Виртуальный ты. Как создание цифровых близнецов изменит будущее человечества

Например, для описания метаболических процессов, осуществляемых ферментами, ученые используют уравнение Михаэлиса – Ментен, названное в честь немецкого и канадского биохимиков, опубликовавших его в 1913 г.[266]. Уравнение получается в результате решения обыкновенных дифференциальных уравнений, которые описывают скорость ферментативной реакции в зависимости от концентрации субстрата – молекулы, которую фермент превращает в конечные продукты. Центральным фактором в этом уравнении является константа Михаэлиса, показатель сродства фермента к его субстрату, который необходимо измерять в лаборатории.

Однако существует практический предел тому, насколько детально можно исследовать химический состав клетки в лаборатории. Сети биохимических реакций внутри этих крошечных единиц жизни могут включать сотни или тысячи скоростных параметров, и потребуется целая вечность, чтобы определить каждый из них, тщательно исследуя клеточную химию, чтобы раскрыть ее секреты. Прагматичная альтернатива – использовать умные способы оценки всех этих параметров на основе ограниченного числа экспериментов на клетках. Один из способов – использовать байесовские методы, названные в честь английского пресвитерианского священника XVIII в. Томаса Байеса (1701–1761), который вывел систематический способ расчета (на основе предположений о том, как устроен мир): как вероятность того или иного события меняется по мере того, как выявляются новые факты. «Практика ведет к совершенству»: начинаем с нашего лучшего текущего понимания, последовательно оттачивая его с помощью новых данных экспериментов и/или моделирования, чтобы определить вероятность того, что конкретный набор параметров оптимально соответствует данным.

Когда дело доходит до причудливых взаимосвязанных сетей химических реакций в клетках, оптимальный набор параметров находится с помощью методов Монте-Карло, впервые предложенных Уламом, известных как схема Метрополиса – Монте-Карло, в честь его коллеги Николаса Метрополиса, которого мы встречали в третьей главе. Эти вероятностные методы оказались настолько полезными, что один из коллег даже восхвалял Метрополиса в стихотворении, в котором упоминались «безмятежные дни», когда «Монте-Карло вступил в свои права»[267].

Когда дело доходит до клеточной химии, методы Байеса и Монте-Карло можно сочетать, чтобы найти наиболее вероятный набор параметров, лежащих в основе клеточных сетей связанных химических процессов – реакционных сетей. Каждый параметр контролирует скорость одного процесса в сети, и, как правило, их огромное количество. Методы Монте-Карло позволяют найти наилучшее соответствие всех этих параметров экспериментальным данным, а именно тому, как отдельные химические соединения увеличиваются и уменьшаются внутри клетки. В целом поиск параметров по методу Монте-Карло можно представить как случайные скачки по ландшафту возможностей или пространству поиска с целью найти самую низкую точку, что эквивалентно наилучшему соответствию экспериментальным данным.

Получив эти оценки параметров скорости, нам необходимо принять во внимание закон действия масс, который восходит к работам норвежских химиков Като Гульдберга (1836–1902) и Петера Вааге (1833–1900) 1864 г.[268] Этот закон XIX в. является здравым утверждением о том, что скорость химической реакции прямо пропорциональна произведению активности или концентрации реагентов в клетках: чем больше химических веществ, тем больше химических реакций. Полученные дифференциальные уравнения, снабженные численными значениями всех необходимых параметров, можно использовать для описания того, насколько изменяются концентрации на каждом этапе клеточных химических процессов.

Этот закон, несмотря на простоту, может дать глубокое понимание, например, химической передачи сигналов. В 1926 г. Альфред Кларк (1885–1941) из Университетского колледжа Лондона, известный в свое время разоблачением шарлатанских и патентованных лекарств[269], опубликовал исследование действия нейромедиатора ацетилхолина и препарата атропин на сердце лягушки[270]. Кларк использовал законы действия масс, разработанные американским химиком и лауреатом Нобелевской премии Ирвингом Ленгмюром (1881–1957), чтобы выяснить, как молекулы газа прилипают к поверхностям, и сделал вывод о существовании того, что сегодня мы знаем как рецептор белка, способный принимать и передавать сигналы. Молекулы лекарства соединяются с рецепторами со скоростью, пропорциональной концентрации молекул в растворе и числу свободных рецепторов. Сегодня мы знаем, что атропин блокирует, например, рецепторы ацетилхолина и что его можно использовать, среди прочего, для лечения отравлений нервно-паралитическими веществами и пестицидами.

Виртуальные вирусы