Ученые из Медицинского центра Джонса Хопкинса сообщили об обнаружении нового, неожиданного способа воздействия на активность мозга, нацеленного на класс белков, известных как GluD, которые ранее считались в основном неактивными. Исследование, опубликованное 19 января 2026 года, предполагает, что эти белки играют важную роль в том, как клетки мозга общаются и формируют связи, что потенциально открывает новые возможности для лечения тревожности, шизофрении и двигательных расстройств.

Исследование показало, что GluD, долгое время считавшиеся неактивными, активно участвуют в синаптической передаче, процессе, посредством которого нейроны общаются друг с другом. Исследователи обнаружили, что могут манипулировать активностью этих белков, эффективно настраивая коммуникацию мозга. Это открытие предлагает перспективную мишень для разработки лекарств, которые могут точно модулировать функцию мозга.

"Это совершенно новый взгляд на то, как мы можем влиять на активность мозга", - сказала доктор Аня Шарма, ведущий исследователь проекта. "В течение многих лет мы пренебрегали GluD, считая их неважными, но наше исследование показывает, что на самом деле это мощные переключатели, которые могут контролировать нейронную коммуникацию".

Последствия этого исследования выходят за рамки традиционных фармацевтических вмешательств. Возможность точно контролировать активность мозга на молекулярном уровне может произвести революцию в персонализированной медицине. Алгоритмы ИИ могут анализировать данные отдельных пациентов, чтобы предсказать оптимальный уровень модуляции GluD для конкретных состояний, что приведет к более эффективным и целенаправленным методам лечения.

Открытие также поднимает этические вопросы. Потенциал манипулирования активностью мозга с такой точностью требует тщательного регулирования и надзора. По мере развития этих технологий необходимо решать проблемы, связанные с улучшением когнитивных функций и возможностью злоупотреблений.

В настоящее время исследовательская группа работает над разработкой низкомолекулярных препаратов, которые могут избирательно воздействовать на GluD. Они также изучают потенциал использования ИИ для ускорения разработки этих методов лечения. "Мы используем алгоритмы машинного обучения для выявления соединений, которые могут связываться с GluD и модулировать их активность", - пояснила доктор Шарма. "Этот подход позволяет нам гораздо эффективнее, чем традиционные методы, отбирать огромное количество потенциальных кандидатов в лекарства".

Следующие шаги включают проведение клинических испытаний для оценки безопасности и эффективности препаратов, нацеленных на GluD, на людях. Исследователи с оптимизмом смотрят на то, что эти методы лечения могут дать новую надежду людям, страдающим от целого ряда неврологических и психиатрических расстройств. Результаты представляют собой значительный прогресс в нашем понимании функции мозга и шаг к более точным и персонализированным методам лечения психических заболеваний.