Дешифрование кодов и смыслов биоэлектричества

( Сентябрь 2020, idb.kniganews )

На стыке трёх важных наук – биологии, физики, информатики – родилась и успешно развивается мощная дисциплина с целой чередой интереснейших открытий. Большая проблема в том, что чуть ли не каждое из достижений этой дисциплины означает подрыв устоявшихся догм официальной науки…

В свежем – за сентябрь 2020 – выпуске журнала The Scientist, освещающего всевозможные области наук о жизни, опубликована примечательная обзорная статья от профессора биологии Майкла Левина. Примечательна же она тем, что рассказывает о существенно иных – одновременно нетрадиционных и успешных – подходах к решению весьма давней и очень трудной научной проблемы: «Каким образом группы клеток кооперируются для построения органов и организмов» («How Groups of Cells Cooperate to Build Organs and Organisms,» by Michael Levin. The Scientist, September 2020).

По совершенно случайному, конечно же, совпадению месяцем раньше, в августе 2020, существенно иной журнал Physics Today, освещающий успехи и достижения в области науки физики, опубликовал другую обзорно-дискуссионную статью. Эта работа носит название «Не скрывается ли новая физика в живой материи?», а автором её является известный теоретик-космолог и по совместительству писатель-популяризатор науки Пол Дэвис («Does new physics lurk inside living matter?» by Paul Davies. Physics Today 73, 8, 34. August 2020).

В статье этой автор в предельно сжатом виде излагает, фактически, суть и выводы своей недавней книги «Демон в машине» («The Demon in the Machine,» by Paul Davies, 2019). Где развёрнуто показано, что для подлинно научного понимания и развития биологии нам насущно требуются физические законы совершенно нового типа – выстроенные на основе теории информации. Или, формулируя то же самое чуть по-другому, для выхода из очевидного ныне кризиса не-понимания Природы как в физике, так и в биологии, учёным насущно требуется объединить эти две науки в одну – с непременной опорой на компьютерно-информационные подходы…

Подробности о книге Дэвиса и о её несомненном успехе среди читающей-думающей публики можно найти в материале «Единая реальность бактерий и богов », однако нас здесь интересует вопрос несколько иной. Вопрос о том, что же такого интересного, собственно, в одновременном появлении двух совершенно разных, казалось бы, статей на разные темы, от разных авторов и в разных журналах – биологическом и физическом?

Самый простой и бесхитростный ответ на этот вопрос заключается в том, что именно Майкл Левин (автор статьи в биологическом The Scientist) является одним из главных героев статьи Пола Дэвиса в журнале о «Физике сегодня». Ну а для ответа куда более глубокого и содержательного понадобится подробнее рассказать о том, что именно делают ныне Левин и его коллеги-единомышленники на стыке биологии, физики и компьютерных наук…

Чем больше мы узнаём…

Для формирования более объективной и объёмной картины, отображающей новое и пока неоднозначно воспринимаемое в научных кругах направление исследований, имеет смысл рассказывать об этом сразу с нескольких точек зрения.

Для начала предоставив слово «стороннему наблюдателю» в лице физика Пола Дэвиса. Затем полезно ознакомиться с публикациями нескольких научно-популярных журналов, делавших материалы о работах лаборатории Майкла Левина в Университете Тафтса. А уже после этого, наконец, перейдём к непосредственному цитированию нынешней статьи от самого Левина – как основателя и главного мотора интересной затеи с перестройкой фундамента биологии на основе биоэлектричества и компьютерно-информационных подходов.

В статье Пола Дэвиса про «новую физику, прячущуюся в живой материи» об этом рассказывается примерно так – в вольном переложении на русский соответствующего фрагмента про Левина.

Отец теории информации Клод Шеннон всегда особо подчёркивал, что математика его теории имеет дело сугубо с такими вещами, как эффективность передачи сигналов и пропускная способность каналов. Но она не говорит нам абсолютно ничего о смыслах передаваемой информации. В биологии, однако, (как и в процессах самоорганизации, изучаемых физикой) критично важны именно смысл послания или контекст передачи. Каким же образом наука, изучающая природу, могла бы ухватывать математически именно такие особенности информации, как инструктивные команды, сигналы для контроля их выполнения или для задания общего контекста процессов?

Один из таких подходов – причём сейчас уже вполне ясно, что подход неверный – был сформулирован на заре молекулярной биологии. С подачи Фрэнсиса Крика назвали подход весьма помпезно, – «центральная догма» молекулярной биологии. Происходило это в 1960-е годы, примерно через десятилетие после того, как Крик и Джеймс Уотсон ввели в науку структуру двойной спирали ДНК и её ключевую информационно-генетическую роль.

Согласно провозглашённой «центральной догме» информация в биологии течёт лишь в одном направлении – от ДНК к механизмам клетки, выстраивающим необходимые белки, а следовательно, и весь организм в целом. Ныне для того же самого процесса ныне используют обычно термин «поток снизу-вверх».

Сегодня, однако, науке уже отлично известно, что передача информации в биологии – это процесс двухстороннего движения, включающий в себя как петли обратной связи, так и информационные потоки «сверху-вниз». Например, даже простые эксперименты с выращиванием клеточной культуры в чашке Петри демонстрируют феномен, известный как контактное торможение: когда клеток становится слишком много, они просто перестают делиться.

Более сложные эксперименты с микробами в космосе – на борту орбитальной МКС – показывают, что бактерии в условиях нулевой гравитации могут изменять обычный процесс экспрессии генов и включают в работу иные гены, нежели на Земле. Откуда вполне очевидно, что физические силы не только локального, но даже глобального уровня способны изменять работу генетических механизмов на уровне молекулярном.

Исследования же Майкла Левина и его коллег в Алленовском Центре открытий, Университет Тафтса, предоставляют удивительные и разнообразные примеры того, как «информационные потоки сверху-вниз» способны радикально влиять на биологию клеток и организмов в естественных земных условиях.

Лаборатория Левина исследует то, сколь принципиально важны структуры электрических потенциалов, сложными трёхмерными паттернами охватывающие целиком всю живую систему. Эксперименты исследователей показывают, что в делах управления ростом и формированием морфологии живых организмов эти биоэлектрические структуры играют ничуть не меньшую роль, чем химические паттерны и механические силы в физике клеток и тканей.

Здоровые клетки организма всегда электрически поляризованы. В клеточных стенках – мембранах – они стабильно поддерживают определённую разность потенциалов, перекачивая специальными помпами электрически заряженные ионы. Раковые клетки, напротив, имеют тенденцию быть деполяризованными.

Благодаря исследованиям группы Левина надёжно и многократно продемонстрировано, что паттерны поляризации клеток в составе тканей многоклеточных организмов играют ключевую роль в их росте и развитии, в заживлении ран и в регенерации органов. Изменяя же эти электрические паттерны химическим воздействием, экспериментаторы могут целенаправленно порождать существенно новые морфологии – формы и конструкции – генетически того же самого организма.

Удобным объектом для экспериментов стал вид плоских червей планарий, обладающих редкими способностями к полной регенерации своих органов. Если обычного червя такого вида разрезать поперёк на две части, то головная часть отращивает новый хвост, а хвостовая часть – новую голову, так что в результате получается два полноценных червя. Однако, модифицируя состояние электрической поляризации тканей в области разреза, можно сделать либо двухголовых червей без хвоста, либо двухвостых без головы (поскольку ротовое и оно же анальное отверстие у такого организма находится на брюхе между головой и хвостом, обе новые особи остаются по-прежнему жизнеспособными).

По внешнему виду двухголовый и двухвостый черви выглядят как разные виды организмов. Самое же поразительное в том, что если таких чудищ в свою очередь разрезать пополам, то они не возвращаются к нормальному фенотипу. Вместо этого двухголовые черви порождают двухголовое потомство. А двухвостые – соответственно двухвостое. Несмотря на то, что все они имеют идентичную ДНК, три модификации выглядят как разные виды. Каким-то совершенно неведомым пока для науки способом информация об общей конфигурации тела передаётся от родителей к потомству не генетическим, а эпигенетическим (помимо ДНК) образом.

Естественно предполагать, что морфологическая информация такой системы должна храниться распределённым образом в разрезаемой ткани организма и затем направлять соответствующую регенерацию на генетическом уровне. Но как именно это происходит? И насколько важны здесь закодированные электрические сигналы – наряду с генетическим кодом?

Термином «эпигенетика» принято объединять самые разнообразные факторы, определяющие фенотип организма, но при этом не относящиеся к генам ДНК. Пока что ситуация в биологии такова, что науке известно очень мало содержательных фактов о конкретных механизмах хранения эпигенетической информации, о механизмах её обработки и распространения. Но при этом ясно, что роль их в биологии критично важна.

… Тем лучше мы понимаем…

Вместо критично важных для биологии общих вопросов о роли эпигенетики, мы далее углубимся в конкретные аспекты работы лаборатории Майкла Левина. Сделав это с опорой на публикации журналистов известных научно-популярных журналов вроде New Scientist, Physics Today, Cosmos Magazine и т. п. за период 2013-2019 гг (перечень статей приведён в разделе «Основные источники»).

Для правильного перехода к обзору, однако, первым делом необходимо почётче обозначить Большую Загадку Морфогенеза, насущно требующую от науки объяснения.

Человеческое тело состоит из триллионов клеток, все из которых работают в согласии друг с другом. В процессе своего развития они делятся и обретают различия, необходимые для формирования сложных многоклеточных структур. А затем, когда эти структуры построены, клетки прекращают процесс деления. Во взрослом теле отмирающие клетки на постоянной основе заменяются новыми. Повреждённые ранами или другими причинами ткани способны к самовосстановлению, в той или иной степени. Во всех этих процессах жизни каждая отдельная клетка каким-то неведомым образом способна чувствовать, какой именно вклад она должна сделать в организм, по масштабам своим намного больший, чем она сама.

Каким же образом это происходит?

Было бы несправедливо говорить, будто для современной науки вся эта тема – полнейшая тайна. За многие десятилетия исследований картина понемногу проясняется, но происходит это очень медленно и трудно.

Биологи и биофизики, изучающие данные процессы, долгое время особо пристально фокусировались на молекулярных посланниках-связных, которых клетки посылают друг другу для взаимного согласования своей активности. Значительно позже, уже к 2000-м годам, было обнаружено, что в процессах этих столь же активно участвуют механические силы (структуры цитоскелета, мембранные помпы и клапаны, молекулярные наномоторы для автономного передвижения и так далее).

Ныне же Майкл Левин и его коллеги из Университета Тафтса исследуют ещё одно важное направление – новые пространства в плохо понимаемой пока что области биоэлектрических сигналов. Эти учёные обнаружили, что манипуляции с сигналами внутренних электрических процессов организма способны изменять его рост и развитие с весьма мощными и часто приносящими сюрпризы результатами.

В целом же их подход даёт основания полагать, что те серьёзные вопросы в областях биологии и медицины, которые по давней традиции считались весьма разными – морфогенез и развитие растущего организма, регенеративное восстановление утраченных органов, даже раковые заболевания – всё это в действительности может быть эффектно и плодотворно объединено под общим куполом межклеточных коммуникаций и информации.

#

То что биологические системы реагируют на электричество – идея далеко не новая. Еще в 1771 году Луиджи Гальвани обнаружил, что электрические искры могут вызывать активное движение лапок у мёртвых лягушек. И конечно же, науке давно известно, почему так происходит. Нервные клетки задействуют импульсы электричества – включая и передачу электрических сигналов в мышцы – для стимулирования движения тканей.

Более того, в электрических коммуникациях могут участвовать фактически все клетки организма – не только клетки нервов и мышц. Белковые структуры, встроенные в клеточные мембраны, доставляют ионы водорода, калия, натрия и других элементов внутрь и наружу клеток.

Некоторые из таких структур, именуемые ионными помпами, работают активно (и потребляют энергию), чтобы двигать ионы против их градиента концентрации. Другие белковые структуры, именуемые ионными каналами, пассивно позволяют ионам проходить сквозь мембрану, но могут запираться и вновь открываться в ответ на различные стимулы.

Как результат, две клетки с одними и теми же генами и с одинаковым набором белков мембраны могут находиться в очень разных электрических состояниях. Ионные насосы и каналы клетки в своей совокупности создают трансмембранную разность потенциалов, V_mem, которая влияет на другие клетки и вносит свой вклад в формирование градиентов и паттернов электрических напряжений на больших пространственных масштабах.

Примерно с конца 1950-х годов исследователи стали выявлять корреляции между V_mem, иначе именуемым потенциалом покоя, и процессом деления клеток. Полностью дифференцировавшиеся клетки в тканях, прекративших свой рост (таких как нервы, мышцы и большинство органов) имеют относительно высокое трансмембранное напряжение порядка 50–90 милливольт.

Другие клетки, находящиеся в состоянии быстрого деления или имеющие более пластичную функциональность – клетки эмбриона, стволовые клетки, раковые клетки – в типичных случаях имеют на мембране разность потенциалов менее 30 mV. Более того, согласно наблюдениям, перемены в значениях V_mem непосредственно связаны и с ходом процессов клеточного цикла.

Например, In Vitro (при лабораторных исследованиях «в пробирке») искусственное понижение или повышение V_mem воздействием на концентрации ионов в клетках заставляло эти клетки либо начинать, либо прекращать процесс своего деления.

При всех этих достижениях, однако, преобладающее мнение сходилось к тому, что In Vivo, то есть в условиях естественной жизни клеток, нам никогда не удастся манипулировать трансмембранными клеточными напряжениями в организме. Трансмембранный потенциал покоя, как предполагалось, является сущностно необходимым компонентом для здоровья клетки, а его изменение в живом организме непременно должно либо приводить к летальному исходу, либо предоставит от дезорганизованной клетки такие экспериментальные данные, которые вообще не поддаются внятным интерпретациям.

Герой нашей истории, Майкл Левин, с самого начала – в первой половине 1990-х переходя в биологию из компьютерных наук – относился к такого рода догматическим барьерам довольно скептически:

«Я всегда считал, что если V_mem несёт в себе инструктивную информацию, то тогда и мы должны иметь возможности для отделения этих инструкций от функций поддержания нормальной жизни клетки. Показательно, что именно так оно и оказалось»…

#

Прежде чем стало бы возможным изучать эффекты изменений V_mem в жизни, Левину и коллегам было необходимо разработать надлежащие инструменты для того, чтобы это делать.

На протяжении 50 лет научное сообщество фокусировалось на инструментах и методах для изучения функций генов и химических градиентов, – говорит Левин. – Поэтому было очень мало сделано из того, для помогло бы нам в изучении роли градиентов напряжения. Все прежние измерения V_mem осуществлялись через прокалывание отдельных клеток крошечными иглами электродов, а это очень трудоёмкая техника, совершенно не подходящая для регистрации структурных картин в переменах V_mem на масштабах живых тканей органов или вообще организма целиком.

Вместо этого для новых исследований учёные стали использовать технику, позаимствованную из методов изучения электрических сигналов в нервных клетках: флюоресцентные красители-«маркеры», у которых пространственное распределение или спектральные характеристики реагируют на локальные электрические поля. Используя комбинацию из двух красителей, специально подобранных для изучения потенциалов покоя (а не для быстро меняющихся нервных сигналов), они стали получать картины вроде такой, что представлена на иллюстрации.

Применяя флюоресцентные красители, чьи спектральные свойства и пространственное распределение зависят от интенсивности локальных электрических полей, исследователи могут измерять трансмембранные напряжения в группах клеток (на фото), в тканях и организме целиком.

Помимо визуализации картин распределения V_mem, исследователям также требовались инструменты для манипуляций значениями этого важного параметра. Одной из возможностей было применение внешних электрических полей, однако сложность структуры живой ткани делает слишком замысловатым управление тем, каким образом электрическое поле должно распределяться в живом организме. Вместо этого исследователи стали настраивать значения V_mem тем же самым способом, которым это делают клетки. То есть с помощью ионных насосов и каналов.

Причём делать это можно двумя разными методами – генетически или фармакологически. Иначе говоря, воздействуя на изменение мембранных белков в клетках либо отправкой генетического посланника РНК, либо химических биомолекул. Это весьма важный момент исследований, когда у учёных непременно имеется больше одного способа для воздействия на перемены V_mem – дабы быть уверенными, что наблюдаемые эффекты воздействия происходят действительно из-за манипуляций именно с V_mem, а не являются реакцией клетки на специфические химикаты или ионы.

Среди важнейших достижений на данном пути стало открытие того факта, что биоэлектрические сигналы часто выступают в качестве своего рода триггеров, запускающих цепи событий, по природе своей намного более сложных, чем собственно сигналы.

Например, головастики после определённого рубежа в их развитии обычно уже не способны регенерировать утраченные части тела. Головастик, которому ампутировали хвост, уже не отрастит себе новый. А головастик, потерявший формирующуюся ногу, вырастает в лягушку без ноги. Однако, в опытах Левина и коллег, когда клетки на месте ампутированного органа обрабатывались для понижения их V_mem, то хвост или нога могли снова вырасти вместо утраченных.

Регенерированные таким способом конечности имели мышцы, которые двигались, и нервы, чувствительные к прикосновениям, а на ногах были пальцы и ногти. Понятно, что применявшиеся учёными сигналы для перемен в потенциале V_mem не содержали в себе никакой информации обо всех этих восстановленных сложных структурах. Тем не менее, клетки на месте раны посредством электрического сигнала-триггера были активизированы на формирование таких структур, которые они уже знали как делать. Но при этом без вмешательства исследователей такого рода возможности не запускаются в организме сами…

Эти результаты, по мнению Левина, вполне отчётливо указывают на приложения в области регенеративной медицины. Долгосрочная цель биоинжиниринга – использовать стволовые клетки для выращивания новых, живых конечностей и органов на замену тем, которые людьми утрачиваются из-за несчастных случаев или болезней. Однако полное воспроизводство органов – вроде рук или глаз – во всей их гигантской сложности ещё долго будет оставаться для медицины чрезвычайно непростой задачей.

А вот отыскание правильных биоэлектрических сигналов-триггеров могло бы, в потенциале, эффективно и красиво обойти биоинженерам необходимость полного понимания тех сложнейших структур, которые они намерены научиться заменять.

#

В первичных экспериментах исследователей с хвостами и ногами головастиков разные части тела всегда вырастали на правильном месте. Ампутированный хвост никогда не заменяет ещё одна нога. Или наоборот, вместо ноги не отрастает хвост.

В другом комплексе последующих экспериментов, однако, исследователи обнаружили, что биоэлектрические сигналы могут влиять не только на то, будут ли вырастать новые структуры, но и на то, что именно за новые структуры это будут. В частности, эмпирически было обнаружено, что определённый тонкий диапазон напряжений V_mem у лягушек оказывается весьма специфическим для запуска формирования глаза.

Когда они подстроили V_mem так, чтобы вывести напряжение из этого диапазона в области обычного развития глаз, то это не позволило глазам сформироваться правильно. Но кроме того, теперь они смогли запускать рост полноценно сформированного глаза в любой части тела лягушки – от брюха до хвоста —  специально подстраивая там значение V_mem в пределах установленного диапазона.

Другие весьма необычные результаты – о которых вкратце рассказано и у Пола Дэвиса – были получены в биоэлектрических экспериментах с плоскими червями планариями. Воспользовавшись воистину исключительными способностями этих червей к регенерации любых своих органов, Левин и коллеги обнаружили, что в целом процесс регенерации планарии направляется общим градиентом V_mem от головы (где уровень напряжения низкий) и до хвоста (уровень высокий).

Манипулируя этим градиентом, поднимая или снижая уровень V_mem на месте разделения червя на две части, они смогли вырастить планарий с двумя головами или вообще без головы. Другой комплекс манипуляций с V_mem  позволил изменять размер и форму новой головы и хвоста червя.

Почему эти результаты очень важны для медицины вообще и для борьбы с раком в частности? Рак – это, в некотором смысле, такое заболевание при котором организованная работа собственных клеток тела начинает идти не так. Когда клетки теряет информацию о том, какую структуру они должны формировать, вместо этого начиная делиться и распространяться неуправляемо, сами по себе. И вряд ли удивительно, что и здесь участвуют биоэлектрические сигналы.

В действительности весьма давно стало известно, что клетки раковой опухоли имеют более низкий трансмембранный потенциал, нежели клетки организма здорового. Левин же и его коллеги обнаружили – на экспериментах с лягушками, – что измерения V_mem способны предсказывать места, где начнут формироваться опухоли, ещё до того как опухоли становятся доступны для выявления другими средствами.

Манипуляции же с уровнем V_mem позволяли изменять поведение опухоли. Подъем уровня V_mem  в некоторых случаях мог превращать раковые клетки обратно в клетки здоровые, а понижение уровня V_mem, напротив, могло запускать процесс метастазирования в здоровых клетках – с их распространеним дальше по телу, как это бывает при раке.

Обнаруженный эффект, впрочем, содержал в себе больше, чем видно на первый взгляд. На самом деле исследователи понижали V_mem не у тех клеток, которые стали метастазными, а у других, далеко расположенных от них клеток, которые и запустили затем метастазоподобное поведение прежде здоровых клеток через сложную комбинацию электрических и химических сигналов…

#

По состоянию на сегодняшний день биоэлектрические коммуникации в организме остаются для науки направлением столь же загадочными, сколь и мощным в своём потенциале.

Поскольку крупномасштабные измерения и картографирование V_mem дело пока что всё ещё довольно новое, у исследователей имеется ощутимая нехватка данных о том, как V_mem меняется в различных тканях и при разных обстоятельствах. Более крупные массивы биоэлектрических данных, аналогичные тем, что уже удалось наработать для уровней генетических и белковых исследований, при их обработке освоенными методами датамайнинга могли бы сильно помочь для выявления новых важных ключей.

Майк Левин – будучи учёным-компьютерщиком по исходному образованию – рассматривает многоклеточные организмы как сложные системы обработки информации. Поэтому в своих усилиях по вскрытию биоэлектрических кодов он постоянно занят поисками возможностей для расширения методов анализа – от когнитивных наук и искусственного интеллекта до сложных сетевых систем в основах нейросетей и сетей генетической регуляции.

Пока что, однако, сугубо экспериментальные результаты исследователей на данном направлении выглядят куда более убедительно, чем их рабочие теории для обоснования данных, получаемых в опытах…

… Как же мало мы ещё знаем

По сути всё, что делают Майкл Левин и его коллеги-единомышленники, очень упорно и настойчиво увязывает направление биоэлектрических исследований с областью компьютерно-информационных наук. Что выглядит абсолютно естественно, поскольку вся суть работы учёных сводится здесь к дешифрованию кодов и инструкций в электрических сигналах биологических организмов.

Уподобление живого организма общеизвестным компьютерам и сетям, однако, таит в себе не только очевидные плюсы, но и куда менее заметные коварные минусы, чреватые уводом исследователей с очень перспективного в целом пути.

Дабы суть этой опасности, вполне способной заводить науку в тупики, обозначилась предельно отчётливо, имеет смысл непосредственно процитировать мысли и идеи самого Майкла Левина относительно того, чем они, собственно, занимаются. Цитаты взяты из упомянутой ранее свежей статьи учёного, опубликованной в сентябрьском выпуске журнала The Scientist.

«Дешифрование того, каким образом организм складывает себя в единое целое – это воистину междисциплинарное предприятие. Восстановление цельной картины будет включать с себя не только понимание механизмов, которыми оперируют клетки, но также и освоение тех вычислений, которые проводят клетки и группы клеток для организации выстраивания тканей и органов в масштабе всего тела целиком.

Поэтому следующий этап достижений в этой области исследований должен появиться из потока идей на стыке компьютерных наук и биологии.

В частности, для доступа к полному потенциалу регенеративной медицины, биология должна будет предпринять такое путешествие, которое компьютерная наука уже совершила. Путешествие от фокусировки на «аппаратном обеспечении» – то есть на белках и биохимических маршрутах, поддерживающих работу клеток – к фокусировке на физиологическом «программном обеспечении», позволяющем сетям клеток приобретать, хранить и обрабатывать информацию как о геометрии конкретных органов, так и о геометрии всего тела в целом.

В компьютерном мире этот переход от перекоммутации проводов в аппарате к перепрограммированию потоков информации – путём изменения входных данных – стал началом целой революции информационных технологий. Аналогичный сдвиг перспективы мог бы теперь трансформировать и биологию, позволив учёным регенеративной медицины достичь таких рубежей, которые сегодня представляются футуристическими.»

Чуть далее автор более подробно уточняет, что имеется в виду под насущной необходимостью перехода в биологии «от харда к софту»:

Нарождающееся ныне поле синтетической морфологии фокусирует нас на особой концептуальной точке зрения. Той точке, что принята компьютерными учёными, но пока что отвергается биологами: о различиях между аппаратным и программным обеспечением.

В 1940-е годы для того, чтобы изменять поведение компьютера, операторы должны были в буквальном смысле заниматься переключением проводов. Иными словами, им было необходимо непосредственно изменять аппаратное обеспечение.

Последовавшая далее информационная технологическая революция стала результатом того, что было обнаружены возможности для перепрограммирования определённых частей аппаратного обеспечения. То есть весьма существенные перемены в работе компьютера стало возможным делать на программном уровне, изменяя лишь информационные сигналы на входе, а не схемы и коммутации аппаратуры.

В области молекулярной биомедицины мы всё ещё по-прежнему сфокусированы, главным образом, на манипуляциях клеточным «аппаратным обеспечением» – теми белками, которые может использовать каждая клетка. Сама эволюция, однако, убеждает нас, что клеточные коллективы используют этот универсальный инструментарий для обработки информации очень гибко – и реализуя с его помощью целый спектр разных конечных вариантов для формы тела. Делает же это всё «программное обеспечение» биологии: память, пластичность и перепрограммируемость сетей морфогенетического управления…

Очень большая проблема с этой «идеологической» частью работ на биоэлектрическом направлении заключается в том, что на самом деле никто из учёных не способен внятно ответить на один совсем простой, но чрезвычайно важный вопрос. Такого рода простые и наивные вопросы обычно именуют «детскими», но именно для них почему-то труднее всего отыскивать простые ответы. Собственно вопрос таков:

Ну а где же физически хранится это самое «программное обеспечение» клеток – со всей его памятью о каждом органе и об организме в целом, с многочисленными командами-инструкциями и с прочей жизненно необходимой информацией?

Суровая правда жизни такова, что для вопроса этого у идеологов направления здесь нет не только конкретного ответа, но даже сколь-нибудь внятных гипотез для экспериментальной проверки.

Но зато у биологической науки уже имеется в накоплении внушительное количество экспериментальных данных для того, чтобы опровергнуть любую гипотезу невнятную. Вроде расплывчатых идей о том, где могла бы быть физически сохранена информация для «памяти и перепрограммируемости сетей морфогенетического управления».

Здесь, естественно, абсолютно не место для углубления в столь чувствительную – и огромную на самом деле – проблему теоретической биологии. Однако хотя бы пару примеров, демонстрирующих масштабы научного незнания в проблемах морфогенеза и наследственности, упомянуть совершенно необходимо.

Когда наука благодаря прогрессу технологий освоила методы генетического секвенсирования и начала в массовом порядке накапливать-сопоставлять геномы всевозможных живых организмов, то обнаружилась престранная вещь. Выяснилось, что у человека – воистину «венца эволюции» – геном оказался чуть ли не самый простой из всех…

Геном всякого человека на этой планете насчитывает примерно 3 миллиарда базовых пар (база – это буква в коде ДНК). В пересчёте на более содержательные информационные единицы, «гены», эта же совокупность баз означает около 20 тысяч наших генов. Так вот, при сопоставлении человеческого генома с геномами прочих биологических организмов выяснилось, что даже простейшие микробы, изобильно живущие в теле человека, генетически устроены намного сложнее – имея в своём геноме 100 миллиардов баз и миллионы генов…

Среди множества организмов, живущих в человеческом теле, встречаются, как известно, и паразиты. Включая и плоских червей, активно изучаемых в лаборатории Майкла Левина из-за их выдающихся способностей к регенерации. Один из примечательных эпизодов этого изучения предоставляет и ещё один яркий пример из труднейших загадок биологии.

Несколько лет тому назад (2013-2014 гг) в широко освещавшихся прессой исследованиях группы Левина было продемонстрировано, что плоские черви планарии, когда им отрезают голову, отращивают себе голову новую вовсе не «пустой», а полностью с той информацией, которую они в процессе обучения и приспособления успели обрести до того, как их обезглавили. Где же тогда хранилась вся эта информация? Сие, как говорится, осталось для науки неведомым…

#

Из приведённых примеров становится понятнее, наверное, отчего компьютерная концепция «разделения на аппаратное и программное обеспечение» в работе клеток и организмов является идеей не самой полезной, мягко говоря. Уже потому хотя бы, что концепция эта в изобилии порождает новые вопросы – ничуть не менее сложные чем те, на которые пытается дать ответы.

Другой важный аспект – и одновременно указатель на более перспективное направление для теоретиков – это несомненные успехи тех компьютерных технологий, что развиваются по иному, «не-фон-неймановскому» пути. Для тех, кто не в курсе, можно пояснить, что чёткое разделение компьютерных схем на «аппаратный процессор» и «память» (несущую в себе данные и команды для их обработки), реализованное в подавляющем большинстве нынешних компьютеров и именуемое «фон-неймановской архитектурой», – это, на самом деле, вовсе не самая лучшая конструкция вычислителя.

Ибо известны и конструкции существенно иные: более быстрые, более экономичные и вообще больше похожие на то, как устроены вычисления в природе. Подробности на данный счёт – в тесном сопряжении с работами Клода Шеннона – можно найти в тексте «На самом деле ЭТО устроено так» . Здесь же для завершения рассказа об успехах и неудачах «биоэлектрического пути Майкла Левина» осталось лишь упомянуть то, что в его интервью и статьях не упоминается, похоже, вообще никогда и никак.

#

В компьютерной науке давно известна и неплохо разработана концепция «вычисляющего пространства», где каждый материальный элемент объёма является, по сути, элементом единой вычислительной системы. Очевидным образом к этой концепции примыкает и идея «параметрона», то есть такого простейшего вычислительного элемента, который в своих разных режимах работы способен выполнять и роль логического вентиля процессора, и роль ячейки памяти, и роль устройства ввода-вывода информации.

Ещё одна сильная концепция – идущая из физики и хорошо сочетающаяся как с «вычисляющим пространством», так и с идеей «параметрона» – это концепция голографического представления информации. Где любой, даже самый малый элемент голографической системы содержит в себе информацию об устройстве всей системы в целом, хотя и с меньшим числом подробностей. Когда же число участвующих элементов возрастает, то попутно возрастает и детализация – или «разрешающая способность» – общей картины.

Сколь важную роль в биофизике и морфогенезе клеток играет голография? Насколько тесно эта биологическая голография связана с голографическими основами в устройстве вселенной? Насколько важен голографический принцип для единого описания гравитации, квантовой физики и устройства сознания?

Как устроен распределённый квантовый компьютер вселенной? Каким образом вычисления этого опто-акустического компьютера происходят по сути дела без энергозатрат? И сколь принципиальную роль тут играют топологические вычисления на косах, напоминающих по своей структуре ДНК?

Как устроены, наконец, квантовые вычисления в клетках, в мозге и в биологических организмах в целом?

Всё это, понятное дело, уже совсем другая большая история. Точнее говоря, целый букет удивительных историй о том, насколько много нового и неожиданного нам ещё предстоит узнать об устройстве Природы и самих себя.

# # #

Дополнительное чтение:

О том, насколько более масштабным и богатым, нежели принято обычно считать, является научное наследие Клода Шеннона: Он занимался хакингом реальности , На самом деле ЭТО устроено так .

О том, сколь много общего между физикой частиц и микробиологией клеток: Асимметрии метаболизма в биофизике частиц

Об успехах науки на стыке биологии, информатики и квантовой физики: Биологическая совместимость

О коммуникациях дельфинов и голографической физике в основе их сигнальной системы: Межвидовое общение

О генетических принципах естественного отбора применительно к самомодификациям аппаратного обеспечения компьютеров: Эволюция железа

# #

Основные источники:

«Does new physics lurk inside living matter?» by Paul Davies. Physics Today 73, 8, 34 (August 2020)

«How Groups of Cells Cooperate to Build Organs and Organisms,» by Michael Levin. The Scientist, September 2020

«Bioelectric signaling controls tissue shape and structure,» by Johanna L. Miller. Physics Today 66, 3, 16 (March 2013)

«Cracking the code to regrow limbs.» Biologist Michael Levin interviewed by Katia Moskvitch. New Scientist, 31 May 2014

«Young Frankenstein’s mission to regrow body parts,» by Cynthia Graber. Cosmos Magazine, 15 June 2016

Eric Boodman, «He creates bizarre creatures with electricity«. STAT, Jan 2, 2018