# Учёные из Беркли и стартапа EvolutionaryScale представили лазерную фазовую пластину для крио-ЭМ

> Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и компании EvolutionaryScale, основанной бывшими сотрудниками Meta, разработали лазерную фазовую пластину, которая позволяет получать изображения малых белков с атомарным разрешением методом...

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/uchjonye-iz-berkli-i-startapa-evolutionaryscale-predstavili-lazernuju-fazovuju-plastinu-dlja-krio-jem
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/uchjonye-iz-berkli-i-startapa-evolutionaryscale-predstavili-lazernuju-fazovuju-plastinu-dlja-krio-jem.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-12T21:00:36+03:00
- Modified: 2026-06-12T21:00:36+03:00

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и компании EvolutionaryScale, основанной бывшими сотрудниками Meta, разработали лазерную фазовую пластину, которая позволяет получать изображения малых белков с атомарным разрешением методом криоэлектронной микроскопии (крио-ЭМ). Работа опубликована в научном блоге стартапа. 

Разработка решает одну из ключевых проблем крио-ЭМ — низкий контраст при визуализации небольших белков, чья молекулярная масса не превышает 50–100 килодальтон. Традиционные методы фазового контраста, такие как металлические фазовые пластины, страдают от нестабильности и артефактов, что ограничивает разрешение. Лазерная пластина, предложенная командой, использует оптическое поле для модуляции электронного пучка без физического контакта с образцом.

По словам соавтора исследования Луна Вана (Lun Wang), ведущего научного сотрудника EvolutionaryScale, новая технология «позволяет достичь разрешения, близкого к пределу дифракции, для белков размером менее 50 килодальтон». Это открывает возможности для структурного анализа ранее недоступных мишеней, включая мембранные белки и комплексы с малой молекулярной массой.

Проект возглавляет Алекс Райвс (Alex Rives), сооснователь EvolutionaryScale и бывший руководитель команды ИИ-исследований в Meta, где он занимался разработкой моделей для предсказания структуры белков. В 2024 году Райвс покинул Meta и основал стартап, который фокусируется на применении машинного обучения в структурной биологии. В работе также участвовали учёные из Беркли, включая профессора биофизики Эвана Грина (Evan Green).

Технология уже вызвала интерес в научном сообществе. В частности, директор по ИИ Meta Ян Лекун (Yann LeCun) и его коллега Нандо де Фрейтас (Nando de Freitas) отметили потенциал разработки для ускорения открытия лекарств. Однако, как подчёркивают авторы, до коммерческого внедрения потребуется оптимизация оборудования и снижение стоимости установки.

Источники: X-пост Алекса Райвса (Alex Rives), 11 июня 2026; блог EvolutionaryScale.