Итоги 2025 в биологии: память работает без мозга, ИИ не копирует нейроны, осязание сложнее зрения

Год в биологии редко сводится к одному открытию, которое можно вынести на обложку. Гораздо чаще он складывается из разных сюжетов, на первый взгляд не связанных между собой, но вместе меняющих привычные представления о жизни. В 2025 году исследователи по-новому посмотрели на память без мозга, переписали климатическую историю планеты через эволюцию животных, развели по разным сторонам искусственный интеллект и нервную систему, напомнили, зачем науке бесполезные вопросы, и показали, насколько сложным оказывается чувство осязания. Представляем вам обзор самых интересных открытий за последнее время.

Что может помнить клетка

Понятие памяти кажется очевидным, пока речь идёт о человеке. Обычно его связывают с попытками восстановить события прошлого, удержать в голове факты или узнавать знакомые лица. В нейробиологии под этим словом понимают уже материальные процессы: устойчивые контакты между нейронами, повторяющиеся схемы активности и изменения поведения, возникающие после опыта.

Клэр Л. Эванс предлагает взглянуть на память с совсем другой стороны — через клеточную биологию. Её интересует вопрос, который долго оставался на обочине науки: способна ли память существовать там, где нет нервной системы. Речь идёт о формах запоминания, не связанных с нейронами и мозгом, то есть о механизмах, работающих в одиночных клетках.

В множестве экспериментов разных лет исследователи проверяли, сохраняют ли клетки следы пережитых воздействий. В ряде опытов им многократно подавали химические сигналы из внешней среды и наблюдали, как меняется ответ со временем. Оказывалось, что реакция зависит не только от текущего состояния, но и от предыдущих стимулов. Причём изменения не исчезали сразу после прекращения воздействия.

Причем клетка не просто устаёт или деградирует. Внутренние биохимические процессы перестраиваются таким образом, что прошлый опыт становится частью текущей конфигурации системы. Экспрессия генов, активность белков и сигнальные цепочки меняются так, что последующие ответы оказываются иными, чем при первом контакте.

Такой результат ставит под сомнение привычное разделение на того, кто запоминает, сам процесс и его итог. В клеточной логике не удаётся отделить память от самой структуры: состояние системы одновременно и фиксирует пережитое, и определяет дальнейшее поведение. Этот вывод заставляет иначе взглянуть и на человеческое запоминание, где граница между телесными процессами и субъективным опытом может быть куда менее жёсткой, чем принято считать.

Биография Земли в эпоху животных

Другой сюжет уводит разговор далеко за пределы отдельных организмов. Что, если рассмотреть историю Земли как единый процесс, в котором эволюция и климат переплетены на протяжении сотен миллионов лет.

Обычно прошлое планеты показывают фрагментами: кембрийские моря, угольные болота каменноугольного периода, юрские ландшафты с динозаврами. Учёные собирают эти эпизоды в непрерывную линию, опираясь на современные геологические климатические модели. Они позволяют связать данные о древних температурах, составе атмосферы и уровнях океана с выводами, сделанными по ископаемым остаткам и геномным исследованиям.

В результате выстраивается панорама длиной около 540 миллионов лет, где камень, вода, воздух и живые организмы постоянно влияют друг на друга. В тексте появляются конкретные примеры таких взаимосвязей. Ранние леса меняли химический состав атмосферы и почв, фактически перестраивая условия на поверхности планеты. Тропические болота с гигантскими насекомыми стали местом массового захоронения органического вещества, что привело к долгосрочному снижению концентрации углекислого газа.

Отдельная роль отводится микроскопическому планктону, чьи известковые оболочки оседали на дно океана, накапливались в глубоководных зонах, подвергались нагреву в недрах и со временем возвращались в атмосферу через вулканическую активность. Такой цикл показывает, что биологическая история неотделима от углеродного обмена всей планеты.

Почему искусственный интеллект не похож на мозг

На фоне бурного развития ИИ сравнения между алгоритмами и нервной системой звучат всё чаще. Оба представляют собой сети, обрабатывающие информацию, обучающиеся на примерах и формирующие внутренние представления. Для биологов такие параллели нередко выглядят чрезмерно прямолинейными.

Откуда вообще взялась идея искусственных нейросетей и почему она породила столько недоразумений? Истоки лежат в ранних моделях, созданных нейроучёными и математиками, которые сознательно упрощали устройство мозга, чтобы сделать его вычислительно описуемым.

Со временем эти упрощения закрепились и стали восприниматься как нечто близкое к реальности. При этом настоящие нейроны сложнее, а разнообразие клеточных типов и связей делает мозг системой, плохо поддающейся прямому копированию.

Главная идея здесь не в том, что сравнения бесполезны, а в том, что сходство не должно быть мерилом ценности. Искусственные модели могут решать задачи эффективно, даже если их внутренняя логика радикально отличается от биологической. Понимание этого снимает ложные ожидания и помогает трезво оценивать как возможности ИИ, так и уникальность нервной системы человека.

Как простое любопытство двигает науку

А как вообще появляются все эти научные открытия? На этот вопрос хорошо отвечает книга Рейчел Карсон The Sense of Wonder, в которой она пишет о врождённом любопытстве — естественном стремлении человека исследовать мир и задавать вопросы, которое со временем часто вытесняется практическими ожиданиями.

Эта идея помогает понять исследовательский подход, основанный на сочетании двух типов работы. Часть усилий направляется на задачи с очевидным прикладным результатом, например в области здравоохранения. Параллельно ведутся исследования, не рассчитанные на немедленную пользу и не привязанные к конкретному запросу. Такой баланс позволяет избегать узкой специализации и оставляет пространство для экспериментов, которые невозможно заранее спланировать.

На практике это выражается в том, что внимание может уделяться как изучению малоизвестных природных систем и их физических свойств, так и созданию простых диагностических инструментов для использования вне лабораторий. Эти примеры показывают, что фундаментальная наука редко решает заранее сформулированную задачу. Её роль заключается в накоплении идей и методов, которые позже находят применение в самых разных областях, часто совершенно неожиданным образом.

Осязание как мир клеточных сенсоров

Нейробиолог Дэвид Гинти из Гарвардской медицинской школы на протяжении многих лет изучает нейроны, отвечающие за осязание, и показывает, насколько сложной оказывается эта система.

Под кожей скрывается множество различных клеточных типов, каждый из которых реагирует на свой набор стимулов. Одни чувствительны к температуре, другие к вибрациям определённой частоты, третьи участвуют в восприятии давления или боли. Именно это разнообразие объясняет, почему прикосновения могут ощущаться настолько по-разному в зависимости от контекста.

Многие из этих нейронов работают как миниатюрные механические устройства, расположенные на поверхности кожи или сразу под ней. Их сигналы передаются в нервную систему, где формируется сложная палитра ощущений — от тепла и холода до удовольствия и дискомфорта. Флуоресцентные изображения различных типов клеток, созданные в лаборатории Гинти, помогают увидеть этот скрытый слой, который постоянно работает, оставаясь незаметным.