Речь идет о следующем. Сейчас ученые знают довольно много об устройстве живых организмов. Объем информации, который ежедневно получают люди в разных лабораториях, зашкаливает за все вообразимые пределы.
Еще недавно исследование генома человека было огромной задачей для большого коллектива нескольких институтов, а сейчас уже можно сделать геном человека персональным образом с достаточно хорошей точностью. И в целом просеквенировать тот или иной организм все больше и больше становится рутинной задачей.
Геномика — это только самое популярное из таких направлений. Между тем такие направления, как протеомика, метаболомика, липидомика, позволяют получать массовую информацию о том, что происходит внутри живых организмов, и в этой информации очень легко потеряться.
Например, сейчас мы знаем все гены в организме человека. Но мы при этом очень плохо понимаем, чем эти гены занимаются, как происходит взаимодействие между белками, которые являются продуктами этих генов. И даже в том случае, если мы получаем формальную информацию, понять, как это работает, все равно сложно.
Я приведу пример из близкой мне области. Это система свертывания крови, которая занимается остановкой кровотечений, точнее, одна из частей системы, которая занимается остановкой кровотечений. В этой системе около 50–60 белков, около 300 реакций, в которых этих белки взаимодействуют друг с другом, с клетками крови, со стенками сосудов, с липопротеинами, микровезикулами. Наверное, 300 — это все-таки оптимистическая оценка. Если считать менее значимые реакции, то их около 500. Это все происходит неравномерно во времени и пространстве. Когда у вас появляется рана, то у вас на поверхности раны идут одни реакции, а в объеме — другие. То есть процессы распределяются в пространстве и времени, белки диффундируют из одной области в другую, у нас сложный процесс в трех измерениях и во времени. И на все это накладывается присутствие потока крови и соображения гидродинамики.
Естественно, что даже если представить чисто теоретически, что мы знаем все компоненты этой системы (это сейчас более или менее верно), что мы знаем все реакции в этой системе (это я уже не решусь утверждать), то все равно представить себе, как эта система работает, немного за пределами невооруженного человеческого разума.
Так вот, если мы теперь возьмем систему сигнализации, скажем, основной каскад сигнализации в тромбоцитах крови, она примерно на один-два порядка сложнее. Там нет гидродинамики, а вот биохимически — по количеству компонентов и взаимодействий между ними — эта система действительно в 10–100 раз сложнее. И, в свою очередь, тромбоцит — это одна из простейших клеток, у которой крайне примитивная задача — прикрепиться к месту повреждения и активироваться.
Если мы теперь возьмем серьезную клетку, скажем клетку иммунной системы или мышечную клетку, то задачи, которые стоят перед этими клетками, еще сложнее. Можно попробовать это проиллюстрировать следующим образом. Если у нас есть фермент, то один из самых популярных способов переключить активацию этого фермента внутри клетки — это фосфорилировать, то есть модифицировать одну из аминокислот путем прикрепления к ней фосфата.
Это значит, что если у нас есть белок с сайтом фосфорилирования, то он может находиться в двух состояниях. Если у нас есть белок, в котором, что достаточно часто бывает, десяток сайтов фосфорилирования, этот белок может находиться в числе состояний, которое определяется 210 (тысяча состояний).
Если у нас есть два таких белка, которые способны формировать комплекс, мы получаем миллион состояний. Это всего два белка. А в каскаде реакций этих белков могут быть десятки. Это все я пытаюсь запугать, чтобы примерно описать ту сложность, с которой сталкивается сейчас биолог. С одной стороны, он получает массу информации, а с другой стороны, он не знает, как с этой информацией чаще всего поступать.
И последние 10 лет, то есть где-то с 2000 года, во всем мире набирает активность направление, называющееся системной биологией. На самом деле название еще не устаканилось. Например, в России традиционно используется термин «биофизика сложных систем», который является более древним. И многие основополагающие работы в этой области были выполнены еще в 1970-е годы в Пущино и других российских институтах. Это область науки, которая ставит своей целью попытки понять, как работает биологическая система.
Достигается это путем нескольких важных шагов. Во-первых, это отказ от априорного упрощения. Потому что в сложной системе даже слабая реакция, если она, например, оказывается в положительной обратной связи, соединяющей нижнюю часть каскада с верхней, даже очень слабая реакция, с точки зрения биохимика, может оказываться играющей регуляторную роль. Или как, например, древний и классический результат в регуляции метаболизма, скорость метаболического пути определяется лимитирующей, самой медленной реакцией, а вовсе не самой быстрой. Таким образом, первый шаг — это отказ от априорных упрощений.
Второй ключевой шаг — использование математического моделирования. Для современной биологии жизнь без математического моделирования, в первую очередь компьютерного моделирования, потому что аналитически такие системы почти никогда не решаются, невозможна.
Третий шаг — не верить результатам компьютерного моделирования, потому что когда у вас есть система, которую я описал, то сделать надежную модель очень сложно. Например, если говорить опять-таки о близком мне примере свертывания крови, то, если я знаю константу с разбросом ±50%, это очень хороший результат. Плохой результат — это когда я знаю какую-то константу реакции с точностью до четырех порядков. Есть как минимум одна реакция в свертывании крови, которая имеет сложную регуляцию и для которой экспериментаторы сообщают такие драматические различия.
Поэтому следующий шаг — то, что компьютерная модель не должна отходить больше чем на шаг от эксперимента.
И последний важный элемент — использование специализированных приемов, методов, предназначенных для исследования сложных систем. Это пришедший из математики метод анализа чувствительности, это другая область математики, метод анализа так называемой временной иерархии, когда мы рассматриваем систему и пытаемся выделить там процессы, идущие с разными характерными скоростями.
Дело в том, что биологические системы, с точки зрения ученого, имеют одно уникальное преимущество. Поскольку это эволюционно сложившиеся системы, которые служат конкретной цели, то они в своей основе часто устроены достаточно просто, во всяком случае, они устроены осмысленно. И то, что внешне эти системы выглядят безумно сложными, вызвано тем, что природа вынуждена реализовывать простую идею на языке доступных ей механизмов — ферментов и реакций между ними.
На самом деле, как правило, у этих систем есть четкие цели. И если начать заниматься детальным анализом блоков, из которых устроена эта система, то становится понятно, для чего служат те или иные блоки.
Мне очень нравится следующая аналогия. Представьте себе, что вам в руки попал реактивный самолет, притом что вы не являетесь представителем культуры, которая эти самолеты запускает. Вы дикари, которые пытаются разобраться в устройстве этого сложного прибора. И люди, которые занимаются разными направлениями, используют разные подходы.
Например, врачей можно уподобить экстремальным летчикам-испытателям: им неважно, как этот самолет летает, а им важно, чтобы он прилетел и благополучно приземлился. То есть перед врачом стоит задача вылечить человека, и неважно, если ученые не придумали лекарств, не придумали механизма болезни — все равно лечить нужно.
Классического биохимика можно уподобить мастеру, который разбирает этот самолет на запчасти, тщательно выделяя каждый винтик и пытаясь потом эти винтики сложить вместе.
Люди, которые занимаются системной биологией, скорее инженеры, которые, с одной стороны, пользуются данными врачей, испытателей, с другой стороны, используют информацию, которую дают биохимики. И они пытаются собрать из этого цельную картину, смоделировать и понять, как этот самолет летает, понять, что он летает, а не, скажем, копает землю. Пожалуй, вот это центральная идея. И вторая центральная идея: они опираются на то, что это самолет, а не коллекция винтиков. Это позволяет очень сильно упростить рассмотрение этих систем.
Я сейчас очень много рассказывал об общих вещах. Чем конкретно занимается наша команда? Мы берем различные системы, начиная с метаболизма и заканчивая сигнализацией. Как правило, в силу исторических причин для нас это системы, которые имеют отношение к крови. Это каскад свертывания, который определяет желирование крови в месте повреждения, это каскад системы комплемента (система врожденного иммунитета, которая атакует бактерии или свои клетки, если их нужно уничтожить), это каскады сигнализации в клетках крови, в первую очередь в тромбоцитах, и каскады сигнализации, которые управляют, скажем, синтезом гликогенов в мышечных клетках.
Мы пытаемся, с одной стороны, применить к этим системам те подходы, которые существуют в данной области и которые мы сами разработали. С другой стороны, мы пытаемся разработать новые подходы, направленные на понимание этих систем, потому что сейчас для разных сложных биологических систем существует разная ситуация. Например, метаболизм — те системы, которые занимаются поддержанием постоянной, стационарной жизни клетки, — изучен относительно хорошо, и первые теории метаболизма появились еще в 1970-е годы.
Сигнализация нестационарной во времени системы, которая занимается реакцией на неожиданные ситуации, изучена гораздо хуже. И, например, какой-то единой теории устройства сигнальных систем не существует. Есть только некоторые общие соображения, что, например, каскад реакций важен для усиления и обеспечения взрывной динамики ответа.
Положительные обратные связи наделяют систему способностью отвечать в режиме «всё или ничего». Но теорий нет. А для нестационарных систем, систем, которые работают во времени и пространстве, например тех, которые занимаются морфогенезом, управляют делением клетки и формированием тканей, наше понимание сейчас крайне ограничено.
