Биокомпьютеры - капля за каплей

Архив

Главным свойством биокомпьютеров является то, что каждая их клетка - миниатюрная химическая лаборатория. Если биоорганизм запрограммирован, то он просто производит нужные вещества. Достаточно вырастить одну клетку, обладающую заданными качествами, и в руках - целый мир волшебных химических превращений. К тому же биокомпьютеры могут оказаться гораздо более надежными - по сравнению с кремниевыми.

Недавно появились серьезные основания полагать, что биокомпьютеры - уже предмет не только академического любопытства. Они стали новым прикладным направлением, находящемся на пересечении традиционных дисциплин - биологии и науки о компьютерах. Результаты таких междисциплинарных изысканий вообще трудно привязывать к наукам-прародителям.

В случае с технологиями биокомпьютеров можно сказать так: то, что делает традиционная биология, является, выражаясь термином, взятым из технологий, "реверсивным инжинирингом", то есть попыткой разобраться в устройстве систем, возникших эволюционным путем. В исследованиях, связанных с биокомпьютерами, не предполагается делать ничего подобного: ученые пытаются найти способ сразу создавать системы с заданными свойствами. Вместо того чтобы склеивать отдельные белковые молекулы или расшифровывать генные коды, клетки будут программироваться на уровне генов для выполнения требуемых функций.

В то же время, несмотря на такое принципиальное отличие задач биокомпьютерных исследований от, скажем, задач клеточной и молекулярной биологии, инструменты и там и тут по большей части одни и те же. И работа в условиях "мокрой" биолаборатории поначалу создает немало проблем для специалистов из "твердых" наук.

Тридцать лет профессор Том Найт (Tom Knight) проработал в Лаборатории искусственного интеллекта при Массачусетском технологическом институте, а три года назад взял и основал Лабораторию биокомпьютеров - при том же учебном заведении.

На первых порах дела в лаборатории шли наперекосяк: описанные в учебниках и научных трудах биопроцессы протекать ни в какую не хотели. После пяти месяцев безуспешных попыток начать исследования Найт пригласил биолога из Калифорнийского университета Беркли, чтобы тот выяснил, что же делается не так. Новый сотрудник пересек континент, захватив с собой набор собственных реагентов, биологические образцы и даже собственную воду! Что же оказалось? Именно вода, использованная в лаборатории Найта, оказалась одной из главных причин того, что процессы переплетения молекулярных цепочек в протеинах протекали аномально!

И все-таки трудности преодолеваются. Профессор Джеймс Коллинз (James Collins), учредитель Центра прикладной биодинамики при Бостонском университете, и его бывший аспирант Тим Гарднер (Tim Gardner), прежде чем обратиться к колбам и пробиркам, построили математическую модель генного вентиля - "включено-выключено". Вентиль, поясняет Коллинз, построен из двух генов-"антагонистов": если один в "активном" состоянии, другой - в "пассивном", и наоборот. Такие генные системы существуют в клетках естественным образом. Идея заключается в том, чтобы управлять переброской состояний с помощью внешних воздействий, - например, изменяя химию среды или температуру.

В совместных трудах Коллинз и Гарднер описывают пять типов подобных генных вентилей, которые им удалось встроить в бактерии E.coli (кишечная палочка). Гарднер назвал этот результат первым шагом на пути к созданию "генных апплетов" (genetic applets - по аналогии с Java applets).

А исследователь из Университета Рокфеллера Майкл Еловиц (Michael Elowitz) сконструировал собственный тип генных апплетов - частотный генератор. Фундаментальная роль частотных генераторов в компьютерных технологиях не требует разъяснений. Но если в современных кремниевых процессорах часы работают на частотах, близких к гигагерцам, то биогенератор Еловица совершает одно колебание примерно в 150 минут.

Хотя творение Еловица - на грани мыслимого, генные часы не слишком точны: период их колебаний варьируется от 100 до 200 минут. Теперь предстоит выяснить, откуда берутся столь сильные шумы, влияющие на систему генов, и как они компенсируются в естественных биологических системах...

В апреле этого года Коллинз и Гарднер учредили первую компанию, которая будет промышленно заниматься биокомпьютерами. Называется она Cellicon Biotechnologies, находится в Сан-Диего, штат Калифорния. В списке первоочередных устройств, которые намерена выпустить Cellicon, - детектор содержания в пищевых продуктах токсинов, использующихся в химическом и биологическом оружии. Коллинз предвещает, что уже лет через пять в "ранце" каждого солдата США будет иметься такой прибор.

Другой, более отдаленной задачей Коллинз называет разработку генной терапии, технологии, которая позволит размещать в организме человека сети генных апплетов, излечивающих такие болезни, как, скажем, гемофилия или анемия.

Оценки биокомпьютерных исследований даются самые разные. К примеру, Роджер Брент (Roger Brent), директор неприбыльной корпорации - Института молекулярных исследований (Molecular Science Institute) из Беркли (штат Калифорния), консультант по биотехнологиям знаменитого правительственного агентства DARPA, считает, что вентили на основе двух генов - далеко не новинка: генетики обнаружили и начали широко использовать подобные двоичные системы еще в 70-х годах.

По мнению Брента, куда более важным является исследование клеточных систем с множеством состояний. Более того, переходы между этими состояниями обеспечиваются управляющими воздействиями разной природы. Вот пример: пусть клетка обладает шестнадцатью различными состояниями и, кроме того, она взаимодействует с множеством таких же соседних клеток. Конечно, клетка с шестнадцатью состояниями сама по себе мало на что пригодна, но, связанная с миллиардами сородичей, она способна образовать память немыслимого объема. Фигурально говоря, чайная ложка раствора с такими бактериями могла бы обладать памятью всех нынешних компьютеров. Брент задает вопрос: как программировать подобные биосистемы?

Ответить на него пытаются участники проекта "Аморфный компьютинг" (Amorphous Computing), который ведется в лаборатории профессора Найта. Главная цель проекта - разработка технологии самоорганизующихся биологических систем. Прежде всего придется понять условия, благодаря которым клетки узнают своих соседей, какого рода связи между ними устанавливаются и как этими связями управлять. А дальше все просто?..