Вместе с передовыми учёными страны на канале #НТВ дискутируем об инновационных открытиях будущего и о том, как скоро изобретения войдут в обычную жизнь россиян.
В сообществе публикуем самые интересные новости из мира наука и анонсы будущих передач.
В главных ролях ведущие передачи Екатерина Шугаева и Владимир Антохин.
ПодписчикиСколько подписчиков у канала сейчас. Волна — число подписчиков в каждой точке периода. Изменение — к началу периода.50▼ 2,0 %−1 за период
ПросмотрыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших за период. Это не просмотры за день: сколько посмотрели вчера, MAX не сообщает. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.24▼ 37,0 %было 39
РеакцииСколько реакций у постов, вышедших за период. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.1было 0
УпоминанияСколько раз канал упомянули другие каналы: ссылки и репосты, без рекламных постов. Чем крупнее круг, тем больше упоминаний в этой точке периода. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.61▼ 19,3 %было 76по подписке
РепостыСколько раз другие каналы сделали репост постов этого канала (без рекламных постов). Репосты входят и в число упоминаний. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.28▲ 12,6 %было 25после входа
Средний охват постаСколько просмотров в среднем набирает один пост. Считаем по постам старше двух суток: у свежих просмотры ещё растут. Точки, где есть свежие посты, — пунктиром и полыми кружками: охват всех постов на сейчас, он ещё вырастет.5 478▲ 1,0 %было 5 421после входа
ERRКакая доля подписчиков видит средний пост: средний охват ÷ подписчики × 100 %. Линия — ERR в каждой точке периода, пунктир — ERR прошлого такого же периода. Точки с постами моложе двух суток — полые кружки на пунктирном конце линии.28,9 %▼ 0,2 п. п.пунктир — было 29,0 %после входа
Вовлечённость ERКак часто читатели реагируют на посты: реакции ÷ просмотры × 100 %. Засечка на полосе — прошлый период.2,84 %▼ 0,2 п. п.
Постов в деньСколько публикаций в среднем выходит за день. Клетка — точка периода: чем темнее, тем больше постов в день. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.4,3▼ 10,6 %было 4,8после входа
Доля рекламыКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества: до 10 % — низкая, до 25 % — умеренная, до 50 % — высокая, дальше — очень высокая. Рост доли отмечается красным.3,1 %▲ 0,3 п. п.
ДинамикаСверху — число подписчиков на конец каждой точки периода, снизу — прирост за точку: зелёный — подписчиков стало больше, красный — меньше. Над графиком прироста — самый большой прирост и самая большая убыль. Сколько подписалось и отписалось по отдельности, MAX не сообщает.
Рост аудитории
−1подписчиков за период
−1 самая большая убыль · 28 окт 2026
Оценка каналаОценка канала от 0 до 100 из пяти частей: аудитория, честность роста, рекламная нагрузка, доверие и достоверность расчёта. Полоса — сколько баллов часть набрала из своего максимума. Индекс пересчитывается каждую ночь; каналы сравниваются с похожими — той же категории и размера.
ОхватыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших в каждой точке периода (а не просмотры за день). Подписан рекорд; точка с сегодняшним днём бледнее — день ещё идёт. Средний охват поста — по постам старше двух суток.
Просмотры и охват
702 763просмотров за период▼ 10,1 %
Средний охват поста — 5 478 просмотров (посты старше двух суток).
ВовлечённостьER — реакции, делённые на просмотры, в процентах — у постов каждой точки периода. Пунктир — ER за весь период. Изменение — в процентных пунктах к прошлому такому же периоду.
ЦитируемостьИндекс цитируемости (ИЦ) — насколько часто и какими каналами упоминают этот канал за последние 30 дней, без рекламных постов. Уровень — место среди похожих каналов. Линия — ИЦ в каждой точке периода (в неделе и месяце — средний за её дни).
Индекс цитируемости пока не рассчитан: он появится после ночного расчёта, когда канал упомянут другие каналы.
РитмСколько постов в среднем выходит в каждый час каждого дня недели, время московское: чем темнее клетка, тем больше публикаций. «Лучшее время» — часы, в которые у постов старше двух суток самый высокий средний охват.
Когда и сколько публикует
ПнВтСрЧтПтСбВс
036912151821
Лучшее время:09:0018:00часы, в которые у постов самый высокий средний охват
ФорматыИз чего состоит лента. У каждого поста один формат — по старшинству: репост, видео, фото, ссылка, текст. Полоса и проценты — доля постов формата; справа — средний охват одного поста формата (по постам старше двух суток), полоска — сравнение с самым просматриваемым форматом.
ПубликацииКаждая точка — пост за период: по горизонтали — дата выхода, по вертикали — просмотры, размер точки — реакции, цвет — формат. Так видно хиты, провалы и то, как меняется охват. У крупных каналов показаны 100 самых просматриваемых постов и равномерная выборка остальных — не больше 1 500 точек.
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
ВидеоФотоДругоеразмер — реакцииПриближение — кнопками «+» и «−», щипком или Ctrl + колесо мыши; приближенный график сдвигается перетаскиванием
СводкаИтоги выбранного периода: сколько вышло публикаций, сколько у них сейчас просмотров и реакций и средний охват поста. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни, а не просмотры за день. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
Просмотрысегодня — день ещё идётТочки с постами моложе двух суток — бледные с пунктиром: их просмотры ещё растут.
РекламаКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Детектор осторожный, поэтому настоящая доля обычно выше. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества. Ниже — средний охват рекламного и обычного поста и кого рекламирует канал (сайты, на которые ведут ссылки из рекламы).
Что работаетПосты периода с наибольшим числом просмотров. Полоса — просмотры относительно первого места. Превью — картинка поста, у поста без картинки — аватар канала. Просмотры — сколько у поста сейчас.
РитмСколько постов вышло в каждый день периода (бледные столбики) и среднее за 7 дней (линия): видно, разгоняется канал или затихает. Сегодняшний день ещё идёт, поэтому среднее для него считается по вчерашний день.
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Публикации за деньСреднее за 7 дней
Данные обновлены в 20:10 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток.
Как считается индекс качества
Международный коллектив ученых провел масштабное исследование связи творчества с психическим здоровьем, проанализировав данные 14 658 шведских близнецов. В фокусе внимания оказались художественные и научные достижения участников, их профессия, открытость новому опыту и способность находить разные решения задач. Психическое состояние оценивали по ответам самих участников и имеющимся медицинским диагнозам, а использование близнецовой выборки позволило учесть влияние общих генов и семейной среды.
Ученые не объединяли все творческие профессии в одну группу, а отдельно рассматривали художественные и научные достижения. Сравнение внутри близнецовых пар помогло точнее отследить закономерности, хотя авторы отмечают ограничения: часть данных основана на самоотчетах, а диагнозы отражают лишь случаи обращения за медицинской помощью. Отдельно исследователи обратили внимание на связь депрессивных симптомов с последующей открытостью новому опыту — эта закономерность прослеживалась у обоих близнецов.
Анализ показал, что область творчества существенно влияет на вероятность психических проблем. Художественные достижения и открытость новому чаще сочетались с депрессивными и тревожными расстройствами. В то же время для научного творчества подобная связь либо отсутствовала, либо носила обратный характер. При этом ученые подчеркивают: выявленные закономерности не доказывают причинно‑следственной связи — то есть занятия искусством не обязательно вызывают расстройства, а психические особенности не гарантируют художественных успехов.
Специалисты из Университета Бонна и Университетской клиники Бонна (Германия) провели прорывное исследование, в ходе которого им удалось преобразовать незрелые клетки крови 80‑летнего человека в стволовые клетки нервной системы. Для оценки биологического возраста клеток ученые задействовали метод «эпигенетических часов» — анализ особых химических маркеров на ДНК, отражающих интенсивность считывания генов.
Ключевое достижение команды — исключение промежуточной стадии превращения клетки в универсальную стволовую с «удалением» специализации, которую использовали ранее. Вместо этого с помощью особых управляющих белков, работающих как генетические переключатели, исследователи напрямую перенаправили развитие клеток. Эксперимент длился 100 дней, что позволило детально отследить постепенное омоложение клеток шаг за шагом. К 50‑му дню с клеток исчезли молекулярные метки, накопившиеся за 60 лет жизни.
В результате биологический возраст полученных нейральных стволовых клеток снизился до уровня 20‑летнего человека. Созданная лабораторная модель открывает новые возможности для тестирования веществ, влияющих на скорость клеточного омоложения, и может стать инструментом в поиске лекарств от возрастных заболеваний мозга, включая болезнь Альцгеймера. При этом авторы подчеркивают, что работа пока имеет фундаментальное значение для науки, а не представляет готовую медицинскую процедуру для омоложения людей.
Как возникают мысли, почему мы принимаем те или иные решения, откуда берутся воспоминания и что определяет наше сознание?
Несмотря на развитие нейробиологии, многие процессы, происходящие в мозге, до сих пор не имеют исчерпывающего объяснения. Но современные технологии открывают перед исследователями новые возможности.
Ученые уже используют искусственный интеллект для анализа активности мозга и поиска закономерностей, связанных с речью, памятью и принятием решений. Нейровизуализация позволяет наблюдать за работой различных областей мозга, а интерфейсы «мозг — компьютер» помогают расшифровывать сигналы нервной системы. Объединение этих технологий может приблизить нас к пониманию того, как мозг превращает электрические импульсы в мысли, образы и эмоции.
Сможет ли наука в ближайшие 10 лет раскрыть механизмы человеческого мышления и поймет ли искусственный интеллект, как мы думаем?
Поговорим об этом уже сегодня в новом выпуске программы #НаукаиМы на канале #НТВ! Включайте эфир в 00:40 по Москве!
Исследователи из Университета здравоохранения и науки штата Орегон провели масштабное исследование, проанализировав данные трех крупных общенациональных исследований с участием почти 200 тысяч человек. Участники предоставили подробную информацию о своих пищевых привычках, распорядке дня и других факторах образа жизни; на основе этих сведений людей распределили на группы в зависимости от времени приема пищи, а затем сопоставили с данными о состоянии их печени.
Ученые сосредоточились не только на очевидных последствиях ночных перекусов (лишнем весе или проблемах с сердцем), но и на их влиянии на риск развития хронических заболеваний печени — в частности, метаболически ассоциированной стеатозной болезни печени и цирроза.
Результаты показали устойчивую связь между привычкой есть поздно вечером или ночью и повышенным риском заболеваний печени: у тех, кто ужинал или перекусывал незадолго до сна, вероятность развития стеатозной болезни печени или цирроза оказалась на 20–30 % выше по сравнению с людьми, избегавшими позднего приема пищи. При этом авторы подчеркивают, что исследование носило наблюдательный характер — оно выявило взаимосвязь, но не доказало причинно‑следственную связь. Для подтверждения выводов и оценки эффекта от изменения времени приема пищи необходимы дополнительные, более контролируемые исследования.
Масштабную проспективную работу провели ученые из Китая, проанализировав данные британского биобанка — одного из крупнейших в мире хранилищ медицинской информации. В исследование вошли 491 472 человека в возрасте от 38 до 73 лет, у которых на момент начала наблюдения не было диагностировано биполярное расстройство. Участников отслеживали на протяжении 16 лет — с 2006–2010 по 2022 год — фиксируя, у кого за это время развилось заболевание.
Исследователи пошли дальше простого опроса «чувствуете ли вы себя одиноким» и соединили самоотчеты участников с данными нейровизуализации мозга и генетическими профилями. Один из ключевых инструментов — полигенный индекс риска (числовой показатель, отражающий, насколько совокупность генов человека повышает вероятность развития конкретной болезни). Такой подход позволил разграничить, где одиночество действует само по себе, а где накладывается на уже существующую генетическую уязвимость — это делает работу нестандартной даже на фоне других крупных когортных исследований.
Результаты исследования показали, что у одиноких людей риск развития биполярного расстройства оказался в 3,31 раза выше, чем у тех, кто не испытывал одиночества, — и даже после поправки на возраст, образование, образ жизни и другие факторы коэффициент оставался высоким: 2,83. За 16 лет биполярное расстройство развилось у 1 316 участников. Нейровизуализация выявила, что у одиноких людей объем серого вещества (той части мозга, где сосредоточены тела нейронов) заметно снижен в зонах, отвечающих за эмоциональный контроль и социальное взаимодействие, причем у людей с высоким генетическим риском эти изменения были выражены сильнее.
Международная группа ученых масштабный обзор, посвященный влиянию кишечной микробиоты на мозг и поведение человека. Работа носит аналитический характер и систематизирует накопленные данные о том, как около 38 триллионов бактерий, населяющих кишечник человека и представляющих от 400 до 500 видов, способны воздействовать на высшие функции нервной системы — мышление, память, принятие решений и даже сознание.
Авторы рассмотрели сразу несколько каналов, по которым кишечник «разговаривает» с мозгом: через блуждающий нерв (крупнейший нерв организма, напрямую связывающий кишечник с мозгом), иммунную систему, гормональные механизмы и автономную нервную систему. Особое внимание уделено коротким жирным кислотам — SCFAs, молекулам, которые производят бактерии при переваривании клетчатки.
Результаты исследования показали, что бактериальные метаболиты способны напрямую влиять на лимбическую систему мозга — структуры, отвечающие за эмоции, мотивацию и формирование памяти, включая миндалину, гипоталамус и гиппокамп. Особенно тревожным выглядит вывод о том, что воспалительные сигналы от кишечных бактерий активируют ось гипоталамус–гипофиз–надпочечники (систему стрессового реагирования), что повышает уровень глюкокортикоидов и в итоге подавляет активность префронтальной коры — именно той области, которая отвечает за рациональное мышление и взвешенные решения. Проще говоря, то, что вы едите, формирует состав микробиоты, а та, в свою очередь, может буквально делать вас более или менее способным думать ясно.
Международная группа ученых провела масштабное нейробиологическое исследование на мышах, чтобы выяснить, почему люди и животные, пережившие тяжелые события, острее реагируют на последующие стрессы. Чтобы найти ответ, они картировали активность всего мозга целиком — без заранее выбранных «подозреваемых» зон — и искали те участки, которые перестраиваются после пережитого стресса.
Исследователи использовали сразу несколько технологий: сканирование активности всего мозга после стрессового воздействия и миниатюрные микроскопы, которые вживляются в голову животного и позволяют наблюдать за работой отдельных нейронов в реальном времени, пока мышь свободно движется. Особое внимание привлекла небольшая область гипоталамуса, которая до сих пор почти не рассматривалась в контексте стресса — переднее гипоталамическое ядро (ПГЯ). Ученые также изучали связь между ПГЯ и амигдалой — структурой мозга, отвечающая за обработку страха и угрозы, намеренно блокируя или усиливая активность нейронов в этих зонах, чтобы доказать причинно-следственную связь, а не просто корреляцию.
Результаты исследования показали, что предыдущий стресс буквально физически перестраивает мозг: у ранее переживших стресс мышей ПГЯ реагировало на новые угрозы значительно сильнее, а связь этой зоны с «сетью угрозы» в мозге становилась теснее. Более того, доля нейронов ПГЯ, чувствительных к негативным переживаниям, после стресса заметно возрастала — мозг как бы «настраивался» воспринимать плохое острее. Когда ученые искусственно заглушали сигналы, идущие от миндалины к переднему гипотоламическому ядру, повышенная стрессовая чувствительность полностью исчезала — это означает, что именно этот маршрут передачи сигнала является ключевым.
Индийский исследователь Приядарши Шраддха провел опросное исследование, посвященное тому, как алгоритмы коротких видео влияют на потребительские желания. В выборку вошли 200 пользователей из Индии, которые регулярно смотрят короткие видео на платформах вроде TikTok, Instagram Reels или YouTube Shorts. Участников спрашивали об их привычках просмотра, осознанности в отношении алгоритмов и о том, как менялся их интерес к товарам по мере повторного показа рекламного контента.
Исследование посвящено концепции, которую автор назвал «алгоритмической дисморфией желания» (искаженное восприятие собственных потребностей под воздействием автоматических рекомендаций). Суть идеи проста: алгоритм снова и снова показывает вам один и тот же товар или стиль жизни — и в какой-то момент вы уже не можете понять, хотите ли вы это по-настоящему или просто «привыкли хотеть». Исследователь анализировал такие поведенческие маркеры, как сохранение видео, поиск товара, покупка и последующее сожаление о ней — то есть весь путь от первого просмотра до разочарования.
Результаты исследования показали, что повторный алгоритмический показ товаров связан с ощутимым ростом субъективного интереса к ним, а также с неуверенностью пользователей в том, откуда вообще взялось их желание купить вещь. Особенно примечателен парадокс: люди совершали покупку, а затем сомневались в ней — не потому что товар оказался плохим, а потому что не могли вспомнить, зачем он им был нужен.
Международная команда ученых провела масштабный систематический обзор научной литературы, чтобы выяснить, как загрязнение окружающей среды связано с развитием деменции. Исследователи проанализировали эпидемиологические работы, опубликованные с 2020 по 2026 год, отобранные из двух крупнейших медицинских баз данных . В фокусе внимания оказались данные о долгосрочном воздействии загрязнителей воздуха и химических веществ окружающей среды на когнитивное здоровье людей в условиях стремительно растущих городов по всему миру.
Авторы подошли к вопросу с двух сторон одновременно: они не просто искали статистические связи между загрязнением и деменцией, но и собирали доказательства того, через какие биологические механизмы эти связи могут работать. Это важно, потому что одна лишь корреляция (совпадение двух явлений) еще не доказывает причинно-следственную связь — нужно понять, что именно происходит внутри организма. Ученые анализировали данные о воздействии мелкодисперсных частиц (PM — крошечные взвешенные частицы в воздухе, которые проникают глубоко в легкие и кровоток), а также о различных химических загрязнителях, пытаясь найти биомаркеры (измеримые биологические показатели, сигнализирующие о нарушениях в организме), которые могли бы объяснить повреждение мозга.
Результаты исследования показали, что длительное воздействие загрязненного воздуха, прежде всего мелкодисперсных частиц, статистически значимо связано с повышенным риском развития деменции, а выявленные биологические механизмы — воспаление, окислительный стресс и нейродегенерация — подтверждают, что эта связь не случайна. Особенно тревожным оказывается то, что речь идет не о разовых выбросах, а о хроническом фоновом загрязнении, которому миллиарды городских жителей подвергаются ежедневно, просто выходя на улицу.
Американская команда ученых из нескольких исследовательских центров провела масштабное продольное исследование, охватившее 8957 участников из 21 города США в период с 2018 по 2024 год. Выборка была специально сбалансирована по расе, этнической принадлежности, уровню дохода и типу населенного пункта, чтобы результаты отражали реальную картину по всей стране. Чуть больше половины участников — мальчики (51,8%), и почти 70% из них к 12 годам уже владели смартфоном.
Ученые сравнивали детей, у которых в 12 лет был собственный смартфон, с теми, у кого его не было, и отслеживали их состояние еще два года — вплоть до 14-летнего возраста. Анализировались конкретные симптомы расстройств пищевого поведения (РПП): переедание, компенсаторное поведение (намеренные действия для «исправления» съеденного — например, рвота или голодание), тревога из-за веса и самооценка, завязанная на цифре на весах.
Результаты исследования показали, что владение смартфоном в 12 лет было связано с заметно более высокой распространенностью симптомов переедания — в 1,61 раза чаще по сравнению со сверстниками без гаджета, а заниженная самооценка, привязанная к весу, встречалась и вовсе в 2,21 раза чаще. Через два года картина не улучшалась: у «смартфонных» детей риск развития симптомов переедания к 14 годам также оставался в 1,6 раза выше. Самым распространенным симптомом в 14 лет оказалось компенсаторное поведение — оно фиксировалось у каждого пятого подростка (20,5%).
Необходимые cookie нужны для работы и безопасности сайта: вход, защита форм, язык, тема и другие. Аналитические cookie Яндекс Метрики и рекламные cookie Рекламной сети Яндекса включаются только с вашего согласия. Нажимая «Принять все», вы даёте согласие на обработку данных cookie-файлов; подробнее — в Политике обработки персональных данных.