— Что такое синтетическая биология?
— В широком смысле целью синтетической биологии является рациональное создание биологических организмов с требуемыми свойствами. Это, конечно, очень похоже на генную инженерию, которая активно развивалась с 70-х годов прошлого века. Но синтетическая биология основана на более высоком уровне понимания биологических объектов, полученном благодаря развитию так называемой «системной» биологии.
В 70–90-е годы большинство исследователей занимались изучением активности какого-нибудь одного гена. Ценой очень больших усилий можно было, например, определить, что изменение активности какого-то гена приводит к какому-то специальному состоянию, скажем, к раку. На понимание того, как работает один такой ген, что влияет на его активность, ученые могли положить несколько лет, а чаще — несколько десятилетий. «Стандартная» генетическая инженерия заключалась в «подсадке» определенного гена в клетку, в надежде, что он начнет работать и наделит клетку какими-то новыми свойствами. Иногда такой подход работал, часто — нет. Неудачи, скорее всего, были связаны с тем, что введенный ген или небольшая группа генов не могли правильно функционировать в клетке, содержащей тысячи других генов, активность которых взаимно регулируется множеством обратных и прямых связей.
Системная биология возникла в связи с развитием ряда высокопроизводительных «high throughput» аналитических технологий. На основе этих технологий возникли новые области знаний, их часто суммарно называют «омиками». Это геномика, которая позволяет определить все гены организма; транскриптомика, которая позволяет количественно определить уровень активности всех генов, работающие в конкретном типе клеток в данной ткани в данное время; протеомика, которая позволяет определить все белки, имеющиеся в том или ином типе клеток, ткани, и т. д. Есть еще метаболомика — это определение всех малых молекул, метаболитов, которые есть в клетке, в ткани или в каком-то другом природном образце.
В случае всех таких «омик» (а кроме перечисленных есть еще и другие) мы уже не работаем, как раньше, на уровне одного гена или одного белка, а на уровне тысяч генов. Например, геном человека содержит около тридцати тысяч генов. Сегодня есть техническая возможность посмотреть на изменения активности каждого из них в норме или в патологии в различных тканях. И хотя измерение для каждого конкретного гена, скорее всего, сопряжено с большими ошибками, в целом получается суммарная картина, которую можно попытаться осмыслить и объяснить. Например, можно обнаружить большие группы генов, активность которых при какой-нибудь патологии изменяется концертно, вместе. То есть эти гены объединены в какую-то систему, и можно попытаться понять, почему это так, что их объединяет, что у них общего. А можно попытаться вычленить те гены, активность которых, например, повышена в раковых клетках, и сделать предположение, что продукты этих генов вместе или по отдельности ответственны за раковое перерождение. Можно обнаружить, что повышение уровня активности одних генов скоррелировано с понижением активности других, и задаться вопросом, почему это так.
Данные «омик» получают на очень дорогом оборудовании, но почти без вовлечения людей или, вернее, с участием очень квалифицированных техников, которым вовсе не обязательно знать научную задачу для выполнения своей важной, ответственной и технически сложной работы. Зато нужны люди, которые могут полученные данные обработать, осмыслить и предложить какие-то модели того, что же на самом деле происходит в клетке.
Когда с нашими клетками происходят такие процессы, как старение, дифференцировка, вирусные или бактериальные заражения, определить первопричину происходящих изменений очень сложно. Можно выделить ген, который «ответствен» за рак, то есть оказывается измененным в раковых клетках, но реально изменение этого гена или его активности приводит к очень сложной серии последствий внутри клетки. Математический анализ и моделирование данных, полученных «омиками», в принципе позволяют вычленять причинно-следственные связи в многоступенчатых биологических процессах, в которых участвуют тысячи и тысячи взаимодействующих между собой молекул, а следовательно, и управлять этими процессами и контролировать их.
— Что бы было некоторым фундаментом появления того, что ты сейчас назвал синтетической биологией? В какой момент появляется история с омиками?
— Про геном человека стали говорить с 80-х годов. Определили полный геном человека в начале XXI века. С тех пор эта область развивалась очень быстро. И продолжает развиваться благодаря стремительному улучшению технологий. Сейчас много усилий направлено на то, чтобы с помощью «омик» научиться анализировать состав отдельных клеток, а также научиться локализовать, определять пространственное положение всех интересующих молекул внутри одной клетки.
То, чему учили, например, меня на биофаке МГУ в 80-е годы, для осмысления очень больших объемов данных, получаемых с помощью «омик», не очень годится. А физики и математики «приспособлены» или, вернее, обучены для анализа этих данных лучше, чем мы, биологи.
— То есть «мокрые» биологи оказались не нужны?
— Ну, до некоторой степени. Мои сотрудники и я действительно «мокрые» биологи, наши опыты выглядят для стороннего наблюдателя как бесконечные переливания маленьких объемов жидкостей из одной пробирки в другую. За таким переливанием из пустого в порожнее могут скрываться концептуально довольно сложные эксперименты, целью которых может быть, например, идентификация какого-то отдельного взаимодействия биологических молекул в клетке. Но новые подходы в принципе могут сделать такое экспериментирование ненужным, так как прямое сравнение клеток в различных состояниях с последующим математическим анализом может выявить те взаимодействия, которые мы так старательно, а иногда мучительно ищем за нашими лабораторными столами. То есть, возможно, в недалеком будущем наша область станет почти теоретической наукой, поскольку данные будут получаться с помощью машин, храниться в интернете в виде публичных баз данных и вопрос будет не в получении данных как таковых, а в их обдумывании, интерпретации и прогнозировании чего-то на основании проведенного анализа. По крайней мере, в идеале это выглядит так.
— Насколько быстро меняется это пространство? Насколько быстро оно готово технологически решать возникающие задачи?
— Меняется все тем быстрее, чем дешевле становятся анализы и измерения. Если для определения генома человека потребовалось порядка 4–5 миллиардов долларов и десяток лет, то сейчас эту же процедуру можно сделать за день и потратить на это несколько тысяч долларов. Чем дешевле становятся эти анализы, тем большее значение приобретает, собственно, теоретический анализ того, что ты получаешь. С другой стороны, данных становится так много, что анализ и осмысление явно не поспевают за собственно генерацией данных.
— Почему биологи при этом не могут перестроиться, переучиться? Почему не могут измениться образовательные стандарты?
— Я на протяжении двух лет преподавал в Школе анализа данных Яндекса. У них была программа по биоинформатике, в которой принимали участие и биологи, и математики. Биологов учили математике, математиков учили биологии. Я с удивлением обнаружил, что математиков и физиков учить современной биологии легче, чем собственно биологов, потому что у математиков есть умение работать с формальными объектами, не очень вдаваясь в их суть. Они прекрасно начинают анализировать биологические данные. Часто они не очень глубоко понимают сами данные, зато они обладают инструментами для анализа и приходят к нетривиальным выводам, которые я сам бы получить не мог, несмотря на более глубокое знание предмета.
Один американский ученый проанализировал биологические статьи на предмет их цитируемости и выяснил, что наличие одного единственного уравнения понижает цитируемость статьи на 20%. Второе понижает еще на 20% и так далее. То есть современные биологи в целом очень не любят математику и не знают ее. Однако развитие системной биологии делает умение пользоваться развитым математическим аппаратом абсолютно необходимым для анализа биологических данных. Поэтому в нашей науке появляется все больше и больше «новых лиц», людей без формального биологического образования.
— А нельзя ли научить этому биологов? В твоей лаборатории в Институте биологии гена какое соотношение биологов, физиков и математиков?
— Когда я начинал, то все сотрудники вокруг меня были молекулярными биологами, генетиками или биохимиками. Сейчас у нас в лаборатории где-то четверть математиков по образованию или людей, использующих математические методы, не делающих эксперименты и часто совершенно не представляющих, как их делают. Но наука от этого не страдает, скорее наоборот.
— Можешь чуть подробнее рассказать о самой практике в Школе анализа данных?
— Школа была организованна года два-три назад Михаилом Гельфандом как вечерняя мастерантская программа. Студенты старших курсов мехмата, физфака, ВМК МГУ и физтеха, аспиранты или просто работающие люди, в частности сотрудники Яндекса, изучали там теоретические основы молекулярной биологии, биоинформатические методы, выполняли научные проекты. Ощущение, что математиков или компьютерных специалистов нужно учить биологии, витает в воздухе, и Яндекс это поддерживал. Представьте, что Facebook в скором времени будет выкладывать свою геномную информацию, и после получения соответствующих разрешений можно будет пытаться использовать эту информацию. Например, коррелировать те или иные генные аллели с болезнями, профессиональными или личными преференциями, со всем чем угодно. Это все потенциально очень интересно, на этом можно будет заработать, но нужно, чтобы были люди, способные делать такие анализы грамотно. Сейчас школа находится под крылом Института проблем передачи информации.
— Насколько у нас сегодня уровень технической оснащенности позволяет проводить такие исследования в России?
— Это не вопрос технической оснащенности, а вопрос правильно поставленной научной задачи и организации исследования. Фирмы, многие из которых сейчас расположены в Корее и Китае, берут на заказ задачи, которые прежде выполняли лаборатории, и делают эту работу качественно и достаточно дешево. Для России вопрос скорее в нахождении способа переправить биологический образец за границу так, чтобы он не стух по дороге, а также в нахождении способа оплаты работы этих фирм. Но анализировать данные надо самому, а это надо уметь делать и делать хорошо.
— Какая специфика существует в микробиологии?
— С точки зрения синтетической биологии микробиология впереди планеты всей, поскольку микробы — это идеальные модельные объекты. Они очень простые по сравнению с нами, поэтому многие вещи с ними делать гораздо удобнее и легче. Формально первый (и пока единственный) полностью синтетической организм — это микроб, сделанный несколько лет назад группой Крейга Вентера. Это тот самый человек, который первым определил геном человека (свой собственный). Вентер сделал следующий опыт: взял бактерию одного вида и уничтожил всю генетическую информацию, которая в ней находилась. Затем он с помощью специальных приборов и экспериментальных ухищрений синтезировал, создал очень длинную последовательность ДНК, которая соответствовала геному другой, родственной бактерии. Эту синтетически полученную ДНК он ввел в клетку бактерии, лишенной собственной ДНК. И получилась вполне себе живущая, способная к делению клетка. И потомство этой клетки, естественно, содержало ДНК, последовательность которой соответствовала подсаженной синтетической молекуле.
Вентер, у которого замечательный талант поднимать деньги, стал всем рассказывать, что этот синтетический подход позволяет создавать бактерии, которые ранее не существовали и которые содержат не только стандартный набор генов, необходимых для жизни, но и дополнительные гены, про которые известно, например, что их продукты ответственны за производство углеводорода из простых веществ, из углекислого газа и воды. При этом предполагается, что, в отличие от стандартной генной инженерии и генных модификаций, такие дизайнерские микробы будут созданы с учетом данных системной биологии, так, что активности всех генов будут «притерты» к друг другу, обеспечивая быстрый рост, оптимальные выходы целевого продукта и т. д.
— Другими словами, этот способ позволяет появиться новым микроорганизмам и организмам, способным на то, что они до того не умели?
— Да, в теории. Жизнь — это, с одной стороны, способность передачи генетической информации, а с другой стороны — катализ. Мы все живем за счет того, что в наших клетках катализируются сложные химические реакции. Природные катализаторы гораздо лучше тех катализаторов, которые придумали люди в химии. Мы же очень сильно зависим от химической промышленности. Но катализ, который придумали химики, осуществляется при высоких температурах, под высоким давлением. Можно создавать синтетических микробов, специально разработанных для того, чтобы производить пищевые вещества или ингредиенты, для производства пластиков или еще чего-нибудь в гораздо более мягких условиях. Уже сейчас подавляющее большинство кормовых добавок, типа аминокислот, производятся микробами. Там постоянно стоят вопросы увеличения эффективности микробиологического производства, оптимизации условий. До сих пор это делалось в основном методами селекции или методом тыка, а методы системной и синтетической биологии могут сделать эти подходы рациональными и более эффективными.
В принципе, способность вводить новые гены в организм — дело не новое. Уже сейчас в зоомагазинах можно купить рыбку данио рерио, которая светится розовым светом, потому что в геном этой рыбки введен один единственный ген из медузы, который заставляет клетки этой рыбы флюоресцировать. Опять же ГМО. Но современная синтетическая биология в теории может позволить делать это более контролируемо, с более предсказуемыми результатами, а также вводить сложные комплексы из десятков новых генов, которые кодируют сложные биосинтетические пути, и управлять активностью этих генов. Уже сейчас есть стандартные наборы генетических элементов, которые позволяют создавать программируемые бактерии кишечной палочки. С помощью таких наборов можно сделать бактерию, у которой активность какого-то гена проявляется только тогда, когда выполнен ряд условий, например, «ген А работает только тогда, когда гены В и С работают, а гены E и F выключены». Студенты в MIT летом развлекаются на практикумах и соревнованиях по синтетической биологии, кто сделает бактерию, которая лучше всего соответствует условиям поставленной задачки. Для школьников тоже хорошие задачки есть такого рода.
— Что можно практического произвести еще, кроме такой рыбки? Какая перспектива у подобных исследований?
— Из того, что мне близко, чем я сам занимаюсь, — это новые антибиотики. Я уверен, что их будут получать за счет использования методов синтетической биологии. У нас назревает грандиозный кризис с антибиотиками. И если новых антибиотиков в ближайшее время не появится, то мы вернемся в XIX век, когда мы будем помирать от туберкулеза, холеры и прочей дряни.
— Расскажи поподробнее, что именно нам грозит в скором времени?
— Все больше и больше бактерий становится устойчивыми к антибиотикам, которые используются в современной медицинской практике. Особенно много таких бактерий в больницах. Поэтому всякий раз, когда мы посещаем госпиталь, есть ненулевая вероятность встретиться там с особенно неприятной формой бактериальной жизни, которая там непреднамеренно выведена врачами в результате длительного использования антибиотиков в этом конкретном месте.
— Это результат выработки толерантности организма к каким-то веществам? Или мутируют сами бактерии?
— Это результат эволюции по Дарвину. Только те госпитальные бактерии, которые были устойчивы к антибиотикам, выжили и теперь там живут. Некоторые из них даже питаются антибиотиками. Кроме того, они способны передавать гены устойчивости антибиотикам другим бактериям, которые таких генов не имеют. В результате устойчивость распространяется. А лечить больных, пораженных устойчивыми к антибиотикам микробами, сложно, а иногда и невозможно, в смысле, нечем. В связи с этим крайне важно искать и находить новые антибиотики, к которым теперешние устойчивые бактерии будут чувствительны. И делать это будут, скорее всего, с помощью биоинформатического анализа данных геномики, вернее, метагеномики, а производить новые антибиотики будут с использованием подходов синтетической биологии.
Метагеномика — это определение последовательностей ДНК не одного организма, а сложных сообществ. Например, когда мы берем литр морской воды и определяем последовательность ДНК всех микробов, там находящихся. С помощью компьютера мы можем анализировать полученные последовательности ДНК — их будет очень много — и выделять среди всех этих последовательностей гены, которые потенциально могут быть интересны. Например, кодировать какие-то антибиотики. Такие гены можно затем выделить (для этой работы мокрые биологи все-таки потребуются) или синтезировать, подобно тому, как сделал Вентер. Снабдить их специальными сигналами для обеспечения активности, ввести в какой-то в модельный организм и создать новый организм, который будет производить вещество, возможно, обладающее интересными антибиотическими свойствами. В принципе, такой подход можно запараллелить и организовать массовый скрининг, тестируя огромное количество потенциальных генов-кандидатов.
— Все-таки рецепт — это появление новых антибиотиков или какой-то генно-ориентированной фармакологии?
— В том, что я описал выше, рецепт — идентификация генов, потенциально кодирующих новые антибиотики, методом биоинформатического анализа метагеномных последовательностей, создание новых штаммов-продуцентов на основе каких-то простых модельных бактерий, валидация, подтверждение биологической активности произведенных веществ и установление их структуры и механизма действия. Затем — их рациональное изменение, модификация и т. д. То, что ты называешь генно-ориентированной фармакологией, тоже возможно и интересно, но это другой подход, другая история.
