Наука

Иностранные ученые успешно продолжают работу в лабораториях Вышки, сочетая фундаментальные и прикладные исследования, позволяющие достичь значимых результатов. О деятельности Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур в НИУ ВШЭ — Нижний Новгород новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с ее научным руководителем — профессором Паносом Пардалосом.

Исследователи НИУ ВШЭ и ИБХ РАН изучили, как иммунная система ведет себя при рассеянном склерозе — болезни, при которой собственные антитела атакуют нервные волокна организма. Сравнив образцы крови пациентов и здоровых людей, ученые обнаружили, что иммунитет больных рассеянным склерозом может путать вирусные белки с белками нервных клеток. Также было выявлено несколько ключевых белков, которые могут стать новыми биомаркерами болезни и помочь в ее диагностике. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Immunology. Работа выполнена при поддержке РНФ.

Центр языка и мозга НИУ ВШЭ разработал первый стандартизированный инструмент для оценки навыков чтения на русском языке у взрослых — тест «ЛексиМетр-В». Теперь он доступен в цифровом формате на платформе RuStore. Это приложение позволяет быстро и эффективно диагностировать нарушения чтения, включая дислексию, у людей в возрасте от 18 лет и старше.

Ученые НИУ ВШЭ и эксперты Федеральной службы по надзору в сфере природопользования впервые в России провели исследование, в рамках которого оценили способность современных моделей искусственного интеллекта решать задачи в сфере экологии и ESG-управления.

Ученые пермского и петербургского кампусов НИУ ВШЭ и эксперты Федеральной службы по надзору в сфере природопользования впервые в России провели исследование, в рамках которого оценили способность современных моделей искусственного интеллекта решать задачи в сфере экологии и ESG-управления.

С 12 по 14 сентября 2025 года в Центре культур НИУ ВШЭ в Москве пройдет XIII Международная научно-практическая конференция «Аутизм. Вызовы и решения». Ежегодно это событие объединяет ведущих российских и зарубежных специалистов, работающих в сфере помощи людям с расстройствами аутистического спектра (РАС). Врачи, педагоги, нейробиологи, поведенческие аналитики, родители и разработчики технологий из России, США, Аргентины, Израиля, Бразилии, Индии, Саудовской Аравии, Гонконга, Эфиопии, ОАЭ и других стран встретятся, чтобы обсудить реальные вызовы и найти практические решения.

Применение математических моделей в диагностике и лечении болезней сердечно-сосудистой системы повышает эффективность выявления у пациентов предрасположенности к заболеваниям, облегчает выбор стратегии излечения. Используя математические модели, можно создать новые диагностические приборы, обучить нейросети для помощи врачам. Такая работа ведется исследователями Вышки в рамках проекта «Зеркальные лаборатории». Подробнее — в интервью Наталии Станкевич, старшего научного сотрудника Международной лаборатории динамических систем и приложений НИУ ВШЭ — Нижний Новгород.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ сопоставил приоритеты для национальной науки с глобальными Целями устойчивого развития (ЦУР) и выявил точки сбалансированности и дисбаланса между ними, а также сравнил ключевые направления исследований и разработок и области приложения усилий страны по достижению ЦУР с позициями партнеров по БРИКС.

В Институте статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ прошел семинар, посвященный устойчивому развитию и науке в России. Директор Центра стратегий и программ ИСИЭЗ Сергей Ревякин представил исследование, отражающее соотношение социально-экономического развития страны и публикационной активности российских ученых с точки зрения целей устойчивого развития. Оказалось, что среди стран БРИКС научные и социально-экономические усилия России наименее сбалансированы, но при этом общий индекс страны в области устойчивого развития один из самых высоких.

Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.