8 լավ կանխատեսումներ 2025-ի համար՝ քաղցկեղի դեմ պատվաստումներ, լուսին, կենդանիների բարեկեցություն

Հաջորդ տարին կարող է բեկումնային լինել արհեստական ​​ինտելեկտի, տիեզերքի, շրջակա միջավայրի պաշտպանության և էներգիայի նոր տեսակի ի հայտ գալու ոլորտում։

AI-ն կօգնի նոր դեղամիջոցների մշակմանը

Հաշվողական տեխնոլոգիայի առաջընթացը նկարագրված է Մուրի օրենքով, որը կանխատեսում է, որ տրանզիստորների թիվը (կիսահաղորդիչ սարք, որն օգտագործվում է էլեկտրական ազդանշաններն ու հզորությունը ուժեղացնելու կամ փոխարկելու համար) սիլիկոնային չիպի վրա կավելանա երկու տարին մեկ անգամ: Սակայն դեղագործական արդյունաբերությունը զարգանում է հակառակ սկզբունքով։ Նրա սեփական օրենքը, որը կոչվում է Էրումի օրենք (Մուրի հակառակ ուղղագրությունը), նշում է, որ նոր դեղամիջոցի մշակման արժեքը կրկնապատկվում է մոտավորապես ինը տարին մեկ: 1960-ականներին 1 միլիարդ դոլարի ներդրումը հետազոտությունների և զարգացման մեջ (R&D) թույլ տվեց ստեղծել մոտ տասը նոր դեղամիջոց: 2024 թվականին այս գումարը բավարար չէ անգամ մեկ դեղամիջոց ստեղծելու համար։

Միջին հաշվով, նոր դեղամիջոցի ստեղծումը տևում է մոտ տասը տարի և պահանջում է ավելի քան 2 միլիարդ դոլարի ներդրում: Ռիսկերը նույնպես չափազանց բարձր են. կլինիկական փորձարկումներում դեղերի 10%-ից պակասը ստանում է կարգավորող հաստատում: Վերջին տասը տարիների ընթացքում ԱՄՆ Սննդամթերքի և դեղերի վարչությունը (FDA) հաստատել է տարեկան միջինը ընդամենը 53 դեղամիջոց: Այնուամենայնիվ, արհեստական ​​ինտելեկտի փորձագետները պնդում են, որ այն ունի դեղամիջոցների մշակման գործընթացի արագացման և ծախսերի նվազեցման ներուժ, ինչը օգուտ կբերի ինչպես դեղագործական ընկերություններին, այնպես էլ հիվանդներին: Արդեն 2025 թվականին, երբ մոտենում է դեղերի նոր ալիքի հաստատումը, AI-ն կսկսի կատարել այդ խոստումները:

Դեղորայքի զարգացումը սկսվում է թիրախի հայտնաբերմամբ՝ որոշակի հիվանդության հետ կապված սպիտակուց կամ գեն: Այնուհետեւ գիտնականները փնտրում են մոլեկուլ, որը կարող է արգելափակել կամ ուժեղացնել նրա գործունեությունը: Խոստումնալից մոլեկուլների հայտնաբերումից հետո դրանք փորձարկվում են անվտանգության և արդյունավետության համար՝ սկզբում օգտագործելով համակարգչային մոդելներ, այնուհետև կենդանիների վրա: Նախակլինիկական փուլում կարող են փորձարկվել մինչև 1 միլիոն միացություններ, որոնցից ընտրվում է մեկ կամ երկու թեկնածու՝ հետագա հետազոտության համար։ Այս փուլը կարող է տևել տարիներ և կազմում է դեղերի մշակման ընդհանուր արժեքի գրեթե մեկ երրորդը, նույնիսկ նախքան մարդկանց փորձարկումների սկսվելը:

Հենց նախակլինիկական փուլում է, որ AI-ն դառնում է առանցքային գործիք դեղագործների ձեռքում՝ մեծացնելով հաջողության հասնելու հնարավորությունները։ Նախ, այն օգնում է հետազոտողներին ավելի լավ հասկանալ հիվանդությունները և դրանց թիրախները՝ վերլուծելով հսկայական քանակությամբ տվյալներ: Երկրորդ, արհեստական ​​ինտելեկտը մեզ թույլ է տալիս բացահայտել ամենախոստումնալից մոլեկուլները և ճշգրտել դրանց կառուցվածքը՝ մեծացնելով կլինիկական փորձարկման փուլում հաջողության հասնելու հավանականությունը: Գեներատիվ մոդելները կարող են ավելի հեռուն գնալ՝ ստեղծելով սկզբունքորեն նոր մոլեկուլներ փորձարկման համար:

Օրինակ՝ AlphaFold 2-ը, DeepMind-ի (Google-ի ստորաբաժանում) մոդելը, որը 2021 թվականին զարմացրեց գիտական ​​հանրությանը` ճշգրիտ որոշելով մարդու մարմնի գրեթե բոլոր սպիտակուցների կառուցվածքը: 2024 թվականին նրա իրավահաջորդը՝ AlphaFold 3-ն ընդլայնեց իր հնարավորությունները ԴՆԹ-ի, ՌՆԹ-ի և լիգանդների նկատմամբ (կենտրոնի հետ կապված մոլեկուլ, իոն կամ ատոմ, կոմպլեքսավորող նյութ։ Կենսաբանական լիգանդի օրինակ է թթվածինը կապող հեմոգլոբինին)։ Այս առաջընթացը զգալիորեն նվազեցնում է փորձի ժամանակն ու արժեքը. այն, ինչ նախկինում տևում էր ամիսներ, այժմ կարող է ավարտվել մի քանի ժամում:

Քաղցկեղի դեմ պատվաստանյութեր կլինեն

Տասնամյակների հիասթափությունից հետո պատվաստանյութեր ստեղծելու ջանքերը, որոնք կարող են խթանել իմունային համակարգը քաղցկեղի դեմ պայքարելու համար, կրկին խոստումնալից արդյունքներ են ցույց տալիս: Ճեղքումը հնարավոր է արդեն 2025 թվականին: Լավատեսությունը պայմանավորված է mRNA տեխնոլոգիայի և անհատականացված բժշկության, մասնավորապես մելանոմայի դեմ պատվաստանյութով, որը կոչվում է mRNA-4157, որը մշակվել է Moderna-ի և Merck-ի կողմից, որը հաջող արդյունքներ է ցույց տալիս փորձարկումներում: Մեծ Բրիտանիայում NHS քաղցկեղի դեմ պատվաստանյութի գործարկման հարթակը, որը ստեղծվել է COVID-19 պատվաստանյութի պիոներ BioNTech-ի հետ համատեղ, նպատակ ունի արագորեն ներգրավել հազարավոր հիվանդների անհատականացված mRNA պատվաստանյութերի փորձարկումներին հաստ աղիքի, ենթաստամոքսային գեղձի և մաշկի քաղցկեղի դեմ:

Անհատականացված պատվաստանյութերը հարմարեցված են հիվանդի հատուկ մուտացիաներին և նպատակ ունեն սովորեցնել իմունային համակարգը ճանաչել և հարձակվել քաղցկեղի բջիջների վրա՝ հիմնվելով նրանց յուրահատուկ գենետիկական կառուցվածքի վրա: Գործընթացը ներառում է ուռուցքի բիոպսիա, հաջորդականություն (որոշում ԴՆԹ-ի և ՌՆԹ-ի նուկլեոտիդային հաջորդականությունը), մուտացիաների հայտնաբերում, որոնք կարող են առաջացնել իմունային համակարգի կողմից ճանաչված սպիտակուցներ և պատվաստանյութի պատրաստում, որն ուղղված է այս մարկերներին: Շնորհիվ mRNA տեխնոլոգիայի առաջընթացի և AI-ի առաջընթացի, որն օգտագործվում է կանխատեսելու մոլեկուլային մարկերները, որոնք ամենաարդյունավետ խթանում են իմունային պատասխանը, ամբողջ գործընթացը կարող է ավարտվել վեց շաբաթվա ընթացքում:

Այս մոտեցումը մնում է թանկ, ուստի դեղագործական ընկերությունները մշակում են ունիվերսալ պատվաստանյութեր, որոնք ուղղված են ընդհանուր ուռուցքային մարկերներին և հարմար են հիվանդների ավելի լայն շրջանակի համար: Աճում է նաև պատվաստանյութերը որպես քաղցկեղի վաղ բուժման հավելում օգտագործելու հետաքրքրությունը՝ վիրահատության կամ քիմիաթերապիայի հետ մեկտեղ: Որոշ հետազոտողներ կարծում են, որ ապագայում պատվաստանյութերը կարող են օգտագործվել նույնիսկ քաղցկեղի զարգացման բարձր ռիսկ ունեցող մարդկանց կանխարգելման համար:

Կհայտնվի հանրությանը հասանելի էներգիայի նոր տեսակ

Առևտրային մասշտաբի SPARC միաձուլման ռեակտորը կբացվի 2025 թվականի վերջին՝ մոտ 140 մեգավատ (ՄՎտ) ծրագրված հզորությամբ։ Այն մշակում են Commonwealth Fusion ընկերության մասնագետները, որը ձևավորվել է Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի նախագծից։ SPARC-ը տոկամակ է՝ տորոիդային (բլիթաձև) ռեակցիայի խցիկով սարք, որը շրջապատված է հզոր էլեկտրամագնիսներով։ Դրանք պարունակում և տաքացնում են պլազմա, որը բաղկացած է դեյտերիում և տրիտում ջրածնի իզոտոպներից։ Բարձր ջերմաստիճանի դեպքում նրանք մտնում են միաձուլման ռեակցիա՝ ազատելով հելիում, նեյտրոններ և հսկայական քանակությամբ էներգիա։

Ըստ Fusion Industry Association-ի, 2024 թվականի դրությամբ մոտ 40 ընկերություններ հավաքել են ընդհանուր առմամբ 7,1 միլիարդ դոլար՝ միաձուլման վրա աշխատելու համար: Նրանցից ոմանք օգտագործում են այլընտրանքային մոտեցումներ։ Օրինակ, կանադական General Fusion ընկերությունը նախատեսում է սեղմել և տաքացնել պլազման հեղուկ մետաղի խոռոչներում: Այս տեխնոլոգիան օգտագործող փորձնական ռեակտորը նույնպես պետք է առցանց հայտնվի 2025 թվականին:

Սուպերհամակարգիչները և AI-ն կբարելավեն կլիմայական մոդելները

Դեռևս 19-րդ դարի վերջին շվեդ քիմիկոս Սվանտե Արրենիուսը փորձեց կապ հաստատել Երկրի միջին ջերմաստիճանի և մթնոլորտում ածխաթթու գազի քանակի միջև։ Նրա հաշվարկները ցույց են տվել, որ CO2-ի մակարդակի կրկնապատկումը կարող է հանգեցնել կլիմայի տաքացմանը 5-6 ºC-ով: Այդ ժամանակվանից գիտնականները ճշգրտել են այս գնահատականը, սակայն անորոշությունը մնում է:

Կլիմայական զգայունության որոշումը դժվար է մթնոլորտային համակարգի բազմաթիվ գործոնների պատճառով: Ամենամեծ դժվարությունները կապված են աերոզոլների և ամպերի հետ, որոնք կարող են և արտացոլել արևի ճառագայթումը (սառեցման էֆեկտ), և կլանել ջերմությունը (տաքացման էֆեկտ): Այս գործընթացների նրբությունը դժվարացնում է մոդելավորումը:

Այս անորոշությունը նվազեցնելու համար հետազոտողները ուսումնասիրում են իրական աշխարհի աերոզոլ-ամպ փոխազդեցությունները: ՆԱՍԱ-ի, Եվրոպական տիեզերական գործակալության և Ճապոնիայի տիեզերական գործակալության արբանյակները օգնում են տվյալներ հավաքել կլիմայի վրա ազդող գործընթացների վերաբերյալ: Ակնկալվում է, որ այս ուսումնասիրությունների հիմնական արդյունքները կհայտնվեն 2025 թվականին:

Գիտնականները նաև վերլուծում են անցյալի կլիմայական պայմանները՝ օգտագործելով այնպիսի տվյալներ, ինչպիսիք են սառցե միջուկները, ծառերի օղակները և ծովային նստվածքները: 2024 թվականի սեպտեմբերին Science ամսագիրը հրապարակեց Երկրի ջերմաստիճանի վերակառուցումը վերջին 480 միլիոն տարվա ընթացքում։ Ուսումնասիրությունը համատեղել է կենսաբանական տվյալները, տեկտոնական գրառումները և մոդելային մոդելավորումները՝ առաջին անգամ երկրաբանական ժամանակային մասշտաբներով կլիմայի զգայունությունը գնահատելու համար:

Սուպերհամակարգիչների և արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում առաջընթացը նույնպես նշանակալի դեր է խաղում: 2025 թվականի վերջին կհայտնվեն նոր սերնդի կլիմայական մոդելների (CMIP7) առաջին արդյունքները, որոնք հնարավորություն կտան ավելի ճշգրիտ կանխատեսել կլիմայի փոփոխությունը։

Նույնիսկ CO2-ի կլիմայական զգայունության փոքր ճշգրտումը օգտակար կլինի: Ցամաքում և ծովերում ռեկորդային ջերմաստիճանները մտավախություն են առաջացնում, որ կլիմայի փոփոխությունը կարող է արագանալ: Այս հարցը մնում է բաց, սակայն դրա լուծումը չափազանց կարևոր է գլոբալ տաքացման դեմ պայքարի ապագա հետագիծը հասկանալու և անհրաժեշտ միջոցներ մշակելու համար։

Մարդիկ կկարողանան թռչել լուսնի շուրջը

Մինչև 2025 թվականի վերջ տիեզերագնացները ավելի քան կես դարում առաջին անգամ պետք է վերադառնան Լուսին։ Ամերիկյան Artemis ծրագրի առաջին թռիչքը նախատեսված էր 2024 թվականի վերջին։ Այնուամենայնիվ, Orion տիեզերանավի ջերմային պաշտպանության և կենսաապահովման համակարգերի հետ կապված խնդիրների պատճառով ժամկետները հետաձգվել են։

Եթե ​​այս խնդիրները լուծվեն, չորս տիեզերագնաց 2025-ի վերջին Orion-ով տասնօրյա փորձնական թռիչք կսկսեն։ Նրանք վայրէջք չեն կատարի Լուսնի վրա, այլ կթռչեն նրա շուրջ ութ թվով ուղեծրով, որից հետո կվերադառնան Երկիր։

Ռոբոտներ, արբանյակներ և 4G լուսնի վրա. մարդկությունը կշարունակի ուսումնասիրել տիեզերքի սահմանները

Տիեզերքը հասանելի է դառնում ոչ միայն պետական ​​կառույցներին, այլև մասնավոր ընկերություններին։ 2025 թվականին SpaceX-ը կշարունակի Starship հրթիռի փորձարկումը և նաև կընդլայնի Starlink արբանյակային ցանցը՝ ներառյալ «կետ-կետ» գործառույթը, որը թույլ է տալիս սմարթֆոններին միանալ արբանյակներին առանց վերգետնյա կայանների: Amazon-ը նախատեսում է գործարկել սեփական Kuiper արբանյակային համակարգը:

Rocket Lab-ը մտադիր է առաջին անգամ արձակել բազմակի օգտագործման Նեյտրոն հրթիռ: Հունվարին մի քանի մասնավոր ռոբոտային առաքելություններ կթռչեն դեպի Լուսին SpaceX հրթիռներով։ Դրանց թվում է «Venus Life Finder» (VLF) նախագիծը, որը Վեներայի ամպերում կյանքի նշաններ որոնելու համար:

ՆԱՍԱ-ի կողմից ֆինանսավորվող IM-2 առաքելության շրջանակներում Intuitive Machines-ի մարսագնացը կօգտագործի Nokia-ի կողմից մշակված 4G բազային կայանը: Հնարավոր կլինի տվյալների փոխանակում ստանդարտ բջջային կապի միջոցով Լուսնի հարավային բևեռը ուսումնասիրելիս։ Եթե ​​ամեն ինչ լավ ընթանա, 4G տեխնոլոգիան կդառնա ապագա առաքելությունների կարևոր մասը. տիեզերագնացները կկարողանան շփվել Երկրի հետ՝ օգտագործելով իրենց սմարթֆոնները:

Կբացահայտվի կորած հնագույն տեքստ

Երբ 79 մ.թ.ա. Վեզուվը ժայթքեց՝ թաղելով հռոմեական Պոմպեյ քաղաքը, և հրաբխի տաք գազերը այրեցին մոտակա Հերկուլանում գտնվող վիլլայի գրադարանը, ինչի հետևանքով հազարավոր պապիրուսի մատյաններ, որոնք պարունակում էին հունական և լատիներեն տեքստեր, վերածվեցին ածուխի և այդպիսով պահպանվեցին: Մագաղաթները քանդելու և դրանք ֆիզիկապես կարդալու փորձերը, որոնք շարունակվում էին 18-րդ դարից, անհաջող էին։ Երբեմն հնարավոր էր լինում մի քանի բառ առանձնացնել, բայց մագաղաթները քանդվում էին։ Այնուամենայնիվ, 2023 թվականին հետազոտողները, օգտագործելով ռենտգենյան սկանավորման և արհեստական ​​ինտելեկտի համադրությունը, տեքստի հատվածներ հայտնաբերեցին մեկ ոլորման մեջ:

Ուսանողների թիմի կողմից հայտնաբերված տեքստը պարզվեց, որ Հերկուլանում ապրող հույն փիլիսոփա Ֆիլոդեմոսի նախկինում անհայտ ստեղծագործությունն է: Քանի որ ավելի շատ մագաղաթներ սկանավորվում և վերլուծվում են, շուտով կարող են հայտնաբերվել այլ կորած գործեր: Հավանաբար, սա Հուլիոս Կեսարի նամակագրությունն է, հաշվի առնելով, որ վիլլան պատկանել է նրա աներոջը: Մյուս հրապուրիչ հնարավորությունները ներառում են Սոֆոկլեսի կամ Էսքիլեսի կորցրած ողբերգությունները, Սապփոյի անհայտ բանաստեղծությունները, Acta Diurna-ի պատճենները, հռոմեական պետության ամենօրյա տեղեկագիրը կամ գուցե առաջին դարի Հրեաստանում շրջագայող քարոզչի գործունեության ականատեսի պատմությունը։

Կենդանիները բանկային հաշիվներ կունենան

Իսկ ի՞նչ կլիներ, եթե կենդանիներն ունենային իրենց դրամական կաթսաները, որոնք նրանք կարող էին ծախսել պահպանման և կենսաբազմազանության վրա՝ մեծացնելով գոյատևման իրենց հնարավորությունները: Սա «խաչաձև փողի» գաղափարն է, որը մշակվել է Tehanu տեխնոլոգիական ընկերության կողմից: Ընկերությունն արդեն սկսել է փորձնական նախագիծ Ռուանդայում 19 լեռնային գորիլաների ընտանիքի հետ, և նախատեսում է 2025 թվականին ընդլայնել սխեման երկրի բոլոր գորիլաների համար:

Tehanu համակարգը օգտագործում է սենսորներ և արհեստական ​​ինտելեկտ՝ որոշելու կենդանիների կարիքները, օրինակ՝ որսագողի թակարդը հեռացնելու կամ անասնաբուժական խնամքի համար: Այնուհետև այն հավաքագրում է տեղի բնակիչներին առցանց ծառայությունների պլատֆորմի միջոցով, որը կոչվում է «բնության համար գիգ տնտեսություն» և վճարում նրանց առաջադրանքը կատարելու համար: Այս կերպ կենդանիները կարող են իրենց ֆինանսական միջոցներն ուղղել տեղացի աշխատողներին՝ ըստ էկոհամակարգի կարիքների: Ընկերության նպատակն է ցույց տալ, որ պահպանության միջոցների այս հատկացումը թափանցիկ է, տալիս է ստուգելի արդյունքներ, ստեղծում է կայուն աշխատատեղեր և պաշտպանում է կենդանիներին: Մարդիկ կարող են կատարել թվային վճարումներ՝ ստուգված դեմքի ճանաչման միջոցով, ուրեմն ինչո՞ւ գորիլաները չպետք է անեն:

Սիրարփի Աղաբաբյան