Вирус SARS-CoV-2 продолжает распространяться по всему миру; уже известны случаи повторного заражения и длительного бессимптомного течения болезни, при котором люди могут оставаться заразными, распространяя вирус, в течение долгого времени. Несмотря на то, что уже во многих странах проводится вакцинация для профилактики заболевания, эффективные подходы к лечению инфицированных пациентов по-прежнему отсутствуют.

Уникальный патогенез вируса SARS-CoV-2 считают основной причиной тяжелого течения заболевания COVID-19. Однако, несмотря на огромные усилия ученых всего мира, полного понимания механизмов взаимодействия вируса с белками клеток хозяина пока нет. Вирус содержит 4 структурных белка: S, M, N и E, причем большое количество исследований посвящено S и N белкам, при том что E и M белки также представлены в вирусной частице в большом количестве.

Золотым стандартом диагностики COVID-19 на данный момент является ПЦР с обратной транскрипцией. Однако в достаточно большом проценте случаев ПЦР-тесты могут давать ложные результаты. Так, по данным Университета Джона Хопкинса, по меньшей мере 26% тестов являются ложноотрицательными. В связи с этим по-прежнему актуален поиск альтернативных подходов к быстрой диагностике, в том числе с применением искусственного интеллекта. Известно, что рентгеновские снимки грудной клетки (РСГК) достоверно выявляют COVID-19, а также позволяют оценивать и тяжесть заболевания по размеру и плотности очагов поражения.

Рассеянный склероз (РС) – одна из самых серьезных болезней, с которой борется современная медицина. Главная проблема заболевания заключается в том, что оно атакует преимущественно молодых людей. При этом этиология заболевания неясна: факт заболевания обычно устанавливается, когда у пациента уже проявляются симптомы. Дальнейшую судьбу пациента сложно предугадать, может как наступить быстрая деградация, так и наоборот, наступить ремиссия на десятки лет.

Исследователи из Университета Иллинойса в Чикаго (США) разработали микрофлюидное устройство с непрерывным потоком, которое может помочь фармацевтическим компаниям более эффективно изучать стабильность лекарственных соединений.