Простое начало. Как четыре закона физики формируют живой мир

Под действием физических сил площадь поверхности мыльных пленок стремится к минимуму, что и порождает непреложные законы стыковки мыльных пузырей. Эти правила, экспериментально установленные еще в XIX веке бельгийским физиком Жозефом Плато, не допускают объединение четырех пузырей, поскольку оно не позволяет свести площадь поверхности к минимуму. Пузыри располагаются не в случайном порядке. Однако никакая невидимая рука не расставляет их согласно стереотипной схеме: законы их организации заложены в их же физической природе. Больше века ученые замечали, что расположение смежных клеток в разных тканях напоминает расположение мыльных пузырей, и пытались понять, совпадение ли это или результат работы сходных механизмов². Так, в 2004 году Такаси Хаяси из Токийского университета и Ричард Картью из Северо-Западного университета США обратили внимание на скопление фоторецепторных клеток в фасеточных глазах плодовой мушки

³. Обычно их четыре, и они расположены ровно так, как четыре мыльных пузыря (см. рисунок выше). Изучая мушек-мутантов с одной, двумя, тремя, пятью и шестью фоторецепторными клетками в группе, ученые увидели, что клетки располагаются так же, как мыльные пузыри в группах той же численности. Судя по всему, для организации важнейших клеток сетчатки мушка прибегает к общим физическим механизмам минимизации площади поверхности. Вместо того чтобы тщательно выверять положение каждой клетки, мушка создает их и позволяет самим сортировать варианты соприкосновения и, минимизировав площадь поверхности, выстроиться в правильном порядке. Клетки, как и мыльные пузыри, компонуются сами. Да и в бесчисленном множестве других контекстов мы обнаруживаем, что структура детально не прописана в проекте организма: природа скорее помещает в нужное место строительные материалы и рассчитывает на то, что законы физики соединят их должным образом. К счастью, на законы физики можно положиться.

Второй повторяющийся мотив – регуляторные цепи. Благодаря повсеместному распространению компьютеров мы имеем представление о том, что машины способны с помощью законов логики трансформировать входные данные в выходные, принимая решения на основе сигналов от датчиков и контроллеров. Не нова для нас и мысль, что живые существа, включая человека, выбирают стратегию поведения в зависимости от стимулов окружающей среды, однако детали аналитического процесса пока не вполне ясны. Мы увидим, что сетевые механизмы принятия решений свойственны не только крупномасштабному миру: они появляются уже на уровне микроскопической активности – как неотъемлемые части структуры и форм взаимодействия молекул. Сырые, мягкие кирпичики жизни собираются в машины, которые ощущают окружающую среду, производят вычисления и принимают логические решения.

Например, мигрирующая клетка в развивающемся эмбрионе должна остановиться, достигнув нужной точки, и ее решение об остановке отчасти основывается на оценке механической жесткости соседних тканей[3]

^,4. Клетки сцепляются друг с другом и с внеклеточным веществом посредством белков, выступающих у них на поверхности, и с помощью этих белков, как бы прощупывая субстрат и подтягиваясь, протаскивают себя по своему окружению. Некоторые белки сцепления, или адгезии, служат как сенсорами, так и якорями, и эти роли неразрывно связаны: в жестких средах молекулы белков растягиваются, как ваша рука, когда вы тянете за толстую ветку дерева на приличном расстоянии от вас; в мягких средах белки сокращаются, примерно как сгибается ваша рука, когда вы без особых усилий сдергиваете полотенце с веревки. Некоторые вещества способны прикрепляться к специальным участкам адгезивных белков, но только если эти участки открыты, что случается, лишь когда молекула белка растянута (представьте, как обнажится внутренняя поверхность локтевого сгиба, если вы потянете за дерево, а не за полотенце). Такое прикрепление запускает череду событий, приводящую клетку к решению прекратить движение. Следовательно, на физической структуре белка может базироваться работа целой клеточной машины, которая воспринимает стимулы, производит расчеты и принимает решения.