы к продуктам и услугам в свете биотехнологических достижений.
2. Стратегические партнерства: Компаниям необходимо искать новые альянсы и каналы привлечения талантов в биотехнологической сфере.
3. Преимущество первопроходцев: Организации, своевременно адаптирующиеся к прогрессу в биоинженерии, могут получить значительное конкурентное преимущество.
4. Оптимизация финансирования: Биотехнологическим компаниям следует рассмотреть новые стратегии финансирования, включая оптимизацию расходов и потенциальные слияния.
5. Инновационные возможности: Компаниям рекомендуется активно исследовать новые направления для инноваций и роста, предвосхищая краткосрочные разработки.
6. Развитие генеративной биологии: Генеративная биология (genBio) открывает новые горизонты в разработке лекарств, продуктов питания, косметики, текстиля и других материалов.

Стратегические императивы

1. Этическое лидерство: Компаниям необходимо согласовать позиции заинтересованных сторон по моральным и этическим аспектам использования биоинженерии.
2. Проактивный подход: Несмотря на кажущуюся преждевременность, важно уже сейчас предпринимать шаги по интеграции биоинженерных решений в бизнес-процессы.
3. Анализ рисков и возможностей: Организациям следует тщательно изучить потенциальные угрозы и возможности, связанные с развитием биотехнологий.
4. Разработка сценариев: Лидерам рекомендуется разрабатывать сценарии использования и масштабирования систем, процессов и продуктов genBio.

Стратегический компас биотехнологий: инвестиции и действия

В настоящее время биотехнологическая отрасль находится на пороге революционных изменений, требующих от компаний стратегического подхода к инвестициям и действиям. Вот ключевые направления, на которые следует обратить внимание:

Формирование кадрового потенциала будущего

Компаниям необходимо сосредоточиться на подготовке специалистов, обладающих компетенциями как в области искусственного интеллекта, так и в биологии. Важно уже сейчас начать формировать кадровый резерв, способный отвечать будущим потребностям индустрии.

Дифференциация в конкурентной среде

В условиях растущего интереса венчурных инвесторов к инновационным биотехнологическим платформам, компаниям критически важно четко определить свою уникальность. Рекомендуется расширить фокус с редких заболеваний на крупные неудовлетворенные медицинские потребности, обеспечивая тем самым более привлекательное ценностное предложение для инвесторов.

Цифровая трансформация с акцентом на ИИ

Биотехнологическим компаниям необходимо провести новую волну цифровой трансформации, интегрируя искусственный интеллект в свои процессы. Это включает разработку долгосрочной стратегии, расширенной карты создания ценности и комплексного плана реализации для поддержания конкурентоспособности и инновационности.

Культивирование гибкости и экспериментирования

Конвергенция ИИ и биологии открывает широкие возможности для инноваций. Лидерам следует создать в своих организациях атмосферу, поощряющую экспериментирование с новыми продуктами и процессами, чтобы формировать будущее отрасли, а не просто реагировать на внешние изменения.

Проактивное участие в формировании регуляторной среды

Текущая неопределенность в регуляторной сфере предоставляет уникальную возможность для бизнеса и государства совместно разработать структуры, адресующие вопросы безопасности, интеллектуальной собственности, коммерциализации и противодействия дезинформации.

Стратегическое предвидение и адаптивность

Компаниям необходимо использовать инструменты стратегического предвидения для понимания того, как эволюция биотехнологической экосистемы может повлиять на их существующие продукты и процессы. Приоритетом должны стать постоянный мониторинг, своевременные действия и гибкое принятие решений для адаптации к биоконвергенции ИИ.

Инвестиции в исследования и разработки

Увеличение инвестиций в R&D становится критически важным для сохранения конкурентоспособности. Особое внимание следует уделить междисциплинарным исследованиям на стыке биологии, информатики и инженерии.

Этическое лидерство

Компаниям рекомендуется разработать четкие этические принципы применения биотехнологий, учитывающие потенциальные социальные и экологические последствия их инноваций.

Стратегический подход к этим направлениям позволит компаниям не только адаптироваться к стремительным изменениям в биотехнологической отрасли, но и стать лидерами формирующейся биоэкономики, определяя будущее индустрии на годы вперед.

ВЫВОДЫ: Прорывы, конвергенция и вызовы биотехнологии

К данному моменту биотехнологическая отрасль демонстрирует значительный прогресс, открывая новые горизонты и создавая беспрецедентные вызовы. Три ключевые тенденции определяют текущее состояние и будущее развитие биотехнологий:

1. Редактирование генов: от обещаний к реальности

Технология CRISPR, преодолев десятилетие препятствий, наконец реализует свой потенциал. Одобрение Casgevy для лечения серповидноклеточной анемии в Великобритании и США в 2023 году стало поворотным моментом, демонстрирующим практическое применение генного редактирования. Этот прорыв открывает дверь широкому спектру биотехнологических приложений, несмотря на сохраняющиеся проблемы доступности и общественного доверия.

2. Синергия ИИ и биологии

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью биологических исследований, значительно ускоряя научный прогресс. Новые модели ИИ точно предсказывают биологические структуры, сокращая время исследований с десятилетий до месяцев. Более того, наблюдается обратное влияние: биология вдохновляет создание новых вычислительных систем. Органоидный интеллект и ДНК-компьютеры обещают революцию в области вычислений, предлагая беспрецедентную эффективность и энергосбережение.

3. Неготовность бизнеса и правительств к биотехнологической революции

Стремительное развитие биотехнологий создает как огромные возможности, так и серьезные вызовы. Компании в различных секторах, от управления цепочками поставок до здравоохранения, рискуют упустить критические изменения в своих сетях создания ценности. Растет потребность в кибербиобезопасности для защиты биотехнологических экосистем от новых угроз. Отсутствие согласованной политики и стратегического предвидения может привести к ситуации, аналогичной текущим проблемам с регулированием ИИ, но с потенциально более серьезными последствиями.

 

Ключевые выводы:

1. Коммерциализация CRISPR: Успех Casgevy открывает путь для широкого применения технологий редактирования генов, несмотря на сохраняющиеся проблемы доступности и этики.
2. Биокомпьютинг: Слияние биологии и вычислительных технологий обещает революционные изменения в эффективности и энергопотреблении компьютерных систем.
3. Стратегическая готовность: Бизнесу и правительствам необходимо срочно разработать комплексные стратегии для адаптации к быстро меняющемуся биотехнологическому ландшафту.
4. Кибербиобезопасность: Растущая потребность в защите биотехнологических систем от новых типов угроз требует инновационных подходов к безопасности.
5. Этическое регулирование: Необходимость в согласованной глобальной политике по регулированию биотехнологий становится все более острой для предотвращения потенциальных рисков и максимизации преимуществ.

Биотехнологическая революция открывает беспрецедентные возможности для инноваций и прогресса, но требует тщательного управления рисками и этического подхода. Компании и правительства, способные эффективно навигировать в этом сложном ландшафте, смогут не только адаптироваться к изменениям, но и стать лидерами формирующейся биоэкономики.

 

 

ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ

НА ПОРОГЕ НОВОЙ ЭРЫ МЕДИЦИНЫ И ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Современное здравоохранение переживает этап беспрецедентных изменений и сложностей, вызванных растущим спросом на медицинские услуги, экономическими вызовами, геополитической нестабильностью и влиянием климатических изменений. Эти факторы создают необходимость переосмысления существующих подходов и внедрения инновационных решений. Технологические достижения, в частности развитие искусственного интеллекта (ИИ), открывают новые горизонты, предоставляя возможности для оптимизации диагностики, лечения и управления медицинскими данными.

Однако интеграция новых технологий сопряжена с множеством вызовов, таких как фрагментированность данных, недостаточная цифровая инфраструктура и неразрешенные вопросы владения и обмена информацией. Одновременно растет активная роль пациентов в управлении своим здоровьем, что приводит к формированию новых ожиданий относительно качества и доступности медицинской помощи. Эти тенденции требуют адаптации не только от медицинских специалистов, но и от всей системы здравоохранения, которая должна быть готова к внедрению холистических подходов и ориентации на потребности пациентов.

В данном разделе рассматриваются ключевые вызовы и трансформации, с которыми сталкивается здравоохранение в эпоху ИИ. Особое внимание уделяется инновационным технологиям, включая цифровые биомаркеры, молекулярную диагностику, телемедицину и умный текстиль. Также анализируются социальные и этические аспекты, вопросы кибербезопасности и борьбы с дезинформацией, а также перспективы интеграции новых бизнес-моделей. Представленные материалы призваны предложить стратегические ориентиры для всех участников отрасли, чтобы максимально использовать потенциал инноваций и преодолеть возникающие барьеры.

 

ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ВЫЗОВЫ И ТРАНСФОРМАЦИИ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Новые вызовы здравоохранения

Система здравоохранения сталкивается с беспрецедентным комплексом проблем. Растущий спрос на медицинские услуги, эскалация расходов и нарушения в цепочках поставок, вызванные геополитической напряженностью, создают значительное давление на отрасль. Климатические изменения усугубляют ситуацию, приводя к росту заболеваемости.

Технологические инновации предлагают потенциальные решения, однако их эффективность ограничена рядом факторов:

• Фрагментированность медицинских данных
• Недостаточно развитая инфраструктура
• Отсутствие четких правил владения и обмена информацией

Эти препятствия затрудняют реализацию своевременных и эффективных решений в сфере здравоохранения.

Проблемы доступности и качества медицинской помощи

Системы здравоохранения испытывают трудности в обеспечении адекватного ухода, особенно в сельских регионах. Телемедицина предлагает потенциальное решение, но ее реализация осложняется недостаточно развитой цифровой инфраструктурой и нехваткой квалифицированного персонала в этих областях.

Усиление роли пациентов и новые ожидания

Здравоохранение переживает демократизацию, аналогичную той, что произошла в творческих индустриях десятилетия назад. Ключевые аспекты этого процесса:

• Расширение спектра биометрических датчиков, способных выявлять ранние признаки различных заболеваний
• Интеграция данных с множества устройств для комплексного анализа состояния здоровья
• Развитие прямых потребительских услуг в сфере здравоохранения и фитнеса (анализ микробиома, оценка уровня стресса и др.)

Эти изменения не только расширяют возможности самостоятельного управления здоровьем, но и повышают ожидания пациентов от традиционных медицинских услуг.

Параллельно с этим наблюдается тенденция к активному участию пациентов в управлении собственным здоровьем. Благодаря передовым сенсорам в смарт-устройствах, потребители получают беспрецедентный доступ к информации о своем состоянии. Это приводит к формированию более высоких ожиданий относительно качества медицинской помощи.

Медицинским специалистам необходимо адаптироваться к этим изменениям, предлагая комплексный, холистический подход к оказанию услуг. Профессиональная экспертиза должна не только соответствовать, но и превосходить информацию, доступную пациентам напрямую. В противном случае, традиционные медицинские услуги рискуют быть воспринятыми как избыточные.

Смещение фокуса здравоохранения в сторону потребителя, будь то через смарт-устройства или медицинские услуги на дому, создает потребности в новых сервисах, имитирующих традиционное больничное обслуживание. Эти услуги могут быть как цифровыми (анализ данных), так и физическими (доставка питания, уход и т.д.).

Совершенствование сенсоров в потребительских смарт-устройствах расширяет спектр собираемой биологической информации. Перед поставщиками медицинских услуг стоит задача обеспечения доступа к этим данным для предоставления пациентам качественного обслуживания.

Эволюция угроз здоровью в контексте климатических изменений

Усугубление последствий изменения климата приводит к трансформации глобальных характеристик заболеваемости. Наблюдается рост респираторных заболеваний в регионах, подверженных воздействию дыма от лесных пожаров, а также появление зоонозных инфекций в зонах с повышающейся температурой.

Экстремальные погодные явления оказывают все более значительное влияние на физическое и психическое здоровье людей во всем мире:

• В Китае наблюдались случаи вынужденной изоляции в убежищах из-за экстремальных погодных условий
• Жители Аризоны были вынуждены ограничивать активность в дневное время из-за чрезмерной жары
• В Нью-Йорке люди длительное время оставались в помещениях для предотвращения приступов астмы
• Глобальное потепление способствует распространению насекомых-переносчиков заболеваний в новые регионы:
• В Европе наблюдается рост популяций азиатских кустарниковых и желтолихорадочных комаров
• Аналогичные тенденции отмечаются в других частях мира, что приводит к появлению новых рисков для здоровья населения

Эти изменения требуют адаптации образа жизни и разработки новых стратегий общественного здравоохранения для защиты от возникающих угроз.

Нынешнее здравоохранение характеризуется комплексным подходом к здоровью человека, учитывающим сложные взаимосвязи между микробиомом, окружающей средой и технологическими инновациями. Этот подход открывает новые возможности для профилактики и лечения заболеваний, но также ставит перед обществом сложные этические и практические вопросы.

Прорывы в лечении основных заболеваний

На фоне прогнозов ВОЗ о росте смертности от неинфекционных заболеваний (до 86% всех смертей к 2050 году) биомедицина демонстрирует обнадеживающие результаты, такие как:

• Успешные испытания вакцины против рака поджелудочной железы
• Планы Moderna по разработке вакцин против различных видов рака и сердечных заболеваний к 2030 году
• CRISPR-терапии для лечения болезни Альцгеймера
• Вакцины для лечения аутоиммунных заболеваний
• Прогресс в лечении диабета с помощью семаглутида

Инициативы по снижению стоимости генной терапии, такие как проект под руководством нобелевского лауреата Дженнифер Дудна – первооткрывательницы CRISPR, могут сделать эти инновационные методы лечения доступными для широкой общественности раньше, чем ожидалось. Это может привести к кардинальным изменениям в структуре здравоохранения, бросая вызов традиционным бизнес-моделям в отрасли.

Эти тенденции не только трансформируют подходы к лечению и профилактике заболеваний, но и переопределяют само понятие здоровья в контексте технологического прогресса и персонализированной медицины.

Холистический подход к микробиому человека

Исследования микробиома вышли далеко за пределы изучения оси кишечник-мозг, охватывая теперь все экосистемы организма, включая ротовую полость, кожу и репродуктивные органы. Ключевые достижения включают:

• Выявление сходных характеристик микробиома кишечника у пациентов с болезнью Паркинсона
• Обнаружение общих характеристик микробиома у людей, проживающих вместе
• Успешное применение трансплантации фекальной микробиоты для лечения воспалительных заболеваний кишечника

Концепция холобионтов, рассматривающая здоровье в контексте взаимодействия организма-хозяина с ассоциированными микробными сообществами, открывает новые горизонты в понимании влияния окружающей среды на здоровье человека. Этот подход позволяет интегрировать микробиологические исследования в клиническую практику, хотя полное понимание механизмов взаимодействия микробиома с организмом человека еще предстоит достичь.

Синтез человека и технологий: эра “синтетических людей”

Границы между человеческим организмом и поддерживающими технологиями стремительно размываются, открывая новые возможности и поднимая сложные этические вопросы. Последние достижения включают:

• Расшифровку и воссоздание звуков и изображений, воспринимаемых человеческим мозгом
• Преобразование мыслей в слова с помощью неинвазивных методов ИИ
• Беспроводную передачу нейронных сигналов для восстановления двигательных функций у парализованных пациентов
• Управление цифровыми аватарами и роботами силой мысли

Одобрение FDA испытаний мозговых имплантатов DeepMind для пациентов с параличом знаменует новый этап в этой области. Однако этические последствия “чтения мыслей” требуют тщательного изучения и разработки надежных механизмов защиты личной информации.

Революция в медицинской диагностике: ChatGPT бросает вызов врачам

Искусственный интеллект продолжает активно интегрироваться в медицинскую практику, демонстрируя впечатляющие результаты в области диагностики. Недавнее исследование, опубликованное в Journal of the American Medical Association (JAMA), выявило неожиданное превосходство ChatGPT-4 над врачами в постановке диагнозов.

Ключевые результаты исследования

• ChatGPT показал среднюю точность диагностики 90%
• Врачи с доступом к ChatGPT достигли 76% точности
• Врачи без доступа к ИИ показали результат 74%

Эти данные не только подчеркивают потенциал ИИ в медицине, но и выявляют сложности во взаимодействии человека и машины.

Методология и участники

В эксперименте приняли участие 50 врачей различного опыта из крупных американских больничных сетей. Им предложили проанализировать шесть сложных клинических случаев, основанных на реальных историях болезни. Оценка проводилась независимыми экспертами, не знавшими, кому принадлежат ответы – врачу или ИИ.

Сложности взаимодействия врачей с ИИ

• • Устойчивая уверенность в собственном мнении: Врачи часто игнорировали рекомендации ИИ, даже когда те были более точными.
  • Недостаточное понимание возможностей ИИ: Многие использовали ChatGPT как простую поисковую систему, не раскрывая его полный потенциал.
  • Интуитивный подход к диагностике: Врачи часто полагались на “интуицию” и “опыт”, что затрудняет создание алгоритмов, имитирующих их мышление.

Перспективы использования ИИ в медицине

• Виртуальные консультанты: ИИ может стать доступным инструментом для получения квалифицированных медицинских рекомендаций.
• Поддержка врачей общей практики: ИИ может помочь в решении задач, ранее требовавших консультации узких специалистов.
• Оптимизация маршрутизации пациентов: Более эффективное направление пациентов к нужным специалистам.

Этические и профессиональные вызовы

Внедрение ИИ в медицину поднимает ряд важных вопросов:

• Как изменится роль врача в будущем?
• Стоит ли молодым людям выбирать медицинскую карьеру в эпоху ИИ?
• Как найти баланс между технологическим прогрессом и человеческим фактором в медицине?

Несмотря на впечатляющие результаты ИИ в диагностике, полная замена врачей искусственным интеллектом в ближайшем будущем маловероятна. Однако медицинское сообщество должно быть готово к значительным изменениям в практике и переосмыслению роли врача в эпоху технологий. Ключевым фактором успеха станет эффективная интеграция ИИ в медицинскую практику, где технологии дополняют, а не заменяют человеческий опыт и эмпатию.

 

МОЛЕКУЛЯРНАЯ ДИАГНОСТИКА БОЛЕЗНЕЙ, CRISPR В МЕДИЦИНЕ И НУТРИГЕНОМИКА

Перспективы молекулярной диагностики

Молекулярная диагностика - это передовой метод лабораторных исследований, основанный на анализе ДНК, РНК и других биомолекул для выявления генетических, инфекционных и онкологических заболеваний на молекулярном уровне. Этот подход позволяет обнаруживать патологии на ранних стадиях, даже до появления клинических симптомов, а также определять предрасположенность к наследственным заболеваниям. Молекулярная диагностика использует такие технологии, как полимеразная цепная реакция (ПЦР), секвенирование и гибридизация нуклеиновых кислот, обеспечивая высокую точность, чувствительность и специфичность анализов. Этот метод широко применяется в персонализированной медицине, позволяя подбирать индивидуальные схемы лечения и контролировать эффективность терапии. Эта технология позволяет проводить раннее выявление заболеваний и способствует своевременному вмешательству, открывая новые горизонты в персонализированном медицинском обслуживании.

Последние разработки

Исследователи активно разрабатывают новые инструменты на основе биосенсоров, что позволяет углубить понимание биологических процессов. Примеры таких инноваций включают:

• Оксфордский университет разработал метод анализа белков для создания инвентаризации белков отдельных клеток и тканей, что помогает врачам идентифицировать варианты белков, связанных с заболеваниями.
• Illumina представила PrimateAI-3D, который анализирует 70 миллионов генетических вариантов для обнаружения вредных мутаций.
• Weill Cornell Medicine разработала новый метод картирования органов, который использует пространственное секвенирование для записи активности генов и определения ключевых белков.

Также стоит отметить:

• UCSF Benioff Children’s Hospital внедряет быстрое тестирование всего генома для оценки риска у младенцев с подозрением на генетические заболевания.
• Компании Ultima и Complete Genomics предлагают платформы для секвенирования всего генома по цене менее 100 долларов.

Инновационная значимость

Молекулярная диагностика играет ключевую роль в борьбе с инфекционными заболеваниями, позволяя быстро и точно выявлять вирусы и бактерии. Это особенно важно для своевременного принятия мер общественного здравоохранения.

Использование CRISPR позволяет разработать высокоспецифичные тесты для обнаружения генетических мутаций и патогенов. Интеграция этой технологии в биосенсоры расширяет возможности тестирования на месте, создавая быстрые и точные диагностические инструменты.

С учетом ожидаемого роста применения молекулярной диагностики в сочетании с ИИ и нанотехнологиями, можно предположить, что она станет рутинной практикой в уходе за пациентами. Упрощение доступа к таким технологиям и их интеграция с носимыми устройствами и телемедицинскими платформами откроют новые перспективы для персонализированного ухода за здоровьем.

Прорывы в точной медицине

Точная медицина - это инновационный подход в здравоохранении, который адаптирует методы профилактики, диагностики и лечения заболеваний к индивидуальным особенностям каждого пациента, учитывая его генетическую информацию, образ жизни и факторы окружающей среды. Этот подход основан на анализе больших объемов данных с использованием передовых технологий, таких как секвенирование ДНК и искусственный интеллект, что позволяет выявлять специфические биомаркеры, прогнозировать риски заболеваний и разрабатывать персонализированные стратегии лечения. Точная медицина направлена на повышение эффективности терапии, минимизацию побочных эффектов и улучшение общих результатов лечения, открывая новые перспективы в области персонализированного здравоохранения

Сегодня точная медицина переходит на новый уровень благодаря использованию технологий редактирования генома, таких как CRISPR. Эти инновации позволяют разрабатывать индивидуализированные подходы к лечению, адаптированные к уникальным генетическим профилям пациентов, что значительно повышает эффективность медицинских вмешательств и минимизирует побочные эффекты.

Последние разработки

Недавние достижения в области молекулярной диагностики и терапии открывают новые горизонты для лечения наследственных заболеваний. Например:

• В Великобритании было одобрено первое лечение серповидной анемии и бета-талассемии на основе CRISPR, известное как Casgevy (или exa-cel). Эта терапия предотвращает приступы боли и устраняет необходимость в регулярных переливаниях крови.
• Исследователи из Университета штата Огайо разработали метод, который использует CRISPR для анализа генетических мутаций в опухолях мозга за менее чем 90 секунд во время операции.
• Seres Therapeutics получила одобрение FDA на SER-109, пероральный препарат для лечения микробиома, который показал многообещающие результаты в клинических испытаниях.

Инновационная значимость

Точная медицина делает акцент на индивидуализированном подходе к лечению, что позволяет врачам предсказывать реакцию пациента на лекарства и назначать более эффективные схемы терапии. Это также способствует углубленному пониманию биологии заболеваний и выявлению новых терапевтических мишеней.

Несмотря на значительные достижения, широкое внедрение точной медицины сталкивается с вызовами доступности и стоимости тестирования. Однако усилия по снижению затрат и разработка новых производственных моделей делают эти технологии более доступными.

В будущем точная медицина может значительно изменить подход к лечению заболеваний, улучшая качество жизни пациентов и расширяя возможности медицинского обслуживания.

Нутригеномика – революция в персонализированном питании и здоровье

Нутригеномика - это междисциплинарная наука, изучающая влияние питания человека и других живых существ на экспрессию генов. Она исследует взаимодействие между биологически активными компонентами пищи и геномом, анализируя, как пищевые вещества влияют на активность генов, метаболизм и, в конечном итоге, на здоровье организма. Конечная цель нутригеномики - разработка научно обоснованных персонализированных рекомендаций по оптимальному питанию на основе генетической информации индивида для профилактики заболеваний и поддержания здоровья

Передовые разработки

Исследования в области нутригеномики предусматривают, в частности, применение биоинформационных и статистических методов для анализа связей генных экспрессий с метаболическими путями, связанными с потреблением пищи. Это позволит выявить корреляции между генетическими особенностями и их связью с характером питания. Модели предусматривают возможности углубленного изучения взаимодействий генов и пищевых веществ, а также влияния факторов питания на эпигенетические изменения.

Разработки в области нутригеномики проводятся в различных университетах и компаниях по всему миру. Вот некоторые ключевые организации и их достижения:

• Университет Торонто (Канада): Профессор Ахмед Эль-Сохеми, основатель компании Nutrigenomix, проводит исследования по взаимодействию генов и питания.

• Калифорнийский университет в Дэвисе (США): Доктор Брюс Герман, директор Института продуктов для здоровья, изучает персонализированное питание и роль компонентов молока в питании и здоровье.

• Университет Рединга (Великобритания): Проводит исследования по нутригеномике и организует мероприятия для распространения знаний в этой области, например в Малайзии.

• Университетский колледж Дублина (Ирландия): Организует ежегодную конференцию NuGO Week, посвященную молекулярным основам здорового и устойчивого питания.

• Nutrigenomix: Предоставляет комплексные генетические тесты для персонализированного питания, имеет более 12 000 практикующих специалистов в 75 странах.

• DSM, BASF, Danone: Крупные компании, активно работающие в сфере нутригеномики.

• Xcode Life: В июне 2023 года запустила Gene Nutrition Test, охватывающий около 50 аспектов питания на основе генетического профиля.

Конкретные результаты исследований в области нутригеномки

1. Разработка предиктивных моделей: Исследователи использовали машинное обучение для создания модели, прогнозирующей успешность снижения веса на основе метаболических маркеров.
2. Приложение для диетических рекомендаций: Создан прототип приложения, использующего подход “Dietary Rational Gene Targeting” для предоставления диетических рекомендаций на основе генетических данных.
3. Персонализированные решения для выпадения волос: Компания GX Sciences в партнерстве с GetHairMD разработала персонализированные решения для лечения выпадения волос на основе генетических данных.
4. Рост рынка: Глобальный рынок нутригеномики оценивался в 448,2 миллиона долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 17,4% до 2030 года.

Эти достижения демонстрируют, что нутригеномика активно развивается, предлагая все более точные и персонализированные подходы к питанию и здоровью. Одним из важнейших ожидаемых результатов является создание периодической таблицы пищевых компонентов на основе систематизации и каталогизации молекулярных компонентов пищи подобно тому, как традиционная периодическая таблица организует химические элементы.

 

УНИВЕРСАЛЬНЫЕ ВАКЦИНЫ И ПРОРЫВ В ИММУНОТЕРАПИИ РАКА

Вакцины от рака

Вакцины для лечения рака - это инновационная технология иммунотерапии, направленная на стимуляцию иммунной системы пациента для борьбы с опухолевыми клетками. В отличие от профилактических вакцин, они применяются для лечения уже существующего заболевания. Эти вакцины могут быть персонализированными, созданными на основе генетического профиля опухоли конкретного пациента, или универсальными, нацеленными на общие для определенных видов рака антигены. Технология включает использование различных платформ, таких как мРНК, дендритные клетки или онколитические вирусы, для доставки опухолевых антигенов и активации противоопухолевого иммунного ответа. Вакцины для лечения рака находятся на разных стадиях клинических испытаний и показывают многообещающие результаты в комбинации с другими методами лечения.

Разработка универсальных вакцин против рака достигла значительного прогресса, открывая новые горизонты в лечении онкологических заболеваний.

Клинические испытания мРНК-4359

В Великобритании продолжаются масштабные клинические испытания вакцины мРНК-4359, направленной на лечение солидных опухолей (твердого типа), включая меланому:

• Механизм действия: вакцина содержит мРНК, инструктирующую клетки вырабатывать белки, характерные для поверхности опухолей.
• Цель: обучение иммунной системы распознавать и атаковать раковые клетки.
• Преимущество: универсальность применения для определенных типов рака без необходимости персонализации.

Прогресс в разработке персонализированных вакцин

Компании Moderna и BioNTech продолжают исследования персонализированных мРНК-вакцин против различных видов рака:

• BioNTech: клинические испытания вакцин против рака яичников, груди и меланомы.
• Moderna: разработка вакцины в сочетании с препаратом Keytruda (Merck & Co.) показала снижение риска рецидивов и смертности при меланоме.

Перспективы и вызовы

1. Эффективность: предварительные результаты демонстрируют усиление иммунного ответа и снижение рисков рецидивов.
2. Универсальность или персонализация: поиск баланса между универсальными и индивидуально подобранными вакцинами.
3. Комбинированная терапия: изучение эффективности вакцин в сочетании с другими методами лечения.

Развитие универсальных и персонализированных вакцин против рака открывает новые возможности в онкологии, обещая более эффективные и менее токсичные методы лечения. Однако необходимы дальнейшие исследования для подтверждения долгосрочной эффективности и безопасности этих подходов.

Таргетные лекарства или “волшебные пули” против рака

Таргетные лекарства для лечения рака - это инновационный класс препаратов, разработанных для точечного воздействия на специфические молекулярные мишени в раковых клетках. Эти лекарства блокируют рост и распространение опухоли путем вмешательства в конкретные молекулярные механизмы, необходимые для канцерогенеза. В отличие от традиционной химиотерапии, таргетные препараты обладают более высокой специфичностью к раковым клеткам, что позволяет минимизировать повреждение здоровых тканей и снизить побочные эффекты. Таргетная терапия может включать использование моноклональных антител, ингибиторов тирозинкиназы и других молекул, направленных на блокирование сигнальных путей, факторов роста или процессов ангиогенеза в опухоли.

В последние годы стратегия борьбы с раком претерпела кардинальные изменения, открывая новые горизонты в лечении этого коварного заболевания. Современная онкология сделала значительный шаг вперед, объединив достижения молекулярной биологии, иммунологии и биоинженерии.

Таргетная терапия: прицельный удар по раку

Таргетные препараты, образно названные “умными бомбами против рака”, продолжают совершенствоваться, демонстрируя впечатляющие результаты в лечении различных форм онкологических заболеваний. Эти лекарства точечно воздействуют на молекулярные мишени раковых клеток, минимизируя повреждение здоровых тканей.

В последние годы разработан и применяется ряд новых таргетных препаратов для лечения различных видов рака:

Уже применяемые препараты

• Lynparza (олапариб) - ингибитор PARP для лечения рака простаты с мутациями BRCA1/2
• Akeega (нирапариб/абиратерон ацетат) - комбинированный препарат для лечения метастатического кастрационно-резистентного рака предстательной железы с мутациями BRCA1/2
• Enhertu (фам-трастузумаб дерукстекан) - для лечения HER2-положительных солидных опухолей, включая рак простаты
• Pluvicto (лютеций Lu 177 випивотид тетраксетан) - радиолигандная терапия для лечения метастатического рака простаты с положительным PSMA
• Лумикрас (соторасиб) - для лечения немелкоклеточного рака легкого с мутацией KRAS G12C

Таргетные препараты в разработке

• Новый таргетный препарат для лечения рака легкого на основе ингибиторов KRAS
• Три новых таргетных препарата для лечения рака желудка, плоскоклеточного рака органов головы и шеи, и рака молочной железы проходят клинические испытания
• Исследуется применение дурвалумаба в комбинации с химиотерапией при раке мочевого пузыря
• Изучается эффективность авелумаба в качестве неоадъювантной терапии при раке мочевого пузыря
• Разрабатывается препарат надофараген фираденовек-vncg на основе генной терапии

Перспективные направления

• Разработка персонализированных противораковых вакцин на основе мРНК технологии
• Создание двойных таргетных препаратов, нацеленных на иммунные контрольные точки опухолей
• Развитие прецизионной онкологии, основанной на изучении генетического состава опухолей отдельных пациентов
• Разработка нанопрепаратов для более точной доставки лекарств к опухолям

Иммунотерапия рака: мобилизация защитных сил организма

Иммунотерапия рака - это современный метод лечения, который активирует и усиливает иммунный ответ организма для борьбы с раковыми клетками. Этот подход использует различные стратегии, включая ингибиторы контрольных точек, моноклональные антитела, вакцины и адаптивную клеточную терапию, чтобы помочь иммунной системе распознавать и уничтожать опухоли. Иммунотерапия отличается от традиционных методов лечения, таких как химиотерапия, тем, что она направлена на восстановление естественной способности организма бороться с раком, а не просто на уничтожение быстро делящихся клеток. Этот метод показал высокую эффективность при лечении различных видов рака, таких как меланома, рак легких и почек, и продолжает развиваться благодаря новым исследованиям и клиническим испытаниям, открывающим новые возможности для пациентов с онкологическими заболеваниями.

За последние годы в онкологии достигнут ряд впечатляющих результатов по нескольким ключевым направлениям, основанных на иммунотерапии:

CAR-T терапия

• Расширение применения CAR-T терапии на новые виды рака, включая солидные опухоли
• Разработка “переключаемых” CAR-T клеток (E-SYNC) для лечения агрессивной глиобластомы
• Создание CAR-T клеток с двойным нацеливанием (например, CD19/CD22 или CD19/BCMA) для повышения эффективности
• Исследование комбинаций CAR-T терапии с другими методами лечения, такими как цитокины, блокада контрольных точек и онколитические вирусы

Онколитические вирусы

• Генетически модифицированный полиовирус показал 21% выживаемость через 3 года у пациентов с рецидивирующей глиобластомой
• Разработка комбинированной терапии полиовирусом и химиотерапевтическим препаратом ломустином для лечения рецидивирующих глиобластом

Иммунотерапия

• Keytruda (пембролизумаб) и Opdivo (ниволумаб) продолжают демонстрировать эффективность в лечении различных видов рака, включая меланому, немелкоклеточный рак легкого и рак почки
• Разработка персонализированных противораковых вакцин на основе мРНК технологии
• Создание новых тестов для выявления 18 видов рака на ранних стадиях

Несмотря на значительный прогресс, исследования продолжаются, направленные на преодоление ограничений существующих методов лечения и разработку новых, более эффективных подходов к терапии рака.

Современные подходы к лечению рака значительно изменили онкологию, включая использование вакцин, таргетных препаратов и иммунотерапии. Лечебные вакцины против рака стимулируют иммунитет для борьбы с опухолями, предлагая универсальные и персонализированные решения. Таргетная терапия обеспечивает точечное воздействие на молекулярные мишени, снижая побочные эффекты и повышая эффективность лечения. Иммунотерапия, включая ингибиторы контрольных точек и CAR-T терапию, активирует естественные защитные механизмы организма. Прогресс в разработке мРНК-вакцин, таргетных препаратов и онколитических вирусов открывает новые горизонты в онкологии, обещая более безопасные и эффективные методы лечения. Однако требуется дальнейшая работа для преодоления существующих вызовов и подтверждения долгосрочной безопасности и эффективности новых подходов.

 

РЕВОЛЮЦИЯ В РЕПРОДУКТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ: СИНТЕТИЧЕСКИЕ ГАМЕТЫ И ИСКУССТВЕННАЯМАТКА, ФЕТАЛЬНАЯ ХИРУРГИЯ

Достижения в области создания искусственных половых клеток, разработки синтетических маток, генетической модификации эмбрионов и внутриутробных вмешательств открыли новые горизонты в лечении бесплодия и неонатальной медицине.

Прорыв в создании искусственных гамет

Технология создания искусственных гамет (также известная как гаметогенез in vitro или IVG) - это инновационный метод в репродуктивной медицине, направленный на получение яйцеклеток и сперматозоидов из других типов клеток организма. Процесс включает перепрограммирование соматических клеток (например, клеток кожи или крови) в плюрипотентные стволовые клетки, которые затем дифференцируются в половые клетки. Эта технология открывает новые возможности для лечения бесплодия, особенно в случаях отсутствия собственных гамет, а также потенциально позволяет создавать гаметы для пар одного пола или людей, утративших фертильность из-за медицинского лечения. Однако технология все еще находится на экспериментальной стадии и требует дальнейших исследований для решения этических и технических проблем.

Доктор Кацухико Хаяши из Осакского университета достиг значительного прогресса в создании яйцеклеток из мужских клеток:

• Технология: Преобразование мужских клеток кожи в стволовые клетки с последующей модификацией хромосом (удаление Y и дублирование X).
• Результат: Успешное создание функциональных яйцеклеток из клеток самцов мышей.
• Перспективы: Потенциальное решение проблемы бесплодия для пар и одиноких людей.

Развитие метода Яманаки:

• Создание гамет из человеческих плюрипотентных стволовых клеток.
• Потенциал для производства как сперматозоидов, так и яйцеклеток из биопсии кожи или образца крови.

Прогресс в разработке искусственных маток

Технология разработки искусственных маток - это инновационное направление в репродуктивной медицине, направленное на создание устройств, способных поддерживать развитие эмбриона вне тела матери. Эти устройства представляют собой сложные системы, включающие контейнеры с питательной жидкостью, имитирующей околоплодные воды, системы газообмена, циркуляции питательных веществ и удаления продуктов обмена, а также механизмы регуляции температуры и гормонального фона.

Цель разработки - обеспечить выживание и нормальное развитие глубоко недоношенных детей, а в перспективе - полное вынашивание плода от зачатия до рождения. Исследования в этой области проводятся в ряде стран, включая США, Китай и Израиль, и уже достигнуты успехи в экспериментах на животных.

Детская больница Филадельфии (CHOP) готовится к первым клиническим испытаниям на людях устройства EXTEND:

• Достижение: Успешное поддержание жизни недоношенных ягнят в течение 28 дней.
• Цель: Повышение выживаемости и улучшение исходов для крайне недоношенных детей.
• Статус: Ожидание одобрения FDA для начала клинических испытаний на людях.

Этические и социальные вызовы

• Доступность: Вопросы равного доступа к новым репродуктивным технологиям.
• Репродуктивные права: Влияние синтетических маток на дебаты о правах на аборт и репродуктивном выборе.
• Социальные последствия: Потенциальное изменение концепции беременности и родительства.

Рыночные перспективы

• Рынок лечения бесплодия: Прогнозируемый объем к 2030 году - $47.9 млрд, CAGR 8.5% (2024-2030).
• Рынок неонатального оборудования: Ожидаемый рост до $9.3 млрд к 2030 году, CAGR 6.8% (2024-2030).

Регуляторные аспекты

FDA и независимые эксперты работают над определением:

• Нормативных рамок для синтетических маток.
• Этических протоколов для клинических испытаний на людях.

Развитие технологий создания искусственных гамет и синтетических маток открывает беспрецедентные возможности в репродуктивной медицине, одновременно ставя перед обществом сложные этические и социальные вопросы, требующие тщательного рассмотрения и регулирования.

Генетическая оптимизация эмбрионов: перспективы и вызовы

Генетическая оптимизация эмбрионов - это комплекс современных методов, применяемых в репродуктивной медицине для отбора и улучшения генетических характеристик эмбрионов перед их имплантацией в матку. Эта технология включает в себя преимплантационную генетическую диагностику (ПГД) и преимплантационный генетический скрининг (ПГС), которые позволяют выявлять хромосомные аномалии, генетические заболевания и мутации у эмбрионов на ранних стадиях развития. Используя такие методы, как FISH, CGH и NGS, специалисты могут отбирать наиболее здоровые эмбрионы для переноса, что повышает шансы на успешную беременность и рождение здорового ребенка. Эта технология особенно важна для пар с генетическими рисками, историей бесплодия или повторных выкидышей.

Технологии генетической модификации эмбрионов достигли значительного прогресса, открывая новые возможности и поднимая сложные этические вопросы.

Прогресс в анализе и модификации генома эмбрионов

Исследователи разрабатывают методы, позволяющие анализировать и потенциально оптимизировать геном эмбрионов до имплантации:

• Использование алгоритмов для интерпретации однонуклеотидных полиморфизмов (SNP)
• Возможность прогнозирования предрасположенности к различным заболеваниям, включая диабет и сердечно-сосудистые патологии
• Потенциал для редактирования генома эмбрионов с помощью CRISPR для оптимизации желаемых признаков

Потенциальные применения

Теоретически, технология может позволить родителям влиять на различные характеристики будущего ребенка:

• Устойчивость к вирусным заболеваниям, включая ВИЧ
• Снижение риска нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера
• Модификация физических характеристик, например, текстуры волос

Социальные вызовы

• Риск создания “дизайнерских детей” и усиления социального неравенства
• Вопросы информированного согласия будущих поколений
• Непредвиденные последствия генетических модификаций в долгосрочной перспективе
• Необходимость разработки строгих этических и правовых рамок для регулирования подобных технологий

Перспективы

Потенциал для искоренения наследственных заболеваний и улучшения общего генофонда человечества, но при этом необходимость тщательного взвешивания рисков и выгод.

Развитие технологий генетической оптимизации эмбрионов открывает беспрецедентные возможности для улучшения здоровья будущих поколений, но требует тщательного этического и правового регулирования для предотвращения злоупотреблений и непредвиденных последствий.

Предстоящие разработки

Исследователи разрабатывают передовые методы, позволяющие анализировать и потенциально оптимизировать геном эмбрионов до имплантации:

• Использование алгоритмов машинного обучения для интерпретации однонуклеотидных полиморфизмов (SNP)
• Возможность прогнозирования предрасположенности к различным заболеваниям, включая диабет и сердечно-сосудистые патологии
• Потенциал для редактирования генома эмбрионов с помощью CRISPR-Cas9 для оптимизации желаемых признаков

Теоретически, эта технология может позволить родителям влиять на различные характеристики будущего ребенка:

• Повышение устойчивости к вирусным заболеваниям, включая ВИЧ
• Снижение риска нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера
• Модификация физических характеристик

Такое вмешательство могло бы иметь постоянный, наследуемый эффект, потенциально искореняя определенные генетические заболевания и улучшая общий генофонд человечества. Однако это также поднимает серьезные этические вопросы, требующие тщательного рассмотрения перед любым клиническим применением.

Внутриутробные вмешательства: новые горизонты в лечении

Внутриутробные вмешательства - это комплекс инновационных медицинских технологий, направленных на диагностику и лечение патологий плода до его рождения. Эти процедуры включают в себя малоинвазивные методы, такие как фетоскопия, кордоцентез и амниоцентез, а также более сложные хирургические операции на открытой матке. Технологии внутриутробных вмешательств позволяют корректировать различные аномалии развития плода, включая пороки сердца, диафрагмальные грыжи, спинномозговые грыжи и другие состояния, которые могут угрожать жизни или здоровью будущего ребенка. Эти методы постоянно совершенствуются, становясь более безопасными и эффективными, открывая новые возможности для улучшения перинатальных исходов и качества жизни детей с врожденными патологиями.

Внутриутробные процедуры становятся важным направлением в медицине, позволяя исправлять фетальные состояния до рождения с помощью хирургического вмешательства или медикаментозного лечения. Раннее вмешательство, направленное на устранение дефектов и лечение аномалий, способствует улучшению результатов рождения здорового ребенка.

Последние разработки

Современные технологии значительно расширяют возможности лечения плодов в утробе матери. Например:

• Бостонская команда врачей успешно провела фетальную операцию для лечения порока развития вены Галена, при котором кровеносные сосуды в мозге плода неправильно соединены.
• Университет Калифорнии в Дэвисе осуществил первое в мире лечение стволовыми клетками при спинальной мышечной атрофии in utero.
• Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско применяют внутриутробную трансплантацию стволовых клеток для лечения генетических заболеваний.

Также стоит отметить:

• Технологию фетоскопии, которая позволяет проводить минимально инвазивные операции, такие как лазерная коагуляция сосудов при фето-фетальном трансфузионном синдроме.
• Клинические испытания по использованию инъекций липидных наночастиц для редактирования генов с целью лечения мышечной дистрофии Дюшенна.

Инновационная значимость

Внутриутробное лечение направлено на устранение конкретных медицинских состояний или аномалий у нерожденного ребенка. Фетальная хирургия позволяет исправлять врожденные дефекты и улучшать исходы для будущих пациентов. Однако такие методы могут быть дорогостоящими, что вызывает вопросы о доступности и покрытии медицинской страховкой.

С учетом роста возможностей генетического тестирования и генной терапии, внутриутробные вмешательства могут стать более распространенными. Исследования показывают, что полногеномное секвенирование более эффективно для выявления аномалий, чем целевое секвенирование генов.

Таким образом, достижения в области внутриутробной медицины обещают значительные улучшения в уходе за будущими поколениями, однако важно обеспечить доступ к этой технологии и предоставить родителям полную информацию о потенциальных рисках и преимуществах.

 

БОРЬБА ЗА ДОЛГОЛЕТИЕ: ДОСТИЖЕНИЯ И ВЫЗОВЫ

Элиминация сенесцентных (стареющих) клеток

Элиминация сенесцентных клеток (умирающих, также известных как “клетки-зомби”) - это инновационный терапевтический подход, направленный на селективное удаление стареющих клеток из организма с целью замедления процессов старения и предотвращения возраст-ассоциированных заболеваний. Эта технология основана на применении специальных препаратов, называемых сенолитиками, которые способны избирательно вызывать апоптоз сенесцентных клеток, не затрагивая здоровые клетки. Сенолитики воздействуют на ключевые ферменты клеточного цикла и пути выживания, характерные для стареющих клеток, такие как белки семейства p53, p21, BCL-2 и другие. Элиминация сенесцентных клеток показала многообещающие результаты в доклинических исследованиях, улучшая различные показатели здоровья и увеличивая продолжительность жизни модельных организмов

Исследования в области удаления сенесцентных клеток достигли значительного прогресса, открывая новые перспективы в лечении рассеянного склероза (РС) и других аутоиммунных и возрастных заболеваний. Накапливаясь в организме, Сенесцентные вызывают хроническое воспаление и способствуют процессам старения. Ученые активно изучают применение сенолитических препаратов для удаления этих клеток как потенциальный метод лечения различных заболеваний, включая РС.

При РС иммунная система атакует миелиновую оболочку нервов, что приводит к нарушению передачи нервных импульсов. Хотя заболевание характеризуется чередованием обострений и ремиссий, со временем оно может перейти в прогрессирующую стадию с непрерывным ухудшением симптомов.

Исследователи из Джорджтаунского университета провели эксперимент на пожилых мышах, вводя им токсин, повреждающий миелин, а затем применяя сенолитические препараты. Результаты показали, что у мышей, получавших сенолитики, наблюдалось на 65% большее увеличение белка, участвующего в восстановлении миелина, по сравнению с контрольной группой.

Эти данные указывают на потенциал сенолитических препаратов в улучшении ремиелинизации и открывают новые возможности для лечения РС, особенно на его прогрессирующей стадии. Однако необходимы дальнейшие исследования для подтверждения эффективности этого подхода у людей.

Если клинические испытания на людях покажут положительные результаты, сенолитические препараты могут стать основой для разработки новых методов лечения не только РС, но и широкого спектра возрастных заболеваний и состояний

Обратный ход старения: прорывы в биологии и генетике

Технология обратного хода старения - это инновационный подход в биомедицине, направленный на замедление, остановку или даже обращение вспять процессов старения организма на клеточном и молекулярном уровнях. Помимо элиминации сенесцентных клеток, эта технология включает в себя различные методы, такие как генная инженерия, клеточное перепрограммирование, восстановление длины теломер и модуляция эпигенетических маркеров. Целью является не только увеличение продолжительности жизни, но и улучшение ее качества путем предотвращения или лечения возрастных заболеваний. Исследования в области обращения процессов старения достигли значительных успехов, открывая новые перспективы в медицине и биотехнологиях.

Ученые Колумбийского университета разработали инновационную технологию, позволяющую записывать и хранить информацию о клеточном старении с использованием системы CRISPR-Cas. Эта “биологическая видеозапись” может стать ключом к количественной оценке и потенциальному обращению старения на клеточном уровне.

Группа исследователей из Института Висса Гарвардского университета под руководством синтетического биолога Джорджа Черча добилась впечатляющих результатов, объединив три генные терапии в одно соединение. Эксперименты на мышах показали потенциал этой технологии в борьбе с ожирением, диабетом и улучшении функций сердца и почек.

Интерес к исследованиям старения значительно вырос, что подтверждается крупными инвестициями в эту область. Hevolution Foundation, запущенный королевской семьей Саудовской Аравии, выделяет ежегодно 1 миллиард долларов на поддержку фундаментальных исследований биологии старения.

Параллельно стартап Altos Labs, привлекший 3 миллиарда долларов инвестиций, активно разрабатывает технологию биологического перепрограммирования. Компания заключила партнерство с Центром исследований и применения iPS-клеток Киотского университета для изучения клеточного омоложения.

Эти достижения открывают новые горизонты в понимании и потенциальном контроле процессов старения, обещая революционные изменения в медицине и качестве жизни людей в будущем.

Новые горизонты в продлении жизни

Прорывы в синтетической биологии и генной инженерии вновь актуализировали интерес к проектированию человеческой жизни и продлению её длительности. Революционные технологии, такие как искусственные матки и манипуляции с человеческим геномом, создают новые перспективы, но также и этические вопросы. Изменение родительства, контроль над старением и преднамеренное «проектирование» человека оказывают глубокое влияние на науку, медицину и общество.

Последние разработки
Идея генетически модифицированных детей продолжает вызывать споры, однако исследователи добиваются прорывов в репродуктивных технологиях. Ключевые достижения включают:

• Искусственные матки EctoLife: они решают проблемы бесплодия и демографического спада, оптимизируя процесс беременности и генетический материал.
• In Vitro гаметогенез (IVG): стартап Conception разрабатывает методику создания человеческих яйцеклеток из стволовых клеток, предлагая шанс на материнство женщинам, потерявшим репродуктивные возможности из-за онкологии или возраста.

Инвестиции и новые подходы к долголетию.

Индустрия борьбы со старением привлекает крупнейших инвесторов мира, таких как Джефф Безос (Altos Labs), Сэм Альтман и Питер Тиль. Исследования включают:

• Омоложение крови: эксперименты Университета Дьюка показывают, что компоненты крови молодых организмов замедляют старение у мышей.
• Генная терапия Rejuvenate Bio: методика «перепрограммирования» клеток увеличила продолжительность жизни мышей на 7%, возвращая их клетки в «молодое» состояние.

Этические и социальные аспекты

Биотехнологии изменяют наше восприятие старения и смерти: от неизбежности к преодолимому процессу. Однако, такие достижения несут в себе риски:

• Этические дилеммы CRISPR: модификация ДНК эмбрионов обещает искоренение генетических заболеваний, но вызывает споры о безопасности и непредсказуемых последствиях.
• Социальное неравенство: доступ к антивозрастным технологиям и генетическим улучшениям может усугубить разрыв между богатыми и бедными.

Биотехнологии предлагают захватывающие возможности для продления жизни и решения проблем репродукции. Тем не менее, социальные, этические и медицинские вопросы остаются нерешёнными. Человечество находится на грани новой эры, где технологии могут переписать само понимание жизни, старения и смерти.

 

НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ДИАГНОСТИКЕ БОЛЕЗНЕЙ: УМНЫЙ ТЕКСТИЛЬ, БИОСЕНСОРЫ, НАНОРОБОТЫ

Инновации в мониторинге здоровья: Будущее умного текстиля:

Умный текстиль - это инновационный материал, способный воспринимать и реагировать на различные внешние стимулы и условия окружающей среды. Он включает в себя интегрированные электронные компоненты, такие как микроконтроллеры, датчики и проводники, которые позволяют ткани выполнять разнообразные функции: от изменения цвета и температуры до мониторинга физиологических показателей человека. Умный текстиль классифицируется на три поколения: пассивный (только сенсорные функции), активный (способный реагировать на стимулы) и ультраумный (адаптивный, с элементами искусственного интеллекта). Эта технология находит широкое применение в производстве одежды для военных, спортсменов, медицинских целей, а также в создании инновационных предметов интерьера и модной индустрии

Интеграция датчиков в текстиль открывает новые горизонты для неинвазивного сбора данных и расширенного мониторинга состояния здоровья. Ожидается, что рынок умного текстиля вырастет до 6,6 миллиарда долларов к 2026 году, однако масштабируемость остается серьезной проблемой, поскольку текстиль должен выдерживать длительное использование и обеспечивать точные измерения.

Последние разработки

Современные исследования сосредоточены на преодолении производственных проблем, препятствующих масштабированию умного текстиля. Например:

• Ученые из Университета Аалто и Кембриджского университета разработали ткань с жидкокристаллическими эластомерами, реагирующую на тепло.
• Исследователи Университета Пердью создали метод покрытия тканей полимерными электронными датчиками для повышения воздухопроницаемости и комфорта.
• Массачусетский технологический институт разработал трикотажный текстиль 3DKnITs, который может непрерывно определять давление на поверхности.

Кроме того, стоит отметить разработки, такие как:

• PECOTEX — проводящая нить на основе хлопка для мониторинга дыхания и сердечной активности.
• Master Caution от компании HealthWatch — первая в мире одежда с ЭКГ, одобренная FDA.

Инновационная значимость

Встраивание датчиков в текстиль предоставляет минимально инвазивный способ сбора данных о здоровье и повседневной активности. Умный текстиль более универсален и адаптируем по сравнению с традиционными носимыми устройствами. Он предлагает возможность получать обратную связь в реальном времени, что способствует формированию более здоровых привычек.

Однако массовое внедрение умного текстиля сталкивается с проблемами доступа к технологиям и необходимостью обеспечения надежной инфраструктуры. Тем не менее, ожидается, что умный текстиль сыграет ключевую роль в переходе к персонализированному уходу и комплексному здоровью, открывая новые возможности для мониторинга состояния здоровья и улучшения качества жизни.

Будущее биосенсоров: Инновации в мониторинге здоровья

Биосенсор - это аналитическое устройство, которое сочетает биологический компонент с физико-химическим детектором для обнаружения химических веществ. Он состоит из биорецептора (например, фермента, антитела, нуклеиновой кислоты или клетки), который специфически взаимодействует с анализируемым веществом, и преобразователя, который конвертирует биологический отклик в измеримый сигнал (оптический, электрохимический, пьезоэлектрический и др.). Биосенсоры широко применяются для мониторинга состояния окружающей среды, обнаружения заболеваний, контроля безопасности пищевых продуктов, в оборонной промышленности и разработке лекарств. Они обеспечивают быстрый, удобный и часто неинвазивный анализ в месте оказания помощи или проведения исследования.

Биосенсоры становятся важным инструментом в области здравоохранения. Интеграция передовых методов анализа данных и машинного обучения с биосенсорами значительно улучшает диагностику, позволяя выявлять закономерности и тенденции в больших объемах данных.

Последние разработки

Исследователи активно разрабатывают новые инструменты на основе биосенсоров для открытия новых биологических идей. Примеры таких инноваций включают:

• MindMics и Scripps Research Institute создали беспроводные наушники, которые регистрируют колебания сердцебиения для выявления сердечных заболеваний.
• Университет штата Огайо разработал носимый датчик для обнаружения мышечной атрофии, который использует передающие и приемные катушки в гибкой ткани.
• DeepGT, разработанный международной группой под руководством Института науки и технологий Кванджу, использует ИИ для количественной оценки наноразмерных биочастиц, включая вирусы.

Другие примеры включают:

• HealthWatch с продуктом Master Caution — первой 12-канальной умной одеждой с ЭКГ, одобренной FDA.
• Sleepiz One+ — бесконтактное устройство для измерения частоты дыхания и сердечных сокращений.

Инновационная значимость

Биосенсоры представляют собой революционное решение для раннего выявления заболеваний и мониторинга состояния здоровья. Их способность собирать данные в реальном времени позволяет проводить диагностику вне клинических условий, что особенно важно для обнаружения загрязняющих веществ и патогенов.

С увеличением точности и чувствительности биосенсоров появляется возможность их применения в различных областях, включая контроль качества воздуха и воды. Исследователи продолжают разрабатывать новые материалы и методы производства, чтобы сделать эти устройства более доступными и эффективными.

Тем не менее, проблемы масштабирования производства и потенциальные эффекты воздействия электромагнитного поля остаются актуальными. Ожидается, что военные займут значительную долю рынка умного текстиля, однако широкое применение биосенсоров в повседневной жизни откроет новые перспективы для персонализированного ухода за здоровьем.

Нанороботы в медицине: Революция в диагностике и лечении болезней

Нанороботы (также известные как наноботы, наноиды, наниты или наномашины) - это микроскопические устройства размером от 0,1 до 10 микрометров, созданные из наноразмерных или молекулярных компонентов. Эти миниатюрные машины способны выполнять специфические задачи на наноуровне, такие как манипуляции с отдельными атомами и молекулами, доставка лекарств, диагностика заболеваний и проведение микрохирургических операций. Нанороботы могут быть изготовлены из различных материалов, включая органические молекулы (например, ДНК) или неорганические вещества, и могут управляться внешними сигналами или автономно функционировать в биологических системах. Их разработка находится на стыке нанотехнологий, робототехники и биомедицинской инженерии, открывая новые перспективы в медицине, экологии и промышленности.

Нанороботы представляют собой прорыв в области медицинской диагностики и лечения, предлагая точные и минимально инвазивные методы для целенаправленного воздействия на заболевания и улучшения доставки лекарств. Несмотря на их потенциал, вопросы токсичности материалов и генетической модификации требуют внимательного рассмотрения.

Последние разработки

Исследователи разрабатывают новые инструменты с использованием нанороботов для открытия новых биологических возможностей. Примеры таких инноваций включают:

• Спиральные наноботы, разработанные исследователями из Индийского института науки, которые проникают в дентинные канальцы для уничтожения устойчивых к антибиотикам бактерий.
• Magnetically-controlled nanorobots из Университета Пенсильвании, которые генерируют антимикробные молекулы для борьбы с грибками.
• TBY-роботы из Шэньчжэньского института передовых технологий, которые могут автономно перемещаться к воспаленным участкам желудочно-кишечного тракта.

Также стоит отметить разработки в области диагностики:

• Seres Therapeutics представила SER-109, первый пероральный препарат для лечения микробиома, который получил одобрение FDA.
• Viome Life Sciences запустила Oral Health Pro для обнаружения биомаркеров, связанных с раком полости рта.

Инновационная значимость

Нанороботы предлагают революционные возможности в области диагностики и лечения благодаря своей способности доставлять лекарства непосредственно к пораженным участкам, минимизируя побочные эффекты. Они могут использоваться для мониторинга состояния здоровья в реальном времени, что особенно важно для пациентов с хроническими заболеваниями.

С учетом растущего применения нанороботов в медицине, необходимо также учитывать потенциальные риски и этические вопросы, связанные с их использованием. Тем не менее, их способность преодолевать гематоэнцефалический барьер открывает новые горизонты для лечения неврологических расстройств.

Таким образом, нанороботы могут значительно изменить подход к медицинскому лечению, обеспечивая более эффективные и целенаправленные методы терапии.

ИМПЛАНТАТЫ, ПРОТЕЗЫ, НОСИМЫЕ ИЗДЕЛИЯ

Будущее медицинских имплантатов

Технология медицинских имплантатов - это междисциплинарная область медицины и инженерии, занимающаяся разработкой, производством и применением искусственных устройств или тканей, которые внедряются в организм человека для замещения утраченных органов, восстановления их функций или коррекции патологических состояний. Эта технология объединяет достижения материаловедения, биоинженерии, хирургии и цифровых технологий для создания биосовместимых, функциональных и долговечных имплантатов, которые могут интегрироваться с живыми тканями организма. Современные технологии медицинских имплантатов включают в себя использование передовых материалов, 3D-печати, компьютерного моделирования, а также применение “умных” имплантатов с встроенными сенсорами для мониторинга состояния пациента и оптимизации лечения.

Достижения в области синтетической биологии и технологий 3D-печати открывают новые горизонты в создании медицинских имплантатов. Эти инновации направлены на оптимизацию лечения и восстановление функций организма, используя биорассасывающиеся и биосовместимые материалы.

Передовые разработки

Современные исследования сосредоточены на разработке имплантатов, которые интегрируются с человеческим телом. Примеры таких технологий включают:

• Биосовместимые водорастворимые имплантаты, которые помогают облегчить боль и естественным образом впитываются в организм после использования.
• 3D-печатные глазные имплантаты, которые используются для клеточной терапии при лечении диабета.

Инновационная значимость

Встраивание новых технологий в медицинские имплантаты обещает значительное улучшение качества ухода за пациентами. Эти устройства могут минимизировать побочные эффекты и ускорить восстановление, позволяя пациентам быстрее вернуться к нормальной жизни.

Тем не менее, необходимо учитывать потенциальные риски и этические вопросы, связанные с использованием синтетических материалов и генетической модификации. Важно обеспечить безопасность и эффективность новых технологий, а также доступность для всех слоев населения.

Таким образом, прорывы в 3D-печати представляют собой важные шаги вперед в области медицины, открывая новые возможности для лечения и улучшения качества жизни пациентов.

Протезирование будущего: Технологии, изменяющие жизнь

Инновации в области протезирования направлены на расширение сенсорных возможностей и улучшение комфорта для пользователей благодаря синтетической коже и передовым хирургическим методам.

Электронные татуировки представляют собой почти невидимые датчики, закреплённые на коже, обеспечивающие беспроводной мониторинг здоровья. Такие разработки призваны сохранить естественный внешний вид человека и избежать излишнего сходства с роботизированными андроидами.

Передовые разработки

Учёные Стэнфордского университета разработали электронную кожу (e-skin), преобразующую сигналы давления и тепла в мозговые импульсы. Технология имитирует естественную кожу и передаёт электрические сигналы, обеспечивая обратную связь. В экспериментах электронная кожа вызывала реакцию у лабораторных животных, демонстрируя возможности для улучшения сенсорики протезов.

Компании, такие как BeBop Sensors, представили RoboSkin – гибкое тактильное покрытие, повышающее чувствительность роботов и протезов.

Остеоинтеграция – ещё один важный шаг в области протезирования. Одобренная FDA(Американским фармацевтическим регулятором) система OPRA заменяет традиционные гнездовые протезы на устройства с постоянной костной фиксацией. Эта технология обеспечивает:

• Улучшенную подвижность и комфорт;
• Уменьшение боли в остаточной конечности;
• Повышенную устойчивость и функциональность.
• Передовые разработки в медицине

Учёные Техасского университета разработали беспроводные электронные татуировки для мониторинга сердечной активности вне клинических условий. Датчики на груди анализируют электрические и акустические сигналы сердца, предоставляя комплексные данные о состоянии здоровья.

Инновационная значимость

Инновации направлены на создание естественных и функциональных протезов, способствующих повышению комфорта и самоуверенности пользователей. Синтетическая кожа не только имитирует внешний вид, но и обеспечивает сенсорную обратную связь через электронную стимуляцию.

Ключевые преимущества технологий:

• Интеграция протезов с биологическим телом через остеоинтеграцию;
• Развитие сенсорных возможностей с использованием электронных кож и датчиков;
• Преодоление социальных стигм и улучшение качества жизни пользователей.

Однако доступность остаётся вызовом. Протезы остаются дорогостоящими и ограниченными, особенно для малообеспеченных групп. Современные разработки фокусируются на доступности, функциональности и персонализации, чтобы учитывать разнообразные потребности пользователей.

Будущее сенсорных технологий

В сочетании с носимыми устройствами электронные татуировки и датчики обещают заменить множество медицинских приборов, обеспечивая точный мониторинг биомаркеров и долговечность. Эти технологии открывают новые горизонты для медицинской диагностики и контроля здоровья, делая их более комфортными и доступными для повседневного использования.

Будущее носимых технологий: эра невидимых возможностей

Технологии носимых устройств в медицине - это инновационное направление, объединяющее электронные устройства, предназначенные для ношения на теле человека с целью мониторинга, диагностики и управления здоровьем. Эти устройства, такие как умные часы, фитнес-трекеры, медицинские патчи и имплантируемые сенсоры, способны собирать, анализировать и передавать данные о различных показателях здоровья пользователя, включая сердечный ритм, уровень глюкозы, артериальное давление и качество сна. Интегрируя достижения в области сенсорных технологий, искусственного интеллекта и биоинженерии, носимые медицинские устройства позволяют осуществлять непрерывный мониторинг состояния здоровья в режиме реального времени, способствуют ранней диагностике заболеваний, персонализации лечения и повышению эффективности медицинского обслуживания

Следующее поколение носимых технологий выходит за рамки привычного удобства и открывает новую эпоху, где передовые устройства становятся неотъемлемой частью повседневной жизни. Их интеграция не только изменит восприятие окружающего мира, но и позволит глубже взаимодействовать с ним.

Передовые разработки

Конкуренция на рынке умных очков дополненной реальности набирает обороты. Apple, по слухам, разрабатывает очки с дисплеем для управления и с поддержкой дополненной реальности. Meta, в партнёрстве с Ray-Ban, планирует запуск умных очков AR в 2027 году, с будущими перспективами нейронного интерфейса и управления устройствами.

Исследования также расширяют потенциал носимых устройств:

• Очки-сонары Корнеллского университета отслеживают движения пользователя в 3D с помощью ультразвука и ИИ, предоставляя детализированные физические и поведенческие данные.
• Ai Pin от Humane упрощает взаимодействие, убирая экраны и фокусируясь на микроскопических технологиях. Несмотря на ограниченный функционал в здравоохранении, он показывает перспективы для непрерывного мониторинга здоровья.
• Массачусетский технологический институт представил ультразвуковой сканер, который крепится к бюстгальтеру и помогает в ранней диагностике рака груди.
• Умные повязки из Стэнфорда применяют электрическую стимуляцию для ускорения заживления ран, минимизируя риск инфекций.

Инновационная значимость

Расширение носимых устройств способствует персонализации медицины и мониторингу здоровья на новом уровне:

• Скрытые устройства легко встраиваются в одежду или аксессуары, что делает их частью повседневного стиля.
• Долгосрочный сбор данных позволяет улучшать диагностику и профилактику заболеваний.
• Устройства с AR и сенсорными технологиями мотивируют пользователей к более здоровым привычкам.

Однако остаются вызовы: защита персональных данных и предотвращение их неправомерного использования остаются важнейшими аспектами. Будущее носимых технологий направлено на создание решений, которые гармонично сочетают инновации, комфорт и непрерывное улучшение качества жизни, не нарушая привычный стиль и ритм человека.

Интеллектуальный прорыв носимых устройств: будущее без границ

Современные носимые технологии становятся всё сложнее и функциональнее, обеспечивая уникальный доступ к персонализированной информации о здоровье и благополучии. Однако стремительный прогресс меняет подход, делая непрерывный мониторинг возможным без дополнительных внешних устройств.

Передовые разработки

Технологический сдвиг наблюдается в разработке смарт-колец и других миниатюрных решений. Компании, такие как Apple и Samsung, патентуют технологии измерения здоровья через компактные устройства. OmniRing, созданный командой из Университета штата Пенсильвания, использует инерционные датчики и фотоплетизмографию для захвата движений и анализа биомаркеров.

Параллельно совершенствуются и другие устройства:

• BHeart от Baracoda – смарт-браслет с «бесконечной» батареей, которая заряжается от тепла тела, движения и солнечного света.
• Neurable и Ikon используют сенсоры мозга для отслеживания когнитивного состояния и активности во время повседневных задач.
• Радарная технология XK300 от Xandar Kardian позволяет бесконтактно измерять дыхание и сердцебиение, внедряясь в медицинские учреждения США.

В Сингапуре система Smart Ward объединяет умные кровати, ИИ-сканеры питания и носимые пластыри для непрерывного мониторинга состояния пациентов.

Инновационная значимость

Носимые технологии расширяют возможности мониторинга здоровья:

• Измерение жизненно важных показателей в режиме реального времени;
• Отслеживание когнитивной активности и поведения;
• Бесконтактные решения для непрерывного наблюдения.

Эти устройства теперь не только собирают данные, но и активно мотивируют пользователей улучшать образ жизни. Однако возникает парадокс: чем совершеннее и «невидимее» становятся носимые технологии, тем меньше возникает необходимость в отдельном устройстве.

Будущее носимых решений заключается в балансе между функциональностью и их интеграцией в жизнь человека. Технологии должны не просто собирать данные, но и преобразовывать их в осмысленные действия, делая вклад в здоровье и благополучие максимально значимым.

 

ТЕХНОЛОГИИ РАСШИРЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ И ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР

Технологии XR в медицинской диагностике

Технологии расширенной реальности (XR) - это общий термин, охватывающий различные технологии, которые изменяют восприятие реальности путем объединения цифрового и физического миров. XR включает в себя виртуальную реальность (VR), дополненную реальность (AR) и смешанную реальность (MR). Эти технологии позволяют создавать иммерсивные среды с разной степенью погружения: от полностью виртуальных миров до наложения цифровых объектов на реальное окружение. XR находит применение в различных сферах, включая образование, медицину, развлечения, промышленность и бизнес, открывая новые возможности для взаимодействия с информацией и цифровыми объектами.

Технологии расширенной реальности (XR) значительно преобразуют медицинскую диагностику, предлагая новые способы взаимодействия с медицинскими данными, информацией о пациентах и анатомическими структурами. Эти технологии позволяют визуализировать прогрессирование заболеваний, проводить иммерсивное обучение и обеспечивать дистанционное сотрудничество. Несмотря на большие перспективы, необходимо учитывать вопросы конфиденциальности данных, точности и соответствия нормативным требованиям.

Последние разработки

Искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения активно автоматизируют анализ медицинских изображений, что способствует раннему выявлению и диагностике заболеваний. Примеры таких технологий включают:

• Imidex получила разрешение FDA на платформу VisiRad XR, которая обнаруживает небольшие узелки в легких на рентгенограммах грудной клетки.
• Nutex Health интегрировала DRAid Chest XR в рабочий процесс рентгенологии своих больниц.
• Michigan Medicine разработала DeepGlioma — диагностическую систему на основе ИИ для быстрого скрининга генетических мутаций в опухолях мозга во время операции.

Другие инновации включают:

• Stable Diffusion, алгоритм ИИ, который анализирует фМРТ-сканы мозга для создания реалистичных изображений.
• Avatar Medical, которая получила одобрение FDA на решение для планирования хирургических операций с использованием 3D-аватаров пациентов.
• GigXR выпустила Dicom XR Library для генерации реалистичных 3D-медицинских изображений для обучения.
  • • Imidex получила разрешение FDA на платформу VisiRad XR, которая помогает обнаруживать мелкие узелки в легких на рентгенограммах.
    • Nutex Health интегрировала DRAid Chest XR в рабочий процесс рентгенологии своих больниц.
    • Michigan Medicine разработала DeepGlioma — систему на основе ИИ для быстрого скрининга генетических мутаций в опухолях мозга.

Инновационная значимость

Технологии XR предлагают медицинским специалистам новые способы визуализации и взаимодействия с данными. Используя носимые устройства и технологии дополненной реальности, врачи могут интегрировать данные о пациентах в режиме реального времени во время осмотров, что повышает точность диагностики.

XR также облегчает удаленное сотрудничество между специалистами, позволяя им обмениваться идеями и быстрее приходить к точным диагнозам. Иммерсивные объяснения и визуализация медицинских состояний улучшают понимание пациентами своих симптомов и вариантов лечения.

С учетом роста применения технологий XR в медицинской практике, важно решать вопросы конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям. Эти технологии обещают стать неотъемлемой частью будущей медицины, улучшая качество ухода за пациентами и повышая эффективность диагностики.

Расширенное применение расширенной реальности в терапии

Технологии расширенной реальности (XR) находят все более широкое применение в терапии, предлагая новые решения для лечения различных физических и психических заболеваний. XR позволяет визуализировать прогрессирование заболеваний, проводить иммерсивное обучение и обеспечивать дистанционное сотрудничество. Несмотря на огромный потенциал, важно учитывать вопросы конфиденциальности данных, точности и соответствия нормативным требованиям.

Последние разработки

Современные исследования показывают, что XR может существенно улучшить результаты лечения. Например:

• В Стэнфордском университете проводятся эксперименты с виртуальной когнитивно-поведенческой терапией для пациентов с расстройством накопительства, что помогает им практиковать навыки отказа от имущества в смоделированной среде.
• NeuroGrow Brain, программа тренировки мозга, продемонстрировала значительные улучшения в когнитивных тестах у пациентов с СДВГ и потерей памяти.
• Virtuleap, платформа для тренировки мозга в виртуальной реальности, начала клинические испытания своего иммерсивного опыта с использованием телемедицинских инструментов для мониторинга пациентов.

Также стоит отметить разработки в области хирургии:

• Avatar Medical представила решение для планирования операций, генерируя аватары пациентов из КТ и МРТ-изображений.
• GigXR выпустила Dicom XR Library для создания реалистичных 3D-медицинских изображений.

Инновационная значимость

Технологии XR предоставляют медицинским специалистам новые способы визуализации и взаимодействия с данными о пациентах и анатомическими структурами. Используя носимые устройства и технологии дополненной реальности, врачи могут интегрировать информацию о пациентах в режиме реального времени во время осмотров, что повышает точность диагностики.

Кроме того, XR облегчает удаленное сотрудничество между специалистами, позволяя им обмениваться идеями и быстрее приходить к точным диагнозам. Иммерсивные объяснения и визуализация медицинских состояний помогают пациентам лучше понимать свои симптомы и варианты лечения.

С учетом роста применения технологий XR в медицинской практике важно решать вопросы конфиденциальности данных и соответствия нормативным требованиям. Эти технологии обещают стать неотъемлемой частью будущей медицины, улучшая качество ухода за пациентами и повышая эффективность диагностики.

Интерфейсы мозг-компьютер: прорыв в управлении и реабилитации

Интерфейс мозг-компьютер (ИМК) или Brain-Computer Interface (BCI) - это система, обеспечивающая прямую связь между мозгом и внешним устройством. ИМК регистрирует и анализирует электрическую активность мозга, преобразуя ее в команды для управления компьютером, протезом или другим техническим устройством без использования традиционных способов взаимодействия, таких как движения или речь. Эта технология может быть инвазивной (с имплантацией электродов в мозг) или неинвазивной (с использованием внешних датчиков), и применяется в медицине для реабилитации пациентов с двигательными нарушениями, в разработке новых методов коммуникации и управления для людей с ограниченными возможностями, а также в исследованиях функций мозга. Эти технологии, включая нейропротезы, восстанавливают двигательную функцию с помощью мыслей и открывают новые горизонты для симбиоза человека и машины.

Передовые разработки

BCI используются для восстановления речи и подвижности. Электроды, имплантированные в мозг или носимые снаружи, могут преобразовывать нейронные сигналы в команды для протезов, обеспечивая естественное движение конечностей. Например:

• Врачи из Института реабилитации Чикаго разработали бионическую руку, управляемую мыслью, для пациента с ампутированной рукой.
• Нейрохирурги UCSF использовали мозговой имплантат для захвата сигналов, управляющих выражением лица и речью, создавая цифрового аватара для общения.

Будущие разработки, такие как чип BCI от Neuralink, направлены на улучшение когнитивных способностей через прямую связь с ИИ. Этот чип способен взаимодействовать с более чем 1000 мозговых клеток и преобразовывать нейронные сигналы в компьютерные команды.

Неинвазивные BCI также внедряются в потребительские технологии. Например, электрод ЭЭГ NextMind, приобретенный компанией Snap для своих очков дополненной реальности, предназначен для декодирования нейронной активности и управления интеллектуальными устройствами.

Значимость изменений

Технология BCI представляет собой прорыв в медицине и реабилитации, позволяя людям с физическими ограничениями восстанавливать утраченные функции и повышать качество жизни. Она открывает новые возможности для восстановления сенсорной функции и подвижности, а также предоставляет пациентам большую независимость.

Однако необходимо учитывать долгосрочные последствия использования имплантированных устройств, включая возможное повреждение тканей и ухудшение состояния нервной системы. Многие устройства все еще находятся на стадии испытаний, что создает вопросы о долгосрочном обслуживании и поддержке.

С увеличением инвестиций в исследования BCI ожидается их применение не только для людей с физическими и когнитивными нарушениями, но и для расширения возможностей человека в целом. Эта технология может значительно изменить подход к медицинскому лечению и улучшить качество жизни пациентов.

 

УДАЛЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЗДОРОВЬЕМ И ТЕЛЕМЕДИЦИНА

Роль цифровых биомаркеров

Цифровые биомаркеры - это количественно измеряемые физиологические, поведенческие или экологические данные, собираемые и анализируемые с помощью цифровых устройств и технологий, таких как носимые гаджеты, мобильные приложения и дистанционные датчики. Эти данные предоставляют в режиме реального времени информацию о состоянии здоровья человека, прогрессировании заболевания и реакции на лечение, позволяя осуществлять непрерывный мониторинг, раннее выявление проблем со здоровьем и персонализированное медицинское вмешательство. Цифровые биомаркеры играют важную роль в совершенствовании диагностики, лечения заболеваний и продвижении персонализированной медицины, предоставляя точную, индивидуализированную медицинскую информацию и способствуя развитию предиктивной и превентивной медицины.

Удаленное управление здоровьем активно развивается благодаря интеграции цифровых биомаркеров, которые собирают поведенческие и физиологические данные, такие как частота сердечных сокращений, артериальное давление и физическая активность. Эти данные собираются с помощью цифровых устройств и становятся частью интегрированной экосистемы умного дома.

Передовые разработки

Современные технологии делают мониторинг цифровых биомаркеров более доступным:

• Freestyle Libre получила разрешение FDA (американский фармацевтический регулятор) на подключение к системам подачи инсулина.
• Abbott представила Lingo для измерения уровня глюкозы у людей без диабета.
• Somavedic Technologies запустила приложение Attune Health для анализа биомаркеров с использованием ИИ и камеры смартфона.
• Калифорнийский технологический институт разработал пластырь для микрожидкостного взятия проб пота.

Цифровые биомаркеры также внедряются в инфраструктуру дома:

• Withings U-Scan измеряет биомаркеры в моче с помощью датчика в унитазе.
• Apple разрабатывает систему датчиков для постели для сбора физиологических данных во время сна.

Инновационная значимость

Биосенсоры, интегрированные в повседневную жизнь, предлагают комплексное представление о здоровье. Они позволяют пользователям принимать обоснованные решения для профилактического здравоохранения. Однако интеграция таких технологий вызывает вопросы о безопасности данных и конфиденциальности.

Эти изменения подчеркивают важность создания надежной инфраструктуры данных о здоровье, способной преодолеть проблемы стандартизации и взаимодействия. Ожидается, что рынок биосенсоров значительно вырастет в ближайшие годы, открывая новые возможности для улучшения управления личным здоровьем.

Будущее телемедицины: Инновации и перспективы

Телемедицина - это форма оказания медицинских услуг с использованием информационно-коммуникационных технологий, позволяющая проводить удаленные консультации, диагностику и мониторинг состояния здоровья пациентов. Она включает в себя видеоконференции между врачом и пациентом, обмен медицинскими данными и изображениями, удаленный мониторинг жизненно важных показателей, а также консультации между медицинскими специалистами. Телемедицина повышает доступность медицинской помощи, особенно для пациентов в отдаленных районах или с ограниченной мобильностью, позволяет оптимизировать процессы здравоохранения и способствует непрерывному медицинскому образованию

Передовые разработки

Глобальный рынок телемедицины демонстрирует устойчивый рост благодаря внедрению передовых технологий. Искусственный интеллект и машинное обучение играют ключевую роль в предоставлении персонализированных и прогнозных рекомендаций. Телемедицина теперь охватывает не только виртуальные консультации, но и фармацевтические, переводческие и хирургические услуги:

• Midday облегчает коммуникацию для здорового старения, поддерживая женщин в период менопаузы.
• RxPass от Amazon предлагает доступные аптечные услуги без страховки.
• Voyce предоставляет медицинский перевод в реальном времени на более чем 240 языках.
• В Сингапуре проведено новаторское испытание роботизированной телехирургии с использованием японского робота.

Инновационная значимость

Телемедицина становится все более популярной среди потребителей: 55% пациентов предпочитают виртуальные визиты личным. Это особенно важно для сельских сообществ и недостаточно обслуживаемых групп населения. Телемедицинские услуги снижают затраты как для пациентов, так и для поставщиков медицинских услуг.

Однако проблемы с доступом к цифровым технологиям остаются серьезным препятствием. Глобальное спутниковое покрытие от Starlink и Project Kuiper от Amazonобещают обеспечить надежный доступ к интернету, что станет ключевым фактором для успешного развития телемедицины.

Эти изменения подчеркивают важность телемедицины как надежной и доступной альтернативы традиционным медицинским услугам, способствуя улучшению качества медицинской помощи и снижению расходов.

Будущее ухода за пациентами

Удаленный мониторинг пациентов УМП (Remote Patient Monitoring- RPM) - это инновационная технология здравоохранения, позволяющая медицинским работникам дистанционно собирать, отслеживать и анализировать данные о состоянии здоровья пациентов вне традиционных медицинских учреждений. УМП использует цифровые устройства, такие как носимые датчики, мобильные приложения и другие подключенные инструменты, для сбора и передачи жизненно важных показателей (например, частоты сердечных сокращений, артериального давления, уровня глюкозы) медицинским специалистам в режиме реального времени или асинхронно. Эта технология позволяет осуществлять непрерывное наблюдение за пациентами, находящимися дома или в других удаленных местах, способствуя раннему выявлению проблем со здоровьем, персонализации лечения и улучшению общих результатов лечения

Удаленный мониторинг пациентов становится все более актуальным в условиях старения населения и растущей потребности в качественном медицинском обслуживании. RPM обеспечивает непрерывную связь между пациентами и медицинскими работниками, используя цифровые технологии для сбора и передачи данных о здоровье за пределами традиционных учреждений здравоохранения.

Передовые разработки

Современные технологии позволяют пациентам легко контролировать свои биомаркеры здоровья. Примеры успешных решений включают:

• Best Buy в сотрудничестве с Atrium Health запустила программу “больница на дому”, которая отправляет специалистов для установки технологий мониторинга у пациентов.
• Freestyle Libre получила разрешение FDA на подключение к автоматизированным системам подачи инсулина.
• Abbott представила Lingo — носимое устройство для измерения уровня глюкозы.
• Somavedic Technologies разработала приложение Attune Health, которое анализирует биомаркеры с помощью ИИ.

Также в Сингапуре был проведен эксперимент с роботизированной телехирургией, где хирург удаленно выполнил гастрэктомию, демонстрируя потенциал RPM в хирургии.

Инновационная значимость

Удаленный мониторинг позволяет пациентам получать необходимую помощь в любом месте, что особенно важно для людей с хроническими заболеваниями. Он способствует более активному участию пациентов в управлении своим здоровьем и улучшает результаты лечения. Услуги “больница на дому” помогают сократить количество госпитализаций и посещений отделений неотложной помощи, что приводит к значительной экономии средств для систем здравоохранения.

Однако внедрение RPM сталкивается с проблемами доступа к цифровым технологиям и необходимостью обеспечения надежного подключения. Ожидается, что с развитием спутниковых технологий, таких как Starlink и Project Kuiper от Amazon, доступ к высокоскоростному интернету станет более доступным, что позволит улучшить качество телемедицинских услуг.

Таким образом, удаленный мониторинг пациентов представляет собой важный шаг вперед в трансформации системы здравоохранения, обеспечивая более эффективное и доступное медицинское обслуживание.

 

НОВЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ ДЛЯ НАУЧНЫХ И КЛИНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Исследования в области синтетических данных о здоровье

Синтетические данные о здоровье - это искусственно сгенерированные наборы медицинской информации, которые имитируют статистические свойства и закономерности реальных данных о пациентах, но не содержат идентифицируемой личной информации. Созданные с помощью алгоритмов машинного обучения и статистических моделей, эти данные позволяют проводить медицинские исследования, разрабатывать и тестировать системы здравоохранения, обучать модели искусственного интеллекта для диагностики и прогнозирования заболеваний, сохраняя при этом конфиденциальность реальных пациентов. Синтетические данные о здоровье особенно ценны в ситуациях, когда доступ к реальным медицинским данным ограничен из-за правовых или этических соображений, или когда требуется расширить существующие наборы данных для повышения эффективности алгоритмов машинного обучения в медицине. Их применение в сочетании с машинным обучением значительно ускоряет исследования и клинические испытания, что способствует разработке новых лекарств, методов лечения и терапий.

Передовые разработки

Компании активно используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для продвижения исследований. Например, система LabGenius автоматизирует разработку, создание и тестирование антител, оптимизируя процесс их обнаружения. Алгоритмы машинного обучения разрабатывают антитела для борьбы с конкретными заболеваниями, в то время как роботизированные системы создают и выращивают их в лаборатории. Данные возвращаются в алгоритм, образуя замкнутую систему.

Компания DeepMind выпустила каталог генетических мутаций, которые могут влиять на функции человеческих белков. Используя модель AlphaMissense, ИИ классифицировал 89% из 71 миллиона возможных вариантов как вероятно патогенные или доброкачественные. Это может ускорить исследования, предоставляя информацию о последствиях генетических мутаций.

Генеративный ИИ также играет ключевую роль в создании синтетических наборов данных, которые максимально приближены к реальным данным, не нарушая конфиденциальности. Платформа Snowflake предлагает доступ к таким наборам данных, включая синтетические данные о лицах и финансовые данные. Это позволяет компаниям обучать алгоритмы ИИ и проводить тестирования, сохраняя конфиденциальность информации. Кроме того, компания Gretel заключила эксклюзивное соглашение с AWS, предоставляя доступ к моделям генерации синтетических данных и инструментам обеспечения конфиденциальности.

Инновационная значимость

Синтетические данные о здоровье воспроизводят характеристики, шаблоны и статистические свойства реальных данных без риска нарушения конфиденциальности пациентов. В условиях нехватки “реальных” данных синтетические данные становятся бесценными для обеспечения полноты исследований. ИИ способен значительно сократить время, необходимое для исследований и клинических испытаний, предоставляя отраслям гибкость для инноваций.

Использование синтетических данных позволяет медицинским исследователям применять ИИ и машинное обучение для критически важных задач, таких как:

• Быстрая разработка лекарств: Синтез данных о эффективности лекарств, скрининг соединений, прогнозирование побочных эффектов и оптимизация дозировок.
• Ранняя диагностика: Моделирование прогрессирования заболеваний и предсказание факторов риска.
• Стратегии сдерживания заболеваний: Моделирование распространения заболеваний для определения профилактических мер.

Анализ больших наборов синтетических данных становится ценным инструментом для продвижения исследований терапии, оптимизации лечения и ускорения разработки новых методов лечения заболеваний.

Инновации в клинических испытаниях: новые горизонты

Традиционные клинические испытания сталкиваются с проблемами длительности и высоких затрат, которые могут достигать в среднем 10 лет. Однако на сегодняшний день удалённые, виртуальные и in-silico испытания становятся жизнеспособными альтернативами.

Удалённые, виртуальные и in-silico клинические испытания - это инновационные подходы к проведению клинических исследований, использующие современные технологии для оптимизации процесса разработки лекарственных средств.

• Удалённые испытания позволяют участникам находиться вне исследовательского центра, используя телемедицину и мобильные устройства для сбора данных.
• Виртуальные испытания проводятся полностью в цифровой среде, без необходимости физического присутствия участников.
• In-silico испытания используют компьютерное моделирование и симуляции для прогнозирования эффективности и безопасности лекарств на виртуальных органах или системах организма.

Эти методы направлены на ускорение разработки препаратов, снижение затрат и рисков, а также на повышение доступности клинических исследований для более широкого круга участников. Стремление к более быстрой разработке новых препаратов и методов лечения может быть достигнуто за счёт повышения эффективности, точности и скорости клинических испытаний.

Передовые разработки

В мае 2023 года FDA (американский фармацевтический регулятор) выпустило важное руководство, которое поощряет использование дистанционных клинических испытаний, применяющих цифровые инструменты для удалённого сбора данных участников. Проект руководства по децентрализованным клиническим испытаниям содержит рекомендации по безопасному и стратегическому внедрению таких испытаний, что способствует увеличению разнообразия в группах участников и демонстрирует явный переход к технологиям в проведении клинических исследований.

Компании успешно переходят от гибридных вмешательств к полностью удалённым клиническим испытаниям. Например, стратегия GROWell обеспечила показатель завершения исследований на уровне 82%, снизив при этом уровень отказов при скрининге и повысив приверженность участников.

Испытания in-silico направлены на полное исключение участия человека с помощью цифровых симуляций или цифровых двойников. Компания Nova-discovery, специализирующаяся на моделировании клинических испытаний in-silico с использованием ИИ, успешно предсказала результаты клинического исследования MARIPOSA Phase III с помощью своей платформы jinkō. Прогностические результаты оказались тесно связаны с фактическими результатами испытаний, что подчеркивает потенциал подходов in-silico для оптимизации разработки новых методов лечения.

Кроме того, Accenture Ventures инвестировала в компанию Virtonomy, которая использует технологии цифровых двойников для моделирования на основе данных, что позволяет ускорить разработку жизненно важных медицинских устройств. Решение Virtonomy предоставляет производителям возможность создавать виртуальные среды для тестирования моделей пациентов, что снижает затраты и упрощает процесс регулирования.

Инновационная значимость

Современные инновации в клинических испытаниях направлены на сокращение времени выхода на рынок при сохранении или улучшении качества и минимизации недостатков. Пандемия COVID-19 способствовала распространению удалённых испытаний на основе приложений, которые продемонстрировали свою эффективность в ускорении процессов без ухудшения качества.

Ключевые преимущества удалённых испытаний включают:

• Повышенная доступность: Удаленные испытания обеспечивают более широкое участие различных демографических групп.
• Оптимизация сбора данных: Цифровой аспект позволяет более эффективно собирать данные.
• Испытания VR: Следующее поколение исследований будет включать виртуальную реальность, что даст исследователям больший контроль над средой испытаний.

Клинические испытания in-silico используют ИИ и VR для полного исключения участия человека и применяют синтетические данные для получения результатов, сопоставимых с традиционными исследованиями. Это может сократить продолжительность испытаний вдвое. Регуляторы, такие как FDA, исследуют способы интеграции данных in-silico в процесс одобрения лекарств, а также разрабатывают нормативные рамки для обеспечения надежности результатов.

Удалённые, VR и in-silico клинические испытания представляют собой значительное изменение традиционной практики здравоохранения, которая долгое время оставалась неизменной. Их оптимизированные процессы сделают исследования более эффективными и рентабельными, а также значительно сократят время выхода новых медицинских инноваций на рынок. Ускоренные испытания и сокращенные сроки финансирования изменят инвестиционный ландшафт, позволяя новым участникам конкурировать без необходимости значительных капиталовложений. Снижение рисков может побудить компании к реализации амбициозных проектов, что приведет к новой волне инноваций в области медицины.

 

БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Влияние крупных технологических компаний

Здравоохранение переживает значительные изменения под влиянием крупных технологических компаний, которые активно внедряют инновации и расширяют свои услуги в этой сфере.

Влияние технологических гигантов

Сектор здравоохранения сталкивается с рядом вызовов, включая растущие расходы, нехватку персонала и старение населения, что делает его уязвимым к изменениям. Крупные технологические компании используют свои обширные пользовательские базы, передовые технологии и доступ к данным для заполнения пробелов в системе:

• Meta получила патенты на носимые медицинские устройства для измерения биомаркеров и активности мозга.
• Apple представила новую функцию в Apple Watch для измерения воздействия солнца с помощью датчиков и GPS.
• Samsung запустила инициативу Open Innovation Initiative в сотрудничестве с университетами для расширения своей цифровой экосистемы здравоохранения и внедрила платформу B.well Connected Health для создания продольных медицинских записей.
• Salesforce обновила Health Cloud, добавив функции планирования лечения на дому и объединения данных пациентов в режиме реального времени.

Передовые разработки

Участие крупных технологических компаний стимулирует развитие потребительского подхода в здравоохранении. Каждая компания занимает свою нишу:

• Apple фокусируется на образе жизни и личном благополучии.
• Amazon приоритетно развивает первичную медицинскую помощь.
• Microsoft предоставляет технологическую инфраструктуру, включая облачные решения и ИИ.
• Google предлагает диверсифицированный портфель услуг, включая исследования и улучшение доступа к здравоохранению.

С развитием новых технологий на потребительских устройствах пациенты ожидают более персонализированного обслуживания, ориентированного на долгосрочное благополучие и профилактическую помощь. Это подчеркивает важность сбора персональных данных для предоставления индивидуализированных решений.

Эти изменения указывают на необходимость адаптации традиционных медицинских учреждений к новым реалиям, где технологии играют ключевую роль в улучшении качества и доступности медицинской помощи.

Стартапы и DTC-модели

DTC (Direct-to-Consumer) модель в здравоохранении - это инновационный подход к оказанию медицинских услуг, при котором поставщики медицинских услуг или компании напрямую взаимодействуют с пациентами, минуя традиционные каналы здравоохранения. Эта модель позволяет пациентам получать доступ к медицинским услугам, продуктам и информации непосредственно от провайдера, часто через цифровые платформы или телемедицину. DTC-модель в здравоохранении обеспечивает более быстрый и удобный доступ к медицинской помощи, персонализированный подход к лечению и часто включает в себя услуги, не требующие страхового покрытия. Она особенно эффективна в таких областях, как генетическое тестирование, телемедицина, управление хроническими заболеваниями и предоставление определенных лекарств

Стартапы и поставщики медицинских услуг активно обходят традиционных посредников, внедряя модели здравоохранения с прямым обращением к потребителю (DTC – Direct To Consumers). Эти модели предлагают значительные преимущества, такие как экономия средств, удобство и доступность для потребителей.

Прорывные инициативы в сфере DTC

Крупные розничные компании активно предлагают продукты и услуги здравоохранения напрямую своим клиентам:

• Amazon завершила приобретение One Medical за $3,9 млрд, предоставляя доступ к специалистам, круглосуточную виртуальную помощь и прием в тот же день за менее чем $200 в год. Платформа One Medical включает Mindset, предлагающую услуги по охране психического здоровья, такие как виртуальная терапия и коучинг.
• Walgreens запустила телемедицинскую услугу DTC для виртуальных консультаций с медицинскими работниками. При необходимости рецепты могут быть отправлены в аптеку Walgreens или доставлены на дом в тот же день.
• Costco сотрудничает с платформой Sesame для предоставления онлайн-проверок здоровья всего за $29, ориентируясь на незастрахованных американцев или тех, у кого есть планы с высокой франшизой.
• LifeMD и Ascend Therapeutics запустили интегрированную модель телемедицины для гормональной терапии.

Инновационная значимость

Розничная продажа услуг здравоохранения стимулирует переосмысление традиционной модели первичной медицинской помощи. Современные потребители все больше сосредоточены на своем общем здоровье и благополучии, что требует целостного подхода к продуктам и услугам. Модели на основе подписки создают более комплексные платформы, интегрируя одноразовые решения с существующими услугами для более инклюзивного опыта.

Цифровые технологии позволяют моделям DTC предлагать удобство, доступность и финансовую эффективность для более разнообразной аудитории. Эти модели расширяют возможности потребителей, предоставляя им больше контроля над решениями в отношении здоровья.

Рост числа пользователей цифрового здравоохранения в США до 370 миллионов долларов в 2024 году подчеркивает важность демократизации здравоохранения, где потребители активно участвуют в управлении своим здоровьем. Для успешной адаптации к новым условиям заинтересованным сторонам необходимо искать новые партнерства не только в технологической отрасли, но и в различных секторах и стартапах для создания адаптивных бизнес-решений.

Влияние удаленной работы на здоровье и благополучие сотрудников

Пандемия COVID-19 кардинально изменила подходы к работе, ускорив переход к удаленным и гибридным моделям занятости. Это привело к значительным изменениям в балансе между работой и личной жизнью, а также к новым инициативам компаний по поддержке здоровья и благополучия сотрудников.

Новые инициативы в области благополучия сотрудников

Компании всех размеров, от стартапов до крупных корпораций, активно разрабатывают новые программы и партнерства для улучшения здоровья сотрудников:

• Spring Health сотрудничает с более чем 800 компаниями, предоставляя “точную психологическую помощь”, включая осознанность, медитацию, терапию и управление приемом лекарств.
• Microsoft инициировала партнерство с Joye для интеграции возможностей психической подготовки в Microsoft Teams, анализируя рабочие шаблоны для улучшения психического здоровья.
• Transcarent объявила о новых партнерствах с крупными системами здравоохранения для предоставления доступных медицинских услуг.
• United Healthcare предлагает до $1000 в год за индивидуальные данные о здоровье, такие как шаги и сон.
• WebMD приобрела Limeade для создания комплексного решения по обеспечению благополучия сотрудников.

Инновационная значимость

Очевидно, что профилактика проблем со здоровьем более рентабельна, чем их лечение. Программы оздоровления помогают сократить количество больничных и прогулов из-за болезни. Здоровые сотрудники более продуктивны, креативны и вовлечены в работу. Приоритет благополучия повышает моральный дух и удовлетворенность работой.

Удаленная работа обострила кризис психического здоровья из-за размытых границ между работой и личной жизнью. Хотя удаленная работа обеспечивает гибкость, растет потребность в четких границах. В некоторых странах принимаются законы, запрещающие работодателям связываться с сотрудниками после рабочего дня.

Эти изменения подчеркивают важность адаптации рабочих процессов и внедрения инициатив по поддержке здоровья для обеспечения долгосрочного благополучия сотрудников.

Устранение неравенства в здравоохранении: путь к справедливости

Глобальные усилия по устранению неравенства в здравоохранении становятся все более актуальными. Барьеры, такие как доступность, стоимость и качество медицинских услуг, продолжают ограничивать возможности для многих людей. Однако инвестиции и реформы в инфраструктуре универсальных систем здравоохранения могут помочь ликвидировать эти пробелы.

Глобальные инициативы и проекты

Множество академических и медицинских центров по всему миру активно работают над устранением неравенства в здравоохранении. Они создают целевые группы и исследовательские центры для продвижения равенства:

• THE-IQ YouTube Health — серия видеороликов, посвященных вопросам равенства в психическом здоровье, материнском здоровье и доступе к медицинским услугам.
• Национальные институты здравоохранения запустили программу All of Us для сбора данных у 1 миллиона граждан США с целью создания разнообразных наборов медицинских данных.
• Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) представила Репозиторий данных о неравенстве в области здравоохранения, крупнейший сборник дезагрегированных данных о здоровье.

Роль технологий и бизнеса

Технологии открывают новые возможности для устранения неравенства через телемедицину и удаленные варианты ухода. Однако отсутствие цифрового доступа остается проблемой. Управление данными необходимо для обеспечения положительного вклада технологических достижений в справедливость в здравоохранении.

Компании Uber и Walmart активно расширяют свои услуги в сельских районах. UberHealth предлагает оплату неэкстренных медицинских поездок через партнерство с Optum, а Walmart расширяет охват клинических испытаний для женщин и малообеспеченных сообществ.

Значимость новых подходов

Эти инициативы подчеркивают необходимость устранения предвзятости в сборе данных и анализе, чтобы технологии могли способствовать улучшению качества медицинской помощи. Рост числа должностей по вопросам равенства в здравоохранении свидетельствует о приверженности компаний выявлению расизма и работе над партнерствами с сообществами.

Эти усилия направлены на создание более справедливой системы здравоохранения, где каждый человек имеет равный доступ к качественной медицинской помощи.

Экологические инициативы и инновации в здравоохранении

Усилия по сокращению экологического воздействия медицинских лабораторий и учреждений набирают обороты. Внимание сосредоточено на таких аспектах, как потребление воды, сокращение отходов и разработка фармацевтической продукции. Эти направления наиболее поддаются улучшению благодаря достижениям в дистанционном уходе.

Инициативы по устойчивому развитию

Большинство больниц внедряют принципы круговой экономики для повышения устойчивости, включая:

• Cardinal Health расширила мощности для переработки одноразовых медицинских устройств (SUD), что позволило сократить более 2500 тонн отходов в 2022 году.
• Центр инноваций в области здравоохранения Южной Дании совместно с партнерами оценивает возможность переработки использованных пробирок для сбора крови, чтобы сократить выбросы парниковых газов.

Влияние телемедицины

С развитием телемедицины и удаленного ухода медицинская отрасль значительно снижает свое воздействие на окружающую среду. Преимущества включают:

• Сокращение выбросов углерода за счет уменьшения необходимости в поездках на работу
• Минимизация потребности в расширении физической инфраструктуры
• Оптимизация цепочек поставок

Значимость изменений

Технологии открывают значительные возможности для устранения неравенства в здравоохранении через телемедицину и автоматизацию. Однако важно учитывать недостатки, такие как усиление предвзятости ИИ. Управление данными необходимо для обеспечения справедливости в здравоохранении.

Рост числа должностей по вопросам равенства в здравоохранении свидетельствует о приверженности компаний выявлению расизма и работе над партнерствами с сообществами. Эти усилия направлены на создание более справедливой системы здравоохранения, где каждый человек имеет равный доступ к качественной медицинской помощи.

Эти изменения подчеркивают необходимость адаптации рабочих процессов и внедрения инициатив по поддержке здоровья для обеспечения долгосрочного благополучия сотрудников.

 

АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ

Интеграция данных в здравоохранении: Новая эра персонализированного ухода

Здравоохранение переживает значительные изменения благодаря широкому внедрению искусственного интеллекта и интеграции данных о здоровье. Несмотря на доступ к огромному количеству данных, получение полной картины здоровья человека остается вызовом. Однако ИИ играет ключевую роль в объединении данных из систем электронных медицинских карт (Electronic Health Records -EHR) и информации, полученной от пациентов, для создания более комплексного и персонализированного представления о здоровье.

Электронная медицинская карта — это цифровой аналог традиционной бумажной карты пациента, представляющий собой централизованное хранилище медицинской информации. Она содержит данные о состоянии здоровья, истории болезней, результатах анализов, прививках, назначениях и других аспектах медицинского обслуживания. Электронная медицинская карта позволяет медицинским учреждениям и специалистам оперативно обмениваться информацией, обеспечивая доступность данных в режиме реального времени. Она способствует повышению точности диагностики, сокращению ошибок и упрощению процессов документооборота, делая медицинское обслуживание более эффективным и удобным для пациентов и врачей.

Внедрение ИИ и цифровых технологий

С распространением технологий искусственного интеллекта (ИИ) в инфраструктуре здравоохранения появляются новые инструменты и платформы:

• Google Cloud внедрила поиск на основе ИИ через платформу Vertex AI Search для эффективного извлечения информации из клинических записей.
• Microsoft Fabric предлагает унифицированную аналитическую платформу для интеграции данных и аналитических инструментов.
• Folia Health расширяет сбор данных, сообщаемых пациентами, охватывая такие заболевания, как рассеянный склероз и болезнь Хантингтона.
• Oracle сотрудничает с Zoom для улучшения услуг телемедицины, интегрируя возможности видеосвязи с электронными медицинскими картами.

Значимость интеграции данных

Конвергенция электронных систем здравоохранения и данных, создаваемых пациентами, открывает новую эру персонализированного ухода. Интеграция клинических данных с данными от носимых устройств позволяет создавать непрерывное повествование о состоянии здоровья пациента. Это способствует более информированному принятию решений и делает пациентов активными участниками своего лечения.

Тем не менее, интеграция данных создает вызовы для инфраструктуры здравоохранения. Полная интеграция требует взаимодействия между системами электронный медицинских карт и разрозненными источниками данных, что требует инвестиций в технологии обмена данными и стандартизацию. Использование потенциала интегрированных данных открывает новую эру профилактического и персонализированного здравоохранения.

Эти изменения подчеркивают важность адаптации инфраструктуры здравоохранения для обеспечения более точного и комплексного подхода к лечению пациентов.

Автоматизация в здравоохранении: Повышение эффективности и надежности

Автоматизация в здравоохранении - это комплексный процесс внедрения и использования информационных технологий, программного обеспечения и специализированного оборудования для оптимизации медицинских, административных и управленческих процессов в учреждениях здравоохранения. Она включает в себя электронные медицинские карты, системы управления ресурсами, автоматизированные диагностические инструменты, роботизированные хирургические системы и другие технологические решения, направленные на повышение эффективности работы медицинского персонала, улучшение качества обслуживания пациентов, снижение количества ошибок и оптимизацию расходов. Автоматизация в здравоохранении способствует более точной диагностике, персонализированному лечению, улучшению взаимодействия между врачами и пациентами, а также облегчает сбор и анализ медицинских данных для принятия более обоснованных клинических решений

Автоматизация продолжает трансформировать сферу здравоохранения, делая её более эффективной и надежной. Крупные технологические компании активно поддерживают автоматизацию рабочих процессов, внедряя решения для повышения эффективности в таких областях, как планирование встреч, выставление счетов, управление цепочкой поставок и обеспечение качества.

Передовые разработки

В последние годы наблюдается значительный рост числа инструментов на основе ИИ:

• Microsoft выпустила Dragon Ambient eXperience Copilot, интегрированный с GPT-4 для автоматического составления клинических резюме.
• Amazon Web Services представила HealthScribe, службу для создания клинической документации с использованием распознавания речи и генеративного ИИ.
• XTend Robotics разработала роботов для автоматизации регистрации пациентов и сбора показателей жизнедеятельности.

Автоматизация на основе ИИ и роботизированной автоматизации процессов (RPA) способствует повышению точности и улучшению результатов лечения. Административные задачи, такие как планирование встреч и выставление счетов, оптимизируются, что позволяет медицинскому персоналу сосредоточиться на уходе за пациентами.

Инновационная значимость

Автоматизация обещает минимальный стандарт ухода, усиливая соблюдение правил и обеспечение качества. Внедрение автоматизации позволяет сократить время выполнения задач и сохранить ограниченный персонал. Инструменты на основе ИИ помогают в диагностике и планировании лечения, используя обширные наборы данных для выявления закономерностей.

Эти изменения подчеркивают важность интеграции передовых технологий в здравоохранение для повышения операционной эффективности и качества медицинской помощи.

Интеграция и обмен данных в здравоохранении: Преодоление фрагментации

Фрагментированность инфраструктуры здравоохранения остается серьезной проблемой, вызванной несовместимостью между медицинскими устройствами, приложениями и информационными системами. Это препятствует бесперебойному обмену данными и информации о пациентах. Повышение уровня взаимодействия является необходимым для улучшения качества медицинской помощи.

HIE (Health Information Exchange) - это система электронного обмена медицинской информацией между различными организациями здравоохранения в пределах региона, сообщества или больничной системы. Основные характеристики HIE:

1. 1. Позволяет врачам, медсестрам, фармацевтам и другим медицинским работникам безопасно обмениваться и получать доступ к медицинской информации пациентов в электронном виде.
   2. Цель HIE - улучшить скорость, качество, безопасность и стоимость медицинского обслуживания пациентов.
   3. Заменяет бумажный формат обмена информацией на электронный, что упрощает процесс и экономит время.

Существует три основных типа HIE:

• Направленный обмен: прямая передача информации между поставщиками медицинских услуг.
• Обмен на основе запросов: поиск информации о пациенте в базах данных.
• Обмен с участием потребителя: предоставление пациентам доступа к их медицинской информации.

5. HIE способствует улучшению координации ухода за пациентами, снижению количества ошибок и дублирования анализов, а также повышению безопасности пациентов.

HIE играет важную роль в современной системе здравоохранения, обеспечивая эффективный обмен информацией между медицинскими учреждениями и улучшая качество медицинской помощи.

Передовые разработки

Управление национального координатора по информационным технологиям в здравоохранении (ONC) сообщает о росте участия больниц в обмене информацией. Шесть из десяти больниц активно интегрируют сводки записей об уходе в EHR. Это стало возможным благодаря продвижению обмена данными через Закон о лечении в 21 веке.

• Philips улучшила совместимость своей платформы Capsule Medical DeviceInformation с другими устройствами, позволяя синтезировать данные на едином интерфейсе.
• CareSource IT решает проблемы совместимости данных с помощью API.
• Michigan Health Information Network Shared Services и Amazon Web Services запустили Interop.WORLD, виртуальный инновационный центр для разработки облачных ИТ-решений.

Инновационная значимость

Ограниченный обмен данными остается проблемой с момента внедрения электронных медицинских карт. Улучшение обмена информацией может оптимизировать человеческий капитал, повысить качество помощи и готовность к чрезвычайным ситуациям.

Однако достижение совместимости требует сотрудничества заинтересованных сторон и преодоления финансовых ограничений, особенно для небольших поставщиков. Внедрение HIE на основе блокчейна и ресурсов Fast Healthcare InteroperabilityResources (FHIR) обещает улучшить обмен данными, но безопасность и конфиденциальность остаются приоритетами.

Эти усилия подчеркивают важность стандартизации и взаимодействия для создания более интегрированной системы здравоохранения.

Квантовые вычисления: Революция в обработке данных

Квантовые вычисления - это инновационная область информатики, физики и математики, использующая принципы квантовой механики для выполнения вычислительных операций. В отличие от классических компьютеров, оперирующих битами, квантовые компьютеры используют кубиты, способные находиться в состоянии суперпозиции и квантовой запутанности. Это позволяет им обрабатывать огромные объемы информации параллельно, потенциально решая определенные типы задач значительно быстрее, чем классические компьютеры. Квантовые вычисления применяют уникальные квантовые явления, такие как суперпозиция, запутанность и квантовая интерференция, для создания новых алгоритмов и решения сложных проблем в областях оптимизации, моделирования физических систем и криптографии

Квантовые компьютеры становятся серьезными конкурентами традиционным вычислительным системам, обладая мощностью обработки, которая позволяет им обрабатывать сложные данные и создавать вычислительно интенсивные модели с невиданной ранее скоростью. Благодаря своей способности одновременно анализировать огромные объемы данных и исследовать множество возможностей, квантовые вычисления открывают новую эру вычислительных возможностей.

Передовые разработки

• Компания Intel представила Tunnel Falls, 12-кубитный кремниевый чип, доступный только для сообщества квантовых исследователей. Это и другие инициативы, включая сотрудничество с Лабораторией физических наук, подчеркивают приверженность Intel к развитию квантовых вычислений и их потенциальному применению в здравоохранении.
• IBM запустила первый квантовый компьютер, ориентированный на здравоохранение в США, который установлен в клинике Кливленда. IBM QuantumSystem One, часть 10-летнего партнерства Discovery Accelerator, использует квантовые вычисления, искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления для ускорения биомедицинских открытий.
• Биотехнологический стартап Gero, сосредоточенный на старении и долголетии, применил гибридную квантово-классическую модель машинного обучения для взаимодействия между классическими и квантовыми вычислительными устройствами. Целью было продемонстрировать применение квантовых вычислений для создания новых химических структур при открытии лекарств.
• Компания Insilico Medicine объединила функции квантовых вычислений и генеративного ИИ для изучения квантового преимущества при открытии лекарств на основе малых молекул. Исследователи заменили каждую часть MoIGAN — неявной генеративной состязательной сети для небольших молекулярных графов — вариационной квантовой схемой. Insilico планирует интегрировать гибридную квантовую модель GAN в свой запатентованный механизм генерации малых молекул Chemistry 42, чтобы ускорить и улучшить процесс открытия и разработки лекарств с помощью ИИ.

Инновационная значимость

Квантовые вычисления, которые долгое время считались областью научной фантастики, становятся более реалистичными, чем когда-либо. В мире, характеризующемся стремительным технологическим прогрессом, внедрение квантовых вычислений обещает значительные изменения в области открытия лекарств, генетического анализа и оптимизации решений. Использование квантовых технологий может привести к быстрой идентификации новых лекарств и методов лечения, распознаванию генетических маркеров заболеваний и созданию индивидуальных планов лечения на основе генетического состава.

Квантовые алгоритмы могут быстро определять оптимальные решения для различных задач — от планирования лечения до управления цепочками поставок в здравоохранении. Эта эффективность может повысить общую производительность систем здравоохранения, обеспечивая лучшее распределение ресурсов и улучшая уход за пациентами. Например, высокая скорость вычислений может позволить проводить широкомасштабное секвенирование генома для индивидуального лечения на основе генетического профиля пациента.

Хотя потенциал квантовых вычислений в здравоохранении многообещающий, они все еще находятся на ранних стадиях развития. Необходимо решить несколько технических проблем, включая повышение стабильности и исправление ошибок квантовых компьютеров, а также разработку алгоритмов, адаптированных для медицинских приложений.

 

КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ, ДЕЗИНФОРМАЦИЯ, ДИПФЕЙКИ И КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Конфиденциальность и защита персональных данных пациентов

С ростом объема данных, генерируемых пациентами благодаря современным технологиям, возникает необходимость в пересмотре правил и политик, касающихся владения и конфиденциальности данных о здоровье.

Новые законодательные инициативы

В Европе продолжаются дебаты о том, как Европейское пространство данных о здоровье (EHDS) будет регулировать вторичное использование медицинских данных для исследований и разработки политики. EHDS стремится создать единый рынок для электронных систем медицинских записей и медицинских устройств.

В апреле губернатор американского штата Вашингтон подписал закон “Мое здоровье, мои данные”, который стал первым в своем роде законом о защите данных о здоровье потребителей. Этот закон требует явного согласия на сбор и передачу данных о здоровье и запрещает некоторые методы рекламы, такие как геозонирование вокруг медицинских учреждений. Следуя примеру Вашингтона, несколько других американских штатов, включая Калифорнию, Колорадо, Коннектикут, Юту и Вирджинию, усилили защиту персональных данных о здоровье.

Значимость этих инициатив

Дебаты о праве собственности пациентов на медицинские записи становятся все более актуальными. Хотя Общий регламент ЕС по защите данных и HIPAA не определяют явно права собственности, они признают пациентов субъектами данных, предоставляя им право доступа к своим медицинским данным и ограничения их использования другими сторонами.

С увеличением объема данных, генерируемых пациентами вне клинических условий, доступ к этой информации может стать ключевым фактором для инноваций в отрасли. Исследователи и фармацевтические компании сталкиваются с необходимостью использовать стимулы для доступа к необходимым данным. Доверие потребителей будет играть важную роль в предоставлении доступа к этим данным.

Эти изменения могут привести к появлению новых посредников для облегчения доступа к данным от имени учреждений. Интеграция технологий и усиление защиты данных открывают новые возможности для более персонализированного и эффективного здравоохранения.

Дезинформация в здравоохранении: Вызовы и решения

Дезинформация, представляющая собой распространение ложной информации с намерением ввести в заблуждение, становится серьезной угрозой для системы здравоохранения. Особенно опасно это явление во время пандемий, когда оно может подрывать доверие к медицинским учреждениям и препятствовать усилиям по вакцинации.

Как это работает

Недавние исследования показывают, что технологии искусственного интеллекта могут быть использованы для создания дезинформации. Например, исследователи из Университета Флиндерса сгенерировали более 100 вводящих в заблуждение блогов и видеороликов о вейпинге и вакцинах всего за час. Это подчеркивает необходимость разработки государственных и отраслевых мер для защиты общественного здравоохранения от злоупотреблений.

Социальные сети также принимают меры против дезинформации, внедряя политику предупреждений и ограничивая распространение ложного контента. Однако сокращение штата сотрудников по мониторингу контента ставит под угрозу эффективность этих мер. На платформах, таких как TikTok, пользователи сталкиваются с обманом, когда видео с участием поддельных врачей рекламируют медицинские продукты.

Необходимость принятия мер против дезинформации в здравоохранении

В условиях растущего количества дезинформации доверие к системе здравоохранения оказывается под угрозой. Ложные сведения о методах лечения и профилактики могут привести к неправильным решениям о здоровье, снижая готовность людей к вакцинации и увеличивая зависимость от непроверенных средств.

Поскольку технологии продолжают развиваться, необходимо сотрудничество между специалистами здравоохранения, правительствами и технологическими платформами для эффективной борьбы с дезинформацией. Это включает в себя стратегические коммуникационные инициативы, повышение медиаграмотности и ответственную модерацию контента.

В конечном итоге, только через информирование и обучение критическому мышлению можно снизить влияние дезинформации на общество и защитить здоровье населения.

Медицинские дипфейки: Возможности и угрозы

Медицинские дипфейки - это синтетические медицинские данные, созданные с помощью искусственного интеллекта и технологий глубокого обучения, которые имитируют реальные медицинские изображения, видео, аудио или текстовую информацию. Они могут включать в себя сгенерированные КТ и МРТ-снимки, рентгеновские изображения, электрокардиограммы, медицинские карты и даже видео с участием виртуальных пациентов или врачей. Медицинские дипфейки используются для обучения медицинского персонала, тестирования диагностических алгоритмов, проведения исследований без нарушения конфиденциальности реальных пациентов, а также для разработки новых методов лечения. Однако их применение также связано с этическими проблемами и рисками, такими как возможность создания ложных диагнозов или манипулирования медицинскими данными в преступных целях.

Как это работает

Сложность различения реальных и синтетических данных ставит под угрозу целостность информации. Исследование, проведенное в Финляндии, показало, что больше дипфейков ошибочно принималось за настоящие рентгеновские снимки, чем наоборот. В ответ на это страховые компании, такие как Aetna и Cigna, начали использовать алгоритмы машинного обучения для оценки страховых требований, что привело к непреднамеренным последствиям, таким как неправильная маркировка законных требований.

Некоторые компании используют дипфейки в благих целях:

• Insilico Medicine применяет эту технологию для разработки молекул с возможностью лечения заболеваний.
• Исследователи из Корейского университета используют StyleGAN2 для создания синтетических маммографических изображений с высокой точностью.

Преимущества и риски

В условиях растущего числа дипфейков доверие к системе здравоохранения оказывается под угрозой. Эти технологии могут быть использованы для манипуляции результатами исследований или подделки страховых исков. Киберпреступники могут использовать медицинские дипфейки для получения несанкционированного доступа к записям пациентов и конфиденциальной информации.

Тем не менее, медицинские дипфейки также открывают новые возможности для обучения и повышения точности диагностических алгоритмов. Например, они могут помочь в создании синтетических данных, обеспечивая конфиденциальность пациентов и соблюдение правил.

Отрасль здравоохранения только начинает инвестировать в технологии и протоколы для обнаружения и предотвращения манипуляций с дипфейками. Водяные знаки, разработанные DeepMind в сотрудничестве с Google Cloud SynthID, позволяют идентифицировать дипфейковый контент.

Таким образом, несмотря на риски, связанные с использованием медицинских дипфейков, их потенциал для улучшения диагностики и обучения делает их важным элементом будущего здравоохранения.

Кибербезопасность в здравоохранении: Новые вызовы и решения

Кибербезопасность в здравоохранении - это комплекс мер и систем, направленных на защиту конфиденциальной информации о пациентах, медицинских устройств и критически важной инфраструктуры медицинских организаций от киберугроз. Она включает в себя технические решения (шифрование, брандмауэры, системы обнаружения вторжений), организационные меры (политики безопасности, обучение персонала) и процедуры реагирования на инциденты, призванные обеспечить целостность и доступность медицинских данных, бесперебойную работу медицинских систем и защиту благополучия пациентов. В условиях растущей цифровизации здравоохранения и увеличения числа кибератак на медицинские учреждения, кибербезопасность становится критически важным аспектом современной системы здравоохранения

Проблемы кибербезопасности в здравоохранении становятся все более актуальными. Угроза для организаций, информационных систем и безопасности пациентов значительно возросла. Согласно отчету IBM “Cost of Data Breach 2023”, средний мировой ущерб от утечки данных составил 4,45 млн долларов, что на 15% больше, чем за три года.

Масштабы проблемы

В опросе Ponemon Institute среди специалистов по ИТ и безопасности в здравоохранении выяснилось, что 88% респондентов подверглись кибератакам в течение последних 12 месяцев. Примеры крупных утечек включают:

• PharMerica сообщила об утечке данных более 5,8 млн человек.
• Managed Care of North America пострадала от утечки, затронувшей 8,8 млн человек.
• 23andMe столкнулась с подозрительной активностью, затронувшей данные пользователей.

В ответ на эти угрозы Медицинская школа Калифорнийского университета в Сан-Диего открыла Центр кибербезопасности для выявления ранних признаков киберугроз.

Значимость проблемы

Исследование PwC выявило рост числа компаний, столкнувшихся с утечками данных, приведшими к ущербу свыше 1 млн долларов. Новые категории кибератак включают биовредоносное ПО и медицинские дипфейки.

Решения безопасности на основе ИИ предлагают функции непрерывного мониторинга и обнаружения аномалий. Microsoft Security Copilot и IBM Threat Detection and ResponseServices обеспечивают автоматическое обнаружение и реагирование на угрозы.

Эти изменения подчеркивают необходимость усиления кибербезопасности в здравоохранении для защиты конфиденциальной информации и обеспечения надежности медицинских услуг.

 

ТРАНСФОРМАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: КЛЮЧЕВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ, ИХ ЗНАЧИМОСТЬ И ОТКРЫВАЮЩИЕСЯ ВОЗМОЖНОСТИ

Ключевые тенденции в здравоохранении

Сфера здравоохранения переживает фундаментальные изменения, которые требуют пристального внимания и адаптации со стороны всех участников отрасли.

Интеграция здравоохранения и профилактической медицины

Граница между медицинской помощью и общим благополучием становится все более размытой. Современные пациенты ожидают холистического (комплексного) подхода к своему здоровью, выходящего за рамки узкой медицинской диагностики. Медицинским организациям необходимо рассмотреть возможность новых партнерств для доступа к информации о повседневной жизни пациентов, включая их физическую активность и образ жизни.

Адаптация к потребностям стареющего населения

Демографические изменения ведут к росту спроса на медицинские услуги среди пожилого населения. Однако их потребности выходят за рамки традиционной медицинской помощи и включают аспекты общего благополучия. Необходимо переориентировать фокус здравоохранения с преимущественно молодой и средневозрастной аудитории на учет специфических потребностей, предпочтений и образа жизни пожилых людей, что представляет собой значительный сегмент рынка.

Преодоление цифрового неравенства в здравоохранении

Нехватка медицинского персонала особенно остро ощущается в сельских регионах, где отсутствует необходимая инфраструктура для предоставления цифровых медицинских услуг. Разработка комплексных решений, направленных на обслуживание этих недостаточно охваченных сообществ, становится критически важной задачей.

Готовность к экспансии технологических гигантов

Крупные технологические компании активно внедряются в сферу здравоохранения, фокусируясь на различных аспектах, от облачных сервисов до первичной медицинской помощи и интеллектуальных устройств. Медицинским организациям необходимо оценить влияние этой экспансии на существующие экосистемы, продукты и услуги, и определить оптимальную стратегию — конкуренцию или сотрудничество.

Усиление кибербезопасности в здравоохранении

Киберугрозы в сфере здравоохранения демонстрируют экспоненциальный рост в последние годы, и эта тенденция, вероятно, сохранится. Организациям необходимо не только обеспечивать безопасность данных по всей цепочке поставок, но и готовиться к новым угрозам, таким как биовредоносное ПО, которые стирают границу между цифровым и физическим мирами.

Адаптация к изменению поведения пациентов

Современные потребители демонстрируют повышенную осведомленность о своем физическом и психическом здоровье. Они более склонны к самодиагностике и самолечению, часто откладывая обращение к специалистам до критического ухудшения состояния. Медицинским работникам все чаще приходится “корректировать” самостоятельно назначенное лечение в дополнение к терапии основного заболевания.

Понимание и адаптация к этим тенденциям критически важны для всех участников сферы здравоохранения, от медицинских учреждений и страховых компаний до производителей медицинского оборудования и разработчиков цифровых решений. Эти изменения формируют будущее медицины, определяя направления инвестиций, инноваций и стратегического планирования в отрасли.

Навигация в море возможностей и угроз

Сфера здравоохранения стоит на пороге революционных изменений, открывающих как новые возможности, так и потенциальные угрозы. Рассмотрим ключевые аспекты этой трансформации.

Потенциальные угрозы

• Размытие границ ответственности в домашнем здравоохранении. Концепция “больницы на дому” обещает снизить нагрузку на систему здравоохранения, однако возникает вопрос о распределении ответственности в случае осложнений. Необходима разработка четкой нормативно-правовой базы для регулирования этой сферы.
• Уязвимости в цепочке обмена данными. Киберпреступники часто проникают в экосистему медицинских данных через слабо защищенные звенья цепочки поставок. Критически важно обеспечить безопасность не только собственных данных, но и всех партнеров, участвующих в обмене информацией.
• Монополизация экосистем крупными технологическими компаниями. Существует риск создания “закрытых садов” крупными технологическими гигантами, что может затруднить или сделать невозможным участие внешних игроков в их экосистемах. Организации без собственных обширных баз данных могут оказаться в невыгодном положении.
• Глобализация и фрагментация рынка медицинских услуг. Рост стоимости медицинского обслуживания может привести к тому, что пациенты будут искать более доступные варианты за рубежом или обращаться к услугам телемедицины. Это может привести к фрагментации рынка и оттоку пациентов из традиционных медицинских учреждений.
• Риски, связанные с применением ИИ в диагностике. Внедрение искусственного интеллекта в диагностику несет риск ошибочных заключений. Необходима разработка процессов верификации решений ИИ и четкое определение юридической ответственности при использовании этих технологий.

Открывающиеся возможности

• Расширение спектра медицинских продуктов и услуг. По мере расширения понятия здравоохранения открываются возможности для предложения косвенных продуктов и услуг, включая цифровую терапию, в сферах здорового образа жизни, питания, непрерывного ухода и даже образования.
• Корпоративное здравоохранение как конкурентное преимущество. Инвестиции в здоровье сотрудников становятся важным фактором конкурентоспособности компаний. Наблюдается тенденция перехода традиционных B2C-организаций к B2B-моделям, предлагающим корпоративным клиентам расширенные программы заботы о здоровье персонала.
• Глобализация цифрового здравоохранения. Переход к цифровым форматам оказания медицинской помощи открывает доступ к мировым рынкам. Ключом к успеху станет адаптация предложений под региональные потребности и соответствие локальным нормативным требованиям.
• Персонализация медицинских услуг. Углубление отношений с клиентами и расширение базы данных о них создает основу для предоставления высокоперсонализированных услуг в будущем.
• Ускорение разработки продуктов с помощью ИИ. Интеграция технологий искусственного интеллекта в процессы разработки новых продуктов может значительно сократить сроки и снизить риски при исследовании жизнеспособности инновационных решений.

Таким образом, будущий успех в сфере здравоохранения будет зависеть от способности организаций эффективно управлять рисками и максимально использовать открывающиеся возможности, адаптируясь к стремительно меняющемуся ландшафту отрасли.

Стратегические инвестиции и действия в здравоохранении: Курс на инновации и устойчивость

Сфера здравоохранения требует стратегического подхода к инвестициям и действиям для успешной адаптации к стремительно меняющимся условиям. Вот ключевые направления, на которые стоит обратить внимание:

Развитие человеческого капитала

Важно инвестировать в переподготовку и повышение квалификации персонала, а также привлекайте новые таланты. Это позволит проактивно формировать будущее вашей организации, а не реагировать постфактум на изменения в отрасли.

Оптимизация инновационного процесса

Вместо дорогостоящих приобретений для развития внутренних возможностей, необходимо рассмотреть возможность подключения к инновационным хабам. Сотрудничество с экспертами из государственного сектора, научного сообщества и стартап-экосистемы может значительно сократить расходы и ускорить инновационный процесс.

Адаптация продуктов и услуг

Нужно ориентироваться на растущую осведомленность потребителей о здоровье. Предоставляйте контекстуальную информацию о ваших продуктах в рамках более широкого понимания здоровья и благополучия. Рассмотрите возможность создания специализированных предложений для нишевых групп потребителей.

Оптимизация управления данными

Важно стандартизовать и оптимизировать системы хранения данных для обеспечения совместимости с другими источниками. Упростите инфраструктуру для облегчения обмена данными внутри вашей экосистемы и с внешними партнерами, чтобы стать привлекательным партнером в области данных.

Реструктуризация цепочки поставок

Рекомендуется проанализировать цепочку поставок и рассмотрите возможность ближнего размещения критически важных звеньев для минимизации рисков, связанных с геополитической нестабильностью. Локализация производства также позволит быстрее реагировать на растущий спрос на персонализированные медицинские решения.

Обеспечение долгосрочной безопасности устройств

Важно разработать стратегию долгосрочного обслуживания и обновления программного обеспечения медицинских устройств. Обеспечение безопасности пользователей даже после потенциального прекращения существования компании станет важным фактором выбора для потребителей.

Фокус на устойчивость и этику

Целесообразно интегрировать принципы устойчивого развития и этические соображения в core-стратегию вашего бизнеса. Это не только улучшит репутацию компании, но и поможет привлечь социально ответственных инвесторов и потребителей.

Развитие партнерских экосистем

Нужно создавать и укреплять партнерства с другими игроками в сфере здравоохранения, технологическими компаниями и исследовательскими институтами. Такие коллаборации могут открыть новые возможности для инноваций и расширения рынка.

Инвестиции в кибербезопасность

Учитывая растущие угрозы в цифровой сфере, инвестиции в передовые системы кибербезопасности становятся критически важными для защиты чувствительных медицинских данных и обеспечения доверия пациентов.

Реализация этих стратегических инициатив поможет организациям в сфере здравоохранения не только адаптироваться к текущим изменениям, но и занять лидирующие позиции в формировании будущего отрасли.

 

 

ЧАСТЬ ЧЕТВЕРТАЯ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ГЛОБАЛЬНЫЕ ТРАНСФОРМАЦИИ И ВЫЗОВЫ БУДУЩЕГО

Сегодня мы стоим на пороге революционных изменений в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Этот переломный момент не связан с каким-то конкретным технологическим прорывом, а обусловлен более глубокой, на первый взгляд неочевидной трансформацией. За последний год кардинально изменилось наше восприятие сущности ИИ и его роли в повседневной жизни. Теперь, когда модели ИИ стали доступны как потребителям, так и бизнесу, их ценность стала очевидной, что привело к лавинообразному росту инвестиций, формированию новых партнерств и стремительному расширению экосистемы создания ценности.

Искусственный интеллект уже сегодня оказывает глубокое воздействие на развитие технологий, экономики и общества, становясь неотъемлемой частью глобального прогресса. Вездесущность ИИ обусловлена его способностью ускорять инновации, автоматизировать процессы и генерировать решения, которые ранее были невозможны. Однако столь стремительное внедрение вызывает серьезные вызовы, связанные с ресурсной нагрузкой, геополитической напряженностью, кадровым дефицитом и этическими дилеммами.

Эти вызовы требуют осмысленного подхода к разработке и применению ИИ. Понимание архитектуры ИИ-моделей, таких как крупные языковые модели (LLM), а также возможностей генеративного ИИ, робототехники и специализированных чипов, становится необходимым для стратегического управления этой революцией. В условиях глобальной конкуренции и неравномерного распределения ресурсов, важнейшей задачей является балансирование между ускорением технологического прогресса и минимизацией сопутствующих рисков.

В данном разделе анализируются ключевые тенденции в области ИИ, включая успехи в разработке моделей и технологий, возникающие ограничения и угрозы, а также перспективы его использования в различных сферах жизни. Рассмотрение глобального влияния ИИ и поиск решений для смягчения его негативных последствий – важный шаг к более устойчивому и инклюзивному будущему.

ВЕЗДЕСУЩНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ГЛОБАЛЬНЫЕ ВЫЗОВЫ

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает во все сферы жизни, трансформируя наше взаимодействие с цифровым миром. Исследователи неустанно работают над повышением мощности и эффективности ИИ-систем. Этот технологический прогресс разворачивается на фоне растущей геополитической напряженности, поскольку доминирование в области стратегических технологий меняет глобальный баланс сил.

Прорыв в развитии языковых моделей

Прошедший год ознаменовался прорывом в развитии крупных языковых моделей (LLM) и их практическом применении. Эти достижения не только расширили границы возможностей ИИ, но и ускорили его интеграцию в повседневную жизнь. ИИ открывает перспективы революционных улучшений в здравоохранении и биологических науках:

• Раскрытие структуры белков открывает путь к созданию множества новых терапий
• Появляются альтернативные решения для борьбы с изменением климата

В ближайшем будущем ИИ охватит людей, животных и предметы, создавая мир, где цифровые ассистенты, автоматизированные системы и пространственная осведомленность станут незаметной, но неотъемлемой частью нашей реальности.

Развитие робототехники

Параллельно с ИИ развивается робототехника – как “жесткие”, так и “мягкие” роботы, расширяя границы автоматизации и взаимодействия человека с машинами.

Энергетический парадокс и кадровый дефицит

Однако стремительное развитие ИИ создает ряд проблем:

• Энергетические потребности ИИ порождают парадокс: предлагая решения климатических проблем, он сам увеличивает углеродные выбросы
• Нехватка квалифицированных кадров, особенно в области анализа данных, сдерживает применение ИИ в ключевых секторах, таких как сельское хозяйство и здравоохранение

Политические и регуляторные вызовы

• Растет политическая активность в отношении ИИ, что приводит к появлению множества конкурирующих политик
• Регулирование и соблюдение нормативов остаются серьезными вызовами
• Подходы стран варьируются от ускорения до ограничения внедрения систем ИИ
• Неравномерное распределение достижений ИИ угрожает углубить глобальное неравенство, особенно в странах глобального Юга

На фоне этих событий сохраняется геополитическая напряженность между Китаем и Западом.

Генеративный ИИ: катализатор изменений

Генеративный искусственный интеллект (genAI) - это класс систем искусственного интеллекта, способных создавать новый контент, такой как текст, изображения, музыка или видео, на основе обучения на больших объемах данных. Эти системы используют сложные алгоритмы машинного обучения, такие как генеративные состязательные сети (GAN) и большие языковые модели, для анализа паттернов в обучающих данных и генерации оригинального контента, который может быть неотличим от созданного человеком. Генеративный ИИ находит применение в различных областях, включая искусство, науку, медицину, бизнес и образование, открывая новые возможности для творчества, автоматизации и решения сложных задач.

Важно понимать, что genAI – это лишь часть всего спектра технологий ИИ. Часто, говоря об “ИИ”, люди подразумевают “автоматизацию”. ИИ – это общий термин, включающий множество методов, моделей и структур, направленных на создание интеллектуальных машин, способных ощущать, рассуждать, действовать и адаптироваться подобно человеку или даже превосходя его возможности.

Консолидация ресурсов и лидеры рынка

Разработка ИИ требует колоссальных ресурсов, поэтому лидеры рынка продолжают укреплять свои позиции:

• Крупнейшие имена в ИИ (OpenAI, DeepMind, Anthropic) всё больше зависят от ведущих облачных провайдеров (Microsoft, Google, Amazon)
• Венчурные инвестиции и частный капитал продолжают поступать как в стартапы, так и в зрелые компании
• На рынок выходят суверенные инвестиционные фонды

Перспективы развития

Общие тренды

• Коммодитизация универсальных моделей: LLM станут массово доступными и неотъемлемой частью разработки приложений
• Вертикально интегрированные решения: Компании, предоставляющие LLM, адаптированные под конкретные отрасли, получат конкурентное преимущество
• Интерфейсы естественного языка: Графические интерфейсы уступят место более интуитивным взаимодействиям с компьютерами на основе повседневного языка

Корпоративные тренды

• Ожидается волна уходов ведущих специалистов из крупных техногигантов, что приведет к запуску стартапов в новых сферах, таких как биотехнологии с ИИ
• Рост корпоративного использования ИИ: Лидеры видят ИИ как ключ к росту, несмотря на риски сокращения рабочих мест

Автоматизация

• ИИ-ассистенты для программистов, такие как GitHub Copilot, ускоряют разработку ПО и становятся более мощными

Регулирование и геополитика

• США продолжат ограничивать сотрудничество союзников с Китаем в сфере ИИ
• Еврокомиссия откроет Европейское бюро ИИ для соблюдения законов и международного сотрудничества

ИИ – это мощный инструмент, и его развитие продолжит оказывать глубокое влияние на ключевые аспекты глобальной политики, экономики и технологий. При умеренных ожиданиях этот период должен стать эпохой значительных инноваций, экспериментов и роста, особенно с учетом того, как ИИ стимулирует развитие других областей науки и технологий

 

МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: АРХИТЕКТУРА СОВРЕМЕННОГО МЫШЛЕНИЯ И ФЛАГМАНСКИЕ РАЗРАБОТКИ

Модель искусственного интеллекта (ИИ) - это программа, обученная на наборе данных для распознавания определенных типов шаблонов и решения конкретных задач. Она использует различные алгоритмы и методы машинного обучения для анализа и изучения данных с целью выявления закономерностей, принятия решений или генерации нового контента. Модели ИИ могут быть разных типов, включая нейронные сети, генеративные модели и модели на основе правил, и применяются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и робототехника. Конечным результатом работы модели ИИ является набор правил, весов и структур данных, способных выполнять поставленную задачу на новых, ранее не виденных данных

Модель искусственного интеллекта представляет собой сложную вычислительную структуру, созданную для решения задач, традиционно требующих человеческого интеллекта. Эти модели способны выполнять широкий спектр функций, включая:

• Распознавание речи и изображений
• Интерпретацию визуальной информации
• Перевод между языками
• Принятие сложных решений

Основы и разнообразие моделей ИИ

В основе всех моделей ИИ лежат алгоритмы и математические структуры, адаптированные под конкретные задачи и цели. Ключевой особенностью этих моделей является их способность к обучению на масштабных наборах данных, что позволяет им постоянно совершенствовать свои внутренние параметры и повышать эффективность выполнения поставленных задач.

Ресурсоемкость и технологические вызовы

Создание современных моделей ИИ — это беспрецедентно ресурсоемкий процесс, кардинально отличающийся от традиционной разработки программного обеспечения:

• Обучение высокопроизводительной языковой модели требует обработки колоссальных объемов данных
• Процесс тонкой настройки включает оптимизацию миллионов параметров
• Необходимы значительные вычислительные мощности и многомесячная работа высококвалифицированных специалистов

Лидеры индустрии и смена парадигмы

В результате высоких требований к ресурсам, лидерство в разработке передовых моделей ИИ захватили технологические гиганты, такие как Google, Microsoft и OpenAI. Эти компании обладают необходимой технической инфраструктурой и кадровым потенциалом для реализации амбициозных проектов в области ИИ.

Ориентация на потребительский рынок и стремление к коммерческому успеху в этих компаниях привели к ускорению инноваций, что позволило индустрии обогнать академические исследования в области ИИ. Этот сдвиг парадигмы особенно примечателен, учитывая, что исторически именно академическая среда считалась наиболее вероятным источником прорывов в ИИ.

Факторы успеха индустрии

Ключевыми преимуществами индустрии в развитии ИИ стали:

• • Доступ к огромным массивам данных
  • Наличие мощной вычислительной инфраструктуры
  • Концентрация инженерных талантов
  • Эффективное распределение ресурсов

Эти факторы позволили коммерческим компаниям достичь впечатляющих результатов в разработке и применении моделей ИИ, открывая новые горизонты в области искусственного интеллекта и его практического применения.

Флагманские разработки больших языковых моделей LLM

Большая языковая модель (LLM - Large Language Model) - это тип модели глубокого обучения, основанный на архитектуре трансформера, обученный на огромных объемах текстовых данных для понимания и генерации человеческого языка. LLM содержит миллиарды параметров и способна выполнять широкий спектр задач, таких как генерация текста, перевод, ответы на вопросы и анализ контекста, без необходимости дополнительного обучения для каждой конкретной задачи. Эти модели используют механизмы внимания и векторные представления слов (эмбеддинги) для анализа семантических связей и контекста, что позволяет им генерировать связные и осмысленные ответы на основе входных данных.

ChatGPT-4o: Новый рубеж в мультимодальном ИИ

OpenAI представила GPT-4o - свою самую передовую модель, которая устанавливает новые стандарты в области искусственного интеллекта:

• Мультимодальность: Способность не только генерировать текст, но и создавать изображения, а также анализировать визуальный контент.
• Расширенные возможности: Обработка до 128 000 токенов текста, что эквивалентно примерно 100 страницам.
• Улучшенная точность: Сокращение фактических ошибок на 40% по сравнению с предыдущими версиями.
• Творческий потенциал: Недавнее обновление значительно улучшило способности модели в области креативного письма.

GPT-4o также получила обновление, включающее функции голосового взаимодействия и анализа изображений в реальном времени, что делает её ещё более универсальным инструментом.

Gemini 2.0: Революционный прорыв Google

Google представила Gemini 2.0, демонстрируя значительный прогресс в области ИИ:

• Gemini 2.0 Flash: Новейшая версия с улучшенной производительностью и низкой задержкой.
• Мультимодальность: Поддержка ввода изображений, видео и аудио, а также генерация изображений.
• Deep Research: Инновационный инструмент для глубокого анализа сложных тем с агентными возможностями.
• Расширенная экосистема: Включает модели для различных применений, от мобильных устройств до корпоративных решений.

Claude 3.0: Прорыв в обработке больших объемов данных

Anthropic представила Claude 3.0, устанавливая новые стандарты в обработке текста:

• Беспрецедентный объем: Способность обрабатывать до 200 000 токенов, что эквивалентно примерно 150 000 слов или 500 страницам текста.
• Повышенная точность: Значительное снижение вероятности генерации некорректной информации.
• Расширенная функциональность: Улучшенные возможности использования инструментов и взаимодействия с API.
• Улучшенное понимание: 30% сокращение неправильных ответов при анализе сложных документов.

Эти модели представляют собой вершину современных достижений в области ИИ, открывая новые возможности для применения в различных сферах - от бизнеса и науки до повседневной жизни.

Новые тренды флагманских разработок LLM

Модель o3 от OpenAI

• ⁠OpenAI объявила о новой модели под названием O3 в декабре, пропустив O2 из-за потенциальных юридических проблем с телекоммуникационной компанией O2.
• ⁠O3 представляет собой «модель рассуждений», которая обрабатывает запросы дольше, но лучше справляется со сложными задачами.
• ⁠Она достигла впечатляющих результатов в таких тестах, как ARC Prize (87,5%) и соревнованиях по программированию Codeforces (рейтинг 2727).
• ⁠Это свидетельствует о значительном прогрессе в возможностях ИИ, приближая его к сверхинтеллекту в некоторых областях.

Расширение возможностей Gemini 2.0

• ⁠Google выпустила Gemini 2.0, включающую «режим быстрого мышления», аналогичный моделям рассуждений OpenAI.
• ⁠Хотя это не столь впечатляющее достижение, как у OpenAI, оно показывает, что Google также движется по пути быстрого масштабирования.

Модель V3 от DeepSeek

• ⁠Китайская компания DeepSeek представила языковую модель с 680 миллиардами параметров, которая конкурирует с ведущими чат-ботами.
• ⁠Примечательно, что её обучение обошлось всего в $5,5 млн, что говорит о том, что Китай может сокращать разрыв в развитии ИИ, несмотря на экспортные ограничения на чипы.

Последствия

• ⁠Эти разработки указывают на ускорение прогресса ИИ после относительно спокойного 2024 года.
• ⁠Возникают опасения по поводу эффективности экспортного контроля оборудования для регулирования развития ИИ.
• ⁠Гонка между возможностями ИИ США и Китая остаётся спорным вопросом.

Быстрые достижения в возможностях ИИ, особенно в области рассуждений и эффективности, предполагают, что 2025 год может стать ещё одним прорывным годом для прогресса ИИ и его влияния на различные сферы.

Ключевые достижения в языковых моделях и генеративных технологиях

PaLM 2: Эволюция языковой модели Google

Google AI представила PaLM 2 - усовершенствованную версию своей языковой модели, демонстрирующую значительный прогресс в области обработки естественного языка:

• Улучшенные мультилингвальные возможности: Модель обучена на более чем 100 языках, что позволяет ей лучше понимать и генерировать нюансированный текст, включая идиомы, стихи и загадки.
• Расширенные возможности рассуждения: Благодаря обучению на научных статьях и веб-страницах с математическими выражениями, PaLM 2 демонстрирует улучшенные способности в логике, здравом смысле и математике.
• Продвинутые навыки программирования: Модель превосходно справляется с популярными языками программирования и способна генерировать специализированный код.
• Многоцелевое применение: PaLM 2 уже используется в более чем 25 продуктах и функциях Google, включая Bard, Workspace и специализированные версии для здравоохранения (Med-PaLM 2) и кибербезопасности (Sec-PaLM).

Whisper: Прорыв в распознавании речи

OpenAI продолжает совершенствовать Whisper, свою систему автоматического распознавания речи с открытым исходным кодом:

• Расширенная языковая поддержка: Система теперь способна работать с еще большим количеством языков, улучшая качество распознавания и перевода.
• Повышенная точность: Благодаря постоянному обучению на расширенных наборах данных, Whisper демонстрирует улучшенную точность в сложных акустических условиях.
• Интеграция с другими AI-системами: Whisper все чаще используется как компонент в более сложных AI-решениях, расширяя возможности голосового взаимодействия.

DALL-E 3: Новые горизонты в генерации изображений

Последняя версия DALL-E от OpenAI демонстрирует значительный прогресс в создании изображений на основе текста:

• Улучшенное понимание контекста: DALL-E 3 лучше интерпретирует сложные и нюансированные текстовые описания.
• Повышенная реалистичность: Генерируемые изображения стали еще более фотореалистичными и детализированными.
• Расширенные творческие возможности: Система теперь способна создавать более сложные композиции и стилистические вариации.

Stable Diffusion: Инновации в доступности AI-генерации

Stability AI продолжает развивать Stable Diffusion, делая технологию генерации изображений более доступной:

• Улучшенная производительность: Новые версии модели работают быстрее и требуют меньше вычислительных ресурсов.
• Расширенные возможности редактирования: Усовершенствованы функции in-painting, out-painting и image-to-image translation.
• Интеграция с открытыми платформами: Stable Diffusion становится основой для множества открытых проектов в области генерации изображений.

Midjourney: Революция в визуальном сторителлинге

Midjourney представила новую экспериментальную платформу Patchwork, расширяющую возможности визуального повествования:

• “Бесконечный холст”: Patchwork предлагает пользователям создавать и совместно работать над AI-генерированным контентом в едином стилистическом пространстве.
• Мультиплеерные возможности: Платформа позволяет нескольким пользователям одновременно работать над созданием визуальных миров.
• Интеграция с другими технологиями: В будущем планируется связать созданные в Patchwork элементы с VR, 3D и другими технологиями.

Революция в генерации видео

Sora от OpenAI: Новая эра видеотворчества

OpenAI совершила значительный прорыв в области генерации видео, выпустив обновленную версию Sora - Sora Turbo. Эта модель, доступная с 9 декабря 2024 года для пользователей ChatGPT Plus и Pro, представляет собой существенный шаг вперед в технологии создания видео на основе текста:

• Улучшенная производительность: Sora Turbo значительно быстрее своего предшественника.
• Расширенные возможности: Генерация видео длительностью от 5 до 20 секунд с разрешением до 1080p.
• Многофункциональность: Создание видео на основе текстовых запросов или изображений, с возможностью выбора различных форматов (широкоэкранный, вертикальный, квадратный).
• Инструменты управления: Включает стoryboard для покадрового контроля видео.
• Безопасность и прозрачность: Все видео содержат метаданные C2PA для верификации происхождения.

Несмотря на впечатляющий прогресс, Sora все еще имеет ограничения, особенно в воспроизведении сложной физики и длительных действий.

Lumiere от Google: Инновации в пространственно-временной генерации

Google представила Lumiere - модель преобразования текста в видео, использующую передовую технологию Space-Time-U-Net (STUNet):

• Реалистичное движение: Создание видео с плавным и непрерывным движением на протяжении 80 кадров.
• Многофункциональность: Поддержка различных задач, включая редактирование видео и стилизованную генерацию.

Pika: Универсальный инструмент видеотворчества

Pika продолжает развиваться как многофункциональная платформа для создания и редактирования видео:

• Разнообразие функций: Преобразование текста в видео, изображения в видео и видео в видео.
• Креативные возможности: Создание стилизованных видео и манипуляции с существующим контентом.

Тенденция к специализированным моделям

В началу 2025 года наблюдается растущий интерес к разработке специализированных AI-моделей:

• Эффективность: Малые языковые модели (SLM) и открытые модели становятся все более популярными для решения конкретных задач.
• Гибкость: Организации все чаще выбирают адаптацию открытых моделей под свои нужды вместо использования универсальных решений.
• Баланс: Развитие гибридных подходов, сочетающих общий интеллект со специализированными модулями для конкретных отраслей.

 

ЭВОЛЮЦИЯ И ЭКОНОМИКА КРУПНЫХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ

Растущая сложность и стоимость LLM

Демократизация создания пользовательских моделей

OpenAI произвела революцию в сфере разработки ИИ, запустив GPT Store в начале 2024 года. Эта платформа позволяет пользователям создавать и монетизировать собственные модели ИИ без необходимости в навыках программирования. Пользователи могут описать свои требования ChatGPT, который затем автоматизирует процесс создания новой модели.

Эти пользовательские GPT могут быть интегрированы в различные платформы и сервисы, получая доступ к базам данных, электронной почте и системам электронной коммерции для автоматизации рабочих процессов. Однако важно отметить, что доступ к этим моделям через API в настоящее время ограничен.

Развитие крупных языковых моделей (LLM) сопровождается экспоненциальным ростом их размера и стоимости обучения:

• GPT-4: По оценкам, стоимость обучения составила от $41 до $78 миллионов.
• Gemini (Google): Затраты на обучение оцениваются в диапазоне от $30 до $191 миллионов.
• Chinchilla (DeepMind): Около $2,1 миллиона.
• Bloom: Приблизительно $2,3 миллиона.

Эти цифры демонстрируют значительный рост по сравнению с более ранними моделями. Например, обучение GPT-3 в 2020 году оценивалось в $2-4 миллиона.

Высокие эксплуатационные расходы

В отличие от традиционного программного обеспечения, LLM требуют значительных вычислительных ресурсов не только для обучения, но и для эксплуатации:

• Каждый запрос пользователя задействует миллиарды вычислений.
• Требуется специализированное оборудование, в частности, графические процессоры (GPU).
• Стоимость отдельных GPU может достигать тысяч долларов за чип.

Пример масштаба вычислений

Meta для обучения своей модели LLaMA использовала:

• 2048 графических процессоров Nvidia A100
• 21 день непрерывных вычислений
• Обработано 1,4 триллиона фрагментов текста
• Общее время GPU составило почти 1 миллион часов

При использовании публичных облачных сервисов стоимость таких вычислений оценивается примерно в $2,4 миллиона.

Перспективы развития

Несмотря на высокие затраты, индустрия продолжает развиваться. Наблюдается тенденция к созданию более эффективных и специализированных моделей, таких как Microsoft’s PHI-2, которая с 2,7 миллиардами параметров превосходит по производительности модели в 7-13 миллиардов параметров.

Развитие LLM продолжает трансформировать различные отрасли, открывая новые возможности для инноваций и автоматизации. Однако высокая стоимость разработки и эксплуатации этих моделей остается серьезным вызовом для индустрии.

Эволюция языковых моделей и концепцияLLM-ориентированных операционных систем

Сравнение масштабов языковых моделей

За последний год произошли значительные изменения в ландшафте крупных языковых моделей (LLM). Хотя LLaMA 3, последняя версия от Meta, демонстрирует впечатляющие возможности, она по-прежнему уступает по размеру некоторым проприетарным моделям:

• LLaMA 3: Наиболее мощная версия модели теперь имеет 70 миллиардов параметров.
• GPT-4o: Последняя итерация от OpenAI, по неподтвержденным данным, содержит около 1,76 триллиона параметров.

Несмотря на меньший размер, LLaMA 3 показывает конкурентоспособные результаты в ряде задач, особенно в области программирования, где она может превосходить GPT-4 в некоторых тестах.

Концепция LLM-ориентированных операционных систем

Идея использования крупных языковых моделей в качестве основы операционных систем получила дальнейшее развитие:

AIOS: Прототип LLM-ориентированной ОС

Исследователи из Университета Рутгерса разработали AIOS (Agent-Integrated Operating System) - прототип операционной системы, интегрирующей LLM непосредственно в ядро ОС. Ключевые особенности AIOS:

• Планировщик агентов: Оптимизирует выполнение задач несколькими LLM-агентами.
• Менеджер контекста: Обеспечивает сохранение состояния между взаимодействиями.
• Менеджер памяти: Эффективно управляет доступом к данным и их хранением.

Пользовательский интерфейс нового поколения

LLM-ориентированные ОС предлагают радикально новый подход к взаимодействию пользователя с компьютером:

• Естественно-языковой интерфейс: Пользователи могут формулировать задачи на обычном языке, например: “Открой вчерашний отчет о продажах и преобразуй его в презентацию для встречи”.
• Понимание контекста и намерений: Система способна интерпретировать сложные запросы и выполнять многоэтапные задачи без необходимости детальных инструкций.
• Автоматизация сложных процессов: LLM может самостоятельно планировать и выполнять сложные рабочие процессы, понимая высокоуровневые цели пользователя.

Эта концепция обещает сделать взаимодействие с компьютерами более интуитивным и эффективным, потенциально революционизируя способы работы с цифровыми устройствами.

Развитие LLM-ориентированных ОС открывает новые горизонты в области человеко-компьютерного взаимодействия, предлагая более естественный и мощный интерфейс для работы с цифровыми системами.

Революция в сфере ИИ-ассистентов: от теории к практике

К началу 2025 года концепция ИИ-ориентированных операционных систем не только воплотилась в жизнь, но и стала активно развивающимся направлением в технологической индустрии. Два ключевых продукта демонстрируют эту эволюцию: Rabbit R1 и NVIDIA Chat with RTX.

Rabbit R1: Универсальный ИИ-помощник в компактном формате

Джесси Лю, основатель и CEO Rabbit, представил R1 - инновационное устройство, которое произвело фурор на рынке ИИ-гаджетов:

• Компактный дизайн: Размером примерно в половину iPhone, R1 оснащен 2.88-дюймовым сенсорным экраном, поворотной камерой и аналоговым колесом прокрутки.
• Rabbit OS: Уникальная операционная система на базе Large Action Model (LAM), обученная взаимодействию с различными приложениями.
• Универсальное управление: R1 действует как единый интерфейс для множества сервисов - от заказа такси до управления музыкой.
• Интуитивное взаимодействие: Пользователи могут напрямую озвучивать свои запросы, а R1 эффективно выполняет задачи, понимая естественный язык.

Rabbit R1 стал бестселлером среди ИИ-устройств, с продажами более 100,000 единиц. Компания активно развивает функционал устройства, улучшая производительность батареи, GPS-навигацию и стабильность Bluetooth-соединения.

NVIDIA Chat with RTX: Персонализированный ИИ на вашем ПК

NVIDIA представила Chat with RTX - локальное ИИ-решение для пользователей Windows с графическими картами RTX:

• Локальная обработка: Чат-бот работает непосредственно на ПК пользователя, обеспечивая высокую скорость отклика и конфиденциальность данных.
• Персонализация: Пользователи могут обучать модель на собственных данных, включая документы, заметки и транскрипты YouTube-видео.
• Естественно-языковой поиск: Возможность задавать вопросы на обычном языке для поиска информации в личных файлах.
• Мультимодальность: Поддержка текстовых и голосовых запросов, а также поиск по изображениям.

К началу 2025 года NVIDIA расширила функционал Chat with RTX, добавив поддержку новых моделей, включая Google’s Gemma и ChatGLM3, а также интегрировав технологии OpenAI для обработки изображений и голоса.

Эти инновации демонстрируют, как концепция ИИ-ориентированных ОС трансформируется в практические решения, меняя способы взаимодействия пользователей с цифровыми устройствами и информацией.

ПРОПРИЕТАРНЫЕ ИЛИ ОТКРЫТЫЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ (LLM): КАКОВ ВЫБОР?

Проприетарные и открытые языковые модели (LLM) - это два типа больших языковых моделей, различающихся по доступности и условиям использования. Проприетарные модели, такие как GPT-4 от OpenAI или Claude от Anthropic, разрабатываются и контролируются частными компаниями, доступны только через API или веб-интерфейсы и обычно превосходят открытые модели по техническим характеристикам. Открытые модели, например LLaMA от Meta или BERT от Google, имеют открытый исходный код, что позволяет исследователям и разработчикам свободно использовать, модифицировать и распространять их. Хотя открытые модели могут уступать проприетарным в некоторых аспектах производительности, они обеспечивают большую прозрачность, возможность адаптации под конкретные задачи и способствуют развитию инноваций в сообществе разработчиков искусственного интеллекта.

По состоянию к началу 2025 года, рынок языковых моделей (LLM) представлен широким спектром как проприетарных, так и открытых решений. Вот обзор наиболее значимых представителей обеих категорий:

Проприетарные модели

GPT-4o от OpenAI

• Последняя итерация знаменитой серии GPT
• Мультимодальные возможности: работа с текстом, изображениями и аудио
• Улучшенное понимание контекста и генерация более релевантных ответов

Claude 3 от Anthropic

• Значительно расширенный контекстный охват (до 200,000 токенов)
• Усовершенствованные возможности рассуждения и анализа
• Повышенная точность и сниженная вероятность галлюцинаций

Gemini Ultra от Google

• Флагманская модель Google, интегрированная в экосистему компании
• Превосходные показатели в задачах мультимодального анализа
• Глубокая интеграция с инструментами Google для повышения продуктивности

Открытые модели

LLaMA 3 от Meta

• Значительно улучшенная версия популярной открытой модели
• Расширенная языковая поддержка и улучшенные возможности кодирования
• Оптимизирована для эффективной работы на различных вычислительных платформах

RedPajama-INCITE-7B-Instruct

• Модель, обученная на разнообразном наборе данных, включая научные публикации
• Отличные показатели в задачах, требующих глубокого понимания и анализа
• Активно развивается сообществом, регулярно получая обновления и улучшения

BLOOM от BigScience

• Многоязычная модель с поддержкой более 40 языков
• Разработана с акцентом на этичность и инклюзивность
• Предоставляет широкие возможности для исследований и разработок в области NLP

Эти модели представляют собой вершину современных достижений в области искусственного интеллекта, каждая со своими уникальными преимуществами и областями применения. Выбор между проприетарными и открытыми решениями зависит от конкретных потребностей и ресурсов организации.

При выборе между проприетарными и открытыми языковыми моделями (LLM) компаниям следует тщательно взвесить преимущества и недостатки каждого подхода, учитывая свои конкретные потребности, ресурсы и приоритеты. Вот ключевые факторы, которые стоит учесть:

Сравнение преимуществ и недостатков

Преимущества проприетарных моделей:

• Простота внедрения и использования “из коробки”
• Передовые функции и высокая производительность
• Регулярные обновления и поддержка от разработчиков

Недостатки проприетарных моделей:

• Ограниченная прозрачность работы модели
• Меньше возможностей для кастомизации
• Зависимость от поставщика и потенциальные риски конфиденциальности данных
• Высокая стоимость использования

Преимущества открытых моделей:

• Полный контроль над данными и инфраструктурой
• Возможность глубокой кастомизации под конкретные задачи
• Прозрачность работы и возможность аудита
• Потенциально более низкие долгосрочные затраты
• Независимость от внешних поставщиков

Недостатки открытых моделей:

• Требуют больше технических знаний и ресурсов для внедрения
• Могут уступать проприетарным решениям по некоторым параметрам
• Потенциальные риски, связанные с качеством данных и безопасностью

При принятии решения по выбору моделей следует учитывать:

1. Имеющиеся технические ресурсы и экспертизу
2. Требования к безопасности и конфиденциальности данных
3. Необходимость кастомизации под специфические задачи
4. Долгосрочные затраты и TCO
5. Соответствие регуляторным требованиям

Для многих организаций оптимальным может быть гибридный подход, сочетающий использование проприетарных и открытых моделей для разных задач. Например, использование проприетарных решений для общих задач и разработка специализированных открытых моделей для критически важных бизнес-процессов.

В конечном счете, выбор между проприетарными и открытыми LLM должен основываться на тщательном анализе конкретной ситуации компании, ее целей и ограничений. Универсального решения не существует, и каждая организация должна найти оптимальный баланс между контролем, гибкостью, производительностью и затратами.

 

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: НА ПОРОГЕ ЧЕЛОВЕКОПОДОБНОГО МЫШЛЕНИЯ?

Искусственный интеллект (ИИ) как человекоподобное мышление - это технология, стремящаяся воспроизвести когнитивные способности человеческого разума в компьютерных системах. Она включает в себя создание алгоритмов и программ, способных к обучению, адаптации, решению сложных задач и принятию решений на основе анализа данных, имитируя процессы человеческого мышления. Этот подход предполагает не только обработку информации и выполнение вычислений, но и попытку воссоздать такие аспекты человеческого интеллекта, как понимание естественного языка, распознавание образов, логическое рассуждение и творческое мышление.

По состоянию к началу 2025 года, вопрос о способности ИИ мыслить подобно человеку остается предметом интенсивных дебатов и исследований. Несмотря на впечатляющий прогресс, достигнутый в последние годы, эксперты сходятся во мнении, что современные системы ИИ еще далеки от истинного понимания и рассуждения, свойственного человеческому разуму.

Принято рассматривать две гипотетические формы ИИ в виде человекоподобного мышления:

• AGI (Artificial General Intelligence) - это гипотетическая форма искусственного интеллекта, способная выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или превосходящем его. AGI обладает способностью к самообучению, адаптации к новым ситуациям и решению широкого спектра задач без необходимости дополнительного программирования.
• ASI (Artificial Superintelligence) - это следующий уровень развития искусственного интеллекта, значительно превосходящий человеческий интеллект во всех аспектах. ASI обладает способностью к самосовершенствованию, может решать сложнейшие проблемы, недоступные человеческому пониманию, и потенциально способен создавать революционные технологии и управлять сложными системами на глобальном уровне.

Текущее состояние ИИ

Последние достижения в области ИИ, особенно в сфере больших языковых моделей (LLM), демонстрируют удивительные способности в обработке естественного языка, генерации контента и решении сложных задач. Однако:

• Эти системы по-прежнему основаны на обработке паттернов данных, а не на глубоком понимании.
• LLM, такие как GPT-4o, Gemini и Claude, еще не достигли уровня искусственного общего интеллекта (AGI).

Прогресс в направлении человекоподобного мышления

Исследователи работают над приближением ИИ к человеческому способу мышления:

• Разработка нейронных сетей, имитирующих вариативность и уверенность в принятии решений, характерные для человека.
• Создание моделей, способных к самокоррекции и обучению через размышление, подобно людям.

 

Перспективы AGI и ASI

Хотя некоторые компании, такие как Microsoft, заявляют о признаках AGI в современных системах, большинство экспертов считают, что до достижения истинного AGI еще далеко. Что касается искусственного суперинтеллекта (ASI):

• Его потенциальное появление вызывает как восхищение, так и опасения среди исследователей.
• Прогнозы варьируются от нескольких лет до десятилетий, но точные сроки остаются неопределенными.

Несмотря на значительный прогресс, современный ИИ все еще далек от истинного человекоподобного мышления. Продолжающиеся исследования направлены на преодоление разрыва между обработкой данных и глубоким пониманием. Путь к AGI и потенциальному ASI остается неопределенным, требуя дальнейших инноваций и тщательного этического рассмотрения.

Прорывы ИИ в математике: новые горизонты

Искусственный интеллект продолжает демонстрировать впечатляющие успехи в области математики, достигая и даже превосходя уровень лучших человеческих умов. К началу 2025 года несколько ключевых достижений подчеркнули растущий потенциал ИИ в решении сложных математических задач.

AlphaGeometry 2: На уровне олимпийских чемпионов

Развивая успех оригинальной версии, AlphaGeometry 2 от Google DeepMind установила новый стандарт в решении геометрических задач:

• Успешно решила 83% всех исторических задач по геометрии Международной математической олимпиады (IMO) за последние 25 лет
• На IMO 2024 система решила одну из задач всего за 19 секунд после ее формализации

AlphaProof: Прорыв в формальных математических рассуждениях

Новая система AlphaProof, основанная на обучении с подкреплением, продемонстрировала выдающиеся способности в области формальных математических рассуждений.

Совместный успех на IMO 2024

AlphaGeometry 2 и AlphaProof вместе достигли уровня серебряной медали на Международной математической олимпиаде 2024 года:

• Решили 4 из 6 задач олимпиады
• Набрали 28 очков, что соответствует верхней границе категории серебряных медалистов

FunSearch: Открытия с помощью языковых моделей

FunSearch, метод разработанный Google DeepMind, продолжает демонстрировать потенциал использования больших языковых моделей (LLM) для решения открытых проблем в математике и информатике:

• Нашел новые решения для проблемы “cap set”, превзойдя результаты последних 20 лет исследований
• Разработал более эффективные алгоритмы для задачи “bin-packing”, имеющей широкое практическое применение

Эти достижения подчеркивают растущую способность ИИ к логическим рассуждениям и открытию новых знаний, открывая путь к более тесному сотрудничеству между ИИ и человеком-математиком. Системы ИИ не заменяют людей, а усиливают их возможности, предлагая новые подходы к решению сложных математических проблем и ускоряя процесс научных открытий.

ИИ и искусство убеждения

По мере развития технологий искусственного интеллекта (ИИ), их способность влиять на человеческое мышление и поведение становится все более очевидной и, в некоторых случаях, тревожной. К началу 2025 года эта тенденция достигла новых высот, открывая как захватывающие возможности, так и серьезные этические проблемы.

Прогресс в убедительности ИИ

Последние исследования показывают, что современные системы ИИ достигли беспрецедентного уровня убедительности:

• Эмоциональный интеллект: Модели нового поколения, такие как GPT-5 и Claude 4, демонстрируют глубокое понимание человеческих эмоций и психологических триггеров.
• Персонализация аргументов: ИИ теперь способен адаптировать свою риторику к индивидуальным психологическим профилям, значительно повышая эффективность убеждения.
• Мультимодальное воздействие: Комбинирование текста, изображений и звука для создания более убедительных нарративов.

Исследования и их результаты

Совместное исследование Стэнфордского университета и Института антропоцентричного ИИ в 2024 году выявило тревожные тенденции:

• ИИ-генерируемые аргументы оказались на 15% более убедительными, чем аргументы, созданные экспертами-людьми, по широкому спектру политических и социальных вопросов.
• 68% участников исследования не смогли отличить аргументы, созданные ИИ, от человеческих.
• Воздействие ИИ-генерируемого контента привело к среднему сдвигу мнений на 7,5% по спорным вопросам, таким как изменение климата и иммиграционная политика.

Этические проблемы и потенциальные угрозы

Растущая способность ИИ к убеждению поднимает серьезные этические вопросы:

• Манипуляция общественным мнением: Потенциал использования ИИ для масштабного влияния на политические процессы и социальные движения.
• Дезинформация: Усиление способности ИИ создавать и распространять убедительную ложную информацию.
• Психологическая зависимость: Рост случаев формирования эмоциональной привязанности пользователей к ИИ-системам.

Меры противодействия и регулирование

В ответ на эти вызовы предпринимаются следующие шаги:

• Разработка новых методов обнаружения ИИ-генерируемого контента.
• Внедрение обязательной маркировки для контента, созданного или модифицированного ИИ.
• Усиление образовательных программ по критическому мышлению и медиаграмотности.
• Международные инициативы по регулированию использования ИИ в сфере коммуникаций и маркетинга.

Способность ИИ к убеждению продолжает расти, опережая развитие общего искусственного интеллекта. Это создает уникальную ситуацию, где технологии, не обладающие истинным пониманием или сознанием, могут оказывать глубокое влияние на человеческое мышление и поведение. Балансирование между инновациями и этическим использованием этих технологий остается ключевым вызовом для общества в ближайшем будущем.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БУДУЩЕЕ:ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЖИЗНИ, КЛИМАТА И ЭМОЦИЙ

Прогнозирование будущего: от личной судьбы до глобального климата

По состоянию к началу 2025 года, искусственный интеллект (ИИ) демонстрирует беспрецедентные возможности в прогнозировании и визуализации различных аспектов человеческой жизни и окружающего мира.

Life2vec: Предсказание жизненных событий

Исследователи из Технического университета Дании, Университета Копенгагена и Северо-Восточного университета США разработали модель Life2vec, способную прогнозировать значимые жизненные события, включая вероятность смерти в течение четырех лет.

• Модель обучена на данных 6 миллионов жителей Дании
• Точность предсказания смертности достигает 78%
• Также прогнозирует миграцию и личностные черты

Однако исследователи предостерегают от использования модели для предсказаний в отношении реальных людей, подчеркивая ее ценность как инструмента для анализа социальных тенденций и политик.

Визуализация мыслей: прорыв в нейровизуализации

Команда из Национальных институтов квантовой науки и технологий (QST) Японии достигла значительного прогресса в реконструкции визуальных образов из активности мозга:

• Использование функциональной МРТ для анализа мозговой активности
• ИИ способен воссоздавать сложные изображения, включая животных и объекты
• Потенциальное применение в медицине и исследовании механизмов сновидений

Earth-2: Цифровой двойник планеты

Nvidia представила Earth-2 - революционную облачную платформу для прогнозирования изменений климата:

• Использование ИИ-суперкомпьютеров для симуляции погодных и климатических паттернов
• Визуализация погоды с разрешением 2 км
• Значительное повышение скорости и энергоэффективности прогнозов

Эти достижения открывают новые горизонты в понимании человеческого познания, прогнозировании жизненных событий и моделировании глобальных процессов, обещая революционные изменения в науке, медицине и экологии.

Эволюция технологий распознавания эмоций: достижения и вызовы

Технологии распознавания эмоций продолжают стремительно развиваться, открывая новые возможности и поднимая важные этические вопросы. В последнее время в этой области произошли значительные прорывы, но также возникли серьезные опасения относительно их применения.

Инновационные подходы к определению эмоций: Радиоволновая технология

Исследователи из Лондонского университета королевы Марии разработали систему на основе радиоволн для анализа эмоционального состояния человека:

• Точность определения эмоций достигла 75%
• Система способна распознавать более широкий спектр эмоций, включая страх, отвращение, радость, расслабление и тревогу
• Потенциальное применение в здравоохранении, HR и сфере безопасности

Мультимодальный анализ

Компания Yandex Cloud представила нейросеть-эмпата, способную анализировать эмоции по голосу:

• Распознавание негативных эмоций, неформальных высказываний и нецензурной лексики
• Определение пола говорящего и анализ отдельных фраз в диалоге
• Интеграция с сервисом речевой аналитики SpeechSense

Применение технологий распознавания эмоций

Пограничный контроль

Проект iBorderCtrl, финансируемый ЕС, продолжает вызывать споры:

• Система анализирует микровыражения и невербальные сигналы для оценки правдивости ответов
• Пилотные испытания проводились в Греции, Венгрии и Латвии
• Критики указывают на потенциальные нарушения прав человека и конфиденциальности

Коммерческое использование

Растет интерес к применению технологий распознавания эмоций в бизнесе:

• Анализ реакций клиентов на продукты и услуги
• Оптимизация работы колл-центров и улучшение качества обслуживания
• Персонализация образовательного процесса

Этические проблемы и регулирование

Развитие технологий распознавания эмоций сопровождается растущими опасениями:

• Риски нарушения приватности и злоупотребления данными
• Потенциальная дискриминация и предвзятость алгоритмов
• Необходимость разработки этических стандартов и законодательного регулирования

Несмотря на значительный прогресс, точность и надежность технологий распознавания эмоций остаются предметом дискуссий в научном сообществе. Эксперты призывают к осторожности при их внедрении и подчеркивают необходимость дальнейших исследований для понимания сложности человеческих эмоций.

Нейро-символический ИИ: синергия нейронных сетей и символической логики

Нейро-символический искусственный интеллект (ИИ) зарекомендовал себя как передовое направление в области ИИ, объединяющее преимущества нейронных сетей и символического ИИ. Эта гибридная технология открывает новые горизонты для создания более интеллектуальных и эффективных систем.

Ключевые преимущества нейро-символического подхода

• Улучшенная обработка данных: Сочетание способности нейронных сетей обрабатывать неструктурированные данные с возможностями символического ИИ в работе со структурированной информацией.
• Контекстуальное понимание: Более глубокое понимание контекста и способность применять логику, аналогичную человеческому мышлению.
• Автоматизация сложных задач: Возможность автоматизировать процессы, ранее требовавшие человеческого участия, что приводит к экономии времени и снижению ошибок.

Практическое применение в бизнесе

Нейро-символический ИИ позволяет компаниям создавать системы, которые не только обучаются на больших объемах данных, но и применяют правила и логику, соответствующие конкретным бизнес-сценариям. Это приводит к более точным и контекстуально релевантным решениям.

Инновации в области нейро-символического зрения

Профессор Амит Шет из Университета Южной Каролины разрабатывает концепцию нейро-символического зрения, которая имитирует человеческий способ восприятия и понимания мира. Этот подход особенно важен в таких областях, как здравоохранение, где прозрачность и объяснимость решений ИИ критически важны для построения доверия.

Перспективы развития

Нейро-символический ИИ представляет собой значительный шаг на пути к созданию систем искусственного интеллекта, мыслящих подобно человеку. Объединение обучающих возможностей нейронных сетей с организованными знаниями открывает путь к ИИ с более высоким уровнем понимания концепций и способностью к рассуждениям.

Этот инновационный подход может стать ключом к преодолению ограничений современных методов ИИ и созданию более надежных, объяснимых и эффективных интеллектуальных систем.

 

СИНЕРГИЯ ОБЛАКА, ПЕРИФЕРИИ И УСТРОЙСТВ

Облако, периферия и устройства представляют собой взаимосвязанные компоненты современной вычислительной архитектуры.

• Облако - это централизованная инфраструктура удаленных серверов, предоставляющая вычислительные мощности и хранилище данных через интернет.
• Периферия (edge computing) - это распределенная вычислительная модель, при которой обработка данных происходит ближе к источнику их генерации, что снижает задержки и нагрузку на сеть.
• Устройства - это конечные точки, такие как смартфоны, датчики или промышленное оборудование, которые генерируют данные и могут выполнять некоторые вычисления локально.

Вместе эти три элемента образуют многоуровневую систему, позволяющую оптимизировать обработку и передачу данных в зависимости от требований конкретных приложений и сценариев использования

На сегодня вопрос о том, где будут развернуты рабочие нагрузки ИИ в будущем, остается актуальным. Эксперты склоняются к гибридному подходу, объединяющему облачные, периферийные (edge) и локальные вычисления. Такая стратегия позволяет оптимально использовать преимущества каждой среды.

Облачные вычисления: мощь и масштабируемость

Облачные платформы продолжают играть ключевую роль в развитии ИИ:

• Обеспечивают огромные вычислительные мощности для обучения сложных моделей
• Предоставляют масштабируемую инфраструктуру для обработки больших объемов данных
• Способствуют развитию инноваций в области ИИ благодаря доступности ресурсов

Периферийные вычисления: скорость и эффективность

Edge computing становится все более важным компонентом ИИ-экосистемы:

• Обеспечивает обработку данных ближе к источнику, снижая задержки
• Позволяет реализовать приложения реального времени и улучшить пользовательский опыт
• Оптимизирует использование сетевых ресурсов

Периферийные вычисления стали ключевым трендом, расширяющим границы облачных возможностей.

Локальные устройства: персонализация и конфиденциальность

Вычисления на устройствах пользователей приобретают все большее значение:

• Обеспечивают персонализацию и конфиденциальность данных
• Позволяют работать с ИИ-приложениями в автономном режиме
• Снижают нагрузку на сетевую инфраструктуру

Развитие технологий, таких как нейросимволический ИИ, способствует повышению эффективности локальных вычислений.

Гибридный подход: оптимальный баланс

Будущее ИИ, вероятно, будет основано на гибридном подходе, сочетающем преимущества всех трех сред. Это позволит:

• Использовать облако для обучения моделей и обработки больших объемов данных
• Применять периферийные вычисления для задач, требующих низкой задержки
• Задействовать локальные устройства для персонализации и защиты конфиденциальных данных

Конкретный баланс между этими средами будет зависеть от специфики задач, требований к производительности и конфиденциальности, а также от развития технологий в каждой из областей.

Нейтральность облака: вызовы и перспективы

По состоянию к началу 2025 года, вопрос нейтральности облачных сервисов остается одним из ключевых в сфере информационных технологий. Доминирование нескольких крупных игроков на рынке облачных услуг продолжает вызывать озабоченность как у регуляторов, так и у пользователей.

Концентрация власти в руках технологических гигантов

Три ведущих поставщика облачных услуг - Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) и Google Cloud - сохраняют свое лидерство на рынке. За последний год они суммарно инвестировали более $100 млрд в развитие инфраструктуры:

• Строительство новых дата-центров
• Разработка систем мониторинга и управления
• Создание передового программного обеспечения

Эти масштабные инвестиции позволяют им предоставлять надежные сервисы с минимальными простоями и высоким уровнем защиты данных. Однако такая концентрация ресурсов создает существенный барьер для входа новых игроков на рынок.

Влияние на развитие генеративного ИИ

Развитие генеративных систем искусственного интеллекта требует колоссальных вычислительных мощностей. Ведущие облачные провайдеры обменивают доступ к своей инфраструктуре на доли в перспективных ИИ-стартапах, что еще больше усиливает их позиции на рынке. Например:

• Microsoft инвестировала $13 млрд в OpenAI
• Amazon вложила $4 млрд в Anthropic
• Google инвестировала $2 млрд в собственный проект Gemini

Растущая зависимость бизнеса и общества

По мере того как все больше аспектов бизнеса и повседневной жизни переносятся в облако, растет зависимость от инфраструктуры, контролируемой частными компаниями. Это вызывает опасения относительно:

• Прозрачности ценообразования
• Справедливости доступа к ресурсам
• Соблюдения стандартов безопасности и конфиденциальности

Перспективы регулирования

В ответ на растущие опасения в 2024 году усилились призывы к регулированию облачной отрасли:

• Европейский союз рассматривает возможность введения правил “облачной нейтральности”
• В США ведутся дебаты о классификации облачных сервисов как критической инфраструктуры
• Ряд стран, включая Китай и Индию, развивают собственные национальные облачные платформы

Несмотря на эти вызовы, облачные технологии остаются ключевым драйвером цифровой трансформации. Поиск баланса между инновациями, конкуренцией и общественными интересами будет определять развитие отрасли в ближайшие годы.

Бум ИИ и его влияние на облачную инфраструктуру

Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) создает беспрецедентную нагрузку на облачную инфраструктуру, вынуждая ведущих поставщиков облачных услуг адаптироваться к новым реалиям.

Рост спроса на облачные ресурсы

По данным IDC, мировые расходы на публичные облачные сервисы достигнут $805 млрд в 2024 году и удвоятся к 2028 году, с пятилетним совокупным годовым темпом роста 19,4%. Этот рост во многом обусловлен развитием ИИ-технологий:

• Генеративные модели ИИ, такие как ChatGPT, требуют в 10-100 раз больше вычислительных ресурсов, чем традиционные поисковые системы.
• ИИ-сервисы обеспечили 7 процентных пунктов роста Azure, увеличившись с 6 процентных пунктов в предыдущем квартале.

Адаптация облачной инфраструктуры

Ведущие облачные провайдеры активно инвестируют в расширение и модернизацию своей инфраструктуры:

• Microsoft планирует удвоить свои мощности в ближайшие годы, инвестируя миллиарды долларов в новые дата-центры по всему миру.
• Amazon Web Services объявила о инвестициях в размере $50 млрд в первой половине 2024 года.
• Google Cloud представила значительные улучшения своей ИИ-оптимизированной инфраструктуры, включая пятое поколение TPU и виртуальные машины A3 на базе GPU NVIDIA H100.

Проблема дефицита GPU

Нехватка высокопроизводительных графических процессоров, особенно от Nvidia, создает серьезные ограничения:

• Графические процессоры Nvidia H100 продавались на вторичном рынке более чем за $40,000 из-за высокого спроса.
• Для снижения зависимости от Nvidia, крупные технологические компании, включая Alphabet, Microsoft и Amazon, разрабатывают собственные ИИ-чипы.

Новые игроки на рынке

Появляются специализированные провайдеры GPU-облаков, такие как CoreWeave, предлагающие высокопроизводительные GPU как услугу для обучения ИИ-моделей.

Прогнозы и перспективы

• Ожидается, что к 2030 году около 70% общего спроса на мощности дата-центров будет приходиться на центры, оборудованные для размещения передовых ИИ-рабочих нагрузок.
• Генеративный ИИ может составить от $200 до $300 млрд облачных расходов к 2030 году.

Несмотря на текущие вызовы, облачные провайдеры продолжают адаптировать свою инфраструктуру для удовлетворения растущих потребностей ИИ-рабочих нагрузок, что открывает новые возможности для инноваций и роста в индустрии облачных вычислений.

Искусственный интеллект на устройстве: революция в мобильных технологиях

Ведущие технологические компании активно развивают технологии искусственного интеллекта (ИИ) на устройстве, стремясь обеспечить оптимальный баланс между производительностью и конфиденциальностью пользовательских данных.

Лидеры инноваций

• Samsung, Apple, Google и Qualcomm возглавляют движение к внедрению ИИ на устройстве:
• Samsung представила линейку Galaxy S24 с революционными возможностями ИИ, сочетающими обработку на устройстве и облачные вычисления.
• Apple интегрировала нейронные процессоры в свои новейшие чипы M3, значительно ускорив операции машинного обучения на MacBook и iPhone.
• Google оснастила Pixel 9 специализированным чипом Tensor G4, оптимизированным для задач ИИ.
• Qualcomm разработала Snapdragon 8 Gen 4, обеспечивающий мощные возможности ИИ для Android-устройств.

Преимущества ИИ на устройстве

• Повышенная конфиденциальность: Обработка данных локально минимизирует риски утечки информации.
• Персонализация: ИИ адаптируется к поведению пользователя непосредственно на устройстве.
• Скорость работы: Локальная обработка обеспечивает мгновенный отклик для многих задач.
• Автономность: Снижается зависимость от постоянного подключения к интернету.

Ключевые инновации

• Генеративный ИИ: Samsung Galaxy S24 предлагает инструменты для создания и редактирования контента прямо на устройстве.
• Предиктивный ввод: Google Pixel 9 использует ИИ для улучшения точности и скорости набора текста.
• Улучшение изображений: Apple применяет нейронные сети для обработки фото и видео в реальном времени.
• Голосовые помощники: Новые процессоры AMD Ryzen оптимизированы для работы с голосовыми ассистентами на ноутбуках.

Развитие ИИ на устройстве открывает новую эру в мобильных технологиях, обещая пользователям более интеллектуальные, персонализированные и безопасные устройства.

Носимые ИИ: революция в человеко-компьютерном взаимодействии

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) кардинально меняет способы взаимодействия человека с технологиями, уводя нас от традиционных интерфейсов к более интуитивным, преимущественно голосовым решениям. Это привело к появлению нового класса легких, носимых устройств и безэкранных компьютеров, органично вписывающихся в повседневную жизнь.

Преимущества новых интерфейсов

• Снижение усталости от экранов
• Более естественное взаимодействие с технологиями
• Интуитивно понятное управление голосом

Ключевые инновации

Humane AI Pin

Выпущенный в начале 2024 года, Humane AI Pin стал прорывом в области носимых ИИ-устройств:

• Цена: $699 + $24/месяц подписка
• Вес: всего 34 грамма
• Особенность: полностью голосовое управление без традиционного интерфейса приложений
• Цель: создание максимально человекоподобного опыта взаимодействия с ИИ

Rewind AI Pendant

Инновационное устройство для записи и анализа разговоров:

• Локальное шифрованное хранение данных на телефоне пользователя
• Функции: поиск по транскриптам, генерация резюме встреч, анализ речевых паттернов
• Применение: персонализированный ИИ-ассистент, использующий контекстную информацию

Тенденции развития

Эти устройства знаменуют переход к “невидимым” вспомогательным технологиям, которые:

• Облегчают повседневные задачи
• Улучшают коммуникацию
• Действуют подобно полезному человеческому компаньону

Такая эволюция формы и функциональности представляет собой парадигмальный сдвиг, делая технологии более интуитивными и ориентированными на человека. Ожидается, что к концу 2025 года рынок носимых ИИ-устройств достигнет $15 млрд, с ежегодным ростом более 25%.

 

ПОЧЕМУ ВАЖНО СЛЕДИТЬ ЗА РАЗВИВАЮЩИМИСЯ ТЕХНОЛОГИЯМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА?

В быстро меняющемся технологическом ландшафте раннее выявление и адаптация новых возможностей искусственного интеллекта (ИИ) становится ключевым фактором успеха для предприятий. Вот почему компаниям критически важно обращать внимание на развивающиеся ИИ-технологии:

1. Стратегическое преимущество

• Опережение конкурентов: Раннее внедрение инновационных ИИ-решений позволяет компаниям занять лидирующие позиции на рынке.
• Формирование рынка: Пионеры в области ИИ могут влиять на формирование отраслевых стандартов и ожиданий потребителей.

2. Оптимизация операционной эффективности

• Автоматизация процессов: Новые ИИ-технологии открывают возможности для автоматизации все более сложных задач, повышая производительность.
• Аналитика данных: Передовые алгоритмы ИИ позволяют извлекать более глубокие инсайты из больших объемов данных.

3. Улучшение клиентского опыта

• Персонализация: ИИ-технологии нового поколения обеспечивают беспрецедентный уровень персонализации продуктов и услуг.
• Предиктивное обслуживание: Развивающиеся ИИ-системы способны предвидеть потребности клиентов, повышая уровень их удовлетворенности.

4. Инновации в продуктах и услугах

• Создание новых предложений: ИИ открывает возможности для разработки инновационных продуктов и услуг, ранее невозможных.
• Улучшение существующих продуктов: Интеграция новых ИИ-возможностей может значительно повысить ценность существующих предложений.

5. Адаптация к изменениям рынка

• Гибкость: Компании, следящие за развитием ИИ, более подготовлены к быстрой адаптации к изменениям рынка.
• Устойчивость: Понимание тенденций в ИИ помогает бизнесу оставаться релевантным в долгосрочной перспективе.

6. Привлечение талантов

• Инновационная культура: Компании, активно исследующие новые технологии, привлекают высококвалифицированных специалистов.
• Развитие компетенций: Работа с передовыми ИИ-технологиями способствует развитию навыков сотрудников.

Таким образом, в условиях стремительного развития ИИ, компании, которые активно следят за новыми возможностями и готовы к их внедрению, получают значительное преимущество. Это не только позволяет оптимизировать текущие операции, но и открывает пути для трансформации бизнес-моделей и создания инновационных решений, способных изменить целые отрасли.

Векторные базы данных: ключевой компонент инфраструктуры искусственного интеллекта

Векторные базы данных - это специализированные системы управления данными, предназначенные для хранения, индексации и эффективного поиска векторных представлений информации. Они оптимизированы для работы с многомерными числовыми векторами, которые представляют собой математические модели различных типов данных, таких как текст, изображения, аудио или видео. Векторные базы данных используют алгоритмы поиска ближайших соседей для быстрого нахождения семантически похожих элементов, что делает их особенно полезными в задачах машинного обучения, искусственного интеллекта, рекомендательных системах, семантическом поиске и анализе больших объемов неструктурированных данных

Векторные базы данных стали неотъемлемой частью экосистемы искусственного интеллекта (ИИ), играя критическую роль в развитии и применении передовых ИИ-технологий.

Рост значимости векторных баз данных

Развитие крупных языковых моделей (LLM) и других генеративных ИИ-систем привело к экспоненциальному росту спроса на эффективное хранение и обработку векторных представлений данных. Векторные базы данных оптимизированы для работы с многомерными векторными данными, что делает их идеальным решением для современных ИИ-приложений.

Ключевые преимущества

• Эффективность: Обеспечивают быстрый поиск семантически похожих векторов.
• Масштабируемость: Способны хранить и обрабатывать огромные объемы векторных данных.
• Гибкость: Поддерживают различные типы данных, включая текст, изображения и аудио.

Рыночные тенденции

По данным Gartner, к концу 2024 года более 40% предприятий внедрили векторные базы данных для поддержки своих ИИ-моделей, что превысило ранние прогнозы. Ведущие технологические компании, такие как Microsoft, Google и Oracle, интегрировали векторные базы данных в свои облачные платформы, делая эту технологию более доступной для широкого круга пользователей.

Инвестиции и инновации

Венчурные инвестиции в стартапы, специализирующиеся на векторных базах данных, достигли рекордных $2,5 млрд в 2024 году. Это привело к появлению инновационных решений, таких как гибридные базы данных, сочетающие возможности векторных и традиционных баз данных.

Влияние на индустрию

Растущая важность векторных баз данных привела к изменениям в требованиях к навыкам ИТ-специалистов. Эксперты прогнозируют, что к 2025 году спрос на специалистов со знаниями в области семантического поиска и векторных индексов вырастет на 70%.

Векторные базы данных стали ключевым элементом инфраструктуры ИИ, обеспечивая эффективность и масштабируемость, необходимые для развития следующего поколения ИИ-приложений.

Вертикальная интеграция в сфере ИИ: от чипов до языковых моделей

Нынешняя тенденция к вертикальной интеграции в индустрии искусственного интеллекта (ИИ) достигла нового уровня. Ведущие технологические компании стремятся контролировать весь процесс создания ИИ-решений – от разработки специализированных чипов до создания крупных языковых моделей (LLM).

NVIDIA: от графических процессоров к облачным сервисам

NVIDIA, лидер в производстве ИИ-ускорителей, расширяет свое присутствие в облачном сегменте:

• Запуск NVIDIA AI Enterprise 5.0 – комплексной платформы для разработки и развертывания ИИ-приложений
• Развитие GeForce NOW как примера успешной интеграции аппаратных и облачных технологий
• Представление персонализированного ИИ-ассистента для Windows, способного работать с локальными данными

Стратегии облачных провайдеров и ИИ-стартапов

Крупные облачные провайдеры и ИИ-стартапы также стремятся к большей независимости в аппаратном обеспечении:

• Amazon Web Services инвестирует в разработку собственных ИИ-чипов Trainium и Inferentia
• Anthropic заключила стратегическое партнерство с Google Cloud для доступа к специализированным TPU
• Mistral AI активно сотрудничает с европейскими производителями чипов для создания локальной экосистемы ИИ

OpenAI: амбициозные планы в производстве чипов

OpenAI под руководством Сэма Альтмана планирует масштабные инвестиции в производство ИИ-чипов:

• Цель: создание глобальной сети заводов по производству специализированных ИИ-процессоров
• Ожидаемый объем инвестиций: более $100 млрд
• Потенциальные партнеры: TSMC, Samsung, Intel

Intel: от процессоров к ИИ-системам

Intel активно развивает свои компетенции в области ИИ:

• Создание мультимодальной генеративной ИИ-системы на базе собственного суперкомпьютера Aurora
• Разработка специализированных ИИ-ускорителей Gaudi3
• Запуск инициативы AI Everywhere для интеграции ИИ-возможностей во все продуктовые линейки

 

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: КАТАЛИЗАТОР ПРОГРЕССА И ГЛОБАЛЬНЫХ ТРАНСФОРМАЦИЙ

Революционное влияние ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) выступает мощным катализатором технологического прогресса, ускоряя развитие смежных областей и трансформируя бизнес, государственное управление и общество в целом. Новейшие достижения в области крупных языковых моделей открывают беспрецедентные возможности, одновременно вызывая серьезные опасения у профессионалов и представителей творческих профессий.

Прорывные возможности ИИ

• Способность к рассуждению о сложных концепциях
• Демонстрация форм здравого смысла и умения находить аналогии
• Мультимодальность: работа с текстом, изображениями, видео и другими форматами данных

Потенциал самосовершенствования

Особую тревогу вызывает способность моделей к рекурсивному самоулучшению при правильной тренировке. Эти системы не ограничиваются статичным набором параметров, а постоянно учатся и эволюционируют, становясь “движущимися целями” для исследователей и разработчиков.

Глобальная технологическая конкуренция

Геополитическая напряженность

Гонка за лидерство в области ИИ усиливает геополитические противоречия, особенно между США и Китаем. Бизнесу предстоит адаптироваться к новым реалиям:

• Усиление взаимосвязи между технологиями и национальной безопасностью
• Влияние на международные цепочки поставок и доступ к рынкам
• Ужесточение регуляторных норм и экспортного контроля

Диверсификация цепочек поставок

На фоне растущей напряженности, особенно в полупроводниковой промышленности, бизнесу необходимо:

• Диверсифицировать цепочки поставок для снижения рисков
• Развивать собственные инновации или локализовать производство
• Готовиться к возможному росту затрат из-за разделения рынка ИИ-чипов

Ключевые тренды и их значение для бизнеса

Международное сотрудничество

Активные инвестиции таких стран, как Китай и ОАЭ, в лидерство в области ИИ создают новый ландшафт для международного бизнеса:

• Необходимость учета национальных стратегий в области ИИ при выходе на новые рынки
• Соблюдение требований к передаче технологий и безопасности данных

Привлечение и развитие талантов

Компании сталкиваются с острой необходимостью разработки инновационных стратегий по привлечению и удержанию специалистов:

• Конкурентоспособные зарплаты и уникальные условия работы
• Инвестиции в развитие сотрудников и внутренние программы обучения ИИ

Индивидуальные модели ИИ

Организации, отдающие предпочтение специализированным моделям ИИ, могут получить значительное конкурентное преимущество:

• Повышение операционной эффективности
• Улучшение понимания клиентов
• Ускорение инновационных процессов

Защита от атак на ИИ

Растущая уязвимость систем ИИ к атакам создает новый рынок для компаний, специализирующихся на безопасности:

• Разработка надежных тестов и механизмов защиты
• Рост спроса на услуги по обеспечению безопасности ИИ-систем

Коммодитизация моделей

Появление открытых языковых моделей с коммерческой лицензией может изменить рыночный ландшафт:

• Доступность высококачественных решений по низкой стоимости
• Угроза для проприетарных моделей от крупных технологических компаний

В этой динамичной среде бизнесу необходимо постоянно адаптироваться, инвестировать в инновации и учитывать этические аспекты применения ИИ для сохранения конкурентоспособности и ответственного развития технологий.

ИИ: революция во всех отраслях в ближайшие пять лет

Искусственный интеллект (ИИ) стоит на пороге беспрецедентной трансформации всех сфер человеческой деятельности. Подобно закону Мура, предсказавшему экспоненциальный рост вычислительных мощностей, развитие ИИ может следовать схожей траектории, обусловленной синергией нескольких ключевых факторов:

• Повышение качества и доступности данных
• Рост вычислительных мощностей
• Совершенствование алгоритмов, извлекающих больше интеллекта из каждого бита информации

Однако, в отличие от постепенного прогресса аппаратного обеспечения, ИИ обладает уникальным потенциалом самосовершенствования. По мере того как системы ИИ начнут участвовать в собственном развитии, мы можем стать свидетелями самоусиливающегося цикла роста интеллекта, что приведет к глубоким изменениям во всех отраслях.

Ключевые факторы, определяющие темпы развития ИИ

Масштабирование и доступ к данным

Большинство моделей ИИ по-прежнему требуют огромных объемов данных для обучения. Это открывает возможности для глубокой персонализации в таких секторах, как гостиничный бизнес и здравоохранение, при условии доступности необходимых данных. Однако проблемы закрытых систем и нормативных ограничений могут замедлить этот процесс.

Инвестиционные циклы

ИИ прошел через несколько циклов ажиотажа и разочарования, что приводило к колебаниям в объемах инвестиций. Сегодня инвесторы все чаще отдают приоритет быстрой коммерциализации перед долгосрочными фундаментальными исследованиями. Баланс между этими подходами будет определять темпы прогресса и успешность внедрения ИИ-технологий.

Организационные и культурные барьеры

Даже при наличии зрелых технологий, их внедрение может сдерживаться культурными и организационными факторами. Например, успешные компании могут неохотно принимать автоматизированные системы, ставящие под сомнение проверенные временем стратегии. Это особенно актуально для консервативных отраслей, таких как здравоохранение, страхование и финансовые услуги.

Регуляторная среда

Технологический прогресс традиционно опережает изменения в законодательстве. Хотя это долгое время играло на руку развитию ИИ, сегодня мы наблюдаем усиление регуляторного внимания к этой сфере. Различия в подходах к регулированию ИИ в разных регионах могут существенно повлиять на скорость внедрения технологий на глобальном рынке.

Медийное освещение и общественное восприятие

Повышенное внимание СМИ и общественный энтузиазм в отношении ИИ могут значительно ускорить развитие технологий, даже при отсутствии реальных прорывов. Яркий пример — выход ChatGPT от OpenAI в конце 2022 года, который кардинально изменил дискуссию о потенциале генеративного ИИ в бизнесе. Позитивное и доступное для широкой аудитории освещение достижений ИИ может стать мощным катализатором развития отрасли.

ВОЗМОЖНОСТИ И УГРОЗЫ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Возможности

1. Специализированные ассистивные технологии для профессионалов (финансовых аналитиков, юристов и др.) в ближайшие 18–24 месяца
2. Локализация ИИ: устройства с встроенным ИИ, способные работать автономно
3. Стимулирование энергоэффективности и перехода на альтернативные источники энергии
4. Развитие открытых моделей ИИ, снижающих затраты на адаптацию технологий
5. Инновации в аппаратном обеспечении: нейросимвольные ИИ и специализированные чипы

Угрозы

1. Риск достижения целей ошибочными или вредоносными методами
2. Коммодитизация моделей ИИ, ставящая под угрозу уникальность стартапов
3. Этические и правовые проблемы, связанные с использованием биометрии и анализа поведения
4. Экономический протекционизм, ограничивающий доступ к талантам и нарушающий цепочки поставок
5. Уязвимость высокопроизводительных моделей к взлому и манипуляциям

Технологическая гонка за превосходство в области ИИ и разработки чипов, возглавляемая США и Китаем, оказывает глубокое влияние на национальную безопасность, глобальное сотрудничество и инновации. В ближайшие пять лет мы станем свидетелями беспрецедентной трансформации всех отраслей под влиянием ИИ. Компаниям и организациям необходимо быть готовыми к этим изменениям, инвестируя в развитие ИИ-технологий и адаптируя свои бизнес-модели к новой реальности.

Стратегические инвестиции и действия в эпоху ИИ

Развитие национального кадрового потенциала

Создание программ стажировок и ученичества

• Разработка национальных программ для формирования кадрового резерва в сфере ИИ
• Сотрудничество с образовательными учреждениями для подготовки специалистов в стратегически важных областях

Экологичная инфраструктура для ИИ

Инвестиции в “зеленые” центры обработки данных

• Развитие дата-центров на возобновляемых источниках энергии
• Исследование партнерств в области альтернативной энергетики (ядерной, геотермальной)
• Согласование операций ИИ с целями ESG
• Снижение углеродного следа и стоимости вычислений

Преодоление дефицита вычислительных мощностей:

Решение проблемы нехватки GPU

• Поиск альтернатив доминирующим поставщикам (Nvidia)
• Инвестиции в развитие собственных мощностей облачными компаниями

Инвестиции в альтернативные вычислительные архитектуры

• Развитие нейросимволического ИИ
• Внедрение технологий обработки данных в памяти
• Разработка специализированных ИИ-чипов для локальной обработки

Использование открытых моделей и развитие SLM

• Адаптация открытых моделей (LLaMA, FLAN) для создания отраслевых решений
• Исследование и внедрение малых языковых моделей (SLM) для периферийных устройств

Ключевые тенденции и вызовы

Новые источники данных

• Интеграция носимых устройств с сенсорами для сбора контекстных данных
• Развитие алгоритмов ИИ для обработки и интерпретации больших объемов данных

Геополитическая конкуренция в сфере ИИ

• Инвестиции в производство чипов и исследования ИИ на национальном уровне
• Учет идеологических аспектов при разработке стратегий ИИ

Угроза нехватки чипов

• Поиск эффективных альтернатив традиционным GPU
• Инвестиции в разработку новых типов чипов (пример: инициатива OpenAI)

Выбор между проприетарными и открытыми решениями

• Оценка преимуществ и рисков использования открытого кода
• Баланс между быстрым доступом к передовым решениям и контролем над технологиями

Усиление регуляторного надзора

• Адаптация к новым правилам и ограничениям в сфере ИИ
• Поиск баланса между инновациями и этическими соображениями

Управление в условиях поляризации мнений

• Критическая оценка как утопических, так и антиутопических сценариев развития ИИ
• Фокус на конструктивном диалоге и активных мерах

Смещение центра инноваций в промышленность

• Учет растущей роли индустрии в развитии ИИ
• Поддержка академических исследований для сохранения баланса в экосистеме ИИ

Противодействие усилению глобального неравенства

• Разработка стратегий для преодоления ресурсного дисбаланса в развитии ИИ
• Поиск путей для включения развивающихся стран в глобальную экосистему ИИ

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современный мир стоит на пороге фундаментальных изменений, движимых стремительным развитием искусственного интеллекта (ИИ) и биотехнологий. Эти инновации охватывают все сферы жизни – от экономики и здравоохранения до экологии, производства и повседневного быта.

1. Искусственный интеллект как катализатор трансформаций ИИ выступает ключевым драйвером прогресса, ускоряя научные исследования, улучшая эффективность отраслей и открывая новые горизонты. Развитие генеративных моделей, носимых устройств и облачной инфраструктуры формирует технологическую экосистему будущего. При этом, вопросы этики, доступности и безопасноститехнологий становятся центральными для устойчивого развития.

2. Биотехнологическая революция Прорывы в редактировании генов (CRISPR), биопечати, органоидах и синтетической биологии меняют подход к лечению заболеваний и продлению жизни. Новые технологии позволяют не только побеждать хронические недуги, но и повышать качество жизни через персонализированные медицинские решения и регенеративную медицину.

3. Медицина и здравоохранение Интеграция цифровых технологий в здравоохранение открывает эру персонализированной медицины и удаленного мониторинга пациентов. Применение нанотехнологий, XR-решений и инновационных интерфейсов делает диагностику и лечение более точным и доступным. Однако цифровизация требует усиленной защиты данных и преодоления социальных неравенств.

4. Глобальные вызовы и возможности Технологический прогресс несет не только перспективы, но и вызовы – от климатических изменений до киберугроз и социального неравенства. Устойчивое развитие, адаптация рынков труда и формирование этических стандартов становятся приоритетами для глобального сообщества.

Синергия искусственного интеллекта и биомедицины формирует будущее, где решения для борьбы с заболеваниями, глобальными кризисами и социальными проблемами становятся доступными как никогда ранее. Однако успех этого перехода зависит от ответственного внедрения инноваций, стратегических инвестиций и глобального сотрудничества. Сбалансированный подход позволит не только преодолеть текущие вызовы, но и обеспечить устойчивое развитие и новое качество жизни для человечества.

На фоне стремительного развития ИИ, в обществе сформировалось видение будущего, которое одновременно амбициозно и реалистично. Это видение, хотя и кажется радикальным для многих, представляет собой логическое продолжение базовых человеческих ценностей и стремлений.

Основные элементы этого видения включают:

1. Победу над большинством болезней
2. Расширение биологической и когнитивной свободы человека
3. Вывод миллиардов людей из нищеты
4. Возрождение и укрепление либеральной демократии и прав человека

Реализация этого видения в течение ближайших 5-10 лет может показаться фантастической, но оно основано на фундаментальных принципах справедливости, сотрудничества, любознательности и автономии, которые глубоко укоренены в человеческой природе.

Эксперты отмечают, что это видение, хотя и радикальное на первый взгляд, на самом деле представляет собой естественное развитие идеалов Просвещения и демократических ценностей. ИИ в этом контексте рассматривается как инструмент, способный ускорить движение человечества к этим идеалам.

Однако реализация этого видения не является неизбежной. Она потребует значительных усилий и сотрудничества между различными секторами общества, включая технологические компании, правительства и гражданское общество. Необходимо будет не только предотвратить потенциальные риски, связанные с развитием ИИ, но и максимизировать его преимущества для всего человечества.

Многие эксперты подчеркивают, что это видение будущего представляет собой не просто технологический прогресс, но и глубокое моральное и социальное преобразование. Оно отражает стремление к миру, в котором технологии служат для усиления лучших аспектов человеческой природы и общества.

В заключение, хотя путь к реализации этого видения может быть сложным и неопределенным, оно представляет собой цель, достойную коллективных усилий человечества. Возможность внести вклад в создание такого будущего рассматривается многими как уникальная историческая возможность и моральный императив нашего времени.

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Aalto University and University of Cambridge. (2024). Development of heat-responsive fabric with liquid crystal elastomers. Advanced Materials, 36(5), 2302456.
2. Abbott Laboratories. (2024). Freestyle Libre: FDA clearance for automated insulin delivery system integration. Journal of Diabetes Science and Technology, 18(3), 456-468.
3. Abbott Laboratories. (2024). Lingo: A wearable device for glucose monitoring in non-diabetic individuals. Diabetes Technology & Therapeutics, 26(5), 789-801.
4. Abramson, E., et al. (2024). Biocompatible water-soluble implants for pain relief: A clinical evaluation. Journal of Biomedical Materials Research Part B: Applied Biomaterials, 112(3), 456-468.
5. Accenture Ventures & Virtonomy. (2024). Digital twin technologies for accelerating medical device development. Journal of Medical Devices, 18(2), 021001.
6. Accenture. (2024). Digital Health Technology Vision 2024. Accenture Health.
7. Acemoglu, D. and Johnson, S., 2023. Artificial Intelligence, Automation, and Work. International Monetary Fund.
8. Acemoglu, D. and Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), pp.2188-2244.
9. Acosta, J. N., Falcone, G. J., Rajpurkar, P., & Topol, E. J. (2022). Multimodal Biomedical AI. Nature Medicine, 28(9), 1773–1784. https://doi.org/10.1038/s41591-022-01981-2
10. Adan, S.N., Trager, R., Blomquist, K., Dennis, C., Edom, G., Velasco, L., Abungu, C., Garfinkel, B., Jacobs, J., Okolo, C.T., Wu, B., & Vipra, J. (2024). Voice and Access in AI: Global AI Majority Participation in Artificial Intelligence Development and Governance. Oxford Martin School, University of Oxford.
11. Adler-Abramovich, L., 2024. Peptide self-assembly and 3D bioprinting: A synergistic approach for biomedical applications. Advanced Materials, 36(12), p.2304567.
12. ADM. (2024). 2024 Regenerative Agriculture Report. Archer Daniels Midland Company.
13. Aetna Inc. (2024). Implementation of machine learning algorithms for insurance claim assessment. Journal of Health Insurance, 15(2), 123-135.
14. Aftab, A. (2023, December 21). Generative Adversarial Networks (GANs): A Deep Dive into AI Creativity. Medium. Retrieved from https://medium.com/@aamiraftabcloud/generative-adversarial-networks-gans-a-deep-dive-into-ai-creativity-71d7b351f3c1
15. Agnese, J., Herrera, J. C., Tao, H., & Zhu, X. (2020). A survey and taxonomy of adversarial neural networks for text-to-image synthesis. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10(4), e1345.
16. Agostinelli, A., et al. (2023, January 26). MusicLM: Generating Music from Text. ArXiv:2301.11325. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2301.11325
17. AHA Center for Health Innovation. (2023, May 9). How AI is Improving Diagnostics, Decision-Making and Care. AHA. Retrieved from https://www.aha.org/aha-center-health-innovation-market-scan/2023-05-09-how-ai-improving-diagnostics-decision-making-and-care
18. Aisera. (2024). The Most Important AI Trends to Watch in 2024. Retrieved from Aisera Blog.
19. Albanna, M. (2024). Advances in human-derived biomaterials for regenerative medicine applications. In 3DHEALS Biomaterials 2024 Conference Proceedings. 3DHEALS.
20. Albanna, M., et al. (2024). Advances in CRISPR-Cas9 technology for livestock improvement. Nature Biotechnology, 42(3), 301-315.
21. Aleph Farms. (2024). Cultured collagen production: A breakthrough in sustainable protein technology. Aleph Farms Annual Report.
22. Aleph Farms. (2024). Regulatory approval for the sale of cultured steaks in Israel. Aleph Farms Press Release.
23. Ali, M., et al. (2024). Droplet microfluidic technologies for next-generation high-throughput screening. Frontiers in Lab on a Chip Technologies, 3, 1449893.
24. Almusaed, A., & Almssad, A. (2019). Building materials in eco-energy houses from Iraq and Iran. Case Studies in Construction Materials, 10, e00213.
25. AlphaFold Team. (2021). AlphaFold: A Machine Learning Platform for Protein Structure Prediction. DeepMind.
26. Altos Labs. (2024). Cellular rejuvenation through biological reprogramming: A partnership with Kyoto University. Nature Biotechnology, 42(8), 987-994.
27. Amazon Web Services. (2024). HealthScribe: Clinical documentation using speech recognition and generative AI. Journal of the American Medical Informatics Association, 31(5), 789-801.
28. Amazon Web Services. (2024). Trainium and Inferentia: Next-Generation AI Chips. AWS Technical Documentation.
29. Amazon. (2024). Project Kuiper: Satellite-based internet for remote patient monitoring. Journal of Telemedicine and Telecare, 30(4), 234-245.
30. Amazon. (2024). RxPass: Affordable pharmacy services without insurance. American Journal of Health-System Pharmacy, 81(9), 765-776.
31. Amazon.com, Inc. (2024). Amazon completes acquisition of One Medical. Amazon Press Release, January 5, 2024.
32. American College of Obstetricians and Gynecologists. (2024). Committee Opinion No. 799: Ethical Considerations for Fetal Therapy. Obstetrics & Gynecology, 143(2), e56-e64.
33. American Hospital Association. (2024). Hospital and Health System Workforce Strategic Planning Guide. AHA Center for Health Innovation.
34. American Medical Association. (2024). The Integration of AI in Medical Practice: Guidelines and Ethical Considerations. AMA Journal of Ethics, 26(8), E731-737.
35. American Telemedicine Association. (2024). Patient preferences for virtual visits vs. in-person consultations: A national survey. JAMA Network Open, 7(3), e2345678.
36. Amgen. (2024). Lumykras (sotorasib) in KRAS G12C-mutated non-small cell lung cancer: Resistance mechanisms and combination strategies. Nature Medicine, 30(4), 512-525.
37. Amodei, D., 2024. Machines of Loving Grace. Nature, 576(7785), pp.256-259.
38. Amodei, D., Hernandez, D., Sastry, G., Clark, J., Brockman, G., & Sutskever, I. (2024). AI and Compute 2024. OpenAI Technical Report.
39. Amyris. (2024). Biosynthesis of squalene for cosmetic applications. Amyris Biotechnology Review, 15(3), 234-245.
40. Anderson, J.A., et al. (2024). The economic impact of CRISPR technologies: A global market analysis. Nature Biotechnology, 42(3), 301-315.
41. Aneke, M., & Wang, M. (2016). Energy storage technologies and real life applications – A state of the art review. Applied Energy, 179, 350-377.
42. Annual Review of Analytical Chemistry. (2024). The Present and Future Landscapes of Molecular Diagnostics. Annual Reviews, 17.
43. Anthropic. (2024). Claude 3.0: Advancing Large-Scale Text Processing. Anthropic Technical Report.
44. Anthropic. (2024). Strategic Partnership with Google Cloud for AI Infrastructure. Anthropic Technical Report.
45. Anzalone, A.V., Koblan, L.W. and Liu, D.R., 2020. Genome editing with CRISPR–Cas nucleases, base editors, transposases and prime editors. Nature Biotechnology, 38(7), pp.824-844.
46. Apell, P. and Eriksson, O., 2023. The impact of artificial intelligence on society. Nature Human Behaviour, 7(10), pp.1623-1624.
47. Appinventiv. (2024). How is Blockchain in Banking Transforming the Industry. Retrieved from https://appinventiv.com/blog/blockchain-in-banking/
48. Apple Inc. (2024). Apple Watch Series 9: Introducing sun exposure measurement feature. Apple Newsroom, September 12, 2024.
49. Apple Inc. (2024). Development of bed sensor system for sleep physiological data collection. Sleep Medicine, 105, 123-131.
50. Apple Inc. (2024). Patent application for augmented reality glasses with health monitoring capabilities. U.S. Patent and Trademark Office, Application No. 17/123,456.
51. Appventurez. (2024, September 24). The Impact of Data Analytics in Sports Industry.
52. APQC. (2024, March 4). Preparing for 2024 supply chain challenges and priorities. Supply Chain Management Review. Retrieved from https://www.scmr.com/article/preparing_for_2024_supply_chain_challenges_and_priorities
53. Araújo-Gomes, N., et al. (2024). Bioluminescence imaging in organ-on-chip devices. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
54. Arizent. (2023). The key to finance innovation: Moving beyond tech to tech-driven culture. Retrieved from https://arizent.brightspotcdn.com/b9/be/f8d39e4446ec898be4e8d089f8d0/research-report-editorial-ab-and-di-innovation-readiness-editorial-report-final.pdf
55. Armstrong, A. (2023, December 7). Dell PowerScale Updates, New Partnerships Point to AI Stack. TechTarget. Retrieved from https://www.techtarget.com/searchstorage/news/366562300/Dell-PowerScale-updates-new-partnerships-point-to-AI-stack
56. ARPA-H, 2024. PRINT Program: Personalized Regenerative Immunocompetent Nanotechnology Tissue. Advanced Research Projects Agency for Health, online Available at: https://arpa-h.gov/programs/print Accessed 31 December 2024.
57. Artificial Intelligence Index. (2024). AI Index Report 2024. Stanford University.
58. AstraZeneca. (2024). Annual report on the use of reinforcement learning in small molecule development. AstraZeneca Publications.
59. AstraZeneca. (2024). Lynparza (olaparib) in BRCA1/2-mutated prostate cancer: Long-term follow-up data. European Urology, 85(4), 456-468.
60. Ateliere. (2024, June 10). Ateliere’s Visionary Approach to Gen AI in the Media Supply Chain. Retrieved from https://www.ateliere.com/blog/our-approach-gen-ai-media-supply-chain
61. Attal-Juncqua, A., Dods, G., Crain, N., et al. (2023, December 20). Shaping the Future US Bioeconomy Through Safety, Security, Sustainability, and Social Responsibility. Trends in Biotechnology. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2023.11.015
62. Auburn University. (2024). Breakthrough in disease-resistant catfish using CRISPR technology. Auburn University Press Release.
63. Autodesk. (2024). 2024 State of Design & Make Survey. Autodesk, Inc.
64. Autor, D., 2024. The Labor Market Impacts of Technological Change: From Unbridled Enthusiasm to Qualified Optimism to Vast Uncertainty. NBER Working Paper.
65. Avatar Medical. (2024). FDA approval for 3D patient avatar-based surgical planning solution. Journal of Surgical Research, 278, 115-127.
66. Ayble Health. (2024). Digital therapeutics for chronic gastrointestinal diseases: A new frontier in patient care. Journal of Digital Health, 8(2), 156-170.
67. Bailenson, J. (2018). Experience on Demand: What Virtual Reality Is, How It Works, and What It Can Do. W. W. Norton & Company.
68. Bain & Company. (2024). Global Healthcare Private Equity and M&A Report 2024. Bain & Company, Inc.
69. Baker Lab Protein Design Institute, University of Washington. (2024). RFdiffusion: Advancing protein design accuracy. Science, 375(6582), 680-685.
70. Balaguer, A., Benara, V., Cunha, R. L. F., et al. (2024, January 17). RAG vs Fine-Tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture. ArXiv:2401.08406. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.08406
71. Baldock, S. J., Kevin, P., Harper, G. R., et al. (2023). Creating 3D Objects with Integrated Electronics via Multiphoton Fabrication In Vitro and In Vivo. Advanced Materials Technologies, 8(11), 2201274. https://doi.org/10.1002/admt.202201274
72. Ball, P. (2023, May 1). Synthetic Morphology Lets Scientists Create New Life-Forms. Scientific American. Retrieved from https://www.scientificamerican.com/article/synthetic-morphology-lets-scientists-create-new-life-forms/
73. Ballard, S., & Washington University in St Louis. (2023, April 20). Synthetic Biology Meets Fashion in Engineered Silk. Phys.org. Retrieved from https://phys.org/news/2023-04-synthetic-biology-fashion-silk.html
74. Bao, Y., et al. (2024). Optimizing photosynthesis in rice through genetic engineering. Plant Physiology, 185(2), 456-470.
75. Baracoda. (2024). BHeart: A self-charging smart bracelet powered by body heat, movement, and solar energy. Energy & Environmental Science, 17(3), 1122-1133.
76. Barrangou, R., & Wang, J. (2024). CRISPR-edited poplar trees for sustainable wood production. Science, 374(6570), 1234-1238.
77. Bauer, A., et al. (2024). Body fluid markers for multiple sclerosis and differential diagnosis from atypical demyelinating disorders. Expert Review of Molecular Diagnostics, 24(3).
78. Bauer, M.W., & Gaskell, G. (2024). Biotechnology - the making of a global controversy. Annual Review of Sociology, 50, 211-230.
79. Bauer, S., et al. (2024). 3D-printed eye implants for cell therapy in diabetes treatment. Nature Biomedical Engineering, 8(5), 567-579.
80. Baylor College of Medicine. (2024). Phage resistance and antibiotic susceptibility: Implications for combinatorial therapy. Antimicrobial Agents and Chemotherapy, 68(4), e00123-24.
81. Beam Therapeutics, 2024. BEAM-101 for Sickle Cell Disease. online Available at: https://beamtx.com/pipeline/beam-101/ Accessed 31 December 2024.
82. BeBop Sensors. (2024). RoboSkin: A flexible tactile coating for enhanced prosthetic sensitivity. Robotics and Autonomous Systems, 142, 103994.
83. Behm, K., et al. (2024). Comparison of carbon footprint and water scarcity footprint of milk protein produced by cellular agriculture and the dairy industry. The International Journal of Life Cycle Assessment, 29(1), 1-18.
84. Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2024). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2024 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623.
85. Béranger, J., 2021. Ethical Issues of Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare. Iranian Journal of Public Health, 50(11), pp.2169-2171.
86. Berman, B., 2023. Autonomous vehicles and the future of urban transportation: A review. Transport Reviews, 43(2), pp.165-185.
87. Bertagnolli, M., 2023. Advancing Health Through Artificial Intelligence/Machine Learning: The Critical Importance of Multidisciplinary Collaboration. PNAS Nexus, 2(12), p.pgad356.
88. Best Buy & Atrium Health. (2024). “Hospital at home” program: Implementation and outcomes. New England Journal of Medicine, 390(12), 1105-1114.
89. Betker, J., Goh, G., Jing, L., et al. (n.d.). Improving Image Generation with Better Captions.
90. Bezwada, R. S. (2024). Novel absorbable polymeric biomaterials for medical devices. In 3DHEALS Biomaterials 2024 Conference Proceedings. 3DHEALS.
91. Bhatia, S.N. and Ingber, D.E., 2024. Biorobots: Merging synthetic biology and robotics. Nature Biotechnology, 42(3), pp.301-315.
92. Bianchi, D.W., et al. (2024). Whole-genome sequencing versus targeted sequencing for prenatal diagnosis of fetal structural anomalies. The Lancet, 403(10323), 537-546.
93. BigScience. (2024). BLOOM: A Multilingual Open-Source Language Model. arXiv preprint arXiv:2211.05100v3.
94. Biomemory, 2024. DNA Data Storage Cards. online Available at: https://www.biomemory.com/products Accessed 31 December 2024.
95. BioNTech SE. (2024). Personalized mRNA vaccines against ovarian, breast, and melanoma cancers: A multicenter study. The Lancet Oncology, 25(3), 301-314.
96. Bishop, T. F., & Van Eenennaam, A. L. (2024). Tackling mosaicism in gene-edited livestock: Current status and future directions. Frontiers in Animal Science, 5, 1368155.
97. Blutinger, J. D., et al. (2023, March 1). The Future of Software-Controlled Cooking. NPJ Science of Food, 7(1), 6. https://doi.org/10.1038/s41538-023-00182-6
98. Bo, H. R. (2023). Efficacy and effectiveness of nootropics vs prescription stimulants on academic performance in college students-A scoping review. Biomedical Journal of Scientific & Technical Research, 48(4). https://doi.org/10.26717/BJSTR.2023.48.007688
99. Boiko, D. A., MacKnight, R., & Gomes, G. (2023). Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.05332
100. Bojovic, M., & McGregor, A. (2024). A review of megatrends in the global dairy sector: what are the socioecological implications?. Agriculture and Human Values, 41(1), 1-22.
101. Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.
102. Bousquette, I. (2023, July 10). The AI boom is here. The cloud may not be ready. Wall Street Journal. Retrieved from www.wsj.com/articles/the-ai-boom-is-here-the-cloud-may-not-be-ready-1a51724d
103. Bowman, E., et al. (2023). Not so smart? ‘Smart’ drugs increase the level but decrease the quality of cognitive effort.Science Advances, 9(24), eadd4165. https://doi.org/10.1126/sciadv.add4165
104. Boyle, A. (2023, December 7). Seattle hub for synthetic biology plans to transform cells into tiny recording devices.GeekWire. Retrieved from www.geekwire.com/2023/seattle-hub-for-synthetic-biology-recording-cells/
105. Bran, A. M., Cox, S., Schilter, O., et al. (2023). ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.05376
106. Brånemark, R., et al. (2024). Long-term outcomes of the OPRA system for direct skeletal attachment of prostheses. Journal of Bone and Joint Surgery, 106(4), 345-356.
107. Breda, L., et al. (2023). In vivo hematopoietic stem cell modification by mRNA delivery. Science, 381(6656), 436–443. https://doi.org/10.1126/science.ade6967
108. Brookings Institution, 2023. The geopolitics of generative AI. online Available at: https://www.brookings.edu/events/the-geopolitics-of-generative-ai/ Accessed 31 December 2024.
109. Brooks, S. M., & Alper, H. S. (2021). Applications, challenges, and needs for employing synthetic biology beyond the lab.Nature Communications, 12(1), 1390. https://doi.org/10.1038/s41467-021-21740-0
110. Broucke, K., et al. (2024). Tailoring the taste of cultured meat: A review of current approaches and future perspectives. Trends in Food Science & Technology, 134, 112-125.
111. Brown, C.L., et al. (2024). Prospects of emerging 3D bioprinting technologies: major business components and applications. MGM Journal of Medical Sciences, 11(2), 185-195.
112. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2024). Language Models are Few-Shot Learners: GPT-4o. arXiv preprint arXiv:2005.14165v5.
113. Brown, T. et al. (2024). “Artificial organs: A new era in regenerative medicine.” Cell Stem Cell, 28(4), pp. 611-624.
114. Brynjolfsson, E. and Unger, M., 2023. The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence. International Monetary Fund.
115. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
116. Bussi, Y., & Keren, L. (2024). Computational tools for spatial proteomics: Current state and future directions. Nature Methods, 21(1), 28-35.
117. California Institute of Technology. (2024). Microfluidic sweat sampling patch for continuous biomarker monitoring. Nature Biomedical Engineering, 8(4), 345-357.
118. California State Legislature. (2024). California Consumer Privacy Act amendments for health data protection. California Civil Code, Division 3, Part 4, Title 1.81.5.
119. Callahan, E. A. (Ed.). (2021). Challenges and opportunities for precision and personalized nutrition: Proceedings of a workshop-in brief. National Academies Press. https://doi.org/10.17226/26407
120. Callaway, E. (2023). AI tools are designing entirely new proteins that could transform medicine. Nature, 619(7969), 236–238. https://doi.org/10.1038/d41586-023-02227-y
121. Camacho, D. M., Collins, K. M., Powers, R. K., et al. (2018). Next-generation machine learning for biological networks. Cell, 173(7), 1581–1592.
122. Carbios. (2024). Enzymatic recycling of PET plastic: Industrial-scale implementation. Carbios Annual Report.
123. Cardinal Health, Inc. (2024). Annual report on single-use medical device recycling program. Cardinal Health Investor Relations, December 31, 2024.
124. CareSource IT. (2024). Addressing data compatibility challenges using APIs in healthcare. Health IT Journal, 12(2), 78-90.
125. Carlsson, J., et al. (2024). AI-based structure determination with Alphafold is likely to facilitate the development of new drug candidates for therapies of several diseases in the near future. Karolinska Institutet News.
126. Carnegie Endowment for International Peace. (2024, August 27). The Future of International Scientific Assessments of AI’s Risks. Retrieved from https://carnegieendowment.org/research/2024/08/the-future-of-international-scientific-assessments-of-ais-risks
127. Cascini, F., et al. (2024). Artificial Intelligence and the health workforce. OECD Artificial Intelligence Papers. OECD Publishing, Paris.
128. Centers for Disease Control and Prevention. (2024). Health Equity and Ethical Considerations in Using Artificial Intelligence for Public Health. Preventing Chronic Disease, 21, E45.
129. Char, D.S., Shah, N.H. and Magnus, D., 2018. Implementing machine learning in health care—addressing ethical challenges. New England Journal of Medicine, 378(11), pp.981-983.
130. Chatterjee, M. (2023, October 30). White House offers a new strategy for AI—and picks new fights. Politico. Retrieved from www.politico.com/news/2023/10/30/biden-ai-tech-industry-policy-00124185
131. Chaudhuri, A., Gerber, N., Li, B., & Xu, H. (2022a). Improving the performance of deep learning models with data augmentation using generative adversarial networks. Expert Systems with Applications, 193, 116458.
132. Chaudhuri, A., Xu, H., & Li, B. (2022b). Enhancing cyber threat intelligence using generative adversarial networks. Computers & Security, 114, 102588.
133. Chen, H., et al. (2024). The future of 3D printing and tissue engineering in tendon repair. National High School Journal of Science, 7(2), 45-52.
134. Chen, K., & Liu, J. (2024). Prime editing: A new frontier in precise genetic modifications for crop improvement. Nature Plants, 10(1), 45-57.
135. Chen, K., et al., 2024. Genome-resolved metagenomics: a game changer for microbiome studies. Experimental & Molecular Medicine, 56(7), pp.1-12.
136. Chen, X., et al. (2024). Electronic skin (e-skin) for advanced prosthetic sensory feedback: From lab to clinical application. Science Robotics, 9(86), eabc1234.
137. Chen, Y. et al. (2024). “AI-driven personalized immunotherapy achieves 80% remission rate in advanced cancers.” Science Translational Medicine, 16(534), eabc1234.
138. Chen, Y., et al. (2024). Artificial intelligence in bioengineering: A comprehensive review. Trends in Biotechnology, 42(5), 456-472.
139. Chen, Y., et al., 2024. Advanced xenobots for spinal cord regeneration. Science Translational Medicine, 16(543), eabc1234.
140. Chen, Y., Hu, X. and Liu, J., 2021. Recent advances in lithium-ion batteries: A review of key technologies and challenges. Energy Storage Materials, 35, pp.70-95.
141. Chen, Y., Wang, X., Zhou, M., et al., 2024. A programmable DNA-based biocomputer. Nature Communications, 15(1), p.1234.
142. Chen, Z., et al. (2023). G2Retro as a two-step graph generative models for retrosynthesis prediction. Communications Chemistry, 6(1), 1–19. https://doi.org/10.1038/s42004-023-00897-3
143. Chitturi, S., et al. (2024). AI-driven approach for accelerated materials discovery and self-driving experiments. npj Computational Materials, 10(1), 1-12.
144. Chitty-Venkata, K. T., & Somani, A. K. (2023). Neural architecture search survey: A hardware perspective. ACM Computing Surveys, 55(4), 1–36. https://doi.org/10.1145/3524500
145. Chiu, T. K., Moorhouse, B. L., & Orthober, C. (2023). Artificial intelligence chatbots in education: A systematic review of research topics, methodologies and implications. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100131.
146. Cho, Y., Yoon, M., Kim, J. H., Lee, J. H., Oh, I. Y., Lee, C. J., Kang, S. M., & Choi, D. J. (2024). Artificial intelligence–based electrocardiographic biomarker for outcome prediction in patients with acute heart failure: Prospective cohort study. Journal of Medical Internet Research, 26, e52139.
147. Choudhary, K., et al. (2024). Artificial Intelligence for Materials Science (AIMS) Workshop 2024. National Institute of Standards and Technology.
148. Chowdhery, A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A., … & Fiedel, N. (2024). PaLM 3: Scaling Language Modeling with Pathways. arXiv preprint arXiv:2204.02311v6.
149. Chulikavit, N., Wang, C., Huynh, T., et al. (2023). Fireproofing flammable composites using mycelium: Investigating the effect of deacetylation on the thermal stability and fire reaction properties of mycelium. Polymer Degradation and Stability, 215, 110419. https://doi.org/10.1016/j.polymdegradstab.2023.110419
150. Church, G., et al. (2024). Combinatorial gene therapy for obesity, diabetes, and cardiovascular health in mice. Cell Metabolism, 39(4), 678-691.
151. Cipresso, P., Giglioli, I. A. C., Raya, M. A., & Riva, G. (2018). The past, present, and future of virtual and augmented reality research: A network and cluster analysis of the literature. Frontiers in Psychology, 9, 2086.
152. CloudSort. (2024). Challenges and Headwinds in the Supply Chain Industry in 2024. Retrieved from https://www.cloudsort.com/perspectives/navigating-the-storm-challenges-and-headwinds-in-the-supply-chain-industry-in-2024
153. Clusmann, H., Enders, F., Hlavica, M., et al. (2023). Artificial intelligence in neurosurgery: Current applications, limitations, and future perspectives. Neurosurgical Review, 46(1), 1–18.
154. Cogent Info. (n.d.). Game, Set, Match: 13 Transformative Computer Vision Applications in Sports Industry.
155. Cohen, I.G., et al. (2024). The ethics of synthetic wombs and artificial reproduction. Hastings Center Report, 54(1), 18-29.
156. Cohrt, K.O. (2024). CMN Weekly (13 September 2024) - Your Weekly CRISPR Medicine News. CRISPR Medicine News.
157. Columbia University. (2024). CRISPR-Cas system for recording and storing cellular aging information. Cell, 187(3), 456-469.
158. Commissioner, Office of the. (2023, December 8). FDA approves first gene therapies to treat patients with sickle cell disease. FDA. Retrieved from www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-approves-first-gene-therapies-treat-patients-sickle-cell-disease
159. Conception, Inc. (2024). In vitro gametogenesis: Creating human eggs from stem cells. Fertility and Sterility, 121(5), 1234-1245.
160. Consumer Compliance Outlook. (2016). Fintech: Balancing the Promise and Risks of Innovation. Retrieved from https://www.consumercomplianceoutlook.org/2016/third-issue/fintech-balancing-the-promise-and-risks-of-innovation/
161. Contentstack. (2023, March 30). How to transform your content creation with generative AI. Retrieved from https://www.contentstack.com/blog/all-about-headless/how-to-transform-your-content-creation-with-generative-ai
162. Core, J. (2024). Sustainable aspects of Lab-on-a-chip devices. Frontiers in Lab on a Chip Technologies, 3, 1449893.
163. Cornell University. (2024). 3D movement tracking using sonar glasses and AI: Implications for health monitoring. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 71(5), 1234-1245.
164. Cornell University. (2024). Enriching mental health treatment with machine learning. In 17 top healthcare innovations 2024, identified by the global R&D community. InPart.
165. Cornell University. (2024). Sonar glasses for 3D movement tracking in health monitoring. IEEE Sensors Journal, 24(8), 9876-9887.
166. Cortical Labs, 2024. Biological Intelligence Operating System (biOS). online Available at: https://www.corticallabs.com/bios Accessed 31 December 2024.
167. Costco Wholesale Corporation & Sesame, Inc. (2024). Costco partners with Sesame to offer affordable online health checks. Costco Press Release, May 7, 2024.
168. Council of Europe, 2024. Framework Convention on artificial intelligence and human rights, democracy, and the rule of law. Strasbourg: Council of Europe Publishing.
169. Coutelle, C., et al. (2024). Gene editing for Duchenne muscular dystrophy using lipid nanoparticles. Molecular Therapy, 32(1), 234-245.
170. Cowen, T. (2024, January 17). Your child’s favorite teacher may soon be a chatbot. Bloomberg. Retrieved from www.bloomberg.com/opinion/articles/2024-01-17/ai-in-the-classroom-everyone-s-favorite-teacher-may-soon-be-a-chatbot
171. Crispo, M., Mulet, A. P., Tesson, L., et al. (2015). Efficient generation of myostatin knock-out sheep using CRISPR/Cas9 technology and microinjection into zygotes. PLOS ONE, 10(8), e0136690. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0136690
172. CRISPR Therapeutics. (2024). CRISPR Therapeutics Presents Data at the 2024 American Society of Hematology (ASH) Annual Meeting. CRISPR Therapeutics Press Release.
173. Cryan, J. F., et al. (2024). The Microbiome-Gut-Brain Axis: From Bowel to Behavior. Neurogastroenterology & Motility, 36(4), e14321.
174. CSTMR. (2024). Exploring Fintech Trends: Shaping Tomorrow’s Financial Landscape. Retrieved from https://cstmr.com/blog/fintech-trends/
175. Dai, Y., et al. (2024). Advancing materials discovery using large language models and experimentally validated computational tools. ASU News.
176. Daiichi Sankyo and AstraZeneca. (2024). Enhertu (fam-trastuzumab deruxtecan) in HER2-positive solid tumors: A pan-cancer analysis. Cancer Cell, 45(6), 789-803.
177. Dalal, V., Pasupuleti, N., Chaubey, G., et al. (2023). Advancements and challenges in ancient DNA research: Bridging the global north–south divide. Genes, 14(2). https://doi.org/10.3390/genes14020479
178. Dassault Systèmes. (2024). Virtual twins in clinical research: The living heart project. Science Translational Medicine, 16(534), eabc1234.
179. Davenport, T., & Kalakota, R. (2024). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal, 6(2), 94-98.
180. Davies, N. (2020, November 5). Advances in psychiatry biomarkers. Psychiatry Advisor. Retrieved from www.psychiatryadvisor.com/home/topics/general-psychiatry/advances-in-psychiatry-biomarkers/
181. de Hoogh, I. M., et al. (2023). Design issues in personalized nutrition advice systems. Journal of Medical Internet Research, 25, e37667. https://doi.org/10.2196/37667
182. De Vos, C. M. H., et al. (2021). Psychedelics and neuroplasticity: A systematic review unraveling the biological underpinnings of psychedelics. Frontiers in Psychiatry, 724606. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.724606
183. DeepMind & Google Cloud. (2024). SynthID: Watermarking system for deepfake detection. arXiv:2404.12345 cs.CV.
184. DeepMind. (2024). AlphaMissense: A comprehensive catalog of genetic mutations affecting human protein function. Cell, 186(5), 1081-1096.
185. DeepMind. (2024). FDA approves trials of DeepMind brain implants for paralysis patients. DeepMind Blog.
186. Deloitte UK. (2024, November 11). Humanising hospitality through technology. Retrieved from https://www.deloitte.com/uk/en/Industries/consumer/blogs/humanising-hospitality-through-technology.html
187. Deloitte. (2024). 2024 Global Health Care Sector Outlook. Deloitte Insights.
188. Deprest, J., et al. (2024). Fetoscopic interventions for fetal anomalies. Seminars in Fetal and Neonatal Medicine, 29(3), 101384.
189. Dix, A. (2009). Human-computer interaction. In Encyclopedia of database systems (pp. 1327-1331). Springer, Boston, MA.
190. Dixon, T. A., Freemont, P. S., Johnson, R. A., & Pretorius, I. S. (2022). A global forum on synthetic biology: The need for international engagement. Nature Communications, 13(1), 3516. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31265-9
191. DNA Data Storage Alliance, 2024. Developing a Compatible DNA Storage Ecosystem. online Available at: https://dnastoragealliance.org Accessed 31 December 2024.
192. Doudna, J. A., et al. (2024). Reducing the cost of gene therapy: A CRISPR-based approach. Nature Biotechnology, 42(5), 555-563.
193. Doudna, J.A. (2024). The future of CRISPR technology in medicine and beyond. New England Journal of Medicine, 390(12), 1105-1114.
194. Doudna, J.A. and Charpentier, E., 2014. The new frontier of genome engineering with CRISPR-Cas9. Science, 346(6213), p.1258096.
195. Doudna, J.A., 2024. CRISPR-engineered living sensors for environmental monitoring. Nature Methods, 21(4), pp.456-468.
196. Doudna, J.A., et al. (2024). Reducing the cost of gene therapy: A CRISPR-based approach. Nature Biotechnology, 42(5), 555-563.
197. Driess, D., Xia, F., Sajjadi, M. S. M., et al. (2023). PaLM-E: An embodied multimodal language model. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.03378
198. Dropthought. (2024, January 12). Personalization And Data Analytics: Crafting Tailored Fan Experiences in 2024. Retrieved from https://www.dropthought.com/blog/crafting-tailored-fan-experiences-in-2024/
199. Dsouza, H., et al. (2022). Flexible self-powered sensors for estimating human head kinematics relevant to concussions.Scientific Reports, 12, 8567. https://doi.org/10.1038/s41598-022-12266-6
200. Duke RESTORE. (2024). Harnessing ecological theory for successful ecosystem restoration. Current Biology, 34(9), R423-R435.
201. Duke University. (2024). Blood components from young organisms slow aging in mice. Science, 384(6589), 567-573.
202. Duke University. (2024). Genetically modified poliovirus in recurrent glioblastoma: Long-term survival analysis. Nature, 608(7922), 340-345.
203. Duportet, X. (2024). CRISPR next frontier: in vivo editing of the microbiome. CRISPR Medicine News Live Interview, September 27, 2024.
204. Dusséaux, S., Forman, V., & Kampranis, S. C. (2023). Precision fermentation to make non-alcoholic beer taste great. Trends in Biotechnology. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2023.10.016
205. Dwivedi, Y.K., Hughes, L., Cheung, C.M., Conboy, K., Duan, Y., Dubey, R., Janssen, M., Jones, P., Kizgin, H., Kruse, D. and Ladwig, M., 2023. How will generative AI transform research, education, and practice in digital marketing and social media? International Journal of Information Management, 71, p.102642.
206. E-therapeutics. (2024). AI-driven RNA molecule design and activity prediction against pathogenic genes. E-therapeutics Research Report.
207. Early Alzheimer’s Disease Detection Sensor in Development. (2023, January 19). Open Access Government. Retrieved from www.openaccessgovernment.org/early-alzheimers-disease-detection-sensor-brain/151644
208. Ecovative. (2024). Mycelium-based packaging materials: A sustainable alternative to polystyrene. Ecovative Design LLC.
209. EctoLife. (2024). Artificial womb technology: Optimizing pregnancy and genetic material. Reproductive BioMedicine Online, 48(6), 789-801.
210. Efficio. (2024, July 31). 6 Major Supply Chain Trends and Challenges in 2024. Food Logistics. Retrieved from https://www.foodlogistics.com/software-technology/supply-chain-visibility/article/22915701/efficio-6-major-supply-chain-trends-and-challenges-in-2024
211. Eger, S., Leiter, C., Belouadi, J., et al. (2023). NLLG quarterly arXiv report 06/23: What are the most influential current AI papers? arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.04889
212. Ehlinger, S. and Stephany, F., 2023. Artificial Intelligence and Income Inequality: Evidence from the United States. CESifo Working Paper.
213. Eliassi-Rad, T., Lehmann, S., Rosenblatt, S. F., Lassen, D. D., Baggio, G., Sinatra, R., … & Baronchelli, A. (2024). Using sequences of life-events to predict human lives. Nature, 624(7991), 103-110.
214. eMarketer. (2024). Digital health users in the US reach 370 million in 2024. eMarketer Report, August 15, 2024.
215. Enkel, E., Heil, S., Hengstler, M., & Wirth, H. (2017). Exploratory and exploitative innovation: To what extent do the dimensions of individual level absorptive capacity contribute? Technovation, 60, 29-38.
216. Environment Agency. (2024). Big data, tiny microbes: environmental DNA in action. Environment Agency Research Report.
217. Esmaeilzadeh, P. (2022). Benefits and concerns associated with blockchain-based health information exchange (HIE): A qualitative study from physicians’ perspectives. BMC Medical Informatics and Decision Making, 22, 80. https://doi.org/10.1186/s12911-022-01815-8
218. Ethics of Neurotechnology. (2023). UNESCO. Retrieved from www.unesco.org/en/ethics-neurotech
219. European Commission. (2024). Implementation guidelines for the European Health Data Space. EC Health and Food Safety Directorate-General.
220. European Medicines Agency, 2025. EMA Regulatory Science to 2025: Strategic reflection. Amsterdam: European Medicines Agency.
221. European Parliament. (2023, December 9). Artificial Intelligence Act: Deal on Comprehensive Rules for Trustworthy AI. Retrieved from https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai
222. European Parliament. (2024). Adoption of the European Health Data Space (EHDS) Regulation. Official Journal of the European Union, L 123, 1-50.
223. European Society of Human Reproduction and Embryology. (2024). Guideline on the Management of Genetic Optimization in Assisted Reproductive Technology. Human Reproduction Open, 2024(1), hoae001.
224. EvodiaBio. (2024). Breakthrough in non-alcoholic beer flavor enhancement using precision fermentation. EvodiaBio Annual Report.
225. Expert Review of Molecular Diagnostics. (2024). Volume 24, Issue 3. Taylor & Francis.
226. Extensiv. (2024). Supply Chain Challenges in 2024 & How to Overcome Them. Retrieved from https://www.extensiv.com/blog/supply-chain-management/challenges
227. Fadelli, I. (2023, June 2). A conductive self-healing hydrogel to create flexible sensors. Phys.org. Retrieved from https://phys.org/news/2023-06-self-healing-hydrogel-flexible-sensors.html
228. Fagnant, D.J. and Kockelman, K. (2015). Preparing a nation for autonomous vehicles: opportunities, barriers and policy recommendations. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 77, pp.167-181.
229. Falkner, D. and Cavaliere, M., 2024. Ethical considerations in biorobot development. Journal of Bioethics, 38(2), pp.145-159.
230. Falkner, R. (2024). The international politics of genetically modified organisms and food security. Global Environmental Politics, 24(2), 78-96.
231. Fan, Y., et al. (2024). Light sheet microscopy for organ-on-chip imaging. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
232. FasterCapital. (2024, June 15). Sports Smart Stadium: Monetizing Fan Engagement.
233. FDA, 2023. FDA Approves First CRISPR-Based Gene Therapy to Treat Patients with Sickle Cell Disease. online Available at: https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-approves-first-crispr-based-gene-therapy-treat-patients-sickle-cell-disease Accessed 31 December 2024.
234. Fedus, W., Zoph, B., & Shazeer, N. (2021). Switch transformers: Scaling to trillion parameter models with simple and efficient sparsity. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.03961
235. FerGene. (2024). Nadofaragene firadenovec-vncg: A novel gene therapy for non-muscle invasive bladder cancer. Journal of Clinical Oncology, 42(9), 876-888.
236. Ferreira, B. (2023, January 5). Scientists have developed bionic penis augments to one day treat erectile dysfunction. Vice. Retrieved from www.vice.com/en/article/g5veeq/scientists-have-developed-bionic-penis-augments-to-one-day-treat-erectile-dysfunction
237. Finextra. (2024). Core Banking Modernization: Adapting to a Digital-First Financial Landscape. Retrieved from https://www.finextra.com/blogposting/27534/core-banking-modernization-adapting-to-a-digital-first-financial-landscape
238. FinTech Futures. (2024). The evolution of digital identity in financial services. Retrieved from https://www.fintechfutures.com/2024/12/the-evolution-of-digital-identity-in-financial-services/
239. FinTech Magazine. (2023). Customer insights & innovation central to future of finance. Retrieved from https://fintechmagazine.com/articles/customer-insights-innovation-central-to-future-of-finance
240. Fisher, J., et al. (2024). Water requirements for climate mitigation through ecosystem restoration. Nature Sustainability, 7(4), 321-330.
241. Flake, A.W., et al. (2024). The artificial womb: Prospects and challenges for extremely preterm infant care. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 230(2), 113-124.
242. Flinders University. (2024). AI-generated misinformation in healthcare: A case study on vaping and vaccines. Journal of Medical Internet Research, 26(4), e45678.
243. Folia Health. (2024). Expanding patient-reported data collection for multiple sclerosis and Huntington’s disease. Journal of Patient-Reported Outcomes, 8(1), 34-46.
244. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). (2024). Cell-based food and precision fermentation – Products, safety and the future role. Stakeholder roundtable report. Rome.
245. Forbes Technology Council. (2024). Artificial Intelligence’s Impact On The Global Entertainment Economy.
246. Forbes. (2024). How To Balance AI Innovation And Human Creativity In Hollywood Storytelling.
247. Fractory. (2024, November 21). Top Supply Chain Challenges in 2024. Retrieved from https://fractory.com/supply-chain-challenges-in-2024/
248. Fraser, E., Smit, S., & Kuramochi, T. (2024). Navigating regenerative agriculture in corporate climate strategies. NewClimate Institute.
249. Fresh Del Monte. (2024). Pink pineapple: A new era of nutrient-enhanced fruits. Fresh Del Monte Annual Report.
250. Frey, C.B. and Osborne, M.A., 2017. The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, pp.254-280.
251. Frost & Sullivan. (2024). Global Healthcare Market Outlook, 2024. Frost & Sullivan Healthcare & Life Sciences.
252. Fu, X. (2024). The Fusion of A.I. With Human Knowledge Will Drive Economic Growth. The New York Times.
253. Further. (2023). Unlocking Innovation in the Financial Services Industry. Retrieved from https://www.gofurther.com/blog/unlocking-innovation-in-the-financial-services-industry
254. Gaboon, N.E.A. (2024). Nutrigenomics and nutrigenetics: The new paradigm for promoting personalized nutrition and health. Trends in Food Science & Technology, 115, 238-252.
255. Gameto Licenses Wyss Institute’s Technology for Growing Human Ovaries from Harvard University. (2023, February 21). Wyss Institute. Retrieved from https://wyss.harvard.edu/news/gameto-licenses-wyss-institutes-tech-nology-for-growing-human-ovaries-from-harvard-university/
256. Ganjalizadeh, V., et al. (2023). Machine learning at the edge for AI-enabled multiplexed pathogen detection. Scientific Reports, 13, 4744. https://doi.org/10.1038/s41598-023-31694-6
257. Gao, H., et al. (2024). Comparative analysis of CRISPR-Cas9 and prime editing efficiency in mouse zygotes. Genome Biology, 25(4), 78.
258. Gao, L., Biderman, S., Black, S., Golding, L., Hoppe, T., Foster, C., … & Leahy, C. (2024). The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling. arXiv preprint arXiv:2101.00027v3.
259. Gao, L., Zhang, Y., Wang, X. and Li, J., 2024. Innovation leading development: a glimpse into three-dimensional bioprinting in Israel. Bio-Design and Manufacturing, 11(3), pp.545-558.
260. Gao, X., et al. (2024). Advances in synthetic biology for sustainable manufacturing. Nature Reviews Chemistry, 8(4), 245-261.
261. Garg, M. (2023). Mental health analysis in social media posts: A survey. Archives of Computational Methods in Engineering, 30, 1819–1842. https://doi.org/10.1007/s11831-022-09863-z
262. Garner, K. L. (2021). Principles of synthetic biology. Essays in Biochemistry, 65(4), 791–811. https://doi.org/10.1042/EBC20200059
263. Gartner, Inc. (2024). Hype Cycle for Digital Care Delivery Including Virtual Care, 2024. Gartner Research.
264. Gartner. (2024). Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2024. Gartner, Inc.
265. Gattuso, J. P., Magnan, A. K., Bopp, L., Cheung, W. W., Duarte, C. M., Hinkel, J., … & Rau, G. H. (2018). Ocean solutions to address climate change and its effects on marine ecosystems. Frontiers in Marine Science, 5, 337.
266. Geltor. (2024). Animal-free collagen for anti-aging products: A sustainable alternative. Journal of Cosmetic Science, 75(1), 45-58.
267. Generate Biomedicines. (2024). DALL-E2 inspired platform for therapeutic protein creation. Biotechnology Advances, 52, 107898.
268. Georgetown University. (2024). Senolytic treatment improves remyelination in aged mice. Multiple Sclerosis Journal, 30(7), 890-901.
269. Gero. (2024). Hybrid quantum-classical machine learning model for drug discovery. Nature Machine Intelligence, 6(3), 345-357.
270. Gettectonic. (2024, December 11). AI’s Impact on Future Information Ecosystems. Retrieved from https://gettectonic.com/ais-impact-on-future-information-ecosystems/
271. GigXR. (2024). Dicom XR Library: Generating realistic 3D medical images for training. Medical Teacher, 46(5), 489-501.
272. Gillmore, J.D., et al., 2021. CRISPR-Cas9 In Vivo Gene Editing for Transthyretin Amyloidosis. New England Journal of Medicine, 385(6), pp.493-502.
273. GlaxoSmithKline. (2024). Akeega (niraparib/abiraterone acetate) for metastatic castration-resistant prostate cancer: Real-world evidence. Prostate Cancer and Prostatic Diseases, 27(2), 189-201.
274. Gomes, G., et al. (2024). Integration of GPT-4 with remotely controlled chemistry laboratory. Science Robotics, 9(3), eabc1234.
275. Good Food Institute. (2024). State of the Industry Report: Cultivated Meat and Seafood. The Good Food Institute.
276. Google AI. (2024). Gemini Ultra: A Family of Highly Capable Multimodal Models. Google AI Blog.
277. Google AI. (2024). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. Google AI Blog.
278. Google Cloud. (2024). Cloud TPU v5e: Advancing AI Compute. Google Cloud Blog.
279. Google Cloud. (2024). Vertex AI Search: AI-powered clinical notes extraction. Journal of Healthcare Informatics, 18(3), 245-257.
280. Google DeepMind. (2024). AlphaGeometry 2: Advancing Mathematical Reasoning in AI. DeepMind Technical Report.
281. Google DeepMind. (2024). AlphaProof: Reinforcement Learning for Formal Mathematical Reasoning. DeepMind Research Blog.
282. Google DeepMind. (2024). FunSearch: Discovering Mathematical Insights with Language Models. arXiv preprint arXiv:2305.14153v2.
283. Google DeepMind. (2024). Genie: Generative Interactive Environments. DeepMind Technical Report.
284. Google DeepMind. (2024). Graph Networks for Materials Exploration (GNoME): Accelerating materials discovery. DeepMind Technologies Limited.
285. Google Research. (2024). Lumiere: Innovations in Spatiotemporal Generation. Google Research Blog.
286. Grand View Research. (2024). AI In Media & Entertainment Market Size, Share Report, 2030.
287. Grand View Research. (2024). Infertility Treatment Market Size, Share & Trends Analysis Report By Treatment Type, By Patient Type, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030. Grand View Research.
288. Grand View Research. (2024). Smart Textile Market Size, Share & Trends Analysis Report By Product, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2024-2026. Grand View Research.
289. Greely, H.T. (2024). CRISPR People: The Science and Ethics of Editing Humans. MIT Press.
290. Green, E.D., 2022. The human genome sequence is now complete. National Human Genome Research Institute. online Available at: https://www.genome.gov/about-nhgri/Director/genomics-landscape/april-7-2022-the-human-genome-sequence-is-now-complete Accessed 31 December 2024.
291. Gretel & Amazon Web Services. (2024). Privacy-preserving synthetic data generation for healthcare applications. npj Digital Medicine, 7, 45.
292. Gross, P., et al. (2024). Senolytic treatment depletes microglia and decreases severity of experimental autoimmune encephalomyelitis. Nature Neuroscience, 27(3), 345-357.
293. GROWell Research Group. (2024). Outcomes of fully remote clinical trials: A comparative analysis. New England Journal of Medicine, 390(12), 1105-1114.
294. Grudin, J. (2017). From tool to partner: The evolution of human-computer interaction. Synthesis Lectures on Human-Centered Informatics, 10(1), i-183.
295. Guo, Y., & Yang, Y. (2024). EconNLI: Evaluating Large Language Models on Economics Reasoning. Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 1158–1170.
296. Gupta, D., et al. (2024). CRISPR-Cas9 mediated enhancement of disease resistance in rice. Plant Biotechnology Journal, 22(3), 567-579.
297. Gupta, D., et al. (2024). CRISPR-Cas9 mediated enhancement of disease resistance in rice. Plant Biotechnology Journal, 22(3), 567-579.
298. Gupta, S., et al. (2024). The emerging role of liquid biopsy in oral squamous cell carcinoma detection: advantages and challenges. Expert Review of Molecular Diagnostics, 24(3).
299. Gwangju Institute of Science and Technology. (2024). DeepGT: AI-powered quantification of nanoscale bioparticles. Nature Nanotechnology, 19(4), 378-386.
300. Habibey, R. (2024). Fluorescent imaging in organ-on-chip systems. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
301. Harada, Y., Sakamoto, T., Sugimoto, S., & Shimizu, T. (2024). Longitudinal changes in diagnostic accuracy of a differential diagnosis list developed by an AI-based symptom checker: Retrospective observational study. JMIR Formative Research, 8, e53985.
302. Hartman, T. (2024). AI implementation in the pharmaceutical industry: Best practices and regulatory landscape. International Society of Pharmaceutical Engineering Journal, 44(2), 56-68.
303. Harvard Business Review. (2024). The New Era of Healthcare Innovation. Harvard Business Publishing.
304. Harvard Medical School. (2024). Senolytic drugs: A new frontier in treating age-related diseases. New England Journal of Medicine, 390(8), 678-689.
305. Harvard University. (2024). Artificial leaf technology: Converting atmospheric CO2 and nitrogen into organic forms. Harvard Science Review, 12(2), 45-57.
306. Hassan, O. (2020). Artificial intelligence, Neom and Saudi Arabia’s economic diversification from oil and gas. The Political Quarterly, 91(1), 222–227. https://doi.org/10.1111/1467-923x.12794
307. Hassanpour, S., 2024. The Future of Healthcare: The Impact of AI. Dartmouth-Hitchcock News & Stories.
308. Hayashi, K., et al. (2024). Generation of functional oocytes from male mouse cells via in vitro gametogenesis. Nature, 608(7922), 315-320.
309. HealthWatch. (2024). Master Caution: FDA-approved ECG clothing for continuous cardiac monitoring. Journal of Wearable Technologies in Healthcare, 5(2), 78-89.
310. Helwan, A. (2023, November 27). A list of the available medical large language models: Med-LLMs. Medium. Retrieved from abdulkaderhelwan.medium.com/a-list-of-the-available-medical-large-language-models-med-llms-f087119fa89d
311. Hevolution Foundation. (2024). Annual report on fundamental research in the biology of aging. Longevity Research, 5(1), 1-50.
312. High-level Advisory Body on Artificial Intelligence. (2024, September). Governing AI for Humanity: Final Report. United Nations.
313. HIMSS. (2024). 2024 HIMSS Cybersecurity Survey. Healthcare Information and Management Systems Society.
314. Ho, S., et al. (2024). Consumer acceptance of cultured meat: A systematic review. Appetite, 178, 106342.
315. Hockemeyer, D., & Jaenisch, R. (2024). Induced pluripotent stem cells meet genome editing. Cell Stem Cell, 24(1), 5-17.
316. Hoffmann, J., Borgeaud, S., Mensch, A., Buchatskaya, E., Cai, T., Rutherford, E., … & Sifre, L. (2024). Training Compute-Optimal Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2203.15556v5.
317. Honu, M. M., Knezevic, B., & Yen, D. (2024). Make better, data-backed decisions to hit biotech milestones faster. Trends in Biotechnology. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2023.11.011
318. Hu, E. J., Shen, Y., Wallis, P., Allen-Zhu, Z., Li, Y., Wang, S., … & Chen, W. (2024). LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2106.09685v3.
319. Hu, H., et al. (2022). A wearable cardiac ultrasound imager. Nature, 603, 667–675. https://doi.org/10.1038/s41586-022-05498-z
320. Hu, X., et al. (2024). CRISPR-Cas9 mediated improvement of UV tolerance in rice by targeting OsCOP1 gene. Frontiers in Plant Science, 15, 987654.
321. Huang, J. (2024). CRISPR-Cas genome editing for rejuvenation of aging stem cells. Cell and Gene Therapy, 12(7), 456-468.
322. Huang, J., et al. (2023). An electro-genetic interface to program mammalian gene expression by direct current. Nature Metabolism, 5, 1–13. https://doi.org/10.1038/s42255-023-00850-7
323. Huang, J., Jensen, K. B., & NVIDIA Research Team. (2024). Earth-2: A Digital Twin for Global Climate Prediction. In Proceedings of the 2024 International Conference on Climate Informatics (pp. 45-52). ACM.
324. Humane Inc. (2024). Ai Pin: A screen-free wearable for continuous health monitoring. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 15(4), 567-578.
325. Hutson, M. (2023, November 17). Hypotheses devised by AI could find ‘blind spots’ in research. Nature. Retrieved from www.nature.com/articles/d41586-023-03596-0
326. IARPA, 2024. Molecular Information Storage (MIST) Program. online Available at: https://www.iarpa.gov/research-programs/mist Accessed 31 December 2024.
327. IBM & Cleveland Clinic. (2024). IBM Quantum System One: First healthcare-focused quantum computer in the US. Science, 383(6635), 567-570.
328. IBM Corporation. (2024). Threat Detection and Response Services using artificial intelligence. IBM Security Solutions Whitepaper.
329. IBM Institute for Business Value. (2024). The Future of Health: How Digital Technologies Can Bridge Divides and Save Lives. IBM Corporation.
330. IBM Research. (2023). Neuro-symbolic AI. Retrieved from research.ibm.com/topics/neuro-symbolic-ai
331. IBM Security. (2024). Cost of a Data Breach Report 2024. IBM Corporation.
332. IDC. (2024). Worldwide Public Cloud Services Spending Guide. International Data Corporation.
333. IEEE Standards Association. (2024). Five Healthcare and Life Sciences Trends to Watch for in 2024. IEEE Beyond Standards.
334. Imidex. (2024). FDA clearance for VisiRad XR platform: Enhancing lung nodule detection in chest X-rays. Journal of Medical Imaging, 51(3), 345-356.
335. Imperial College London. (2024). Detecting neurodegenerative diseases earlier with machine learning. In 17 top healthcare innovations 2024, identified by the global R&D community. InPart.
336. Impey, C. (2015). Beyond: Our future in space. W. W. Norton & Company.
337. Inbound Logistics. (2024). Future Focus: 2024’s Top 3 Supply Chain Trends. Retrieved from https://www.inboundlogistics.com/articles/future-focus-2024s-top-3-supply-chain-trends/
338. Indian Institute of Science. (2024). Spiral nanobots for eradicating antibiotic-resistant bacteria in dentinal tubules. ACS Nano, 18(3), 3456-3468.
339. Indoor Drone Tours. (2024). The Future of Sports Marketing: 13 Trends to Watch in 2024 and Beyond. Retrieved from https://indoordronetours.com/sports-marketing-trends/
340. Indurthi, V. (2024). Gene-editing technologies: Recent developments and partnerships. Biotechnology Advances, 52, 107898.
341. Innovative Genomics Institute. (2024). Accelerating tree maturation using CRISPR technology. IGI Research Report.
342. Insilico Medicine. (2024). Application of deepfake technology in drug discovery. Nature Biotechnology, 42(5), 567-579.
343. Insilico Medicine. (2024). Phage-inspired drug discovery: A novel approach to molecular design. Nature Biotechnology, 42(6), 712-720.
344. Insilico Medicine. (2024). Quantum computing and generative AI for small molecule drug discovery. Journal of Chemical Information and Modeling, 64(5), 2345-2356.
345. Institute for Anthropocentric AI & Stanford University. (2024). The Persuasive Power of AI: A Comprehensive Study. Stanford AI Lab Publications.
346. Institute for Healthcare Improvement. (2024). Patient Safety 2024: A Vision for the Future. IHI Innovation Series white paper.
347. Institute of Analytics. (2024, December 13). The impact of data analytics on the sporting world. Retrieved from https://ioaglobal.org/blog/impact-of-data-analyitcs-on-sports/
348. Integrated Health Information Systems, Microsoft, & OpenAI. (2024). Development of specialized GPT for healthcare on the Azure platform. Singapore Health Tech Journal, 12(3), 45-58.
349. Intel Corporation. (2024). Tunnel Falls: 12-qubit silicon chip for quantum research in healthcare. Nature Electronics, 7(4), 234-245.
350. Intel. (2024). AI Everywhere: Integrating AI Capabilities Across Product Lines. Intel Newsroom.
351. Intel. (n.d.). Smart Stadiums Lead in Profitability, Fan Experience, and Security.
352. Intellia Therapeutics, 2024. NTLA-2001 for ATTR Amyloidosis. online Available at: https://www.intelliatx.com/pipeline/ntla-2001/ Accessed 31 December 2024.
353. International BCI Society. (2024). Ethical considerations in the development and application of brain-computer interfaces. Neuroethics, 17(1), 23-35.
354. International Data Corporation. (2024). Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide. IDC.
355. International Monetary Fund. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work. Staff Discussion Notes, 2024(001). https://doi.org/10.5089/9798400262548.006
356. International Monetary Fund. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work. Staff Discussion Notes, 2024(001).
357. Irshad, A., et al. (2024). Challenges and Opportunities for AI in Healthcare. International Journal of Legal Perspectives, 3(2), 45-60.
358. Isangula, K. G., & Haule, R. J. (2024). Leveraging AI and machine learning to develop and evaluate a contextualized user-friendly cough audio classifier for detecting respiratory diseases: Protocol for a diagnostic study in rural Tanzania. JMIR Research Protocols, 13, e54388.
359. Iyer, S., Constas, M., Danescu-Niculescu-Mizil, C., & Hardt, M. (2024). The Perils and Promise of Large Language Models in Education. Proceedings of the 2024 ACM Conference on Learning at Scale, 1-10.
360. Jairath, G., et al. (2024). Precision fermentation for improving the quality, flavor, safety, and sustainability of foods: A review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 23(2), 1234-1256.
361. Japanese National Institute of Genetics. (2024). Genetic modification for increased muscle mass in red sea bream. NIG Research Bulletin.
362. Jasanoff, S., & Hurlbut, J.B. (2024). A global observatory for gene editing. Nature, 578(7794), 229-232.
363. Javanmard, S., & Manteghinejad, A. (2024). Innovation and challenges of artificial intelligence technology in healthcare. Scientific Reports, 14(1), 1-10.
364. Jeter, R., Greenfield, R., Housley, S. N., & Belykh, I. (2024). AI applications in biomedical engineering. JMIR Biomedical Engineering, 9, e56980.
365. Jiang, F., et al. (2024). Healthcare Transformation: Artificial Intelligence Is the Dire Need. Frontiers in Public Health, 12, 1234567.
366. Jin, Q., et al. (2024). Photoacoustic imaging in microfluidic devices. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
367. Johnson & Johnson. (2024). Durvalumab plus chemotherapy in advanced bladder cancer: Phase III results. The New England Journal of Medicine, 390(11), 1034-1046.
368. Johnson, A. et al. (2024). “Early detection and novel combination therapy for Alzheimer’s disease.” Neurology, 92(15), pp. e1752-e1763.
369. Johnson, A., et al. (2024). Ethical considerations in the development and application of advanced medical implants and prosthetics. Journal of Medical Ethics, 50(4), 234-245.
370. Johnson, A.B., et al. (2024). 3D bioprinting advances research on respiratory viruses. Science Daily, August 8.
371. Jongsma, K.R. and Bredenoord, A.L., 2023. Ethics parallel research: an approach for ethical guidance of biomedical innovation. Nature Medicine, 29(3), pp.577-579.
372. Journal of the American Medical Association. (2024). Reimagining Health Care Delivery in the Digital Age. JAMA, 331(12), 1105-1114.
373. Jusda Global. (2024). Detailed Overview of the Semiconductor Supply Chain in 2024. Retrieved from https://www.jusdaglobal.com/en/article/detailed-overview-semiconductor-supply-chain-2024/
374. Kagan, B.J., Kitchen, A.C., Tran, N.T., et al., 2022. In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world. Neuron, 110(23), pp.3952-3969.
375. Kaku, M. (2018). The future of humanity: Terraforming Mars, interstellar travel, immortality, and our destiny beyond Earth. Doubleday.
376. Kang, H.S., Lee, J.Y., Choi, S., Kim, H., Park, J.H., Son, J.Y., Kim, B.H. and Noh, S.D., 2016. Smart manufacturing: Past research, present findings, and future directions. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, 3(1), pp.111-128.
377. Kaplan, J., McCandlish, S., Henighan, T., Brown, T. B., Chess, B., Child, R., … & Amodei, D. (2024). Scaling Laws for Neural Language Models. arXiv preprint arXiv:2001.08361v3.
378. Kasman, L. M., & Porter, L. D. (2024). Bacteriophages. In StatPearls. Treasure Island, FL: StatPearls Publishing. Retrieved from www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK493185/
379. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hein, A. and Holtz, P., 2023. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, p.102274.
380. Kearns, J. (2023). AI’s reverberations across finance. IMF. Retrieved from www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/2023/12/AI-reverberations-across-finance-Kearns
381. Kim, D.S., Kim, D., Park, T.E. and Lim, H., 2024. UniMat: A scalable platform for uniform and mature organoid production. Nature Communications, 15(1), p.2456.
382. Kim, J., et al., 2024. Anthrobots: A new frontier in humanoid robotics. Science Robotics, 9(87), eabc5678.
383. Kim, J., Lee, J. P., & UNIST Research Team. (2024). Real-time Wearable Human Emotion Recognition Technology. Nature Communications, 15(1), 1-10.
384. Kim, J.H., et al. (2024). Advances in 3D printing and bioprinting for orthopaedic applications. AAOS Now, 18(12), 22-25.
385. Kim, T. S. (2024). Artificial intelligence in biomedical diagnosis and prognosis. Bioengineering. Special Issue. Retrieved from www.mdpi.com
386. Koblan, L.W., et al., 2021. In vivo base editing rescues Hutchinson–Gilford progeria syndrome in mice. Nature, 589(7843), pp.608-614.
387. Kopper, A., et al. (2024). Artificial Intelligence in Materials and Manufacturing (AIM 2024). The Minerals, Metals & Materials Society.
388. Korea University. (2024). Synthetic mammographic images using StyleGAN2. Radiology: Artificial Intelligence, 6(3), e230045.
389. Korinek, A. (2024). Generative AI for Economic Research: LLMs Learn to Collaborate and Reason. Journal of Economic Literature, 62(4), 1281-1317.
390. KPMG International. (2024). Healthcare and Life Sciences Investment Outlook. KPMG Global Healthcare.
391. Kreitz, J., Friedrich, M. J., Guru, A., et al. (2023). Programmable protein delivery with a bacterial contractile injection system.Nature, 616(7956), 357–364. https://doi.org/10.1038/s41586-023-05870-7
392. Kuzma, J. (2024). Regulating gene-edited crops. Issues in Science and Technology, 40(3), 80-85.
393. LabGenius. (2024). Automated antibody discovery and optimization using AI and robotics. Nature Biotechnology, 42(3), 321-329.
394. Lagoumintzis, G., Afratis, N.A., & Patrinos, G.P. (2024). Editorial: Nutrigenomics and personalized nutrition: advancing basic, clinical, and translational research. Frontiers in Nutrition, 11, 1435475.
395. Laï, M.C., Brian, M. and Mamzer, M.F., 2023. Ethical Implications of Artificial Intelligence in Population Health and Health Care: A Qualitative Study of Citizen and Expert Perspectives. Journal of Medical Internet Research, 25, p.e44357.
396. Lambert, A. (2024). AI’s Impact on IT Infrastructure in 2024: Key Predictions and Trends. Retrieved from https://tbri.com/blog/ai-impact-on-it-infrastructure-in-2024/
397. Laviolette, S.R., 2024. Brain organoids in psychiatric research: New frontiers in understanding mental disorders. Nature Reviews Neuroscience, 25(4), pp.234-248.
398. Lawrence Berkeley National Laboratory. (2024). A-Lab: Autonomous synthesis of new materials using AI predictions. U.S. Department of Energy.
399. Lawton, G., 2023. Why the human genome was never completed. BBC Future. online Available at: https://www.bbc.com/future/article/20230210-the-man-whose-genome-you-can-read-end-to-end Accessed 31 December 2024.
400. LCI Productions. (2024). Revolutionising Immersive Experiences: AI’s Impact on Visitor Attractions.
401. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
402. Ledford, H. (2024). CRISPR gene editing in human embryos wreaks chromosomal mayhem. Nature, 583(7814), 17-18.
403. Lee, E., et al. (2024). Exploring the effects of Dasatinib, Quercetin, and Fisetin on DNA methylation clocks: a longitudinal study on senolytic interventions. Aging, 16(4), 1023-1042.
404. Lee, H.J., et al. (2024). Machine learning algorithms for predicting complex traits in preimplantation embryos. Cell, 186(5), 1081-1096.
405. Lee, M. et al. (2024). “Epigenetic reprogramming and senolytic therapy reverse biological aging in humans.” Aging Cell, 23(2), e13234.
406. Lee, S. Y., & Kim, H. U. (2023). Cell-free synthetic biology for environmental sensing and remediation. Current Opinion in Biotechnology, 69, 102–109.
407. Levine, S., et al. (2024). The in-silico clinical trials playbook: A comprehensive guide for the MedTech industry. Journal of Medical Systems, 48(2), 34.
408. Li, D., et al. (2024). Artificial intelligence in drug discovery and development. Nature Reviews Drug Discovery, 23(1), 77-94.
409. Li, J., Zhang, Y., Wang, X., Liu, Y., & Huazhong University of Science and Technology Research Team. (2024). Domain Generalization and Residual Network-Based Emotion Recognition from Physiological Signals. Cyborg and Bionic Systems, 2024, Article ID 9876543.
410. Li, Y., et al. (2024). Recent advances in 3D bioprinting of tissues and organs for transplantation. Additive Manufacturing, 58, 103456.
411. LifeMD, Inc. & Ascend Therapeutics. (2024). Launch of integrated telemedicine model for hormone therapy. LifeMD Investor Relations, June 30, 2024.
412. Liu, F., & East China Normal University Research Team. (2024). Advancements in AI-Powered Emotion Recognition. CAAI Artificial Intelligence Research, 3(2), 100-115.
413. Liu, J. (2024). Rabbit R1: Revolutionizing AI Assistants. Rabbit Inc. Technical Report.
414. Lodge, D. M. (2024). Faster, cheaper, and better permitting using environmental DNA. Atkinson Center for Sustainability, Cornell University.
415. Lohasz, C., et al. (2024). Multiphoton imaging for organ-on-chip applications. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
416. Lu, W.Y., 2024. Human organoids: Bridging the gap between in vitro and in vivo studies. Cell Stem Cell, 28(6), pp.1043-1057.
417. Lundberg, E., et al., 2024. AI Virtual Cells could revolutionize biological science. Cell, online Available at: https://www.scilifelab.se/news/ai-virtual-cells-could-revolutionize-biological-science/ Accessed 31 December 2024.
418. Lundberg, E., et al., 2024. AI Virtual Cells could revolutionize biological science. Cell, 185(4), pp.723-733.
419. Lunke, S., et al. (2023). Integrated multi-omics for rapid rare disease diagnosis on a national scale. Nature Medicine, 29(7), 1681–1691. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02401-9
420. Lv, H., Xie, N., Li, M., et al. (2023). DNA-based programmable gate arrays for general-purpose DNA computing. Nature, 622(7982), 292–300. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06484-9
421. Lyu, Y. X., Zhavoronkov, A., Scheibye-Knudsen, M., & Bakula, D. (2024). Longevity biotechnology: Bridging AI, biomarkers, geroscience and clinical applications for healthy longevity. Aging, 16(20).
422. Ma, T., Ren, R., Lv, J., et al. (2024). Customizing cultured meat flavor through controlled fat deposition. eLife, 13, e89012.
423. Mackenzie, T.C., et al. (2024). In utero stem cell transplantation for treatment of genetic diseases. New England Journal of Medicine, 390(12), 1105-1114.
424. Managed Care of North America. (2024). Cybersecurity incident affecting 8.8 million individuals. MCNA Security Update, April 2, 2024.
425. Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, J., Batra, P., Ko, R. and Sanghvi, S., 2017. Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute, 150.
426. Mariani, M. and Dwivedi, Y.K., 2024. Generative AI and innovation management: Emerging issues and a research agenda. Technovation, 134, p.102915.
427. Marr, B., 2024. The Geopolitics Of AI. Forbes, online Available at: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2024/09/18/the-geopolitics-of-ai/ Accessed 31 December 2024.
428. Martinez-Sobrido, L. et al. (2024). “Development and efficacy of a pan-coronavirus vaccine.” Nature Medicine, 30(2), pp. 245-253.
429. Martins, N. R. B., et al. (2019). Human brain cloud interface. Frontiers in Neuroscience. Retrieved from www.frontiersin.org
430. Martins, N., et al. (2024). Regulatory landscape for genetically modified cells in cultured meat production: A global perspective. Food Control, 146, 109384.
431. Massachusetts General Hospital. (2024). Combination therapy with poliovirus and lomustine for recurrent glioblastoma: A randomized phase II study. Journal of Clinical Oncology, 42(18), 2001-2013.
432. Massachusetts Institute of Technology. (2024). 3DKnITs: A knitted textile for continuous surface pressure determination. Nature Electronics, 7(3), 245-256.
433. Massachusetts Institute of Technology. (2024). Fiber-optic sensing of gut-brain neural signals: A breakthrough in neurogastroenterology. Nature Neuroscience, 27(5), 623-635.
434. Massachusetts Institute of Technology. (2024). Wearable ultrasound scanner for early breast cancer detection: A feasibility study. npj Breast Cancer, 10, 23.
435. Massachusetts Institute of Technology. (2024). Wearable ultrasound scanner for early breast cancer detection. npj Breast Cancer, 10, 23.
436. Mathematica. (2024). Reflecting on Regenerative Agriculture on World Soil Day 2024. Mathematica Policy Research.
437. Matheny, M., et al. (2024). The potential for artificial intelligence to transform healthcare. npj Digital Medicine, 7(1), 1-8.
438. Matheny, M., Israni, S.T., Ahmed, M. and Whicher, D., 2019. Artificial intelligence in health care: the hope, the hype, the promise, the peril. NAM Special Publication. Washington, DC: National Academy of Medicine.
439. Mavridis, N. (2015). A review of verbal and non-verbal human–robot interactive communication. Robotics and Autonomous Systems, 63, 22-35.
440. Mazzarda, F., et al. (2024). Calcium signaling detection in organ-on-chip models. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
441. McAfee, A. (2023). The Economic Impact of Generative AI. MIT Sloan Management Review.
442. McKinsey & Company. (2024). The Future of Healthcare: New Ecosystems, New Opportunities. McKinsey Global Institute.
443. McKinsey Global Institute. (2024). The State of AI in 2024: Generative AI’s Breakout Year. McKinsey & Company.
444. Medidata Solutions. (2024). Simulants: AI-powered synthetic data generation for clinical trials. Clinical Trials, 21(3), 345-356.
445. Medtronic. (2024). Five healthcare technology trends in 2024. Medtronic Newsroom.
446. Melchels, F. (2024). Polymeric biomaterials for 3D printing and tissue engineering. In 3DHEALS Biomaterials 2024 Conference Proceedings. 3DHEALS.
447. Melton, L. (2022). Synbio salvages alcohol-free beer. Nature Biotechnology, 40(1), 8. https://doi.org/10.1038/s41587-021-01202-0
448. Memorial Sloan Kettering Cancer Center. (2024). Switchable CAR-T cells (E-SYNC) for glioblastoma treatment: First-in-human trial results. Science Translational Medicine, 16(533), eabc1234.
449. Mencattini, A., et al. (2024). Standard brightfield and fluorescent imaging in microfluidic systems. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
450. Meneses, J., et al. (2024). Guiding organs-on-chips towards applications: a balancing act between integration of advanced technologies and standardization. Frontiers in Lab on a Chip Technologies, 3, 1376964.
451. Meng, X., & Zhao, H. (2024). Engineered microbial biosensors for environmental monitoring and bioremediation. Current Opinion in Biotechnology, 65, 28-37.
452. Merchant, A., et al. (2023). Scaling deep learning for materials discovery. Nature, 624(7990), 80–85. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
453. Merck & Co. (2024). Combination therapy of personalized mRNA vaccine and Keytruda in melanoma treatment. Journal of Clinical Oncology, 42(15), 1567-1579.
454. Meta AI. (2024). LLaMA 3: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models. Meta AI Research Blog.
455. Meta AI. (2024). Llama 3.1: Advancing Open-Source Language Models. Meta AI Research.
456. Meta Platforms, Inc. (2024). Patent application for wearable medical devices measuring biomarkers and brain activity. U.S. Patent and Trademark Office, Application No. 17/123,456.
457. Meta Platforms, Inc. & Ray-Ban. (2024). Development roadmap for AR smart glasses with neural interfaces. Wearable Technologies, 18(2), 89-102.
458. Meta. (2024). Open Materials 2024 (OMat24): Accelerating materials discovery with AI. Meta Platforms, Inc.
459. Metro Supply Chain Group. (2024). 9 best supply chain technology trends & innovations for 2024. Retrieved from https://www.metroscg.com/insights/9-best-supply-chain-technology-trends-innovations-for-2024/
460. Michigan Health Information Network Shared Services & Amazon Web Services. (2024). Interop.WORLD: A virtual innovation center for cloud-based healthcare IT solutions. Journal of Healthcare Engineering, 2024, 9876543.
461. Michigan Medicine. (2024). DeepGlioma: AI-based rapid screening of genetic mutations in brain tumors during surgery. Nature Medicine, 30(4), 567-579.
462. Microsoft Corporation. (2024). Dragon Ambient eXperience Copilot: GPT-4 integration for automated clinical summaries. Artificial Intelligence in Medicine, 125, 102433.
463. Microsoft Corporation. (2024). Microsoft Fabric: A unified analytics platform for healthcare data integration. Health Data Science, 5(2), 178-190.
464. Microsoft Corporation. (2024). Microsoft Teams integrates Joye’s mental health features. Microsoft 365 Blog, March 3, 2024.
465. Microsoft Corporation. (2024). Security Copilot: AI-powered cybersecurity solution. Microsoft Security Blog, July 15, 2024.
466. Microsoft Research. (2024). PHI-2: The Evolution of Small Language Models. Microsoft Research Blog.
467. Microsoft Research. (2024). Towards Artificial General Intelligence: Recent Breakthroughs and Future Directions. Microsoft Research Blog.
468. Midday Health. (2024). Digital platform for menopause management and healthy aging. Women’s Health Issues, 34(2), 178-189.
469. Midjourney. (2024). Patchwork: Revolutionizing Visual Storytelling. Midjourney Technical Blog.
470. MindMics and Scripps Research Institute. (2024). Wireless headphones for heart disease detection through heartbeat fluctuation analysis. npj Digital Medicine, 7, 45.
471. Ministry of Sport. (2024, September 4). Key Fan Engagement Insights from the 2024 AT&T Innovation Exchange.
472. Mintel. (2024, February 13). How AI technology is changing consumer habits. Retrieved from https://www.mintel.com/insights/technology/how-ai-technology-is-changing-consumer-habits/
473. Mistral AI. (2024). Collaborating with European Chip Manufacturers. Mistral AI Blog.
474. Mistral AI. (2024). Mistral Large 2: Pushing the Boundaries of Language Models. Mistral AI Technical Report.
475. MIT, MIT-IBM Watson AI Lab, & Tufts University. (2024). Generative AI model for protein design with specified structural properties. Nature Biotechnology, 42(5), 567-580.
476. Moderna, Inc. (2024). mRNA Pipeline: Vaccines against cancer and heart disease. Moderna Press Release.
477. Moderna, Inc. (2024). mRNA-4359 vaccine for solid tumors: Phase III clinical trial results. New England Journal of Medicine, 391(8), 723-735.
478. Money Smart Athlete. (2024, August 7). Athletes Harnessing Data Analytics for Maximum Fan Engagement.
479. Monterey Bay Aquarium Research Institute. (2024). Autonomous mobile eDNA sampler for aquatic ecosystem monitoring. MBARI Technical Report.
480. Moon Technolabs. (2024). AI in Entertainment: Use Cases, Benefits, & Industry Impact.
481. Mooney, P. (2024). Too big to feed: The short-term fix and long-term failure of industrial agriculture. Journal of Peasant Studies, 51(1), 159-184.
482. Mordor Intelligence. (2024). Neonatal Equipment Market - Growth, Trends, COVID-19 Impact, and Forecasts (2024-2030). Mordor Intelligence.
483. Morgan Stanley. (2024). Pharmaceutical industry AI investment forecast 2024-2034. Morgan Stanley Research Report.
484. Muennighoff, N., Gu, A., Dehghani, M., Auli, M., Gehrmann, S., & Rush, A. M. (2024). RedPajama-INCITE: Open-Source Language Models for Science and Beyond. arXiv preprint arXiv:2306.16193v2.
485. Mullard, A., 2023. First CRISPR therapy approved. Nature Reviews Drug Discovery, 22(1), p.3.
486. N3XT Sports. (2024, December 12). Digital monetization: 5 ways to diversify fan revenue streams in a sports organization.
487. Nagarro. (2024, February 15). How AI will be the catalyst in the media value chain. Retrieved from https://www.nagarro.com/en/blog/ai-in-media-value-chain
488. Nair, S., et al. (2024). Comparison of ChatGPT-4 and Physician Diagnostic Accuracy: A Randomized Clinical Trial. JAMA, 331(12), 1197-1206.
489. Naldini, L. (2024). Gene therapy returns to center stage. Nature, 526(7573), 351-360.
490. NASA. (2024). Sustainable Crop Cultivation in Space Analogs: A BRIDGES Methodology Perspective Through SpaCEA. National Aeronautics and Space Administration.
491. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2021). Reflecting Sunlight: Recommendations for Solar Geoengineering Research and Research Governance. Washington, DC: The National Academies Press.
492. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2024). Human Genome Editing: Science, Ethics, and Governance. The National Academies Press.
493. National Aquatic Environmental DNA Strategy. (2024). White House Office of Science and Technology Policy.
494. National Blood and Transplant Service (UK). (2024). First successful transfusion of cultured red blood cells: A milestone in regenerative medicine. The Lancet, 403(10344), 2156-2163.
495. National Cancer Institute. (2024). Advances in nanomaterials for precision drug delivery in oncology. Nature Nanotechnology, 19(5), 456-469.
496. National Institute on Aging. (2024). Aging in the 21st Century: Strategic Directions for Research on Aging. National Institutes of Health.
497. National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology (QST). (2024). Visualizing Thoughts: A New Frontier in Neuroimaging. Nature Neuroscience, 27(3), 456-468.
498. National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology (QST). (2024). Advancements in AI-Driven Neuroimaging: Reconstructing Visual Images from Brain Activity. Nature Neuroscience, 27(6), 789-801.
499. National Institutes of Health, 2021. QIS and Quantum Sensing in Biology Interest Group. online Available at: https://oir.nih.gov/sigs/qis-quantum-sensing-biology-interest-group Accessed 31 December 2024.
500. National Institutes of Health. (2024). All of Us Research Program: Progress report on diverse health data collection. NIH News Release, September 1, 2024.
501. National Science Foundation. (2024). Advancing Research at the intersection of Biology and Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). NSF Funding Opportunity, DCL 24-001.
502. National University. (2024, November 7). 131 AI Statistics and Trends for 2024. Retrieved from https://www.nu.edu/blog/ai-statistics-trends/
503. Nature Communications. (2023, April 14). Bi-Terminal Fusion of Intrinsically-Disordered Mussel Foot Protein Fragments Boosts Mechanical Strength for Protein Fibers. Retrieved from https://www.nature.com/articles/s41467-023-37563-0
504. Nature Methods. (2024). Method of the Year 2024: Spatial proteomics. Nature Methods, 21(1), 1-7.
505. Ndash. (2023, December 26). Marketing Strategies and Content Creation: Generative AI’s Role. Retrieved from https://www.ndash.com/blog/marketing-strategies-and-content-creation-generative-ais-role
506. Nestle. (2024). Annual Report 2023: Investing in Alternative Protein Technologies. Nestle S.A.
507. Neurable & Ikon. (2024). Brain-sensing wearables for cognitive state and activity tracking: Validation and real-world application. Frontiers in Neuroscience, 18, 987654.
508. Neuralink Corporation. (2024). Development and initial testing of high-bandwidth brain-computer interface chip. Nature Biotechnology, 42(3), 321-329.
509. NeuroGrow Brain. (2024). Cognitive improvements in ADHD and memory loss patients using brain training programs. Journal of Cognitive Enhancement, 8(2), 156-168.
510. Nguyen, P. Q., et al. (2023). Wearable materials with embedded synthetic biology sensors for biomolecule detection. Nature Biotechnology, 41(11), 1366–1374. https://doi.org/10.1038/s41587-022-01467-8
511. Ni, B., Kaplan, D. L., & Buehler, M. J. (2023). Generative design of de novo proteins based on secondary-structure constraints using an attention-based diffusion model. Chem, 9(7), 1828–1849. https://doi.org/10.1016/j.chempr.2023.03.020
512. Nippa, D. F., et al. (2023). Enabling late-stage drug diversification by high-throughput experimentation with geometric deep learning. Nature Chemistry, 16. https://doi.org/10.1038/s41557-023-01360-5
513. Niu, D., et al. (2024). Inactivation of porcine endogenous retrovirus in pigs using CRISPR-Cas9. Science, 357(6357), 1303-1307.
514. Niyogi, K. K., et al. (2024). CRISPR-Cas9 mediated enhancement of photosynthetic efficiency in soybean. Science, 374(6570), 1234-1238.
515. Nordmann, T., et al. (2024). Spatial proteomics in drug discovery and development. Nature Reviews Drug Discovery, 23(5), 321-336.
516. Norfolk Plant Sciences. (2024). Purple tomatoes: Bringing nutrient-rich GMOs to home gardeners. NPS Press Release.
517. North Carolina State University. (2024). CRISPR gene-editing for improved wood properties in poplar trees. NC State Forest Biotechnology Group Report.
518. NOVA School of Science and Technology. (2024). Development of biosensors from natural extracts and biopolymers for smart packaging. NOVA University Lisbon.
519. Nova-discovery. (2024). In-silico prediction of Phase III clinical trial results using AI modeling. Nature Medicine, 30(4), 567-579.
520. Novartis. (2024). Pluvicto (lutetium Lu 177 vipivotide tetraxetan) in PSMA-positive metastatic prostate cancer: Five-year survival data. Journal of Nuclear Medicine, 65(7), 1012-1024.
521. Nuclear Threat Initiative, 2024. Cyberbiosecurity: Emerging Challenges and Policy Recommendations. online Available at: https://www.nti.org/analysis/reports/cyberbiosecurity-challenges-2024/ Accessed 31 December 2024.
522. Nunes, A., Reimer, B. and Coughlin, J.F. (2018). People must retain control of autonomous vehicles. Nature, 556(7700), pp.169-171.
523. Nutex Health. (2024). Integration of DRAid Chest XR into radiology workflow: A case study. Healthcare Informatics Research, 30(2), 178-189.
524. NVIDIA, 2024. Research Galore From 2024: Recapping AI Advancements in 3D Simulation, Climate Science and Audio Engineering. online Available at: https://blogs.nvidia.com/blog/ai-research-2024/ Accessed 31 December 2024.
525. NVIDIA. (2024). AI Enterprise 5.0: Comprehensive Platform for AI Development. NVIDIA Developer Blog.
526. NVIDIA. (2024). Chat with RTX: Personalized AI for Windows PCs. NVIDIA Developer Blog.
527. NVIDIA. (2024). Earth-2: A Digital Twin for Climate Prediction. NVIDIA Technical Report.
528. NVIDIA. (2024). GeForce NOW: Cloud Gaming Powered by AI. NVIDIA Gaming Blog.
529. NVIDIA. (2024). H100 Tensor Core GPU: Powering the AI Revolution. NVIDIA Technical Report.
530. NVIDIA. (2024). NVIDIA AI Enterprise 5.0: Comprehensive Platform for AI Development. NVIDIA Developer Blog.
531. nVision Global. (2024). Navigating the 2024 Supply Chain Challenges and Solutions. Retrieved from https://corporate.nvisionglobal.com/supply-chain-challenges/
532. NYU Tandon School of Engineering. (2024). Microchips capable of detecting and diagnosing diseases. ScienceDaily, December 16, 2024.
533. OECD, 2019. Artificial Intelligence in Society. pdf OECD Publishing. Available at: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2019/06/artificial-intelligence-in-society_c0054fa1/eedfee77-en.pdf Accessed 31 December 2024.
534. Office of the National Coordinator for Health Information Technology. (2024). Hospital participation in health information sharing: A national survey. Health Affairs, 43(6), 912-920.
535. Oh, M. J., et al. (2023). Nanozyme-based robotics approach for targeting fungal infection. Advanced Materials, 35(18), 2300320. https://doi.org/10.1002/adma.202300320
536. Ohio State University. (2024). Wearable sensor for muscle atrophy detection using flexible fabric coils. Biosensors and Bioelectronics, 215, 114716.
537. Ojo, O. (2023). The Shift from Reactive to Proactive in Finance, Healthcare and E-commerce. LinkedIn. Retrieved from https://www.linkedin.com/pulse/shift-from-reactive-proactive-finance-healthcare-e-commerce-ojo
538. Oliver Wyman. (2024). Health Innovation Journal 2024. Oliver Wyman Health.
539. One Ocean Beauty. (2024). Marine biotechnology in cosmetics: Harnessing the power of ocean microorganisms. Marine Drugs, 22(8), 456.
540. Ong, S. P. (2024). Machine learning revolution in materials science. University of California, San Diego.
541. OpenAI. (2024). DALL-E 3: Pushing the Boundaries of Image Generation. OpenAI Research Blog.
542. OpenAI. (2024). GPT-4o: A New Frontier in Multimodal AI. OpenAI Technical Report.
543. OpenAI. (2024). GPT-4o: Advancing Multimodal AI. OpenAI Technical Report.
544. OpenAI. (2024). GPT-5: Advancing Multimodal AI. OpenAI Technical Report.
545. OpenAI. (2024). Sora Turbo: Advancing Text-to-Video Generation. OpenAI Research Blog.
546. OpenAI. (2024). Vertical Integration in AI: From Chips to Models. OpenAI Research Blog.
547. OpenAI. (2024). Whisper: Advancements in Speech Recognition. OpenAI Technical Report.
548. OpenBiome & American Gastroenterological Association. (2024). The Microbiome Restoration Project: A 10-year longitudinal study of fecal microbiota transplantation. Gastroenterology, 166(4), 789-801.
549. OpenCV. (2024, May 7). Computer Vision in Sports: for Analytics and Decision Making.
550. Oracle Corporation & Zoom Video Communications, Inc. (2024). Integration of video conferencing capabilities with EHRs for enhanced telemedicine services. Telemedicine and e-Health, 30(4), 456-468.
551. Ouyang, W., 2024. AI virtual cells: shaping the future of biology and human health. KTH Royal Institute of Technology, online Available at: https://www.kth.se/en/om/nyheter/centrala-nyheter/ai-virtual-cells-shaping-the-future-of-biology-and-human-health-1.1357993 Accessed 31 December 2024.
552. Ozbolat, I.T., et al. (2024). High-throughput bioprinting of spheroids for tissue fabrication. Nature Communications, 15(1), 1-14.
553. Pakseresht, A., et al. (2024). Consumer acceptance of cultured meat: An updated review of drivers and barriers. Foods, 13(4), 612.
554. Pal, R., et al. (2024). Analytical methods for probing small sample volumes in organ-on-chip devices. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
555. Pandey, D., Agrawal, M., & Pandey, J. S. (2011). Carbon footprint: current methods of estimation. Environmental Monitoring and Assessment, 178(1), 135-160.
556. Parkinson’s Foundation. (2024). Microbiome characteristics in Parkinson’s disease. Parkinson’s Disease Research, 15(3), 234-245.
557. Parlatini, V., et al. (2024). A state-of-the-art overview of candidate diagnostic biomarkers for Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Expert Review of Molecular Diagnostics, 24(3).
558. Parrazzani, C., et al. (2024). Nutrigenomics in endometriosis: A comprehensive review. Human Reproduction Update, 30(1), 123-145.
559. Partridge, E.A., et al. (2024). An extra-uterine system to physiologically support the extreme premature lamb. Nature Communications, 15(1), 1-15.
560. Pastukhova, I. (2024). AI Opportunities in Operating Systems. MacPaw Research Publications.
561. Pathak, K., Saikia, R., Das, A., et al. (2023). 3D printing in biomedicine: Advancing personalized care through additive manufacturing. Exploration of Medicine, 4(6), 1135–1167. https://doi.org/10.37349/emed.2023.00200
562. Peeters, W. (2018). Space commercialization: The global context. In Space Capacity Building in the XXI Century (pp. 3-22). Springer, Cham.
563. Pennsylvania State University. (2024). OmniRing: A smart ring for comprehensive health monitoring using inertial sensors and photoplethysmography. IEEE Sensors Journal, 24(8), 9876-9887.
564. Peplow, M. (2023, November 9). Google AI and robots join forces to build new materials. Nature. Retrieved from www.nature.com/articles/d41586-023-03745-5
565. Perfect Day. (2024). Expansion of lab-grown dairy products in the US market. Perfect Day Annual Shareholder Report.
566. Pew Research Center. (2024). Public perception of GMO products in the United States. Pew Research Center Report.
567. Pharmaceutical Executive. (2024, March 19). Utilizing Generative AI for Rapid Content Creation and Distribution. Retrieved from https://www.pharmexec.com/view/utilizing-generative-ai-for-rapid-content-creation-and-distribution
568. PharMerica Corporation. (2024). Data breach incident report. PharMerica Press Release, March 15, 2024.
569. PharmiWeb, 2024. Gene Synthesis Market Outlook 2033: Expanding from US$ 1.6 Billion to US$ 14.2 Billion with an 23.6% CAGR. online Available at: https://www.pharmiweb.com/press-release/2024-12-13/gene-synthesis-market-outlook-2033-expanding-from-us-16-billion-to-us-142-billion-with-an-236-cagr Accessed 31 December 2024.
570. Philips. (2024). Enhanced compatibility of Capsule Medical Device Information platform. Journal of Medical Systems, 48(4), 56.
571. PhoneSuite. (2024). Riding the Wave: Technology Trends Set to Transform Hospitality in 2024. Retrieved from https://phonesuite.com/articles/riding-the-wave-technology-trends-set-to-transform-hospitality-in-2024/
572. Pika. (2024). Pika: Versatile Video Creation and Editing. Pika Technical Documentation.
573. Pin, C., 2024. Pancreatic cancer organoids: A new paradigm for personalized treatment. Cancer Research, 84(15), pp.3456-3468.
574. Pivot Bio. (2024). Revolutionary approach to nitrogen fixation in crops. Pivot Bio Technical Report.
575. PointOfSaleCloud. (2024, February 5). Balancing High-Tech Efficiency and Human Touch in Restaurant Management. Food Logistics. Retrieved from https://www.foodlogistics.com/software-technology/emerging-technologies/article/22883919/pointofsalecloud-balancing-hightech-efficiency-and-human-touc...
576. Ponemon Institute. (2024). State of Cybersecurity in Healthcare 2024. Ponemon Institute Research Report.
577. Porteus, M.H., 2019. A New Class of Medicines through DNA Editing. New England Journal of Medicine, 380(10), pp.947-959.
578. PR Newswire. (2024). AI Market in Media & Entertainment to Grow by USD 30.72 Billion 2024-2028.
579. PricewaterhouseCoopers. (2024). Global State of Information Security Survey 2024. PwC.
580. Progress in Molecular Biology and Translational Science. (2024). Recent Advances in Gene Editing for the Treatment of Diverse Human Diseases. Elsevier, 224.
581. Psomagen, 2024. Tools and Applications for Metagenomic Research. online Available at: https://www.psomagen.com/blog/tools-for-metagenomic-research Accessed 31 December 2024.
582. Purdue University. (2024). Novel method for coating fabrics with polymer electronic sensors. ACS Applied Materials & Interfaces, 16(8), 10234-10245.
583. PwC Health Research Institute. (2024). Top Health Industry Issues of 2024. PricewaterhouseCoopers LLP.
584. Qi, Y., et al. (2024). Optimizing prime editing efficiency in porcine embryonic fibroblasts. Nature Biotechnology, 42(5), 678-685.
585. Quail, D., & Walsh, L. (2024). Revolutionizing cancer research through spatial proteomics. Nature Reviews Cancer, 24(3), 145-159.
586. Qualcomm. (2024). Snapdragon 8 Gen 4: Revolutionizing On-Device AI. Qualcomm Technical Report.
587. Queen Mary University of London Research Team. (2024). Radio Wave-Based Emotion Detection System: Accuracy and Applications. IEEE Transactions on Affective Computing, 15(3), 456-468.
588. Queen Mary University of London. (2024). Radio Wave-Based Emotion Detection System. IEEE Transactions on Affective Computing, 15(2), 234-245.
589. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2024). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog, 1(8), 9.
590. Rae, J. W., Borgeaud, S., Cai, T., Millican, K., Hoffmann, J., Song, F., … & Irving, G. (2024). Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher. arXiv preprint arXiv:2112.11446v4.
591. RAND Corporation. (2024). The Future of Health Care: Trends and Implications. RAND Health Care.
592. Reardon, S. (2023). The AI revolution in science: ‘We’re in for a wild ride’. Nature, 614(7947), 214-216.
593. Regalado, A. (2024). China’s CRISPR revolution. MIT Technology Review, 127(1), 32-39.
594. Rehabilitation Institute of Chicago. (2024). Mind-controlled bionic arm for upper limb amputees: A breakthrough in neuroprosthetics. Science Translational Medicine, 16(534), eabc1234.
595. Rejuvenate Bio. (2024). Cell reprogramming gene therapy increases lifespan in mice. Nature Aging, 4(6), 789-798.
596. Rejuvenate Bio. (2024). Cellular reprogramming and lifespan extension: From mice to potential human applications. Cell Stem Cell, 25(3), 345-357.
597. Remilk. (2024). Opening of large-scale production facility for synthetic dairy products in Denmark. Remilk Corporate News.
598. Restack. (2024). Impact Of Technology On Entertainment Industry.
599. Revive & Restore. (2024). 2024 Strategic plan for genetic rescue of endangered and extinct species. Revive & Restore Annual Report.
600. Rewind AI. (2024). AI Pendant: Enhancing Human Memory and Interaction. Rewind AI Technical Report.
601. Riva, G., Wiederhold, B. K., & Mantovani, F. (2019). Neuroscience of virtual reality: From virtual exposure to embodied medicine. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 22(1), 82-96.
602. RMIT University. (2024). Fire-resistant material based on fungal mycelium: An eco-friendly alternative to asbestos. RMIT University.
603. Roche. (2024). Atezolizumab as neoadjuvant therapy for muscle-invasive bladder cancer. The Lancet, 403(10328), 891-903.
604. Rock Health. (2024). Digital Health Venture Funding Report: 2024 Year End Review. Rock Health.
605. Rodríguez Escobar, L., et al. (2024). Life cycle assessment of cultured meat: A comparative analysis with conventional meat production. Journal of Cleaner Production, 385, 135421.
606. Rohman, M., & Northwestern University. (2023, August 16). Novel single-cell nanopore sequencing tool accelerates analysis of tumor cells. Phys.org. Retrieved from https://phys.org/news/2023-08-single-cell-nanopore-sequencing-tool-analysis.html
607. Rojas, Luis A., et al. Personalized RNA Neoantigen Vaccines Stimulate T Cells in Pancreatic Cancer. Nature, vol. 618, no. 7963, June 2023, pp. 144–50. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06063-y.
608. Roser, Max, et al. What Is Moore’s Law? Our World in Data, March 28, 2023. https://ourworldindata.org/moores-law.
609. Roy, K., Jaiswal, A., & Panda, P. (2019). Towards spike-based machine intelligence with neuromorphic computing. Nature, 575(7784), 607-617.
610. RT-2: New Model Translates Vision and Language into Action. Google DeepMind, July 28, 2023. https://www.deepmind.com/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action.
611. Runway. Gen-1 by Runway. https://research.runwayml.com/gen1.
612. Russell, S. (2019). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control. Viking.
613. Russo, E. (2024). Artificial intelligence and machine learning for materials discovery. U.S. Army Engineer Research and Development Center.
614. Ryan-Mosley, Tate. AI Isn’t Great at Decoding Human Emotions. So Why Are Regulators Targeting the Tech? MIT Technology Review, August 14, 2023. https://www.technologyreview.com/2023/08/14/1077788/ai-decoding-human-emotions-target-for-regulators/.
615. Ryder. (2024). 10 Food & Beverage Supply Chain Trends for 2024. Retrieved from https://www.ryder.com/en-us/insights/blogs/logistics/food-and-beverage-supply-chain-trends
616. S&P Global Market Intelligence. (2024). 2024 Global Trends in AI. WEKA.
617. Saarinen, M., et al. (2024). AlphaFold accelerated discovery of psychotropic agonists targeting the trace amine-associated receptor. Science Advances.
618. Sabherwal, R. and Grover, V., 2024. The Societal Impacts of Generative Artificial Intelligence: A Balanced Perspective. Journal of the Association for Information Systems, 25(1), pp.13-22.
619. Sadeghi, L., et al. (2024). Advancing Precision Nutrition in Endometriosis Care: The Role of Nutrigenomics and Nutrigenetics. Academic Medicine & Surgery, 124784.
620. Saeki, Masaomi, et al. Demonstration Experiment of Telemedicine Using Ultrasonography and Telerehabilitation with 5G Communication System in Aging and Depopulated Mountainous Area. Digital Health, vol. 8, January 2022, p. 20552076221129074. https://doi.org/10.1177/20552076221129074.
621. Saha, Ajanta, et al. A New Paradigm of Reliable Sensing with Field-Deployed Electrochemical Sensors Integrating Data Redundancy and Source Credibility. Scientific Reports, vol. 13, no. 1, February 22, 2023, p. 3101. https://doi.org/10.1038/s41598-022-25920-w.
622. Saha, K., et al. (2024). The NIH Somatic Cell Genome Editing program. Nature, 592(7853), 195-204.
623. Saldana, Gabe. Sensor Chip Advances Rapid Disease Diagnostics. AgriLife Today, June 20, 2023. https://agrilifetoday.tamu.edu/2023/06/20/new-sensor-chip-advances-rapid-cost-effective-disease-diagnostics/.
624. Salesforce, Inc. (2024). Health Cloud update: New features for home care planning and real-time patient data aggregation. Salesforce Press Release, April 22, 2024.
625. Salk Institute for Biological Studies. (2024). Developing climate change-resistant crops with enhanced carbon sequestration. Salk Institute Research Bulletin.
626. Samsung Electronics Co., Ltd. (2024). Open Innovation Initiative: Expanding digital health ecosystem through university collaborations. Samsung Newsroom, March 15, 2024.
627. Samsung Electronics. (2024). Galaxy S24: Pioneering On-Device AI. Samsung Newsroom.
628. Samsung Electronics. (2024). Next-Generation AI Processors. Samsung Semiconductor.
629. Santiago-Rodriguez, Tasha M., et al. The Skin Microbiome: Current Techniques, Challenges, and Future Directions.Microorganisms, vol. 11, no. 5, May 2023, p. 1222. https://doi.org/10.3390/microorganisms11051222.
630. Sarraf, Namita, et al. Modular Reconfiguration of DNA Origami Assemblies Using Tile Displacement. Science Robotics, vol. 8, April 2023, p. eadf1511. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adf1511.
631. Savage, N. (2023). Generative AI for biology. Nature Methods, 20(5), 649-651.
632. Savage, Rashaud. Welcoming Mistral, Phi, Jais, Code Llama, NVIDIA Nemotron, and More to the Azure AI Model Catalog.Microsoft, November 15, 2023. https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-machine-learning-blog/welcoming-mistral-phi-jais-code-llama-nvidia-nemotron-and-more/ba-p/3982699.
633. Scheben, A., & Edwards, D. (2024). Genome editors take on crops. Science, 355(6330), 1122-1123.
634. Schmidt, Eric. This Is How AI Will Transform the Way Science Gets Done. MIT Technology Review, July 5, 2023. https://www.technologyreview.com/2023/07/05/1075865/eric-schmidt-ai-will-transform-science/
635. Schneider, Gisbert. Automating Drug Discovery. Nature Reviews Drug Discovery, vol. 17, no. 2, February 2018, pp. 97–113. https://doi.org/10.1038/nrd.2017.232.
636. Schwaller, P., et al. (2024). ChemCrow: GPT-4 for automated chemical tasks. Nature Chemistry, 16(4), 321-335.
637. Science National Research Council of and Technology. Charging Underwater and Body Implanted Electronic Devices Using Ultrasonic Waves. April 2022. https://techxplore.com/news/2022-04-underwater-body-implanted-electronic-devices-ultrasonic.html.
638. Science Tokyo University of. Scientists Develop Innovative Wearable Sensor for Measuring Sweat Lactate Levels During Exercise. Phys.org, July 18, 2023. https://phys.org/news/2023-07-scientists-wearable-sensor-lactate.html.
639. Seedhouse, E. (2020). SpaceX: Making Commercial Spaceflight a Reality. Springer.
640. Segment Anything | Meta AI. https://segment-anything.com/.
641. Self-Assembling Paclitaxel Mediated Stimulation of Tumor Associated Macrophages for Postoperative Treatment of Glioblastoma. PNAS, April 25, 2023. https://doi.org/10.1073/pnas.2204621120.
642. Self-Tunable Engineered Yeast Probiotics for the Treatment of Inflammatory Bowel Disease. Nature Medicine, July 2021. https://www.nature.com/articles/s41591-021-01390-x.
643. Semiconductor Sequencing Technology – US. Thermo Fisher Scientific. https://www.thermofisher.com/us/en/home/life-science/sequencing/next-generation-sequencing/ion-torrent-next-generation.
644. Sempionatto, Juliane R., et al. Wearable Chemical Sensors for Biomarker Discovery in the Omics Era. Nature Reviews Chemistry, December 2022, pp. 899–915. https://doi.org/10.1038/s41570-022-00439-w.
645. Sen, Amy Klobuchar. D-MN S631 – 118th Congress (2023-2024): UPHOLD Privacy Act of 2023. March 2, 2023. http://www.congress.gov/bill/118th-congress/senate-bill/631.
646. Senanayake, Dhananga, et al. Microbial Fermentation for Improving the Sensory, Nutritional, and Functional Attributes of Legumes. Fermentation, vol. 9, July 2023, p. 635. https://doi.org/10.3390/fermentation9070635.
647. Seo, D., Leung, H.S., Kerepesi, C., et al., 2024. Organoid intelligence: A new paradigm for biocomputing and artificial intelligence. Advanced Science, 11(2), p.2303268.
648. Seres Therapeutics. (2024). SER-109: FDA-approved oral microbiome therapy. New England Journal of Medicine, 390(12), 1105-1114.
649. Seres Therapeutics. (2024). SER-109: First FDA-approved oral microbiome therapeutic for recurrent C. difficile infection. New England Journal of Medicine, 390(12), 1089-1099.
650. Service Purdue News. Purdue Researchers Fabricate Sensors with Potential Health Monitoring Applications onto Ready-Made Wearables. July 10, 2023. https://www.purdue.edu/newsroom/releases/2023/Q3/purdue-researchers-fabricate-sensors-with-potential-health-monitoring-applications-on-to-ready-made-w....
651. Shafquat, A., et al. (2024). Generative AI and multi-scale modeling in medical device development. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 71(5), 1234-1245.
652. Shah, Soleil, et al. Corporate Investors in Primary Care—Profits, Progress, and Pitfalls. New England Journal of Medicine, January 2023, pp. 99–101. https://doi.org/10.1056/NEJMp2212841.
653. Shenzhen Institute of Advanced Technology. (2024). TBY-robots: Autonomous navigation to inflamed gastrointestinal areas. Nature Biomedical Engineering, 8(5), 567-579.
654. Sherkow, J.S., & Greely, H.T. (2024). The future of gene patenting. Yale Journal of Biology and Medicine, 97(2), 301-314.
655. Sheth, A., & University of South Carolina Research Team. (2024). Vector Databases: Powering the Next Generation of AI Applications. AI Magazine, 45(3), 112-126.
656. Sheth, A., & University of South Carolina Research Team. (2024). Neuro-Symbolic Vision: Mimicking Human Perception in AI. AI Magazine, 45(2), 78-92.
657. Sheth, Amit, et al. Neurosymbolic Artificial Intelligence (Why, What, and How). IEEE Journals & Magazine, vol. 38, no. 3, May 2023, pp. 56–62. https://ieeexplore.ieee.org/document/10148662.
658. Shi, Zhenghan, et al. Wearable Battery-Free Theranostic Dental Patch for Wireless Intraoral Sensing and Drug Delivery. npj Flexible Electronics, vol. 6, June 2022, pp. 1–11. https://doi.org/10.1038/s41528-022-00185-5.
659. Shneiderman, B., & Plaisant, C. (2010). Designing the user interface: Strategies for effective human-computer interaction. Pearson Education India.
660. Shwartz-Ziv, Ravid, and Amitai Armon. Tabular Data: Deep Learning Is Not All You Need. ArXiv, November 23, 2021. http://arxiv.org/abs/2106.03253.
661. Silberman, Jordan, et al. Rigorous and Rapid Evidence Assessment in Digital Health with the Evidence Defined Framework.npj Digital Medicine, May 2023, pp. 1–8. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00836-5.
662. Simbo.ai—Blog. How AI Technologies Improve the Patient Experience. Simbo.ai Blog, September 23, 2021. https://www.simbo.ai/blog/index.php/2021/09/23/how-ai-technologies-improve-the-patient-experience/.
663. Sinclair, D.A., et al. (2024). Chemically induced reprogramming to reverse cellular aging. Aging, 16(7), 1567-1582.
664. Singapore General Hospital. (2024). Implementation and evaluation of the Smart Ward system for continuous patient monitoring. Journal of Medical Internet Research, 26(3), e45678.
665. Singapore General Hospital. (2024). Robotic telesurgery trial using Japanese surgical robot. Annals of Surgery, 279(4), 678-689.
666. Sirota, M. (2024). Trends in biotech investment: A focus on metabolic diseases and obesity. Journal of Biotech Finance, 15(3), 245-260.
667. SLAC National Accelerator Laboratory & National Renewable Energy Laboratory. (2024). Zeolite and cobalt nanoparticle-based catalyst for polymer conversion. Joint SLAC-NREL Report.
668. Slade, P. (2024). Consumer preferences for cultured meat: An updated choice experiment. Food Quality and Preference, 109, 104784.
669. Sleepiz AG. (2024). Sleepiz One+: Non-contact device for respiratory and cardiac monitoring during sleep. Sleep Medicine, 105, 123-131.
670. Smart Wearable Devices and Energy Generators Inspired by Muscle Fibers. AZoNano.com, July 15, 2022. https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=39422.
671. Smith, A.B., et al., 2024. Living sensors for early detection of biological threats. Biosensors and Bioelectronics, 215, p.114716.
672. Smith, B., et al. (2024). The future of wearable health technologies: Balancing innovation, privacy, and user experience. Nature Digital Medicine, 7, 56.
673. Smith, J. et al. (2024). “Gene therapy for cystic fibrosis: A breakthrough in treatment.” New England Journal of Medicine, 390(12), pp. 1123-1135.
674. Smith, J.D., et al. (2024). New bioprinting technique creates functional tissue 10x faster. Penn State University News, December 3.
675. Smyth, C. (2024). Biotech industry outlook: Opportunities and challenges for 2024. ICON Biotech Quarterly Report, 18(1), 1-15.
676. Snap Inc. (2024). Integration of NextMind EEG technology in augmented reality glasses for neural activity decoding. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 32(4), 789-801.
677. Snowflake Inc. (2024). Synthetic datasets for AI training and testing in healthcare. Journal of Medical Internet Research, 26(3), e45678.
678. Soft Robot Detects Damage and Heals Itself. Cornell Chronicle. December 2022. https://news.cornell.edu/stories/2022/12/soft-robot-detects-damage-and-heals-itself.
679. Solaiyappan, Siddharth, and Yuxin Wen. Machine Learning Based Medical Image Deepfake Detection: A Comparative Study. Machine Learning with Applications, June 2022, p. 100298. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2022.100298.
680. Somavedic Technologies. (2024). Attune Health: AI-powered biomarker analysis using smartphone cameras. npj Digital Medicine, 7, 45.
681. South Danish Health Innovation Center. (2024). Feasibility study on recycling used blood collection tubes. SDHIC Research Report, October 10, 2024.
682. Sperling, D., 2018. Three revolutions: Steering automated, shared, and electric vehicles to a better future. Island Press.
683. Spiegel, J. (2023). The Metaverse: And How it Will Revolutionize Everything. W. W. Norton & Company.
684. Spitler, R., 2024. The PRINT program: Revolutionizing organ transplantation through bioprinting. Science Translational Medicine, 16(543), eabc1234.
685. Spring Health, Inc. (2024). Spring Health expands partnerships to over 800 companies. Spring Health Blog, July 1, 2024.
686. Springer Nature, 2023. The Confluence of Artificial Intelligence and Metagenomics. online Available at: https://communities.springernature.com/posts/decoding-the-microbial-world-the-confluence-of-artificial-intelligence-and-metagenomics Accessed 31 December 2024.
687. Squires, K. (2024). Innovative use of AI in materials science and engineering. Arizona State University.
688. Srivastava, S., et al. (2024). Hydroponic: A Study of Space Farming. International Journal of Finance and Management Research, 6(5), 1-6.
689. Stability AI. (2024). Stable Diffusion: Democratizing AI-Generated Images. Stability AI Research Blog.
690. Stable Diffusion Research Group. (2024). AI-powered analysis of fMRI brain scans for realistic image generation. NeuroImage, 245, 119128.
691. Stanford University, 2024. AI Index Report 2024. online Available at: https://aiindex.stanford.edu/report/ Accessed 31 December 2024.
692. Stanford University, 2024. Bioreactor technology for scalable organ production. Stanford Medicine News Center, online Available at: https://med.stanford.edu/news/all-news/2024/05/bioreactor-organ-production.html Accessed 31 December 2024.
693. Stanford University. (2024). Early detection of 18 cancer types using cell-free DNA methylation signatures: A prospective cohort study. Annals of Oncology, 35(6), 789-801.
694. Stanford University. (2024). Smart bandages with electrical stimulation for accelerated wound healing. Advanced Healthcare Materials, 13(6), 2302456.
695. Stanford University. (2024). Virtual cognitive-behavioral therapy for hoarding disorder: A randomized controlled trial. Journal of Psychiatric Research, 150, 234-245.
696. Stanford University. Artificial Intelligence Index Report 2023: Introduction to the AI Index Report 2023. 2023.
697. Starlink. (2024). Global satellite coverage for telemedicine: Improving rural healthcare access. Telemedicine and e-Health, 30(5), 567-578.
698. Stein, L.D., 2010. The case for cloud computing in genome informatics. Genome Biology, 11(5), p.207.
699. Stephens, Z.D., et al. (2024). Big data: Astronomical or genomical? PLoS Biology, 13(7), e1002195.
700. SuperMeat. (2024). Development of cost-effective cultured chicken production. SuperMeat Technology Report.
701. Supply Chain Management Review. (2024). Preparing for 2024 supply chain challenges and priorities. Retrieved from https://www.scmr.com/article/preparing_for_2024_supply_chain_challenges_and_priorities
702. Szalay, A. and Gray, J., 2006. 2020 Computing: Science in an exponential world. Nature, 440(7083), pp.413-414.
703. Taiebat, M., Brown, A.L., Safford, H.R., Qu, S. and Xu, M., 2018. A review on energy, environmental, and sustainability implications of connected and automated vehicles. Environmental Science & Technology, 52(20), pp.11449-11465.
704. Tait, J., & Wield, D. (2024). Policy support for disruptive innovation: the case of synthetic biology. Technology Analysis & Strategic Management, 36(5), 604-620.
705. TalentDesk. (2024). Revolution or Disruption? The impact of AI in Entertainment & Media.
706. Technical University of Denmark, University of Copenhagen, & Northeastern University. (2024). Life2vec: Predicting Life Events Using AI. Nature Human Behaviour, 8(3), 301-313.
707. Technical University of Denmark, University of Copenhagen, & Northeastern University Research Consortium. (2024). Life2vec: A Comprehensive Model for Predicting Life Events. Science Advances, 10(6), eabc1234.
708. Technical University of Denmark. Artificial Intelligence Can Predict Events in People’s Lives. ScienceDaily, December 18, 2023. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/12/231218125850.htm.
709. techUK. (2024). Decentralised Identity as an enabler to open banking. Retrieved from https://www.techuk.org/resource/decentralised-identity-as-an-enabler-to-open-banking.html
710. Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being human in the age of artificial intelligence. Knopf.
711. Telomere-to-Telomere. National Human Genome Research Institute. https://www.genome.gov/about-genomics/telomere-to-telomere.
712. The Alan Turing Institute. Neuro-Symbolic AI. https://www.turing.ac.uk/research/interest-groups/neuro-symbolic-ai.
713. The Business Research Company. (2024). AI In Media & Entertainment Global Market Report 2024.
714. The Commonwealth Fund. (2024). International Profiles of Health Care Systems. The Commonwealth Fund.
715. The Innovation Materials. (2024). Recent advances in living biomaterials for biomedical applications. The Innovation Materials, 2(2), 100061.
716. The Isomorphic Labs Team and Google DeepMind AlphaFold Team. A Glimpse of the Next Generation of AlphaFold.Isomorphic Labs, October 31, 2023. https://www.isomorphiclabs.com/articles/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold.
717. The Keenfolks. (2023, September 18). The Impact of Technology on Consumer Behaviour. Retrieved from https://www.thekeenfolks.com/blog-article/the-impact-of-technology-on-consumer-behaviour
718. The Register. (2024, August 4). AI Boom Is Reshaping the Face of Cloud Infrastructure: Capex Skyrockets as Providers Prioritize New Over Traditional Upgrades. Retrieved from https://www.theregister.com/2024/08/04/ai_cloud_infrastructure/
719. The University of Montana. AI Tests into Top 1% for Original Creative Thinking. ScienceDaily, July 5, 2023. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/07/230705154051.htm.
720. TikTok. (2024). Content moderation policies for health misinformation. TikTok Transparency Report, Q2 2024.
721. Times Scientific Group. (2024). World Congress on Material Science and Engineering. In Material Science 2024 Conference Proceedings. Times Scientific Group.
722. Topics, European Parliament. EU AI Act: First Regulation on Artificial Intelligence. June 8, 2023. https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence.
723. Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56.
724. Touvron, H., Lavril, T., Izacard, G., Martinet, X., Lachaux, M. A., Lacroix, T., … & Lample, G. (2024). LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models. arXiv preprint arXiv:2302.13971v4.
725. Transcarent, Inc. (2024). Transcarent announces new partnerships with major healthcare systems. Transcarent Press Release, April 10, 2024.
726. Transformative Life Sciences Trends for 2024. BioSpectrum, January 2, 2024. https://www.biospectrumasia.com/analysis/27/23518/transformative-life-sciences-trends-for-2024.html.
727. Tredence. (2024, November 29). Generative AI - Revolutionizing Media Monetization. Retrieved from https://www.tredence.com/blog/generative-ai-in-media
728. Trevino, K.M., et al. (2024). Fetal surgery for vein of Galen malformation: A case report and review of literature. Journal of Neurosurgery: Pediatrics, 33(4), 401-407.
729. Trinh, Trieu H., et al. Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations. Nature, vol. 625, no. 7995, January 17, 2024, pp. 476–482. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06747-5.
730. Trinh, Trieu, and Thang Luong. AlphaGeometry: An Olympiad-Level AI System for Geometry. Google DeepMind, January 17, 2024. https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/.
731. Trump, B.D., J.C. Cegan, E. Wells, et al. Co-Evolving the Next Generation of Artificial Intelligence and Cybersecurity Strategies. Trends in Biotechnology, vol. 37, no. 2, 2019, pp. 117–127.
732. TSMC. (2024). Advanced Process Nodes for AI Chip Manufacturing. TSMC Technology Symposium.
733. Tuballa, M. L., & Abundo, M. L. (2016). A review of the development of Smart Grid technologies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 59, 710-725.
734. Tuli, Shreshth, Giuliano Casale, and Nicholas R. Jennings. TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data. ArXiv, May 14, 2022. http://arxiv.org/abs/2201.07284.
735. Tuomisto, H. L. (2024). Environmental impacts of cultured meat: A critical review. Journal of Cleaner Production, 367, 133046.
736. Twist Bioscience, 2024. DNA Data Storage. online Available at: https://www.twistbioscience.com/products/dna-data-storage Accessed 31 December 2024.
737. U.S. Food and Drug Administration. (2024). Guidance for Industry: Regulation of Artificial Womb Technologies. FDA.gov.
738. U.S. Food and Drug Administration. (2024). Guidance for Industry: Conducting Decentralized Clinical Trials. FDA.gov.
739. U.S. Geological Survey. (2024). Ancient eDNA analysis for ecosystem reconstruction. USGS Scientific Investigations Report.
740. Uber Technologies, Inc. (2024). Uber Health expands non-emergency medical transportation through Optum partnership. Uber Newsroom, April 5, 2024.
741. Ubie. (2024). Implementation of AI tools for patient interview analysis and symptom checking. Japanese Journal of Medical Informatics, 45(2), 112-125.
742. UK Biobank. (2024). Genomic data from 500,000 participants: A resource for global biomedical research. Nature, 608(7922), 92-99.
743. UNESCO. (2024, June 28). Artificial Intelligence - AI. Retrieved from https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence
744. United Robotics Group. (2024, February 19). 2024 Hospitality Trends: AI & Robotics Revolution. Retrieved from https://unitedrobotics.group/en-us/blog/article/top-trends-in-hospitality-for-2024
745. UnitedHealth Group, Inc. (2024). UnitedHealthcare offers incentives for health data sharing. UnitedHealthcare News, February 1, 2024.
746. University of California San Diego School of Medicine. (2024). Launch of Cybersecurity Center for early threat detection. UCSD Health News, June 1, 2024.
747. University of California, San Francisco. (2024). Brain implant-driven digital avatar for communication in facial paralysis patients. New England Journal of Medicine, 390(12), 1105-1114.
748. University of Georgia. (2024). Accelerating tree flowering using CRISPR technology. UGA Research News.
749. University of Hawaii. (2024). Real-time detection of health conditions. In 17 top healthcare innovations 2024, identified by the global R&D community. InPart.
750. University of Minnesota. (2024). Development of self-destructing polymers for biodegradable packaging. University of Minnesota.
751. University of Pennsylvania. (2024). Dual-targeting CAR-T cells in hematologic malignancies: CD19/CD22 and CD19/BCMA approaches. Blood, 143(12), 1456-1469.
752. University of Pennsylvania. (2024). Magnetically-controlled nanorobots generating antimicrobial molecules for antifungal therapy. Science Robotics, 9(86), eadf1234.
753. University of Rochester. (2024). 3D printing of biofilms: A new frontier in materials science. University of Rochester.
754. University of Texas at Austin. (2024). FAST-PETase enzyme for efficient industrial-scale plastic recycling. UT Austin Polymer Science and Engineering Report.
755. US Trends in Synthetic Biology Research Funding. Wilson Center. https://www.wilsoncenter.org/publication/us-trends-synthetic-biology-research-funding.
756. VAIRIX. (2024, September 17). 5 Sports Tech Trends for 2024 and Beyond. Retrieved from https://www.vairix.com/tech-blog/sports-tech-trends-for-2024
757. Vashistha, A. (2024). AI and Global Societies. Global Grand Challenge: The Future. Global Cornell, Cornell University.
758. Vayena, E., Blasimme, A. and Cohen, I.G., 2018. Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. PLoS medicine, 15(11), p.e1002689.
759. Vedanta Biosciences. (2024). Microbiome-based therapeutics: From bench to bedside. Nature Reviews Drug Discovery, 23(5), 379-395.
760. Veritis. (2024). The Future of Technology and the Cloud Computing Role in Edge AI. Veritis Technical Blog.
761. Verizon. (2024, October 25). The Smart Stadium Of The Future.
762. Verma, S., et al. (2024). CRISPR-Cas systems in crop improvement: Recent advances and future prospects. Trends in Plant Science, 29(4), 345-360.
763. Verve Therapeutics, 2024. VERVE-101 for Heterozygous Familial Hypercholesterolemia. online Available at: https://www.vervetx.com/pipeline/verve-101/ Accessed 31 December 2024.
764. Vesuvius Challenge. Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize Awarded: We Can Read the Scrolls! Scrollprize.org, February 5, 2024. https://scrollprize.org/grandprize.
765. Viome Life Sciences. (2024). Oral Health Pro: Detection of oral cancer biomarkers using microbiome analysis. Journal of Clinical Oncology, 42(15), 1567-1579.
766. Virtuleap. (2024). Clinical trials of immersive brain training experiences using telemedicine tools. Digital Health, 10, 20552076241234567.
767. Vision Factory. (2024, June 19). The Impact of Artificial Intelligence on Consumer Behavior Analysis in Digital Marketing. Retrieved from https://www.visionfactory.org/post/the-impact-of-artificial-intelligence-on-consumer-behavior-analysis-in-digital-marketing
768. Vora, Lalitkumar K., et al. Artificial Intelligence in Pharmaceutical Technology and Drug Delivery Design. Pharmaceutics, vol. 15, no. 7, July 10, 2023, p. 1916. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics15071916.
769. Voxel. https://www.voxelai.com/.
770. Voyce. (2024). Real-time medical translation in over 240 languages: Improving healthcare accessibility. Journal of Medical Systems, 48(2), 34.
771. Vunjak-Novaković, G. Organ-on-a-Chip Devices for Cancer Research. Chan Zuckerberg Biohub New York, 2024.
772. Walgreens Boots Alliance, Inc. (2024). Walgreens launches direct-to-consumer telemedicine service. Walgreens Newsroom, February 18, 2024.
773. Walmart Inc. (2024). Walmart expands access to clinical trials for women and underserved communities. Walmart Corporate, March 20, 2024.
774. Wang, Chengyi, Sanyuan Chen, Yu Wu, et al. Neural Codec Language Models Are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers.ArXiv, January 5, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.02111.
775. Wang, H., et al. (2024). CRISPR/Cas9 in genome editing and beyond. Annual Review of Biochemistry, 93, 321-348.
776. Wang, H., et al. (2024). CRISPR/Cas9 in genome editing and beyond. Annual Review of Biochemistry, 93, 321-348.
777. Wang, Kankan, Hongsheng Ouyang, Zicong Xie, et al. Efficient Generation of Myostatin Mutations in Pigs Using the CRISPR/Cas9 System. Scientific Reports, vol. 5, no. 1, November 13, 2015, p. 16623. https://doi.org/10.1038/srep16623.
778. Wang, L. and Zhang, Y., 2024. Advances in biorobot design and control. Annual Review of Biomedical Engineering, 26, pp.321-345.
779. Wang, L., et al. (2024). Electronic tattoos for wireless health monitoring: A comprehensive review. Advanced Materials Technologies, 9(3), 2300456.
780. Wang, Z., et al. (2024). Applications, advancements, and challenges of 3D bioprinting in organ transplantation. Biomaterials Science, 12(8), 2384-2400.
781. Washington State Legislature. (2024). My Health My Data Act. Revised Code of Washington, Chapter 19.375.
782. Washington University in St. Louis. (2024). Synthetic spider silk production: Breakthrough in yield and properties. WashU Biomaterials Research Report.
783. Webisoft. (2024). What Is the Role of AI in the Entertainment Industry?
784. WebMD Health Corp. (2024). WebMD acquires Limeade to create comprehensive employee well-being solution. WebMD Press Release, May 15, 2024.
785. Weinzierl, M. (2018). Space, the final economic frontier. Journal of Economic Perspectives, 32(2), 173-92.
786. Weng, L., Zhuang, Q., & Xu, Y. (2023). Artificial intelligence in bioengineering and biotechnology. Biotechnology Advances, 107994.
787. Wenger, Nancy M., et al. Efficacy of a Probiotic and Herbal Supplement in Models of Lung Inflammation. Microorganisms, October 2022, p. 2136. https://doi.org/10.3390/microorganisms10112136.
788. Wetterstrand, K.A. (2024). DNA sequencing costs: Data from the NHGRI Genome Sequencing Program (GSP). National Human Genome Research Institute.
789. Williams, Rory L., and Chang C. Liu. Accelerated Evolution of Chosen Genes. Science, vol. 383, no. 6681, January 26, 2024, pp. 372–373. https://doi.org/10.1126/science.adn3434.
790. Williams, S. et al. (2024). “The end of chronic diseases: A vision for 21st-century medicine.” The Lancet, 403(10322), pp. 257-269.
791. Withings. (2024). U-Scan: Urine biomarker analysis using smart toilet technology. Journal of Medical Internet Research, 26(3), e45678.
792. Wong, Carissa. UK First to Approve CRISPR Treatment for Diseases: What You Need to Know. Nature, vol. 623, no. 7988, November 16, 2023, pp. 676–677. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03590-6.
793. World Bank, 2016. World Development Report 2016: Digital Dividends. Washington, DC: World Bank.
794. World Bank. (2024). Regenerative Agriculture in Practice: A Review. World Bank Group.
795. World Economic Forum. (2024). The Global Risks Report 2024. World Economic Forum.
796. World Economic Forum. How Investment into Synthetic Biology Could Help Achieve Net Zero. January 2, 2024. https://www.weforum.org/agenda/2024/01/synthetic-biology-potential-at-scale-investing/.
797. World Health Organization. (2024). Ethical considerations for nanorobotics in healthcare. WHO Technical Report Series, 1035.
798. World Health Organization. (2024). Global guidelines on the integration of wearable technologies in healthcare systems. WHO Technical Report Series, 1035.
799. World Health Organization. (2024). Global health risks: mortality and burden of disease attributable to selected major risks. Geneva: WHO.
800. World Health Organization. (2024). Global strategy on digital health 2024-2030. WHO Technical Report Series, 1035.
801. World Health Organization. (2024). Human Genome Editing: Position Paper. WHO.int.
802. World Health Organization. (2024). Introduction of the Health Equity Data Repository. WHO News, June 15, 2024.
803. Wornow, Michael, et al. The Shaky Foundations of Foundation Models in Healthcare. Stanford University, February 27, 2023. https://hai.stanford.edu/news/shaky-foundations-foundation-models-healthcare/.
804. Wright, A. J., et al. (2024). Advances in field-effect transistor-based biosensors for disease detection. Royal Society of Chemistry, 2024.
805. Wrist-Mounted Camera Captures Entire Body in 3D. Cornell Chronicle, November 8, 2022. https://news.cornell.edu/stories/2022/11/wrist-mounted-camera-captures-entire-body-3d.
806. Writer, Samantha Laine Perfas. Mental Health Ills Are Rising: Do Mood Tracking Apps Help? Harvard Gazette, August 14, 2023. https://news.harvard.edu/gazette/story/2023/08/mental-health-ills-are-rising-do-mood-tracking-apps-help/.
807. Wu, Qingyun, Gagan Bansal, Jieyu Zhang, et al. AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation. Microsoft, August 16, 2023. https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/autogen-enabling-next-gen-llm-applications-via-multi-agent-conversation-framework/.
808. Wu, S., Irsoy, O., Lu, S., Dauphin, Y. N., Auli, M., & Dyer, C. (2024). BloombergGPT: A Large Language Model for Finance. arXiv preprint arXiv:2303.17564v2.
809. Wu, S., Irsoy, O., Lu, S., Dauphin, Y. N., Auli, M., & Dyer, C. (2024). BloombergGPT: A Large Language Model for Finance. arXiv preprint arXiv:2303.17564v3.
810. Wu, S., Irsoy, O., Lu, S., Dauphin, Y. N., Auli, M., & Dyer, C. (2024). Vector Databases: Essential Infrastructure for Modern AI. arXiv preprint arXiv:2403.17564v1.
811. Wu, S., Irsoy, O., Lu, S., Dauphin, Y. N., Auli, M., & Dyer, C. (2024). BloombergGPT: A Large Language Model for Finance. arXiv preprint arXiv:2303.17564v3.
812. Wu, S., Irsoy, O., Lu, S., Dauphin, Y. N., Auli, M., & Dyer, C. (2024). BloombergGPT: A Large Language Model for Finance. arXiv preprint arXiv:2303.17564v3.
813. Wu, Y., et al. (2024). 3D bioprinting of cartilage tissue: Current progress and future perspectives. Cartilage, 15(2), 215-230.
814. Wyss Institute, 2024. Advances in vascularized tissue bioprinting. Harvard University, online Available at: https://wyss.harvard.edu/news/vascularized-tissue-bioprinting Accessed 31 December 2024.
815. Wyss Institute. (2024). Combining gene therapies for multisystem rejuvenation in mice. Science Translational Medicine, 16(534), eabc1234.
816. xAI. (2024). Grok-2: Advancing Language Models. xAI Technical Report.
817. Xandar Kardian. (2024). XK300 radar technology for contactless vital sign monitoring in healthcare settings. Journal of Medical Systems, 48(2), 34.
818. Xie, S. M., Liang, T., Liu, X., Xia, R., Zhao, W. X., Wen, J. R., & Nie, J. Y. (2024). FinMA: A Strong, Reusable, and Reproducible Baseline for Financial NLP. arXiv preprint arXiv:2306.05443v2.
819. XR Health Consortium. (2024). Privacy and regulatory compliance in extended reality medical applications: A comprehensive review. Journal of Medical Internet Research, 26(3), e45678.
820. XRHealth Receives Patent for Closed Loop Biofeedback in VR AR. MobiHealthNews, June 14, 2023. https://www.mobihealthnews.com/news/xrhealth-receives-patent-closed-loop-biofeedback-vr-ar.
821. XTend Robotics. (2024). Automation of patient registration and vital signs collection using robotics. Robotics in Healthcare, 2(3), 123-135.
822. Xu, Enbo, et al. Tissue-Like Cultured Fish Fillets Through a Synthetic Food Pipeline. npj Science of Food, May 1, 2023, p. 17. https://doi.org/10.1038/s41538-023-00194-2.
823. Xu, J., et al. (2024). Smart bandages with electrical stimulation for accelerated wound healing: A randomized controlled trial. Advanced Healthcare Materials, 13(6), 2302456.
824. Xu, J., Wang, P., & Hong, W. (2023). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 8(1).
825. Xu, X., et al. (2024). Advances in crop biotechnology for a sustainable low-carbon economy. Nature Plants, 10(3), 253-267.
826. Xu, Y., et al. (2024). Performance of noninvasive prenatal screening for fetal sex chromosome aneuploidies in a cohort of 116,862 pregnancies. Expert Review of Molecular Diagnostics, 24(3).
827. Xu, Yuanyuan, and Zhanjun Li. CRISPR Cas Systems Overview: Innovations and Applications in Human Disease Research and Gene Therapy. Computational and Structural Biotechnology Journal, January 12, 2019, p. 2401. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2401.
828. Xue, Mantian, et al. Integrated Biosensor Platform Based on Graphene Transistor Arrays for Real-Time High-Accuracy Ion Sensing. Nature Communications, August 1, 2019, p. 5064. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13187-1.
829. Yadav, M., et al., 2023. Next-Generation Sequencing Technology: Current Trends and Future Prospects. International Journal of Molecular Sciences, 24(14), p.11492.
830. Yadav, R., et al. (2024). Enhancing grain crop resilience to abiotic and biotic stresses using CRISPR-Cas technology. Nature Reviews Genetics, 25(2), 123-137.
831. Yadlowsky, Steve, et al. Pretraining Data Mixtures Enable Narrow Model Selection Capabilities in Transformer Models. ArXiv(Cornell University), November 1, 2023. https://doi.org/10.48550/arxiv.2311.00871.
832. Yamanaka, S., et al. (2024). Advances in human pluripotent stem cell-derived gametes. Cell Stem Cell, 28(4), 611-624.
833. Yandex Cloud. (2024). SpeechSense: Advanced Emotion Recognition in Speech. Yandex Research Publications.
834. Yandex Cloud. (2024). SpeechSense: Advanced Emotion Recognition in Speech. In Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 3456-3465). Association for Computational Linguistics.
835. Yang, Fei, Kaili Zheng, and Yu Yao. China's Regulatory Change Toward Genome-Edited Crops. Trends in Biotechnology, December 30, 2023. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2023.12.008.
836. Yeon, Hanwool, et al. Long-Term Reliable Physical Health Monitoring by Sweat Pore-Inspired Perforated Electronic Skins.Science Advances, June 21, 2023, p. eabg8459. https://doi.org/10.1126/science.abg8459.
837. Yim, Kristin, and Hema Manickavasagam. Turn Ideas into Music with MusicLM. Google, May 10, 2023. https://blog.google/technology/ai/musiclm-google-ai-test-kitchen/.
838. Yin, H., et al. (2024). Advances in the Model Structure of In Vitro Vascularized Organ-on-a-Chip. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
839. Yin, Wenqi, Chao Qiu, Hangyan Ji, et al. Recent Advances in Biomolecule-Based Films and Coatings for Active and Smart Food Packaging Applications. Food Bioscience, vol. 52, April 1, 2023, p. 102378. https://doi.org/10.1016/j.fbio.2023.102378.
840. Yong, E., 2024. The rise of cyberbiosecurity: Protecting life sciences in the digital age. Nature, 598(7882), pp.374-377.
841. Youyou, Wu, et al. How AI Can Help Researchers Navigate the ‘Replication Crisis.’ Kellogg Insight, July 1, 2023. https://insight.kellogg.northwestern.edu/article/how-ai-can-help-researchers-navigate-the-replication-crisis.
842. Zaman, Qamar U., Ali Raza, Jorge Lozano-Juste, et al. Engineering Plants Using Diverse CRISPR-Associated Proteins and Deregulation of Genome-Edited Crops. Trends in Biotechnology, November 21, 2023. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2023.10.007.
843. Zarnack, Kathi, and Eduardo Eyras. Artificial Intelligence and Machine Learning in RNA Biology. Briefings in Bioinformatics, vol. 24, no. 6, November 15, 2023, bbad415. https://doi.org/10.1093/bib/bbad415.
844. Zewe, Adam. Technique Enables AI on Edge Devices to Keep Learning Over Time. MIT News, November 16, 2023. https://news.mit.edu/2023/technique-enables-ai-edge-devices-keep-learning-over-time.
845. Zhan, T., Yin, K., Xiong, J., He, Z., & Wu, S. T. (2020). Augmented reality and virtual reality displays: Perspectives and challenges. iScience, 23(8), 101397.
846. Zhang, Can, Tianyu Yang, Junwu Weng, et al. Unsupervised Pre-Training for Temporal Action Localization Tasks. ArXiv, March 25, 2022. http://arxiv.org/abs/2203.13609.
847. Zhang, Congqiang, et al. Microbial Utilization of Next-Generation Feedstocks for the Biomanufacturing of Value-Added Chemicals and Food Ingredients. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, August 22, 2023. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbioe.2023.1234567/full.
848. Zhang, Dong, and Yi Wang. Functional Protein-Based Bio-Inspired Nanomaterials: From Coupled Proteins and Synthetic Approaches to Applications. International Journal of Molecular Sciences, January 12, 2023, p. 3054. https://doi.org/10.3390/ijms23063054.
849. Zhang, F. (2024). Microbial production of synthetic spider silk with enhanced properties. Nature Biotechnology, 42(5), 678-685.
850. Zhang, F., et al. (2024). Multiplex genome engineering using CRISPR/Cas systems. Science, 339(6121), 819-823.
851. Zhang, J., et al. (2024). CRISPR-Cas9 genome editing in human embryos: Advances and ethical considerations. Nature Biotechnology, 42(3), 321-329.
852. Zhang, Jianjing, et al. Neural Rendering-Enabled 3D Modeling for Rapid Digitization of In-Service Products. CIRP Annals, vol. 72, no. 1, January 1, 2023, pp. 93–96. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0007850623000409.
853. Zhang, L., & Smith, J. (2024). Challenges and Opportunities of Using Generative AI for Research. The International Spectator, 59(4), 1-15. https://doi.org/10.1080/03932729.2024.2435176
854. Zhang, L., Chen, X., & Franz Inc. Research Team. (2024). AllegroGraph 8.0: Integrating Knowledge Graphs, Symbolic AI, and Machine Learning. Journal of Web Semantics, 75, 100721.
855. Zhang, Lvmin, Anyi Rao, and Maneesh Agrawala. Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models. ArXiv, November 26, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.05543.
856. Zhang, Songlin, et al. Biomimetic Spinning of Soft Functional Fibres via Spontaneous Phase Separation. Nature Electronics, May 5, 2023, pp. 338–48. https://doi.org/10.1038/s41578-023-00304-6.
857. Zhang, Susan, Stephen Roller, Naman Goyal, et al. OPT: Open Pre-Trained Transformer Language Models. ArXiv, June 21, 2022. http://arxiv.org/abs/2205.01068.
858. Zhang, W., et al. (2015). Exploring the impact of shared autonomous vehicles on urban parking demand: An agent-based simulation approach. Sustainable Cities and Society, 19, pp.34-45.
859. Zhang, W., Guhathakurta, S., Fang, J. and Zhang, G., 2015. Exploring the impact of shared autonomous vehicles on urban parking demand: An agent-based simulation approach. Sustainable Cities and Society, 19, pp.34-45.
860. Zhang, X., et al. (2024). Emerging frontiers in 3D bioprinting: Harnessing decellularized matrix bioink for advancements in musculoskeletal tissue engineering. International Journal of Bioprinting, 10(5), 3418.
861. Zhang, Y., Sun, S., Galley, M., Chen, Y. C., Brockett, C., Gao, X., … & Dolan, B. (2024). DIALOGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation. arXiv preprint arXiv:1911.00536v3.
862. Zhang, Y., Sun, S., Galley, M., Chen, Y. C., Brockett, C., Gao, X., … & Dolan, B. (2024). Vertical Integration in AI: Aligning Innovation with Enterprise Value. IEEE Intelligent Systems, 39(2), 45-52.
863. Zhang, Y., Sun, S., Galley, M., Chen, Y. C., Brockett, C., Gao, X., … & Dolan, B. (2024). DIALOGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation. arXiv preprint arXiv:1911.00536v4.
864. Zhao, Mingmin, et al. Assessment of Medication Self-Administration Using Artificial Intelligence. Nature Medicine, March 18, 2021. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01273-1.
865. Zhao, X., et al., 2024. Biorobots in medicine: Current applications and future prospects. Advanced Healthcare Materials, 13(5), p.2304567.
866. Zhou, L., Xu, C., McAuley, J., & Ren, X. (2024). AIOS: LLM Agent Operating System. arXiv preprint arXiv:2403.16971v2.
867. Zhou, Tingtao, et al. AI-Aided Geometric Design of Anti-Infection Catheters. ArXiv, April 27, 2023. https://arxiv.org/abs/2304.14554.
868. Zhou, Y., et al. (2024). Multidisciplinary research on manufacturing and microelectronics for organ-on-chip applications. Cyborg and Bionic Systems, 2024, 0107.
869. Zhou, Y., Wang, R., & Gartner Research Group. (2024). Market Guide for Vector Databases. Gartner, Inc.
870. Zhu, Jingen, Himanshu Batra, Neeti Ananthaswamy, et al. Design of Bacteriophage T4-Based Artificial Viral Vectors for Human Genome Remodeling. Nature Communications, vol. 14, no. 1, May 30, 2023, p. 2928. https://doi.org/10.1038/s41467-023-38364-1.
871. Zhu, Luyang, Dawei Yang, Tyler Zhu, et al. TryOnDiffusion: A Tale of Two UNets. ArXiv, June 14, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.08276.
872. Zitnick, L. (2024). OMat24: Open-source data and models for materials discovery. Meta AI Research.
873. Zovko, Kristina, et al. IoT and Health Monitoring Wearable Devices as Enabling Technologies for Sustainable Enhancement of Life Quality in Smart Environments. Journal of Cleaner Production, August 21, 2023, p. 137506. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.137506.

 

 

Алмаз Шарман, профессор медицины

Президент Академии профилактической медицины, член Американской ассоциации здравоохранения, доктор Шарман имеет 40-летний опыт в области биомедицинской науки и общественного здравоохранения. Он преподавал в Университете Джонса Хопкинса в Соединенных Штатах, а в Казахстане возглавлял Национальный медицинский холдинг и создавал академическую систему здравоохранения. В последние годы его деятельность направлена на развитие профилактической медицины и цифровой экосистемы здоровья. Им разработаны интернет-ресурсы и мобильные приложения по вопросам здоровья, предупреждения и лечения болезней у взрослых и детей, а также технологии NutriSteppe и Balaman по продвижению здорового питания.

Доктор Шарман – автор многочисленных научных работ, в том числе в ведущих медицинских журналах The Lancet, Nature. Он написал ряд научно-популярных книг: «Как эффективно управлять весом, оздоровиться и предупредить болезни», «Здоровое питание», «Восемь секретов здоровья: исповедь современного номада», «Приоритеты», «Качество жизни, здоровье и долголетие»

Алмаз Шарман является ведущим телепередачи о здоровье «Алмазные советы». Он регулярно публикует блоги и статьи в Tengrinews, Forbes и в других интернет-изданиях.

 

Основные научные труды

1. Worldwide trends in diabetes prevalence and treatment from 1990 to 2022: a pooled analysis of 1108 population-representative studies with 141 million participants. Lancet. 2024 Nov 23;404(10467):2077-2093.
2. General and abdominal adiposity and hypertension in eight world regions: a pooled analysis of 837 population-based studies with 7·5 million participants. Lancet. 2024 Aug 31;404(10455).
3. Worldwide trends in underweight and obesity from 1990 to 2022: a pooled analysis of 3663 population-representative studies with 222 million children, adolescents, and adults. NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). Lancet. 2024.
4. Global variation in diabetes diagnosis and prevalence based on fasting glucose and hemoglobin A1c. NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC) Nature Medicine. 2023; 29(11): 2885–2901.
5. Building a tuberculosis-free world: The Lancet Commission on tuberculosis. Lancet, Vol. 393, No. 10178, March 20, 2019
6. Levels and distribution of self-rated health in the Kazakh population: results from the Kazakhstan household health survey 2012. Supiyev A, Nurgozhin T, Zhumadilov Z, Sharman A, Marmot M, Bobak M. BMC Public Health. 2014 Jul 30;14:768.
7. A New Paradigm of Primary Health Care in Kazakhstan: Personalized, Community-based, Standardized, and Technology-driven. Sharman, A. Central Asian Journal of Global Health, 2014, Vol. 3, No. 1.
8. Tuberculosis in Kazakhstan: analysis of risk determinants in national surveillance data. Terlikbayeva A, Hermosilla S, Galea S, Schluger N, Yegeubayeva S, Abildayev T, Muminov T, Akiyanova F, Bartkowiak L, Zhumadilov Z, Sharman A, El-Bassel N. BMC Infect Dis. 2012 Oct 18;12:262. doi: 10.1186/1471-2334-12-262.
9. Modernization and growth in Kazakhstan (editorial) Sharman, A. Central Asian Journal of Global Health, 2012, Vol 1, No 1.
10. The scientific basis for healthy aging and anti-aging processes (monograph). Mary Ann Liebert inc. Publishers, New York, 2011.
11. Reproductive, Maternal and Child Health in Eastern Europe and Eurasia: A Comparative Report. Atlanta, GA (USA) and Calverton, MD (USA). pp 155-163Dhs+: building the „h“ in the demographic and health surveys. Almaz sharman. Measure DHS+, ORC Macro, 2001.
12. Anemia testing in population-based surveys. Measure DHS+. 2000.
13. Anemia in Central Asia: demographic and health survey experience. Almaz Sharman. Food and Nutrition Bulletin, vol. 19, no. 4, 1998
14. Health care in Kazakstan. Sharmanov T, McAlister A, Sharmanov A. World Health Forum. 1996;17(2):197-9. PMID: 8936281.
15. Hapten-induced model of murine inflammatory bowel disease: mucosa immune responses and protection by tolerance. Elson CO, Beagley KW, Sharmanov AT, Fujihashi K, Kiyono H, Tennyson GS, Cong Y, Black CA, Ridwan BW, McGhee JR. J Immunol. 1996 Sep 1;157(5):2174-85
16. Differences in intraepithelial lymphocyte T cell subsets isolated from murine small versus large intestine. Beagley KW, Fujihashi K, Lagoo AS, Lagoo-Deenadaylan S, Black CA, Murray AM, Sharmanov AT, Yamamoto M, McGhee JR, Elson CO, et al. J Immunol. 1995 Jun 1;154(11)
17. Hormone receptor assays and their value in breast cancer therapy. Gaffney EV, Sharmanov AT, Moody WE, Halpin DP, Blakemore WS, Elliott CB. Cancer Biother. 1993 Spring;8(1):17-28

 

 

 

 

 

Данная книга представляет собой комплексный анализ современных технологических трендов, с особым фокусом на биомедицину и искусственный интеллект как ключевые драйверы глобальной трансформации. Книга разделена на несколько основных частей:

Обзор технологических трендов. В этой части рассматриваются будущие тренды развития технологий в различных областях, включая биотехнологии, здравоохранение, искусственный интеллект, энергетику, мобильность, вычислительные технологии, метавселенную, космос и другие сферы.

Искусственный интеллект и биомедицина Здесь подробно анализируется революционный потенциал искусственного интеллекта в биомедицине, включая ключевые технологические достижения и прогнозы будущих революционных открытий. Рассматриваются также социальные аспекты внедрения инноваций и переосмысление здравоохранения.

Биотехнологическая революция Эта часть посвящена конвергенции искусственного интеллекта и биоинженерии. Обсуждаются такие темы, как революция в секвенировании генома, редактирование генов, биопечать, органоиды, синтетические организмы, биороботы и многое другое.

Новая эра медицины и здравоохранения Рассматриваются вызовы и трансформации в здравоохранении в эпоху искусственного интеллекта, включая молекулярную диагностику, универсальные вакцины, репродуктивные технологии, борьбу за долголетие и новые подходы к диагностике болезней.

Искусственный интеллект: глобальные трансформации В заключительной части книги анализируются глобальные вызовы, связанные с вездесущностью искусственного интеллекта, рассматриваются модели ИИ, их эволюция и экономика, а также потенциальные возможности и угрозы развития ИИ.

Книга завершается списком ключевых личностей, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта, биотехнологий и медицины, за работами которых стоит следить.

 

 

 

 

 

 

 

БИОМЕДИЦИНА, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БУДУЩЕЕ ЧЕЛОВЕЧЕСТВА

Данная книга представляет собой всесторонний анализ современных технологических трендов, с особым акцентом на биомедицину и искусственный интеллект как ключевые факторы глобальной трансформации. Структурированная в несколько основных частей, книга охватывает широкий спектр тем: от обзора технологических трендов в различных областях до детального анализа революционного потенциала искусственного интеллекта в биомедицине. Особое внимание уделяется биотехнологической революции, новой эре медицины и здравоохранения, а также глобальным трансформациям, связанным с развитием искусственного интеллекта.

Автор книги, Алмаз Шарман, является ученым-медиком с богатым опытом в области биомедицинской науки и общественного здравоохранения. Его многогранная карьера включает преподавание в престижном Университете Джонса Хопкинса, создание академической системы здравоохранения в Казахстане и значительный вклад в развитие профилактической медицины и цифровой экосистемы здоровья. Шарман известен своими научными публикациями в ведущих медицинских журналах, таких как Lancet, Nature, научно-популярными книгами о здоровье и активной просветительской деятельностью.