КиберСек

Новости Кибербезопасности

Метка: drug discovery

  • Мозг — GPS с предвидением маршрута

    Мозг — GPS с предвидением маршрута

    Ученые из Института Кавли при Норвежском университете науки и технологий обнаружили, что клетки в мозге, которые помогают нам ориентироваться в пространстве, делают необычные движения. Они не просто отслеживают местоположение, но и предсказывают возможные пути движения.

    Эти клетки, называемые сеточными, были открыты в 2005 году и считаются ключевыми для нашей способности навигации. Однако новое исследование показало, что они работают не только статично, а делают быстрые свипы налево и направо, чтобы просканировать пространство впереди.

    Ученые использовали новые технологии, чтобы изучить эти движения клеток с высокой точностью. Они выяснили, что сеточные клетки создают более детализированную карту окружающего мира, чем раньше думалось.

    Этот механизм напоминает способы, которыми животные используют звук или усики для ориентации в пространстве. Интересно, что эти движения происходят даже во время сна, когда мозг обрабатывает информацию.

    Открытие, опубликованное в журнале Nature, может изменить наше понимание того, как мозг работает во время навигации. Ученые планируют продолжить изучение этой темы, чтобы узнать больше о том, как мы ориентируемся в пространстве и какие еще механизмы могут быть вовлечены.

  • PairMap увеличивает скорость поиска лекарств на 45%

    PairMap увеличивает скорость поиска лекарств на 45%

    Ученые из Института науки Токио и компании Alivexis, Inc. разработали новый метод PairMap, который помогает точнее предсказывать, как лекарственные молекулы будут взаимодействовать друг с другом. Это открытие может ускорить создание новых лекарств и сэкономить деньги.

    Раньше было сложно предсказать, как молекулы будут взаимодействовать. Но с помощью метода PairMap, который использует промежуточные соединения, эту проблему удалось решить. Этот метод сокращает ошибки и ускоряет процесс расчетов.

    В тестах PairMap показал себя лучше традиционных методов. Он снизил среднюю ошибку предсказаний энергии связывания с 1,70 до 0,93 ккал/моль. Особенно хорошие результаты были при сложных химических преобразованиях.

    Этот метод поможет ученым создавать более эффективные лекарства. В будущем его планируют улучшить, чтобы он мог учитывать изменения заряда в молекулах.