2025 Altın Ahududu adayları açıklandı

Lady Gaga da adaylar arasında (Reuters)
Lady Gaga da adaylar arasında (Reuters)
TT

2025 Altın Ahududu adayları açıklandı

Lady Gaga da adaylar arasında (Reuters)
Lady Gaga da adaylar arasında (Reuters)

Razzies diye bilinen, yılın en büyük sinema başarısızlıklarını selamlama iddiasındaki ödül töreni 2025 Altın Ahududu Ödülleri'nin adayları açıklandı.

Bu yıl belirgin bir şekilde öne çıkan bir film yok. Borderlands, Joker: İkili Delilik (Joker: Folie à Deux), Madame Web, Megalopolis: Bir Masal (Megalopolis) ve Reagan'ın En Kötü Film ödülü için yarışırken her biri toplam 6 dalda aday gösterildi.

Oyunculuk kategorilerinde Jack Black hem şeytani Noel komedisi Dear Santa'daki performansı hem de Borderlands'teki seslendirme rolüyle aday gösterildi. Ayrıca "En Kötü Film Ekibi" kategorisinde de yer alıyor.

Lady Gaga, Dakota Johnson ve Bryce Dallas Howard'la birlikte En Kötü Kadın Oyuncu dalında bir başka şarkıcı Jennifer Lopez ve Oscar ödüllü Cate Blanchett'la yarışıyor.

En Kötü Erkek Oyuncu dalında da aday olan Jerry Seinfeld, yönetmenlik kategorisinde Francis Ford Coppola, Todd Phillips, Eli Roth ve S.J. Clarkson'la yarışıyor.

Ödüller 1200'den fazla sinemasever ve film eleştirmeni tarafından oylanıyor ve kazananlar Oscar töreninden bir gün önce, 1 Mart Cumartesi günü açıklanacak.

Bu yılın Altın Ahududu adaylarının tam listesi şöyle:

En Kötü Film

Borderlands

Joker: İkili Delilik

Madame Web

Megalopolis: Bir Masal

Reagan

Erkek Oyuncu

Jack Black - Dear Santa

Zachary Levi - Harold Ve Mor Tebeşir (Harold and the Purple Crayon)

Joaquin Phoenix - Joker: İkili Delilik

Dennis Quaid - Reagan

Jerry Seinfeld - Çılgın Kahvaltılık (Unfrosted)

Kadın Oyuncu

Cate Blanchett - Borderlands

Lady Gaga - Joker: İkili Delilik

Bryce Dallas Howard - Argylle: Gizli Casus (Argylle)

Dakota Johnson - Madame Web

Jennifer Lopez - Atlas

Yardımcı Erkek Oyuncu

Jack Black (Seslendirme) - Borderlands

Kevin Hart - Borderlands

Shia LaBeouf - Megalopolis

Tahar Rahim - Madame Web

Jon Voight - Megalopolis: Bir Masal, Reagan, Shadow Land and Strangers

Yardımcı Kadın Oyuncu

Ariana DeBose - Argylle: Gizli Casus and Avcı Kraven (Kraven the Hunter)

Leslie Anne Down - Reagan

Emma Roberts - Madame Web

Amy Schumer - Çılgın Kahvaltılık

FKA twigs - Ölümsüz (The Crow)

Yönetmen

S.J. Clarkson - Madame Web

Francis Ford Coppola - Megalopolis: Bir Masal

Todd Phillips - Joker: İkili Delilik

Eli Roth - Borderlands

Jerry Seinfeld - Çılgın Kahvaltılık

Ekran Ekibi

Herhangi İki İğrenç Karakter (Ama Özellikle Jack Black) - Borderlands

Herhangi İki Komik Olmayan "Komedi Oyuncusu" - Çılgın Kahvaltılık

Megalopolis: Bir Masal'ın Tüm Oyuncları

Joaquin Phoenix & Lady Gaga - Joker: İkili Delilik

Dennis Quaid & Penelope Ann Miller - Reagan

Prequel, Yeniden Çekim, Çalıntı ya da Devam Filmi

Ölümsüz

Joker: İkili Delilik

Avcı Kraven

Mufasa: Aslan Kral (Mufasa: The Lion King)

Rebel Moon 2: The Scargiver

Senaryo

Joker: İkili Delilik

Avcı Kraven

Madame Web

Megalopolis: Bir Masal

Reagan

Independent Türkçe



Araştırmacılar sinekleri kokain bağımlısı yapmak için genetiklerini değiştirdi

Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)
Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)
TT

Araştırmacılar sinekleri kokain bağımlısı yapmak için genetiklerini değiştirdi

Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)
Meyve sinekleri normalde kokainin tadını sevmiyor (Unsplash)

Bilim insanları meyve sineklerinin genetiğini değiştirerek kokaini sevmelerini sağladı. Çalışmanın insanlardaki kokain bağımlılığını daha iyi anlama ve tedavi etmeye katkı sunması bekleniyor. 

Meyve sinekleri ve insanlar birbirlerine sanılandan daha fazla benziyor. Örneğin bu iki türde çeşitli hastalıklardan sorumlu genlerin yaklaşık yüzde 75'inin aynı olması, bilim insanlarının ilgisini çekiyor. Sinekler üzerindeki genetik incelemeler, bu hastalıkların daha iyi anlaşılmasına katkı sağlıyor.

Bu rahatsızlıklardan biri de kokain gibi maddelere karşı gelişen bağımlılıklar. Utah Üniversitesi'nden Dr. Adrian Rothenfluh, "Son yıllarda, sinekler ve insanların birçok açıdan sandığımızdan daha fazla birbirine benzediği ortaya çıktı" diyerek ekliyor: 

Örneğin sineklerin alkole verdiği tepkiyi düzenleyen genlerin, insanlardaki alkol bağımlılığında da rol oynadığını birçok kez gösterdik. Bu durumun kokain bağımlılığıyla bağlantılı genler için de geçerli olacağını ve bunların sineklerdeki etki mekanizmasını inceleyebileceğimizi düşünüyoruz.

Ancak sineklerin kokaini sevmemesi bu çalışmaların önünde engel teşkil ediyordu. Meyve sineklerinin bacaklarındaki tat reseptörleri, böceğin bir şeyi yemeden önce zararlı olup olmadığını algılamasını sağlıyor. 

Dr. Rothenfluh ve ekip arkadaşları yeni çalışmalarında kokainin acı tadı nedeniyle bu reseptörlere yakalandığını ve sineklerin maddeden bu yüzden uzak durduğunu doğruladı. Araştırmacılar daha sonra sineklerin genetiğini değiştirerek bu reseptörleri devre dışı bıraktı.

Bulguları hakemli dergi Journal of Neuroscience'ta 2 Haziran Pazartesi günü yayımlanan çalışmada genetiği değiştirilmiş sineklerin kokaini sevdiği gözlemlendi. Düşük seviyede kokain içeren şekerli su verilen sinekler 16 saat içinde bu içeceği tercih etmeye başladı.

Dr. Rothenfluh, "Düşük dozlarda, tıpkı insanlar gibi koşuşturmaya başlıyorlar" diyor: 

Çok yüksek dozlardaysa yine insanlar gibi hareket edemez hale geliyorlar.

Bilim insanları genetiğiyle oynanmış sinekleri üretmeyi artık öğrendiği için çalışmalarını daha kolay ve hızlı yürütmeyi umuyor. Meyve sineklerinin hızlı yaşam döngüsü ve nispeten basit genetik yapıları, üzerlerinde insanlara kıyasla daha kolay deney yapılmasına imkan tanıyor. 

Makalenin yazarlarından Travis Philyaw "Daha karmaşık organizmalarda ortaya çıkması zor olan riskli genleri tespit ederek bu bilgileri memeliler üzerinde çalışan araştırmacılara aktarabiliriz" diyor.

Ekip bu sayede insanlardaki kokain bağımlılığına yönelik yeni tedaviler geliştirmeyi umuyor. Dr. Rothenfluh şu ifadeleri kullanıyor:

Kokain tercihinin mekanizmalarını gerçekten anlamaya başlayabiliriz ve mekanizmayı ne kadar iyi anlarsak, o mekanizmaya etki edebilecek bir tedavi bulma şansımız o kadar artar.

Independent Türkçe, Popular Science, IFLScience, Journal of Neuroscience