Готовый перевод Richard Dawkins The Oxford Book of Modern Science Writing / Ричард Докинз Оксфордская книга публикаций современной науки: Sydney Brenner ‘THEORETICAL BIOLOGY IN THE THIRD MILLENNIUM’ / Сидней Бреннер ‘ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ В ТРЕТЬЕМ ТЫСЯЧЕЛЕТИИ’

Сидней Бреннер

‘ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ В ТРЕТЬЕМ ТЫСЯЧЕЛЕТИИ’

Факт, который становится ясным из биографии Мэта Ридли, в том, что гений Фрэнсиса Крика основывался на сотрудничестве и разговорах.

Он мог разговаривать и разговаривать о науке с умными коллегами, чей опыт дополнял его собственный.

После того, как Уотсон уехал из Кембриджа, чтобы вернуться в Америку, Крик объединился с блистательным генетиком Сидни Бреннером, недавно приехавшим из Южной Африки через Оксфорд, чтобы заняться еще одной большой вехой в молекулярной биологии, а именно самим генетическим кодом.

Ставя поразительно искусные эксперименты с вирусным паразитом бактерий, Бреннер, Крик и их коллеги показали, что генетический код должен быть триплетным.

После этого появились другие, которые показали, какие именно трехбуквенные слова в лексиконе ДНК отвечали определенным аминокислотам в белковой цепочке.

Позже Бреннер основал целое направление в экспериментальной биологии, используя крошечную нематоду Caenorhabditis elegans, по ошибке названную "червь", как будто она чем-то отличается от других нематод.

Бреннер выбрал это животное по совершенно определенным причинам, инициировал успешную во всем мире программу его исследований и, в конечном счете, стал нобелевским лауреатом (много позже, чем думали многие обозреватели).

Он известен своим острым умом, который показал в своих лекциях (он один из лучших лекторов, которых я когда-либо слышал), и в постоянной колонке, которую он вел в журнале "Современная биология" под псевдонимом Дядя Сид.

К сожалению, он так и не опубликовал книгу, но следующая работа, написанная на тысячелетия, дает некоторое представление о том, что мы упускаем в ходе вдумчивых и провокационных размышлений о науке вообще и биологии в частности. ■

Подобное рождает подобное - фундаментальный закон биологии и, вероятно, самая старая часть генетического знания.

В течение 20-ого столетия — последнего из этого тысячелетия — наше понимание наследования претерпело несколько революционных изменений; все началось с повторного открытия законов Менделя в 1901 году из-за двойной спирали ДНК Уотсона и Крика, и достигло высшей точки в последнее десятилетие определением последовательности ДНК геномов.

Генетика развилась от предмета, занимающегося простым расщеплением признаков при скрещивании, до прямого анализа генов.

Это привело нас к пониманию того, что организмы - это уникальные и сложные системы в мире природы, которые содержат внутри описание их структуры, функций, развития и истории, закодированное в ДНК-последовательностях в их генах.

Параллельные достижения в биохимии дали нам подробные знания о том, как энергия преобразуется в химические связи, а химические связи - в энергию, а также о том, как синтезируются элементарные химические компоненты живых клеток.

Мы пришли к пониманию механизмов передачи информации от генов к белкам.

Мы знаем, что информация копируется в информационную РНК (иРНК), затем информация иРНК транслируется триплетами в рибосомах на транспортные РНК, при этом каждый триплет кодирует одну из 20 аминокислот.

Мы знаем специальные триплеты, которые кодируют начало и конец полипептидной цепи, и знаем код каждой аминокислоты.

Генетический код универсален, с некоторыми незначительными исключениями из этого правила в нескольких организмах и органоидах.

В середине 1970х произошло несколько крупных технических достижений.

Это были изобретение молекулярного клонирования ДНК и открытие методов секвенирования молекул ДНК и синтеза олигонуклеотидов.

Эти технологии позволили генетикам клонировать гены и непосредственно их описывать, а биохимикам предоставили доступ к большому количеству изучаемых ими белков.

В принципе последовательность аминокислот можно прочитать из последовательности ДНК, хотя присутствие интронов в геномах высших организмов может вызывать некоторые трудности.

В любом случае, секвенирование ДНК стало предпочтительным способом нахождения аминокислотных последовательностей белков, прямое определение которых ранее было долгим и трудоемким процессом.

В гипотезах Крика была одна очень важная деталь: информации, содержащейся в цепочке аминокислот было достаточно, чтобы определить, как она изгибается в пространстве и формирует трёхмерную структуру белков.

Для каких-то белков этот процесс идёт спонтанно, но в большинстве случаев используется специальный "направляющий" белок, способствующий правильному загибанию молекул.

Достижения в рентгеновской кристаллографии, электронной микроскопии и методах работы с ядерным магнитным резонансом позволили нам описать структуру огромного количества белков и даже белковых структур, но проблема сворачивания одномерной полипептидной цепи в действующую структуру до сих пор остаётся не решённой, и может даже оказаться неразрешимой.

Эти методы стали большим подспорьем для тех, кто изучает генетику организмов.

Клонирование мутировавшего гена дало нам прямую возможность получить белок, который этот ген кодирует, и, по мере увеличения знаний, привело к пониманию того, как он работает и как тем самым влияет на наблюдаемый фенотип.

Они освободили экспериментальную генетику от ограничений, накладываемых циклами размножения, и предоставили новый подходы, в частности, к проблеме генетики человека, которая до сих пор была неразрешимой.

Они дали возможность перенести гены одного организма в другой и позволили проанализировать функции гнеов человека на клетках дрожей, а также изучить, как гены рыбы ведут себя в мышах.

Важной особенностью живых организмов является регулирование их функций.

Якоб и Монод на генетическом уровне показали, что существуют белки, распознающие участки ДНК и отключающие соседние гены.

Считалось, что подавление генов являлось единственным механизмом контроля, но теперь мы знаем, что существует много управляющих белков, которые "включают" гены.

У высших многоклеточных существует множество контролирующих генов, которые определяют времы и место экспрессии многих генов, участвующих в развитии и ответных реакциях в клетках взрослого организма.

Разные клетки вооружены разным набором рецепторов, встроенных в их мембраны, которые служат для передачи поступивших извне сигналов внутрь клетки.

Механизм передачи сигналов, включающий сложный набор взаимодействующих белков, преобразовывает эти сигналы в каскад химических реакций, которые используются, чтобы управлять множеством клеточных функций, включая рост, движение, деление, выделение и дифференциацию.

В многоклеточных организмах повышенная сложность организации была достигнута не за счет изобретения новых генов, а просто за счет регулирования экспрессии генов.

Это достигает своего апофеоза в центральной нервной системе выcших животных, у которых тот же набор молекулярных структур используется для генерации сложных клеточных взаимодействий.

Совершенно неожиданно в современных клетках были найдены молекулы РНК, которые проявляют каталитические функции.

Скорее весго, это древние РНК, уцелевшие с ранних этапов эволюции, когда живые системы еще не использовали белки.

Открытие каталитических функций РНК привело к молекуле, которая могла выполнять как каталитические, так и информационные функции, тем самым заполнив брежь существующих знаниях, говорящих, что информация передается одним классом молекул (нуклеиновыми кислотами), а белки являются катализаторами.

Это разрешило важные проблемы познания того, как появилась жизнь.

Информационные базы данных о последовательности теперь растут с огромной скоростью и количественно, а продуктивность биологических исследователей также значительно увеличилась.

Кажется, нет никаких ограничений на количество информации, которую мы можем накапливать, и сегодня, в конце тысячелетия, мы сталкиваемся с вопросом, что же делать со всей этой информацией.

Эта проблема в настоящее время широко обсуждается и есть планы иметь дело с информацией в электронном виде, и таким образом избежать тонн бумаги, на которой она должна документироваться.

Биологам, вероятно, скоро придется проводить большую часть своего времени перед мониторами.

Потребуется много времени (если это когда-либо будет достигнуто) для компьютеров, чтобы стать достаточно интеллектуальным, чтобы организовать эту информацию в знание и передать его нам.

Написанное в последние месяцы этого тысячелетия, свидетельствует, что главная интеллектуальная задача будущего заключается в построении соответствующей теоретической основы для биологии.

К сожалению, у теоретической биологии дурная слава из-за ее прошлого.

Физики были обеспокоены различными вопросами: совместимы ли биологические системы со вторым законом термодинамики и могли ли бы они быть объяснены квантовой механикой?

Некоторые даже ожидали от биологии выявления новых законов физики.

Также были попытки искать общие математические теории развития и мозга: применение теории катастроф является лишь одним примером.

Даже при том, что альтернативы были предложены, такие как вычислительная биология, биологическая теория систем и интегральная биология, я решил забыть и простить прошлое и назвать это теоретической биологией.

Сегодня не может быть никаких сомнений, что части биологических систем можно рассматривать в пределах контекста физических теорий: например, проход ионов в мембранных каналах или поток крови в кровеносных сосудах.

Это физические явления, которые, оказывается, происходят в наших телах, а не в искусственных мембранах или трубах.

Существует также значительная часть теорий, имеющей дело с химией молекул в биологических системах и с физической химией их взаимодействий.

Но ничто из этого не включает в себя новую особенность биологических систем, а именно, в дополнение к потокам материи и энергии, поток информации.

Биологические системы - машины, обрабатывающие информацию, и это должно быть важной частью любой теории, которую мы можем построить.

Поэтому мы должны основываться на генах, так как они несут в себе характеристику организма и являются той сущностью, в которой сохраняются эволюционные изменения.

Один из способов взглянуть на эту проблему - спросить себя, можем ли мы описать организмы, зная их ДНК.

Этот вычислительный подход связан с предположением фон Неймана, что очень сложное поведение может быть объяснено только путем предоставления алгоритма, который производит это поведение, то есть объяснение путем моделирования.

Мы должны быть уверены, что это не просто еще один способ описать поведение.

Например, очень легко написать программу, которая будет воспроизводить извивающегося червя на экране компьютера.

Но когда мы разберем эту программу, то обнаружим, что она полна тригонометрических вычислений и в ней нет ничего о нейронах или мускулах.

Программа - это имитация; она управляет движениям червя совсем иначе, чем это делает сам червь.

Настоящее моделирование должно быть выражено в машинном языке объекта, в генах, белках и клетках.

Отметим также, что тест Тьюринга, в котором наблюдатель должен отличить компьютер от человека, является имитацией, а не моделированием.

Наши аналитические инструменты стали настолько сильны, что можно получить полное описание всего, что угодно.

В действительности получение последовательности ДНК организма можно рассматривать как первый шаг, и мы можем идти дальше путем определения 3D структуры каждого белка и количественного выражения каждого гена в любых условиях.

Тем не менее, этот каталог будет не только неудобным, но и неполным, потому что варианты различных условий, их комбинаций и перестановок бесконечны.

Одно только простое описание не позволяет делать вычисления и получать что-то новое.

С другой стороны, правильное моделирование позволило бы нам делать прогнозы, проводя эксперименты на модели и вычисляя, что оно могло бы.

Таким образом, если моделирование будет успешным, то огромное количество информации может быть получено расчетным путем из минимума известных величин.

По сути это последовательность ДНК, кратчайшее описание организма.

Чтобы делать это эффективно нужно использовать не только словарь компьютерного языка, но также обратить внимание на то, что можно назвать грамматикой биологической системы.

Необходимо четко представлять, каким должен быть компьютер для обработки информации.

Полезно рассмотреть два вида таких устройств.

В качестве примера рассмотрим устройства, которые вычисляют значения математических функций.

Назовем одно P-машиной, поскольку оно содержит программы.

Когда требуется значение факториала (5), система выполняет программу, которая выдает ответ.

Другое называется Т-машиной.

В ней нет программ, но есть таблицы, и, в ответ на тот же запрос, система ищет число 5 в таблице факториалов.

В настоящее время преимущество T-машины в том, что значения в таблице могут быть рассчитаны заранее любым способом: вручную, с помощью счет, на калькуляторе, при этом полученный ответ сохраняется в таблице и нет необходимости делать расчеты каждый раз заново.

Понятно, что на уровне, который мы рассматриваем, биологические системы - это те же T-машины; эволюция уже рассчитала все необходимые значения методом проб и ошибок естественного отбора, и сейчас мы ищем эти ответы в таблицах генов.

Здесь нет обязательных команд, и именно поэтому я избегал использования термина "генетическая программа" и назвал это "описанием".

Конечно, на других уровнях организмы - P-машинамы, например, в функционировании нашего мозга.

Обратите внимание, что если память является ограничивающим ресурсом, P-машина будет предпочтительнее, так же как и в случае с развитием компьютеров.

Сегодня запоминающие устройства дешевы и общедоступны, и теперь все больше и больше компьютерных систем используют таблицы, вместо того, чтобы тратить драгоценное процессорное время на расчеты.

Существует второй аспект грамматики, который необходимо пояснить.

На уровне выше, чем гены, геномы не содержат в явной форме ничего, кроме самих генов.

Они явно не определяют образования клеток, их циклы и другие функции скопления клеток.

Они должны быть вычислены клеткой из свойств элементарных генных продуктов.

Биосинтетические тропы существуют, потому что отдельные ферменты выполняют определенные преобразования по указанному курсу; тропа, проведенная в учебниках биохимии, является абстракцией и не существует таким же образом и как следы подключения станции к железнодорожной сети.

Мы должны быть очень осторожны с навязыванием наших построений о действительности, и очень важно структурировать информацию на атомном уровне гена, чтобы избежать искусственных ограничений.

Это становится очевидным, когда мы пытаемся иметь дело с многократными параллельными процессами, проходящими в одном пространстве.

Согласованность системы, которую может быть невозможно определить на глобальном уровне, конечно порождена свойствами элементов, потому что система существует и пережила тест естественного отбора.

Так как это не возможно, начать эволюцию снова, каждый шаг должен быть совместим с тем, что было прежде; биологические системы изменились постепенной модификацией и приростом.

Естественный отбор не находит прекрасных или изящных или даже оптимальных решений, все, что от него требуется, найти удовлетворительное решение.

Какова вероятность того, что мы могли реально вычислить простой организм исходя из его последовательности ДНК? Мы можем получить линейные полипептидные цепи достоверно из последовательностей генов.

Однако, проблема свертывания не решена и очень трудная.

Действительно, может быть столько же различных проблем сворачивания, сколько существует белков.

Однако, мы можем обратиться к хорошим эвристическим решениям в том смысле, что белки состоят из меньших подстструктур, называемых доменами, а записи их последовательности могут быть использованы, чтобы вычислить 3D структуры по аналогии с другими белками, где эти структуры были определены.

Тогда предстанет гораздо более сложная задача вычисления взаимодействия этих белков с другими белками и с их химической средой.

Это может быть невозможно, но снова, мы сможем узнать достаточно о связанных белках, чтобы установить это.

Очень подробные свойства белков, их конкретные константы связывания, а для ферментов, темпы, с которыми они преобразовывают основания, могут снова быть вне вычислительной досягаемости последовательности гена, так как там может быть много эквивалентных решений той же проблемы.

Построение теоретических моделей клеток базировались бы не на генах, а на их белковых продуктах и на молекулах, произведенных этими белками.

Мы не должны ждать решения всех сложных проблемы структуры и функции белков, мы можем продолжить двигаться, измеряя нужные свойства.

На уровне организма мы начали бы с клеток и, снова, измерение могло бы дать нам то, в чем мы нуждаемся.

Читатель может пожаловаться, что я сказал, не что иное как о ‘переносе с обычной биохимии и физиологии’.

По сути я сказал именно это, но я хочу новую информацию, включенную в биохимию и физиологию в теоретической структуре, где свойства на одном уровне могут быть произведены вычислением из нижнего уровня.

Это может быть гораздо проще, для сравнения двух геномов.

Последовательности ДНК любых двух геномов человека отличаются друг от друга в одном или двух из каждых 1000 оснований.

Если сравнить геном шимпанзе с человеческим геном количество различий возрастает до примерно десять на 1000 оснований.

Многие из этих различий не имеют значительного эффекта, поскольку они происходят в регионах или в местах, где они могли бы быть оценены как строго нейтральные.

Было бы интересно спросить, можно ли обнаружить различия, которые учитываются, и можем ли мы реконструировать нашего общего предка и таким образом выяснить, что произошло во время мутации ходе эволюции, сделавшее нас разными.

Я считаю, что это то, что мы должны пытаться сделать в следующем столетии.

Это потребует развития теоретической биологии.

Внимание! Этот перевод, возможно, ещё не готов.
Его статус: перевод редактируется

Переведено на Нотабеноиде
http://notabenoid.org/book/35417/125515

Переводчики: Irina73, astera, cullin, AntonGrudkin

falcton