Why did we create North Korea, trying to create North Athens?

I recently read in the comments of "Verslo žinios" that if there was no Gorbachev's freedom of speech (glasnost', Russian), there would be neither Northern Athens nor independent Lithuania. There is no freedom of speech and thought in Lithuania now. If you don't believe it, try to visit Russian newspapers in Lithuania: iz, gazeta, aif or others, searching by writing .ru after these abbreviations. Won't work, blocked, at all, like in North Korea. Anywhere in the US - please read and think what you like.

To change the Constitution so as not to revoke Lithuanian citizenship from those who study or work in Cambridge or Oxford in the United Kingdom, we need the kind of unanimity of voting that exists only in North Korea.

And to change the Constitution so that we place nuclear weapons in Lithuania, it is enough for about a hundred people to vote twice. Again, a despicable minority decides, as in North Korea. There one man makes a decision concerning nuclear weapons on the territory of the country.

It seems that we, the last pagans in Europe, will also be the last to win freedom if we survive during this time period as a nation.

Kodėl kūrėme Šiaurės Atėnus, o sukūrėme Šiaurės Korėją?

Neseniai perskaičiau „Verslo žinių“ komentaruose, kad jei nebūtų Gorbačiovo žodžio laisvės (glasnost‘, rus.) tai nebūtų nei Šiaurės Atėnų, nei nepriklausomos Lietuvos. Žodžio ir minties laisvės Lietuvoje dabar nėra. Jei netikite, pabandykite Lietuvoje aplankyti rusų laikraščius: iz, gazeta, aif ar kitus, ieškant parašydami po šių sutrumpinimų .ru. Neišeis, užblokuota, visai, kaip Šiaurės Korėjoje. Bet kur JAV – prašome, skaitykite ir galvokite, kas jums patinka.

Pakeisti Konstituciją, kad neatiminėtume Lietuvos pilietybę iš tų, kurie studijuoja ar dirba Jungtinės Karalystės Kembridže ar Oksforde, mums reikia tokio balsavimo vieningumo, koks yra tik Šiaurės Korėjoje.

O pakeisti Konstituciją, kad turėtume branduolinius ginklus Lietuvoje, užtenka apie šimtui žmonių balsuoti du kartus. Vėl, niekinga mažuma sprendžia, kaip Šiaurės Korėjoje. Ten išvis, vienas žmogus priima sprendimą, liečiantį branduolinius ginklus šalies teritorijoje.

Atrodo, kad mes, paskutiniai pagonys Europoje, ir laisvę išsikovosime paskutiniai, jei išliksime iki to laiko, kaip tauta.

Šešios diagramos, parodančios, kaip stipriai mums reikia dirbtinio intelekto.

“Dirbtinis intelektas (DI) atsiduria vis sudėtingesnėje padėtyje: įvedami moratoriumai naujų duomenų centrų statybai, nerimaujama dėl darbo vietų praradimo ir vis labiau nuogąstaujama dėl saugumo.

 

Visa tai – pagrįstas nerimas. Tačiau nė viena iš šių priežasčių nėra pakankama, kad atsisakytume vienos didžiausių technologinių inovacijų istorijoje – technologijos, galinčios atgaivinti lėtai augančią ekonomiką ir palengvinti vis sudėtingėjančių šalies problemų sprendimą. Nepaisant visų nuogąstavimų dėl šios technologijos, mums reikia, kad DI duotų apčiuopiamų rezultatų.

 

Trumpas ekonomikos pagrindų priminimas: ekonomikos augimas – bei su juo susijęs pajamų ir gyvenimo lygio kilimas – priklauso tik nuo dviejų veiksnių: didesnės darbo jėgos ir kiekvieno darbuotojo našumo.

 

Didesnis darbuotojų skaičius padidina bendrąjį ekonomikos „pyragą“. Tačiau atskiri asmenys negauna didesnės jo dalies, jei kiekvienas darbuotojas nesukuria daugiau vertės.

 

Didesnės nacionalinės pajamos, ypač jei jos gaunamos didinant našumą, suteikia valstybei daugiau galimybių teisingai perskirstyti turtą tarp piliečių ir mažinti nelygybę. Tai taip pat leidžia sukaupti išteklių valstybės skolai valdyti bei finansuoti viešąsias paslaugas, pavyzdžiui, sveikatos apsaugą ir švietimą.

 

Patys savaime darbuotojai paprastai negali tapti našesni. Padeda investicijos, pavyzdžiui, senos gamybos įrangos pakeitimas nauja. Naudos duoda ir mokymai. Tačiau pagrindinis efektyvumo variklis yra technologinės inovacijos. Prisiminkime robotus gamyklose, savitarnos kasas vaistinėse ar automatines vejapjoves.

 

Tokie išradimai sumažina darbo sąnaudas užduotims atlikti, o tai mažina įmonių išlaidas ir padeda stabdyti kainų augimą. Darbuotojai, kurių laikas taip sutaupomas, gali imtis kitų užduočių, taip pat prisidėdami prie ekonomikos plėtros.

 

Tūkstančius metų žmonija kentėjo dėl inovacijų stokos, o gyvenimo lygis beveik nekito. Vėliau, maždaug 1500-aisiais, pradėjo augti našumas, nes žemdirbystės metodai tapo šiek tiek modernesni. Nuo XIX a. vidurio ėmė ryškėti teigiamas pramonės revoliucijos poveikis, kurį lėmė tokios išskirtinės inovacijos kaip mechanizuotos audimo staklės (garsiai pultos luditų) ir garo varikliai.

 

Vėliau tokios inovacijos kaip telegrafas, telefonas, geležinkeliai, vidaus degimo variklis ir elektros energijos komercializavimas sukūrė „aukso amžių“ našumo augimui, kuris tęsėsi iki pat XX a.

 

Aštuntojo dešimtmečio pradžioje našumo augimas sulėtėjo ir didžiąją pastarojo pusšimčio metų dalį išliko vangus, nors būta ir svarbių išimčių, pavyzdžiui, interneto plėtros bumo laikotarpis. Šio našumo sąstingio įveikimas turėtų tapti svarbiausiu šalies prioritetu, o dirbtinio intelekto (DI) pasitelkimas – perspektyviausiu būdu tai padaryti.

 

Jau gausu pavyzdžių, iliustruojančių DI galią. „Siemens“ naudoja DI pagrįstą pagalbinę sistemą, kuri padeda techninės priežiūros specialistams atlikti gamyklos įrenginių remontą, taip 25 proc. sumažindama laiką, skiriamą nenumatytai įrangos priežiūrai. „Kaiser Permanente“ įdiegė DI pagrįstą sistemą, automatizuojančią užrašų darymą, – tai leido gydytojams sutaupyti beveik 16 000 valandų, anksčiau skirtų dokumentacijai tvarkyti. „John Deere“ naudoja kamerų sistemą su DI, kuri 2025 m. padėjo ūkininkams sutaupyti 31 milijoną galonų herbicidų mišinio, nes preparatas buvo purškiamas tik ten, kur sistema aptiko piktžoles.

 

Ateityje tokių pavyzdžių daugės. Istorija rodo, kad inovacijų poveikis ekonomikai gali pasireikšti tik po daugelio metų ar net dešimtmečių. Spartų našumo augimą po Antrojo pasaulinio karo iš dalies lėmė tolesnis elektros generatorių ir kitų XIX a. išradimų diegimas.

 

Netrukus po to, kai 1913 m. Henry Fordas gamyklose įdiegė konvejerinę gamybą, jis garsiai paskelbė didinantis darbuotojų atlyginimą iki 5 JAV dolerių per dieną. Dėl didelio gamyklų našumo įmonės pelnas vis tiek sparčiai augo, o „Model T“ automobilio kaina sumažėjo nuo 600 dolerių 1913 m. iki vos 260 dolerių 1925 m.

 

1987 m. ekonomistas Robertas Solowas, vėliau pelnęs Nobelio premiją, pasakė: „Kompiuterių erą galima pastebėti visur, išskyrus našumo statistikoje.“ Jis kalbėjo per anksti. Dešimtojo dešimtmečio pabaigoje sparčiai išaugo našumas, o tai paskatino ekonomikos augimą, darbo vietų kūrimą ir lėmė, kad prezidento Billo Clintono vadovaujama federalinė vyriausybė pasiekė neįprastą (ir vėliau niekada nebekartotą) biudžeto pertekliaus seriją.

 

Numatydamas savo laikmečio klestėjimą, Johnas Maynardas Keynesas 1930 m. esė „Ekonominės galimybės mūsų anūkams“ rašė, kad per šimtmetį vidutinis darbuotojas dirbs vos 15 valandų per savaitę. J. M. Keynesas klydo, tačiau ne dėl priežasties, kuri atrodo akivaizdi. Nuo to laiko našumas – o kartu ir infliacijos įvertį atitinkantis darbo užmokestis – išaugo tiek, kad amerikiečiai galėtų dirbti vos septynias valandas per savaitę ir išlaikyti tokį patį gyvenimo būdą, kokiu mėgavosi 1930-aisiais. Vis dėlto vidutinis amerikietis dirba 38,3 valandos per savaitę – tai tik 20 proc. mažiau nei 1930 m. Tačiau dabar darbuotojai turi daugiau laiko laisvalaikiui bei šeimai, o darbo valandos užtikrina didesnes pajamas ir patogesnį gyvenimą, nei turėjo jų seneliai: daugiau prekių, didesnius namus, keliones malonumui ir panašiai.

 

Dirbtinis intelektas gali panašiai pagerinti mūsų gyvenimo būdą. Jis man ir mano kolegai Willui McGrew sutaupė daugybę valandų, kurias kitu atveju būtume, praleidę, naršydami internete, ieškodami informacijos, kad atlikti šį tyrimą. Dėl to mums liko laiko kitoms užduotims.

 

Žinoma, esama ir rizikos. Dirbtinis intelektas panaikins darbo vietas kai kuriuose sektoriuose – panašiai kaip praėjusiame amžiuje išnyko telefonų operatoriai, – tačiau dėl jo sukuriamo našumo augimo atsiras paklausa naujoms darbo vietoms kitose srityse. Istorija tai ne kartą patvirtino. Pasaulio istorijoje nebuvo tokios technologinės naujovės, kuri galiausiai nebūtų sukūrusi daugiau darbo vietų, nei jų sunaikino.

 

Kai 1982 m. pradėjau dirbti Volstrite, turėjome tik rankinius skaičiuotuvus – jokių asmeninių kompiuterių ar „Excel“ programos modeliams kurti; tik pieštukus ir didelius popieriaus lapus, kuriuose užsirašydavome skaičiavimus. Vėliau tuos „skaičiuoklių“ duomenis turėdavo perrašyti sekretoriato darbuotojai. Jei viršininkas rasdavo klaidą arba norėdavo, kad parengtume kitokį scenarijų, viską pradėdavome iš naujo. Tobulėjant technologijoms, daugelis šių rutulinių užduočių išnyko, tačiau šiandien užimtumas finansų sektoriuje yra kur kas didesnis.

 

Kol kas dirbtinis intelektas panaikino palyginti nedaug darbo vietų, tačiau padidino santechnikų, elektrikų, duomenų analitikų ir rinkos tyrimų specialistų užimtumą. Vis dėlto tikėtina, kad darbo vietų praradimų – ir juos kompensuojančio užimtumo augimo – dar bus. Šalies vadovai turi numatyti dirbtinio intelekto sukeltos „rūdžių juostos“ (pramonės nuosmukio zonos) atsiradimo tikimybę ir kurti politiką, padedančią darbuotojams prisitaikyti. Vyriausybė gali teikti perkvalifikavimo ir mokymosi subsidijas jaunesniems darbuotojams. Vyresnio amžiaus darbuotojų atveju šalis privalo stiprinti socialinės apsaugos tinklą, galbūt apsvarstydama tokias idėjas kaip darbo vietą praradusių asmenų darbo užmokesčio draudimas. Taip pat būtina užtikrinti socialinio draudimo ir „Medicare“ sistemos finansinį stabilumą.

 

Šalis ir anksčiau yra susidūrusi su panašiais iššūkiais. 1900 m. 41 proc. Amerikos darbo jėgos dirbo žemės ūkyje. Iki 2022 m. šis rodiklis sumažėjo iki 1,2 proc. Šis perėjimas buvo sėkmingas, nes daugelis darbuotojų persikėlė į miestus ir į besiplečiantį gamybos sektorių. Žinoma, žemės ūkio valstijų ekonomika nukentėjo, tačiau šį poveikį sušvelninome įvairiomis vyriausybės programomis, skirtomis kaimo vietovėms stiprinti.

 

Už šias vyriausybės investicijas turėtų sumokėti tie, kurie gauna naudos iš dirbtinio intelekto. Kol kas dirbtinio intelekto (DI) teikiama nauda atiteko ne darbuotojams, o investuotojams, kurie susižėrė milžinišką pelną dėl staigaus DI srities įmonių vertės šuolio.

 

Yra daugybė būdų tai ištaisyti. Kai kas siūlo įvesti „žetonų mokestį“ (žetonai – tai DI naudojimo matas). Reikėtų apriboti itin dosnias mokesčių lengvatas, kurias DI įmonės gauna už kapitalo investicijas (jos buvo įvestos per pirmąją prezidento D. Trumpo kadenciją ir įteisintos visam laikui antrosios metu), taip pat – atsisakyti pardavimo ir turto mokesčių lengvatų, kurias daugelis valstijų taiko duomenų centrams. Be to, sparčiai augant įmonių pelnui, Vašingtonas turėtų palaipsniui didinti pelno mokesčio tarifą, grąžindamas jį prie 35 proc. lygio, galiojusio iki D. Trumpo prezidentavimo.

 

Sudėtingesnis iššūkis, susijęs su DI, – užtikrinti saugų šios technologijos kūrimą ir naudojimą; apie šią būtinybę vis griežčiau kalba technologijų įmonių vadovai ir nepriklausomi ekspertai. Tikiu, kad ir šiuo atveju žmonėms pavyks suvaldyti riziką.

 

Jungtinės Valstijos ir kitos šalys sėkmingai reglamentavo maisto produktų, vaistų, aviacijos, branduolinės energetikos ir daugelio kitų potencialiai pavojingų sričių veiklą. Pamenu plačiai paplitusias baimes, atsiradusias prasidėjus branduolinei erai. Dalyvaudavau oro pavojaus pratybose savo priemiesčio pradinės mokyklos rūsyje, susigūžęs šalia statinių su atsargų maisto daviniais. Tokie trileriai kaip „Fail Safe“ ir „On the Beach“ vaizdavo branduolinę katastrofą, o vėliau pasirodęs filmas „The China Syndrome“ įspėjo apie branduolinės energetikos pavojus. Vis dėlto daugelis šalių toliau plėtojo branduolinę energetiką ir kūrė branduolinius ginklus, išlaikydamos puikius saugumo rodiklius.

 

Kaip ir kitų galingų technologijų atveju, nauji DI produktai prieš pradedant juos naudoti turi būti kruopščiai patikrinti vyriausybinės institucijos. Be kita ko, vyriausybės turėtų apsvarstyti galimybę įpareigoti DI produktų kūrėjus įdiegti „avarinio išjungimo“ mechanizmus, kurie suteiktų žmonėms paskutinę apsaugos priemonę nuo nevaldomai veikiančių modelių. Suvaldyti DI technologijų plitimą bus sunkiau nei, pavyzdžiui, apriboti branduolinio ginklo platinimą, nes DI technologijas lengviau perkelti per valstybių sienas. Būtent todėl tarptautinis bendradarbiavimas, ypač su Kinija, yra itin svarbus užtikrinant pasaulinį DI saugumą. Kartu galingiems modeliams reikia fizinių išteklių – mikroschemų ir duomenų centrų, – todėl JAV lyderystė plėtojant dirbtinį intelektą (DI) taps pranašumu siekiant išlaikyti DI kontrolę.

 

Klysta tiek tie, kurie ragina stabdyti DI plėtrą, tiek tie, kurie tvirtina, kad jokio reguliavimo nereikia. Kaip ir daugelio perspektyvių technologijų atveju, su DI susijusios rizikos niekada nebus visiškai pašalintos. Tačiau jas turėtų būti įmanoma suvaldyti. O nauda gali būti milžiniška.“ [1]

 

1. Six Charts That Show Just How Much We Need A.I. Rattner, Steven.  New York Times (Online) New York Times Company. Oct 2, 2026.

Six Charts That Show Just How Much We Need A.I.

“The walls are closing in on artificial intelligence: moratoriums on new data center construction, job-loss concerns and rising alarm over safety.

 

All valid worries. But none are sufficient to turn away from one of the greatest technological innovations in history, one with the potential to reinvigorate our slow-growth economy and make it easier to address the country’s increasingly challenging problems. For all the concern about the technology, we need A.I. to deliver.

 

A quick Economics 101 refresh: Growth — and the increases in incomes and living standards that come with it — is a function of just two things, a larger labor force and how much each worker produces.

 

More workers increase the overall size of the pie. But individuals don’t get a larger share unless each worker produces more.

 

Greater national income, particularly if it comes from higher productivity, gives the nation more legroom to redistribute wealth fairly among citizens and reduce inequality. It also provides resources to hold down the national debt and fund public services such as health care and education.

 

On their own, workers generally can’t become more productive. Investment helps, such as by replacing old manufacturing equipment. Training can benefit, too. But the key driver of efficiency is technological innovation. Think robots in factories, self-checkout in a drugstore or automated lawn mowers.

 

Inventions like these lower the amount of labor required to perform tasks, which reduces companies’ costs and keeps a lid on prices. Workers whose time was saved can move on to other tasks, also helping the economy expand.

 

For thousands of years, humans suffered from little innovation and saw little change in standards of living. Then, around 1500, productivity started to grow as farming methods became modestly more modern. Beginning in the mid-19th century, the beneficent effects of the Industrial Revolution took hold thanks to extraordinary innovations such as mechanized looms (famously attacked by the Luddites) and steam power.

 

Later, innovations such as the telegraph, the telephone, railroads, the internal combustion engine and the commercialization of electricity produced a golden age of productivity growth that carried on into the 20th century.

 

In the early 1970s, productivity growth slowed and has remained depressed for most of the past half-century, with notable exceptions such as the internet boom. Ending the productivity sluggishness should be a top national priority, and using A.I. is the most promising way.

 

Examples of its power already abound. Siemens uses its A.I. co-pilot to walk technicians through repairs of factory machines, decreasing time spent on unplanned equipment maintenance by 25 percent. Kaiser Permanente has deployed an A.I. scribe to streamline note-taking, cutting documentation time for physicians by nearly 16,000 hours. John Deere has an A.I.-equipped camera system that saved farmers 31 million gallons of herbicide mix in 2025 by spraying the substance only where the system detects weeds.

 

More will come. History suggests that innovation’s effects on the economy can take years, even decades, to play out. The surge in productivity growth after World War II was driven in part by the continuing deployment of electricity generators and other 19th-century inventions.

 

Soon after Henry Ford introduced the assembly line in 1913, he famously raised the pay of his workers to $5 a day. Because of his factories’ high productivity, the company’s profits still soared, and the price of a Model T fell to just $260 in 1925 from as much as $600 in 1913.

 

In 1987, the economist Robert Solow, who would later win a Nobel Prize, said, “You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.” He spoke prematurely. Productivity rose sharply in the late 1990s, stimulating growth, adding jobs and leading the federal government under President Bill Clinton to an unusual (and never matched) string of budget surpluses.

 

Anticipating the unfolding prosperity of his time, John Maynard Keynes wrote in his 1930 essay, “Economic Possibilities for Our Grandchildren,” that within a century, the average worker would toil for only 15 hours a week. Keynes got that wrong, but not for the seemingly obvious reason. Productivity — and accordingly, inflation-adjusted wages — has risen so much since then that Americans could labor just seven hours a week to afford the same lifestyle they enjoyed in 1930. Instead, the average American works 38.3 hours a week, down only 20 percent from 1930. But workers now have more time for leisure and family, and the hours they do spend on the job support bigger incomes and more comfortable lifestyles than their grandparents enjoyed — more goods, bigger houses, pleasure travel and the like.

 

A.I. has the potential to enhance the way we live in the same way. It saved me and my colleague, Will McGrew, many hours of prowling the internet to research this essay. That left us with time to do other tasks.

 

Of course there are risks. A.I. will eliminate jobs in some sectors — just like telephone operators disappeared in the last century — even as the productivity gains it generates will create demand for new jobs in others. The historical record has borne this out time and time again. No technological improvement in the history of the world has ultimately failed to create more jobs than it destroyed.

 

When I started on Wall Street in 1982, we had only hand calculators — no personal computers, no Excel for running models, just pencils and large sheets of paper on which to scribble our calculations. Those “spreadsheets” then had to be typed by a secretarial pool. If my boss found a mistake or wanted a different scenario prepared, we started from scratch. As the technology evolved, lots of those menial tasks disappeared, and yet employment in the financial sector is vastly greater today.

 

To date, A.I. has killed a limited number of jobs while boosting employment for plumbers, electricians, data scientists and market research analysts. More job losses — and offsetting employment gains — are probably to come, though. The country’s leaders need to anticipate the possibility of an A.I. “rust belt” and create policies to help workers adjust. The government can provide retraining and educational subsidies to younger workers. For older ones, the nation needs to shore up the social safety net, potentially embracing ideas such as wage insurance for those displaced. And securing the solvency of Social Security and Medicare is essential.

 

The country has dealt with challenges like these before. In 1900, 41 percent of the American work force was on the farm. By 2022, that had dropped to 1.2 percent. The transition succeeded because many workers migrated to cities and the expanding manufacturing sector. Yes, the economies of agricultural states suffered, but we mitigated that with a wide array of government programs aimed at shoring up rural America.

 

The cost of these government investments should be paid by the beneficiaries of A.I. Thus far, the gains from artificial intelligence have accrued not to workers, but to investors who have reaped soaring profits from the explosive increase in the value of companies in the A.I. industry.

 

We have many ways to make that right. Some have suggested a “token tax.” (Tokens are a measure of A.I. usage.) The wildly generous tax benefits A.I. companies receive for their capital expenditures — enacted in President Trump’s first term and made permanent in his second — should be curbed, as should the sales and property tax exemptions that many states provide to data centers. And with corporate profits generally booming, Washington should edge the corporate tax rate back up toward the 35 percent that existed before Donald Trump’s presidency.

 

The more daunting challenge A.I. poses is to ensure that the technology is developed and used safely, a necessity that tech C.E.O.s and independent experts have spoken about with increasing urgency. On this, too, I believe humans can succeed in managing the risk.

 

The United States and other nations have safely regulated food, medicines, aviation, nuclear energy and many other potentially dangerous items. I remember the widespread fears that the Nuclear Age brought. I participated in air raid drills in the basement of my suburban elementary school, huddled near barrels of emergency rations. Movie thrillers such as “Fail Safe” and “On the Beach” dramatized nuclear catastrophe, and later “The China Syndrome” warned about nuclear power. Yet many nations have continued to develop atomic energy and nuclear weapons with a remarkable record of safety.

 

As with other powerful technologies, new A.I. products must be tested thoroughly by a governmental entity before they can be deployed. Among other things, governments should consider mandating kill switches in A.I. products, which would provide humans a final defense against models that have gone rogue. Containing the spread of A.I. technology will be more difficult than, say, limiting nuclear proliferation, because A.I. technology is easier to transfer across borders. This is why international cooperation, particularly with China, is critical for global A.I. security. At the same time, powerful models depend on physical inputs — microchips and data centers — and the U.S. lead in the A.I. build-out will therefore be an asset for keeping A.I. under control.

 

Those calling to stop A.I. development and those insisting that no regulation is necessary are both wrong. As with many promising technologies, the risks of A.I. will never be eliminated. But they should be manageable. And the payoff could be immense.” [1]

 

1. Six Charts That Show Just How Much We Need A.I. Rattner, Steven.  New York Times (Online) New York Times Company. Oct 2, 2026.

Kaip žmonės išgyvena ilgiau, nei 110 metų? Svarbus veiksnys gali būti gausus, vėžines ląsteles naikinančių, ląstelių kiekis. Tyrimai, atlikti su 110 metų ir vyresniais žmonėmis, atskleidžia, kad jų imuninė sistema ir toliau geba prisitaikyti.

“Šiandien žurnale „Cell Reports“ paskelbtas tyrimas rodo, kad žmonių, sulaukusių 110 ar daugiau metų, organizme gausu retų imuninių ląstelių, galinčių naikinti vėžines ląsteles. Gali būti, kad šios ląstelės – vadinamosios T-žudikės (angl. *killer T cells*) – padeda žmonėms pasiekti tokį išskirtinį amžių kovodamos su vėžiu, nors tyrimo autoriai pripažįsta, kad tai dar nėra įrodyta, o tiksli šių ląstelių funkcija kol kas nėra iki galo aiški.

 

Supercentenarai – žmonės, sulaukę 110 ir daugiau metų – ne tik džiaugiasi neįprastai ilgu gyvenimu, bet ir, regis, išvengia senatvinių ligų, tokių kaip širdies ligos, demencija ar vėžys. Tyrėjai tikisi, kad supercentenarų imuninės sistemos tyrimai padės suprasti, kodėl šie reti asmenys gyvena taip sveikai, ir suteiks žinių, padėsiančių visiems žmonėms ilgiau išlikti sveikiems.

 

„Didžioji dalis imuninės sistemos senėjimo tyrimų buvo sutelkta į jos funkcijų silpnėjimą, – teigia vienas iš tyrimo autorių, Osakos universiteto (Japonija) biologas Kosuke Hashimoto. – Mūsų tyrimas rodo, kad net ir sulaukus itin garbaus amžiaus imuninė sistema vis dar gali selektyviai prisitaikyti.“ Retos ląstelės

 

Šis tyrimas remiasi 2019 m. Hashimoto ir jo kolegų atradimu, kad supercentenarijų (žmonių, sulaukusių 110 ar daugiau metų) organizme yra santykinai daug retų CD4 citotoksinių T limfocitų (CD4 CTL).

 

Citotoksinės ląstelės naikina kitas ląsteles. CD4 CTL paprastai sudaro mažiau nei 5 % visų organizmo T ląstelių. Jos nėra taip gerai ištirtos kaip kitų tipų T ląstelės, tačiau dažnai aptinkamos virusinių infekcijų metu; taip pat daugėja įrodymų, kad jos gali naikinti vėžines ląsteles, įskaitant plaučių vėžio ir melanomos ląsteles.

 

Hashimoto teigia, kad jo komanda norėjo išsiaiškinti, kokiame amžiuje pradeda daugėti CD4 CTL.

 

Supercentenarius tirti sudėtinga, nes nedaug žmonių sulaukia tokio amžiaus, sako Hashimoto. Pasak jo, Japonijoje, kur buvo atliekamas tyrimas, gyvena tik apie 150 žmonių, kuriems 110 ar daugiau metų. Tyrime dalyvavo 28 asmenys, įskaitant ir santykinai jaunesnius žmones: aštuonis 70–90 metų amžiaus asmenis, dešimt šimtamečių (100–109 metų amžiaus) ir dešimt supercentenarijų.

 

Kaip mokslininkai buvo nustatę anksčiau, supercentenarijų organizme CD4 CTL buvo gausu. Tačiau didelis jų kiekis aptiktas ir 100 metų bei vyresnių žmonių organizme; tai leidžia manyti, kad ši imuninė adaptacija prasideda maždaug šiame amžiaus tarpsnyje. Jaunesnių žmonių organizme šių ląstelių kiekis buvo normalus – CD4 CTL sudarė 4 % visų T ląstelių. Šimtamečių grupėje ši dalis siekė apie 10 %, o supercentenarijų – apie 18 %.

 

Be to, nustatyta, kad šios ląstelės, regis, reaguoja į specifines imunines grėsmes. Kiekviena organizmo sukurta T ląstelė turi unikalų receptorių, leidžiantį atpažinti įvairius antigenų keliamus grėsmės signalus ir į juos reaguoti. Kai T ląstelė žudikė susiduria su jai būdingu antigenu, ji pradeda klonuotis – gaminti identiškų ląstelių liniją, kuri sunaikina taikinį. Tyrime dalyvavusių šimtamečių ir supercentenarijų organizme mokslininkai aptiko, kad didelę visų CD4 ląstelių dalį sudarė pavienės kloninės linijos. Citotoksiniai T limfocitai (CTL). Pavyzdžiui, vieno šimtamečio mėginyje 53,8 proc. ląstelių buvo identiškos viena kitai. Tai rodo, kad jų imuninė sistema aktyvuodavosi reaguodama į konkretų, nuolatinį dirgiklį.

 

Kadangi šios ląstelės cirkuliavo kraujyje, tyrėjų komanda negalėjo nustatyti, į kokius audinius jos patenka ir ką ten veikia. Norėdami gauti užuominų, jie ištyrė receptorius, esančius ant dažniausiai pasitaikančių CD4 citotoksinių ląstelių linijų. Šių ląstelių linijų aminorūgščių sekas jie palygino su duomenų bazėje esančiomis CD4 ląstelių receptorių sekomis. Maždaug 30 sekų iš šio tyrimo sutapo su sekomis, gautomis iš duomenų bazėje esančių vėžiu sergančių žmonių duomenų. Dažniausiai pasitaikė sutapimų su plaučių vėžiu sirgusių žmonių duomenimis, nors nė vienas tyrime dalyvavęs asmuo per savo gyvenimą nebuvo sirgęs jokia vėžio forma.

Adaptyvusis atsakas

 

Navikinės ląstelės dažniausiai atsiranda vyresniame amžiuje, todėl šios CD4 citotoksinės ląstelės gali daugintis kaip adaptyvusis atsakas į senėjimą, teigia Ana Caetano Faria, imunologė iš Minas Žeraiso federalinio universiteto Belo Horizontėje (Brazilija). A. Caetano Faria ir genetikė Mayana Zatz iš San Paulo universiteto (Brazilija) kartu vadovauja Brazilijos šimtamečių ir superšimtamečių tyrimui. Šios CD4 citotoksinės ląstelės gali būti „kliūtis navikų augimui šimtamečių organizme“, – priduria A. Caetano Faria.

 

Tačiau Shawnas Demehri, tiriantis vėžį ir imuninę sistemą Masačusetso bendrojoje ligoninėje Bostone, teigia, kad tyrimas rodo, jog šios ląstelių linijos plečiasi reaguodamos į konkretų organizme esantį antigeną, o ne būtinai į vėžines ląsteles. Kadangi CD4 citotoksinių T limfocitų receptorių sekos dažniausiai buvo tiriamos vėžio kontekste, gali egzistuoti tam tikras aptikimo šališkumas, priduria jis. Šios ląstelės gali atlikti ir kitas funkcijas.

 

Kiti taip pat sutinka, kad kol kas neįmanoma pasakyti, ką šios ląstelės veikia. „Idėja, kad šios ląstelės apsaugo šimtamečius nuo vėžio,  biologiškai pagrįsta ir intriguojanti, tačiau vis dar hipotetinė, kol nebus nustatyti jų antigenai ir nebus įrodyta, kad jos tiesiogiai naikina navikus“, – teigia Alejandro López-Soto, biochemikas, tiriantis senstančią imuninę sistemą Ispanijos Ovjedo universitete.

 

Hashimoto pritaria, kad reikia atlikti daugiau tyrimų. Pasak jo, komanda šiuo metu analizuoja vienos ląstelės lygmens duomenų rinkinius, kuriuose išsamiai aprašomos CD4 CDL ląstelės, aptinkamos tam tikrų tipų jaunesnių žmonių audiniuose. Tai gali padėti suprasti, kur šios ląstelės patenka supercentenarijų ir šimtamečių organizmuose ir ką jos ten veikia.“ [1]

 

1. How do people live beyond 110? Abundance of cancer-killing cells might be key. Research on people 110 years and older reveals an immune system that continues to adapt. By Katherine Bourzac. Nature 656, 803-804 (2026)

How do people live beyond 110? Abundance of cancer-killing cells might be key. Research on people 110 years and older reveals an immune system that continues to adapt.

 

“People who live to 110 years and older have large populations of a rare type of immune cell that can kill cancer1, finds a study published today in Cell Reports. It is possible that such cells, called killer T cells, might help people to live to extraordinarily long ages by fighting off cancer — although the authors of the study acknowledge that this has yet to be proved, and so far, they aren’t sure exactly what these cells do.

 

Supercentenarians — people aged 110 and older — not only enjoy unusually long lives but they also seem to fend off diseases of old age including heart disease, dementia and cancer. Researchers hope that studies of supercentenarians’ immune systems might help them to understand why these rare individuals live such healthy lives, and provide clues to help everyone stay healthy longer.

 

“Most of immune ageing research has focused on decline,” says co-author Kosuke Hashimoto, a biologist at the University of Osaka, Japan. “Our study suggests that even at extreme old age, the immune system may still selectively adapt.”

Rare cells

 

The current study builds on a 2019 finding2 by Hashimoto and his colleagues that supercentenarians have relatively large numbers of rare CD4 cytotoxic T lymphocytes (CD4 CTLs).

 

Cytotoxic cells kill other cells. CD4 CTLs typically make up less than 5% of the total population of T cells in the body. They’re not as well studied as other kinds of T cell, but they are commonly detected during viral infections, and there’s increasing evidence that they can kill cancer cells, including lung cancer and melanoma cells.

 

Hashimoto says that his team wanted to find out at what age CD4 CTLs proliferate.

 

Supercentenarians are challenging to study because not many people live that long, says Hashimoto. In Japan, where his team did the study, there are only about 150 people aged 110 or older, he says. The study enrolled 28 participants, including some relatively young people: eight individuals aged 70–90, ten centenarians (people 100–109 years old) and ten supercentenarians.

 

As the researchers had previously found, CD4 CTLs were abundant in supercentenarians. But they were also found in large numbers in people aged 100 and older, suggesting that this immune adaptation begins around that age. The younger people had normal abundance of these cells, with CD4 CTLs making up 4% of their total T cells. The proportion was around 10% in centenarians and around 18% in supercentenarians.

 

And they found that these cells seem to be responding to specific immune threats. Each T cell that the body makes produces a unique receptor, which allows the body to recognize and respond to a wide array of antigen threat signals. When a killer T cell encounters its antigen, it will clone itself, producing a line of identical cells that kill the target. In the study’s centenarians and supercentenarians, the researchers found that single clonal lines made up a large percentage of the total CD4 CTLs. In the sample of one centenarian, for example, 53.8% of the cells were identical to each other. This suggests that their immune systems were leaping into action in response to a particular persistent trigger.

 

Because the cells were found circulating in the blood, the research team could not determine which tissues they were entering and what they were doing. To get some clues, they examined the receptors found on the most common CD4 killer cell lines. They compared the amino-acid sequences of these cell lines with those in a database of CD4 cell receptors. Around 30 sequences from the study matched those from people with cancer in the database. Matches to people with lung cancer were most frequent, even though none of the people in the study had experienced any kind of cancer during their lives.

Adaptive response

 

Tumour cells commonly appear later in life, so these CD4 killer cells might proliferate then as an adaptive response to ageing, says Ana Caetano Faria, an immunologist at the Federal University of Minas Gerais in Belo Horizonte, Brazil. Caetano Faria and geneticist Mayana Zatz at the University of Sao Paulo in Brazil are co-leading a study of Brazilian centenarians and supercentenarians. The CD4 killer cells might be “a barrier to tumour growth in centenarians”, Caetano Faria adds.

 

But Shawn Demehri, who studies cancer and the immune system at Massachusetts General Hospital in Boston, says that the study shows that these cell lines are expanding in response to a particular antigen in the body, not necessarily to cancer cells. Because CD4 CTL receptor sequences have been mostly studied in the context of cancer, there might be some detection bias, he adds. These cells might have other functions.

 

Others agree that it’s not yet possible to say what these cells are doing. “The idea that these cells protect centenarians from cancer is biologically plausible and exciting, but remains speculative until their antigens are identified and direct tumour killing is demonstrated,” says Alejandro López-Soto, a biochemist who studies the ageing immune system at the University of Oviedo in Spain.

 

Hashimoto agrees that more research is needed. He says that the team is now digging into single-cell data sets that detail CD4 CDLs found in specific tissue types in younger people. This might provide clues about where in the bodies of supercentenarians and centenarians these cells are going — and what they are doing there.” [1]

 

1. How do people live beyond 110? Abundance of cancer-killing cells might be key. Research on people 110 years and older reveals an immune system that continues to adapt. By Katherine Bourzac. Nature 656, 803-804 (2026)

Ruošiatės skaityti pirmąją paskaitą? Pirmiausia perskaitykite tai

“Dešimt tyrėjų ir dėstytojų pasakoja, kas juos nustebino, pradėjus dėstyti ir ką jie būtų norėję žinoti, prieš žengdami į auditoriją.

 

Ľubomíras Tomáška iki šiol puikiai prisimena pirmąją universiteto paskaitą, kurią skaitė daugiau nei prieš 30 metų. Jis buvo pirmojo kurso doktorantas, kai vyresnysis dėstytojas paprašė jo pravesti įvadinę genetikos paskaitą. Tema – DNR replikacija: atrodė, kad Ľ. Tomáškai tai bus „lengvas pasivažinėjimas“, mat jis pats atliko daktaro disertacijos tyrimą panašia tema. Jis perskaitė vadovėlio skyrių, paruošė storą pluoštą skaidrių, skirtų rodyti auditorijai (tai vyko dar iki „PowerPoint“ eros), ir, jausdamasis visiškai pasiruošęs, žengė į auditoriją. „Buvau nusiteikęs ryžtingai, tačiau jau po dešimties minučių supratau, kad praradau maždaug 90 proc. auditorijoje esančių žmonių dėmesį“, – prisimena Ľ. Tomáška, šiuo metu dirbantis genetiku Bratislavos Komenskio universitete. „Jaučiausi lyg dviratininkas, be vandens ir jėgų minantis į statų kalną.“ Tomáškos patirtis pažįstama daugeliui karjeros pradžioje esančių akademikų. Akademinėje bendruomenėje, ypač doktorantūros studijų metu, dažnai daugiausia dėmesio skiriama mokslinių tyrimų, o ne dėstymo įgūdžiams ugdyti. „Doktorantūra rengia mokslininkus ir tyrėjus, o ne dėstytojus“, – teigia Olivia Bizimungu, neurobiologijos doktorantė iš McGill universiteto Monrealyje (Kanada).

 

Nepaisant to, kai kurios studijų programos reikalauja, kad studentai imtųsi dėstymo veiklos, net jei turi mažai tokios patirties. Tomáška, dabar patyręs universiteto dėstytojas, pasakoja, kad į jo programą dažnai ateina doktorantų, kurie iškart pradeda dėstyti. Tačiau net ir puikiai išmanant dalyką, viskas ne visada klostosi sklandžiai. „Norint gerai pravesti paskaitą ar seminarą, vien dalyko išmanymo nepakanka“, – priduria jis.

 

Šiame straipsnyje dešimt doktorantų, podoktorantūros stažuotojų ir dėstytojų dalijasi patarimais tiems, kurie ruošiasi pirmą kartą dėstyti universitete.

 

Remkitės jau esama medžiaga

 

Prieš pradedant pirmąją pamoką, reikia parengti kurso medžiagą, pavyzdžiui, paskaitų skaidres ir dalijamąją medžiagą. Laimei, nereikia išradinėti dviračio. Paprastai jau egzistuoja kursas, kuriuo remiantis galima – ir verta – dirbti. „Nepradėkite nuo nulio“, – pataria Aeriel Leonard, medžiagų mokslo specialistė iš Ohajo valstijos universiteto Kolumbe. Jei tai tinkama, galima pasinaudoti senomis namų darbų užduotimis ar kita mokomąja medžiaga.

 

Tomáška taip pat siūlo tyrėjams pasidomėti, ar jų universitetuose galima lankyti oficialius dėstymo kursus.

 

Dar vienas puikus šaltinis – patys akademikai. Kaip ir Tomáška, Melanie Ortiz Alvarez De La Campa (kuri šių metų gegužę Browno universitete Providense, Rod Ailande, įgijo patologijos mokslų daktaro laipsnį), pradėjusi dėstyti bakalauro studentams, manė, kad geram dėstymui pakaks vien dalyko žinių. Supratusi, kad studentai informaciją įsisavina skirtingu tempu, ji kreipėsi patarimo į patyrusius kolegas. „Daug ko išmokau tiesiog bendraudama su tikrais profesoriais“, – sako Ortiz Alvarez De La Campa. „Jei turite galimybę, pasiklausykite paskaitų tuose kursuose, kuriuos patys dėstysite, ir stebėkite, kaip profesoriai daro tai, ką jie daro, kas jums artima, ir pasikalbėkite su jais apie tai.“

 

Pasiruoškite medžiagą ir auditoriją

 

 

 

Mokosi ne tik studentai. Kai jau turėsite medžiagą, skirkite laiko jai įsisavinti. „Dar kartą peržiūrėkite mokomąją medžiagą ir pasitreniruokite skaityti paskaitą“, – pataria Nirodha Weeraratne, podoktorantūros stažuotoja Čarlzo Sturto universitete (Vaga Vaga, Australija). „Pagalvokite, kokių klausimų gali kilti diskusijų metu, ir pasiruoškite įtikinamus atsakymus.“

 

 

 

Kaip ir ruošdamiesi pranešimui konferencijoje, turėtumėte atlikti generalinę repeticiją. Liza Bolton, statistikos specialistė iš Oklando universiteto (Naujoji Zelandija), pataria tyrėjams prieš pirmąją paskaitą apsilankyti auditorijoje. „Prisijunkite prie dėstytojo pulto, patikrinkite skaidres ir ryšį“, – sako ji. „Ar reikalingas USB-C arba HDMI adapteris? Kokia situacija su mikrofonu?“

 

Nespalvota nuotrauka, kurioje Ľubomíras Tomáška ruošiasi paskaitai jaunystėje.

 

 

 

Maždaug prieš 35 metus, karjeros pradžioje, Ľubomíras Tomáška ruošiasi skaityti paskaitą. Nuotraukos autorius: Boris Bilčík

 

 

 

Tačiau atminkite – viskas neprivalo būti tobula. „Pasiruošimas pirmajai paskaitai labai skirsis nuo pasiruošimo šimtajai“, – priduria L. Bolton. „Nenusiminkite, jei šiuo metu pernelyg detaliai rašotės tekstą ar per daug tiksliai planuojate laiką.“

 

Įtraukite studentus nuo pat pradžių

 

 

 

Pirmasis įspūdis labai svarbus. Bizimungu pataria nuo pat pradžių patraukti studentų dėmesį jums tinkamiausiu būdu. „Net jei pradedate nuo dalykų, kurių jie niekaip negalėtų suprasti, parodykite, kodėl tai, ką ketinate dėstyti, yra naudinga ir įdomu“, – sako ji. Pavyzdžiui, vesdama paskaitą apie motorikos neuromokslą, Bizimungu pradėjo nuo vaizdo įrašo apie pažangiausias smegenų ir kompiuterio sąsajas. Visos paskaitos metu ji siejo šias pažangias technologijas su vaizdo įrašą su sąvokomis, su kuriomis studentai jau buvo susidūrę per paskaitas.

 

 

 

Marco Mello, ekologas iš San Paulo universiteto (Brazilija), teigia, kad svarbu papasakoti gerą istoriją. „Pasitelkite pasakojimo galią: aiški siužetinė linija, konfliktas, ryškūs veikėjai, dinamika ir priežastis studentams domėtis, kas bus toliau, – sako jis. – Žinokite, kur istorija prasideda, kur ji krypsta ir ką norite, kad studentai įsimintų išeidami.“

 

 

 

Pasirengimas – tik dalis iššūkio; tai suprato Jawadas Ullah, skaitydamas savo pirmąją paskaitą. „Turėjau realiuoju laiku stebėti auditoriją ir suprasti, ar studentai įsitraukę, ar nusiteikę skeptiškai, ar tyliai sieja idėjas su savo patirtimi mokantis“, – prisimena J. Ullah, ketvirtojo kurso doktorantas, studijuojantis augalininkystę Hainano universitete (Kinija). Pasak jo, trumpa pauzė ar praktinis klausimas gali padėti sukurti atviresnę atmosferą.

 

 

 

Kaip ir Tomáškos atveju, gali nutikti taip, kad pamesite studentų dėmesį. Norint jį susigrąžinti, Ortiz Alvarez De La Campa rekomenduoja pabandyti susieti turinį su asmenine patirtimi. „Kai studentas gali tiesiogiai susieti medžiagą su savo realiu gyvenimu – ar, dar geriau, ją pritaikyti, – tai padeda patraukti jo dėmesį, – sako ji. – Jei mes, dėstytojai, padedame jiems pamatyti tikrąją žinių vertę praktinėje veikloje, jie supranta, kad tai verta jų laiko.“

 

Mąstykite kaip studentas

 

 

 

Ruošiantis paskaitai naudinga įsijausti į studentų vaidmenį. Leonardas rekomenduoja prieš skiriant namų darbus, testą ar egzaminą pačiam juos atlikti ir įsitikinti, ar studentai turi reikiamų žinių užduočiai įveikti. Taip pat svarbu perprasti studentų mąstyseną. Jei patys esate entuziastingai nusiteikę, šis jausmas gali persiduoti ir jiems. „Mane visada labai motyvuoja laukimas eksperimento, kurį atliksiu per paskaitą, nes tai palaiko aukštą adrenalino lygį“, – sako Tomáška.

 

Melanie Ortiz Alvarez de la Campa skaito pranešimą scenoje Browno universitete. Melanie Ortiz Alvarez De La Campa skaito pranešimą Browno universitete Providense, Rod Ailando valstijoje. Nuotrauka: Browno universiteto Komunikacijos skyrius.

 

 

 

Mokymas – tai ne tik kurso medžiagos pateikimas; jis taip pat gali apimti praktinių patarimų suteikimą. „Prisiminkite save prieš kelerius metus. Ko tuo metu jums labiausiai reikėjo?“ – klausė Olesia Platonova, kognityvinės neuromokslų srities doktorantė Paryžiaus Pastero institute.

 

Naudokite interaktyvias ir įvairiapuses veiklas

 

 

 

Nors paskaitų skaitymas yra laiko patikrintas formatas, visada galite paįvairinti užsiėmimus, kad jie išliktų įdomūs. Kristina Monakhova, kompiuterių mokslo specialistė iš Kornelio universiteto Itakoje (Niujorko valstija), pataria skirti laiko įdomioms „pagalvok–pasitark poroje–pasidalink“ (angl. *think–pair–share*) veikloms kiekvienai paskaitai sukurti; jų metu studentai suformuluoja savo idėjas, aptaria jas su bendramoksliu (ar keliais) ir tada pasidalija jomis su visa grupe.

 

 

 

„Tokios interaktyvios diskusijos padeda išvengti paskaitos monotonijos, skatina studentus labiau įsitraukti į nagrinėjamą medžiagą ir suteikia jums grįžtamąjį ryšį apie tai, ar studentai supranta pateikiamą informaciją“, – teigia ji. Svarbu ir tai, kad diskusijos suteikia trumpą pertraukėlę nuo aktyvaus paskaitos vedimo – galite susisteminti mintis ir atsikvėpti.

 

 

 

Atsižvelgdama į skirtingą studentų pasitikėjimo savimi lygį, Ortiz Alvarez De La Campa siūlo pateikti dviejų tipų užduotis: pagrindinę užduotį, atliekamą klasėje, ir papildomą medžiagą tiems, kurie nori išbandyti savo jėgas sudėtingesnėse užduotyse.

 

Valdykite darbo krūvį ir mokykitės iš kiekvieno užsiėmimo

 

 

 

Įsibėgėjus mokslo metams, Leonard rekomenduoja kasdien skirti tam tikrą laiką pasirengimui paskaitoms – pavyzdžiui, treniruotis jas vesti ar vertinti studentų darbus. Ji remiasi savo patirtimi: „Pamenu, kaip įpusėjus [pirmajam] semestrui skambinau savo mentoriui ir sakiau: „Negaliu to daryti, krūvis tiesiog nepakeliamas“, – prisimena ji. Pasak jos, jei nenustatysite laiko ribų, „suvoksite, kad pasirengimas paskaitoms ir pats dėstymas jus visiškai užgriuvo, ir jausitės lyg skęstumėte“.

 

 

 

Bolton siūlo naudoti „idėjų ir klausimų kaupimo dokumentą“ (angl. *dump document*), kuriame būtų fiksuojamos įvairios mintys bei iškylantys klausimai. Tai gali būti bet kas – nuo ​​neištaisytos rašybos klaidos iki nuojautos, kad tam tikra paskaita tiesiog nepavyko. „Užrašai gali atrodyti chaotiškai, tačiau jie padės užfiksuoti problemas, kurias vėliau galėsite apmąstyti“, – sako ji. „Kartais padeda požiūris į šiuos užrašus kaip į medžiagą, skirtą perduoti kitam asmeniui – nesvarbu, ar tai būtumėte jūs ateityje, ar kolega; tiesiog įsivaizduokite, kad norite jiems suteikti geresnę patirtį, nei turėjote patys.“

 

Susitaikykite su tuo, kad tobulėjama per praktiką

 

 

 

Gali prireikti šiek tiek bandymų ir klaidų, kol suprasite, kas jums labiausiai tinka. „Turite atrasti tuos metodus, kurie jums tinka“, – teigia Tomáška. Kuo daugiau dėstysite, tuo natūraliau tai atrodys. „Nors praktika negarantuoja tobulybės, ji leidžia tapti geresniam“, – sako Boltonas.

 

 

 

Ir nors pirmą kartą dėstyti gali kelti nerimą, jūs jau turite tai, ko reikia – aistrą. „Aistra yra tai, kai žmonės labiau įsitraukia į dalyką – ypač jei priklausote mažumai ir nematėte į save panašių dėstytojų, – tai tampa dar svarbiau, – sako Ortizas Alvarezas De La Campa. – Mums reikia, kad dėstytų visi.“” [1]

 

1.   About to give your first lecture? Read this first. By Hannah Docter-Loeb   Nature 658, 565-566 (2026)