Инновационная сложность

Теперь в системной биологии перед нами встает несравненно более сложная задача: как можно из огромного потока данных об отдельных компонентах понять функционирование всей биологической системы клеток, органов и организмов? Гигантские генетические карты о всех генетических взаимодействиях и сложных сетях обмена веществ предстоит расшифровать в компьютерных моделях, чтобы понять такие сложные системные функции, как регуляцию, контроль, управление и адаптацию в процессах роста и эволюции [360]. «Стеклянные» клетки со схемами переключения откроют новые возможности для понимания генетической обусловленности болезней (таких, как рак и болезней сердечно-сосудистой системы), а также позволят сделать выводы о процессе старения организма. Без компьютерных моделей сложных систем клеток, органов и организмов этот барьер не будет взят [361].

Мы уже понимаем, однако, ошеломляющее различие живых организмов от технических схем соединений: в то время как соединения в силиконе несмотря на сложность и миниатюризацию до сих под в своих функциях поддавались любому доступному воспроизведению, каждый врач из своей ежедневной практики знает, насколько по-разному могут реагировать сложные человеческие организмы на одни и те же методы лечения. Это делает неимоверно сложным не только исследование опухолей, но и в принципе даже любого насморка. Эти сложности проявляются уже на уровне белков в лаборатории по системной биологии. Хотя с помощью математической теории сложных динамических систем мы в принципе уже понимаем самоорганизацию и эмерджентность новых структур, дьявол кроется в деталях отдельных случаев [362].

Следующим шагом системная биология предоставляет материал для копирования синтетической биологии: тогда системная биология становится инженерной наукой [363]. Когда пытаются проникнуть именно в функционирование биологических систем, таких как клетки и бактерии, тогда, как предполагают, возможно из различных биомолекул конструировать новые модули и сети со специальными свойствами.

Искусственная жизнь была известна доныне только как программное обеспечение (Software) в информатике. Уже в конце 1950-х годов американский ученый Джон фон Нейман, пионер в компьютерной науке, математически доказал, что клеточные автоматы могут репродуцировать себя в шахматном порядке. Джон Конвей разработал этот подход в форме игры жизни (Game of Life), после чего дарвиновские правила эволюции удалось смоделировать в виде некой компьютерной программы [364]. В синтетической биологии программное обеспечение (Software) превращается во «влажное обеспечение» („Wetware"), т. е. в новую органическую жизнь. Крейг Вентер, пионер в разработке программы Геном человека-2001, верит в конструирование бактерий, которые продуцируют водород и тем самым способны помочь решить энергетическую проблему человечества. Тем не менее Национальная академия наук (Leopoldina) высказала общую точку зрения, разделяемую Немецким исследовательским обществом (DFG) и Академией технических наук (acatech), что синтетическая биология «открывает большой потенциал для разработки новых вакцин и лекарств, а также новых видов топлива и материалов».

1.3. Основания сложных динамических систем

Биомолекулы, клетки, организмы и популяции являются высоко сложными динамическими системами, в которых взаимодействует множество элементов. Исследование сложности занимается вопросом, который перешагивает границы отдельных дисциплин (физики, химии, биологии и экологии): как из взаимодействий многих элементов сложной динамической системы (например, атомов в материалах, биомолекул в клетках, клеток в организмах, организмов в популяциях) могут возникнуть порядок и структуры, а также хаос и распад?

Вообще говоря, изменение состояний во времени в динамических системах описывается уравнениями. Состояние движение отдельного небесного тела может быть точно вычислено и предсказано еще по законам классической физики. Для миллионов и миллиардов молекул, от которых зависит состояние одной клетки, нужно прибегнуть к помощи высокопроизводительного компьютера, который дает приближения в имитационных моделях. Сложные динамические системы, перешагивая пределы отдельных дисциплин – физики, химии, биологии или экологии, подчиняются тем же самым или подобным математическим законам.

Универсальные законы сложных динамических систем расширяют рамки для дальнейших исследований [365]. Главная идея всегда одна и та же: только сложные взаимодействия многих элементов порождают новые свойства всей системы, которые не сводимы к свойствам отдельных элементов. Так, отдельная молекула воды не является «влажной», таковой является жидкость, образованная взаимодействием многих элементов этого рода. Отдельные молекулы не «живут», но живет клетка, построенная на их взаимодействиях. Системная биология открывает возможность описания сложных химических реакций множества отдельных молекул, составляющих базис для обмена веществ и регуляции всей белковой системы и функционирования клеток в человеческом теле. В сложных динамических системах мы различаем поэтому микроуровень отдельных элементов и макроуровень их системных свойств. Эта эмерджентность или самоорганизация новых системных свойств исчислима в системной биологии и доступна для моделирования посредством компьютерных моделей [366]. В этом смысле системная биология является ключом к пониманию сложности жизни.

1.4. Локальная активность как источник возникновения сложных структур

В общем случае мы представляем себе пространственную систему из идентичных элементов («клеток»), которые могут взаимодействовать друг с другом различным образом (например, физически, химически или биологически) (Рис. 1). Такая система называется сложной, если она из гомогенных начальных компонентов может производить негомогенные («сложные») образцы и структуры. Возникновение этих образцов и структур вызывается

локальной активностью элементов. Это имеет силу не только для стволовых клеток при развитии эмбриона, но и для транзисторов в электронной сети. Мы называем транзистор локально активным, если он может усиливать небольшой входящий сигнал из батареи как источника энергии в больший выходящий сигнал и тем самым произвести негомогенный («сложный») образец напряжения в подключенной сети.

Ни одно радио, телевизор или компьютер не были бы работоспособными без локальной активности таких единиц. Крупные ученые, такие, как Нобелевский лауреат Илья Пригожин (химия) и Эрвин Шрёдингер (физика) утверждали, что для образования структур и образцов (паттернов) достаточны нелинейность системы и наличие источника энергии. Однако уже пример транзисторов показывает, что батареи и нелинейные элементы схемы сами по себе не могут создать сложные паттерны, если элемент не является локально активным в смысле описанной функции усиления.

Принцип локальной активности имеет основополагающее значение для формирования образцов поведения сложной системы и до сих пор практически не был признан. Его нам удалось определить в общем математическом виде, не приводя специальные примеры из физики, химии, биологии или техники [367]. При этом мы ссылаемся на нелинейные дифференциальные уравнения, которые известны как уравнения для описания процессов реакции-диффузии (но ни в коем случае не на жидкие среды, процессы в которых ограничены химической диффузией). Для наглядности представим себе пространственную решетку, узловыми точками которой являются клетки, которые локально взаимодействуют между собой (Рис. 1). Каждая клетка (например, белок в клетке, нейрон в мозге, транзистор в компьютере) рассматривается с математической точки зрения как динамическая система с входом и выходом. Состояние клетки изменяется локально согласно динамическим законам в зависимости от распределения состояний соседних клеток. В целом динамические законы определяются через уравнения изменения состояний изолированных клеток и правила их связи. Кроме того, при описании динамики принимаются во внимание начальные условия и дополнительные условия.