В Московском Политехе создают биосенсоры для диагностики болезни Паркинсона

@@@

В Московском Политехе создают биосенсоры для диагностики болезни Паркинсона

2026-05-17T09:38:03+03:00

https://tass.ru/nauka/27436547

В Московском Политехе создают биосенсоры для диагностики болезни Паркинсона

Реклама на ТАСС

В перспективе на их основе планируют создать компактный набор сенсоров, который по принципу работы будет напоминать глюкометр

МОСКВА, 17 мая. /ТАСС/. Ученые Московского политехнического университета разрабатывают биочувствительные наноматериалы для быстрого измерения уровня нейромедиаторов в организме человека. В перспективе на их основе планируется создать компактный набор сенсоров, который по принципу работы будет напоминать глюкометр, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Мы планируем получить материалы, которые будут чувствительны к дофамину, серотонину и другим нейромедиаторам. Возможность быстрого мониторинга позволит получать более глубокие и интегральные знания относительно различных патологий - болезни Паркинсона и Гентингтона, ряда сердечных заболеваний, связанных с нарушением концентрации нейромедиаторов в организме", - приводит пресс-служба слова руководителя научной группы, доцента Ивана Комарова.

Нейромедиаторы - химические вещества, через которые нервные клетки передают сигналы друг другу. Их концентрация в организме напрямую связана с развитием ряда тяжелых заболеваний. Низкий уровень дофамина выявляется при болезни Паркинсона, синдроме дефицита внимания и гиперактивности, шизофрении и эпилепсии. Избыток этого нейромедиатора коррелирует с сердечной недостаточностью и артериальной гипертензией. Нарушения баланса серотонина связаны с депрессивными расстройствами.

Существующие методы измерения уровня нейромедиаторов - высокоэффективная жидкостная хроматография и иммуноферментный анализ - требуют сложного оборудования и квалифицированного персонала, а результат приходится ждать часами.

В основе разработки - тонкие пленки восстановленного оксида графена, на поверхность которых закрепляются аптамеры: короткие молекулы нуклеиновых кислот, способные с высокой точностью распознавать конкретные молекулы-мишени. Когда аптамер связывается с нейромедиатором, электрические свойства пленки восстановленного оксида графена, на которой закреплены аптамеры, меняются - это изменение и фиксируется как сигнал сенсора. При этом измерение сигнала существенно различается при взаимодействии с молекулой-мишенью относительно других молекул. Такой подход позволяет селективно обнаруживать нейромедиаторы при крайне малых концентрациях, характерных для физиологических жидкостей человека.

Работа ведется при поддержке гранта Российского научного фонда, выделенного по итогам конкурса "Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами".

Правовое регулирование ИИ

Когда мы говорим об искусственном интеллекте (ИИ), нужно понимать, что эта технология отнюдь не нова. Основополагающий Дартмутский семинар по ИИ прошел в далеком 1956 году. Машинное обучение развивается и используется в разных областях экономики и жизни уже 50 лет. Но только с появлением больших языковых моделей / генеративного ИИ возник вопрос о его правовом регулировании, поскольку сразу появилась проблема фейков, авторского права, индивидуальности и всецело места человека в миропорядке.

Три пути

Первое в списке —риск-ориентированное регулирование(горизонтальное законодательство). Лидером этого подхода является Европейский cоюз, принявший первый в мире всеобъемлющий законодательный акт в этой сфере (EU AI Act). В основе этой модели лежит классификация систем ИИ по четырем уровням риска: от неприемлемого (запрещенного) до минимального. Регламент содержит детальные требования к системам высокого риска, включая системы управления качеством, техническую документацию и пострыночный мониторинг.

Китай выбрал схожую, но более жесткую траекторию, выстроив многоуровневую систему мер, сочетающую национальное законодательство, административные регламенты и технические стандарты. С 2023 года действуют Временные меры по управлению услугами генеративного ИИ (Generative AI Service Interim Administration Measures), требующие от провайдеров обеспечения безопасности, контроля контента и маркировки "синтетических" материалов. В 2025 году в Закон о кибербезопасности внесли отдельную статью об ИИ, которая обязывает операторов внедрять механизмы управления рисками на всем жизненном цикле разработки.

По этому пути движется и Россия, разрабатывая законопроект, основанный на классификации рисков.

Читайте также

Опустынивание и климат: как ИИ может сделать экономику будущего "зеленой"

Вторым следуетинновационно-ориентированное регулирование(сдержанное вмешательство). Например, США долгое время придерживались фрагментированного подхода, где регулирование осуществлялось на уровне отдельных штатов, что создавало лоскутное одеяло из противоречивых требований. Ситуация изменилась в декабре 2025 года с подписанием исполнительного указа, который провозгласил курс на создание единого, минимально обременительного федерального стандарта. Цель была в том, чтобы победить в гонке, обеспечив защиту детей и соблюдение авторских прав, но без излишнего регуляторного давления.

Великобритания также придерживается проинновационного подхода. При отсутствии специального ИИ-законодательства существующие регуляторы следят за соблюдением пяти принципов:

безопасность, надежность и устойчивость;
прозрачность и объяснимость;
справедливость;
подотчетность и управляемость;
состязательность и возмещение ущерба.

Интересно, что Япония выбрала так называемую трехуровневую гибкую модель: рамочный необязательный Закон о содействии ИИ, подробные руководства для бизнеса и разъяснения действующих законов (об авторском праве и защите персональных данных). Все дело в том, что страна хочет стать дружественным хабом для ИИ-проектов.

Третий тип —регулирование через "мягкое право" и саморегуляцию. Эта группа объединяет страны, где отсутствует единое всеобъемлющее ИИ-законодательство, а основными инструментами служат добровольные кодексы поведения, отраслевые стандарты и адаптация уже существующих норм. Яркий пример — Канада, которая после неудачной попытки принять Закон об ИИ и данных (AIDA) вернулась к модели регулирования через существующие законы, включая федеральные и провинциальные законы о конфиденциальности, трудовое и антидискриминационное законодательство. К этой группе относится и Бразилия. Она завершила 2025 год без действующего всеобъемлющего ИИ-закона, сохраняя фрагментированное регулирование и ориентируясь на этику и управление рисками.

Почему к вопросу подходят по-разному?

Ключевая дилемма подхода к регулированию ИИ заключается в борьбе безопасности граждан, их прав и технологического развития. В ЕС этот баланс достигается через строгую градацию рисков, в США — через принцип "минимальной обременительности", а в Японии — через мягкие, рекомендательные инструменты. Для России приоритетом видится выстраивание баланса: обеспечение технологического суверенитета и благоприятного климата для инноваций при одновременной защите прав граждан.

В Московском Политехе создают биосенсоры для диагностики болезни Паркинсона

Читайте также

Правовое регулирование ИИ

Читайте также

Не мое творчество: кому принадлежит контент, созданный искусственным интеллектом

Три пути

Читайте также

Опустынивание и климат: как ИИ может сделать экономику будущего "зеленой"

Почему к вопросу подходят по-разному?

Читайте также

Соискатель в эпоху алгоритмов: четыре типа владения искусственным интеллектом