Беременность меняет мозг, ИИ видит болезнь по руке, а мультивитамины «замедляют» старение — научный дайджест

Японские ученые научили ИИ искать акромегалию по фотографии руки, а нейробиологи предложили новый взгляд на природу интеллекта. Как вторая беременность перестраивает женский мозг, почему кошки почти всегда приземляются на лапы и почему мы не слышим сигналы инопланетян — в обзоре nokta.

5 научных новостей

1. Вторая беременность меняет мозг иначе, чем первая

Нейробиологи из Медицинского центра Амстердамского университета проследили за изменениями мозга у 110 женщин. Оказалось, вторая беременность действительно заметно перестраивает нейронные сети, но не так, как первая.

1. При первой беременности сильнее всего меняется сеть пассивного режима работы мозга — она связана с саморефлексией, эмпатией и пониманием эмоций других.
2. А вот при второй эти изменения выражены слабее. Зато сильнее затрагиваются системы, отвечающие за внимание, сенсорное восприятие и быструю реакцию на внешние сигналы.
3. Авторы предполагают: это может быть адаптацией к жизни, в которой нужно распределять внимание уже не только на младенца, но и на старшего ребенка.

Исследователи считают, что такие данные помогут лучше понять послеродовую депрессию и другие психические состояния, связанные с материнством.

2. Обычные мультивитамины могут немного замедлять биологическое старение

В крупном американском исследовании с участием почти тысячи здоровых людей около 70 лет ученые обнаружили, что двухлетний прием мультивитаминов связан с более медленным старением по эпигенетическим маркерам.

Биологический возраст участников оценивали по изменениям в метилировании ДНК — так называемым эпигенетическим часам. По всем пяти использованным тестам группа, принимавшая витамины, показала более медленное старение, чем группа плацебо. В пересчете эффект оказался сопоставим примерно с четырьмя месяцами «выигранного» биологического времени.

При этом авторы подчеркивают: работа не доказывает, что мультивитамины продлевают жизнь или защищают от конкретных болезней. Речь пока идет лишь о сдвиге ДНК-маркеров, а не о прямом медицинском результате.

3. ИИ может замечать редкое гормональное заболевание по фото руки

Японские исследователи разработали ИИ-алгоритм, который по обычной фотографии руки может заподозрить акромегалию.

• Это редкое заболевание, вызванное избытком гормона роста. Оно развивается медленно, поэтому диагноз часто ставят лишь через 8–10 лет после появления первых симптомов, когда уже успевают развиться осложнения.

Чтобы сократить эту задержку, ученые обучили систему на более чем 11 тысячах снимков рук 725 человек из 15 медицинских центров. Алгоритм анализировал форму тыльной стороны ладони и сжатого кулака и в большинстве случаев определял заболевание точнее врачей-эндокринологов, которые работали с теми же изображениями.

Если система выдавала положительный результат, вероятность реального наличия болезни составляла около 88%, а при отрицательном — вероятность ее отсутствия достигала 93%. Авторы подчеркивают, что ИИ не заменяет полноценную диагностику, однако может стать удобным инструментом раннего скрининга.

4. Интеллект зависит от всей системы мозга

Ученые из Университета Нотр-Дам проанализировали данные более 900 человек и пришли к выводу, что интеллект связан не с отдельным «центром ума», а с тем, насколько гибко и эффективно весь мозг работает как единая сеть.

Исследование показывает: высокие когнитивные способности зависят от глобальной координации между разными системами — памятью, вниманием, восприятием, языком и регуляторными хабами, которые направляют потоки информации. Иначе говоря, важны не отдельные узлы, а общая «проводимость» и способность сети мозга быстро перестраиваться под новую задачу.

Такой подход помогает объяснить, почему интеллект растет в детстве, снижается при старении и страдает при крупных травмах мозга: проблема возникает не только в повреждении конкретных областей, но и в сбое общей координации. Авторы научной статьи отметили, что этот взгляд важен и для развития ИИ: универсальные системы, возможно, придется строить не только на мощности, но и на принципах гибкой сетевой организации.

5. Ученые выяснили, почему кошки почти всегда падают на лапы

Исследователи из Университета Ямагути, Япония, пришли к выводу, что главный секрет кошачьего переворота в воздухе — в особенно гибком грудном отделе позвоночника и в умении быстро менять распределение массы тела.

Ученые изучили позвоночники пяти кошек и обнаружили, что грудной отдел почти в три раза гибче поясничного. Затем они проанализировали видео падения двух кошек и увидели, что передняя часть тела начинает разворачиваться раньше задней.

Это лучше всего согласуется с моделью «поджать и повернуть»: кошка сначала поджимает передние лапы, уменьшая инерцию верхней части тела, затем разворачивает ее, а после этого меняет положение лап и доворачивает заднюю часть.

Так животное переворачивается, не нарушая закон сохранения углового момента, потому что разные части тела вращаются в противоположных направлениях. То, что веками казалось почти магией, в итоге объяснилось очень точной биомеханикой.

Еще 2 научные новости

6. Мы не слышим инопланетян из-за искажений сигналов в космосе

Специалисты из Института SETI предположили, что одна из причин «великого молчания» космоса может быть в том, как звезды и их плазма искажают радиосигналы.

1. Современные программы поиска внеземного разума в основном настроены на очень узкие и четкие сигналы, которые почти не встречаются в природе.
2. Но если такой сигнал проходит через солнечный ветер, корональные выбросы массы и плотные потоки заряженных частиц, он «размазывается» по спектру и теряет пиковую мощность.
3. Физически сообщение не исчезает, но его становится труднее отличить от фонового шума.

По расчетам авторов научной статьи, у 70% звезд подобное уширение сигнала может превышать 1 герц, а при сильной активности доходить до 1000 герц. Поэтому исследователи предлагают менять саму стратегию: искать не только идеально узкие сигналы, но и их искаженные, «размазанные» версии.

7. ИИ ускоряет работу, но нагружает людей еще сильнее

Британский опрос YouGov среди 2000 взрослых, проведенный по заказу компании YuLife, показал: для многих сотрудников ИИ не облегчает работу, а повышает темп и давление. Среди тех, кто уже пользуется такими инструментами, как ChatGPT, 23% сказали, что объем задач у них вырос, а 26% — что давление со стороны работы стало сильнее.

Логика проста: если задачи выполняются быстрее, освободившееся время заполняется новыми поручениями.

Каждый третий участник опроса также считает, что дополнительная выгода от роста продуктивности вряд ли пойдет на улучшение условий труда или благополучия сотрудников.

Исследователи и карьерные консультанты уже говорят о «парадоксе продуктивности»: технология, которая должна была экономить время, на практике часто делает людей еще более доступными, загруженными и уязвимыми к выгоранию. Это значит, что главный вопрос теперь не только в эффективности ИИ, но и в том, как работодатели будут использовать этот выигрыш времени.

Читайте также:

• Виагра поможет от Альцгеймера, пыльца снижает оценки школьников, а «токсичные» люди ускоряют старение — научный дайджест