Сегодня 19 марта 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Offсянка

Биологическая совместимость

⇣ Содержание

#Все — это информация

Один из патриархов теоретической физики XX века, Джон Арчибальд Уилер (1911–2008), прожил на редкость долгую и плодотворную жизнь. Можно сказать, это была жизнь, насыщенная удивительными научными прозрениями, играми с великими идеями и близкими знакомствами со множеством выдающихся ученых из разных исторических эпох.

В юные годы Уилеру посчастливилось работать под началом отца квантовой физики Нильса Бора. В последующие времена уже ему самому многократно доводилось быть наставником для нескольких поколений ученых, знаменитых достижениями подлинно мирового уровня.

Достаточно упомянуть, что среди аспирантов, готовивших свои диссертации под руководством Джона Уилера, были отец квантовой электродинамики Ричард Фейнман (1930-40-е), отец концепции многомирия или мультиверса Хью Эверетт (1950-е), отец теоретико-информационного подхода к черным дырам Яков Бекенштейн (1970-е), отец квантового компьютинга Дэвид Дойч (1980-е). (Все эти «отцы» великих теорий, ясное дело, были отнюдь не единственными в своем роде, но уже сам перечень имен хорошо отражает плотность тех «полей и фонтанов» научной креативности, что всегда были характерны для Уилера и его окружения.)

Если говорить о личном вкладе ученого в мировую науку, то самыми, наверное знаменитыми его детищами являются общеизвестные в народе термины «черные дыры» и «кротовые норы» (wormholes). В отличие от своих более именитых учеников вроде нобелевского лауреата Фейнмана Джон Уилер, может, и не стал родоначальником новых и широко проторенных последователями направлений в физике, однако прочно остался в истории науки благодаря проницательно глубоким идеям и метким выражениям.

Один из наиболее известных его афоризмов в компактном английском оригинале звучит как It from bit, что на русский приходится переводить куда менее эффектным выражением типа «Все ЭТО сделано из битов». Для пояснения глубокой сути данной идеи можно привести такие цитаты из поздних текстов Уилера:

В первый из периодов своей жизни в физике я был захвачен идеей «все в мире — это частицы». Во второй период, с начала 1950-х, я стал придерживаться взгляда на мир, как на состоящий из полей. Ну а теперь (1990-е) я захвачен новой идеей «все — это информация»… (Wheeler J.A., 1998, Geons, Black Holes & Quantum Foam: A Life in Physics. W.W. Norton & Company.)

«Всё из бита» (It from bit) символизирует идею, что всякий предмет и событие физического мира имеет в своей основе — в большинстве случаев в весьма глубокой основе — нематериальный источник и объяснение; <…> коротко говоря, что все физические сущности в своей основе являются информационно-теоретическими... (John A. Wheeler, 1990, Information, physics, quantum: The search for links in W. Zurek (ed.) Complexity, Entropy, and the Physics of Information. Addison-Wesley.)

Вся эта развернутая преамбула к основному тексту статьи, посвященному совсем другим, в общем-то, вещам, понадобилась для наглядной демонстрации того единого маршрута, к которому ныне сходятся столь разные, казалось бы, научные дисциплины, как теоретическая физика и сугубо практическая биология.

Ибо информационно-теоретические основы биологии, что вряд ли для кого-нибудь является секретом, исследуются и постигаются учеными с тех самых пор, как в 1950-е годы была открыта структура ДНК. По мере расшифрования сути работы этой конструкции биологи естественным образом пришли к выводу, что основополагающий фундамент самой жизни и эволюции организмов составляют процессы обработки информации — ее хранения, копирования, распространения и видоизменения.

#Большие данные для биологии

Совершенно особым термином, характеризующим специфику нынешнего этапа в истории развития человечества, является словосочетание Big Data, или «Большие данные» (кратко БД). Специфика эпохи БД — это возросшая роль цифровых инфотехнологий, которые так или иначе непременно фигурируют в процессах, составляющих основу исследований, инфраструктуры и экономики.

Эта, без преувеличения, всеобщая «тенденция БД» отчетливо проявилась ныне во множестве самых разнообразных областей — от систем связи и управления производством до финансово-банковской сферы, работы шпионских спецслужб, индустрии кино и прочих развлечений. Ну и конечно же на передовых рубежах науки.

Конкретно для биологии своеобразным олицетворением того, «как в нашу жизнь пришла эпоха БД», стали работы по секвенсированию — то есть полной расшифровке — геномов бологических организмов, от человека до мельчайших бактерий и прочих одноклеточных.

Двадцать лет назад, когда ученые только начинали секвенсирование человеческого генома, эта задача по своей масштабности расценивалась как один из наиболее дорогостоящих и амбициозных проектов, когда-либо предпринимавшихся в истории науки.

Поскольку основная часть этой работы проводилась силами всего нескольких крупномасштабных центров секвенсирования на планете, такого рода аппаратуру, «геномные секвенсоры», вполне можно было сравнивать с огромными (и крайне недешевыми) ускорителями-коллайдерами экспериментальной физики частиц.

Но затем, примерно около 5-6 лет тому назад, в технологиях секвенсирования ДНК произошел подлинный прорыв. Фактически, стоимость аппаратуры начала падать настолько стремительно, что удешевление секвенсоров стало происходить даже быстрее, чем падение цены на постоянно наращивающие свою производительность компьютерные чипы.

Соответственно, когда стоимость технологии резко упала, очень многие лаборатории вполне смогли позволить себе покупку собственного геномного секвенсора (а зачастую и не одного). Так что к настоящему времени в мире насчитывается уже свыше 1000 центров секвенсирования, располагающих по меньшей мере одним таким инструментом. Ну а в некоторых, особо небедных лабораториях счет секвенсоров уже идет на сотни.

Даже по этим цифрам можно себе представить, с какой стремительной скоростью стали после этого расти горы геномной информации, требующей, помимо «простой» расшифровки, куда более глубокого анализа и понимания. К настоящему времени уже расшифрованы вплоть до последнего гена не только многие и многие тысячи человеческих геномов, но также тысячи геномов других самых разнообразных организмов, включая животных, растений и микробов.

Вместе со всеми этими впечатляющими, спору нет, результатами столь же быстро нарастают и непростые проблемы. Причем проблемы эти как количественного, так и качественного характера.

О более простой, количественной компоненте можно сказать так. Как многие, вероятно, уже в курсе, геном каждого человеческого существа насчитывает примерно 3 миллиарда базовых пар (база — это буква в коде ДНК), которые образуют около 20 000 наших генов. Для людей посторонних это может показаться странным, но геном человека оказывается куда проще, нежели значительно более сложный геном тех микроорганизмов, что живут в теле человека. Микробы, в частности, в своем геноме имеют 100 миллиардов баз и миллионы генов.

Так что если геном человека можно без проблем записать на единственный DVD, то с коллекциями геномов «более простых» существ начинаются далеко не простые проблемы. Даже для элементарного хранения и накопления (без аналитики) коллекций расшифрованных геномов тех микроорганизмов, что живут в наших телах, в океане, в почве и повсюду на планете, требуются весьма и весьма внушительные хранилища информации.

Публичные банки данных с подобными геномами уже сегодня измеряют накопления петабайтами — то есть миллионами гигабайтов. А в совокупном исчислении все биологи мира выдают ныне в год порядка 15 петабайт новой генетической информации. Если бы и эти данные кому-то вдруг захотелось тоже поместить на обычные DVD, то получившаяся в результате стопка дисков оказалась бы высотой более 4 километров...

И все это, пора подчеркнуть, касается только лишь данных, получаемых в процессе секвенсирования ДНК. Но биологией достигнут не только революционный прогресс в геномике, но и не менее замечательные результаты и в других хай-тек-областях — типа продвинутых технологий для получения изображений высокого разрешения (компьютерная томография, электронная микроскопия и так далее).

Иначе говоря, ученые биологи генерируют ныне данные не только с сокрушительными скоростями, но и в умопомрачительных количествах. А это означает, что наука биология, еще лет 10 тому назад вполне справлявшаяся с потоком своих научных данных, теперь очень быстро оказалась в ситуации, когда исследователи фактически уже не способны выделять и осмысливать ту ценную информацию, что стала им вдруг доступна в беспрецедентно гигантских объемах (многие из непосредственных участников процесса честно формулируют суть ситуации примерно такими словами: «Когда мы смотрим на биологические данные, мы даже не знаем точно, на что вообще мы тут смотрим»).

Это собственно и есть «качественная» сторона принципиальных проблемы с Большими данными в биологии. И для более адекватного представления о ее масштабах желательно понимать, что речь идет далеко не только об изучении генома человека и тучи постоянно населяющих его микробов-бактерий (своим числом десятикратно превышающих количество собственно человеческих клеток).

Одновременно биологами приходится заниматься гигантским множеством и других важных проектов с обработкой больших данных. Сюда входят и усилия по анализу геномов многочисленных разновидностей рака, и картографирование человеческого мозга, и много чет еще, существенное для нашего выживания — вроде разработки лучшего биотоплива и сильных злаковых культур. Не все, возможно, наслышаны, но даже геном такой важной культуры, как пшеница, более чем в пять раз превышает по своим размерам геном человека. И при этом содержит по шесть копий каждой хромосомы — в сравнении с нашими двумя...

Понятно, наверное, что даже эти — лежащие на поверхности — факты дают очень сильный повод для того, чтобы всерьез задуматься о природе человека. Что означает это вопиющее несоответствие — когда «венец природы» Homo Sapiens имеет чуть ли не самую простую по структуре ДНК среди всех окружающих его организмов? Ведь ясно же, что это очень странный парадокс, а значит, здесь наверняка должна скрываться какая-то интереснейшая тайна относительно нашего устройства и происхождения. Но увы-увы, науке биологии сейчас совсем не до этого.

Естественно, среди ученых есть понимание, что титанические усилия по сбору Больших данных ежегодно и ежедневно порождают такие массивы информации, переваривать которые наука элементарно не успевает. Но хотя уже имеющиеся в накоплении данные как следует не осмыслены и толком не поняты, основные потоки денег в науке идут на финансирование проектов, которые генерируют все более и более внушительные массивы новой информации. Как комментируют эту ситуацию инсайдеры, «Намного легче делать то, что уже делаешь — причем в нарастающих масштабах, нежели пытаться критически осмыслить достигнутое и задавать более глубокие вопросы»...

#Мокрое обеспечение с блестящими перспективами

Конечно же, все сказанное выше совершенно не означает, будто в современной биологии недостает людей, пытающихся разобраться с действительно глубокими загадками, принципиально важными для понимания человеком живой природы. Исследования подобного рода ведутся сразу по множеству разных направлений, но об одном из них — особо тесно соприкасающемся с инфотехнологиями — хотелось бы рассказать поподробнее. С подачи биолога Денниса Брея, это направление нередко именуют Wetware, то есть «мокрое обеспечение» — по аналогии с аппаратным (hardware) и программным (software) обеспечением компьютеров.

Именно так называется и наиболее известная книга Брея — «Мокрое обеспечение. Компьютер в каждой живой клетке» (Wetware: A Computer in Every Living Cell, by Dennis Bray, 2009). По всеобщему мнению, это одна из наиболее удачных работ, где внятно и в общедоступной форме изложена суть новейших открытий биологии. Или, если чуть конкретнее, показано, что внутренняя химия живых клеток — это, по сути и форме, процесс непрерывных вычислений.

На первых же страницах этой книги читатели знакомятся с простейшим микроорганизмом — амебой. Хотя это всего лишь одноклеточное создание, оно вполне способно самостоятельно «ползать» или перемещаться от одного места к другому, охотиться за своей пищей, реагировать на внешние раздражители типа света, звука и запахов. И все это, надо подчеркнуть, делается существом, не имеющим не только мускулатуры, но и нервной системы... Довольно долгое время у биологов не было ответов даже на самый элементарный вопрос в этой связи: как такое вообще возможно?

По мере изучения одноклеточных организмов на молекулярном уровне начали появляться и удовлетворительные ответы на подобные вопросы. На следующих страницах книги Брея показано, каким образом разные белковые молекулы — на конкретном примере амебы — взаимодействуя друг с другом, могут быть использованы для реализации всевозможных функций существа.

В частности, для выявления внешних раздражителей, для выполнения над ними «вычислений» и для принятия решения типа «делать». Затем показано, как все эти вещи становятся причиной того, что амеба движется в «желательном» направлении. И так далее по пунктам.

На основе подобных и постепенно усложняющихся эволюционных моделей Деннис Брей описывает, каким образом эти структуры могли зарождаться на самом примитивном уровне, а далее развиваться с течением времени. В основе же своей, как показывает автор, все живые клетки построены на основе молекулярных схем, которые выполняют логические операции. По сути так же, как это делают электронные устройства, но только с помощью уникальных особенностей жидкой молекулярной структуры.

Главную идею книги Брея можно выразить так. Вычислительная жидкая среда клеток обеспечивает базис всех отличительных особенностей живых систем. Именно она позволяет организмам воплощать в своей внутренней структуре образ окружающего мира, и именно это отвечает и за их адаптируемость, и за способности к реакциям на мир, и за общую разумность их поведения. Развивая ту же эволюционную модель далее, автор описывает, как колонии одноклеточных созданий (некоторые из них, вроде амеб, с ядром; другие — и без ядра, как бактерии) могут совместно реализовать «коллективное чувствование». А это позволяет им выявлять как наличие других существ подобного типа, так и — что еще более важно — определять, как много их тут имеется (мало, много, очень много...).

Затем следует естественный переход к рассмотрению простых многоклеточных организмов. Попутно обнаруживается, каким образом уже разного рода клетки формируют в организме способность к коммуникациям друг с другом. Постепенно усложняя картину, автор в итоге подходит и к устройству такого сложного существа, как человек, организм которого состоит из многих и многих триллионов самых разных клеток, постоянно взаимодействующих друг с другом...

Естественно, чем сложнее становится общая картина, тем меньше исследователям удается опираться на твердые, достоверно установленные факты, и все больше приходится уповать на правильность своих гипотез.

Но как бы там ни было, ощутимый прогресс биологов в широком направлении Wetware ныне ощущается постоянно. Заметным же отражением этого процесса стали устойчивый междисциплинарный термин Bio-Inspired Computing, то есть «Вдохновленные биологией вычисления», и стабильно растущее число международных конференций и семинаров примерно под такими названиями: «Вдохновленные биологией компьютинг и коммуникации», «Вдохновленные биологией интегральные компьютерные наносхемы», «Приложения вдохновленного биологией компьютинга», ну и так далее.

#Компьютеризация микробиологии

Один из безусловно замечательных примеров того, как приложения концепции Wetware могут выглядеть на практике, дает следующая конкретная разработка для микробиологии и иммунологии, то есть для области, где изучают взаимосвязи между микробами и здоровьем и где уже начинают применять принципиально новый исследовательский инструмент, предоставляющий немыслимые прежде средства для управления микробами. По сути своей, этот инструмент представляет собой компьютер, но только не обычный аппарат, сделанный из кремния, металла и пластика. Этот компьютер сделан непосредственно из молекул ДНК, РНК и ферментов (энзимов), находящихся в пределах отдельно взятой живой клетки.

Биологический микрокомпьютер, о котором пойдет речь, является детищем Дрю Энди (Drew Endy), доцента биоинжиниринга в Сэнфордском университете. В трех научных статьях, последовательно опубликованных за 13-месячный период в 2012 и 2013 годах, Энди и команда исследователей его лаборатории продемонстрировали почти фантастическую вещь — как обычную живую клетку можно превращать в управляемый многофункциональный компьютер.

Используя стандартные технологии генетического инжиниринга, ученые показали, что могут превращать бактерию E. Coli — главную рабочую лошадку микробиологов — в послушную машину, способную на выполнение базовых функций компьютера: логические операции, хранение данных, передачу данных. Кроме того, авторами также продемонстрировано, что их методы успешно работают и с любым другим типом живых клеток, а не только с бактерией конкретного вида.

Нельзя сказать, что именно эта работа стала величайшим и воистину революционным достижением современной биоинженерии. Другие группы исследователей и раньше добивались похожих результатов в программировании клеток. Однако система Энди и его команды имеет в сравнении с ними одно большое и неоспоримое преимущество — способность усиливать сигнал информационного потока.

Функция усиления — это то, что делает данную систему особенно интересной и многообещающей. Можно сказать, что реализация этой штуки в клетке эквивалентна появлению транзисторов в электронной аппаратуре. Или иначе, это то, что делает биомолекулярный компьютер Энди действительно полезной на практике вещью.

Своеобразным признанием данного факта стало и то, что «Журнал биологического инжиниринга» (Journal of Biological Engineering) признал одну из трех статей Энди и команды — Engineered cell-cell communication via DNA messaging — своей лучшей публикацией года.

При любых разговорах о прогрессе биокомпьютеров, впрочем, желательно сразу же подчеркивать одну немаловажную деталь. Как это принято в компьютерной среде, среди самых главных параметров любого вычислительного устройства непременно фигурирует быстродействие. Однако область биологии в этом отношении для традиционных кремниевых чипов пока что никакой конкурентноспособной альтернативы не представляет.

Как поясняет ситуацию сам изобретатель, Дрю Энди: «Микробиологический процессор функционирует в масштабах времени порядка миллигерца. То есть 1 цикл вычислений происходит здесь примерно каждые 1000 секунд, или, иначе, примерно четыре раза за час... В биологии, однако, этот фактор не всегда важен. Тут и медленное может быть прекрасным...» Какого рода прекрасные результаты имеются в виду, могут пояснить такие примеры из жизни.

Сама концепция биологического компьютера открывает массу таких исследовательских направлений, о которых прежде даже не помышляли. Например, микробы теперь можно конструировать для целенаправленного выявления, скажем, рака, а затем тут же помечать пораженные болезнью клетки флюоресцентными маркерами для легкой их идентификации.

Другие клетки, в свою очередь, могут быть запрограммированы для детектирования таких отмаркированных областей и для доставки к ним — с точечной аккуратностью — нужной фармацевтики, которую они же сами и будут вырабатывать на месте. В принципе, уже реалистичной выглядит и такая ситуация, когда биологические компьютеры могли бы со временем даже сами перепрограммировать раковые клетки — чтобы отключать их рост.

Пока что, правда, для ситуации в биологии общая картина выглядит существенно иначе. И в большинстве своем биологи, как правило, с трудом понимают суть и важность работы, проделанной в исследованиях Энди и его команды. Первичная реакция обычно звучит примерно следующим образом: «Ох-х... Но это же все совсем не так, как оно происходит в биологии»...

И это действительно правда. Инженерные подходы данной команды, по сути дела, сводятся к конструированию более привычного нам компьютера из молекулярных компонентов, имеющихся в живой клетке бактерии. А биологи в массе своей пока еще совершенно не привыкли думать о своей области как инженеры.

Дабы стало понятнее, что представляет собой биологический компьютер, разработанный в лаборатории Энди, имеет смысл чуть подробнее ознакомиться с устройством этого «вычислительного организма». И проще всего это сделать по компонентам: как именно тут устроены хранение данных, логические операции, передача и усиление информации.

Ключом к реализации биокомпьютинга в клетке является то, что микроб вырабатывает особые белки-катализаторы, по некоторому историческому недоразумению именуемые двумя разными словами, которые означают одно и то же. В нашей биологии предпочитают латинского происхождением термин «ферменты», в англоязычной говорят на греческий манер «энзимы». Во всех прочих странах — согласно исторически сложившейся традиции. С инфотехнологической точки зрения ферменты особо важны в клетке тем, что с их помощью реализованы работа «памяти» и управление процессом считывания информации.

ПАМЯТЬ. Самый первый — в хронологии создания — из компьютерных компонентов, позволивший приспособить клетку для надежного хранения данных. Для решения этой задачи исследователи освоили четкую схему взаимодействия двух ферментов, которые — когда они работают совместно — могут очень аккуратно обрабатывать нужный фрагмент в последовательности ДНК, перебрасывая маркер окончания фрагмента либо в один конец, либо в другой. Иначе говоря, ферменты указывают, в каком именно направлении следует считывать данную подпоследовательность (где ее конец).

Теперь, когда происходит процесс обычного считывания ДНК, и считывание конкретного фрагмента проходит в одну сторону, мы можем рассматривать этот фрагмент как, скажем, «нуль». Если же считывание идет в противоположном направлении, то эту ориентацию, соответственно, начинаем именовать «единицей». Благодаря такому подходу молекула ДНК, помимо своей основной функции в клетке, становится еще и хранилищем «биотехнологических битов», нужных ученым.

Как и в случае с небольшой скоростью работы биокомпьютера, подобным образом устроенное хранилище данных не может похвастаться гигантской емкостью памяти. Однако в руках людей, которые понимают, что и зачем они делают, даже скромные параметры системы позволяют создавать чрезвычайно мощные инструменты.

В частности, развивая данный метод, команда Энди разработала умный способ для такого извлечения «своих» данных из клетки, которое не требует трудоемкого секвенсирования ДНК. Инженерными методами ученые сделали так, чтобы микроб светился разными цветами под ультрафиолетовым освещением — в зависимости от направления битовых точек памяти.

Если фрагмент ДНК требует считывания в одну сторону, то микроб светится красным. Если же «информативный сектор» сориентирован в другую сторону — микроб светится зеленым. Благодаря такому подходу, считывание данных становится столь же простым, как освещение микробов ультрафиолетом.

Чтобы стало понятнее, как выглядит реализации этой технологии в жизни, можно представить себе микроб, который запрограммирован на выявление характерной химической сигнатуры для рака кишечника. Проходящий обследование пациент делает глоток жидкости, содержащей миллион или около того копий этого специально запрограммированного микроба. И как только они попадают в кишечник, то любой из микробов, сталкивающихся с сигнатурой рака, срабатывает своим детектором и вырабатывает особые ферменты, необходимые для переключения бита в своей памяти.

Ну а далее, когда микробы в своем естественном движении по кишечнику покидают тело, исследователи могут осветить их после выхода ультрафиолетом и тут же узнать — обнаружен рак во внутренностях пациента или же нет...

ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ. Решив задачу хранения данных (оказавшуюся самой тяжелой и для надежной реализации потребовавшую три года исследований), Энди и его команда разработали способ для передачи данных между клетками. Их технология в буквальном смысле основана на принципах вирусного распространения и применяет безвредный вирус под названием M13, который тихо паразитирует в бактериях и подпитывает свою жизнь «тем, что дом пошлет». Одна из фаз в жизни М13 — это вещательная передача своего генома другим клеткам. Технически это именуется «стадией инфекции». Ну а команда Энди модифицировала этот механизм в нечто типа биологической Wi-Fi-трансляции, способной передавать практически любую последовательность ДНК между клетками.

В каком-то смысле эту технологию можно называть генетическим трюком. Обычно инфекция М13 работает как запечатывание собственной ДНК вируса внутрь короткой генетической последоватеьности — что-то вроде «генетической посылки». А чтобы передать в ней нужное инженерам послание, все, что требуется от микробов, — это добавить его в виде данной упаковывающей последовательности. И тогда М13 отправляет посылку вовне, другим соседним микробам, не ведая, что послание внутри посылки — это уже совсем не его собственная ДНК. По сути дела, биоинженеры воспользовались технологией паразитов применительно к самому паразиту. В итоге появилась возможность пересылать между клетками любые генетические послания (длиной в десятки тысяч знаков), причем делать это избирательно — посылая конкретные генетические коды специфическим клеткам в составе сложного микробиологического сообщества.

К настоящему времени исследователи располагают средствами для управления поведением не только единственного микроба, но и целых популяций клеток. Например, клетки, инженерно преобразованные с помощью коммуникаций на основе М13, могут быть запрограммированы на согласованное начало роста либо, наоборот, на прекращение роста, на скопление в кластеры или, наоборот, на расползание в разные стороны. Для живого примера подобной работы биокомпьютеров, можно представить ситуацию, когда определенные микробы, живущие в теле человека, могли бы автоматически включать производство инсулина в массовых количествах, как только в организме у диабетика выявляется сахар...

ЛОГИЧЕСКИЕ ОПЕРАЦИИ. Хронологически последней функцией, которую команда Энди реализовала в клетках, стала двоичная или булева логика, на основе которой работает большинство современных компьютеров. Суть работы двоичной логики по давней традиции принято излагать на языке водопроводных вентилей. Единица — это «истина», или ДА. Нуль — «ложь», или НЕТ. Ответ ДА — вентиль открыт, электроны текут. Ответ НЕТ — вентиль закрыт, электроны не текут. Оперируя всего лишь двумя этими состояниями, двоичные компьютеры оказываются способными выполнять все те задачи, которыми они ныне заняты.

Реализовав эту логическую конструкцию в живой клетке, исследователи продемонстрировали, что возможности для логики в биологии столь же безграничны, как и в электронике. Разница лишь в том, что в биокомпьютере кремниевые вентили заменили генетическими вентилями, которые открываются и закрываются в аналогичной манере для разрешения или блокирования потока информации. Но только вместо переносчиков-электронов в этом случае поток обеспечивает субстанция ферментов, которые путешествуют вдоль нитей ДНК. Ответ ДА — фермент течет. Ответ НЕТ — фермент не течет. Разрабатывая это направление, команда Энди продемонстрировала, что на основе молекулярно-генетического инструментария удается надежно реализовать биологические эквиваленты для всех основных логических вентилей электронного компьютинга — операции AND, XOR и так далее.

УСИЛЕНИЕ СИГНАЛА. Свой воистину грандиозный потенциал биокомпьютер начинает реально раскрывать лишь тогда, когда удается скомбинировать в нем функции логики и передачи данных. Ну а «биологический транзистор» способен превращать совсем небольшое количество информации в очень значительный поток данных. В электронике такое преобразование известно как усиление сигнала.

При электронном усилении сигнала, можно напомнить, совсем малого изменения в токе оказывается достаточно для открывания или закрывания вентиля, управляющего массивными потоками электронов. Биологический транзистор, который биоинженеры назвали «транскриптор», делает ту же самую по сути вещь. Небольшие перемены в выражении для гена могут порождать очень большие перемены в поведении клетки.

Электронный транзистор исторически был задуман и создан как решение для совершенно конкретной задачи по усилению сигнала — как эффективная замена для не особо надежных вакуумных ламп в релейных телефонных звонках на далекие расстояния. Электрические сигналы, как известно, затухают по мере своего путешествия. Усиливая же затухающий сигнал транзисторами — или усилителями сигналов — становится возможным ретранслировать его на гигантские расстояния. С инженерной точки зрения биологические системы ничем принципиальным здесь не отличаются. И благодаря транскрипторам генетические сигналы теперь можно усиливать — по мере того, как они движутся через клеточные сообщества. Технически это обеспечивает согласованные действия для весьма больших клеточных систем.

* * *

Как уже отмечалось, по самым грубыми подсчетам, внутри человческого тела и на его поверхности живет примерно в 10 раз больше одноклеточных микробов и бактерий, чем насчитывается всех остальных клеток нашего тела, вместе взятых. Богатый компьютерный потенциал населяющих нас микробов и бактерий ныне только-только начинает изучаться исследователями.

Как видится это Энди и его единомышленникам, долгосрочная цель такой работы — сделать биологию более легкой для инжиниринга. И чем больше людей станет работать в этой области, тем более ощутимыми будут и успехи. Дабы простимулировать исследования в этом направлении, ученый создал общественный благотворительный фонд, BioBricks Foundation, и разработал специальное соглашение, BioBrick Public Agreement, с целью облегчить для всех желающих свободную разработку и применение генетических биокомпьютеров.

Вполне официально Энди передал свой транскриптор и биологические вентили логики в общественное достояние — через соглашение BioBrick Public Agreement. Это означает, что любой человек ныне свободен использовать эти технологии по своему усмотрению. Аналогичная декларация ученых для «биологического интернета М13» находится в процессе издания. Единственный фрагмент биокомпьютерной технологии, которую Энди и Стэнфордский университет запатентовали, это биологическая цифровая память. Но сделано это не из коммерческих соображений, а исключительно для превентивной «защиты свободы» общедоступного метода.

Как объясняет Энди, некоторые другие исследовательские группы уже запатентовали технологии, объявляя, что достигли аналогичной цели. Если же собственный патент есть и у стэнфордских ученых, то тогда они — просто не претендуя на свои патентные права — имеют возможность гарантировать, что их технология останется свободной и доступной для всех. Но вот если бы патента не было, то кто-то еще мог бы объявить свои права на эту технологию и ограничить ее использование — в собственных корыстных целях...

(О том, сколь чудовищно уродливые формы может принимать практика патентования биотехнологий, подробнее рассказывается в материале «Код свободы».)

#Вызовы квантовой биологии

Еще одно, совершенно иное и самостоятельное направление исследований на стыке биологических и компьютерных наук ныне представляется не просто перспективным, а фантастически многообещающим. Абсолютно без всяких преувеличений можно говорить, что успехи в данной области сулят не только большой прогресс в биологии, но и подлинный прорыв в разрешении наиболее серьезных проблем науки, таких как непостижимые загадки квантовой физики и природа человеческого сознания.

Речь, конечно же, идет о совсем молодой пока еще, но уже весьма известной междисциплинарной науке под названием квантовая биология. Развернутый обзор данной темы можно найти в материале «Квантовый биокомпьютер», ну а здесь достаточно лишь вкратце познакомиться с сутью предмета и наиболее интересными достижениями последнего периода.

По мере того, как экспериментальная физика и микробиология осваивали технологии для деликатного исследования процессов природы на микроскопических масштабах, постепенно выяснилось, что проблемы, ранее считавшиеся более или менее «понятыми», на самом деле таят в себе куда большую глубину и загадочность. В частности, во множестве весьма тонких экспериментов стали обнаруживать (а на сегодняшний день это уже вполне достоверно установленный факт), что целый ряд давно известных в биологических организмах феноменов — вроде фотосинтеза растений или ориентации мигрирующих птиц по магнитному полю Земли — оказывается возможным благодаря специфическим эффектам квантовой физики.

Еще совсем недавно, в конце XX века, за одно лишь выдвижение подобного рода идей всякого исследователя в научных кругах подвергли бы дружному осмеянию — как шарлатана и псевдоученого. Ибо подобные гипотезы в корне противоречат фундаментальным основам квантовой физики, а всерьез говорить о подобных глупостях могут лишь невежды и недоучки... Однако сама жизнь заставила ученых смотреть на вещи иначе. Большие проблемы человечества с чрезвычайно неэффективным расходованием природных энергоресурсов по сути вынудили науку как можно тщательнее присмотреться к тому, как происходит преобразование энергии в растениях.

Общий механизм фотосинтеза растений уже довольно давно (и самонадеянно) было принято считать постигнутым. Но вот если рассматривать задачу не в общем, а в принципиально важных деталях — каким же именно образом растения и бактерии преобразуют солнечную энергию в химическую с потрясающей, почти 100-процентной эффективностью? — то выясняется, что ответа не знает никто... (Дабы стало понятнее, насколько важно тут задавать вопросы именно конкретно, а не вообще, для сравнения следует напомнить, что в массово применяемых людьми компьютерах на кремниевых чипах практически вся подаваемая в систему энергия бесполезно уходит на тепловыделение.)

Исследования показывали, что ключом эффективности фотосинтеза, судя по всему, является скорость реакции. Преобразование солнечной энергии в биосистемах происходит почти мгновенно, так что совсем малая ее часть теряется на выделение тепла. Но вот каким именно образом в обычно неторопливых живых клетках организована эта самая почти мгновенная передача энергии — это и является очень давней научной загадкой, к решению которой физики начали всерьез подступаться лишь в 2005-2007 годах.

Вот тогда-то и стало понемногу выясняться, что ответ на столь насущный вопрос лежит в квантово-механических эффектах. В частности, были получены прямые свидетельства тому, что при фотосинтезе важную роль в процессах передачи энергии — от улавливающих свет молекул-фотоантенн в реакционные центры-преобразователи — играет на удивление долго длящаяся квантовая когерентность (то есть взаимно-согласованное волноподобное поведение) электронов в молекулах, поглощающих свет.

Благодаря такой когерентности биосистема, словно квантовый компьютер, отыскивает кратчайший путь передачи среди всех возможных, после чего именно по этому маршруту энергия и передается с минимальными потерями. Иначе говоря, та задача, над которой создатели наших квантовых компьютеров безуспешно бьются уже многие годы — обеспечить устойчивую и продолжительную когерентность кубитов в квантовом регистре — природой, как выясняется, решена более чем успешно, причем миллионы лет тому назад.

Понятно, наверное, что опора биомолекулярных машин на квантовую механику — для поддержания своих жизненно важных процессов — стала для ученых очень и очень большим сюрпризом. В первую очередь, из-за температуры при которой этот процесс происходит. Квантовая когерентность системы является в высшей степени хрупким состоянием. Малейшее внешнее воздействие — и от когерентности элементов уже ничего не осталось... В своих экспериментах с кубитами физики тоже могут сохранять такие состояния регистра в течение некоторого времени — но лишь в тщательно изолированной от помех среде и при очень низких температурах.

Однако по сию пору никто еще так и не сумел внятно и доказательно объяснить, каким образом это может происходить в теплой и мокрой, то есть «тотально зашумленной» среде внутри живых существ... Но вот когда это удастся-таки хорошо объяснить, подтвердив теорию опытами, тогда-то квантовая биология и станет воистину революционным достижением человечества. То, что этот важный этап не за горами, сомнений особых нет — раз природа это делать реально умеет, значит, и мы научимся.

Из данной картины в общих чертах понятно, наверное, что постижение «квантово-вычислительного» механизма фотосинтеза у растений на сегодняшний день считается важнейшей задачей квантовой биологии. Так что гора научных статей вокруг этой темы заметно прирастает с каждым годом. Но каким именно образом молекулы клеток остаются когерентными в течение столь продолжительного по квантовым масштабам времени, при столь высоких температурах, да еще и при относительно больших расстояниях между молекулами — все это пока остается для ученых неясным и загадочным. Хотя разных идей, конечно же, хватает в достатке. Заниматься даже поверхностным описанием всех этих конкурирующих гипотез пока что, конечно, рановато. Потому что на данный момент для них нет никаких экспериментальных подтверждений. Однако выделить некоторые ключевые моменты, общие для многих моделей, наверное, имеет смысл.

Прежде всего, важнейшую роль в обеспечении всего процесса, похоже, играют структуры белковых матриц, которые сами непосредственно не участвуют в «вычислении» оптимального маршрута для передачи энергии, однако именно в них вплетены те светочувствительные пигменты-антенны, которые обеспечивают прием и передачу сигнала. Поскольку без этих белковых структур никакой когерентности не получается, сделан вывод, что матрицы, скорее всего, выполняют роль уже известного в квантовых вычислениях механизма для «квантовой коррекции ошибок».

Далее, имеются хорошо обоснованные результаты, демонстрирующие, что одних лишь квантовых (или тем более только классических) эффектов физики оказывается недостаточно для обоснования устойчивой квантовой когерентности в биосистемах. Но при этом теоретически смоделировать процесс удается в том случае, если рассматривать его как особый, весьма деликатного рода замес из квантовых и классических эффектов. Рожденный, как предполагается, в результате последовательной работы генетических алгоритмов отбора.

Наконец, последний по времени, совсем свежий результат — опубликованный в выпуске журнала Nature Communications за январь 2014 года — выявил в фотосинтезе еще один довольно тонкий механизм взаимодействия элементов системы. На этот раз — между «классическими» коллективными вибрациями атомов-хромофоров, в результате порождающими резонанс с колебаниями электронов, и отмечаемым в итоге феноменом обмена энергией, который носит уже сугубо квантовый характер...

Хотя все перечисленные идеи отражают попытки решения проблемы с разных сторон, не слишком сложно заметить, что у всех них определенно имеется и кое-что общее. Чем больше ученые узнают о тонкостях процесса, тем больше становится похоже, что ответ на загадку фотосинтеза скрыт в очень тонком взаимодействии известных феноменов как классической, так и квантовой физики. И хотя никто не сможет вам объяснить, почему так происходит, но именно в тот же период «первых великих открытий» квантовой биологии — то есть в 2005-2007 годы — в совсем другой области экспериментальной физики произошла другая, весьма созвучная и по-своему тоже очень важная серия открытий.

Таких открытий, которые также непосредственно связаны с физикой колебаний и тоже лежат явно на стыке классической и квантовой физики. По сути же своей это не слишком мудреные опыты, которые позволяют наглядно и просто — в условиях чисто классической системы — продемонстрировать суть и устройство «совершенно непостижимых» прежде феноменов квантовой механики с ее корпускулярно-волновым дуализмом.

Подробный рассказ об этом любопытном направлении новейших экспериментально-теоретических исследований можно найти в материале «Квантовая физика как она есть». Ну а здесь пора переходить к финалу и чуть подробнее пояснить, насколько многообещающими и захватывающими выглядят открывающиеся ныне связи между биологией, квантовой физикой, загадочной природой сознания и даже — что звучит совсем уж удивительно — скрытой от нас геометрией вселенной.

#Секреты разума в геометрии пространства-времени

Знаменитый физик-теоретик Джон Арчибальд Уилер и его весьма неортодоксально на первых порах звучавшие идеи в духе «все — это информация» далеко не случайно, ясное дело, были привлечены для начала данного обзора, посвященного, в общем-то, биологии.

Ученые биологи ныне уже имеют более чем достаточно свидетельств тому, насколько важными для их дальнейших успехов являются и достижения информатики, и новые открытия квантовой физики. Однако особо волнующий стык всех этих наук — на котором происходит изучение в высшей степени загадочных тайн нашего сознания (и который здесь пока не рассматривался по сути никак) — требует совершенно особого и отдельного рассмотрения. Предваряя этот будущий рассказ, можно упомянуть лишь два удивительных результата — один совсем новый и другой уже достаточно известный — которые могут дать общее представление о грандиозности ныне приоткрывающейся ученым картины.

Начать логично с уже хорошо известного экспериментального факта биологии, поскольку тогда лучше станет понятен и масштаб нового открытия теоретиков-физиков. В последнее десятилетие XX века особый интерес ученых, занимающихся междисциплинарными исследованиями, вызвали так называемые микротрубки цитоскелета биологических клеток. Хотя эти весьма специфические цилиндрические молекулы диаметром около 25 нанометров имеются почти во всех клетках, в микробиологической науке обстоятельства сложились так, что обнаружили их ученые довольно поздно и фактически, можно сказать, по недоразумению.

Вышло так, что при подготовке проб для электронного микроскопа исследователи всегда применяли жидкость, которая растворяла именно те белки, из которых состоят микротрубки. Иначе говоря, важный элемент конструкции в микроскоп вообще не попадал. И лишь тогда, когда лаборатории перешли на другой растворитель, то тут в клетках и обнаружились «совершенно новые» структуры, выполняющие, как поначалу решили, функции клеточного скелета. Но вскоре для этого «скелета» выяснилась далеко неординарная вещь. При более глубоком анализе структуры было установлено, что образующие микротрубки элементы — тубулины — имеют два возможных состояния, переключение между которыми происходит по меркам биологии небывало быстро — за наносекунды. По сути дела, был открыт «клеточный автомат» или квантовый микрокомпьютер, изящно изготовленный самой природой с совершенно непонятными для человека целями. Американский врач и биолог Стюарт Хамероф (Stuart Hameroff) выдвинул гипотезу о том, что в нейронах нашего мозга эти микротрубки и являются тем самом местом, где воплощается «квантовое сознание» человека.

Дабы суть идеи стала понятнее, надо напомнить такой факт. Бесспорная и не подлежащая сомнению способность человека к решению «алгоритмически невычислимых» задач (то есть задач, в принципе не поддающихся решению с помощью традиционных компьютеров), является одним из самых сильных доводов за то, что искусственный интеллект обычных компьютеров и естественный интеллект нашего сознания работают на основе в корне различающихся механизмов. Иначе говоря, в работе человеческого сознания, в частности в феномене интуиции, отчетливо просматриваются признаки «квантового компьютера». То есть устройства, которое по сути заранее знает правильный ответ, поскольку при поиске оптимального решения опробует все варианты одновременно.

Именно этот аспект нашего интеллекта именуют «квантовым сознанием». Как это на самом деле работает в мозге, никто, естественно, пока не знает. Но идея Хамерофа прозвучала «достаточно безумно, чтобы быть правильной», из-за чего ее сразу поддержал Роджер Пенроуз — знаменитый британский математик и физик-теоретик, известный также как один из главных сторонников концепции «квантового сознания» (противников у этой идеи, пожалуй, будет много поболе, особенно в лагере разработчиков систем искусственного интеллекта, уверенных, что и традиционный компьютер уже совсем скоро превзойдет в разумности человека — см. материал «Игры, в которые играет Пенроуз».

Уже не надо, вероятно, объяснять, что подход к нашему мозгу как к биологическому квантовому компьютеру лежит полностью в русле новейших исследований квантовой биологии. Вот только выяснить, каким образом нейроны человеческого мозга образуют когерентную квантовую систему для решения невычислимых задач — эта проблема будет намного потяжелее, чем постижение загадки фотосинтеза.

Но не исключено, что постичь тайны мозга и сознания поможет совсем новое открытие физиков-теоретиков, отыскавших непосредственные взаимосвязи между двумя наиболее трудными для постижения феноменами в физике XX века. Имеются в виду феномен квантовой сцепленности или «парадокс ЭПР» (Эйнштейна-Подольского-Розена) и феномен «кротовых нор» в пространстве-времени или кратко «мост ЭР» (Эйнштейна-Розена).

Если совсем вкратце, то два весьма известных в теоретической физике человека, Леонард Сасскинд и Хуан Малдасена, опираясь на свежие работы других исследователей, продемонстрировали верность нового удивительного уравнения, «ЭПР = ЭР». То есть показали расчетами, что оба феномена на самом деле являются разными сторонами одного и того же природного явления...

Популярно и с подробностями изложенную суть этого открытия можно найти в материале «Сцепленность и урок природоведения». Здесь же требуется лишь подчеркнуть, что оба феномена, описанные Эйнштейном и его соратниками еще в 1930-е годы, даже взятые по отдельности очень серьезно подрывают наши традиционные представления об устройстве мироздания (доказывая наличие и возможности мгновенных связей между объектами на абсолютно любых, хоть межгалактических расстояниях).

Теперь же, взятые вместе и оказавшиеся эквивалентными проявлениями одной и той же идеи единства, ЭПР и ЭР по сути дела демонстрируют не только единую природу квантовой физики частиц и гравитации (геометрии пространства-времени), но и ключевую роль во всей этой картине для теории информации. Потому что сама разработка идей об энтропии черных дыр, о связывающих черные дыры «кротовых норах», и о частицах как разновидностях черных дыр — все эти исследования последние десятилетия ведутся в самой непосредственной связи с концепциями квантовой теории информации.

На фоне таких свершений почему-то совсем даже не удивляет, что еще один из «поздних питомцев» Джона Уилера, известный шведско-американский физик Макс Тегмарк в январе 2014 года опубликовал препринт большущей исследовательской статьи под названием «Сознание как состояние материи» (Consciousness as a State of Matter, by Max Tegmark, 6 Jan 2014, arXiv:1401.1219).

Подробности об этой крайне необычной работе, конечно же, следует оставить для следующего обзора. Но и так, наверное, можно ощутить, что передовая наука человечества именно сейчас выходит на очень и очень интересные рубежи, уже позволяющие осмысливать устройство нашего сознания в строгих терминах физики и математики. И самое главное — с этих новых научных позиций роль «человека разумного» во вселенной начинает выглядеть в корне иначе...

Ну а в качестве разогрева и подготовки к следующему обзору вполне подойдет такой материал в тему — «Недостающая идея»

#Дополнительное чтение

 
 
⇣ Содержание
Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Nvidia и Shutterstock запустили ИИ-генератор 3D-моделей Edify 1 мин.
Дата выхода в раннем доступе, Kickstarter и обновлённое демо: красочная фэнтезийная стратегия Songs of Silence получила новый трейлер 29 мин.
Бывшие сотрудники Blizzard рассказали, что происходит с сюжетными миссиями Overwatch 2 — их могут окончательно отменить 2 ч.
Более половины игровых студий применяют ИИ в разработке, показало исследование Unity 3 ч.
На смену Family Sharing в Steam придут «Семейные группы» с общей библиотекой, контролем за детьми и привязкой к региону 3 ч.
Nvidia запустила Quantum Cloud — облачный симулятор квантового компьютера для исследований 4 ч.
Telegram выгодно для себя привлёк $330 млн через продажу облигаций 4 ч.
Более 500 российских программистов приняли участие в совместном хакатоне Хоум Банка и «Сколково» 4 ч.
Всё своё ношу с собой: Nvidia представила контейнеры NIM для быстрого развёртывания оптимизированных ИИ-моделей 11 ч.
Nvidia AI Enterprise 5.0 предложит ИИ-микросервисы, которые ускорят развёртывание ИИ 12 ч.
В Китае создали «саморазмножающиеся» дроны — они распадаются на независимые аппараты в форме кленового семени 2 ч.
Samsung основала лабораторию по разработке полупроводников для ИИ 2 ч.
«Мерлион» выпустит SSD, блоки питания и другие комплектующие под собственным брендом 3 ч.
Смарт-часы Xiaomi Watch S3 и Redmi Watch 4 для любителей активного образа жизни и ТВ-приставка Mi Box S 2 Gen для развлечений 4 ч.
SK hynix запустила массовое производство стеков памяти HBM3E — первой её получит Nvidia 4 ч.
Смартфоны Redmi Note 13 и 13 Pro+ 5G, планшет Xiaomi Pad 6 расширят возможности для работы и развлечений 5 ч.
Зарубежные поставщики Intel и TSMC не спешат строить свои предприятия в Аризоне 6 ч.
Nvidia и Synopsys внедрили искусственный интеллект в сфере литографической подготовки производства чипов 7 ч.
NVIDIA представила облачную платформу для исследований в сфере 6G 13 ч.
Ускорители NVIDIA H100 лягут в основу японского суперкомпьютера ABCI-Q для квантовых вычислений 13 ч.