Питер Ковени, Роджер Хайфилд

Виртуальный ты. Как создание цифровых близнецов изменит будущее человечества

Всем врачам, ученым и инженерам, которые делают медицину по-настоящему прогностической

Peter Coveney, Roger Highfield

Virtual You. How Building Your Digital Twin Will Revolutionize Medicine and Change Your Life

Издание опубликовано с согласия и при поддержке The Curious Minds Agency, Louisa Pritchard Associates и The Van Lear Agency LLC

© 2023 by Peter Coveney and Roger Highfield

© 2023 by Princeton University Press

© Кедрова М. В., перевод на русский язык, 2024

© Издание на русском языке. ООО «Издательская Группа «Азбука-Аттикус», 2024

КоЛибри®

Вступительное слово

ВЕНКИ РАМАКРИШНАН

Физик Ричард Фейнман однажды сказал: «Чего не могу воссоздать, того не понимаю». Можно дополнить: «Чего не могу точно смоделировать, того не понимаю». Мы уверены, что понимаем, как самолеты летают и как ведут себя во время турбулентности или отказа двигателя, поскольку авиасимулятор может точно предсказать, что произойдет. Пилоты регулярно отрабатывают как обычные, так и непредвиденные ситуации, используя симуляторы и получая опыт, который могут так и не применить при управлении реальным самолетом.

Каковы перспективы моделирования себя на компьютере? На первый взгляд, это звучит скорее как научная фантастика, чем реальность. Однако в этой области был достигнут значительный прогресс. Данная книга знакомит с первыми шагами на пути к созданию собственного цифрового двойника и с трудностями в достижении этой цели, что само по себе является увлекательным путешествием.

Одна из ключевых тем книги – стремление видеть в биологии столько же теории, сколько и в физике. В 1976 г., сразу после аспирантуры, когда я ушел из физики, чтобы переквалифицироваться в биолога, я сразу заметил разницу. В физике, как и в химии, существовала высокоразвитая теория, которая помогала направлять и даже предсказывать эксперименты и поведение. Так, исходя из теоретических соображений, удалось изобрести транзисторы и лазеры и синтезировать совершенно новые соединения. В результате даже был построен ускоритель стоимостью в несколько миллиардов долларов для поиска теоретически предсказанного бозона Хиггса. Теория далека от совершенства. Например, не существует хорошей теории высокотемпературной сверхпроводимости, и мы не можем предсказать детальное сверхпроводящее поведение смеси металлов.

Биология в 1970-х гг., напротив, казалась в основном наблюдательной и эмпирической. У нее была одна всеобъемлющая теория – о естественном отборе, действующем как движущая сила эволюции всей жизни. Хотя эта теория обладала огромной объяснительной силой, ей не хватало детальной предсказательной силы. В биологии также было то, что я назвал бы локальными теориями или моделями: понимание того, как импульс распространяется по нерву, как работают различные биологические моторы или как человек реагирует на дозу адреналина. Но чего не было, так это всеобъемлющей способности предсказывать на основе набора начальных условий, как система (даже такая базовая единица, как клетка) будет вести себя с течением времени при произвольном наборе условий.

Проблема заключается в том, что количество факторов, участвующих в поддержании жизни, невероятно огромно. На каком-то базовом уровне существует наш геном, последовательность которого с большой помпой была раскрыта в начале этого столетия с перспективой вступить в новую эру биологии. Геном состоит из десятков тысяч генов, экспрессирующихся в разной степени и в разное время. Более того, экспрессия генов модулируется химическими метками на ДНК или связанными с ней белками, которые сохраняются при делении клеток, что является предметом эпигенетики. Наконец, экспрессия генов и их функции в клетке являются результатом их взаимодействия друг с другом и окружающей средой с образованием гигантской сети. Таким образом, любые надежды на возможность предсказывать на основе генов, зная их последовательность, оказались пустыми. Если это так даже для одной клетки, можно себе представить, насколько сложно теоретически предсказать будущее органа, не говоря уже о целом человеке.

Последние 20 лет биологическая революция XX в. дополнялась революцией в области вычислений и данных. Теперь у нас есть огромные объемы данных. Вместо одной последовательности человеческого генома мы имеем сотни тысяч, а также обширные последовательности геномов огромного числа видов. У нас есть карты транскриптомов, которые сообщают нам, какие гены экспрессируются (процесс, посредством которого информация, закодированная в гене, приводится в действие), в каких клетках и когда, и у нас есть карты интерактомов, отображающие взаимодействие между тысячами генов. Наряду с этим мы располагаем масштабными сведениями о физиологии и заболеваниях человека. У нас есть данные о личных характеристиках здоровья миллионов людей. Анализ и интерпретация всех этих данных находятся за пределами возможностей любого отдельного человека или даже группы. Но в то же время стремительно развивается наука о данных. Вычислительные методы, позволяющие связывать большие наборы данных и понимать их, постоянно совершенствуются.

Позволят ли эти достижения, в сочетании с активным развитием теории, в конечном итоге смоделировать форму жизни? В данной книге утверждается, что сочетание этих разработок даст нам возможность достичь амбициозной цели моделирования практически каждого органа и процесса в теле человека. Когда это будет сделано, мы сможем задавать следующие вопросы. Как этот человек отреагирует на конкретное лечение? В какой момент у него может развиться тяжелая болезнь? Можно ли предотвратить это, приняв меры на раннем этапе, и если да, то какие действия могут помочь? Как иммунная система одного человека отреагирует на инфекцию по сравнению с иммунной системой другого?

В книге описан прогресс практически во всех областях компьютерной биомедицины: от молекул и клеток до органов и человека. Когда я читал ее, у меня сложилось впечатление, что есть области, где цифровая симуляция – виртуальная копия реальности – уже почти существует. Одни цели кажутся достижимыми, но есть и такие, которые во многом напоминают научную фантастику. Да, в принципе, со временем их можно достичь, но практические трудности кажутся бесконечными и в настоящее время непреодолимыми. Ученые спорят о том, какие идеи – чистая фантазия, а какие – взгляд в наше будущее. Сами Ковени и Хайфилд проводят черту у цифрового сознания.

Те из нас, кто настроен более скептически, должны помнить, что у новых технологий есть две почти универсальные характеристики. Во-первых, на начальных этапах они обычно не работают должным образом, а их применение кажется очень узким и ограниченным. В результате, казалось бы, резкой трансформации (на самом деле являющейся результатом десятилетий работы) они внезапно становятся повсеместными и воспринимаются как нечто само собой разумеющееся. Мы увидели это на примере интернета, который в течение первых двух десятилетий был прерогативой горстки ученых в академических кругах и правительственных лабораториях, прежде чем стал константой в нашей жизни. Вторая особенность, на которую указал Рой Амара, заключается в том, что, когда дело доходит до прогнозирования эффекта и силы новой технологии, мы склонны переоценивать краткосрочную перспективу и недооценивать долгосрочную. Это часто приводит к большой шумихе, сменяемой неизбежным разочарованием, за которым в конечном итоге следует успех. Например, выстрелившая в 1970-х и 1980-х гг. идея искусственного интеллекта десятилетиями нас разочаровывала, но сегодня эта область невероятно успешна. Возможно, мы наблюдаем ту же ситуацию с беспилотными автомобилями.

Будет ли так же с идеей виртуальных людей – остается предметом споров, но в этой книге Ковени и Хайфилд предлагают нам увлекательный отчет об усилиях ученых по всему миру, которые сейчас работают ради достижения этой необычной цели.

В 2009 г. Венки Рамакришнан получил Нобелевскую премию за исследования рибосомы – молекулярной машины, превращающей гены в плоть и кровь.

Введение

Представьте себе виртуального человека, состоящего не из плоти и костей, а из битов и байтов, и не просто человека, а виртуальную версию вас, точную во всем, от биения сердца до букв ДНК-кода.

ПРЕМЬЕРА ФИЛЬМА «МУЗЕЙ НАУКИ», ЛОНДОН

В стенах часовни XIX в. на окраине Барселоны начинает биться сердце. Оно не настоящее, а виртуальная копия того, что бьется в груди пациента. Благодаря миллиардам уравнений и 100 миллионам участков смоделированных клеток цифровой двойник бьется со скоростью около одного удара в час, тестируя методы лечения – от лекарств до имплантатов.

Несмотря на то, что часовня Торре Жирона была секуляризирована десятилетия назад, над входом до сих пор красуется крест. В архитектуре романтизма чувствуется высшая сила и цель. Когда солнечный свет струится сквозь витражные окна, вы предстаете перед огромной комнатой из стекла и стали, внутри которой стоят три ряда черных шкафов, усеянных зелеными огнями.

Это MareNostrum (римское название Средиземного моря), суперкомпьютер в кампусе Политехнического университета Каталонии, который Питер Ковени и коллеги со всей Европы используют для моделирования электрических, химических и механических процессов в человеческом организме. На вид симуляции не отличить от настоящих, будь то трепещущее сердце или наполняющееся воздухом легкое. Однако гораздо важнее то, что эти виртуальные органы ведут себя как настоящие.

Чтобы показать ошеломляющий диапазон и потенциал виртуальных исследований человека, мы использовали MareNostrum для создания фильма с помощью моделирования, запущенного на других суперкомпьютерах, в частности SuperMUC-NG в Германии (суффикс MUC относится к коду близлежащего аэропорта Мюнхена). Работая с международной командой, мы хотели, чтобы фильм «Виртуальные люди» продемонстрировал, куда наши усилия по созданию тела in silico[1] могут привести медицину.

Рисунок 1. Кадр из фильма «Виртуальные люди» (CompBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)

В сентябре 2017 мы провели премьеру в огромном кинотеатре IMAX Музея науки в Лондоне, вместе с Фернандо Куккетти и Гильермо Марино, нашими коллегами из Суперкомпьютерного центра Барселоны. Несмотря на то, что мы работали над фильмом несколько месяцев, мы все равно затаили дыхание, увидев бьющееся виртуальное сердце размером с четыре двухэтажных автобуса.

SuperMUC-NG и MareNostrum 4 – две из примерно нескольких сотен огромных вычислительных машин, разбросанных по всему миру. Эти машины используются для моделирования космоса, понимания закономерностей природы и решения основных задач, стоящих перед нашим обществом, таких как изучение изменения климата, разработка низкоуглеродных источников энергии и моделирование распространения виртуальных пандемий.

Подобно великим средневековым соборам, воздвигнутым архитекторами, каменщиками, геометрами и епископами, чтобы дать человечеству представление о бесконечности, суперкомпьютеры – это соборы информационной эпохи, где новые миры и даже целые вселенные бесконечного разнообразия могут быть смоделированы внутри великих двигателей логики, алгоритмов и информации.

Они также могут воссоздать внутренние миры человеческого тела, и не любого или «среднего» тела, а тела конкретного человека: от тканей и органов до молекулярных машин, работающих внутри клеток, их составных белков и ДНК. Конечная цель этой работы – запечатлеть на компьютере жизненные ритмы, закономерности и нарушения, причем не просто какой-то среднестатистической жизни, а одного конкретного тела и одной конкретной жизни – вашей[2].

Рисунок 2. Суперкомпьютер MareNostrum (wikimedia commons: Gemmaribasmaspoch. cc-BY-SA-4.0)

На премьере к нам присоединились коллеги, разработавшие виртуальные сердца, артерии и вены, а также скелет и его мускулатуру. На великолепном экране IMAX в Музее науки переполненная аудитория увидела будущее, когда лекарства можно будет разрабатывать с учетом индивидуальных потребностей каждого пациента, когда мы сможем визуализировать движение мутировавшего белка в организме, отследить турбулентный поток частиц лекарства глубоко в легких, изучить волны клеток крови через мозг и смоделировать давление и напряжение, оказываемые на ослабленные кости.

Расцвет цифровых двойников

В технике виртуальные копии известны как цифровые двойники. Эту концепцию обычно приписывают статье Джона Викерса и Майкла Гривза из Мичиганского университета от 2002 г.[3], в которой говорилось о «модели зеркальных пространств». НАСА ввело термин «цифровой двойник» в 2010 г.[4] и применило к космическим кораблям[5]. Однако истоки двойников можно найти гораздо раньше. Многие в качестве яркого примера ссылаются на лунную программу «Аполлон»: наземные симуляторы использовались в качестве аналоговых двойников космических кораблей. Этот подход был использован в 1970 г., чтобы помочь успешно вернуть трех астронавтов злополучной миссии «Аполлон-13» после взрыва в 200 000 милях от Земли[6].

Сегодня цифровые двойники хорошо зарекомендовали себя. Многие промышленные процессы и машины слишком сложны для понимания одним мозгом, поэтому эксперименты с цифровыми двойниками облегчают изучение и понимание их поведения[7]. Уроки, извлеченные таким образом, преобразуют будущее производства и, ускоряя автоматизацию, меняют будущее труда. Цифровые копии машин и даже целых заводов помогают предвидеть препятствия, совершенствовать конструкции и предотвращать ошибки еще до их возникновения.

Цифровые двойники используются для оптимизации цепочек поставок и планировки магазинов. General Electric использовала двойника для повышения эффективности на алюминиевом заводе в Индии; двойник маршрута предполагаемой железнодорожной линии на северо-западе Англии – в виде 18 миллиардов точек данных, собранных дронами, – был создан, чтобы помочь управлять этим огромным транспортным проектом; «фабрика будущего» в Австралии отточила виртуальную копию роботизированной рабочей станции, прежде чем создать настоящую; инженеры используют цифровые двойники, чтобы оценить срок службы реактивного двигателя и способы его эффективного обслуживания. Цифровые двойники использовались для создания ветряных турбин, нефтяных вышек, автомобилей, реактивных двигателей, самолетов, космических кораблей и многого другого. Некоторые считают, что цифровые двойники городов являются ключом к будущему городскому планированию.

Цифровые двойники появляются и в медицине благодаря революции данных в биологии. Одним из легионов людей, анализирующих данные о здоровье, является Лерой Худ из Института системной биологии в Сиэтле. Один из самых влиятельных современных биотехнологов, Худ десятилетиями работал на передовых позициях в области медицины, инженерии и генетики, начиная с первой встречи по программе генома человека в 1985 г. В 2015 г. он запустил проект, собравший множество данных о 5000 пациентах за пять лет. Все их данные хранились в том, что Худ называет «облаками личного здоровья»[8]. Анализ облака пациента может выявить характерные сигналы того, что Худ называет «пред-предболезнью», которые врачи могут использовать, чтобы предвидеть проблему, а затем вмешаться для поддержания здоровья.

Худ говорит о «научном благополучии», которое «использует личные, плотные, динамические облака данных для количественной оценки и определения здоровья, а также выявления отклонений от состояния здоровья в сторону болезни». Живое воплощение его подхода, 82-летний мужчина, был в отличной форме («Я не планирую выходить на пенсию»), когда мы говорили с ним о его видении будущего «4П», где лечение будет прогнозирующим, профилактическим, персонализированным и партиципаторным. Моделирование тела поможет вступить в это будущее, выявив закономерности в данных пациента.

В действительности, конечно, мы обходимся неполным пониманием и неполными данными. Но, как показали достижения в области прогнозирования погоды, эти недостатки можно преодолеть и сделать полезные прогнозы. Мы прошли долгий путь с 1922 г., когда британский математик Льюис Фрай Ричардсон (1881–1953) в замечательной книге «Прогноз погоды с помощью численного метода» (Weather Prediction by Numerical Process) изложил идею фантастической фабрики прогнозов, где тысячи человеческих «компьютеров», использующих логарифмические линейки и калькуляторы, координируются «дирижером». Ричардсон размышлял: «Возможно ли будет когда-нибудь в туманном будущем проводить вычисления быстрее, чем меняется погода?» Но даже он признал, что фабрика прогнозов была всего лишь мечтой.

Столетие спустя его необыкновенное видение стало реальностью. Суперкомпьютеры могут делать прогнозы на несколько дней вперед с достаточной точностью, постоянно обновляя сложные компьютерные модели данными с орбитальных спутников, буев, самолетов, кораблей и метеостанций.

Типичная модель прогнозирования опирается на систему уравнений, позволяющую моделировать: будет идти дождь или сиять солнце. Существует уравнение для импульса, плотности и температуры в каждой из трех фаз воды (пар, жидкость и твердое состояние), а также, возможно, для других химических переменных, таких как озон, который поглощает вредное ультрафиолетовое излучение. Во второй главе мы объясняем, почему эти нелинейные дифференциальные уравнения, особенно уравнения в частных производных, управляют климатической системой. В целом, чтобы смоделировать планету с разрешением, составляющим в настоящее время около 60 км, требуются миллиарды уравнений[9]. Модель должна учитывать постоянно меняющиеся термодинамические, радиационные и химические процессы, действующие в масштабах от сотен метров до тысяч километров и от секунд до недель[10]. Это представляет собой проявление силы моделирования, которое, как утверждают некоторые, уже приближается к сложности, необходимой для моделирования человеческого мозга.

Благодаря потоку биомедицинских данных, доступных сегодня, а также все более мощной теории и расчетам, мы считаем, что в биологии моделирование произведет революцию так же, как и в метеорологии. Американский метеоролог Кливленд Эббе (1838–1916) однажды заявил, что прогресс в его области зависит от «посвящения в эту науку физиков и математиков»[11]. Вторя его видению прогнозирования из 1895 г., мы с нетерпением ждем того дня, когда будет недостаточно знать, что кто-то нездоров, – мы хотим иметь возможность понять, заболеет ли он в будущем и почему, чтобы мы могли его вылечить.

Оптимизм в отношении потенциала цифровых двойников в медицине подкрепляется нашей нынешней способностью прогнозировать погоду, которая поразила бы Эббе. Мы воспринимаем ежедневные прогнозы как нечто само собой разумеющееся, но этот подвиг на стезе предсказания поистине выдающийся. Маркус Коверт из Стэнфордского университета, разработавший виртуальные клетки, заметил: «Прогнозирование таких бедствий, как ураган «Сэнди», за десять дней до выхода на берег – с соответствующей эвакуацией сотен жителей, спасающей как жизни, так и имущество, – возможно, стоит причислить к величайшим техническим триумфам в истории человечества»[12].

Что касается прогнозов климата, разрабатываются планы по созданию «цифрового двойника» Земли, который будет моделировать атмосферу, океан, ледники и сушу с разрешением в 1 км, предоставляя прогнозы рисков наводнений, засух и пожаров, а также океанских вихрей, которые перемещают тепло и углерод по планете. Эта европейская модель (Destination Earth) объединит другие данные, такие как использование энергии, структуру дорожного движения и перемещения людей (отслеживаемые с помощью мобильных телефонов), чтобы показать, как изменение климата повлияет на общество и как общество может изменить его траекторию во времени, которое некоторые уже называют антропоценом – геологической эпохой, когда человеческая деятельность оказывает значительное влияние на нашу планету[13].

Подробности создания цифрового двойника планеты Земля ошеломляют. Возьмем, к примеру, облака. Они состоят из воды, которая также является основным компонентом человеческого тела (около 68 %)[14]. Однако, в отличие от нас, облака кажутся простыми – огромные шлейфы капель воды или кристаллов льда, плывущие по небу. Их формирование имеет решающее значение для нашей способности предсказывать погоду, важно для нашего понимания последствий глобального потепления и занимает центральное место в спорных схемах сдерживания изменения климата с помощью геоинженерии[15].

От пучков кучевых облаков причудливых форм до огромных серых пластов – облака являются прекрасным примером того, как сложность может возникнуть из простоты – капель воды, переносимых воздушными потоками в результате конвекции. Когда эти капли конденсируются внутри облаков, выделяется немного тепла, что поддерживает облака в воздухе. На больших высотах, где температура падает значительно ниже нуля, капли превращаются в кристаллы льда, придавая облакам тонкий, перистый вид.

Внутри облака процессы наименьшего масштаба управляют образованием капель. Но, хотя эти особенности и взаимодействия микроскопичны, они имеют крупномасштабные макроскопические эффекты. Чем меньше и многочисленнее капельки, тем сильнее рассеивается свет. На уровне микрометров турбулентность ускоряет образование облаков и вызывает ливни[16]. Крупномасштабные движения воздуха могут создать обширные облачные системы, которые могут охватить весь континент. Отражая свет в космос, облака могут охлаждать поверхность Земли, поэтому некоторые считают, что их следует взращивать, чтобы помочь обуздать безудержное глобальное потепление[17].

По существу, все законы, лежащие в основе формирования облаков, известны, поэтому мы должны быть в состоянии представить, как они развиваются, с помощью известных математических уравнений. Мы надеемся добиться того же для виртуальных людей, вплоть до последней молекулы воды. Это кажется настоящей фантастикой, но оптимизм по поводу способности математики описать теплый, сложный и динамичный мир тела, существует не первое столетие. Английский врач Уильям Гарвей (1578–1657) в своей демонстрации кровообращения опирался на расчеты[18], а в 1865 г. французский физиолог Клод Бернар (1813–1878) заявил, что «применение математики к природным явлениям является целью всей науки»[19].

Наша способность создать виртуальную копию человека зависит от описания тела языком математики. Несмотря на то что работа еще продолжается, уравнения, написанные с использованием математического анализа и выражающие скорость изменений, уже могут отображать сложные процессы, открытые молекулярными биологами, клеточными биологами и многими другими представителями биологических наук. Эти математические выражения – обычные дифференциальные уравнения и уравнения в частных производных – могут в любой момент описать, как меняется кровяное давление в зависимости от того, где в организме вы проводите измерения, или движение электрического импульса, проносящегося по нейрону в мозге, или насколько быстро вирус проникает в дыхательные пути человека.

Чтобы заставить эти уравнения работать, все, что нужно для начала расчетов, – это граничные условия для рассматриваемой задачи. Под условиями может подразумеваться состояние нейрона или инфицированной клетки в данный момент или в различные промежутки времени, скорость их изменения в различные моменты времени или верхний и нижний пределы данной величины. Эти условия привязывают математику к реальности, поэтому мы можем делать прогнозы о теле или «медицинские прогнозы» по аналогии с погодой.

Но хотя мы признаем, что законы природы универсальны, в ключевом и практическом смысле науки о жизни, – под которыми мы подразумеваем биологию и медицину, – весьма отличаются от физических наук – физики и химии, – которые мы используем для описания облаков. Они более эмпиричны, больше зависят от измерений и экспериментов и до сегодняшнего дня меньше всего зависели от теоретического понимания.

Теория (то есть математическое представление законов природы) в медицине и биологии играет меньшую роль. Даже теория эволюции Дарвина – Уоллеса, которую некоторые считают величайшей научной теорией из всех, не допускает математического описания. Может показаться шокирующим, но реальность такова: хотя с XIX в., когда Грегор Мендель изучал горох, были сделаны основные предсказания о закономерностях наследования, ход эволюции невозможно предсказать каким-либо количественным способом[20].

Некоторые влиятельные фигуры слишком хорошо осведомлены об этом недостатке. Пол Нерс, директор Института Фрэнсиса Крика в Лондоне и бывший помощник редактора Journal of Theoretical Biology, рассказал нам, как ему надоело читать статьи, в которых умные технологии используются для проведения измерений, но «почти не приводят к каким-либо значимым выводам»[21]. В обзорной статье для журнала Nature он процитировал Сиднея Бреннера (1927–2019), своего старого друга и коллегу-нобелевца: «Мы тонем в море данных и жаждем знаний»[22]. Нерс жаловался, что важностью теории и принципами жизни пренебрегают в пользу зубрежки фактов, установок и информации. В биологии «есть идеи, так почему же мы о них не говорим?»

Однако биология, как и остальная наука, несомненно, подчиняется законам природы. Конечно, существуют области запретные по моральным и этическим соображениям, основанным на человеческих аргументах, но есть абсолютно все основания полагать, что мы должны быть в состоянии понять конкретный научный аспект того, как работает организм, и выразить это понимание в математической форме. Чтобы создать виртуального человека, биологии нужно выйти за рамки нынешнего использования теории для проведения апостериорных рационализаций после самих исследований и перейти к использованию теории для руководства экспериментами и прогнозирования.

Объединяя науку

Наука балканизирована. Идея разделения академических исследователей на племена восходит к Древней Греции, где жили Сократ (ок. 469–399 гг. до н. э.), его ученик Платон (ок. 428–347 гг. до н. э.) и, в свою очередь, ученик Платона Аристотель (384–322 гг. до н. э.)[23]. Однако через несколько десятилетий Тимон из Флиунта (ок. 320–230 гг. до н. э.) жаловался на ссоры «книжных монастырей» в Александрийском музее. К XVI в. Фрэнсис Бэкон (1561–1626) и другие философы оплакивали раскол человеческого знания.

К середине XIX в. дисциплинарные границы укоренились, каждая обладала своими обычаями, языком, потоками финансирования, учреждениями и практикой. В «Виртуальный ты» мы намерены показать, что сегодняшние исследования – больше, чем просто набор разрозненных усилий. Это грандиозная и взаимодополняющая мозаика данных, моделей, механизмов и технологий. Проступает общая картина того, как работает человеческое тело.

Поскольку не существует единственно верного восприятия человеческого тела, важна каждая точка зрения из каждой дисциплины. Они дополняют друг друга, и, если последовательно объединять их, могут возникнуть новые замечательные идеи. Если мы посмотрим, например, на великую революцию в молекулярной биологии, произошедшую в 1950-х гг., когда физики и химики занялись биологией, а биологи использовали методы, разработанные физиками, то увидим, что этот жизненно важный атомный взгляд на белки, ферменты и другие молекулы живых существ прекрасно дополняет существующие представления о наследственности и эволюции, создавая мощную унификацию знаний, известную как совпадение индуктивных обобщений.

Простая идея, лежащая в основе этой книги, заключается в том, что конвергенция многих отраслей науки – данных о пациентах, теории, алгоритмов, искусственного интеллекта и мощных компьютеров – ведет медицину в новом направлении, количественном и прогнозирующем. Мы покажем, как математика может охватить необычайный спектр процессов, происходящих в живых существах, взвесим разработки в области аппаратного и программного обеспечения, а затем покажем, как человеческое тело можно изобразить in silico, держа в руках цифровое зеркало, отражающее наше возможное будущее.

Эта история основана на междисциплинарных идеях, которые мы изложили в наших предыдущих книгах The Arrow of Time[24] и Frontiers of Complexity[25]. В первой мы обсуждали, как решить глубокую проблему, лежащую в основе науки: время представляется по-разному во многих теориях и масштабах, от микроскопического до макроскопического. В последней мы показали, как сложность математики, физики, биологии, химии и даже социальных наук меняет не только наше представление о Вселенной, но и сами предположения, лежащие в основе традиционной науки, и насколько важны компьютеры, если нам предстоит изучить и понять эту сложность. Нигде это не является более актуальным, чем в попытках создать виртуального человека. В «Виртуальный ты» мы объединяем эти идеи в широкий спектр исследований, как исторических, так и современных.

Виртуальный ты

Это первый отчет глобальной кампании по созданию виртуального человека, ориентированный на широкого читателя. За последние два десятилетия сотни миллионов долларов были потрачены на работу в рамках таких инициатив, как международный проект «Физиом»[26], «Цифровой двойник онкологического пациента» в США[27], европейский «Виртуальный физиологический человек»[28], проект «Человеческий мозг»[29] и еще один общеевропейский проект, возглавляемый Университетским колледжем Лондона, в который мы оба вносим свой вклад, – «Вычислительная биомедицина», или сокращенно CompBioMed.

Все объединяет одна цель. Как было заявлено на одном из семинаров, состоявшемся в Токио: «Пришло время начать грандиозный проект. В течение следующих 30 лет будет создана всеобъемлющая, основанная на молекулах, многомасштабная вычислительная модель человека («виртуальный человек»), способная с разумной степенью точности моделировать и прогнозировать последствия большинства отклонений, имеющих отношение к здравоохранению»[30]. Видение было обнародовано более десяти лет назад – в феврале 2008 г., – и это будущее быстро приближается.

На следующих страницах мы отправим вас в фантастическое путешествие по телу, его системам органов, клеткам и тканям, а также по деформируемым белковым машинам, которые всем управляют. Мы надеемся убедить вас, что в ближайшие десятилетия виртуальные двойники клеток, органов и популяции виртуальных людей будут формировать здравоохранение. Этот организующий принцип медицины XXI в. впервые позволит врачам предвидеть и предсказывать, что вас ждет, включая эффекты предлагаемых методов лечения. Это резко контрастирует с сегодняшним подходом, при котором врачи, по сути, действуют с оглядкой на то, что случилось с похожими (хотя и неидентичными) пациентами в аналогичных (хотя и неидентичных) обстоятельствах.

В долгосрочной перспективе виртуальные клетки, органы и люди – наряду с популяциями виртуальных людей – помогут превратить нынешнее поколение универсальной медицины в медицину, по-настоящему персонализированную. Ваш цифровой двойник поможет понять, какие формы питания, физических упражнений и образа жизни обеспечат вам самое здоровое будущее. В конечном счете появление цифровых двойников может проложить путь к методам улучшения вашего тела и будущего. Как мы обсудим в заключительной главе, виртуальные люди будут держать зеркало, чтобы отразить лучшую версию вас.

Первые четыре главы посвящены фундаментальным шагам, необходимым для создания цифрового двойника: сбору разнообразных данных о теле (глава первая); разработке теории, чтобы разобраться во всех этих данных (глава вторая), использованию математики, чтобы понять фундаментальные ограничения моделирования, использованию компьютеров, чтобы вдохнуть жизнь в математическое понимание человеческого тела (глава третья); объединению естественного и искусственного интеллекта для интерпретации данных и формирования нашего понимания (глава четвертая).

В главах с пятой по восьмую мы показываем последствия этих шагов и начинаем создавать цифрового двойника – от виртуальных инфекций (глава пятая) до клеток, органов, метаболизма и тел. Попутно, в шестой главе, мы встречаемся с пятым шагом, необходимым для создания виртуального человека. Можем ли мы объединить различные математические модели разных физических процессов, происходящих в разных областях пространства и времени внутри тела? Мы можем, и возможность настраивать виртуальное сердце так, чтобы оно соответствовало сердцу пациента, является одним из выдающихся примеров (глава седьмая), наряду с моделированием тела и его систем органов (глава восьмая). В девятой главе мы обсуждаем «Виртуального тебя 2.0», когда следующее поколение компьютеров преодолеет недостатки нынешнего поколения «классических» цифровых компьютеров.

В последней главе мы рассматриваем множество возможностей, а также этические и моральные проблемы, которые создадут виртуальные люди. Цифровые двойники бросят вызов тому, что мы подразумеваем под такими простыми терминами, как, например, «здоровый». Действительно ли вы здоровы, если ваш цифровой двойник предсказывает, что без лечения или изменения образа жизни вы не проживете свою потенциальную продолжительность жизни? Вы можете чувствовать себя «хорошо», но действительно ли вы здоровы, если моделирование предполагает, что вам суждено провести в доме престарелых на десять лет дольше, чем необходимо? Если виртуальный человек может стать субстратом человеческой мысли, как мы будем относиться к нашей цифровой копии? Наконец, в приложении мы рассматриваем провокационный вопрос, возникающий при использовании компьютеров для моделирования мира: возможно ли воссоздать фундаментальную физику космоса с помощью простых алгоритмов?

Рисунок 3. Виртуальный анатомический близнец. Одна из подробных анатомических моделей высокого разрешения, созданных на основе данных магнитно-резонансной томографии добровольцев (IT’IS Foundation)

Итак, переходим к первой из наших основополагающих глав. Она ставит самый главный вопрос: если мы хотим создать цифровых двойников, насколько хорошо нам нужно знать самих себя? Чтобы создать виртуального человека, нам необходимо понять, какого рода данные и какого объема достаточно для анимации цифрового двойника с помощью компьютера.

Как однажды заметил Аристотель, познание себя есть начало всякой мудрости.

Глава 1

Мерило себя

«Искусство Картографии достигло у них в Империи такого совершенства, что Карта одной-единственной Провинции занимала целый Город, а карта Империи – целую Провинцию. Со временем эти Несоразмерные Карты нашли неудовлетворительными, и Коллегия Картографов создала Карту Империи, которая была форматом в Империю и совпадала с ней до единой точки».

ХОРХЕ ЛУИС БОРХЕС, «О СТРОГОЙ НАУКЕ»[31][32]

Чтобы создать виртуальную версию тела, первым делом нужно собрать достаточно личных данных. Существует множество потенциальных источников для получения этих данных: ультразвуковое сканирование сердца и других внутренних органов или визуализация всего тела с использованием рентгеновских лучей или магнитно-резонансной томографии (МРТ). Вы можете использовать различные – омы, будь то детальная последовательность ДНК (геном), химические детали вашего метаболизма (метаболом) или весь набор белков (протеом). Ваши личные данные могут включать в себя и незнакомые характеристики (такие как особая форма важного фермента), и более рутинные измерения (например, артериальное давление), а также «цифровые биомаркеры», которые можно собирать с помощью носимого устройства, будь то телефон, часы или рубашка из «умного» текстиля, контролирующего потоотделение[33]. Способы можно перечислять почти бесконечно.

Но сколько и какие именно данные нам нужны? Один из ответов можно найти в рассказе аргентинского эссеиста Хорхе Луиса Борхеса, процитированном выше. В этом кратчайшем из рассказов Борхес рисует в воображении время, когда наука картографии стала настолько точной, что достаточной считалась только карта того же масштаба, что и сама империя. Пусть в эпоху интернета подробнейшие карты и могут уместиться на экране смартфона, действительно ли нам необходимо дублировать на них каждый камешек в асфальтовом покрытии, чтобы не разбиться на дороге?

В какой степени науке необходимо представить человеческое тело, чтобы понять его? Когда дело доходит до создания виртуального человека, должны ли мы, как Суарес Миранда, фиксировать все 7 000 000 000 000 000 000 000 000 000 (7 октиллионов) атомов в теле, не говоря уже обо всех деталях еще большего скопления простых частиц – вращающихся протонов, нейтронов и электронов, – которые составляют каждый из атомов? Решая, сколько данных нам нужно, чтобы сделать первый шаг к созданию цифрового двойника, сможем ли мы не утонуть в данных, избежать проклятия гильдии картографов?

Есть и другие вопросы, которые следует рассмотреть. Мы ищем данные, которые можно измерить где угодно, с использованием одного оборудования, в одинаковых условиях и по одним и тем же протоколам. Даже разные люди, использующие разное оборудование, должны прийти к схожим результатам в одинаковых условиях[34]. Нам необходимо собирать эти данные эффективным и современным способом: науку всегда подстегивает разработка новых инструментов, таких как микроскопы, секвенаторы и сканеры. Существуют также проблемы с курированием, хранением и защитой данных. И, конечно же, возникают практические вопросы по обработке всех этих данных: даже самый мощный компьютер, который появится в ближайшие десятилетия, не сможет смоделировать молекулярный уровень человеческого тела, который, по оценкам, состоит из примерно от 20 000 000 000 000 000 000 000 000 до 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 молекул.

Мерило себя

Интуитивно кажется разумным предположить, что, чтобы создать виртуальную версию, нам нужно знать о вас все, что только можно. Но измерить состояние всех молекулярных ингредиентов (не говоря уже обо всех составляющих вас атомах) – непростая задача. Сколько же данных будет достаточно? Хватит ли знания, что ваше тело состоит примерно из 20 000 генов? Или что в нем трудится замечательный коллектив из 37,2 триллиона клеток[35]? Или что ваш мозг весит 3 фунта и требует около 20 Вт энергии? Или что молекулы в вашем теле представляют собой различные смеси из примерно 60 атомов разных видов (элементов), включая 25 г магния, содержащегося в костях и мышцах, 1,6 мг кобальта, содержащегося в витамине B_12, 4 мг селена и 96 г хлора[36]? Или что нужно около 10^11 бит (100 000 000 000 бит), чтобы выразить сканирование вашего тела длиной до 1 мм? Или что понадобится 10^32 бит (единица, за которой следуют 32 нуля) информации, чтобы описать ваше тело с атомарным разрешением?

Данные не равнозначны. Особенно показательные данные включают «эмерджентные» свойства, которые отражают коллективное поведение большого числа микроскопических составляющих, где сумма качественно отличается от поведения частей. Свою первую книгу мы начали с австрийского физика Людвига Больцмана (1844–1906), продемонстрировавшего, как свойства жидкостей и газов возникают из поведения составляющих их молекул, что помогло открыть область, которую сегодня называют статистической механикой. Питер Слоот, который работает с Питером в Амстердамском университете, описывает эмерджентность с точки зрения взаимодействующих элементов, адаптирующихся к среде, которую сами помогают создать[37]. Пол Нерс определяет эмерджентность как взаимодополняемость: высокие уровни биологического описания (например, уровень клетки) ограничивают события, которые происходят на низких уровнях (например, среди молекул жизни). «В результате, – сказал он нам, – вы никогда не сможете построить жизнь просто снизу вверх»[38].

Из множества примеров в биологии, где целое больше суммы частей, наиболее яркими являются сама жизнь и сознание. Хотя мозг может быть счастливым, его нейроны не ограничены эмоциями. Точно так же бактерия жива, а составляющие ее молекулы – нет. Даже если бы мы знали все молекулярные детали организма, вплоть до последнего атома, мы не могли бы сказать, что это и есть рецепт живого существа.

Следствием эмерджентности является то, что переносить знание обо всем с одного уровня описания (октиллионы атомов, составляющих тело) на другой (например, одна клетка) – непрактично, не нужно и все равно недостаточно. И если бы мы попытались смоделировать движения сердца, начав с атомного уровня, мы бы обнаружили, что моделирование может занять целую вечность, даже с использованием самых мощных компьютеров. Нет смысла создавать идеальную – в редукционистском смысле – модель сердца вплоть до последнего атома, если одно виртуальное сердцебиение этой модели занимает тысячелетия.

Наука о сложности также говорит нам, что видеть каждую деталь не нужно[39]. Мы интуитивно знаем это, потому что медицина иногда концентрируется на элементарных вопросах, таких как уровень натрия или железа, но диагностика обычно фокусируется на высоких уровнях описания: от рентгена костей до артериального давления и частоты сердечных сокращений. Чтобы понять науку о человеке, нам нужно гораздо меньшее количество данных с низких (то есть наименьших) уровней, чем кажется. Более того, сосредоточив внимание на каждом листике, ветке и дереве, мы легко можем упустить лес.

Хотя наши знания о том, как работает человеческое тело, зависят от понимания его составных частей, очень важно осознавать, как все эти части работают вместе, если мы хотим ухватить его эмерджентные свойства. Даже если мы поймем роль ДНК в клетке (в настоящее время мы понимаем лишь небольшую часть ее функций) и функцию этой клетки в органе, это не означает, что мы сможем выяснить физиологию организма, поскольку на каждую клетку влияет активность клеток других тканей, органов и систем органов. Когда речь идет о патогенах, таких как вирусы, нам также необходимо понимать их перемещение между организмами, как при пандемии. А еще есть способы, которыми организмы взаимодействуют друг с другом, будь то вирус в хозяине, человек в деревне или избирательный округ в обществе, которое само по себе является огромным субъектом. Роджер Хайфилд является соавтором целой книги Supercooperators о том, как и почему люди являются видом, наиболее склонным к сотрудничеству[40].

И даже если не брать это в расчет, на все уровни организации влияют окружающая среда, диета и образ жизни: воздействие солнечного света, стресс, фастфуд и физические упражнения. С самых первых дней моделирования физиологии человека мы обнаружили доказательства «нисходящей причинности», то есть того, как воздействие на высокие уровни организации тела может изменить способ использования генов в клетках. Мы можем быть носителями генов, повышающих риск развития диабета 2-го типа, но если мы соблюдаем здоровую диету и достаточно занимаемся спортом, болезнь может не развиться. Точно так же кто-то может нести гены, которые снижают риск развития рака легких, но постоянное курение все равно имеет катастрофические последствия. Биология человека – это больше чем просто сумма природы и воспитания.

От порядка к хаосу

Появление новых организованных атрибутов и структур из взаимодействующей системы клеток, тканей и органов в данной среде – светлая сторона теории сложности. Однако существует и темная сторона в форме так называемого динамического хаоса. Он накладывает еще одно ограничение на то, в какой степени мы можем превратить данные о человеческом теле в его понимание.

Динамический хаос – не то же самое, что случайность. На самом деле это тонкая форма порядка, освобожденная от оков периодичности и предсказуемости. Хаос может возникнуть из обманчиво простых на вид уравнений, содержащих ключевой ингредиент – нелинейность, когда изменение результата не пропорционально изменению входных данных. Примеров нелинейности предостаточно: от скачка температуры, вызывающего отключение котла, до воя, возникающего, когда микрофон подносится слишком близко к источнику звука. Нелинейность может привести к хаосу, когда точное поведение невозможно предсказать в долгосрочной перспективе.

Хаос является обычным явлением: от непредсказуемых колебаний маятника до капризов погоды[41]. Хаос таится и внутри тела. Проблема динамического хаоса заключается в том, что, если вы не вводите данные с бесконечной точностью (что невозможно), эти сложные нелинейные взаимодействия делают невозможными точные долгосрочные прогнозы. Таким образом, хотя вам не обязательно знать все о теле, чтобы его смоделировать, когда нам придется формулировать прогнозы с точки зрения вероятностей, небольшие изменения в данных могут привести к большим, непредсказуемым результатам.

Инструментальные данные

Чтобы определить, в какой степени мы хотим охватить всю сложность человеческого тела и сделать первый шаг к виртуальному двойнику, нам нужно думать о данных как об инструменте, а не о репрезентации. По той же причине карты различаются в деталях в зависимости от цели их применения: путешественнику необходимо видеть каждое поле и тропинку, а пилоту самолета нужна карта местности, аэропортов, воздушных пространств и маяков. Точно так же уровень детализации, который нам необходим, чтобы сделать первый шаг к созданию виртуального человека, зависит от того, какие задачи мы хотим решить.

Простого измерения, например, температуры может быть достаточно, чтобы выяснить, подхватил ли ребенок инфекцию. Но у пожилых людей нам могут потребоваться более подробные данные о том, как они реагируют на инфекцию, чтобы понять, что происходит. Например, когда речь идет о серьезной инфекции мочевыводящих путей, первым признаком проблемы может быть спутанность сознания, а не повышение температуры. И если нужно понять, какая инфекция вызывает проблему, требуются дополнительные данные, такие как генетический состав инфицирующего организма.

Данные действительно полезны, когда основаны на научном методе – самом мощном способе обеспечить рациональное понимание того, как работает организм. Он опирается на теорию; в противном случае наука была бы не более чем каталогизацией воспроизводимых наблюдений. Как мы упоминали во введении, уравнения типичной теории представляют работу природы более экономично, чем огромные хранилища необработанных данных. Теория помогает нам раскрыть принципы и законы, которые объясняют, как и почему тело работает именно так. Нам еще предстоит сказать об этом в следующей главе, где мы обсудим второй шаг к виртуальному человеку. Однако прежде всего необходимо найти способы сбора данных из тела.

Краткая история анатомии

«Так многое в прогрессе зависит от взаимодействия методов, открытий и новых идей, вероятно, именно в таком нисходящем порядке». Когда лауреат Нобелевской премии Сидней Бреннер сделал это замечание в марте 1980 г. на симпозиуме, организованном Институтом Фридриха Мишера в Базеле, Швейцария, он с нетерпением ждал следующего десятилетия в биологии[42]. Как предсказывал Бреннер, развитие виртуального человека было обусловлено новыми технологиями и продолжает зависеть от большего количества новых данных. Когда дело доходит до структур тела, целый ряд методов раскрывает беспрецедентные детали.

Рисунок 4. Портрет Везалия из его книги De Humani Corporis Fabrica (1543) (автор Ян ван Калькар)

Перечислять их можно бесконечно, за века появилось множество замечательных способов рассмотрения тела. Одним из примеров является публикация в 1543 г. De Humani Corporis Fabrica («О строении человеческого тела») Андреаса Везалия – выдающегося 700-страничного труда (1514–1564), в котором представлено более 200 гравюр на дереве, основанных на вскрытиях человеческого тела.

Чтобы расширить знания о диссекции и традиционной анатомии, был разработан широкий спектр методов. «Микрография», первая важная работа по микроскопии, была опубликована в 1665 г. В этом новаторском научном бестселлере Роберт Гук (1635–1703) раскрыл микроскопическую структуру пробки. Он показал стенки, окружающие пустые пространства, и назвал эти структуры клетками. Сегодня с помощью технологий микроскопии можно рассмотреть детали клеток вплоть до атомного масштаба[43].

Нам больше не нужно изучать тело только с помощью видимого света. В 1895 г. немецкий физик Вильгельм Рентген (1845–1923) открыл невидимый вид лучей, названный рентгеновским излучением или рентгеновскими лучами. В то Рождество он написал 10-страничную статью, в которой описал, как рентгеновские лучи могут сделать кости видимыми. Эти раскрывающие лучи также позволят изучить молекулярный механизм клеток с помощью метода, называемого дифракцией рентгеновских лучей. Сегодня существует множество других методов, позволяющих заглянуть внутрь живого тела: от терагерцового излучения до ультразвука. Мы даже можем использовать антивещество в виде позитронов (антиэлектронов) для изучения метаболизма.

В организме есть электрическая система, и о ней тоже нам нужны данные. В то время как по проводам электричество движется со скоростью около 1 мм/с (хотя связанная с ним электромагнитная волна распространяется примерно со скоростью света, 300 000 км/с), сигналы в нашем теле движутся со скоростью 0,08 км/с, или около 290 км/ч. Внутри нас электричество переносится более крупными и сложными ионами, а не проворными электронами (заряженными субатомными частицами), которые питают наши дома.

Исследования того, как импульсы распространяются по нервам, восходят к разработке метода «зажима напряжения» в 1930-х и 1940-х гг. биофизиком Кеннетом Коулом (1900–1984) из США вместе с Аланом Ходжкином (1914–1998) и Эндрю Хаксли (1917–2012) из Великобритании, которые нашли способ проводить измерения, продевая электроды в гигантский аксон – нервную клетку – кальмара.

Рисунок 5. Клеточная структура пробки, представленная Робертом Гуком, «Микрография» (1665)

Еще лучшее понимание «проводки» тела стало возможным благодаря технике, которая позволяет регистрировать мизерные электрические токи силой около пикоампера (миллионная миллионной доли ампера), которые проходят через одиночный ионный канал, одну молекулу или комплекс молекул, позволяющий ионам проникать через мембрану клетки. В 1976 г. немецкие клеточные физиологи Эрвин Неер и Берт Закман сообщили, как это сделать с помощью крошечного, но простого устройства, называемого локально-изолирующим электродом.

Они использовали кончик чрезвычайно тонкой стеклянной пипетки, чтобы прикоснуться к крошечному участку внешней мембраны клетки, который, по счастливой случайности, содержал единственный ионный канал. Небольшое всасывание обеспечивало герметичное уплотнение, так что ионы могли течь только из канала в пипетку. Используя чувствительный электрод, они смогли зафиксировать крошечные изменения тока, когда ионы проходили через зажатый канал. За это замечательное открытие в 1991 г. Неер и Закман получили Нобелевскую премию.

Но данные, которые привлекли наибольшее внимание в последние годы, связаны с чтением генетического кода человека. За это мы можем поблагодарить британца Фредерика Сэнгера (1918–2013), одного из величайших новаторов в молекулярной биологии: «Из трех основных видов деятельности, связанных с научными исследованиями – мышлением, разговорами и действиями, я предпочитаю последний и, вероятно, именно он у меня лучше всего получается»[44]. Он был прав. Став первым, кто раскрыл структуру белка (это оказался инсулин), Сэнгер в середине 1970-х разработал методы секвенирования ДНК, за что во второй раз стал лауреатом Нобелевской премии.

Со времени новаторской работы Сэнгера стоимость секвенирования человеческого генома (генетического кода в ДНК человека) резко упала – с миллиардов долларов до сотен. Одной из причин является появление секвенирования «следующего поколения» – прорыва, который сравнивают с переходом от самолета братьев Райт к современному Боингу.

В 1997 г. химики Кембриджского университета Шанкар Баласубраманиан и Дэвид Кленерман начали разрабатывать свой метод, согласно которому образец ДНК делится на фрагменты, которые иммобилизуются на поверхности чипа и локально амплифицируются. Затем каждый фрагмент декодируется, вплоть до «буквы» генетического кода (нуклеотида – подробнее позже), с использованием флуоресцентно окрашенных букв, добавленных ферментом. Обнаружив цветные буквы, включенные в каждую позицию чипа, и повторив этот цикл сотни раз, можно прочитать последовательность каждого фрагмента ДНК[45].

Рисунок 6. Метод локальной фиксации потенциала. Адаптировано из книги Александра Д. Рейеса «Прорывной метод, который стал жизненно важным для нейробиологии» (A Breakthrough Method that Became Vital to neuroscience). (Nature, 2019)

Еще одно достижение в области секвенирования нового поколения относится к 1970-м гг., когда Стив Хладки и Денис Хейдон из Кембриджа зафиксировали поток тока через одиночный ионный канал в искусственной мембране. Поскольку ДНК является заряженной молекулой, она также может пройти через этот открытый канал и при прохождении вызывает колебания тока, соответствующие генетической последовательности. Последующее развитие коммерческого «нанопорового секвенирования» компанией Oxford Nanopore Technologies (в частности, ее основателем Хэганом Бэйли) можно проследить до исследований 1980-х гг., когда впервые было обнаружено движение ДНК через поровые белки[46].

Используя новую технологию секвенирования, можно считывать значительно более длинные участки ДНК, чем ранее, поэтому в 2021 г. международная группа из 30 учреждений – Консорциум Telomere-to-Telomere (T2T) – опубликовала первый «длинно читаемый» геном[47]. Это было важное открытие, поскольку исторический проект последовательностей человеческой ДНК, опубликованный в июне 2000 г., пропускал целых 15 % генома: более ранние технологии секвенирования параллельно считывали код миллионов фрагментов ДНК, каждый из которых был относительно небольшим и содержал до 300 букв кода. В результате они не могли справиться с повторяющимися участками кода ДНК, скрывающимися в геноме, особенно с центромерами – защемленными частями хромосом, которые играют ключевую роль в делении клеток. Сквозная последовательность 2021 г., основанная на длинном чтении от 10 000 до 100 000 букв, выявила 115 новых генов, кодирующих белки, и, вероятно, содержит множество областей, которые играют роль в регуляции генов и других функциях.

Рисунок 7. Как ДНК, проходящая через канал нанопоры, генерирует сигнал (дизайн – Ёритака Харазоно. TogoTV. cc BY 4.0)

Код жизни

Два десятилетия назад, когда на горизонте появились детали всего генетического кода человека, вопрос о том, какие данные необходимы для определения человеческого существа, имел соблазнительно простой ответ. Детали сложной структуры тела, казалось, заключены в ДНК – самом известном биологическом носителе информации. В начале этого столетия общественность была убеждена, что понимание кода ознаменует эру персонализированной медицины.

Биологи знали, что человеческий геном является чрезвычайно важным ресурсом, и в этом не может быть никаких сомнений. Копия находится в каждой из ста триллионов ваших клеток (за исключением красных кровяных клеток – они разрушают свою ДНК, чтобы переносить как можно больше кислорода, оставаясь при этом достаточно маленькими, чтобы проходить через капилляры). Подобно томам вашей «библиотеки», ДНК упакована в коробки, известные как хромосомы. Обычно в клетках человека имеется 46 хромосом. Если взять самую большую хромосому (вторую), то ДНК, содержащаяся в ней, в развернутом виде будет иметь размер более 8 сантиметров[48].

Используя рентгеновские лучи для изучения скрученной спиральной ДНК в каждом из этих пучков, можно понять, как она передает данные. Внутри двойной спирали ДНК находится лестница закодированной информации, где каждая «ступенька» состоит из двух химических единиц, называемых нуклеотидными основаниями. Эти единицы бывают четырех типов: аденин А, тимин Т, гуанин G и цитозин С. Из-за своей формы и химических свойств основания всегда образуют пары внутри ступени одинаковым образом: C соединяется только с G, а A соединяется только с T. В наших 46 хромосомах шесть миллиардов таких букв.

Вот почему двойная спираль также хранит секрет того, как клетки могут передавать свои инструкции после деления: если разделить нити двойной спирали, ступеньки лестницы разделятся на взаимодополняющие основания. Каждая полученная цепь может действовать как шаблон для копирования исходной партнерской цепи и сохранять информацию о том, как создавать белки, которые строят тело и управляют им (с помощью множества механизмов коррекции клеточных ошибок).

Порядок, в котором появляются основания, описывает код жизни аналогично буквам в этом предложении, только сообщения, которые они несут, содержат инструкции по созданию белка – одного из строительных блоков клеток – посредством вмешательства родственной генетической молекулы, называемой РНК. Информация в генах записана в трехбуквенном коде, причем тройка букв ДНК – кодон – отвечает за определенную аминокислоту, которая при соединении с цепочкой других аминокислот сворачивается в белок – один из блоков, которые строят ваши клетки и управляют ими.

Несмотря на то, что существует всего 20 различных аминокислот, для создания вас клетки вашего тела используют огромное количество комбинаций из таких разных белков, как гемоглобин (красный пигмент, который переносит кислород в вашей крови), инсулин (сигнальная молекула, которая сыграла главную роль в Нобелевской премии Сэнгера), или фермент АТФ-синтаза (преобразующая энергию молекулярная машина, примерно в 200 000 раз меньше булавочной головки, вращающаяся со скоростью 60 раз в секунду, производя энергетическую валюту нашего тела – молекулу под названием АТФ).

Всего, как говорилось ранее, в организме насчитывается около 37,2 триллиона клеток, и, хотя они (за парой исключений, таких как эритроциты по ранее упомянутым причинам) содержат всю информацию ДНК человека, каждый вид клетки во взрослом организме зависит от использования только определенного подмножества генов в геноме. Таким образом, клетки могут специализироваться на одном типе: от нервных и мышечных до клеток, населяющих органы, например мозг и сердце. Неудивительно, что многие думают, будто человеческий геном содержит все ответы, когда дело касается биологии человека.

За гранью ДНК

Первым человеком, который узнал о своих собственных генетических данных – и их ограничениях – был пионер геномики и предприниматель Крейг Вентер[49], который в 2000 г. возглавил частную попытку создать первый черновой вариант последовательности генома человека. 4 сентября 2007 г. группа под руководством Сэма Леви из Института Дж. Крейга Вентера в Роквилле, штат Мэриленд, завершила чтение генетического кода Вентера, что ознаменовало публикацию первого полного (шесть миллиардов букв) генома отдельного человека[50].

Роджер редактировал автобиографию Вентера «Расшифрованная жизнь»[51] и помнит, что даже Вентер был удивлен тем, как мало его геном смог раскрыть. В то время никто не знал, как правильно читать геномы. Это одна из причин, почему в более позднем проекте под названием Human Longevity Inc. (HLI) Вентер, как и Лерой Худ и другие, не только собрал геномную информацию, но и связал ее с фенотипами: анатомией, физиологией и поведением пациентов, от когнитивных онлайн-тестов до эхокардиограммы и анализа походки[52].

С помощью HLI скрининг выявил широкий набор дополнительных рисков возрастных хронических заболеваний, связанных с преждевременной смертностью, и улучшил интерпретацию полногеномного анализа[53]. «В клинике мы каждый день спасаем жизнь по крайней мере одному человеку, обнаруживая серьезную опухоль, о которой он даже не подозревал», – сказал нам Вентер, приводя несколько убедительных, но анекдотических примеров. В его случае, когда обычные методы объявили его свободным от рака, скрининг HLI выявил рак простаты, который начал распространяться. У нобелевского лауреата Хэма Смита, давнего сотрудника Вентера, обнаружили серьезную опухоль легких. Эти своевременные диагнозы были поставлены не на основе генетики, а с помощью мощного МРТ-сканера мощностью 3 Тесла (примерно в 60 000 раз сильнее, чем магнитное поле Земли) с расширенным анализом изображений. Вентер рассказал нам, что в этом сканере «опухоли загораются, как лампочки»[54].

Фенотип (то есть наблюдаемые черты и характеристики тела, от цвета глаз до рака) очень далек от генотипа или генетического рецепта тела. Думать, что единственный вид данных, обнаруженный в геноме, может раскрыть суть человека, – все равно, что пытаться определить внешний вид, вкус и ощущение торта по рецепту. Некоторые вещи – фрукты и смородина – сразу понятны, но многие другие гораздо менее очевидны.

Хотя секвенирование человеческого генома ознаменовало конец почти столетних усилий по поиску генов, кодирующих белки, оно подчеркнуло, как мало мы знаем о регуляторных элементах, не кодирующих белки, но составляющих геном[55]. Из трех миллиардов букв ДНК в геноме человека только около 2 % кодируют белки, которые строят и поддерживают наше тело. Хотя последние два десятилетия стали золотым веком открытия генов, около 20 % человеческих генов с жизненно важными функциями остаются окутанными тайной (согласно исследованию неизвестного генома, проведенному Шоном Манро из Лаборатории молекулярной биологии в Кембридже и Мэтью Фриманом из Школы патологии Данна Оксфордского университета)[56]. Нам предстоит еще много работы, помимо понимания генов. Когда-то интроны были среди огромных участков человеческой ДНК (около 98 %), отбрасываемых, как бессмысленный мусор. Теперь мы знаем, что эти некодирующие области генома содержат важные регуляторные элементы, которые определяют, как контролируется экспрессия генов, но всего мы по-прежнему не понимаем[57].

Также огромный всплеск интереса к использованию генов в организме произошел в области, называемой эпигенетикой. Деление клеток на разные типы связано с особенностями экспрессии генов, а не с изменениями в самой ДНК. Питательная среда начинается с хромосомы – пучка ДНК в наших клетках. Хромосомы четко организованы, как и белки, которые с ними взаимодействуют, и эта организация, по-видимому, важна для использования генов[58]. Паттерны использования генов могут быть основаны на химических модификациях ДНК (например, украсив ген химическими фрагментами, называемыми метильными группами, вы его выключите), а также на гистонах – крошечных белках, которые прикрепляются к ДНК, как бусины на ожерелье, и играют роль в упаковке ДНК и регулировании способа активации генов. В результате связь между генотипом и фенотипом не является прямой.

От ДНК к белку

Истории ДНК могут быть запутанными. Традиционные генетические исследования искали вариант ДНК, связанный с определенным заболеванием. Иногда все просто: мутации в гене, ответственном за фактор свертывания крови, вызывают наследственное заболевание – гемофилию, которую иногда называют королевской болезнью, поскольку она широко распространена в европейских королевских семьях.

Однако зачастую эти корреляции рассказывают сложную историю. Когда дело доходит до распространенных заболеваний головного мозга, таких как шизофрения и болезнь Альцгеймера, огромный объем информации поступает в результате полногеномного поиска ассоциаций (GWAS), в котором исследователи стремятся сравнить генетические последовательности тысяч людей с определенным признаком. Хорошей новостью является то, что сотни геномных регионов могут быть связаны с риском развития заболевания головного мозга у человека. Но иногда это триумф данных над пониманием. Объяснение того, почему спектр генетических вариантов влияет на здоровье, остается сложной задачей[59]. Даже если мы действительно связываем варианты с заболеванием, исследования диабета, например, показали, что на генетику приходится только около 10 % различий, наблюдаемых при заболевании, а остальное зависит от образа жизни и питания[60].

Сопоставление данных о генотипе с фенотипом осложняется тем фактом, что количество наших генов значительно превосходит количество белков. Гены можно перетасовать и использовать разными способами. Способность каждого гена кодировать множество белков обусловлена процессом, известным как альтернативный сплайсинг, при котором биты кода, называемые интронами, соединяются, а оставшиеся части гена, известные как экзоны, при создании белка могут включаться или бездействовать. Теоретически из одного гена можно получить до 100 белков[61].

Даже при кодировании участков ДНК не существует прямого соответствия между линейным кодом ДНК и трехмерной формой белков в организме, что имеет решающее значение для их работы – например, для ускорения клеточной химической реакции. Для белка, содержащего всего 100 аминокислот, число альтернативных структур, которые он может принять в водной среде клетки, колеблется где-то между 2^100 и 10^100 возможных конформаций (форм). Изучение каждой из них заняло бы вечность, но этот одномерный код приобретает правильную трехмерную форму (что имеет решающее значение для его работы) с помощью различных видов поддержки.

Одним из способов принятия правильной формы является непрерывное движение молекул в клетках, вызванное тепловой энергией. Многие из жизненно важных компонентов живой клетки достаточно малы, чтобы подвергаться постоянным ударам моря окружающих молекул (броуновское движение), что может помочь белку принять наиболее стабильную форму, даже если количество возможных стабильных конфигураций варьируется от миллионов до триллионов[62]. Кроме того, существует множество механизмов точной настройки того, как организм интерпретирует генетические данные и превращает их в белки.

Некоторые из способов, помогающие белкам сворачиваться в наших клетках, можно найти в замечательной молекулярной машине, называемой рибосомой, состоящей из примерно полумиллиона атомов и размером около одной миллионной дюйма в поперечнике. Эта машина лежит в центре двух эпох жизни на Земле: одной – знакомой, а другой – окутанной тайной. Первая состоит из сегодняшних живых существ, основанных на ДНК, а вторая отражает самые первые существа, которые делились и, как предполагается, основывались на РНК – тонком, но гибком виде генетического материала, который не только хранит информацию, но, в отличие от ДНК, также может катализировать химические реакции. Действительно, рибосома – это рибозим, фермент, состоящий из РНК, свернутой в сложную структуру.

Загляните глубоко внутрь рибосомы, как это сделали структурные биологи, и вы увидите древнее ядро, которое превращало инструкции в белки для построения живых существ на протяжении большей части четырех миллиардов лет. Там вокруг центрального механизма РНК, чтобы отточить его работу, развилась белковая оболочка, различная в зависимости от существа: например, наши рибосомы почти в два раза больше, чем у насекомых, которые нас заражают.

Для работы рибосомы необходимы различные ингредиенты: во-первых, молекула матричной РНК, которая несет в себе инструкции по созданию белка из ДНК. Чтобы превратить этот код в белок, рибосома использует второй тип РНК – транспортную, которая несет в себе строительные блоки белков, называемые аминокислотами.

Сейчас мы знаем атомные детали того, как рибосома превращает данные ДНК в плоть и кости, благодаря получившим Нобелевскую премию рентгеновским исследованиям Венки Рамакришнана в Великобритании, Ады Йонат в Израиле и Томаса Стейца в США. Они обнаружили, что рибосома состоит из трех разных молекул РНК и более 50 различных белков, разделенных на два компонента (60S/40S в наших клетках и 50S/30S у бактерий). Один из них – «мозг», считывающий генетический код, а другой – большое «сердце», производящее белок (рис. 8). Они расходятся и объединяются по мере того, как молекулярные связи создаются и разрушаются, производя белки, которые строят тело и управляют им.

Рисунок 8. Рибосома (Венки Рамакришнан, Mrc LMB)

Подобные детальные исследования показывают, что перевод генетических данных в белок – сложное явление. Этот процесс, известный как экспрессия генов, начинается с того, что информация, содержащаяся в генах (ДНК), превращается в информационную РНК (которая также состоит из четырех «букв» – химических веществ, называемых основаниями – на основе инструкций в ДНК, хотя в РНК основание урацил U заменяет тимин Т). Рибосома, как перфолента, считывает по три буквы информационной РНК и сопоставляет ее с тремя буквами транспортной РНК, выстраивая аминокислоты, которые они несут, в правильном порядке, а затем сшивает их вместе. В целом рибосома пропускает через свое ядро насыщенные аминокислотами РНК со скоростью 15 раз в секунду, связывая их вместе в белки[63].

Однако критически важно то, что в итоговой конфигурации, принимаемой белком, ключевую роль снова играет окружающая среда. Гуннар фон Хейне из Стокгольмского университета рассказал нам, как рибосома помогает придавать белкам форму. Этот процесс, известный как котрансляционное сворачивание, начинается в выходном туннеле этой великой молекулярной машины, в которой есть укромные уголки и щели[64]. Притяжения и изменения обеспечиваются стыковочными участками в выходном туннеле, которые прикрепляются к определенным частям зарождающихся белков, в зависимости от последовательности аминокислот[65]. Существуют также белки-шапероны, которые помогают многим белкам принимать форму. Несколько разных шаперонов скрываются в устье выходного туннеля, остальные – за пределами рибосомы. Различные механизмы контроля качества отторгают и разрушают неправильно свернутые белки, прежде чем они достигнут гудящего химического хаоса клетки.

В целом от одномерного кода к трехмерному белковому строительному блоку тела нас ведет поразительно сложная серия шагов. Тем не менее во время своей речи на вручении Нобелевской премии по химии 1972 г. Кристиан Анфинсен сделал смелое заявление, постулировав, что аминокислотная последовательность белка должна полностью определять его структуру в растворе. Это предположение стало грандиозным вызовом биологии: можем ли мы определить трехмерную структуру белка по его одномерной аминокислотной последовательности?

Масштаб этой проблемы обрисовал Сайрус Левинталь, американский молекулярный биолог, который был пионером в компьютерном графическом отображении белковых структур. Он отметил, что для определения вероятных конфигураций типичного белка путем грубого расчета (то есть путем тестирования каждой возможной формы, которую он может принять) потребуется больше времени, чем возраст известной Вселенной. Левинталь подсчитал, что существует 10^300 возможных конформаций типичного белка, и почти парадоксально, что клетка может «разработать» функциональную версию гораздо быстрее, чем компьютер. Однако в четвертой главе мы описываем, как ИИ догнал клеточную реальность. Когда дело доходит до виртуального человека, этот подвиг может дать много подсказок (например, когда белки принимают неправильную форму, вызывающую болезнь) и помочь провести виртуальные испытания лекарств для поиска возможных методов лечения.

Колоссальный объем данных

Мы живем в эпоху того, что некоторые называют большими данными. Однако, когда дело касается медицины и биологии, большие данные на самом деле крошечны по сравнению со сложностью клетки, ткани или органа. Более того, у живых существ все эти данные постоянно меняются. Специалисты по данным любят говорить о «трех V»: объем (volume) – количество данных; разнообразие (variety) – сложность данных и источников, из которых они собираются; скорость (velocity) – скорость потока данных и информации. Сегодня скорость, разнообразие и объем данных кажутся ошеломляющими, хотя нам еще очень далеко до того, чтобы охватить всю сложность человеческого тела.

Другие говорят о достоверности (veracity) данных, которая тоже меняется. Большинство традиционных данных являются структурированными, то есть достаточно аккуратными, чтобы их можно было напрямую вставлять в электронные таблицы и базы данных. Представьте себе лабораторный блокнот, в котором в одном столбце указана одна величина, скажем, цвет реагентов в пробирке, а в другом – pH или число потомков в популяции кроликов, выстроенное по времени.

Когда дело доходит до создания виртуального двойника, существуют всевозможные структурированные наборы данных о пациентах, которые собираются регулярно в виде результатов замера температуры, анализов крови и мочи. Генетические данные становятся все более обширными, поскольку стоимость секвенирования нашей ДНК резко упала. На молекулярном уровне существует геометрическая информация о форме участков белков, где взаимодействуют другие молекулы, а также скалярные и векторные поля, используемые математиками и учеными для демонстрации изменяющихся величин – например, концентрации биохимического вещества в клетке. С помощью протеомики можно получить информацию о белках, а с помощью метаболомики – о метаболизме. Несколько рождественских праздников назад Роджер самоотверженно работал с командой Имперского колледжа Лондона над изучением метаболического воздействия похмелья[66]. Эти страдания, по-видимому, связаны с необычным профилем сахароподобных молекул и спиртов – полиолов, которые играют роль в обезвоживании[67].

Но теперь мы вступили в эпоху неструктурированных данных, поскольку Интернет с помощью микрочипа оцифровывает все и вся, от твитов и СМС до сообщений в социальных сетях и загрузок на видеохостингах. По всему миру данные вытекают из датчиков, мобильных телефонов, приложений и вообще всего, что только можно себе представить, поскольку чипы встраиваются в обычные предметы домашнего обихода, от принтеров до холодильников, образуя так называемый интернет вещей.

Смартфоны и другие беспроводные устройства все чаще будут использоваться для сбора данных о пациентах – например, о движении, характере активности, артериальном давлении, частоте сердечных сокращений, исходящих и входящих звонках, использовании клавиатуры и обработке естественного языка – для цифрового фенотипирования, которое, в свою очередь, может использоваться для мониторинга биполярного расстройства, выявления проблем с употреблением алкоголя или распознавания дистресса[68]. Хотя диагноз психического здоровья когда-то был чисто субъективным, сегодня его можно сделать объективным с помощью огромного количества личных данных об активности и манере речи, тоне и дыхании – от смеха до вздохов.

В долгосрочной перспективе, по словам нашей коллеги из UCL Андреа Таунсенд-Николсон, точные и структурированные данные медицинского сообщества будут откалиброваны таким образом, чтобы сравнивать разных людей, в то время как мы будем использовать неструктурированные данные и «журналы жизни» со смартфонов и других устройств для тонкой настройки внешнего вида и поведения виртуального тебя.

Рисунок 9. Подробная анатомическая модель высокого разрешения, созданная на основе данных магнитно-резонансной томографии (IT’IS Foundation)

Целостность данных

Когда цифровые двойники будут созданы, каждый из них станет символом симбиотических отношений между человеком и его виртуальным собой, питающих друг друга данными и идеями. Возникнут практические вопросы, многие из которых уже нам знакомы. Некоторые ученые приходятся данным ненадежными хранителями, хотя все больше им поклоняются. Исследования, появляющиеся в журналах, ограничиваются выводами или резюме ключевых результатов, или же в них преобладают экперименты, которые дали обнадеживающие результаты, а остальные спокойно игнорируются и остаются неопубликованными. Необработанные данные, включая отрицательные данные неудачных экспериментов, часто опускаются и теряются для научного сообщества, а также для будущих исследователей. К счастью, сейчас ситуация начинает меняться.

Некоторые опасаются, что данные будут потеряны для будущих поколений из-за использования эфемерных носителей записи, устройств хранения данных, которые скоро устареют, и программного обеспечения, разработанного компаниями, чьи бизнес-модели зависят от запланированного устаревания и обязательных обновлений. Рассматривается множество решений: от публичных архивов до использования носителя информации, существующего уже миллиарды лет: один грамм ДНК способен хранить 215 петабайт (215 миллионов гигабайт), поэтому контейнер весом и размером примерно с пару пикапов в теории мог бы хранить все данные, когда-либо записанные человечеством[69].

Действовать нужно последовательно, создавая уверенность, что разные ученые и инженеры в разных лабораториях смогут измерять одни и те же вещи, использовать один и тот же жаргон и сообщать о своих открытиях таким образом, чтобы их могли интерпретировать все, гарантируя воспроизводимость науки. Стоит попросить у исследователя материалы, и нередко с другой стороны ждут всевозможные проволочки, молчание или даже отказ. Иногда у них просто нет времени, денег, возможностей или желания (например, если необходимо менять форматы программного обеспечения). В каких-то случаях мешают эго, соперничество и эмоции – да, даже в научных дисциплинах, якобы основанных на объективности и разуме[70].

Есть противоречия, которые необходимо понимать. Всегда существует компромисс между поощрением широкого использования данных и методов, с одной стороны, и коммерциализацией – с другой, и не в последнюю очередь это использование патентов для защиты идей и получения дохода. Более того, исследователи неохотно делятся своими новаторскими данными, если они рискуют стать не первыми, кто опубликует важные результаты и идеи, содержащиеся в этих данных. Не получив признания за понимание данных, которые они с таким трудом собирали, исследователи могут потерять деньги и признание, загнать в тупик свою карьеру и даже лишить себя Нобелевской премии.

Нам нужна открытость, чтобы данные свободно распространялись в хранилищах и банках данных, как государственных, так и коммерческих[71]. К счастью, существует множество ярких примеров обмена данными для публичного использования и общественного блага, например, US NCI Cancer Research Data Commons, Британский биобанк и инициатива GISAID по обмену данными обо всех вирусах гриппа и коронавирусе, вызывающем COVID-19. Хорошей новостью является то, что многие сейчас принимают так называемые принципы FAIR: данные должны быть находимыми (findable), доступными (accessible), совместимыми (interoperable) и воспроизводимыми (reproducible)[72].

Существует множество острых вопросов, связанных с данными. Как люди могут получить доступ к своим медицинским данным? Владеют ли они ими сами или же это собственность больниц, в которых они хранятся? Хотят ли люди получить к ним доступ и управлять ими? Будут ли службы здравоохранения готовы их предоставлять? А как насчет объединения этих данных с данными других людей для проведения клинических и других исследований? А что с кибербезопасностью? Нам нужны принципы высокого уровня, а также руководящий орган, чтобы формировать все способы управления данными и обеспечивать надежность и доверие к управлению и использованию наших данных[73].

От данных к мудрости

Первый шаг к созданию виртуального человека зависит от данных, но их одних недостаточно, чтобы понять связь между генетическим составом, окружающей средой и фенотипом человеческого тела. Нам необходимо понять сети, которые связывают все эти данные, прежде чем мы сможем начать замыкать цикл и превращать данные в прогностическую, количественную биологию. Прежде всего нам нужна теория.

Теории обладают объяснительной силой. Они придают смысл экспериментальным наблюдениям с точки зрения глубокого понимания того, как устроен мир. Они представляют работу природы экономичным образом, без объемных хранилищ необработанных и неинтерпретированных данных, и помогают нам раскрыть принципы и законы, которые объясняют, как и почему все обстоит именно так. Они также раскрывают эмерджентные свойства.

Такие законы и теории имеют математическую форму; поскольку это единственный способ, с помощью которого мы можем провести логически правильный анализ научных данных, которые сами по себе являются достоверными. Идея о том, что математика может отразить то, как устроен мир, и даже создать виртуального человека, восходит к Античности. Пифагор (570–495 гг. до н. э.) заявил, что «все есть число». Аристотель (384–322 гг. до н. э.) описал в своей «Метафизике», как пифагорейцы были настолько увлечены математикой, что «стали считать ее начала началами всего существующего».

Чем лучше мы понимаем ту или иную научную область и чем мощнее наши теории, тем меньше нам нужно полагаться на накопление массивов данных с той же усердностью, с какой филателист собирает коллекцию марок. Наши теории и модели, которые мы строим на их основе, представляют собой сжатый и гибкий способ представления нашего понимания природы. Окончательной проверкой наших теорий является не то, насколько хорошо они согласуются с экспериментами после их проведения, а то, насколько хорошо они могут предсказать результат до.

Это лучший научный метод, и некоторые из величайших теорий убедительно иллюстрируют, как превратить данные в идеи: среди них мы можем упомянуть открытие гравитационных волн, произошедшее через сто лет после того, как их предсказал Альберт Эйнштейн (1879–1955) – рябь в пространстве-времени, – которые генерируются жестокими космическими событиями, например столкновением двух черных дыр. Другим примером является открытие в 2012 г. бозона Хиггса, примерно через полвека после того, как теоретики Питер Хиггс, Роберт Браут и Франсуа Энглерт предположили, что эта фундаментальная частица связана с полем Хиггса – полем, которое придает массу другим фундаментальным частицам, таким как электроны.

Биологии тоже нужны большие идеи. Как выразился лауреат Нобелевской премии Пол Нерс: «Необходимо больше теории. Моими примерами в этом плане являются биологи-эволюционисты Билл Гамильтон и Джон Мейнард Смит, а также генетики Барбара Мак-Клинток и Фрэнсис Крик. Их статьи пронизаны богатой биологической интуицией, поэтому читать их одно удовольствие. Такое мышление ускорит переход от описания к знанию»[74].

Теория придает смысл данным, а также тому, как они интерпретируются. Если мы нарушим законы термодинамики или сохранения массы, импульса и энергии, это не сулит ничего хорошего для достоверности виртуального человека. Прежде всего теория помогает выявить важные данные – те данные, которые, если их ввести в компьютерную модель, можно использовать для прогнозирования того, как тело будет себя вести. Это позволяет нам сосредоточиться на эмерждентных свойствах и избежать проклятия гильдии картографов Борхеса. Как только мы соберем достаточно данных о теле, вторым шагом на пути к виртуальному себе станет преобразование этой необработанной информации в математическое понимание. Нам необходимо создать математическую модель человеческого тела.

Глава 2

За бэконовскими муравьями, пауками и пчелами

«Те, кто занимался науками, были или эмпириками, или догматиками. Эмпирики, подобно муравью, только собирают и довольствуются собранным. Рационалисты, подобно паукам, производят ткань из самих себя. Пчела же избирает средний путь: она извлекает материал из садовых и полевых цветов, но располагает и изменяет его по своему умению».

ФРЭНСИС БЭКОН, «НОВЫЙ ОРГАНОН»[75][76]

Любопытство – пожалуй, самая фундаментальная из всех человеческих черт, и из всех тем, которые нас интересуют, немногие превосходят размышления о том, что будет дальше, особенно когда речь идет о нашей собственной судьбе. Конечная цель виртуального человека – дать врачам возможность заглянуть в будущее пациента, не типичного или «среднего», а конкретного, с индивидуальным багажом наследственности, воспитания и воздействия окружающей среды.

Наша замечательная способность предвосхищать будущее является вторым компонентом виртуального человека и восходит по крайней мере к VIII в. до н. э., когда вавилоняне превратили систематические наблюдения ночного неба в предсказания положения Солнца, Луны и известных планет[77]. Научная революция, последовавшая за эпохой Возрождения, превратила эту мощную и прозорливую смесь наблюдений и понимания в научный метод – возможно, величайшее достижение нашего вида. К XX в., когда ученые поняли, как механизировать большую часть математики с помощью компьютеров, у нас появились основные ингредиенты для создания виртуального человека, что и является темой этой главы.

Когда дело дошло до демонстрации совместной работы теории и эксперимента, философ и государственный деятель Фрэнсис Бэкон (1561–1626) был одним из первых, кто сформулировал научный метод. Мы были очарованы пророческими работами Бэкона несколько лет назад, когда вместе с нашим американским коллегой Эдом Догерти исследовали взаимосвязь между теорией, экспериментом, данными и искусственным интеллектом в статье для Philosophical Transactions of the Royal Society[78], первого в мире и старейшего научного журнала, родившегося в 1665 г. в ходе научной революции.

Бэкон сравнил усилия своих коллег по пониманию мира, будь то работа органа или движение небес, с работой пауков и муравьев, где первые используют разум, а вторые полагаются на эксперимент. Важно отметить, что Бэкон осознавал – именно сочетание обоих подходов (метод пчел) необходимо для того, что мы сегодня называем наукой: подобно усердным маленьким насекомым, ученые-работники собирают данные экспериментов, чтобы разум мог преобразовать их в питательную информацию. В словах Бэкона можно увидеть схему того, как наука (по-прежнему) работает: разум направляет эксперимент, который прокладывает путь для новых рассуждений, а затем и новых экспериментов. Своей метафорой пчелы Бэкон отверг подходы муравья (зависящий от радикального эмпиризма (данные без разума)) и паука (опирающийся на рационализм (разум без данных)).

Пчелы Бэкона совершили множество громких открытий. Без кропотливых астрономических наблюдений датского дворянина Тихо Браге (1546–1601) немецкий астроном и математик Иоганн Кеплер (1571–1630) не определил бы, что планеты движутся по эллиптическим орбитам. Самое известное предсказание теории общей относительности – искривление звездного света массивным телом – было подтверждено измерениями, сделанными Артуром Эддингтоном (1882–1944) во время солнечного затмения 1919 г., превратив автора этой теории Альберта Эйнштейна в настоящую суперзвезду (1879–1955)[79]. В мае 1952 г., будучи аспирантом Королевского колледжа Лондона под руководством Розалинды Франклин (1920–1958), Рэй Гослинг (1926–2015) сделал фотографию 51 – рентгеновское дифракционное изображение ДНК. Без этой поразительной X-образной структуры рассеянных рентгеновских лучей Уотсон и Крик не смогли бы вывести структуру двойной спирали ДНК – волшебного ключа к разгадке генетики. Однако мы должны подчеркнуть, как это всегда делают историки науки, что реальность научного прогресса всегда сложнее, чем показывают рассказы о героях[80].

Ученый разум

Когда современные ученые, особенно физики, говорят о подходе пауков Бэкона – «разуме», – они имеют в виду нечто большее, чем просто выражение нашего понимания рациональным, логическим способом или дедуктивный и индуктивный подходы к рассуждению, причем первый работает от общего к конкретному, а последний наоборот. Под рассуждением ученые подразумевают плетение паутины понимания в виде якобы железной математической логики, основанной на уравнениях.

Второй шаг на пути к виртуальному человеку – использовать одно или несколько уравнений, чтобы уловить детали того, как работает реальность, будь то электрическая активность нервной клетки, сила, создаваемая мышцей, или ритмы больного сердца. Что стоит за этими математическими формулами? Мы не знаем, и это не имеет значения. Значение имеет то, что эти математические выражения отражают грань реальности, описывая объективные наблюдения.

Говоря о силе тяжести, из-за которой наше кровяное давление в ногах выше, чем, например, в голове, можно заключить: определенно существует что-то, вызывающее градиент кровяного давления, но природа и сущность этого явления находятся за пределами нашего понимания. Фундаментальный принцип Hypotheses non fingo – «Я не выдвигаю гипотез» – резюмирован в одной из самых известных научных книг – «Математических началах натуральной философии» сэра Исаака Ньютона (1687)[81].

Эта мощная идея продолжает жить. Однажды Роджер спросил Стивена Хокинга (1942–2018) о природе воображаемого времени. Хокинг ответил: «Все, что мы можем спросить, – это подтверждаются ли предсказания модели наблюдениями. Модели квантовой теории фундаментально используют мнимые числа и мнимое время. Эти модели подтверждаются многими наблюдениями. Таким образом, воображаемое время так же реально, как и все остальное в физике. Мне просто трудно его представить»[82].

От исчисления к компьютерам

Мыслительная сила математики развивалась на протяжении тысячелетий, но через несколько десятилетий после смерти Бэкона ее способность описывать мир усилилась с изобретением исчисления – инструмента для изучения изменений, не в последнюю очередь происходящих внутри человеческого тела. Оно было независимо разработано в Англии Исааком Ньютоном (1643–1727), который представил его в своих «Началах», и в Германии Готфридом Вильгельмом Лейбницем (1646–1716). Эти значимые фигуры оказались втянутыми в Prioritätsstreit, «спор о приоритете», хотя элементы исчисления уже давно были замечены в Древней Греции, Египте, Индии и на Ближнем Востоке.

Исчисление состоит из двух частей: дифференциальное исчисление, которое фокусируется на скорости изменения, которую можно увидеть в изгибе кривой, например в милях в час; и интегральное исчисление, при котором накопление величин, таких как общее количество пройденных миль, рассчитывается путем определения площадей под кривыми или между ними (рис. 10). Полученные в результате ветви – дифференциальное и интегральное – объединяются в исчислении, которое решает обе задачи, разбивая их на очень маленькие (бесконечно малые) части. В то время как дифференциальное исчисление делит вещи на крошечные части и сообщает нам, как они изменяются от одного момента к другому, интегральное исчисление объединяет (интегрирует) эти части, чтобы выявить общий результат серии изменений. Первое дает производные, измеряющие мгновенное изменение в отдельный момент времени, а второе – интегралы, объединяющие бесконечное количество крошечных частей, которые складываются в целое, например бесконечный поток моментов. Таким образом, исчисление преобразует наш невыразимый мир потоков в точную математическую форму.

Математический анализ действительно имеет тенденцию вселять в людей определенный страх, но, как писал более века назад профессор физики Сильванус Томпсон (1851–1916) в книге Calculus Made Easy: «Дураки, которые пишут учебники по высшей математике – а они в большинстве своем умные дураки, – редко берут на себя труд показать, насколько простыми являются простые вычисления»[83]. Он пришел к выводу, что они предлагают ключи от «волшебной земли».

Например, когда дело доходит до второго шага к виртуальному двойнику, исчисление может раскрыть причину изменений в человеческом теле: от сердцебиения[84] до колебаний метаболитов. Научный биограф и популяризатор Грэм Фармело сравнил математическую стенографию дифференциальных уравнений с поэзией: «Если «поэзия – это язык на орбите, как отметил нобелевский лауреат Шеймус Хини, то дифференциальные уравнения – это математический язык на орбите».

Разные классы уравнений требуют разных методов и разной степени усилий для их решения. В целом их можно разделить на линейные и нелинейные дифференциальные уравнения. Линейное многообразие напрямую связывает количества, например, когда X возрастает пропорционально Y (в степени 1). Количество апельсинов, которые вы можете купить в супермаркете, пропорционально тому, сколько денег вы на них тратите: удвоив деньги, вы купите вдвое больше фруктов. Нелинейные дифференциальные уравнения описывают более сложную зависимость, поэтому X возрастает пропорционально Y в другой степени, будь то 2, 1/2 или 100. В типичном (нелинейном) супермаркете, чем больше апельсинов вы покупаете, тем больше скидка. Нелинейность может привести и к неожиданным эффектам: имея достаточно апельсинов, можно открыть фабрику по производству мармелада.

В самом простом виде линейные уравнения решить легко (понадобятся только ручка и бумага), тогда как результаты нелинейных уравнений сложны. Последние – гораздо больше, чем просто кривая: они имеют решения, которые не являются идеальными, могут демонстрировать неоднородность и основываться на нескольких устойчивых состояниях вместо одного, так что верными будут более одного ответа. Эти трудные нелинейные уравнения, которые необходимо решать с помощью хитрой математики и компьютеров, также лучше всего отражают математику поворотов, волн, дуг и изгибов. Они созданы специально для человеческого тела.

Рисунок 10. Изображение, показывающее исчисление, производные и интегралы

Однако наш мозг жаждет простоты. Мы все хотим упростить себе жизнь. Исследования в области когнитивной психологии показывают, что человеческий разум недостаточно уважает нелинейные уравнения[85]. Распространенность нелинейных явлений не находит отражения в исследованиях и по удручающим практическим причинам: линейную математику решать гораздо проще. Это можно увидеть даже в самом слове «нелинейный», потому что исключение на самом деле является правилом. Польско-американский ученый Станислав Улам, с которым мы встретимся в следующей главе, однажды пошутил: «Это все равно, что называть зоологию изучением „животных, не являющихся слонами“»[86].

Вездесущность нелинейности была открыта в 1889 г. французским эрудитом Анри Пуанкаре, которого его учитель прозвал un monstre de mathématiques[87]. Пуанкаре обнаружил, что стоит попытаться проанализировать движение всего лишь трех тел (Солнце, Луна и Земля), и точное решение не может быть найдено аналитическими методами «ручки и бумаги» (это называется «внутренне неинтегрируемая, нелинейная система»).

Пуанкаре открыл то, что мы сегодня называем динамическим хаосом: когда уравнения дают предсказуемые результаты – они детерминированы, – но чрезвычайно чувствительны к введенным в них числам. Без бесконечной точности существует предел того, насколько далеко можно предсказать будущую эволюцию хаотической системы. Этот предел, известный как время Ляпунова, представляет собой глубокую трещину в хрустальном шаре научной теории. Его существование – одна из основных причин, почему научные предсказания носят в лучшем случае вероятностный характер.

Нелинейные уравнения можно далее выделить в подкласс обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ), которые описывают непрерывные изменения одной переменной, обычно одного измерения в пространстве или во времени. Они используются для отслеживания движения небес, скорости химических реакций в организме и роста инфекций. ОДУ являются подмножеством второй, более крупной группы, известной как уравнения в частных производных (ЧДУ), которые изучают, как вещи изменяются в зависимости от более чем одной переменной, таких как время и пространство, причем последнее можно описать в нескольких измерениях.

Множество ЧДУ. Они возникают в теориях очень большого и очень малого, таких как общая теория относительности и квантовая механика, и отрицают то, как мы понимаем тепло, диффузию, звук, электромагнетизм, гидродинамику и упругость. Например, для описания движения жидкостей мы можем использовать знаменитую систему дифференциальных уравнений в частных производных, разработанную французским инженером и физиком Клодом-Луи Навье (1785–1836) и англо-ирландским физиком и математиком Джорджем Габриелем Стоксом (1819–1903). Уравнения Навье – Стокса используются во всех видах цифровых двойников, например, в потоке жидкости в газовых турбинах[88], нефтяных и газовых резервуарах[89] и магистралях[90], но мы все еще пытаемся раскрыть их математические тайны.

Попытки заставить дифференциальные уравнения работать на виртуальном человеке начались с исследований электрического состояния и электрофизиологических свойств клеток, которые на протяжении веков вызывали восхищение, если не вдохновение. В начале XIX в. Мэри Шелли (урожденная Мэри Годвин), написавшая «Франкенштейна», знала об ужасных публичных демонстрациях, в которых электричество использовалось для реанимации конечностей и тел, извлеченных из виселицы. Точно так же, как грубое применение электродов для оживления мертвых очаровывало ученых ее времени, столетия спустя исследовательское сообщество будет столь же увлечено исследованиями аксона, нитевидной части нервной клетки, которая проводит импульсы, в данном случае позволяющей двигаться кальмару[91]. Это стало первым шагом на пути к созданию виртуального человека.

От атомов к импульсам

Благодаря достаточно большим нервным волокнам длинноперого прибрежного кальмара эксперименты 1950-х гг. помогли отточить революционную математическую теорию потенциала действия (нервного импульса), которая в 1963 г. принесла британцам Алану Ходжкину и Эндрю Хаксли Нобелевскую премию. Их теория представляла поток и разряд – электрический ток по нерву, создаваемый потоком ионов – в форме нелинейного дифференциального уравнения. Ходжкин шутил, что награда должна была достаться кальмару[92].

Работая в Кембриджском университете, Ходжкин и Хаксли показали, как в ответ на стимул отдельные нервные клетки распространяют потенциалы действия, генерируемые быстрым выбросом ионов через нервную клетку. Несмотря на то, что потенциал действия мимолетен и длится несколько тысячных долей секунды, в соседних мембранах он вызывает движение ионов, подобное волне. Согласно стандартному описанию[93], потенциал действия распространяется к нервному окончанию, где запускает высвобождение сигнального химического вещества или нейромедиатора.

Нервы, как и другие клетки, сообщаются с окружающей средой через каналы в мембранах посредством потока ионов металлов. Теперь мы знаем, что каналы представляют собой огромные и сложные белки, которые находятся внутри клеточной мембраны и избирательно и быстро транспортируют ионы. Когда через клеточную мембрану прикладывались потенциалы (напряжения), Ходжкин и Хаксли измерили токи и связали их с движением ионов натрия и калия.

Рассматривая мембрану как своего рода электрический конденсатор, Ходжкин и Хаксли смогли использовать теорию электрических цепей для разработки математической модели – набора из четырех обыкновенных дифференциальных уравнений, которые связаны (имеют общие переменные) и описывают четыре переменные, контролирующие изменение состояния клетки с течением времени. Эти «переменные состояния» включают течение тока через клеточную мембрану, а также активацию калиевых и натриевых каналов и дезактивацию натриевых каналов, каждое из которых можно изучить экспериментально. Кроме того, модель содержит набор параметров, настраиваемых для наилучшего соответствия тому, как напряжение на клеточной мембране меняется со временем. По сути, именно так создаются все подобные модели в биофизике и биохимии.

Их модель элегантным и эмпирическим способом отражает связь между ионными каналами и результирующим измеримым электрическим током, протекающим через клеточную мембрану, знаменуя собой первое математическое описание того, что называется возбудимостью клетки[94]. В своей нобелевской лекции Ходжкин отметил, что «разработанные нами уравнения оказались на удивление мощными». Их расчеты показали хорошее соответствие между предсказанными значениями и остроконечной формой потенциала действия.

Ходжкин и Хаксли не только создали весьма успешную математическую модель сложного биологического процесса, но и подтвердили эту модель последующими детальными молекулярными исследованиями различных трансмембранных белковых каналов, которые позволяют ионам перемещаться внутрь и вовне клеток. Нет ничего более приятного в науке, чем осознание того, что теория, построенная на экспериментальных наблюдениях и математике, может проложить путь к более глубокому пониманию. Показательно также, что этими пионерами были биофизики, что подчеркивает ценность объединения усилий различных дисциплин. Своей работой Ходжкин и Хаксли невольно начали закладывать основы создания виртуального человека.

Пределы исчисления

Замечательным свидетельством силы математики является то, что ее можно использовать, чтобы показать пределы возможностей компьютерного моделирования (тема третьего шага и нашей следующей главы). Это открытие произошло после вопроса, поставленного в Париже в 1900 г. Давидом Гильбертом (1862–1943), профессором математики из Геттингена, Германия, небольшого университетского городка, воспитавшего потрясающие математические таланты, такие как Карл Фридрих Гаусс (1777–1855), Бернхард Риман (1826–1866), Эмми Нетер (1882–1935) и, конечно же, самого Гильберта, который сформулировал 23 задачи, чтобы вдохновить своих коллег.

Гильберт пришел к поиску ограниченного набора аксиом и правил рассуждения, из которых он мог бы вывести всю математическую истину. Пошаговые процедуры выполнения операций путем слепого применения определенных правил называются алгоритмами, названными в честь латинизированной версии имени Мухаммада ибн Мусы аль-Хорезми, персидского астронома и математика IX в. (и латинского перевода названия его самой известной книги – Algoritmi de numero Indorum («Аль-Хорезми об индуистском искусстве расчета»)).

По словам Гильберта, такого рода поэтапные процедуры должны быть в состоянии доказать истинность вещей и быть «полными», поскольку ни одна истина не выходит за рамки их возможностей. Они также должны быть механическими, то есть настолько четкими, чтобы человеческая субъективность не играла роли. Таким образом, миссия Гильберта легла в основу теории вычислимости – изучения мощности и ограничений алгоритмов.

Вдохновленные Гильбертом, исследователи сделали ряд тревожных открытий об основах математики. В начале 1930-х гг. 25-летний австрийско-чехословацко-американский логик Курт Гёдель (1906–1978) установил, что некоторые математические утверждения неразрешимы, то есть их истинность или ложность нельзя доказать. В каком-то смысле он установил, чего не могут сделать компьютеры[95]. Он продемонстрировал неизбежность обнаружения логических парадоксов, подобных утверждению «Это предложение ложно». Как заметил английский космолог Джон Барроу (1952–2020): «Если бы мы определили религию как систему мышления, которая содержит недоказуемые утверждения, то есть элемент веры, тогда Гёдель научил нас, что математика не просто религия, но единственная религия, способная себя доказать»[96].

Ключевым аспектом программы Гильберта была его так называемая Entscheidungsproblem (проблема принятия решения), полностью сформулированная в 1928 г. Гильберт хотел выяснить, существует ли определенный метод – механический процесс или алгоритм, – который можно применить к любому утверждению и который гарантированно даст правильный ответ на вопрос о том, верно ли это утверждение.

В 1936 г. обескураживающий ответ пришел от 24-летнего английского математика Алана Тьюринга (1912–1954). Его статья On Computable Numbers – одна из самых известных в истории исчисления. В ней описано абстрактное устройство, подобное старомодной пишущей машинке, способное решить проблему Гильберта и эквивалентное любой машине, разработанной для вычисления определенного алгоритма[97]. Это привело к концепции универсальной машины Тьюринга, которая может выполнять любой алгоритм, точно так же, как современный компьютер может выполнять любую программу. Таким образом, Тьюринг придал исчислению математическое значение.

Решение Entscheidungsproblem предполагает разработку компьютерной программы, которая может проверять вторую программу и решать, завершится последняя или будет «зацикливаться». Тьюринг показал, что общая проблема невычислима и выходит за рамки любой компьютерной программы, какой бы сложной она ни была (мы обсуждаем почему в нашей книге 1995 г. Frontiers of Complexity). Работая независимо в Принстоне в 1936–1937 гг., американский логик Алонзо Чёрч[98] пришел к тем же выводам, что и американец польского происхождения Эмиль Пост в Городском колледже Нью-Йорка[99]. Результат очевиден: математику нельзя описать какой-либо конечной системой аксиом.

Когда Гильберт умер в 1943 г., на его надгробии в Геттингене была высечена цитата «Wir müssen Wissen, Wir werden Wissen» («Должны знать, и будем знать») – слова, которые Гильберт произнес в 1930 г. на ежегодном собрании Общества немецких естествоиспытателей и врачей в ответ на латинскую максиму «Ignoramus et ignorabimus» («Не знаем, и не узнаем»). Однако тезис Чёрча – Тьюринга больше соответствует духу последнего: существуют аспекты нашего мира, которые скрыты от компьютерного моделирования, поскольку они неисчислимы или неалгоритмичны.

Исчисляя реальность

Виртуальный человек зависит от способности компьютеров рассчитывать процессы, происходящие в организме. Однако Тьюринг показал нам, что существуют процессы неисчислимые. Мы не знаем, в какой степени природа неисчислима, но знаем, что примеры таятся в физике. Мы описали один из них в Frontiers of Complexity, обсуждая работу Мэриан Пур-Эль и Яна Ричардса из Университета Миннесоты. Они доказали, что существуют невычислимые решения известных уравнений математической физики[100], в частности волнового уравнения, которое описывает распространение света в пространстве и времени (то есть электромагнитное излучение), но применимо ко всем видам волн, от тех, которые разбиваются о берег, до звуковых.

Для представления волны в математической форме требуется уравнение в частных производных второго порядка как в пространстве, так и во времени, где вторая производная по времени (ускорение амплитуды волны) связана с кривой, которая является второй производной амплитуды в пространстве. Вы можете найти это волновое уравнение в работе Джеймса Клерка Максвелла (1831–1879), чрезвычайно влиятельного шотландского физика-математика (и вдохновителя Эйнштейна), который произвел революцию в нашем понимании электрических полей, магнитных полей и распространения света, рентгеновских лучей и другого электромагнитного излучения. Пур-Эль и Ричардс показали, что для некоторых классов исчислимых начальных условий[101] решения волнового уравнения в более поздние моменты времени неисчислимы[102].

Однако, хотя эти решения и недоступны цифровому компьютеру, они могут быть вычислены с помощью простого аналогового компьютера, который опирается на постоянно изменяющиеся свойства реального мира, а не на ограниченные строки из единиц и нулей арифметики с плавающей запятой. Например, чтобы сложить 5 и 9, простые аналоговые компьютеры могли бы сложить напряжения, куски дерева или количество жидкости, соответствующие этим числам, а затем мгновенно получить ответ 14. Когда дело доходит до исчисления волновых уравнений света, аналоговые вычисления знакомы каждому, кто носил очки, пользовался микроскопом или телескопом: это можно сделать с помощью линзы.

Рассмотрим классическое электромагнитное поле, подчиняющееся уравнениям Максвелла. Для некоторых классов вычислимых начальных условий Пур-Эль и Ричардс показали, что поле можно сфокусировать так, что его интенсивность в точке фокуса возможно измерить с помощью простого аналогового устройства, даже если ни на одном цифровом компьютере оно вычислению не поддается. Это не означает, что цифровой компьютер не даст ответа. Даст, но будет невозможно оценить, насколько он близок к правильному, не используя аналоговое устройство или без нахождения точного математического решения.

В биологии тоже есть неисчислимые процессы. По мнению британского лауреата Нобелевской премии и математика Роджера Пенроуза, сознание не занимается исчислениями: мы сами можем сделать вывод об истинности или ложности утверждений, которые лежат за пределами досягаемости алгоритмов – наше мышление содержит неалгоритмические и неисчислимые ингредиенты[103]. В борьбе за разработку общего искусственного интеллекта это замечательное открытие, опубликованное в книге «Новый ум короля» 1989 г.[104], было тихо проигнорировано.

Дополнительное понимание ограничений алгоритмического мышления пришло от Стюарта Кауфмана и его коллег из Института системной биологии в Сиэтле[105]. Люди могут использовать ситуативное рассуждение – они принимают точки зрения, выбирают цели и могут справиться с информацией, которая является нерелевантной, неполной, двусмысленной и/или противоречивой. Они способны видеть «аффордансы» (возможности) в своем окружении. Люди видят или переживают что-то, получая смутное понимание предназначения вещи или явления. Блок цилиндров двигателя может привести автомобиль в движение, но человек знает, что он также может послужить «причудливым (но эффективным) пресс-папье».

Команда утверждает, что ключевое различие между следующими правилам машинами Тьюринга и нами заключается в том, что алгоритмы не могут идентифицировать и использовать новые возможности. Одна из причин успеха ИИ заключается в том, что он создан для конкретной задачи или цели. Но, как обнаружил Гёдель на примере математики, всегда будут аспекты человеческого интеллекта, которые не могут быть охвачены формальной моделью, основанной на правилах: «Выявление и использование аффордансов выходит за рамки алгоритмических вычислений». Чтобы конкурировать с людьми, общему искусственному интеллекту нужно нечто большее, чем просто индукция, дедукция и абдукция, и он «должен знать, чего хочет, следовательно, должен быть способен вообще чего-то хотеть». Когда дело доходит до опасений, что развитие общего ИИ может поставить под угрозу само наше существование, ученые приходят к утешительному выводу: «Ни одна машина не захочет заменить нас, поскольку ни одна машина ничего не захочет, по крайней мере, в нынешних алгоритмических рамках определения машины».

Проблема цифровых компьютеров

Есть еще одна проблема, связанная с цифровыми компьютерами и поднятая в работе Тьюринга: числа, которыми эти компьютеры манипулируют. То, что Тьюринг называл «вычислимыми числами», – это те числа, с которыми может справиться машина Тьюринга. К ним относятся рациональные числа, повседневные числа, которые можно увидеть на ценниках, размерах обуви, рецептах и многом другом, например целые числа (включая отрицательные), а также дроби, которые можно выразить как отношения целых чисел.

Но есть еще класс иррациональных чисел, которые нельзя выразить как отношение двух целых чисел. Примеры иррациональных чисел: π, длина окружности диаметром 1 (единица) и e – число Эйлера, которое используется в логарифмах, для вычисления сложных процентов и повсеместно встречается в науке и технике. Хотя некоторые иррациональные числа – например, π или квадратный корень из 2 – можно вычислить с помощью алгоритма с любой степенью точности, подавляющее большинство иррациональных чисел неисчислимы.

Это проблематично, поскольку в море всех возможных чисел количество вычислимых рациональных чисел бесконечно мало. Да, существует множество рациональных чисел, которые «исчислимы», но со времен немецкого математика Георга Кантора (1845–1918) мы знаем, что множество иррациональных чисел бесконечно в более широком смысле, будучи «неисчислимо бесконечным».

Открытия Кантора встретили враждебность со стороны его коллег, даже со стороны христианских богословов, которые видели в них вызов Богу. Напротив, Кантор (как и другие до и после) думал, что он действительно увидел разум Бога[106]. Его работа, уже давно признанная, показывает, что, манипулируя только вычислимыми числами, цифровые компьютеры могут пренебречь более богатыми и глубокими возможностями, открывающимися при использовании бесконечно большего набора невычислимых чисел. Если внимательно посмотреть на цифры, населяющие цифровые компьютеры, вас ждут новые потрясения.

Флопсы

Текущие усилия по моделированию виртуального человека опираются на обычные или классические компьютеры, в которых математические операции (сложение, вычитание и т. д.) выполняются над строками из единиц и нулей ограниченной длины. Они известны как числа с плавающей запятой. Все они являются рациональными числами, гибкими (отсюда и «плавающая запятая»), и были разработаны, чтобы позволить компьютерам манипулировать числами совершенно разных масштабов, от размаха спиральной галактики на сотни тысяч световых лет до человеческого роста и размера клеточных ионных каналов в несколько нанометров в поперечнике. Хотя разница или ошибка в измерении размера галактики в несколько миллиардных долей метра не так важна, она может иметь огромное значение, когда дело касается молекул жизни.

Эти гибкие числа с плавающей запятой состоят из трех частей: цифры, известные как мантисса; порядок – показатель степени, показывающий, где находится запятая; и знаковый бит, который равен 0 для положительного числа и 1 – для отрицательного. В компьютере они выражаются в двоичном формате, так что мантисса состоит из 23 бит, порядок – из 8 бит, плюс знаковый бит (рис. 11). Большинство современных компьютеров используют «числа с плавающей запятой одинарной точности IEEE», которые относятся к техническому стандарту, установленному Институтом инженеров по электротехнике и электронике в 1950-х гг. Именно поэтому мощность компьютера измеряется во флопсах, что означает количество операций с плавающей запятой в секунду.

Рисунок 11. Числа с плавающей запятой одинарной и двойной точности

Хотя числа с плавающей запятой состоят в общей сложности из 32 битов и дают число 2^32 (всего около четырех миллиардов), существуют также числа двойной точности, которые манипулируют 64 битами и предлагают гораздо больше чисел: 2^64. Существуют еще более высокие уровни точности, а также числа половинной точности (всего 16 бит), которые стали популярными в машинном обучении для преодоления ограничений памяти и повышения скорости.

Поскольку компьютеры полагаются на арифметику с плавающей запятой, существующую уже несколько десятилетий, они крайне неэффективны. Джон Густафсон из Национального университета Сингапура/A*STAR любит шутить, что числа с плавающей запятой IEEE – это «орудие разрушения математики»[107]. Он отмечает, что, если организовать свой рабочий день так, как это делает компьютер, который требует непропорционально много усилий для перемещения данных, вы бы ехали на работу четыре часа, работали пять минут, а затем тратили еще четыре часа на дорогу домой. Как следствие, на сложение 64-битных чисел расходуется 0,2 миллиардных джоуля энергии, а на чтение 64 бит из памяти – 12 миллиардных долей джоуля.

Чтобы преодолеть эту «стену памяти» и перемещать только значимые данные, Густафсон разработал универсальный формат чисел – unum, – который дает более точные ответы, чем арифметика с плавающей запятой, но зачастую использует меньше битов, экономя память, пропускную способность, энергию и мощность[108]. Густафсон также предложил аппаратную версию unum, являющуюся развитием формата чисел с плавающей запятой, называемую posits: «Если алгоритм выдержал испытание временем как стабильный и „достаточно хороший“ с использованием чисел с плавающей запятой, то с позитами он будет работать еще лучше».

Однако на данный момент компьютеры ограничены набором рациональных чисел с плавающей запятой. Как это ограничивает нашу способность моделировать мир?

Трудности перевода

Прежде чем мы сможем смоделировать человеческое тело на компьютере, в нашу модель необходимо ввести соответствующие данные. Например, чтобы представить потоки крови, нам нужно превратить плавные, непрерывно меняющиеся давления и скорости в единицы и нули чисел с плавающей запятой (рис. 12).

Например, когда дело доходит до чисел одинарной точности, всю путаницу реальности приходится сводить к четырем миллиардам чисел в диапазоне от плюс до минус «бесконечности» (конечно, не самой бесконечности, а просто «очень большого числа» – примерно 2 в степени –127 или +127). Вы можете уловить больше этой реальности, используя массивы чисел или двойную точность, которая предлагает 16 квинтиллионов различных чисел, но числа с плавающей запятой в этом огромном диапазоне распределены неравномерно. Абсолютно неравномерно.

Числа одинарной точности распределяются экспоненциально, как уменьшающиеся степени 2. Этих чисел между 0,125 и 0,25 существует столько же, сколько между 0,25 и 0,5 или между 0,5 и 1 и т. д. Из четырех миллиардов примерно один скрывается между 0 и 1, еще один – между 0 и –1, а остальные два миллиарда охватывают диапазон от ±1 до ± «бесконечности» (рис. 13).

То, как этот уменьшенный набор чисел может затуманить хрустальный шар компьютерного моделирования, было впервые обнаружено в начале 1960-х гг. в Массачусетском технологическом институте в Кембридже, штат Массачусетс, когда метеоролог Эдвард Лоренц (1917–2008) использовал компьютер размером с письменный стол (LGP-30, или компьютер общего назначения Librascope) для разработки простой модели прогнозирования.

Рисунок 12. Превращение аналогового сигнала в цифровой

Лоренц пытался смоделировать атмосферу Земли с помощью набора трех связанных обыкновенных дифференциальных уравнений (упрощенных уравнений Навье – Стокса), описывающих конвекцию – движение жидкости, которое можно наблюдать в кастрюле с кипящей водой или чашке горячего кофе. Но когда он попытался повторить свою первоначальную симуляцию, он получил другие результаты. При ближайшем рассмотрении Лоренц обнаружил, что различия возникли из-за крошечной ошибки округления чисел, введенных в его компьютер.

Рисунок 13. Числа с плавающей запятой отражают лишь небольшую часть математической реальности

Можно подумать, что небольшая ошибка привела бы к небольшой разнице. Но реальность была шокирующей: результаты сильно расходились, даже если менялся последний десятичный знак. Однако эти явно случайные колебания возникают из-за детерминистских законов, управляемых дифференциальными уравнениями, а это означает, что результат полностью определяется вводимыми числами.

Его наблюдения о чувствительности хаотических систем в конечном итоге привели Лоренца к формулировке того, что стало известно как «эффект бабочки» – что отражено в названии статьи, которую он представил в 1972 г.: «Предсказуемость: вызывает ли взмах крыльев бабочки в Бразилии торнадо в Техасе?»[109]. С тех пор предпринимаются усилия по исследованию, пониманию и укрощению динамического хаоса.

От аттракторов к ансамблям

Математический объект, столь же полезный, сколь и красивый, стал символом хаоса, средством его понимания и даже использования. В своей модели конвекции Лоренц выделил три ключевых фактора влияния: изменение температуры сверху вниз и из стороны в сторону, а также скорость конвекции. Он мог отображать эти свойства, отслеживая их момент за моментом.

Работая с Эллен Феттер, Лоренц обнаружил отличительную черту хаоса. Точно так же, как погода имеет закономерности (проявляющиеся в виде смены времен года от лета к зиме), но сильно варьируется изо дня в день (в Лондоне это определенно так), они обнаружили, что и точка в целом прослеживает траекторию в форме бабочки, но при этом никогда не идет по одному и тому же пути по «крыльям».

Даже начав с наименее различных стартовых точек, вы всегда окажетесь на разных треках по мере того, как компьютер движется вперед во времени: две точки аттрактора, которые изначально лежат рядом друг с другом, в конечном итоге оказываются экспоненциально далеко. Однако, какой бы ни была отправная точка, в конечном итоге вы оказываетесь в ловушке общей формы бабочки, состоящей из множества траекторий[110].

Чтобы понять весь масштаб того, что может произойти в хаотической динамической системе, необходимо исследовать поведение этой формы бабочки для всех – или как можно большего числа – начальных условий. Результирующий набор симуляций, начинающийся с совокупности начальных условий, называется ансамблем. Этот подход тесно связан с тем, который использовал Больцман для расчета возникновения температуры и других объемных или макроскопических свойств из микроскопического – молекулярного – описания материи, скажем, скорости молекул воды, что дало начало целому направлению, известному как статистическая механика[111].

В этом случае ансамбль создается путем моделирования всей системы молекул воды – скажем, наполненного чайника – и последующего повторения этого процесса огромное количество раз с использованием разных начальных условий. Хотя вы можете вычислить температуру на основе кинетической энергии, связанной с движением всех различных молекул воды в каждой «копии» чайника, термодинамическая температура будет средней по ансамблю, а именно средней по каждой из реплик – идея, предложенная американцем Дж. Уиллардом Гиббсом (1838–1903).

Рисунок 14. Ансамблевое прогнозирование. Адаптировано из The Quiet Revolution of Numerical Weather Prediction Питера Бауэра, Алана Торпа и Гилберта Брюне (Nature, 2015)

Ансамбли также фигурировали в некоторых из первых моделей поведения атомов, использовавшихся для моделирования цепных ядерных реакций, к которым мы вернемся в следующей главе. Сегодня они широко используются, особенно в прогнозировании погоды, где слегка отличающиеся начальные условия и значения неопределенных параметров вводятся в модели прогнозирования, чтобы охватить диапазон возможных ожидаемых погодных явлений, например, когда может случиться ураган. Первый прогон кода, чрезвычайно чувствительного к начальным условиям, даст ответы, отличные от следующего. Однако важно отметить, что ансамблевые расчеты действительно дают, как кажется, надежные средние значения.

Английский физик Тим Палмер, работая с Джеймсом Мерфи в Метеорологическом бюро Великобритании, более 25 лет назад подготовил первый в мире вероятностный прогноз погоды, основанный на ансамблях[112]. Они обнаружили, что если прогнозы сильно различаются по ансамблю, их необходимо хеджировать с точки зрения значительных неопределенностей, тогда как если они похожи, уверенность в результате возрастает.

Рисунок 15. Аттрактор Лоренца (Шуньчжоу Ван, Центр вычислительных наук, UCL)

Таким образом, хаос можно измерить количественно. Вычисляя свойства ансамбля, мы переходим от ненадежных попыток детерминистического описания к надежному, но вероятностному описанию, выраженному в терминах средних значений и стандартных отклонений. Однако математика также показывает нам, почему хаос невозможно полностью укротить.

Странные аттракторы

Математическая картина в форме бабочки, которую мы описали выше, представляет собой аттрактор Лоренца, где термин «аттрактор» означает состояние, к которому динамическая система стремится независимо от начального состояния, и где динамическая система включает все, что меняется во времени, от качающегося маятника до человека или даже популяции, растущей в соответствии с определенным математическим соотношением. Например, когда речь идет об управляемых (то есть далеких от равновесия) динамических системах, говорят, что шарик, который катится и останавливается на дне чаши, достиг устойчивого равновесия, называемого аттрактором с неподвижной точкой. Между тем ритмы клеток сердца улавливаются так называемым периодическим аттрактором. Однако, поскольку крылья бабочки Лоренца не принадлежат ни к одному из этих типов аттракторов, они получили название странного (или хаотического) аттрактора.

Это запоминающееся прозвище придумал бельгийский физик-математик Давид Рюэль вместе с голландским математиком Флорисом Такенсом[113]. Странный аттрактор имеет так называемую фрактальную геометрию – термин, предложенный франко-американским математиком Бенуа Мандельбротом (1924–2010), – которая обладает свойством самоподобия. Увеличьте масштаб следов странного аттрактора, и вы увидите, что они следуют по схожим, но не идентичным траекториям и орбитам. Увеличьте масштаб еще раз, и вы увидите ту же картину. И так до бесконечности.

Знакомые примеры фрактальных объектов – цветная капуста или брокколи романеско, где, приближая фотографию соцветия, вы видите уменьшенную версию того же самого соцветия. Фракталы таятся и внутри нас: от колебаний ритма здорового сердца до распределения крови в системе кровообращения, структуры дыхательных путей в легких и нейронов[114].

Работа Лоренца также открыла альтернативный способ описания хаоса турбулентности в теле, поскольку странный аттрактор улавливает хаотическую сущность текущей жидкости, хотя и требует бесконечных измерений (вместо трех). Точно так же, как сложное музыкальное произведение можно разбить на чистые ноты, так и турбулентность можно выразить через бесконечное число периодических орбит. Турбулентность может показаться беспорядочной, но странный аттрактор предполагает, что жидкость исследует фрактальное гнездо орбит. Несмотря на то, что он называется аттрактором, на самом деле он состоит из орбит, на которых жидкость никогда не задерживается надолго: орбиты неустойчивы, будучи по своей природе одновременно притягивающими и отталкивающими, так что в турбулентных потоках жидкость движется как бы хаотично с одной орбиты на другую. В результате эти нестабильные периодические орбиты можно рассматривать как фундаментальные единицы турбулентности, подобно тому, как простые вибрации являются фундаментальными единицами любых нот, исполняемых на музыкальном инструменте. Предраг Цвитанович из Технологического института Джорджии в Атланте называет эти орбиты «скелетом хаоса»[115]. В следующей главе мы увидим, как Питер, чтобы разблокировать турбулентность, использовал их как отмычку.

Цифровые патологии

Другая проблема не давала Питеру покоя, когда дело дошло до использования вычислимых чисел для решения классической многомасштабной задачи, подобной той, которую решал Больцман, например, определение «макроскопических» свойств такого вещества, как газ, давления, температуры и т. д., с помощью его молекулярных свойств. Обсуждая этот вопрос с Шуньчжоу Ваном в Университетском колледже Лондона, Питер понял, что вычислимые числа могут привести к проблемам по той же причине, по которой округление чисел вызывало головную боль у Лоренца[116].

Работая с математиками Брюсом Богосяном и Хунъян Ваном из Университета Тафтса в Бостоне, Питер решил провести расследование. Они исследовали базовый пример хаоса, называемый обобщенной схемой Бернулли, с числами с плавающей запятой. Несмотря на простоту, схема математически эквивалентна многим другим динамическим системам, встречающимся в физике, химии, биологии и технике. Биологи уже знали, что, несмотря на простоту схемы Бернулли и других, они выходят за рамки обычного компьютерного моделирования из-за ограниченной точности компьютеров[117].

Но в полной мере проблема с числами с плавающей запятой не была изучена до тех пор, пока Питер и его коллеги не ввели в схему все возможные начальные условия в интервале от 0 до 1 – весь один миллиард чисел с плавающей запятой одинарной точности – и сравнили ансамбли своих симуляций с «правильным» ответом (схема Бернулли, что удивительно, поддается полному анализу с использованием математических инструментов, которые управляют реальным, континуальным миром, таких как интегрирование, дифференцирование и разложение в степенные ряды). Результат их поразил[118].

Как компьютеры ошибаются?

Среди выдающихся математиков семьи Бернулли, бежавших в Швейцарию, спасаясь от испанских преследований протестантов, Якоб (1655–1705) известен своим вкладом в исчисление и область вероятностей, а также открытием е, или числа Эйлера – фундаментальной константы. Его продуктивная карьера включала открытие рецепта хаоса (названной в его честь схемой Бернулли), который использует простое правило для сопоставления одного числа с другим в последовательной цепочке повторяющихся вычислений. На каждой итерации действительные числа от 0 до 1 многократно умножаются на постоянное число, известное как греческая буква бета.

В работе Бернулли бета имела значение 2, и правило, которое он использовал для создания схемы, было простым: если результат удвоения превышает значение 1, в следующей итерации используется только остаток (то, что математики называют mod 1). Если вы начнете где-то между 0 и 1, вы будете перемещаться случайным образом, в конечном итоге оказываясь в местах, равномерно распределенных между 0 и 1. Это отличительная черта хаоса. И снова это поведение можно уловить в форме странного аттрактора и выразить в терминах орбит.

Брюс Богосян, Хунъян Ван и Питер сравнили известную математическую реальность схемы Бернулли, где параметр бета был обобщен за пределы числа 2, с тем, что предсказал цифровой компьютер. Они обнаружили, что когда постоянный множитель был равен 2, как в исходной схеме Бернулли (любое четное целое число), поведение, предсказанное компьютером, было попросту неверным. Проблема не в их компьютере или алгоритме, который они использовали, а в числах с плавающей запятой.

С числами одинарной точности, независимо от начального числа или условия, вы не получите правильного равномерного распределения отображений между 0 и 1, но всегда достигнете 0 после всего лишь 23 итераций и застрянете там. Причину легко понять: в двоичном представлении эффект умножения на 2 заключается в простом сдвиге самого правого, наименее значимого бита на одну цифру влево при каждой итерации схемы. При использовании двойной точности требуется 52 итерации, чтобы застрять на 0. В попытке быть точнее вы просто продляете свое ожидание, пока нестабильные орбиты превращаются в бессмыслицу.

Давайте теперь повторим схему с бета 4/3, что, очевидно, является рациональным числом. Вычисление в уме (удвойте это число, а затем используйте остаток) выявляет то, что математики называют нестабильной периодической орбитой, где точки 2/3 и 1/3 повторяются бесконечно. Но когда эти точки, составляющие периодическую орбиту, выражаются в двоичном формате арифметики с плавающей запятой, округление становится проблемой. В двоичном формате 2/3 равно 0,10101… до бесконечности, а 1/3 равно 0,010101… до бесконечности. Поскольку компьютеры не могут точно представить эти числа, они их округляют, и в результате некоторые части динамики полностью теряются.

Когда дело доходит до нечетных значений бета, предсказания компьютера работают достаточно хорошо, и, по словам Брюса Богосяна, многие люди находят в этом утешение[119]. Для общего случая нецелых значений предсказания компьютера «не являются явно ошибочными». Если, конечно, не провести судебную экспертизу с использованием ансамблей, которая выявляет ошибки до 15 % по сравнению с точными результатами континуальной (нецифровой) математики. Эти ошибки являются следствием ухудшения качества набора нестабильных периодических орбит, которые может вычислить цифровой компьютер.

Суть в том, что числа одинарной точности с плавающей запятой ненадежны для хаотической динамической системы предельной простоты. Это тревожное открытие было дополнительно исследовано Миланом Клевером из Оксфордского университета вместе с Питером после дискуссий между Питером и коллегой Клевера Тимом Палмером, с которым мы столкнулись ранее при обсуждении ансамблей в прогнозировании погоды. Клевер обнаружил, что ансамбли способны улавливать больше особенностей хаотических систем, в частности, крупные орбиты, которые не только занимают больше времени, но и в конечном итоге становятся более доминирующими в симуляциях.

Новая команда использовала числа двойной точности с плавающей запятой и метод выборки динамики (для использования двойной точности потребовался бы гораздо больший (экзафлопсный) компьютер для выполнения точных вычислений, эквивалентных тем, которые выполнила команда Питера). Периодические орбиты оставались очень сильно деградировавшими, что их удивило. Да, можно было существенно уменьшить ошибки в случае нецелочисленного бета, используя двойную точность. Тем не менее, когда бета четно, ошибки не могут быть исправлены никаким улучшением точности чисел с плавающей запятой, при условии, что оно конечно (а это должно быть так, чтобы работать на любом цифровом компьютере). В этих случаях предсказания компьютера остаются совершенно неверными[120].

Питер и его коллеги обнаружили, что ошибка в предсказаниях схемы Бернулли зависит от размера наибольшей периодической орбиты, которую можно вычислить. Это открытие было развито в совместной работе с Миланом Клевером над другой простой динамической системой (также созданной Лоренцем, известной как Лоренц-96). Однако, в отличие от схемы Бернулли, здесь нет аналитического решения, и единственный способ изучить поведение Лоренц-96 – экспериментировать, наблюдать за тем, как она ведет себя, когда в нее вводят числа с плавающей запятой различной точности.

Несмотря на это ограничение, исследование выявило еще одну проблему: для всех реальных математических описаний хаотических динамических систем, таких как те, которые возникают в молекулярной динамике, а также в прогнозировании погоды и климата, орбиты настолько огромны, что их невозможно вычислить. Однако численная работа в Оксфорде показала, что, по крайней мере для Лоренц-96, когда число переменных в задаче увеличивается до многих сотен, статистическое поведение системы становится очень похожим для всех чисел с плавающей запятой – численное поведение при половинной точности хорошо согласуется с таковым при одинарной и двойной точности, увеличивая уверенность в правильности и одновременно показывая, что использование большего количества битов для решения таких задач – за счет использования чисел более высокой точности – не влияет на результаты, как ожидали Питер, Брюс Богосян и Хунъян Ван.

Множество вопросов, поднятых в этой работе, подчеркивают необходимость дополнительных исследований, чтобы выяснить, как численные результаты сходятся в правильных решениях по мере увеличения степени точности чисел с плавающей запятой. После публикации в 2019 г. Питер и его коллеги обнаружили, что Тим Зауэр, профессор математики из Университета Джорджа Мейсона в Вирджинии, вместе с другими пришел к аналогичным выводам почти два десятилетия назад, сообщив, что «в статистике моделирования чрезвычайно малые входные шумы приводят к ошибкам, которые на несколько порядков больше»[121]. Он также обнаружил, что при компьютерном моделировании детерминированных динамических систем «ошибки округления с плавающей запятой и другие ошибки усечения портят результаты моделирования»[122].

Несмотря на работу Питера, Зауэра и его коллег, подавляющее большинство тех, кто пользуется компьютерами, полагают, что арифметика с плавающей запятой является источником жизненной силы моделирования любой природной системы, которая может быть описана в математических терминах, от ветреной погоды до турбулентных потоков крови. Мало что делается для проверки результатов компьютерного моделирования на соответствие ответам, данным континуальной математикой. Для простых систем, которые ведут себя линейно, это разумное предположение. Но что касается хаотических систем, которые встречаются повсеместно, наша вера в то, что компьютеры смогут генерировать надежные результаты, необоснованна. Какие бы рациональные числа мы ни вводили в расчеты хаотических систем, не говоря уже о подмножестве, которое мы используем для компьютерного моделирования (всегда числа с плавающей запятой), в конечном итоге они сойдутся на нестабильных периодических орбитах, которые вечно повторяются, что является противоположностью хаоса. Только начальные условия, основанные на невычислимых иррациональных числах, способны создавать траектории, которые демонстрируют хаотическое движение, бесконечно прыгающие по этим периодическим орбитам, никогда не останавливаясь и не повторяясь. Последние хаотические траектории, порожденные иррациональными числами, которые встречаются бесконечно чаще, чем рациональные (последние, как говорят, имеют «меру ноль», первые – «меру единицы»), лежат за пределами досягаемости цифровых компьютеров.

Лечение цифровых патологий

Когда дело касается виртуального человека, последствия хаоса и цифровой патологии вызывают беспокойство. Повышения точности чисел с плавающей запятой не всегда достаточно для борьбы с хаосом, который наблюдается в сердечных клетках, аксонах, нейронах водителя ритма и молекулярной динамике. Некоторые предполагают, что биология изобилует хаосом, потому что он обеспечивает «здоровую гибкость сердца, мозга и других частей тела»[123]. Эта проблема усугубляется цифровой патологией, обнаруженной при изучении схемы Бернулли.

Питер говорил об этом на многочисленных встречах. Реакция была неоднозначной. Некоторые полагаются на результаты цифрового компьютера, а не на точные математические рассуждения. Иногда они добавляют, махнув рукой, что фундаментальная ткань реальности дискретна, поскольку состоит из атомов и молекул. В приложении мы исследуем удивительные последствия этого для фундаментальной физики (если это подтвердится), хотя до сих пор нет никаких доказательств того, что пространство-время действительно является «зернистым».

В то время как те, кто машет руками, отрицают это, многие другие предпочли бы не знать: для них незнание – благо. Для сложных примеров из реальной жизни не существует известных «истинных», точных непрерывных математических описаний, которые можно использовать в качестве эталона. Многие, столкнувшись с этой дилеммой, предпочитают прибегать к компьютерному моделированию, даже если оно может быть ошибочным.

Существуют способы свести проблему точности и корректности к минимуму. Одним из них является использование «стохастического округления» – средства использования чисел с плавающей запятой высокой точности для случайной интерполяции того, какие числа вставлять в последнюю часть двоичного числового представления, чтобы предотвратить отклонение чисел с плавающей запятой одинарной точности из-за ошибок округления. Этот подход еще не доступен на современных компьютерах, но может стать таковым через несколько лет.

Другие поверили в «эргодическую теорему» (обсуждаемую в нашей книге The Arrow of Time), которая возникла сто лет назад при изучении физических проблем, таких как небесная механика и движение бильярдных шаров или молекул в газе. Эргодичность выражает идею о том, что, например, молекулы газа в резервуаре в конечном итоге посетят все части резервуара равномерно и случайно; эргодическая теория изучает глобальные свойства таких систем, развивающихся во времени. По прошествии достаточного времени все траектории равномерно распределяются, создавая независимое от времени вероятностное состояние равновесия – свойство, в эргодической теории известное как смешивание, аналогично тому, как капля черных чернил растекается, делая воду равномерно мутной, когда достигает равновесия.

Многие приверженцы эргодичности полагают, что, если прогнать одно моделирование «достаточно долго», оно исследует все возможности, которые можно извлечь из ансамбля. Они представляют поведение изолированных динамических систем, подчиняющихся уравнениям движения Ньютона (представьте себе бильярдные шары, подпрыгивающие на столе без отверстий и без трения), которые, как показал сам Пуанкаре, возвращаются в исходное состояние почти точно через конечный, но чрезвычайно длительный период времени, поэтому цикличны всегда.

Но когда дело доходит до хаотических систем, которые смешиваются, таких как диспергирующаяся капля чернил, распределение вероятностей достигает состояния равновесия, которое больше не меняется, поэтому временная эволюция необратима (именно поэтому мы и обсуждали ее в The Arrow of Time). Более того, чем дольше мы интегрируем хаотическую систему на компьютере, тем менее точными становятся расчеты из-за эффекта бабочки: ошибки округления могут сбить орбиту системы. Хаотическая динамика еще раз означает, что использование чисел с плавающей запятой для расчета длинных траекторий приводит к нерепрезентативному поведению.

Хотя мы очень мало знаем о том, как точность схем с числами с плавающей запятой (или другими дискретными числами) влияет на способность компьютеров сходиться к правильным ответам, можно занять прагматическую позицию, которая может оказаться приемлемой в некоторых инженерных и других «реальных» областях применения. В таком случае у нас есть существенная неопределенность как в численных решениях интересующих нас уравнений, так и в том, правильно ли сами уравнения описывают физическую систему, которую мы пытаемся смоделировать. У нас также есть большие неопределенности в параметрах, которые мы вводим в эти уравнения, из-за использования конечных – а в некоторых случаях, например, при моделировании погоды и климата, очень грубых – методов дискретизации, а также флуктуаций, которые возникают при экспериментальных измерениях. В свете всех этих неопределенностей некоторые считают, что нет смысла даже пытаться выполнить расчеты более высокой точности с использованием чисел с плавающей запятой. Но эта якобы прагматичная позиция просто противопоставляет множество источников неопределенности и далеко не соответствует стандарту точности, которого требует профессиональный математик.

На данный момент ансамбли – по-прежнему лучший способ справиться с хаосом. Они дают возможность понять проблемы, создаваемые числами с плавающей запятой, и степень, до которой они могут подорвать симуляцию, поскольку патология выдерживает все усреднения по ансамблю (и времени), которые можно применить, вне зависимости от точности чисел с плавающей запятой.

Однако есть еще один способ убедиться в точности моделирования, основанный на аппаратном обеспечении: аналоговые вычисления предлагают полностью надежный путь. Как мы увидим в девятой главе, ответ может прийти, если вернуться в будущее вычислений и разработать современные формы первых аналоговых компьютеров, которые манипулируют светом, а не циферблатами, спицами и шестернями. Моделирование, выполняемое на аналоговых компьютерах, не покажет патологий, вызванных дискретными системами счисления.

Пожалуйста, больше теории

Математика показала, как составить график изменений в организме, осветить пределы вычислений и найти способы их преодоления. Но есть также практический вопрос, который необходимо решить, используя теории в биологии: математика не имеет такой давней связи с науками о жизни, как с науками физическими[124]. Эволюционная теория, например, оказалась в стадии разработки только в начале XX в., когда простое уравнение, показывающее эффект передачи генов из поколения в поколение, было независимо найдено немецким врачом Вильгельмом Вайнбергом (1862–1937) и английским математиком Г. Х. Харди (1877–1947), наиболее известным благодаря своей работе со Сринивасой Рамануджаном (1887–1920), математическим гением-самоучкой, трагически погибшим молодым[125].

Сегодня можно сделать ограниченные прогнозы, основанные на различных предположениях, например, об эволюции кишечной бактерии E. Coli[126][127] или штаммов вируса, ответственного за грипп[128]. Однако не существует простого способа предсказать влиятельную мутацию, которая может вызвать прерывистые изменения, например появление нового вида. Даже когда «все исторические данные» собраны и проанализированы, в конечном итоге единственный способ реализовать этот подвиг предсказания – высоковероятностный метод с использованием ансамблей с сотнями, если не тысячами неопределенных параметров. Хотя такие теории, как общая теория относительности или квантовая электродинамика, хорошо известны, по поводу детальных аспектов эволюции до сих пор ведутся споры[129]. В духе того, чего виртуальный двойник надеется достичь, поставив биологию и клиническую медицину на более прочный математический фундамент, Харди однажды сказал Бертрану Расселу: «Если бы я мог логически доказать, что вы умрете через пять минут, мне было бы жаль, что вы умрете, но мое горе было бы значительно смягчено удовольствием от правоты»[130]. Хаос подорвал видение Харди, но, используя ансамбли, по крайней мере его желаемое смертельное предсказание может быть выражено в терминах вероятностей.

Чтобы ускорить прогресс с виртуальным человеком, биологии нужно больше теории. Под этим мы подразумеваем нечто вполне конкретное: математические структуры, способные объяснить известные факты; уравнения, формулы и соотношения, раскрывающие взаимосвязь между величинами и параметрами, соответствующими вещам, которые мы можем измерить в реальном мире; и математические структуры, которые подкреплены экспериментами и строгим статистическим анализом результатов и практичны в использовании, если выражены в компьютерной программе. Под этим мы подразумеваем, что они должны иметь возможность превращать данные в прогнозы и предоставлять эти прогнозы до того, как они станут реальностью.

Работа продолжается, но для завершения второго шага потребуется культурная революция в науке. Мы надеемся увидеть больше студентов-биологов, способных понять теорию динамических систем, больше теоретических работ в биологических и медицинских журналах и больше попыток превратить качественное понимание биологии в количественное. Чтобы многочисленные попытки интеграции вычислений, больших данных и экспериментов позволили получить полезные знания, необходимо уделять больше внимания биологической теории.

Большие данные, полученные в результате экспериментов, имеют первостепенное значение, в этом нет никаких сомнений. Однако влияние всех этих данных уменьшается без теории. Хотя слепые подходы к работе с большими данными применяются быстрее и проще, теория и механистические объяснения имеют решающее значение, если мы хотим выяснить, верны ли корреляции в данных, чтобы мы могли преобразовать интригующие ассоциации в фундаментальное понимание.

Разработать теорию, отражающую математическую квинтэссенцию биологии, трудно из-за чрезвычайной сложности живых существ. Несмотря на это, после работ Ходжкина и Хаксли было много успехов. Более того, в четвертой главе мы увидим, что при разумном использовании ИИ может помочь в разработке моделей[131]. Теперь мы готовы сделать следующий шаг. Моделирование на цифровых компьютерах, основанное на данных и экспериментах, собранных пчелами Бэкона, является «третьей ногой науки» и третьим ингредиентом виртуального человека.

Глава 3

От аналогового человека к цифровому

«Захоти мы назвать главное предположение в мире, постоянно приводящее нас к попыткам понять жизнь, мы бы назвали атомы: из них состоит все, и все, что делают живые существа, можно понять с точки зрения дрожи и колебаний атомов».

РИЧАРД ФЕЙНМАН[132]

В течение прошлого столетия вычислительная техника развивалась с невиданной для любой другой технологии скоростью, открыв новые возможности для науки и медицины, не в последнюю очередь благодаря цифровым двойникам. Компьютеры играют центральную роль на третьем этапе, необходимом для создания виртуального человека. Они уже регулярно используются для оживления математических теорий, которые могут описать работу человеческого тела, вплоть до «дрожи и колебаний» составляющих его атомов, как это представил Ричард Фейнман (1918–1988).

Хотя эквивалентом сегодняшних ученых являются пчелы Бэкона, компьютер глубоко изменил их отношения с муравьями и пауками. Этот инструмент предоставил муравьям возможность манипулировать огромным количеством данных, позволил паукам исследовать обширную паутину разума и помог пчелам смешивать данные и рассуждения в предсказаниях о том, что может произойти в организме, делая прогнозы более простыми и эффективными, и в гораздо больших масштабах, чем было возможно прежде.

Что бы вывел из всего этого Бэкон? Он вполне мог быть знаком с «компьютером», поскольку самое раннее письменное использование этого слова можно найти в книге английского поэта Ричарда Брейтуэйта 1613 г. В The Yong Mans Gleanings Брейтуэйт пишет: «Я прочитал самый настоящий компьютер Времени и лучшего Арифметика, который когда-либо существовал». Com происходит от латинского слова «вместе», а puter – от латинского putare, что означает «думать или наводить порядок во время ведения счетов»: во времена Бэкона компьютером назывался человек, производивший вычисления.

В каком-то смысле Бэкон не удивился бы, узнав, что математику можно механизировать. Он верил в ipsa scientia potestas est – «знание – сила» – и поддерживал необходимость научного прогресса. В 1625 г. он написал эссе Of Innovations и назвал время «величайшим новатором». Прошло достаточно времени с тех пор, как Бэкон написал эти слова, и способность его пчел манипулировать знаниями теперь в необычайной степени усилена компьютером.

Мы увидим, что основы виртуального человека восходят к 1950 г., когда компьютер был впервые использован для оживления новаторской теории английских биофизиков Алана Ходжкина и Эндрю Хаксли, с которыми мы столкнулись в предыдущей главе. Следствием стало то, что, хотя Ходжкин и Хаксли разработали модель, которая сегодня рассматривается как центральная основа нейробиологии, их работа также ознаменовала рождение вычислительной нейробиологии. К тому времени другие ученые начали моделировать мир снизу вверх. Сегодня эта попытка смоделировать «дрожь и колебания» атомов молекул, включая молекулы жизни, называется молекулярной динамикой. Этот термин также используется для описания того, как молекулы взаимодействуют друг с другом.

Область молекулярной динамики, наряду со всеми аспектами моделирования, основана на многих достижениях в области компьютерного программного и аппаратного обеспечения, а также на ряде технологий и идей, уходящих корнями в далекое прошлое. По причинам, которые станут очевидными в девятой главе, даже первые примитивные вычислительные машины имеют отношение к развитию виртуального человека.

Рисунок 16. Фрагмент антикитерского механизма (Национальный археологический музей, Афины, № 15987; Wikimedia Commons, cc BY-SA 3.0)

Антикитерский механизм

Одним из самых ранних и прекраснейших примеров компьютера является поразительный древнегреческий антикитерский механизм – созданная две тысячи лет назад аналоговая машина, которая могла имитировать движения небес[133]. Механизм с ручным приводом использовал указатели, чтобы воспроизвести движения пяти планет, которые древние греки могли видеть невооруженным глазом (а также рассчитывал другие явления, такие как затмения)[134]. Этот механизм представляет собой самый ранний известный пример машины для предсказания будущего.

Этот аналоговый компьютер – если хотите, древнегреческий суперкомпьютер – был продуктом первой великой научной революции эллинистической цивилизации, примерно с 330 по 30 г. до н. э. Используя антикитерский механизм, древние греки могли представить разработанные ими теории о движении планет. К XIX в. английский эрудит Чарльз Бэббидж (1791–1871) механизировал вычисления с помощью своей разностной машины, в которой зубчатые колеса переносили цифры для решения сложных задач (рис. 17). Для виртуального человека нам нужна машина, которая сможет одновременно представлять теории о том, как работает человеческое тело, и обрабатывать колоссальные объемы данных.

Наука моделирования – третий ингредиент виртуального человека – всерьез зародилась во время проекта «Манхэттен» по созданию первого ядерного оружия, одного из самых важных и противоречивых исследований XX в. Среди множества проблем, которые предстояло решить, была работа над математическими расчетами взрывных ударных волн, выраженными в форме уравнений в частных производных, включая уравнения динамики жидкости Навье – Стокса, с которыми мы столкнулись ранее. Задача заключалась в том, чтобы выяснить, как сфокусировать ударные волны с помощью «линз», чтобы сжать расщепляющийся материал до критической массы, когда вышедшая из-под контроля цепная реакция высвобождает колоссальное количество разрушительной энергии.

Проект «Манхэттен» изначально опирался на калькуляторы и компьютеры, которые, как и антикитерский механизм, являются аналоговыми, то есть используют для выполнения вычислений измеримые физические объекты, такие как расстояние или напряжение. Еще одним примером являются логарифмы, а также калькуляторы с ручным управлением. Однако прохождение фугасной ударной волны внутри ядерной боеголовки потребовало огромного количества вычислений, поскольку зависело от более сложных уравнений в частных производных. Каждый расчет приходилось проверять и перепроверять.

Должен был быть менее трудоемкий способ решения всех этих уравнений, и именно выдающийся и влиятельный венгерский математик Джон фон Нейман (1903–1957) познакомил оружейников с одним из первых электронных цифровых компьютеров, ЭНИАК (электронный числовой интегратор и вычислитель), заработавшим в 1945 г. в Пенсильванском университете. Вскоре последовали относительно мощные перфокарточные машины IBM[135].

При изучении возможности создания двухступенчатого термоядерного оружия, в котором атомная бомба деления используется для запуска водородной термоядерной бомбы, динамика жидкости стала чрезвычайно сложной. Математическое моделирование, от нагрева термоядерного оружия до гидродинамики его взрывного расцвета, известного как «Суперпроблема», сыграло центральную роль в разработке первой в мире водородной бомбы «Айви Майк», которая в 1952 г. была взорвана на атолле Эниветок Маршалловых островов Тихого океана.

Рисунок 17. Разностная машина Бэббиджа № 1 (фото Карстена Ульриха; Wikimedia Commons, cc BY-SA 2.5)

В то время как ЭНИАК использовался для некоторых ранних расчетов, Лос-Аламосская версия – математический анализатор, числовой интегратор и компьютер, или MANIAC, – была задумана (и, по иронии судьбы, получила это название, хотя он ненавидел подобные аббревиатуры) греко-американским физиком Николасом Метрополисом (1915–1999) и использовалась для моделирования экспериментов с оружием[136]. Это новаторское использование компьютеров проложило путь к моделированию всех видов потоков крови, и не в последнюю очередь крови, проходящей через человеческое сердце.

Проект «Манхэттен» также предоставил ключевую информацию о том, как моделировать события на молекулярном уровне, благодаря ключевой фигуре, которая внесла огромный вклад в вычислительную науку и помогла выяснить, как инициировать термоядерную реакцию[137], Станиславу Уламу (1909–1984), чья жена Франсуаза была одной из женщин-«компьютеров» в Лос-Аламосе. Он отметил, что это была крупнейшая математическая работа, когда-либо осуществленная, «значительно более масштабная, чем любые астрономические расчеты, выполненные ранее на ручных компьютерах»[138].

Улам пришел к моделированию случайного процесса – цепной ядерной реакции – с помощью так называемого метода Монте-Карло. Этот влиятельный метод получил свое название потому, что для запуска моделирования использует компьютерные (псевдо) генераторы случайных чисел (сродни случайности, наблюдаемой в играх в казино Монте-Карло). Случайность позволила Уламу быстрее находить решения.

Результаты извлекаются путем усреднения результатов огромного количества отдельных симуляций, что является еще одним примером того, как ансамбли – в данном случае «усреднение ансамбля» – могут придать смысл случайным процессам. Метрополис в сотрудничестве с другими в 1953 г. представил самую известную форму метода Монте-Карло, который использует повторную случайную выборку, например, для изучения того, как нейтроны диффундируют через расщепляющийся материал, такой как плутоний. Это оказалось быстрым и эффективным способом создания состояния термодинамического равновесия (когда прекращаются общие или макроскопические изменения) совокупности молекул в любой фазе вещества – твердой, жидкой или газообразной – без необходимости вдаваться в подробности того, как молекулы движутся на самом деле, то есть их молекулярной динамики[139]. Вместо этого в том, что сейчас называется методом Монте-Карло с алгоритмом Метрополиса, случайные числа используются для случайных движений частиц, атомов или молекул после случайно выбранных начальных условий для определения среднего, равновесного состояния.

Эта ранняя работа и многие другие инновации в области информатики и компьютерного моделирования в Лос-Аламосе – наряду с параллельными усилиями по созданию ядерного оружия в бывшем Советском Союзе и Великобритании – заложили основу для многих методов, которые сейчас используются для анализа динамики жидкостей в прогнозировании погоды, безопасности ядерных реакторов, открытии лекарств и во множестве других областей, включая, конечно, виртуальное моделирование людей.

Альтернатива статистическим методам Монте-Карло Улама появилась в 1950-х гг. в так называемой Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса в Калифорнии, когда Берни Алдер (1925–2020) и Томас Уэйнрайт (1927–2007) впервые смоделировали реальные движения атомов и молекул, основанные на законах движения Ньютона, решая уравнения Ньютона при столкновении атомов. Ученые использовали крошечные шаги во времени, чтобы проследить за получающимся атомным танцем на UNIVAC, первом электронном компьютере, используемом в Ливерморе, который мог отслеживать 100 твердых сфер, рассчитывая примерно 100 столкновений в час. Перейдя на компьютер IBM-704, они смогли обрабатывать 2000 столкновений в час для нескольких сотен частиц[140].

Рисунок 18. Моделирование плавления. Траектории частиц в молекулярно-динамических расчетах. В твердом состоянии (вверху) частицы движутся вокруг четко определенных положений; в жидкости (внизу) они перемещаются из одного положения в другое (Шуньчжоу Ван, Центр вычислительных наук, UCL)

Используя этот альтернативный подход, который вскоре стал известен как классическая молекулярная динамика, в 1957 г. Алдер и Уэйнрайт показали, что при сжатии системы твердых сфер претерпевают фазовый переход из жидкости в твердое состояние (рис. 18)[141]. Это было важное открытие, поскольку оно показало, что большие изменения в материале, такие как замерзание, можно понять с точки зрения составляющих его молекул, что стало, возможно, первым, казалось бы, реалистичным моделированием материи.

Появление цифровой клетки сердца

Работа Хаксли и Ходжкина, получившая Нобелевскую премию, основывалась на достижениях многих других. Как мы видели в первой главе, измерения нервных импульсов стали возможны благодаря Кеннету Коулу с помощью техники фиксации напряжения. Ходжкин отправил корректуры своих новаторских работ с Хаксли Коулу, который тогда работал в Военно-морском медицинском научно-исследовательском институте в Бетесде.

В 1950 г., в то время как Хаксли использовал калькулятор с ручным приводом, Коул решил запустить модель на Стандартном восточном автоматическом компьютере[142] в Вашингтоне. Этому новаторскому образцу вычислительной нейробиологии потребовалось полчаса, чтобы вычислить 5-миллисекундную длительность одного вида потенциала действия. Коул пошутил, что его компьютерная модель имеет 16 «сил Хаксли». Пару лет спустя компьютер, состоящий из четырех стоек с электронными лампами от пола до потолка, производил расчеты за секунды[143]. Чтобы выразить, сколько времени на самом деле требуется для моделирования, используют понятие «время настенных часов»: иногда время на часах опережает реальность, иногда отстает от нее, а иногда, как мы обсудим позже, настолько отстает от реальности, что моделирование нецелесообразно.

К 1959 г., когда Эндрю Хаксли использовал кембриджский компьютер EDSAC, чтобы продемонстрировать колебания в модели нерва[144], молодой английский ученый по имени Денис Нобл начал применять эти открытия к сердечным клеткам. Нобл работал в Университетском колледже Лондона под руководством физиолога Отто Хаттера (1924–2020), который проделал важную работу над клетками-кардиостимуляторами сердца. Можно ли применить открытия Ходжкина и Хаксли 1952 г. к сердечным импульсам?

На пути Дениса Нобла к виртуальной клетке сердца было много препятствий: изучаемые им сердечные волокна по сравнению с гигантским аксоном кальмара были крошечными (примерно 50 мкм, или 50 миллионных долей метра, по сравнению с 1000 мкм у кальмара). И Нобл, будучи еще студентом, ничего не знал о компьютерах. Более того, он бросил математику в 16 лет и не имел никаких знаний в области математического анализа. Неудивительно, что смысл статьи Ходжкина – Хаксли дался ему тяжело.

После того как Нобл записал электрическую активность сердечных клеток, он захотел узнать, смогут ли математические методы объяснить их ритмичное сокращение. Он записался на курсы, чтобы ознакомиться с математическим анализом. Сначала он использовал ручной калькулятор, но, к своему ужасу, понял, что так для расчета потенциала сердечного действия длительностью 500 мс ему потребуются месяцы.

Чтобы ускорить процесс, Нобл решил использовать первый ламповый компьютер в Блумсбери, где базируется Университетский колледж Лондона. Ferranti Mercury – машина массой в тонну, с производительностью 10 000 флопсов, и, как он вспоминал, «не имевшая ни экрана, ни графики, ни окон, ни памяти, ни даже фортрана, который мог бы помочь пользователю, – программирование выполнялось с помощью смеси машинного кода и примитивной структуры, называемой автокодом».

Время за компьютером было драгоценным и пользовалось огромным спросом. «Я считаю, что был единственным биологом во всем университете, который осмелился попросить о времени за Mercury», – вспоминал он. Ноблу отказали: «Вы недостаточно знаете математику и даже программировать не умеете!»

Он купил книгу по программированию, углубился в написание кода, и в конце концов вернулся к хранителям Ferranti Mercury, чтобы побороться за время за машиной. «Я набросал на листе бумаги циклические изменения электрического потенциала, зарегистрированные экспериментально, показал им уравнения, которые я подогнал к результатам своих экспериментов, и сказал: „Надеюсь, машина сгенерирует то, что я записал, экспериментально“. Один вопрос остановил меня: „Мистер Нобл, где в ваших уравнениях осциллятор?“»

Дознаватели, слишком хорошо осведомленные о регулярности сердцебиения, искали схему, которая производит периодический, колеблющийся электронный сигнал, такой как синусоидальный или прямоугольный сигнал. Позже Нобл размышлял, что, основываясь на знании модели Ходжкина – Хаксли, ему следовало сказать следующее: «Осциллятор является неотъемлемым свойством всей системы, а не какого-либо отдельного компонента, поэтому нет никакого смысла включать в уравнения колебания, которые он пытается объяснить»[145].

В конце концов, не имело значения, что это является эмерджентным свойством. Чистый энтузиазм Нобла – от настойчивых размахиваний руками до набросков на обратной стороне конверта – убедил хранителей компьютера дать молодому биологу ночную смену с 2 до 4 часов ночи. Теперь он мог использовать Ferranti Mercury, чтобы анимировать математические расчеты различных контуров сердечной обратной связи, где ионные каналы зависят от напряжения, меняющегося по мере того, как они проталкивают заряженные атомы внутрь и наружу клеток (похоже на «цикл Ходжкина» в аксонах).

Однако существовали важные различия. Нерв имеет такой потенциал действия, что волна по нему прокатывается за тысячные доли секунды, а эквивалентный процесс в сердце занимает гораздо больше времени – около половины секунды. Другие различия возникли в отношении количества дифференциальных уравнений и ионных каналов (канал может быть представлен более чем одним дифференциальным уравнением).

Процессы активации и инактивации натриевых каналов потребовали от Ходжкина и Хаксли использования (по крайней мере) двух связанных дифференциальных уравнений. Им также потребовалось одно для калиевого канала и еще одно для аксонного потенциала, всего получилось четыре связанных уравнения. В своей модели сердца Нобл сохранил формулировку двух дифференциальных уравнений для натриевого канала, при этом адаптировав константы для сердца. В свете своих экспериментов с Хаттером он радикально отошел от уравнений, использованных Хаксли и Ходжкином для калиевого канала, изменив ход времени примерно в 100 раз и добавив связанное дифференциальное уравнение для клеточного потенциала. Нобл вспоминает: «У Хаксли и Ходжкина было три уравнения, плюс необходимое дифференциальное для потенциала клетки. У меня было четыре, плюс необходимое дифференциальное для потенциала клетки»[146].

Чтобы создать свою простую виртуальную модель сердечной клетки, Нобл жил по «сумасшедшему графику» в течение двух или даже трех дней, начиная с ночи за Mercury. В 5 утра он ходил на скотобойню, чтобы собрать свежие овечьи сердца для экспериментов, которые проводил до полуночи; затем, взбодрившись крепким кофе, он начинал модифицировать ленты, которые подавал в Mercury к 2 часам ночи. Он должен был оставаться на месте на случай, если что-то пойдет не так, и в следующие два часа мог моделировать на компьютере то, что сегодня занимает миллисекунды[147].

Через несколько недель Нобл преодолел ключевую веху. Когда он составил график результатов, полученных с помощью телетайпа, «результаты выглядели очень красиво». Они выявили колебания – его виртуальная сердечная клетка билась! Через несколько месяцев он успешно представил в журнале Nature две статьи, объясняющие, почему ритм является эмерджентным свойством компонентов волокон Пуркинье – проводящих волокон, которые определяют сердцебиение. Подробности появились два года спустя в Journal of Physiology, где Нобл писал: «Можно видеть, что общая форма потенциала действия <…> очень близко соответствует той, которая наблюдается экспериментально в волокнах Пуркинье»[148].

Нобл, в 1963 г. переехавший в Оксфорд, вместе с Ричардом Цзянем, Дарио Ди Франческо, Доном Хильгеманном и другими (такими, как новозеландец Питер Хантер), разработал свою модель клеток сердца, в 1975 г. расширив репертуар дифференциальных уравнений до 10 переменных[149], затем, спустя десятилетие, до 16[150]. Первая модель желудочковой клетки, которая включала новое понимание токов кальция, появилась в 1977 г.[151].

Рисунок 19. Колебания сердца. Адаптировано из Anion conductance of cardiac Muscle («Анионная проводимость сердечной мышцы»), Денис Нобл (докторская диссертация, 1961)

К 1980 г. Нобл и его коллеги имели достаточное представление обо всех действиях – электрических, химических и механических, – участвующих в сокращении одной сердечной клетки. Активность сердечных клеток была сведена к примерно 30 уравнениям, которые отражали ключевые химические процессы, в частности каналы, которые позволяют электрическим сигналам проникать в сердечные клетки и выходить из них. Таким образом, первоначальная модель Нобла превратилась в более 100 моделей сердечных клеток, используемых сегодня, от клеток синоатриального узла (который является водителем ритма сердца) до клеток предсердий, а также клеток различных видов, от кроликов до морских свинок.

Подобно скальпелю, эти модели могут обнаружить самое важное в биении сердца. Неудача может быть столь же колоссальной, как и успех. Выяснение того, почему модель не воспроизводит правильные ритмы, может оказаться столь же полезным, как и построение модели, которая работает с первого раза. Как выразился Нобл: «Одна из функций моделей – быть неверными», поскольку впечатляющий провал может выявить ошибочные предположения и недостатки в нашем понимании[152].

К виртуальному человеку

Вычислительная техника прошла долгий путь с момента разработки первых электронных компьютеров: «Колосс» в Блетчли-парке, сокративший Вторую мировую войну за счет взлома нацистских кодов; Ferranti Mercury, на котором работал Нобл; или бортовой управляющий компьютер «Аполлона» – 70-фунтовый 16-битный компьютер, который высадил двух человек на Луну[153]. В последние годы наша способность вкладывать искру жизни в математические уравнения изменилась с появлением высокопроизводительных вычислителей – суперкомпьютеров[154].

Производительность взлетела. В 1946 г. ЭНИАК мог выполнить жалкие 400 флопсов. Два десятилетия спустя эта цифра достигла 9 миллионов флопсов в CDC 6600, который считается первым коммерчески успешным суперкомпьютером[155]. Обработка чисел выросла до более чем 300 миллионов операций в винтажном Cray-1 1975 г. (названном в честь Сеймура Крэя (1925–1996), который когда-то работал в Control Data Corporation)[156]. В 1985 г. Cray-2 стала первой машиной, преодолевшей барьер в 1 миллиард флопсов, используя несколько процессоров.

Сегодня мы переходим от эры петафлопсных машин к эпохе экзафлопсных, где «экза-» означает возможности, на три порядка превосходящие (как по производительности, так и по объему памяти или связей) петафлопсных предшественников. Эти компьютеры будут способны выполнять по меньшей мере миллион миллионов флопсов, то есть единицу, за которой следуют 18 нулей. Чтобы сделать то же, что может экзафлопсная машина всего за секунду, вам придется выполнять по вычислению каждую секунду в течение 31 688 765 000 лет.

Зарождается следующее поколение экзафлопсных гигантов: в Японии – Fugaku; в Китае – Sunway OceanLite, Tianhe-3 и Shuguang; в США – Aurora, Frontier и El Capitan, а в Европе – Jupiter. Ненасытные ученые и компьютерные инженеры уже думают о машинах, которые станут в тысячу (зетта-шкала) или миллион раз (йотта-шкала) мощнее.

Проблемы экзашкалы

Скачок в компьютерной мощности к эре экзафлопсных технологий дался не так-то легко. Более ранние петафлопсные машины держались на двух технологических волнах. Первой был закон Мура, названный в честь Гордона Мура, который в 1965 г. заметил, что каждые 18–24 месяца количество транзисторов в микропроцессоре удваивается, и эта тенденция сохранялась более трех десятилетий[157]. Второй стало масштабирование Деннарда (в честь Роберта Деннарда), которое относится к способности увеличивать тактовую частоту (обработку в секунду) при уменьшении размера процессора[158].

Однако всему хорошему приходит конец. Масштабирование Деннарда сломалось примерно в 2005 г. Закон Мура также застрял. Год или два спустя последствия для высокопроизводительных вычислений были раскрыты американской группой Exascale, возглавляемой Питером Когге из Университета Нотр-Дам. Группа поняла, что прогнозируемая потребность в электроэнергии превышает гигаватт, потребляя столько же, сколько 110 миллионов светодиодов, 1,3 миллиона лошадей, около миллиона домов или, если верить фильму «Назад в будущее», достаточно, чтобы отправить автомобиль DeLorean в межвременное путешествие.

Чтобы избежать перегрева, для достижения высокой производительности теперь нужно использовать широкий подход (больше процессоров), а не глубокий (процессоры побыстрее). В результате экзафлопсные машины становятся «шире, а не шустрее»[159]. Суперкомпьютер – это не просто большой или быстрый компьютер: он работает совершенно по-другому, используя параллельную обработку вместо последовательной пошаговой, как в старомодных настольных компьютерах. Поэтому нет смысла сравнивать: суперкомпьютер и компьютер – не то же самое, что автомобиль «Формулы-1» и VW Golf. Он больше похож на целый парк VW Golf.

Таким образом, недостатки в масштабировании Мура и Деннарда означали, что наиболее очевидным способом увеличения производительности было распределение нагрузки между огромным количеством ядер или процессоров. Но это привело к головной боли с «параллелизмом»: координацией вычислений между миллиардами вычислительных объектов, учитывая, что каждый из них выполняет вычисления со скоростью миллиарда циклов в секунду. Учитывая недостатки традиционного кодирования, которое было нелегко масштабировать, задача выглядела устрашающе.

Сухой и мрачный вывод группы заключался в том, что существуют «конкретные серьезные консенсусные проблемы, для решения которых не существует очевидного технологического моста развития»[160]. Отчасти их пессимизм оправдался: регулярная десятилетняя пауза между появлением гигафлопсов, мегафлопсов, терафлопсов и петафлопсов к экзашкале увеличилась.

Этот барьер помогло преодолеть множество разработок. По словам Рика Стивенса, заместителя директора лаборатории Аргоннской национальной лаборатории недалеко от Чикаго, где совместно с Intel и Cray была разработана экзафлопсная машина Aurora, некоторые достижения в области аппаратного обеспечения были обусловлены конкуренцией в сфере бытовой электроники[161]. Элементы чипов сократились до нескольких нанометров (миллиардных долей метра), поэтому их схемы могли работать быстрее и эффективнее (для сравнения, ширина атома водорода составляет 0,1 нм). Искусственный интеллект обещает еще более эффективный дизайн чипов: на площади от десятков до сотен квадратных миллиметров разработчикам чипов придется втиснуть тысячи компонентов, таких как логика, память и процессоры, а также километры сверхтонких проводов[162].

В результате использования более эффективных чипов энергопотребление Aurora упало с примерно 1 ГВт энергии до примерно 60 МВт, хотя этого все еще достаточно для снабжения 60 000 домохозяйств[163]. Чтобы охладить его горячее сердце, воду берут из близлежащего судоходного канала и пускают по трубам шириной 3 фута. Инфраструктура охлаждения превышает размер самого компьютера в три раза.

Для быстрого и эффективного моделирования на экзафлопсной машине требуется «совместное проектирование», то есть адаптация архитектуры машины к программному обеспечению, и наоборот. Например, наиболее важные для программы данные должны храниться рядом с алгоритмом их обработки, чтобы преодолеть «узкое место фон Неймана» – ограниченную скорость передачи данных между процессором и памятью. Эта задача усложнилась по мере того, как архитектура суперкомпьютеров превратилась из множества идентичных процессоров в структуру, основанную на узлах. Подобно матрешкам, узлы содержат ряд процессоров, внутри которых имеется множество «ядер». В свою очередь, эти ядра содержат центральные процессоры (ЦП). В самых быстрых машинах, доступных сегодня, узлы также содержат ускорители – в основном графические процессоры, пришедшие из игровой индустрии, – которые могут выполнять множество арифметических операций гораздо быстрее, чем обычные ядра, и затрачивать гораздо меньше энергии на флопс. Эта гетерогенная архитектура означает, что важное оборудование в этих гигантах включает в себя межсоединения, сверхбыстрые связи между ядрами, ускорителями и узлами, а также программные протоколы и стандарты, такие как MPI или интерфейс передачи сообщений, для перемещения огромных объемов данных.

Хотя параллельная обработка позволяет разделить вычислительную задачу на мелкие задания на нескольких процессорах, эти задания все равно должны выполняться пошагово. В результате мы хотим понять, что вирус делает в клетке за минуты или часы, а молекулярно-динамические симуляции обычно ограничены всего несколькими наносекундами, хотя, если их оставить на дни или месяцы, можно достичь микросекунд и даже миллисекунд. В то время как некоторые предсказывают наступление экзафлопсной эры «вычислительных микроскопов», которые могли бы (конечно, с учетом хаоса) сделать моделирование миллиардов атомов доступным для понимания деталей взаимодействия молекул, нам необходимо найти способы ускорить эти молекулярно-динамические симуляции, которые имеют временной шаг порядка фемтосекунды – квадриллионной (или миллионной миллиардной) секунды[164].

Чтобы устранить узкое место «параллельности в пространстве», некоторые ученые-компьютерщики используют так называемые методы «параллельности во времени», которые восходят к работе 1960-х гг. Юрга Нивергельта из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне[165]. В то время как традиционные параллельные вычисления состоят из множества операций, выполняемых одновременно, подход «параллельно во времени» предполагает одновременное выполнение нескольких временных шагов. Части решения, полученные позднее во времени, могут быть вычислены итерационным способом до того, как будет известно более раннее решение. Одним из примеров является «метод стрельбы», при котором за грубыми оценками, которые можно быстро вычислить, следуют итеративные поправки, подобно тому, как наводчик приближается к цели с каждым выстрелом, в зависимости от того, куда приземляется каждый последующий снаряд. Это лежит в основе одного из самых известных подходов, работающих параллельно во времени, называемого парареалистическим алгоритмом[166].

Распространение параллельных вычислений на время и пространство помогло укротить турбулентность, которую Ричард Фейнман назвал самой важной нерешенной проблемой классической физики[167]. Питер и его коллеги показали, как преобразовать странный аттрактор, с которым мы столкнулись в предыдущей главе, в нестабильный хаос турбулентности жидкости, используя метод «параллельно во времени», который устраняет и последовательное интегрирование на протяжении многих временных шагов, и ошибки, которые впервые допустил Лоренц[168].

Но турбулентность создает особые проблемы даже для этого метода. Если энергия в потоке высока, а жидкость недостаточно вязкая, чтобы ее рассеивать, движение переходит от упорядоченного (ламинарный поток) к хаотическому (турбулентный поток), создавая водовороты, которые постоянно распадаются на более мелкие вихри и водовороты и т. д. В идеале хотелось бы смоделировать турбулентное движение до мельчайших уровней в так называемом масштабе Колмогорова.

Однако, хотя параллельная обработка, кажется, предлагает способ сделать это, сложность этих вычислений зависит примерно от куба (третьей степени) числа Рейнольдса – отношения между силами инерции и вязкими силами в жидкости – и это число для турбулентного потока может быть порядка миллиона, что делает численное моделирование недоступным для большинства компьютеров, хотя некоторые петамасштабные машины (JUGENE в Германии, Intrepid и Ranger в США) добились прогресса. С появлением экзафлопсных вычислений бурные детали турбулентности станут понятнее.

На что способна экзафлопсная машина?

Мы уже вступили в эпоху экзашкалы. Каждый год за выдающиеся достижения в области высокопроизводительных вычислений вручается Премия Гордона Белла. В 2020 г. она досталась команде из Беркли, Принстона и Пекина за молекулярно-динамическое моделирование траектории длиной в 1 нс, состоящей из более чем 100 миллионов атомов, на суперкомпьютере Summit, разработанном IBM для Ок-Риджской национальной лаборатории в Теннесси. Для этого моделирования требовалась экзафлопсная скорость, то есть 1 квинтиллион операций в секунду[169].

О достижении высоких показателей производительности также в 2020 г. сообщил проект распределенных вычислений Folding@home, в рамках которого пользователи загружают программу, которая может использовать доступную вычислительную мощность ПК для решения биомедицинских проблем[170]. Когда все 700 000 участников были онлайн, общая мощность проекта составляла более 1,5 квинтиллиона операций в секунду[171]. В мае 2022 г. суперкомпьютер Frontier в Ок-Риджской национальной лаборатории, охлаждаемый 6000 галлонами воды каждую минуту, работал на частоте 1,1 экзафлопса, при этом теоретическая пиковая производительность, согласно результатам эталонного теста, используемого для оценки 500 лучших машин на планете, составляла 2 экзафлопса[172].

Возможности, открывающиеся в новую эпоху вычислений, ограничены только воображением. Экзафлопсные машины смогут моделировать взаимодействия частиц для экспериментов на Большом адронном коллайдере (БАК) ЦЕРН, 27-километровой разбивающей установке под Женевой, где в 2012 г. были представлены доказательства существования бозона Хиггса. Для потока данных от Square Kilometre Array (SKA) в Австралии и Южной Африке, крупнейшего в мире радиотелескопа, состоящего из тысяч тарелок и до миллиона низкочастотных антенн, потребуются два суперкомпьютера. Цифровой ливень, который ожидается от SKA, будет в 100 000 раз быстрее, чем прогнозируемая средняя глобальная скорость широкополосного доступа в 2022 г. SKA станет крупнейшим проектом по работе с большими данными в известной Вселенной.

Небеса откроются с помощью экзафлопсных машин. Например, в рамках проекта Aurora exascale разрабатывается программа «Вычисление неба в экстремальных масштабах», или ExaSky, чтобы космологи могли создавать «виртуальные вселенные», составляя картографию космоса с предельной точностью, необходимой для будущих исследований неба на разных длинах волн. Когда телескоп войдет в эксплуатацию, экзафлопсные машины создадут модели вселенных с различными параметрами, что позволит исследователям определить, какие модели наиболее точно соответствуют наблюдениям.

Эти титаны информационного века могут предсказать и понять будущие катастрофы. Модель Energy Exascale Earth System должна воспроизводить реальные наблюдения и спутниковые данные, помогая определить, где повышение уровня моря или штормовые нагоны могут нанести наибольший ущерб[173]. Код также использовался для изучения последствий ограниченной ядерной войны. Команда Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса в Калифорнии смоделировала обмен 100 ядерными боеголовками мощностью 15 килотонн (каждая из которых примерно эквивалентна бомбе «Малыш», сброшенной на Хиросиму) между Индией и Пакистаном, используя модель исследования и прогнозирования погоды для моделирования выбросов черного углерода от ядерных пожаров, а затем ввели результаты в Energy Exascale Earth System, чтобы показать: дым от 100 одновременных огненных бурь будет блокировать солнечный свет примерно четыре года[174].

Экзафлопсные машины, хотя и потребляют много энергии, помогут многим из нас жить спокойнее. Более 50 % мирового населения проживает в городских районах, и это число растет. По мере того как города станут умнее и будет собираться больше данных в режиме реального времени, появятся новые возможности использования экзафлопсных компьютеров для составления графиков воздействия инфраструктуры, технологий, погодных условий и многого другого. В качестве примера можно привести моделирование, которое используется для планирования управления водными ресурсами в нижней части долины Рио-Гранде на самой южной оконечности Техаса и в северном Тамаулипасе, Мексика[175].

Эти вычислительные «рабочие лошадки» также будут использоваться в поисках термоядерной энергии, которая открывает перспективы получения чистого, безуглеродного источника энергии в огромных масштабах. Используя экзафлопсные машины, можно построить симуляцию, чтобы разработать способы предотвращения серьезных нарушений термоядерных реакций, таких как разрушительное высвобождение огненной плазмы изнутри магнитно-удерживаемой ловушки. Одна из форм искусственного интеллекта – глубокое обучение с подкреплением, которое мы рассмотрим в следующей главе, – показала многообещающий результат, когда была обучена выполнять сложную работу по захвату горячей, нестабильной по своей сути плазмы с помощью магнитных полей[176]. Таким образом, термоядерные технологии можно будет виртуально протестировать перед использованием[177]. С точки зрения физики термоядерный синтез представляет собой одну из самых сложных задач моделирования, требующую объединения около девяти отдельных уровней описания. Однако, опять же, эта задача невелика в сравнении с тем, что требуется для создания виртуального человека.

Можно ли верить компьютеру?

Поскольку компьютеры становятся все более мощными, можем ли мы положиться на них, чтобы сделать науку более объективной? Оставляя в стороне фундаментальные ограничения вычислений, рассмотренные в предыдущей главе, заметим следующее: компьютеры настолько умны, насколько умны люди, которые их используют, пишут алгоритмы, предоставляют данные и курируют все эти данные и алгоритмы. Это очень важно, поскольку компьютеры лежат в основе современной науки, а также способны делать прогнозы, для которых нет экспериментальных данных[178][179].

Существует множество задокументированных примеров проблем воспроизводимости в медицинской науке, а также в психологической науке и когнитивной нейробиологии. Хотя худшие опасения по поводу «кризиса воспроизводимости», вероятно, преувеличены, последствия могут быть глубокими. В качестве примера можно привести печально известные исследования вакцины MMR, проведенные британским активистом Эндрю Уэйкфилдом, которые проложили путь к всплеску взглядов против вакцинации, которые, по прогнозам, будут расти, согласно анализу мнений почти 100 миллионов человек в соцсетях[180].

Воспроизводимость в компьютерном моделировании может показаться непосвященным простой и даже тривиальной: введите одни и те же данные в одну и ту же программу на той же компьютерной архитектуре, и вы должны получить те же результаты. На практике, однако, существует множество препятствий: если обратиться к команде с просьбой проверить симуляцию, выполненную десять лет назад, смогут ли они убедить свой старый код работать[181]? В целом может быть сложно, если не невозможно, проверить утверждения и аргументы, изложенные в опубликованных работах, основанных на компьютерном моделировании, выполненном много лет назад, без доступа к исходному коду и данным, не говоря уже о машинах, на которых работало программное обеспечение.

Есть и другие препятствия. Некоторые исследователи неохотно делятся своим исходным кодом, например, по коммерческим и лицензионным причинам, или из-за зависимости от другого программного обеспечения, или потому что версия, которую они использовали в своей статье, была заменена другой или утеряна из-за отсутствия резервной копии. Многие важные детали реализации и проектирования моделирования не попадают в опубликованные статьи. Зачастую человек, разработавший код, двигается дальше, код оказывается зависимым от специального или устаревшего оборудования, документация отсутствует и/или разработчики кода говорят, что слишком заняты. Есть несколько громких примеров этих проблем: от раскрытия климатических кодов и данных до задержек в обмене кодами для моделирования пандемии COVID-19. Если общественность хочет иметь доверие к виртуальным двойникам, то прозрачность проблемы воспроизводимости, открытость и своевременный выпуск кода и данных имеют решающее значение.

Степень, в которой мы можем доверять виртуальному двойнику, зависит от того, что в совокупности известно под аббревиатурой VVUQ. Во-первых, контроль (verification), который подтверждает, что результаты согласуются с экспериментом – лакмусовой бумажкой достоверности моделирования («правильное решение уравнений»). Во-вторых, проверка (validation) – гарантия того, что программное обеспечение делает то, что должно («решение правильных уравнений»). В-третьих, количественная оценка неопределенности (uncertainty quantification): отслеживание источника ошибокпроблемы воспроизводимости. Достижение достаточной надежности и отказоустойчивости – одна из ключевых задач для цифровых двойников, подчеркнутая на недавней встрече Карен Уиллкокс, директором Института вычислительной техники и наук Одена при Техасском университете в Остине[182].

Короче говоря, нам необходимо расширить знаменитый научный девиз Королевского общества: nullius in verba. Мы не только не должны «верить на слово», мы также должны распространить этот здоровый скептицизм на науку in silico: не верить на слово машинам. Однако когда компьютерным прогнозам удается пройти проверку с точки зрения VVUQ, они становятся «действительными» – эти симуляции заслуживают доверия в понятных пределах. Чтобы решить проблему, Питер возглавил европейский консорциум VECMA, который разработал инструменты для повышения доверия к моделированию[183][184].

Тестируем компьютерные модели

В качестве примера работы, проведенной в рамках инициативы Королевского общества, Питер и его коллеги представили обнаруженную неопределенность в прогнозах, вытекающих из моделей, разработанных в Имперском колледже Лондона Центром глобального анализа инфекционных заболеваний Совета медицинских исследований. Эти модели имели огромное влияние, поскольку использовались для оценки эффективности запретов и других строгих мер, принятых в Великобритании для борьбы с пандемией COVID-19.

Чтобы изучить виртуальную пандемию, симуляция CovidSim покрывает страну сетью ячеек. Они содержат всевозможные данные – о плотности населения, возрасте, структуре и размере домохозяйств, а также информацию о школах, университетах и рабочих местах. Генераторы случайных чисел используются, чтобы уловить превратности реальной жизни, например, как приближение к другому человеку меньше чем на 2 м увеличивает вероятность заболеть.

Всего модель CovidSim имеет 940 параметров, хотя подавляющее большинство – до 800 – описывают численность населения и демографию, распределение размеров домохозяйств, спрос на больницы и т. д. В основе модели лежат всего 6 или 7 параметров[185]. Подключив новейшую информацию, команда Имперского колледжа могла предсказать будущий ход пандемии на основе текущего понимания и, что немаловажно, протестировать различные меры по сдерживанию распространения вируса, от закрытия школ до использования масок. Модель оказалась чрезвычайно влиятельной.

Изучая CovidSim, Питер работал с коллегами из Университетского колледжа Лондона, Центра математики и информатики в Нидерландах, Лондонского университета Брунеля, Познаньского центра суперкомпьютеров и сетевых технологий в Польше и Амстердамского университета[186]. Они исследовали, как количественная оценка неопределенности в параметрах влияет на прогнозы, тысячи раз запуская модель CovidSim в ансамблевом режиме на суперкомпьютере Eagle в Познани. Имея 940 параметров, команда VECMA столкнулась с так называемым «проклятием размерности» – существует так много вариантов, что даже у суперкомпьютера нет ни времени, ни возможностей изучить их все. Для количественной оценки неопределенности команда Питера сосредоточилась на 60 наиболее важных параметрах и скорректировала их, показав, что 19 прогнозов доминировали, и, более того, неопределенности в модели были увеличены на 300 %. Распределение смертности, предсказанное моделью, было не «нормальным» (так называемая кривая Гаусса или колоколообразная кривая), а однобоким с «тяжелым хвостом», поэтому ожидаемые результаты были далеки от прогнозов, основанных на средних значениях входных параметров.

Их окончательный вердикт заключался в том, что, хотя CovidSim – сложный инструмент, его можно улучшить, добавив реалистичную случайность и используя ансамбли, где модель запускается много раз – с разными параметрами, – а затем взвешивается вероятность возникновения определенных сценариев, как это делается в прогнозировании погоды. Они пришли к выводу, что моделирование дает несовершенную картину пандемии. Опять же, чтобы доверять своим предсказаниям, их нужно формулировать с учетом вероятностей[187].

Практические ограничения исчисления

Бывают такие проблемы, что даже при наличии мощной экзафлопсной машины, надежного программного обеспечения и безупречных людей для достижения успеха просто не хватает времени. Например, алгоритм поиска наибольшего числа в списке из N чисел имеет время работы, пропорциональное N. Алгоритм, который, скажем, вычисляет расстояния полета между N аэропортами на карте, имеет время работы, пропорциональное N в степени 2, или N в квадрате, поскольку для каждого аэропорта он должен определить расстояние до каждого из остальных.

Ученые-теоретики-компьютерщики классифицируют алгоритмы в зависимости от времени их выполнения, которое измеряется по количеству данных N, которыми алгоритмы манипулируют. Алгоритмы, время работы которых пропорционально N, возведенному в степень, называются «полиномиальными», или P. Если алгоритму, время выполнения которого пропорционально N, требуется секунда для выполнения вычислений, включающих 100 элементов, то есть N = 100, то алгоритм, время выполнения которого пропорционально N в кубе, занимает почти 3 ч.

Если ответ можно быстро проверить, то он относится к классу NP. Но алгоритм, время выполнения которого пропорционально 2 степени N (то есть экспоненциально по N), занял бы 300 квинтиллионов лет. Когда N появляется в показателе степени и ни один умный алгоритм не может свести выполнение к полиному по времени от N, это выражается в том, что проблема называется NP-полной. Классическим примером является обманчиво простая задача о коммивояжере, которая спрашивает: «При наличии списка городов и известных расстояний между каждой парой городов каков кратчайший возможный маршрут, который включает каждый город ровно один раз и приводит в исходный?»

Экзафлопсный человек

Моделирование клеток, тела, инфекций и многого другого на различных компьютерах подробно рассматривается в последующих главах, но подготовка к эпохе экзафлопсов уже идет полным ходом. Исследователи из Юлихского исследовательского центра в Германии, команды мощного суперкомпьютера Fugaku в Японии и Королевского технологического института в Стокгольме, Швеция, создают экзамасштабные модели сетей мозга, которые могут работать на LUMI в Каяани, Финляндия, европейской предэкзафлопсной машине. По словам Маркуса Дисмана, директора Института нейронаук и медицины Юлихского центра, к 2014 г. они разработали программное обеспечение, способное моделировать около 1 % нейронов человеческого мозга со всеми связями. Эти симуляции включают в себя контуры базальных ганглиев, которые расположены у основания мозга и, среди прочего, координируют движения. Одна из целей исследования – изучить роль этих цепей при болезни Паркинсона, которая вызывает скованность мышц и тремор.

Но была загвоздка: моделирование взяло на себя основную память петамасштабного суперкомпьютера, который, как правило, состоит из десятков тысяч вычислительных узлов. Чтобы создать виртуальные связи между виртуальными нейронами, группа японских и европейских исследователей сначала отправила электрические сигналы всем узлам, каждый из которых затем проверял, какой из сигналов является релевантным, создавая свою конкретную часть сети. Но это невозможно масштабировать до экзамасштаба: потребность в памяти на каждом узле для проверки актуальности каждого электрического импульса в масштабе человеческого мозга потребовала бы, чтобы память каждого процессора была в 100 раз больше, чем в современных суперкомпьютерах.

Чтобы лучше использовать параллелизм в экзафлопсных машинах, был разработан новый алгоритм, который сначала определяет, какие узлы обмениваются нейронной активностью, а затем отправляет узлу только необходимую информацию. Это не только подготовило симуляции к экзашкале, но и повысило скорость симуляций на современных суперкомпьютерах[188]. В случае одного моделирования на суперкомпьютере JUQUEEN в Юлихе, Германия, новый алгоритм сократил время расчета секунды биологического времени для 0,52 миллиарда нейронов, соединенных 5,8 триллиона синапсов, с почти получаса до чуть более 5 мин.

Еще одним примером реализации экзафлопсной инициативы является Аргоннская национальная лаборатория, которая сотрудничает с Чикагским университетом, Гарвардским университетом и Принстонским университетом в использовании огромных объемов изображений с высоким разрешением, полученных из образцов тканей головного мозга, для понимания более широкой структуры мозга и способов, которыми каждая мельчайшая клетка мозга (или нейрон) соединяется с другими, образуя когнитивные пути, сначала в «нормальном» мозге, а затем в том, который поражен болезнью или старением. Высокопроизводительные машины необходимы, потому что сравнить миллионы нейронов и соединяющих их синапсов в двух человеческих мозгах – это монументальная задача, требующая экзабайтов данных, не говоря уже об изучении множества мозгов на разных стадиях развития.

Рак – еще одна цель экзафлопсных машин. Чтобы создать «цифрового двойника онкологического пациента» для персонализированного лечения, Национальная лаборатория Фредерика в Мэриленде возглавила тесное сотрудничество между Национальным институтом рака и Министерством энергетики США[189][190]. Эрик Штальберг, директор Управления биомедицинской информатики и науки о данных Фредерикского центра, с 2014 г. говорит о моделировании рака в экзамасштабе и теперь считает, что «мы находимся на пороге революционных исследований».

Сотрудничество показывает ценность командной науки, которая объединяет дисциплины и организации. Один из проектов под руководством Мэтью Маккоя из Джорджтаунского университета направлен на моделирование миллиона цифровых двойников пациентов с раком поджелудочной железы, чтобы оценить чувствительность и устойчивость к лекарствам. Другие элементы этого проекта цифрового двойника сосредоточены на раке молочной железы, немелкоклеточном раке легких и смертельном распространении меланомы – рака кожи. Например, проект «Мой виртуальный рак», возглавляемый Лейли Шахрияри из Массачусетского университета в Амхерсте, направлен на моделирование эволюции рака молочной железы.

Есть надежда, что однажды цифровые двойники больных раком будут использовать данные в реальном времени для корректировки лечения, мониторинга реакции и отслеживания изменений образа жизни. Рассмотрим пациента с острым миелолейкозом, раком крови, которого лечили донорскими стволовыми клетками для восстановления иммунной системы. После рецидива цифровой двойник может помочь продемонстрировать влияние различных сценариев лечения с использованием различных комбинаций лекарств в разных дозах, чтобы помочь обсудить варианты, которые подходят пациенту. В долгосрочной перспективе легионы цифровых двойников больных лейкемией могут помочь определить, куда лучше всего инвестировать ресурсы (рис. 20).

Рисунок 20. Виртуальные популяционные модели представляют собой набор подробных анатомических моделей высокого разрешения, созданных на основе данных магнитно-резонансной томографии добровольцев (IT’IS Foundation)

Европа также поддерживает различные крупные инициативы виртуальных людей, такие как EuroHPC, которая финансирует Европейскую инициативу по процессорам для создания собственных процессоров и ускорителей с учетом суперкомпьютеров экстремального масштаба. Французская компания SiPearl разрабатывает высокопроизводительный и маломощный микропроцессор, подходящий, например, для экзафлопсных вычислений. В обширной европейской программе финансирования Horizon 2020 есть соответствующие направления, включая центр Питера CompBioMed2. С ним связаны и другие проекты, такие как DeepHealth, который использует глубокое обучение, компьютерное зрение и другие методы для более эффективной диагностики, мониторинга и лечения заболеваний, и Exa Mode, который анализирует большие и разнообразные данные здравоохранения.

Обратите внимание, что как европейские, так и американские инициативы частично обусловлены попытками разобраться в цунами данных пациентов с помощью глубокого обучения, формы искусственного интеллекта (ИИ). Рост мощности компьютеров, который набрал темп со скоростью, не имеющей себе равных ни в одной другой отрасли человеческих технологий, до такой степени сопровождался ростом ИИ, что сегодня бросает вызов идее об уникальности человеческих когнитивных способностей. Сейчас на ИИ лежит огромное бремя ожиданий – он обеспечит революционную информацию, не в последнюю очередь о работе человеческого тела. Может ли ИИ разделаться со вторым шагом, необходимым для создания виртуального человека, и превратить ваши медицинские данные в своего цифрового двойника? Использование ИИ действительно знаменует собой четвертый шаг к виртуальному человеку, и не из-за больших данных как таковых, а из-за того, что мы называем большим ИИ.

Глава 4

Большой ИИ

«Аналитическая машина не претендует на оригинальность. Она может делать все, что запрограммировано нами на понятном ей языке. Она умеет анализировать, но не умеет предвосхищать аналитические открытия или истины. Ее назначение – предоставить нам то, с чем мы уже знакомы».

АДА ЛАВЛЕЙС[191]

В области искусственного интеллекта, который существует во многих формах, за последние полвека имели место немало ложных надежд. Последнее возрождение особенно показательно, поскольку оно совпало с резким ростом вычислительной мощности и эрой больших данных. По данным IBM, к 2012 г.[192] ежедневно генерировалось 2,5 экзабайта – 2,5 миллиона миллиардов байт – данных. Ожидается, что к 2025 г. глобальная сфера данных увеличится до 175 зеттабайт (триллион гигабайт, или 1 000 000 000 000 000 000 000 байт). По одной из оценок, около 90 % всех данных, доступных сейчас науке, были созданы за последние два года – эта оценка была сделана IBM некоторое время назад, и, без сомнения, темпы только растут[193].

Подобно людям 1849-го г.[194], ищущим самородки во время золотой лихорадки, сегодня многие ученые используют ИИ для анализа больших данных в поисках значимых закономерностей. Некоторые утверждают, что в этой растущей волне измерений, фактов, двоичных чисел, цифр, единиц, байтов и битов лежат блестящие самородки, ответы на основные вопросы биологических, социальных наук или медицины, да и вообще любой области, где компьютеры решают сложные задачи.

Некоторые даже утверждают, что с появлением больших данных традиционный подход к науке устарел: нам больше не нужен сложный танец пчел Бэкона между гипотезой, теорией и экспериментом[195]. Этот простой, детерминированный образ мышления утверждает, что, если у нас есть квинтиллионы байтов данных о поведении мира в прошлом, мы можем сделать вывод, как он будет вести себя в будущем. Зачем вообще заниматься теорией? Зачем утруждать себя размышлениями о том, что на самом деле означают эти данные, если информацию может предоставить машина?

Мы не убеждены, что научный метод устарел, хотя и верим, что ИИ действительно будет иметь решающее значение для успеха проекта виртуального человека, являясь его четвертым ингредиентом. Тем не менее ИИ наиболее эффективен, когда работает рука об руку с механистическим пониманием, основанным на законах природы, когда гипотезы ИИ могут быть проверены в симуляциях, основанных на физике, а результаты методов, основанных на физике, используются для обучения ИИ. Это то, что мы подразумеваем под большим ИИ.

От естественного интеллекта к искусственному

Самый многообещающий подход к ИИ основан на естественном интеллекте – человеческом мозге. В конце 1950-х гг., работая в IBM, Артур Сэмюэл ввел термин «машинное обучение», имея в виду программу, обладающую свойственной мозгу способностью учиться на своих ошибках, играя в шахматы или шашки[196]. Более мощный подход к машинному обучению возник на основе примитивных представлений человеческого мозга, известных как нейронные сети, которые появились в 1943 г., когда Уоррен Мак-Калок (1898–1969) и Уолтер Питтс (1923–1969) из Университета Иллинойса предложили, что клетки мозга – нейроны – можно рассматривать как логические переключатели[197].

Нейронным сетям понадобится полвека, чтобы реализовать свой потенциал. В середине 1990-х гг., примерно в то время, когда мы писали Frontiers of Complexity, произошла так называемая «зима ИИ», когда область завязла из-за появления нового класса нейронных сетей. Эти искусственные нейронные сети в самом простом виде состояли из входного слоя нейронов, выходного слоя и скрытого слоя. Сила связей между нейронами была изменена, чтобы сеть могла учиться, чаще всего с использованием алгоритма, называемого «обратное распространение ошибок». При наличии достаточного количества обучающих данных для решения нелинейных задач требовался всего лишь один скрытый слой. Получив фотографии животных из семейства кошачьих, на которых они были отнесены к категории тигров, сеть смогла начать охоту на тигров с использованием нового набора изображений, не имея ни малейшего представления о том, чем на самом деле является тигр.

Британский когнитивный психолог Джеффри Хинтон показал, что нейронные сети могут стать еще мощнее, если добавить дополнительные слои нейронов – отсюда и термин «глубокое обучение», где «глубокий» означает глубину слоев. Эти скрытые слои способны отразить более глубокое представление о проблеме, например при категоризации изображения. Первый уровень обрабатывает входные данные (например, пиксели) и передает эту информацию на следующий уровень, запуская некоторые из нейронов, которые затем передают сигнал более высоким уровням, пока в конечном итоге не определят, что на входном изображении. Благодаря глубокому обучению ИИ на сегодняшний день, возможно, добился наибольших успехов, будь то систематизация фотографий, выдача рекомендаций о том, что покупать или смотреть, или подчинение устным командам.

Рисунок 21. Глубокая нейронная сеть (IBM)

Благодаря машинному обучению для ИИ стало рутинным искать закономерности, например, разделять гласные звуки или различать лица, и он превосходно справляется со всеми видами задач, от синхронного языкового перевода до приложений в компьютерном зрении и анализе фондового рынка. GPT-3, созданный OpenAI в Сан-Франциско, был обучен примерно на 200 миллиардах слов и способен писать удивительно беглый текст в ответ на запрос. ИИ использует знания о статистических взаимосвязях между словами и фразами, которые читает, чтобы делать выводы, но никто не будет утверждать, что он понимает их значение. Результаты иногда могут быть столь же дурацкими, сколь и впечатляющими[198].

Глубокое обучение превзошло людей, когда дело доходит до многопользовательской боевой арены Dota 2, стратегической игры StarCraft II и гоночного симулятора Gran Turismo[199]. Игры предоставляют ограниченную среду, например виртуальную песочницу, которую машинному обучению исследовать гораздо проще, чем реальный мир. Было бы ошибкой думать, что, научившись на сотнях тысяч игр, ИИ действительно стал умнее людей. Он просто хорош в этих играх так же, как компьютеры намного лучше людей умеют умножать огромные числа. Десятилетия исследований показали, что люди склонны видеть в неодушевленном разум и свободу действий[200], проклятие «апофении», которое восходит к заре человеческого сознания, когда наши предки боялись, что шорох в подлеске знаменует присутствие злобного лесного духа.

По этой причине машинное обучение может показаться чрезвычайно изобретательным. Глубокая нейронная сеть AlphaGo Zero, разработанная Демисом Хассабисом и его коллегами из DeepMind в Великобритании[201], была обучена всего за несколько дней, без какого-либо человеческого участия или знаний, и достигла сверхчеловеческих уровней в таких играх, как шахматы, сёги и го[202]. Программа не могла объяснить разработанные ею стратегии (хотя, честно говоря, возможно, это машинный эквивалент того, что игроки-люди называют «интуицией»), но – поразительно – некоторые из них были нетрадиционными и новыми.

Есть и другие намеки на искусственное творчество. Так называемые GAN (генеративно-состязательные сети) хорошо известны своей способностью создавать «глубокие фейки», где сеть «художников» создает изображения, а сеть «критиков» выясняет, выглядят ли они реальными[203]. Используя составные GAN, которые разбивают творческую задачу на подзадачи с прогрессивными целями, можно создавать высококачественные изображения из одного только текста, генерируя достаточно убедительные, но полностью синтетические изображения птиц и цветов[204].

Машинное обучение помогает и математике, предлагая способ решения проблем, для которых другие методы не сработали. Недавно машинное обучение выявило математические связи, которые при изучении симметрии люди упустили, и помогло распутать некоторые математические узлы. В другом исследовании DeepMind глубокое обучение автоматизировало открытие эффективных алгоритмов умножения матриц (массивов чисел)[205].

Другое применение ИИ возникает, когда математика становится неразрешимой – как обнаружил Пуанкаре, неразрешимо даже применение законов Ньютона всего к трем телам. Чтобы добиться прогресса, строгие и элегантные теории должны уступить место специальным аппроксимациям. Здесь машинное обучение может помочь математикам-прикладникам выйти из тупика, так что теперь, например, можно моделировать поведение сотен миллионов атомов, аппроксимируя их с помощью «суррогата» ИИ, где алгоритм обучается с помощью результатов нескольких тщательно отобранных моделирований, которые были выполнены детально[206]. При правильном (важное предостережение) обучении этот суррогат черного ящика может вести себя как настоящий. Например, машинное обучение, используемое для понимания жидкой воды и льда на атомном и молекулярном уровне, сначала изучает квантово-механические взаимодействия между атомами, чтобы оно могло действовать как суррогат для быстрых выводов об энергии и силах системы атомов, минуя трудоемкие квантово-механические вычисления[207].

Когда дело доходит до медицины, существует огромный интерес к использованию ИИ для диагностики заболеваний на основе тщательно отобранных данных. Ранние попытки использовать компьютерное обнаружение рака молочной железы не показали никаких дополнительных преимуществ[208]. Однако в 2020 г. в исследовании DeepMind, Имперского колледжа Лондона, Национальной службы здравоохранения и Северо-Западного университета США появилось представление о том, что ИИ может превзойти радиологов[209]. В следующем году ИИ отлично показал себя, когда команда из Бостона обучила его на гистологических слайдах опухолей известного происхождения, чтобы помочь найти источник рака неизвестного первичного новообразования[210].

Но у ИИ была и своя доля падений. Изучив более 300 моделей машинного обучения COVID-19, описанных в научных работах в 2020 г., команда Кембриджского университета пришла к выводу, что ни одна из них не подходит для обнаружения или диагностики COVID-19 с помощью стандартных медицинских сканирований из-за предвзятости, методологических недостатков, отсутствия воспроизводимости и «франкенштейновских наборов данных», собранных из других наборов и переименованных, поэтому алгоритмы в конечном итоге обучаются и тестируются на идентичных или перекрывающихся данных[211]. С тех пор методы искусственного интеллекта добились успехов в диагностике COVID-19 по сканированию грудной клетки[212].

Позже в этой главе мы вернемся к причинам, по которым ИИ может столкнуться с проблемами, хотя уже сейчас ясно, что успешное использование машинного обучения на реальных данных, собранных разными врачами в разных больницах с использованием разных технологий, является гораздо более сложной задачей, чем использование для обучения четких, тщательно отобранных данных[213].

Решение великой задачи

Возможно, самое впечатляющее использование ИИ, имеющее отношение к виртуальному человеку, произошло при решении проблемы сворачивания белка, описанной в первой главе. Эта грандиозная задача заключалась в том, чтобы найти способ превратить один вид данных – аминокислотную последовательность белка – в другой – трехмерную форму белка, что имеет решающее значение для понимания его роли в клетке или организме. По словам организаторов проводимого раз в два года конкурса «Критическая оценка предсказания белковых структур», или CASP, в 2020 г. задача была решена с помощью искусственного интеллекта AlphaFold, созданного с целью стимулировать самые современные исследования в области прогнозирования структуры белка.

AlphaFold был разработан DeepMind, британской компанией, которая уже продемонстрировала мощь и потенциал ИИ в решении ограниченных, но сложных задач, таких как победа в шахматах и го. Под ограниченностью мы подразумеваем, что в этих играх ограничены правила, размер доски и количество фигур. Но даже в этом случае, как и в случае с проблемой сворачивания белка, они сложны в вычислительном отношении, поскольку существует слишком много возможных ходов, чтобы компьютер мог изучить их все за разумное время. Например, когда речь идет о сворачивании белка, «разумное время» это «быстрее, чем время, необходимое для выделения кристаллов белка (редко простого), анализа их с помощью рентгеновских лучей или крио-ЭМ – криоэлектронной микроскопии (разновидность электронной микроскопии с разрешением, близким к атомному), и выяснения структуры» (рис. 22).

Чтобы применить ИИ к сворачиванию белков, Джону Джамперу и его коллегам из DeepMind сначала пришлось сформулировать проблему в математических терминах. AlphaFold просматривает в базе данных Protein Data Bank известные структуры последовательностей аминокислотных остатков в белках, которые в эволюционном отношении связаны с интересующей структурой, а затем учится предсказывать структуру целевой последовательности на основе своего рода «пространственной диаграммы», которая показывает взаимосвязь – близость – между аминокислотными остатками в трех измерениях. Благодаря этому ИИ может предсказать положение и ориентацию каждого остатка и их боковых цепей.

Рисунок 22. Белки бывают разных форм, что имеет решающее значение для их работы (DeepMind)

Команда DeepMind обучила AlphaFold, используя последовательности аминокислот и полученные формы белков, хранящиеся в общедоступных данных о примерно 170 000 белковых структурах, определенных стандартными экспериментальными методами, с использованием рентгеновской кристаллографии и спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Один нюанс: все эти белковые структуры верны, хотя есть опасения, что сегодня слишком много полагаются на автоматизированные методы анализа рентгеновских данных[214]. Когда дело доходит до анализа, компьютеры до сих пор не могут конкурировать с химиками, хотя методы совершенствуются. И еще одна оговорка: AlphaFold обучается на множестве структур, в которых белки связаны с другими молекулами в комплексах. И, конечно, не следует забывать, что форма, которую принимают белки в виде холодного кристалла, далека от гибких конфигураций, принимаемых в теплых пределах клетки.

AlphaFold был запрограммирован не для предсказывания взаимоотношений между аминокислотами в окончательной структуре (до 2000 аминокислот), а для того чтобы выяснять, какие аминокислоты лежат рядом друг с другом. Нейронная сеть глубокого обучения AlphaFold имеет много слоев, и ее взаимосвязи меняются по мере того, как обучающие данные о белковых структурах подаются на нижний слой – входной – и проходят через последующие уровни. В ходе обучения вес и пороговые значения связей изменяются. Удивительно, но AlphaFold даже не знал, что аминокислоты существуют в цепочке – он просто научился располагать их таким образом. Для этого он оптимизировал 100 миллионов параметров.

Это много. Если вы рассматриваете ИИ как прославленную подгонку кривой (то есть построение кривой или математической функции, которая соответствует ряду точек данных), вы можете подогнать под это число практически все. Чтобы представить эти 100 миллионов в контексте, американский пионер компьютеров Джон фон Нейман пошутил: «С четырьмя параметрами я могу выразить слона, а с пятью могу заставить его шевелить хоботом». У команды DeepMind, похоже, было достаточно параметров, чтобы дать ИИ сознание и целеустремленность.

DeepMind называет AlphaFold «нейронной сетью, основанной на внимании», способной динамически передавать информацию по мере обучения в течение нескольких недель на широком спектре известных белковых структур. Как сказал Джампер Роджеру: «Мы видим, что по мере того, как нейронная сеть начинает узнавать, какие части белка расположены близко, она способна по существу установить связь для передачи информации между различными фрагментами аминокислот. Таким образом, „внимание“ означает, что в некотором смысле каждая часть белка обслуживает или взаимодействует с другими частями белка, которые, по мнению сети, могут быть близки. Итак, вы видите, что сеть накапливает знания о структуре белка, а затем использует их, чтобы узнать еще больше о том, как он сворачивается»[215].

В 2020 г. CASP измерил точность прогнозов AlphaFold с точки зрения процента аминокислот на пороговом расстоянии от правильного положения, известного как тест глобального расстояния, и Alpha-Fold достиг медианного значения 92,4 (идеальное соответствие – 100). Используя другой показатель (среднеквадратичное отклонение всех аминокислотных остатков от их экспериментально установленных положений), AlphaFold сообщил о впечатляюще маленькой средней ошибке, составляющей примерно 1,6 ангстрем, что сравнимо с шириной атома (0,1 нм) (рис. 23).

К лету 2021 г. AlphaFold предсказала структуру почти всего человеческого набора белков, или протеома (98,5 % полного набора человеческих белков), а также почти полных протеомов различных других организмов, от мышей и плодовых мушек до рыбы-зебры и малярийного паразита[216]. Эти около 350 000 белковых структур, созданных всего за 48 ч, были обнародованы Европейской лабораторией молекулярной биологии и Европейским институтом биоинформатики в Хинкстоне, Великобритания. Демис Хассабис из DeepMind заявил, что это открытие ознаменовало самый большой на сегодняшний день вклад ИИ в науку, поскольку в июле 2022 г. число предсказаний достигло 200 миллионов структур, охватывающих известную белковую вселенную[217]. Наличие надежного метода прогнозирования трехмерных структур белков, несомненно, ускорит темпы исследований в области структурной молекулярной биологии.

Рисунок 23. Как визуализировать точность предсказаний AlphaFold: вот «матрицы расстояний» для трех белков, где яркость каждого пикселя представляет собой расстояние между аминокислотами в последовательности, составляющей белок – чем ярче пиксель, тем ближе пара. В верхнем ряду показаны реальные, экспериментально определенные расстояния, а в нижнем – среднее значение прогнозируемых распределений расстояний AlphaFold, которые с ними хорошо совпадают (DeepMind)

Когда появилась статья с описанием методов и исходного кода AlphaFold, команда из Вашингтонского университета в Сиэтле опубликовала подробности RoseTTAFold, еще одной программы прогнозирования сворачивания белков. Вдохновленная AlphaFold, RoseTTAFold приблизилась к точности своей алгоритмической музы[218]. Тот факт, что два разных подхода к машинному обучению показали такой успех в структурной биологии, обнадеживает, но мы все еще должны быть уверены, что можем доверять этим данным – их необходимо проверить и подтвердить, особенно когда речь идет об активных центрах в белках, где связывание происходит с другими молекулами, например, с теми, которые используются в качестве лекарств.

Однако AlphaFold предоставляет структуры только для определенного конформационного состояния, то есть одну статическую структуру, которая может лучше соответствовать целевой. Цель обычно выделяют с помощью рентгеновской кристаллографии в искусственных условиях, и она вполне может не представлять собой биологически значимые конформации, в отличие от структур, измеренных с помощью ЯМР, который создает более динамичный и реалистичный ансамбль структур.

Есть и другие нюансы. Структуры, предсказанные ИИ, необходимо расширить, включив в них целевые молекулы, используемые для открытия лекарств, чтобы помочь создать лекарства следующего поколения, а экспериментально определенные структуры по-прежнему будут очень необходимы, в том числе, в частности, для выявления с помощью криоэлектронной микроскопии работы больших молекулярных машин. Более того, как отметил Пол Уоркман из Института исследования рака в Лондоне, AlphaFold не справляется с «неупорядоченными» областями, которые составляют от 37 до 50 % человеческих белков, хотя иметь возможность их идентифицировать очень полезно[219].

Однако есть и более серьезный недостаток. Нам еще предстоит вся работа, направленная на открытие науки – основные аспекты биологии, химии и физики – того, как и почему белки сворачиваются. «AlphaFold окажет большое влияние на открытие новых лекарств, – заключает Уоркман, – но нет никаких сомнений в том, что после ранних стадий, на которых AlphaFold будет иметь максимальный эффект, еще многое предстоит сделать для открытия и разработки лекарств, где точная трехмерная структура белка мало чем полезна»[220].

Почему ИИ не может заменить теорию?

В отличие от пауков и пчел Бэкона, машинное обучение не стремится объяснять. Возможно, именно поэтому развитие искусственного интеллекта в последние годы привело к появлению соблазнительной идеи, которая ознаменовала поворот судьбы пауков Бэкона с их одержимостью пониманием: зачем вообще объяснять? Почему бы не покончить с теорией и вторым шагом, необходимым для создания виртуального человека? Почему бы просто не положиться на муравьев и машинное обучение?

Одна из причин заключается в том, что реальность машинного обучения прозаична: оно делает статистические выводы, своего рода прославленную аппроксимацию известных данных кривой. Как следствие, соблазнительная комбинация машинного обучения и больших данных сталкивается с теми же проблемами, что и финансовые услуги: прошлые результаты игры на фондовом рынке не являются гарантией будущих.

Также глубокое обучение часто идет наперекосяк. Например, когда дело доходит до искусственного зрения, машинное обучение может привести к причудливым результатам. Искажения, которые незаметны для людей[221], могут обмануть машину и заставить ее принять панду за гиббона[222]. Глубокая нейронная сеть может рассматривать абстрактные изображения как знакомые объекты. Несколько удачно расположенных наклеек могут заставить автомобиль с искусственным интеллектом неправильно прочитать знак «Стоп»[223]. Если эти алгоритмы не обучены на тщательно отобранных данных, они могут стать неадаптированными, часто встраивая в себя предвзятость, о которой их создатели совершенно не подозревают[224].

За использование глубоких нейронных сетей приходится платить. Для каждой связи между парой нейронов в нейронной сети вводится еще один «вес» связи. Эти параметры множатся примерно пропорционально квадрату этого числа, так что большая сеть может иметь от десятков тысяч до многих миллионов таких весов. Успех зависит от оптимизации огромного количества настраиваемых параметров во время обучения, на которую тратится большая часть вычислительных циклов.

Часто сеть можно адаптировать с помощью тщательно выбранных алгоритмов и хорошего набора данных, который не содержит слишком много разрывов или исключений, таких как маловероятные события, являющиеся большим отклонением от нормы, например событие «черного лебедя» на фондовом рынке. Но поиск «оптимальной» сети означает использование огромного количества сетей-кандидатов со всеми способами разделения вашего набора данных, обычно путем обучения сетей на одной части данных, а затем их проверки на другой, с которой они еще не сталкивались. Это нечто большее, чем процесс проб и ошибок, и требует большой мощности компьютера.

Машинное обучение сопряжено с риском так называемого переобучения[225]. Под этим мы подразумеваем, что глубокая нейронная сеть хорошо работает с данными, используемыми для ее обучения, но не способна делать прогнозы, выходящие за пределы того, что она уже знает, – как перчатка, которая идеально подходит для вытянутой ладони, но недостаточно гибка, чтобы включать в себя приветствие, сжатый кулак или черчиллевский знак «V».

Вот почему машинное обучение так привлекательно и в равной степени проблематично: при достаточном количестве параметров нейронная сеть всегда может обеспечить идеальное и красивое соответствие очень сложным данным. AlphaFold использовал сотни миллионов параметров, чтобы предсказать, как линейные цепочки аминокислот в белках складываются в сложные трехмерные кристаллические структуры, но, как мы уже упоминали, он не так хорошо справился со структурой в растворе (следовательно, модель, основанная на рентгеновских лучах, является переобученной). Методы машинного обучения могут легко стать ненадежными, если их экстраполировать на новое и неожиданное, что является истинной формой прогнозирования, которой действительно жаждут все ученые. И причина, по которой мир часто ведет себя новым и неожиданным образом, заключается, конечно же, в том, что он очень нелинеен.

В последнее время исследователи стали использовать данные моделирования хаотической системы для машинного обучения прогнозированию поведения сложных систем, таких как турбулентные потоки, молекулярная динамика и другие проявления хаоса[226]. Действительно, некоторые (но не Питер и его коллеги, столкнувшиеся с пределами чисел с плавающей запятой, как мы писали ранее) полагают, что машинное обучение может предсказать будущую эволюцию хаотических систем до восьми «ляпуновских времен», что, грубо говоря, в восемь раз дальше, чем позволяли предыдущие методы[227][228].

Тем не менее многие приложения машинного обучения полагаются на округленные числа (числа с плавающей запятой одинарной и все чаще даже половинной точности) для экономии времени и затрат меньшего количества энергии. В основе лежит предположение, что цифровые данные, полученные в результате такого моделирования, надежны, но в условиях хаоса это маловероятно.

Многие приложения машинного обучения не обращают внимания на то, как данные, используемые для обучения, распределяются статистически. Сосредотачиваясь на этой важной детали, многие также предполагают, что статистические распределения хаотических данных будут колоколообразными, или гауссовыми, названными в честь великого немецкого математика Карла Фридриха Гаусса (1777–1855). Когда вы проводите серию измерений (рост людей, кровяное давление или даже ошибки в измерениях), вы обнаруживаете, что данные разбросаны, часто вокруг центрального значения, без особого смещения в сторону более высоких или низких значений. Полученная колоколообразная кривая называется нормальным распределением, потому что она очень распространена.

Хотя это «нормальное распределение» играет важную роль в науке и более широких сферах человеческой деятельности, оно далеко не универсально. Оно не может описать большинство нелинейных явлений, в которых преобладает сложность, поскольку они основаны не на случайности, а обычно формируются петлями обратной связи, взаимодействиями и корреляциями. Эти сложные системы (а есть системы сложнее, чем человеческое тело) сильно коррелированы, поэтому не подчиняются статистике Гаусса. Чтобы обнаружить такие явления, необходимо собрать и проанализировать гораздо больше данных.

Другие примеры негауссовой статистики встречаются в турбулентности, когда потоки и вихри в жидкости простираются на гораздо большие масштабы длины, чем молекулы, или в удаленной тяге гравитации в турбулентных потоках материи, которые формируют галактики и Вселенную[229]. В молекулярной динамике, когда теория используется для предсказания движений отдельных молекул, взаимодействия между молекулами выходят далеко за рамки прямых столкновений, подобных твердым сферам, когда в игру вступают электростатические силы. Другие примеры можно найти в эпидемиологии и науке о климате[230], например, великие течения, переносящие тепло по океанам. В таких системах предположительно редкие события «черного лебедя» встречаются гораздо чаще, чем если смотреть через розовые очки нормального распределения[231].

Рисунок 24. Нормальное распределение. Модифицировано из книги Притхи Бхандари The Standard normal distribution: examples, explanations, uses («Стандартное нормальное распределение: примеры, объяснения, использование») (Scribbr 2005)

Без знания того, как распределяются данные, машинное обучение может легко привести к серьезным ошибкам. Полагаясь на гауссову статистику и колоколообразные кривые, эти трудности можно усугубить. Использование несовершенных данных и ошибочной статистики для обучения ИИ тому, как предсказывать поведение системы, чрезвычайно чувствительной к взмаху крыльев бабочки, иногда может привести к искусственной глупости[232][233]. Хорошей новостью является то, что, как упоминалось ранее, ученые-компьютерщики и специалисты по вычислительной технике работают над способами уменьшения неопределенности в таких прогнозах, работая с ансамблями нейронных сетей, чтобы проверить, работают ли они статистически надежно[234].

Большинство подходов к машинному обучению исходят из другого предположения, которое обсуждается редко. Предполагается, что между рядом точек данных и измерений можно построить плавную и непрерывную кривую. Чтобы понять суть того, что происходит внутри нейронной сети, представьте себе панораму холмов и долин, где высота ландшафта эквивалентна размеру ошибки между прогнозом и предыдущими данными. В типичном приложении алгоритм обучения ищет наименьший признак (наименьшую ошибку) на этом ландшафте или в пространстве поиска.

Самый простой подход – ползти в поисках самого низкого места. Это нормально для спокойного ландшафта холмов. Но когда дело доходит до неровного горного ландшафта, можете ли вы убедить себя, что один провал среди каменистых зубцов действительно является самым глубоким, тем, что ученые называют локальным минимумом? Это звучит как простая проблема, но когда дело доходит до реальных сложностей, таких как соединение молекулы лекарства с целевым белком в организме, это «сложная» задача оптимизации, поскольку ландшафт лежит в многомерном пространстве. На эту задачу оптимизации влияет проклятие размерности: невозможно получить достаточно данных и обработать их, чтобы сделать надежные прогнозы.

Есть способы обойти ловушку локального минимума, которую мы описали в Frontiers of Complexity, в том числе использование алгоритма имитации отжига, генетических алгоритмов и машины Больцмана[235], названной в честь великого Людвига Больцмана, с которым мы столкнулись ранее. Точно так же, как случайные тепловые движения атомов во время отжига металла снимают внутренние напряжения и помогают металлическому кристаллу принять наиболее организованное атомное расположение, так и смоделированный случайный шум, генерируемый на компьютере, может вытряхнуть нейронную сеть из локального провала и направить его к самой глубокой долине на ландшафте ошибок.

Но реальный мир не всегда гладок и непрерывен. Представьте, что вы играете в гольф и используете разрозненные данные о высоте, чтобы найти 18 лунок на 300 га поля для гольфа «Сент-Эндрюс» в Шотландии (рис. 25). По самой своей природе, будучи небольшими, лунки невидимы для любого алгоритма, соединяющего точки, если только у него нет количества данных, достигающих уровня меньшего, чем лунка. Действительно, как только машинное обучение достигнет великолепно ровной зелени, его алгоритмы «градиентного спуска» вообще перестанут работать, в результате чего можно будет прийти к выводу, что лунка может быть где угодно в этой области (в квантовых вычислениях, которые мы обсуждаем в восьмой главе, этот результат называется «бесплодное плато»). И, чтобы найти лунки, нам снова придется обратиться к картам Борхеса, масштаба 1:1. Аналогичным образом аппроксимация кривой хороша для простых систем, но ее может сбить с толку сложность и нелинейность, которыми изобилует организм, от кровотока и динамики жидкости до электрической активности в сердце, реакций иммунной системы на вторжение патогена и динамики молекул.

Рисунок 25. Графики, иллюстрирующие, как свойства системы («ландшафта») могут победить подходы машинного обучения (а). В простых ситуациях, когда ландшафт относительно ровный, можно ожидать, что методы машинного обучения хорошо справятся с прогнозированием поведения. Примеры (б) и (в) показывают, когда машинное обучение может оказаться в тупике или потерпеть неудачу. Адаптировано из книги Big data need Big theory too (Peter V. Coveney, Edward R. Dougherty, and Roger R. Highfield (Phil. Trans. R. Soc. A 374, 2016))

Есть и практические проблемы: мир сталкивается с чрезвычайной климатической ситуацией и алгоритмы машинного обучения потребляют значительное количество энергии[236]. Также растет осознание того, что потребность в энергии для тренировок и проведения глубокого обучения становится настолько велика, что нам необходимо искать новые способы повышения производительности, не вызывая при этом заоблачных выбросов углекислого газа от вычислений[237]. Один из многообещающих способов решения этой проблемы – не полагаться на специализированные микрочипы, а вместо них использовать аналоговую обработку, которая есть в любой физической системе, например управление светом с помощью кристалла как части глубокой нейронной сети. Команда Корнеллского университета в Итаке, штат Нью-Йорк, показала, что так называемые глубокие физические нейронные сети (PNN) могут использовать механические, оптические и электрические системы для выполнения таких задач, как классификация изображений и распознавание гласных. Обучение физическим процессам идет напрямую, в отличие от традиционного метода, в котором сначала учатся математические функции, а затем разрабатывается физический процесс для их выполнения. Теоретически PNN предлагают способ сделать машинное обучение на несколько порядков быстрее и более энергоэффективным, чем традиционное оборудование[238].

Однако, пожалуй, самая тревожная проблема заключается в том, что мы пока не знаем, как построить успешную нейронную сеть с точки зрения идеального рецепта слоев, количества нейронов, взаимосвязей, сетевой архитектуры и т. д. Создание нейронной сети остается туманным искусством: единственный способ усовершенствовать машинное обучение – это метод проб и ошибок. Пока мы не поймем, что именно происходит внутри этих черных ящиков, маловероятно, что нынешнее поколение слабого ИИ, особенно основанное на цифровых машинах, легко превратится в общий ИИ, который присутствует в таких фильмах, как «Из машины» или «Терминатор».

Мы действительно живем в эпоху больших данных, но, как мы указывали в первой главе, для описания человеческого тела требуются колоссальные данные. Биологические системы настолько сложны, что выбор определенного набора данных может повлиять на способность машинного обучения понимать, что эти данные описывают. Например, в реальной системе, в живой клетке, представляющей собой котел активности 42 миллионов белковых молекул, можем ли мы быть уверены, что получили правильные данные? Случайный поиск данных для выявления корреляций в сложных системах, таких как человеческое тело, обречен на провал, если неизвестно, какие переменные важны.

Существует постоянная проблема различения корреляции и причинно-следственной связи. Пример: вы можете думать, что нет никакой корреляции между нападениями акул и продажами мороженого, пока не поймете, что есть еще один фактор, обеспечивающий связь, – высокие температуры побуждают больше людей покупать мороженое, а также в поисках прохлады окунаться в море. Таким образом, эта «скрытая переменная» – температура – на самом деле является причиной очевидной корреляции между мороженым и травмами. Кроме того, избыток информации имеет тенденцию вести себя как недостаток. На самом деле иметь слишком много данных может быть хуже, чем не иметь данных вообще[239]. Используя результаты из различных областей математики – эргодической теории, теории Рамсея и алгоритмической теории информации, – можно точно показать, что большие базы данных содержат произвольное количество корреляций, которые быстро растут с увеличением количества, а не характера данных. Эти корреляции возникают даже в больших и случайно сгенерированных базах данных, а значит – большинство корреляций являются ложными[240].

Почему, учитывая все эти недостатки, использование ИИ для анализа больших данных так соблазнительно? Одна из причин заключается в том, что, как мы обсуждали ранее, биологические теории редко достигают уровня общности и силы, наблюдаемого в физике. Большая часть биологии и медицины опирается на объяснения post hoc – сделанные после того, как мы узнали ответ. И снова причина сводится к одному фактору: сложности. Биологические системы, особенно человеческое тело, вполне могут быть более сложными, чем огромные структуры света и тьмы, которые мы называем космосом[241].

От слабого к большому и общему ИИ

Искусственный интеллект будет играть важную роль в проектах цифровых двойников человеческого тела для создания нового поколения по-настоящему персонализированной и прогностической медицины. Искусственный интеллект, особенно машинное обучение, уже с некоторым успехом используется в медицине в различных контекстах, хотя возможности машинного обучения явно ограничены. Суррогаты ИИ также будут иметь решающее значение для виртуального человека. И, как мы отмечали ранее, сочетание ИИ и механистического понимания – большой ИИ – окажется гораздо более мощным, когда итерационный цикл позволит проверять гипотезы ИИ в симуляциях, основанных на физике, и использовать результаты физических методов для обучения ИИ[242]. Таким образом, влияние ИИ может быть трансформировано, не в последнюю очередь в проекте виртуального человека.

Большой ИИ, или машинное обучение на основе физики, уже представляет собой важное расширение обычного ИИ и широко используется от материаловедения до физики плазмы и цифровых двойников[243]. Например, в гидродинамике так называемое гибридное моделирование, сочетающее моделирование на основе физики и моделирование на основе данных, показало преимущества перед использованием моделей, основанных на чистой физике или машинном обучении[244]. В области разработки лекарств этот подход использовался, например, для прогнозирования устойчивости к противомикробным препаратам[245], классификации формы ферментов[246] и прогнозирования способа связывания белков с лекарствами-кандидатами с химической точностью[247].

В США платформа для разработки лекарств на основе искусственного интеллекта под названием ATOM является одной из целевых групп Cancer Moonshot. При поддержке фармацевтической компании GSK, лабораторий Министерства энергетики, Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Национальной лаборатории исследования рака им. Фредерика, ATOM стремится интегрировать высокопроизводительные вычисления в передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы быстро прогнозировать предположительно миллиарды вариантов лекарств. По словам Эрика Штальберга, директора отдела биомедицинской информатики и обработки данных лаборатории Фредерика, это может существенно сократить время и расходы на их изготовление и тестирование в лаборатории.

Штальберг стал пропагандистом использования высокопроизводительных вычислений после того, как у члена его семьи был диагностирован рак. Его поразил устойчивый разрыв между обещаниями передовых исследований и реальностью больничной помощи[248]. По его мнению, искусственный интеллект может помочь преодолеть этот разрыв. Например, чтобы спрогнозировать и оптимизировать эффективность потенциальных лекарств для конкретного пациента, ученые из Аргоннской национальной лаборатории будут обучать различные алгоритмы на данных об экспрессии генов и моделировать взаимодействие препарата с раковыми клетками на молекулярном уровне. Рик Стивенс из этой лаборатории, с которым мы встречались ранее, надеется, что ATOM «значительно изменит открытие лекарств».

В недавней работе с международной командой коллег, в том числе со Стивенсом, мы представили новый метод разработки лекарств in silico, использующий теоретические методы вместе с машинным обучением, чтобы сделать первые более ловкими, а второе более умным[249]. Одним из ключевых компонентов объединения ИИ и физического моделирования в рамках сложного рабочего процесса большого ИИ было «промежуточное программное обеспечение», разработанное Шантену Джа в Ок-Риджской национальной лаборатории и Университете Рутгерса в США.

Мы использовали этот гибридный подход для анализа нескольких миллионов соединений и применили его для перепрофилирования лекарств, найдя те, которые связываются с основной протеазой SARS-CoV-2, ферментом, который позволяет вирусу размножаться, и пока что получили обнадеживающие результаты[250]. Наш коллега Рик Стивенс возглавил американскую команду, которая использовала аналогичный подход большого ИИ, используя инфраструктуру суперкомпьютеров США для анализа более 6 миллионов молекул в поисках химического вещества под названием MCULE-5948770040, многообещающего ингибитора протеазы[251].

Хотя этот подход основан на итерациях между физическими методами и машинным обучением для оттачивания прогнозов, другой вид большого ИИ можно найти в облике так называемой нейронной сети, основанной на физике, или PINN, алгоритма глубокого обучения, разработанного Джорджем Карниадакисом и коллегами из Университета Брауна в Род-Айленде[252]. Этот алгоритм обучен и необходим для удовлетворения ряда основных физических ограничений, таких как законы движения, симметрии, сохранения энергии и термодинамики. PINN может отвечать на вопросы, когда данных недостаточно, и выводить неизвестные параметры. Короче говоря, PINN использует теорию для заполнения пробелов в данных и понимании – подход, который применялся, например, к динамике жидкостей и для улучшения моделей прогнозирования COVID-19[253].

Большой ИИ представляет собой веху в машинном обучении, которая находится где-то между нынешним поколением ИИ, обладающим сверхчеловеческими способностями, хотя и для очень узких сфер применения, и будущим общим ИИ, когда агент ИИ будет способен понимать или изучать многие интеллектуальные задачи, которые может выполнить человек. Карниадакис вместе с инженером из Стэнфорда Эллен Куль и коллегами утверждает: «Недавние тенденции предполагают, что интеграция машинного обучения и многомасштабного моделирования может стать ключом к лучшему пониманию биологических, биомедицинских и поведенческих систем», когда речь идет об усилиях по созданию цифровых двойников[254].

Когда наступит эра большого ИИ, мы ожидаем, что его влияние распространится далеко за пределы виртуального человека, где он поможет создавать более точные модели клеток, тканей и органов. Теория управления искусственным интеллектом будет иметь огромные последствия для всей науки и ознаменует собой важный шаг на пути к созданию общего искусственного интеллекта.

Теперь, когда мы сделали первые четыре шага, пришло время приступить к созданию виртуального двойника. Давайте рассмотрим необычайный диапазон компьютерных симуляций, от уровня молекул до всего тела, которые уже использовались в глобальном проекте по созданию виртуального человека.

Глава 5

Симуляция жизни

«Когда сидишь рядом с хорошенькой девушкой, час кажется минутой, а когда сядешь на горячую сковородку, то минута кажется часом».

АЛЬБЕРТ ЭЙНШТЕЙН[255]

Альберт Эйнштейн сделал больше, чем кто-либо другой, для формирования нашего понимания пространства, времени, энергии, материи и гравитации. Во время annus mirabilis[256] в 1905 г., когда ему было всего 26 лет, к Эйнштейну пришло прозрение, опровергшее многовековую идею Ньютона о том, что пространство и время для всех одинаковы. Предположив, что законы науки, особенно скорость света, всем наблюдателям должны казаться одинаковыми, он понял, что пространство и время, объединенные как «пространство-время», зависят от точки зрения. Доведя эту идею до конца, Эйнштейн проложил путь для теории относительности (которую популяризировал с помощью забавной цитаты выше) и современного понимания гравитации не как силы, а как искривленного пространства-времени[257]. Как выразился один физик: «Пространство-время захватывает массу, указывая ей, как двигаться <…> Масса захватывает пространство-время, указывая ему, как искривляться»[258].

Пример Эйнштейна помогает признать, что в биологии человека не существует какой-либо привилегированной точки отсчета, и изучение эмерджентного целого человека так же обоснованно, как и изучение ДНК. С точки зрения анатома 213 костей[259] и 640 или более мышц[260], которые сочленяют вас, могут показаться сложными. Но эта степень сложности меркнет, если сменить угол обзора. Вы состоите из 37,2 триллиона клеток – это миллион миллионов основных биологических единиц. Ими ничто не управляет, и, действуя вместе, они позволяют вам дышать, переваривать пищу, двигаться и думать. Пока вы думаете о бесконечной борьбе за сотрудничество между семью миллиардами людей на нашей планете, степень молекулярного сотрудничества внутри вашего тела сейчас, когда вы читаете это предложение, поистине экстраординарна. Вы – настоящее чудо.

Теперь представьте свое тело с точки зрения одного из десятков миллионов белков всего лишь в одной из ваших 37,2 триллиона клеток. Или, как модно говорить в последнее время, с точки зрения вашего кода ДНК. С какого уровня лучше начать строить виртуального человека? Как однажды заметил нобелевский лауреат Сидни Бреннер: «Я знаю один подход, который потерпит неудачу: начать с генов, создать из них белки и попытаться построить все снизу вверх»[261].

Хотя мышление «снизу вверх» обычно начинается с ДНК, необходимо учитывать и эффекты «сверху вниз». Например, тип и направление воздействия на клетку меняет способ использования ее генов[262]. Мы не роботизированные сосуды для эгоистичных генов, а совокупность клеточных колоний тысяч генов, которые находятся в диалоге с внешним миром[263]. Несмотря на это, взгляды «сверху вниз» и «снизу вверх» должны давать одни и те же ответы: хотя сама эволюция была открыта при рассмотрении широкого спектра жизни, важны также и мутации ДНК – прекрасный пример согласованности.

В биологических системах не существует привилегированного уровня причинности[264]. Многие считают клетку основным строительным блоком тела. Возможно, это подходящий уровень для того, чтобы начать создавать виртуального человека, но по банальной причине: нужно начать хоть с чего-то[265]. Действительно важно вот что: повествование о работе тела на клеточном уровне должно соответствовать подробной истории, рассказанной на молекулярном уровне (например, ДНК), а также на более высоких уровнях организации, от органов к телу одного человека к целой популяции.

Не будем пока беспокоиться о размере каждой клетки или головокружительных деталях ее внутренностей. Вместо этого давайте сосредоточимся на том, что делают клетки и как они работают. Мы можем добиться прогресса в создании виртуального человека, воспользовавшись выдающимися знаниями о жизни, полученными благодаря молекулярной биологии, самому впечатляющему недавнему достижению биомедицины. В этой волне фундаментального понимания поможет разобраться компьютерное моделирование.

Попытаемся понять, как тонко организованная химическая хореография внутри клетки реагирует на различные обстоятельства. Внутри клетки существует множество промежуточных продуктов – молекул, контролирующих реакции метаболизма, а также белков, ферментов (которые ускоряют химические реакции, участвующие в росте), выработку энергии и другие функции организма. Например, когда клетка сталкивается с пищей, фермент расщепляет ее на молекулу, которая может быть использована следующим ферментом и следующим, в конечном итоге генерируя энергию.

Но вместо того, чтобы просто наблюдать за происходящим и давать словесное объяснение (традиционный подход, принятый муравьями Бэкона в биологии и медицине), мы должны сплести нити понимания в математическую форму, что дает более глубокое понимание, чем простая справочная таблица, где вы связываете химический состав клетки с тем, испытывает ли она кислородное голодание, подвергается вторжению вируса или активируется гормоном. Этот подход также способен на большее, чем машина, обученная предсказывать, как клетки поведут себя в ограниченном наборе обстоятельств. Математическая теория – если ее правильно поняли – способна описать известное поведение и, что немаловажно, показать, что произойдет в совершенно новых обстоятельствах.

Изменения можно отразить в форме обыкновенных дифференциальных уравнений (хотя следует отметить, что существуют и другие способы представления изменений, например, стохастические дифференциальные уравнения, которые привносят случайность). Чтобы заставить ОДУ работать, их необходимо дополнить экспериментальными данными о сложных сетях химических процессов внутри живой клетки. Нам нужны коэффициенты или параметры скорости, которые выражают, насколько быстро одно клеточное химическое вещество превращается в другое.

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

Из миллионов различных химических реакций, происходящих внутри клетки, давайте сосредоточимся на моделировании одной цепочки реакций, которая возникает, когда в наши тела вторгается то, что нобелевский лауреат и английский биолог Питер Медавар (1915–1987) однажды назвал «плохие новости, завернутые в белок».

Мы постоянно сталкиваемся с вирусами. По одной из оценок, общая масса нониллионов вирусов на Земле эквивалентна массе 75 миллионов синих китов[271]. Вирусы, обычно имеющие диаметр около 100 миллиардных долей метра, оживают только тогда, когда сталкиваются с живыми клетками. До тех пор они представляют собой не более чем инертный пакет генетических инструкций (они могут иметь форму ДНК или РНК), обернутых слоем жира и белка, часто с белковыми шипами, которые позволяют им цепляться за клетку-хозяина и проникать внутрь. Как только вирус проникает в клетки, его искаженные гены управляют нашей собственной клеточной биохимией с единственной целью: размножаться. После размножения вирус собирается в вирион, который вырывается из клетки, обычно вызывая ее гибель, чтобы нанести еще больший ущерб.

С ростом мирового населения, приводящим к глубоким изменениям в землепользовании, вирусы, циркулирующие среди животных, все чаще распространяются и вызывают серьезные заболевания у людей[272] – такова была история ВИЧ, атипичной пневмонии, MERS, Эболы и величайшего кризиса здравоохранения последних десятилетий – SARS-CoV-2. Используя технологию цифровых двойников и знания о размножении вирусов, полученные за последнее столетие, мы теперь можем моделировать эти инфекции на компьютере.

Например, когда дело доходит до разработки противовирусных препаратов, нам необходимо знать, как выглядит вирус на атомном уровне. Здесь компьютеры также играют важную роль, будь то в понимании дифракции рентгеновских лучей или расширении электронной микроскопии, называемой крио-ЭМ, которая достигла атомного разрешения[273] и может выявить трехмерную молекулярную структуру по двумерным томографическим проекциям отдельных молекул (рис. 26)[274].

Благодаря исследованиям с использованием этих и многих других техник у нас есть огромное количество информации о том, как работают вирусы. Однако, хотя они и являются простыми объектами, с иммунной системой организма они взаимодействуют тонкими и сложными способами. Например, в случае с SARS-CoV-2 во время пандемии внимательно отслеживался рост и падение числа различных мутаций, но невозможно было предсказать, как генетическое изменение повлияет на способность нового штамма распространяться и убивать. Не случайно предисловие нашей второй книги написал Барух Бламберг, получивший Нобелевскую премию за работу над вакциной, предотвратившей миллионы смертей от гепатита В и рака печени. Он оценил ценность науки о сложности для медицины.

Рисунок 26. Слева – криоэлектронная микроскопия вируса SARS-CoV-2. Справа – крупный план шипов, которые он использует для проникновения в человеческие клетки (© 2022 Mrc Laboratory of Molecular Biology)

Из-за сложной природы иммунной системы для создания виртуальной версии нам нужно начать с того аспекта вирусной инфекции, который хорошо изучен, и экспериментальные данные могут помочь нам понять причину, механизм и следствие. Хотя борьба с COVID-19 дала толчок к использованию высокопроизводительных компьютеров для моделирования инфекции и поиска противовирусных препаратов, в разработку которых мы смогли внести свой вклад, давайте начнем с рассмотрения вируса, который существует гораздо дольше, гораздо лучше изучен и уже имеет надежные компьютерные модели заражения.

Виртуальный ВИЧ

Вирус иммунодефицита человека, ВИЧ, также передался людям от животных. В случае СПИДа пандемия возникла из-за вируса, переданного от шимпанзе на юго-востоке Камеруна около столетия назад[275][276]. Воздействие вируса пагубно, поскольку поражает иммунную систему, которая должна защищать организм.

Десятилетиями исследователи изучали детали того, что происходит, когда ВИЧ атакует тип лейкоцитов, называемый иммунными клетками CD4. Сегодня мы знаем достаточно, чтобы смоделировать ключевые аспекты ВИЧ-инфекции для тестирования лекарств, вакцин, методов лечения и диагностики.

В принципе, можно смоделировать инфекцию «снизу вверх» и использовать моделирование молекулярной динамики для оценки подробной кинетики, исходя из того, как взаимодействуют большие деформируемые молекулы[277], наряду с многомасштабным моделированием (подробнее позже), чтобы понять колебания, которые происходят, когда белки сталкиваются друг с другом. Но воспроизвести последствия инфекции на миллионах белков на уровне клетки, которая примерно в 1000 раз больше, чем составляющие ее белки, – непростая задача[278][279]. Более того, эти процессы занимают до нескольких часов, что по молекулярным меркам – вечность.

Молекулярная динамика может моделировать движения огромного числа молекул, но временные шаги очень малы – часто не более 1–5 фс, где фемтосекунда равна одной квадриллионной доле или миллионной миллиардной доле секунды (грубо говоря, фемтосекунда к 1 с – это как 1 с к 30 миллионам лет). Для решения этой задачи необходим специально настроенный суперкомпьютер. Одним из примеров является проект Anton, созданный компанией D. E. Shaw Research в Нью-Йорке, который позволил моделировать миллионы атомов в миллисекундном диапазоне[280]. Эти симуляции занимают от миллиардов до триллионов временных шагов. Например, Фред Стрейц из Лос-Аламоса и Дуайт Ниссли из Национальной лаборатории Фредерика использовали суперкомпьютер Sierra в Ливерморской лаборатории для проведения крупномасштабного молекулярно-динамического моделирования возникновения рака, моделируя 300 белков RAS, которые при этом заболевании часто мутируют. В общей сложности они создали 100 000 микроскопических моделей поведения белков всего за 200 мс[281].

Но точно так же, как карта лондонского метрополитена может помочь нам достичь цели, не зная подробной географии города, так и мы можем продвинуться, моделируя ВИЧ-инфекцию, зная только молекулярных игроков и их поведение, фиксируя биохимические изменения в виде дифференциальных уравнений. Используя реалистичные параметры скорости, основанные на эмпирических данных и байесовских методах, мы можем изучить влияние виртуального заражения.

Мы можем воспроизвести ВИЧ-инфекцию с помощью математики. Например, в более ранних исследованиях Питер работал со своим аспирантом Кашифом Садиком и командой под руководством Виктора Мюллера из Будапештского университета Лоранда Этвеша над изучением сети химических реакций, описывающей производство белков вируса ВИЧ в клетке-хозяине, сведя его к обыкновенным дифференциальным уравнениям. Эта математическая модель хорошо согласовывалась со многими экспериментальными наблюдениями, такими как время, необходимое для созревания частицы вириона ВИЧ. Вооружившись своей моделью, они также смогли провести «анализ чувствительности», выявив относительную важность различных этапов формирования вируса[282]. Такие идеи могут помочь в разработке новых ингибиторов – лекарств, которые будут мешать этим этапам и задерживать распространения вируса.

Давайте сосредоточимся на одном конкретном аспекте того, как организм борется с инфекциями. Все белки внутри клеток постоянно распадаются, особенно в клеточных подсистемах (органеллах, известных как протеасома и лизосома), и чужеродные белки ведут себя таким же образом, в том числе белки вторгшегося вируса. В конечном итоге вирусные белки расщепляются на куски, называемые пептидами, обычно длиной примерно от 8 до 10 аминокислотных остатков, которые оказываются на поверхности инфицированной клетки. Эти фрагменты важны, поскольку они предупреждают иммунную систему о вторжении в клетку.

Выдающийся подвиг: ваша иммунная система должна обнаружить иголку – пептиды захватчиков, таких как вирусы и бактерии – в стоге сена, состоящем из огромного количества собственных пептидов. Способность отличать свое от чужого, таким образом, имеет решающее значение для эффективности иммунной системы. Обнаружение инфекции сводится к распознаванию определенных аминокислотных последовательностей длиной около 10 остатков и выяснению, являются ли они продуктами распада клетки, то есть собственными пептидами, или остатками захватчика.

Чтобы превратить это понимание в модель, нам нужно определить количество белков в каждом вирусе и сколько времени требуется, чтобы разложить их на пептидные части. Этот распад можно выразить как период полураспада (промежуток времени, по истечении которого половина белков, первоначально присутствующих в образце, расщепляется), а затем время, необходимое для их сборки в новые вирусы[283]. Для производства другого инфекционного вируса необходимы вирусная РНК и вирусные белки, особенно три, известные вирусологам под короткими именами, такие как Gag, Pol и Env. Мы можем измерить скорость образования этих вирусных компонентов, а также включения их в почкующиеся вирусы. Обнадеживает тот факт, что предсказания математической модели этой части процесса, сделанные Питером и его коллегами, хорошо согласуются с измерениями, проведенными на вирусе[284].

В более ранней работе Нил Далчау из Microsoft Research в Кембридже, Англия, сотрудничал с командой Тима Эллиотта, работавшего в Университете Саутгемптона, чтобы раскрыть детали кинетики – скорости каждого этапа в процессе представления фрагментов на поверхности клетки. Первые фрагменты белка связываются с белком-переносчиком, или шапероном, называемым TAP, который находится в эндоплазматическом ретикулуме и связан с комплексом загрузки пептидов. Последний включает в себя тапасин, еще один шаперон, способствующий слиянию молекул, а также молекулы MHC I класса, часть главного комплекса гистосовместимости (MHC), который кодирует белковые механизмы на поверхности клетки, способные захватить систему утилизации клеточных отходов, чтобы обеспечить контроль их содержимого. В целом, белковые фрагменты загружаются на молекулы MHC–I, а затем передаются через аппарат Гольджи – клеточный транспортный узел – на поверхность клетки. Для моделирования эти процессы можно представить в виде связанного набора обыкновенных дифференциальных уравнений.

Питер использовал всю эту виртуальную работу с вирусами, чтобы создать математическую модель того, как ВИЧ вызывает контратаку со стороны иммунной системы человека. Работая с Нилом Далчау и аспиранткой Рут Экклстон, команда сосредоточилась на генах MHC, которые контролируют, как фрагменты пептида ВИЧ представляются иммунной системе. Молекулы, определенные MHC, организуют эквивалент опознания, выставляя антигены – кусочки практически всего, что находится внутри клетки, – на ее поверхности.

Мы знаем, что если лейкоциты – Т-клетки – обнаруживают молекулы MHC с «собственными» антигенами, они игнорируют клетку. Но если они обнаруживают чужеродные антигены, например бактерии или вирусы, они убивают клетку и клонируют себя, чтобы произвести Т-клетки, нацеленные на другие инфицированные клетки. Реальность такова, что только часть из потенциально миллиардов пептидов внутри клетки отбирается для презентации на ее поверхности, и именно этот отбор команде нужно было понять и, таким образом, предсказать, как запускается иммунный ответ.

Чтобы смоделировать этот процесс, первой задачей команды UCL-Microsoft было перевести в математическую форму детали сложного химического пути, который приводит к образованию на поверхности клетки пептидной последовательности, распознаваемой антителом, В-клеткой или Т-клеткой иммунной системы, с подробным описанием скорости каждого этапа. Обычно каскадный набор скоростных процессов может быть представлен многими десятками-сотнями шагов.

Моделирование такого рода в настоящее время уловило детали развития ВИЧ внутри клеток[285][286] наряду с оптимизацией пептидов – процессом, посредством которого MHC–I создает искаженную выборку входящего распределения пептидов для отображения на поверхности клетки[287]. Как выразился Нил Далчау: «Пептиды, представленные моими молекулами класса I, вероятно, будут сильно отличаться от пептидов, представленных вашими молекулами класса I. Естественно, это помогает нам оставаться устойчивыми к вредоносным вирусам, которые могут изменять свои белковые последовательности, чтобы избежать MHC–I»[288].

Таким образом, команда UCL-Microsoft смогла количественно описать, какие пептиды с наибольшей вероятностью предупреждают иммунную систему. Эти модели предсказывают отбор и презентацию множества копий вирусных пептидов со свойствами, которые, вероятно, сделают их видимыми для иммунной системы[289]. В изучении того, как Т-клетки реагируют на сигналы MHC с поверхности инфицированной клетки, было проделано не меньше работы. Существуют также модели реакций Т-клеток на вирусные пептиды[290].

Команда UCL-Microsoft смогла воплотить всю информацию о том, как ВИЧ вызывает иммунный ответ, в модель, которую можно было сравнить с результатами экспериментов. Каждый этап пути, от производства белка ВИЧ до презентации, представлен в виде обыкновенного дифференциального уравнения, основанного на законе действия масс. Полученную модель можно использовать для моделирования состояния клетки – инфицированной ВИЧ или нет – в результате взаимодействия между белками и небольшими молекулами, которые играют роль в сигнальных сетях иммунной системы.

Таким образом, команда UCL-Microsoft могла предсказать появление пептидов ВИЧ и показать важность пептидов на основе расщепления белков Gag – играющих центральную роль в сборке, высвобождении, созревании и функционировании вирусных частиц – в установлении продуктивной инфекции в долгосрочном контроле над ВИЧ.

Возможно, это не должно вызывать удивления, учитывая, что в каждом вирусе содержится около 4900 копий белка Gag, что делает Gag самым распространенным белком ВИЧ в инфицированных клетках. Расщепление Gag из вируса и из Gag, вновь образовавшегося во время клеточной инфекции, обеспечит повсеместное распространение полученных пептидов распада, поэтому они, скорее всего, выиграют в конкуренции за представление иммунной системе. Моделирование, проведенное с помощью модели, предсказывает, например, что обработка Gag может привести к 50 % вероятности появления фрагментов Gag на поверхности инфицированной клетки в течение трех часов после заражения. Это также наблюдается экспериментально[291]. Крайне важно: симуляции дают гораздо больше информации, чем корреляции черного ящика машинного обучения, которые могут быть полезны в определенных обстоятельствах (например, при прогнозировании того, как белки деградируют до эпитопов), но просто показывают, что если происходит X, то Y является последствием.

В последующей работе с Тимом Эллиоттом и его группой команда UCL-Microsoft смогла подтвердить некоторые из простых предсказаний модели ВИЧ-инфекции, одновременно открыв дверь для более сложных экспериментальных исследований на уровне полного иммунопептидома, всей совокупности пептидов HLA, представленных на клетке. Это требует сложных экспериментальных методов, находящихся на грани и за пределами того, что технически осуществимо сегодня[292]. Несмотря на это, виртуальные ВИЧ-инфекции становятся все более реальными.

Виртуальные Т-клетки

С момента основания в 1927 г. Школы патологии сэра Уильяма Данна в Оксфорде произошло много необычных событий: от работы по очистке и использованию пенициллина в 1941 г., повлекшей за собой революцию в лечении бактериальных инфекций, до открытия цефалоспорина в 1961 г. Иммунная система находилась в центре внимания с тех пор, как Джеймс Гованс (1924–2020) в 1959 г. показал, что лимфоциты – ключевой компонент иммунной системы – циркулируют из крови в лимфу, и ее изучение получило дальнейшее развитие, когда Германом Вальдманном в 1990-х гг. были определены механизмы иммунологической толерантности, имеющие решающее значение для успешной трансплантации.

Сегодня команда Омера Душека изучает Т-клетки, которые вырабатываются в вилочковой железе в грудной клетке между легкими и запрограммированы быть специфичными для одного конкретного чужеродного патогена. Как упоминалось ранее, они распознают чужеродные белки, так называемые антигены, в виде пептидных фрагментов и игнорируют «свои» белки. Над этим сложным процессом было проведено много работы снизу вверх. Питер и его коллеги, например, использовали молекулярно-динамическое моделирование, чтобы предсказать, как пептиды связываются с рецепторами Т-клеток – в так называемом иммунологическом синапсе – и запускают ответ[293][294].

Однако существует предел тому, насколько легко построить модель на основе известных молекулярных деталей Т-клеток, даже несмотря на то, что мы знаем все (или почти все) белки в Т-клетках и что существует более 10 000 изменений в фосфорилировании (модификация белка), когда Т-клетки распознают антиген. Проблема в том, что для формулирования этой молекулярной модели нам потребуются константы скорости миллиардов химических реакций внутри Т-клеток, которые в настоящее время неизвестны.

Чтобы избежать перегруженности деталями, команда Душека работала сверху вниз, используя экспериментальные данные, чтобы моделировать активацию Т-клеток, имея эффективное математическое представление о том, как Т-клетки принимают решения при столкновении с антигеном – стимулируются или нет. По сути, сосредоточив внимание на том, что делают клетки, а не на сложных изменениях внутри них, можно использовать простые экспериментальные данные высокого уровня, чтобы ограничить вероятности, предлагаемые компьютерными моделями.

В Школе Данна команда Душека исследовала множество различных восходящих моделей, объясняющих, как активируются Т-клетки, и обнаружила, что все они могут быть отнесены к одной из четырех простых моделей ОДУ[295]. Но проверив предсказания этих моделей, они обнаружили, что ни одной из них недостаточно для объяснения того, как на самом деле ведут себя Т-клетки. Поэтому ученые систематически сканировали более 26 000 различных моделей (сетей ОДУ), чтобы определить простейшую сеть, которая могла бы объяснить их экспериментальные измерения ввода/вывода Т-клеток, варьировавшиеся более чем в миллион раз по дозе и силе связывания антигена. Лучшим стало простое расширение одного из первоначальных четырех уравнений[296], которое точно предсказало ответ Т-клеток на комбинации различных антигенов.

Когда дело доходит до таких моделей, обычные дифференциальные уравнения способны показать активацию Т-клеток, и нет необходимости использовать сложные уравнения в частных производных, чтобы составить схему клеточной географии белкового механизма внутри них[297]. Душек сравнивает это с тем, что должен знать пилот: «Чтобы управлять самолетом, вам не нужно понимать все молекулярные части. Если вы хотите „управлять“ Т-клеткой, вам просто нужно понять „рычаг“ или „шкалу“, управляющие функцией Т-клетки. Таким образом, вы можете научиться управлять Т-клеткой (и потенциально использовать ее в терапевтических целях) без детального понимания ее очень сложной внутренней структуры»[298].

В более поздней работе команда Школы Данна экспериментально оценила способность Т-клеток к распознаванию и обнаружила, что иногда они допускают ошибки[299]. Это может указать на новые способы лечения аутоиммунных заболеваний, таких как артрит, рассеянный склероз, диабет 2-го типа и псориаз, когда иммунная система атакует организм, а побочный ущерб вызывает заболевание.

Команда точно измерила, насколько прочно рецепторы Т-клеток связываются с большим количеством различных антигенов, а затем как Т-клетки здоровых людей реагируют на клетки, несущие различное количество этих антигенов. Их предыдущая модель могла качественно объяснить данные, но на этот раз они смогли количественно подогнать модель непосредственно к своим данным, используя последовательный метод Монте-Карло в сочетании с байесовским выводом. Совместно их эксперименты и моделирование показали, что рецепторы Т-клеток различают антигены лучше по сравнению с другими типами рецепторов.

Однако они также обнаружили, что Т-клетки могут реагировать даже на антигены, которые проявляют лишь слабое связывание. Удивительно, но сюда вошли и нормальные «собственные» антигены здоровых клеток. «Наша работа предполагает, что Т-клетки могут начать атаковать здоровые клетки, если эти клетки производят аномально большое количество антигенов, – сказал Душек. – Это способствует серьезному сдвигу парадигмы в том, как мы думаем об аутоиммунитете, поскольку вместо дефектов в том, как Т-клетки различают антигены, предполагается, что аномально высокие уровни антигенов, вырабатываемых нашими собственными клетками, могут быть ответственны за ошибочный аутоиммунный ответ Т-клеток».

У открытия есть и другие последствия, поскольку эта способность может быть полезна для уничтожения раковых клеток, которые развиваются в организме и производят аномально высокие уровни собственных антигенов. Душек рассказал: «Сейчас мы используем математическую модель для проведения экспериментов по поиску способов искусственного улучшения способности Т-клеток различать рак и аутоиммунитет»[300].

Виртуальные лекарства

Разработка лекарств – относительно старый пример виртуальных исследований на людях, где компьютеры используются для решения нелинейных уравнений, которыми изобилует клетка, и помогают разрабатывать персонализированные методы лечения. Допустим, мы обнаружили в вашем организме новую молекулярную мишень – белок, мутация которого связана с развитием заболеваний. Есть надежда, что мы сможем разработать лекарство, как ключ для замка, которое будет работать именно на вас, протестировав виртуальное лекарство на виртуальной копии этой молекулярной мишени (рис. 27).

Долгое время это было мечтой, и химики-теоретики были одними из первых, кто требовал времени за первыми цифровыми компьютерами. Одно из применений касалось молекулярной динамики, о которой мы упоминали во второй главе. Другое было в области квантовой химии: С. Фрэнсис Бойс из Кембриджского университета в Великобритании использовал компьютеры и квантовую теорию для определения электронной структуры молекул[301]. Когда мы были студентами Оксфордского университета, одним из наших преподавателей был Грэм Ричардс, который в 1970-х гг. использовал простейшие компьютеры того времени для расчета свойств молекул, когда «вычислительная химия» стала обычным явлением[302]. Почему бы не попытаться смоделировать, как различные потенциальные лекарства взаимодействуют с мишенями в организме[303]?

Многие команды используют этот подход, но было бы тенденциозно утверждать, что он оказал преобразующее воздействие, и команда Питера задокументировала недостатки многих из этих усилий[304]. Сегодня стоимость разработки нового лекарства измеряется миллиардами долларов[305] и занимает что-то порядка десятилетия. Грубо говоря, каждый новый «универсальный» препарат помогает примерно 50 % населения. Это может стать неожиданностью, но такой разочаровывающий показатель успеха можно увидеть в исследованиях антидепрессантов[306], ингибиторов нейраминидазы, используемых против гриппа[307], а также в осознании того, что большинство распространенных лекарств имеют лишь небольшой или средний эффект[308].

Есть много причин, почему разработка лекарств идет так медленно и неэффективно. По оценкам, в «химическом пространстве», то есть теоретическом пространстве, населенном всеми возможными соединениями и молекулами, имеется от 10 до 60 молекул, подобных лекарству[309]. Из этого океана возможностей лишь немногие смогут связаться с мишенью в организме, и даже если им повезет, еще одним серьезным препятствием является нелинейность – будет ли этого достаточно.

В истории использования компьютеров для разработки лекарств вырисовывается хаос, потому что «ключи» и «замки» не являются постоянными, а, как мы говорили ранее, представляют собой сложные трехмерные молекулы, которые колеблются, прокручиваются и деформируются. Малейшее изменение вращения, формы или угла атаки молекулы лекарства может иметь совершенно разные последствия для его способности связываться с мишенью и быть эффективным: это признак хаоса. Даже при наличии огромных объемов данных о том, как действуют лекарства, хаос означает, что способ стыковки молекулы лекарства с целевым участком в организме чрезвычайно чувствителен ко многим факторам: именно поэтому, используя традиционные компьютерные методы, независимое моделирование действия лекарства от ВИЧ на одной и той же молекуле-мишени может давать разные результаты[310].

Рисунок 27. Моделирование потенциального противоракового препарата, направленного на фермент, связанный с лейкемией (CompBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)

Однако не все потеряно. Питер вновь применил методы Монте-Карло для количественной оценки степени неопределенности, порождаемой динамическим хаосом. Когда дело доходит до молекулярной динамики, такой подход стал жизнеспособным только в последнее десятилетие из-за его требований: необходима как минимум петамасштабная машина[311]. Точно так же, как сегодняшние прогнозы погоды используют ансамбли предсказаний, засеянные спектром вероятных стартовых условий, так и ансамбли симуляций могут обеспечить точный прогноз того, насколько хорошо новая молекула будет связываться с целевым участком в организме, чтобы оценить, сможет ли она создать многообещающее лекарство.

Алхимия Монте-Карло

Чтобы спрогнозировать поведение новых лекарств и то, насколько хорошо они соединяются с молекулярной мишенью в организме человека, Питер и его коллеги работали с различными фармацевтическими компаниями, такими как GlaxoSmithKline, Pfizer и Janssen, используя множество суперкомпьютеров: Blue Waters и Национальный центр суперкомпьютерных приложений при Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне; Titan и Summit в Ок-Риджской национальной лаборатории в Теннесси; Frontera и Longhorn в Техасском вычислительном центре; ARCHER, а теперь и ARCHER2, в Эдинбургском университете и Scafell Pike в Центре Хартри в Дарсбери, Великобритания; в остальной Европе – Prometheus в Кракове и Eagle в Познани, Польша; Cartesius из SURF, коалиции нидерландских исследовательских институтов, в Амстердаме; а также SuperMUC и SuperMUC-NG в Суперкомпьютерном центре Лейбница в Гархинге, Германия. Тот факт, что они могли использовать такой разнообразный набор мощных компьютеров в разных странах, является замечательным свидетельством глобального характера современных исследований.

Прогнозирование эффективности виртуального лекарства при стыковке с виртуальным белком могло бы стать ключевым компонентом виртуального человека, и Питер разработал способ оценить, насколько хорошо ряд самых разных кандидатов в лекарства придерживаются определенного раздела или домена – белка, известного как бромодомен, который связан с раком и воспалительными, а также эпигенетическими заболеваниями. К счастью, результаты этого ансамблевого моделирования оказались воспроизводимыми. Они были произведены достаточно быстро, чтобы иметь практическое применение, а также были персонифицированными, поскольку основывались на деталях бромодомена человека[312].

Команда использовала свой протокол молекулярной динамики, чтобы смоделировать, как эти взаимодействия лекарств происходят в водянистых внутренностях клеток (отсюда и название ESMACS – расширенная (enhanced) выборка (sampling) молекулярной динамики (molecular dynamics) с приближением (approximation) континуального (continuum) растворителя (solving)). Как только они нашли многообещающий препарат-кандидат для различных применений, от лечения рака до уменьшения боли, они могли подвергнуть кандидата более строгим испытаниям с помощью алхимии Монте-Карло – метода, который они назвали термодинамической интеграцией с расширенным отбором проб (TIES), где снова используются ансамблевые методы на основе Монте-Карло[313].

Таким образом, Питер и его команда могли использовать суперкомпьютеры для прогнозирования превращений хорошо изученной молекулы лекарства через нереальные промежуточные соединения, остроумно названные «алхимическими» промежуточными продуктами (поскольку они не существуют в реальном мире), в неиспытанную молекулу, чтобы подсчитать, насколько хорошо последняя может работать как лекарство. Они обнаружили, что, несмотря на алхимию, этот подход может дать реалистичное представление об относительной способности лекарства связываться с белком до и после мутации.

Команда Питера из UCL также предсказала эффективность препаратов, которые влияют на ключевые белки ВИЧ-1, такие как ингибиторы протеазы ВИЧ. Результаты действительно совпадают с экспериментальными данными, которые так же важны для открытия лекарств, как и для научного метода[314]. Однако это ни в коем случае не означает конец применения к ВИЧ вычислительных методов. В рамках связанной с этим работы с Питером Слоотом, который руководил проектом ViroLab, виртуальной лабораторией для моделирования инфекционных заболеваний в Институте перспективных исследований в Амстердаме, Питер и многие его коллеги работали над моделями от взаимодействий на молекулярном уровне в течение наносекунд до социологических взаимодействий на эпидемиологическом уровне, охватывающих годы прогрессирования заболевания[315], и протестировали их в шести больницах.

Исследования такого рода, которые проводятся многими другими командами, открывают перспективу изучения того, как пациент с определенным генетическим составом будет реагировать на конкретное лекарство. Эта продуктивная форма алхимии может выйти за рамки персонализированного открытия лекарств и также может показать, что распространенные мутации в генетическом коде человека вызывают приобретенную устойчивость к лекарствам против рака молочной железы, таким как тамоксифен и ралоксифен. Мечта состоит в том, чтобы однажды врач мог взять ваш генетический код и в течение нескольких часов разработать для вас лучшее лекарство или комбинацию лекарств от рака.

Этот подход также был адаптирован для борьбы с устойчивостью к противомикробным препаратам (одной из самых больших угроз для здоровья сегодня и для медицины будущего) бывшим аспирантом Питера Филипом Фаулером, работающим с отделом общественного здравоохранения Англии в медицинском департаменте Наффилда и больнице Джона Рэдклиффа в Оксфордском университете[316]. Объединив секвенирование генома туберкулезных микробов и алхимические расчеты свободной энергии, его команда может определить, как быстро может развиться устойчивость к тому или иному лекарству, генерируя результаты достаточно быстро для использования в клинике[317]. Команда Оксфорда возглавляет инициативу, известную как Глобальная система анализа патогенов, направленную аналогичным образом на борьбу с лекарственной устойчивостью COVID-19[318].

Рисунок 28. На этом рисунке изображен коронавирус, только что проникший в легкие, окруженный слизью, выделяемой респираторными клетками, секретируемыми антителами и несколькими небольшими белками иммунной системы. Вирус окружен мембраной, которая включает белок S (шип), который обеспечивает прикрепление и проникновение в клетки (создано Дэвидом С. Гудселлом, rcSB Protein data Bank)

Исчисляя рак

Хотя рак часто изображают как сложное заболевание, которое проявляется во многих формах, от внушительных опухолей до рака крови, в каком-то смысле его легко понять. Ваше тело зависит от тонкой координации между огромным спектром и количеством клеток – всего около 37,2 триллиона – от мышечных клеток, которые позволяют вам шевелить пальцами ног, до нервов, которые передают электрические импульсы по вашему мозгу[319].

Обычно (хотя и не всегда), когда происходит мутация, изменяющая код ДНК, на клеточном уровне происходит нарушение взаимодействия. Возможно, мутация заставляет клетку делиться, хотя этого не следует делать, или препятствует механизмам восстановления клеток, или предотвращает самоубийство клетки (процесс, называемый апоптозом), когда организм приказывает ей самоуничтожиться ради общего блага. Клетки, нарушающие порядок, могут, если их не остановить, начать размножаться для выполнения своих собственных эгоистичных задач, а не целей организма. Когда кооперация нарушается, и индивидуальные мотивы клеток начинают доминировать, результатом становится рак[320].

Избавившись от контроля, который ограничивает остальную часть нашего тела, опухолевые клетки беспрепятственно делятся, приобретая новые генетические изменения, чтобы эволюционировать, противостоять лекарствам или расти быстрее. В чрезвычайно сложной среде человеческого тела, которая различается в зависимости от человека, клетки опухолей сталкиваются с разнообразным давлением отбора, благоприятствующим клеткам, накапливающим мутации, которые делают их более способными к выживанию: к ним, например, относится предпочтение клеток, которые накапливают мутации, обеспечивающие лучшее выживание, клеток, которые делятся быстрее, и клеток, которые с меньшей вероятностью погибнут. В результате даже одна опухоль может содержать совершенно разные генетические мутации в клетках одной области по сравнению с клетками другой. В конце концов, если опухоль не была успешно уничтожена, клетки разовьются и смогут перемещаться в другие части тела. Это называется метастазированием и является самым смертоносным аспектом рака.

Хотя это упрощенная картина, она подчеркивает, что раковые клетки представляют собой искаженные версии нормальных клеток, из-за чего их трудно выделить и уничтожить, не вызывая при этом разрушительных побочных эффектов, когда нормальные клетки попадают под перекрестный огонь. Более того, поскольку рак возникает в результате эгоистичной эволюции собственных клеток человека, каждая опухоль уникальна.

Несмотря на это, традиционные методы лечения рака одинаковы, кем бы вы ни были. Химиотерапия, например, основана на препаратах, токсичных для всех делящихся клеток организма. Раковые клетки делятся быстрее, чем большинство клеток, и более уязвимы, однако поражаются и нормальные клетки, вызывая такие побочные эффекты, как выпадение волос и тошнота. Будущее лечения рака – это переход от этих грубых универсальных методов лечения к персонализированной медицине.

Один из способов, используемый в «точной медицине», заключается в стратификации пациентов с данным раком на группы, в чем-то схожие. В качестве одного из примеров: давно признано, что гормональная терапия рака молочной железы, скорее всего, будет эффективной, если рак содержит рецепторы гормонов эстрогена и/или прогестерона. Но этот подход, хотя и ценный, является обратным, поскольку основан на более ранних испытаниях.

Суперкомпьютеры могут помочь обеспечить по-настоящему прогностическую и персонализированную медицину. В 2016 г. Питер представил, как адаптировать методы лечения рака с помощью SuperMUC, кластера из двух связанных суперкомпьютеров (всего чуть меньше 250 000 вычислительных ядер), способных производить более 6,8 петафлопсов (10^15 операций с плавающей запятой в секунду), которыми управляет Leibniz Rechenzentrum, Суперкомпьютерный центр Лейбница (LRZ) недалеко от Мюнхена.

Получить доступ ко всем 250 000 ядрам этого суперкомпьютера (с тех пор он был заменен новым компьютером с более чем 300 000) – нетривиальная задача, но с помощью директора LRZ Дитера Кранцльмюллера этот амбициозный проект был реализован во время планового технического обслуживания. Команда Питера имела доступ ко всей машине в течение 37 ч, которые теперь известны как «блочная операция» и эквивалентны примерно четверти миллиона человек, работающих на повседневных персональных компьютерах в течение 37 ч. Даже по меркам ученых, регулярно использующих суперкомпьютеры, это была огромная работа. Гигантский рабочий процесс состоял из каскадной серии параллельных и последовательных вычислений и был настолько амбициозным, что в дело пошел мафусаил шампанского[321], чтобы побудить команду управлять длительной и непрерывной обработкой чисел, в результате которой было получено около 10 терабайт данных, то есть 2^40 байтов.

В течение полутора дней моделирование использовалось для изучения того, как около 100 лекарств и лекарств-кандидатов связываются с белками-мишенями, и оценки их эффективности для разработки лекарств. Как уже упоминалось, хотя это можно представить как разработку молекулярного ключа (лекарства), подходящего к белковому замку в организме (например, рецептору), эта аналогия не работает из-за хаоса, когда крошечные изменения в структуре молекул могут привести к огромным изменениям в силе связывания – так называемому «обрыву аффинности». Опять же, многообещающим вариантом является использование ансамблевых методов для изучения влияния риффов на форму, энергию и т. д. Ансамбли могут воспроизводить реальные измерения аффинности связывания с высокой степенью корректности и точности[322].

Что особенно важно, они обнаружили, что метод воспроизводим и практичен: сродство связывания можно рассчитать за несколько часов, тем самым ранжируя все доступные лекарства в порядке их эффективности для конкретного человека. В ходе последующей работы с фармацевтическими компаниями оказалось, что слепые прогнозы, сделанные до завершения экспериментов, хорошо согласуются с экспериментальными данными.

Этот подход использовался при исследовании рака молочной железы, который связан с высоким уровнем гормона эстрогена. В позднем исследовании команда Питера обнаружила новые варианты гена и рецептора эстрогена у группы из 50 катарских женщин, больных раком молочной железы. Они смогли предположить, какие существующие лекарства от рака подойдут этим пациенткам, а какие нет[323]. Такой подход предвещает развитие медицины, которая адаптирована для конкретного пациента и дает ответы достаточно быстро, чтобы изменить ситуацию[324].

Тестирование лекарств на виртуальном сердце

Благодаря работе Дениса Нобла над виртуальной сердечной клеткой в виртуальных испытаниях были достигнуты значительные успехи, гарантирующие безопасность потенциального нового лекарства для сердца. Лицензионные органы теперь настаивают на тестировании на одну конкретную форму «кардиотоксичности», проверяя на электрокардиограмме среднее время между зубцами Q и T, отражающее, сколько времени требуется сердечной мышце для перезарядки между ударами. Раннее предупреждение о возможных проблемах с сердцем имеет решающее значение для разработки лекарств: около 40 % лекарств, снятых с рынка в период с 2001 по 2010 г., имели проблемы с сердечно-сосудистой безопасностью. Проблема в том, что некоторые безобидные вещества, такие как грейпфрутовый сок и антибиотик моксифлоксацин, удлиняют интервал QT. Так как же нам выяснить, какие лекарства представляют риск?

В 2008 г. на семинаре Европейского научного фонда обсуждались дальнейшие шаги по разработке компьютеризированных моделей сердца in silico, которые позволят тестировать возможные лекарства и методы лечения без риска для людей. Получившийся в результате проект PREDICT был официально запущен 1 июня 2008 г. при поддержке крупных фармацевтических компаний и с миссией смоделировать, сымитировать и в конечном итоге спрогнозировать воздействия лекарств на сердечный ритм с использованием компьютерных моделей. PREDICT был разработан для стимулирования разработки математических моделей отдельных ионных каналов, которые контролируют, как и когда сокращаются клетки.

Аналогичная работа проводилась в США. Комплексный анализ проаритмии in vitro (CiPA) был запущен в 2013 г. Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США для выявления риска проаритмии, когда лекарство усугубляет существующую проблему с сердцебиением или провоцирует новую. В тесте использовались три направления доказательств, в частности, компьютерное моделирование, чтобы показать влияние на электрические свойства (потенциал действия) кардиомиоцитов желудочков – клеток сердечной мышцы.

Заменяя животных компьютером

Примерно через десять лет после запуска европейского проекта PREDICT команда Бланки Родригес из Оксфордского университета прошла важную веху в своих усилиях по имитации сердца in silico: к тому времени их модель была достаточно точной, чтобы быть полезной для фармацевтических компаний, и лучше использования животных. В то время как первая клеточная модель Дениса Нобла основывалась на нескольких дифференциальных уравнениях, в ее модели использовалось 41[325].

Работая с компанией Janssen Pharmaceutica в Бельгии, команда Родригес провела виртуальное исследование, в ходе которого 62 препарата и эталонные соединения были протестированы в различных концентрациях на более чем тысяче симуляций клеток сердца человека[326]. Эта модель работала не на молекулярном уровне. И это не была полноценная симуляция сердца, о которой мы поговорим в следующей главе. Это был большой связанный набор химических кинетических обыкновенных дифференциальных уравнений, разработанный лабораторией Йорама Руди в Вашингтонском университете в Сент-Луисе с использованием экспериментальных данных более чем 140 человеческих сердец; предсказанный риск того, что лекарства вызовут аномальные ритмы у пациентов, имел точность 89 %. Когда прогнозы виртуального сердца сравнили с данными сопоставимых исследований на животных, команда Оксфорда обнаружила, что исследования на животных были менее точными (75 %). В свете этого успеха команда получила награду от Национального центра 3R (NC3Rs) – организации, занимающейся заменой, усовершенствованием и сокращением использования животных в исследованиях и испытаниях. Более того, теперь, когда в прогнозировании неблагоприятных побочных эффектов на ритм сердца виртуальные клетки оказались более точными, чем эксперименты на животных, появился путь к снижению нашей зависимости от примерно 60 000 животных, каждый год используемых во всем мире для этих исследований.

Наши коллеги из Суперкомпьютерного центра Барселоны провели аналогичные исследования, чтобы проверить, могут ли потенциальные методы лечения COVID-19 вызывать проблемы с сердцем. Используя суперкомпьютер MareNostrum 4 в Барселоне, Жасмин Агуадо-Сьерра и Мариано Васкес изучили противомалярийные препараты хлорохин и гидроксихлорохин в рамках масштабной программы по расхламлению арсеналов старых лекарств в поисках тех, которые можно быстро перепрофилировать для борьбы с пандемией. В дополнение к крупным исследованиям они могли использовать математические модели, разработанные CiPA, для определения сердечной безопасности лекарств.

Моделирование показало, что при высокой частоте сердечных сокращений и высоких дозах хлорохин вызывает «блокаду проводимости левой ножки пучка Гиса»: активация одной из двух основных камер сердца (желудочков) задерживается, в результате чего левый желудочек сокращается позже, чем правый. Поскольку эта работа выявила риски, возникла более глубокая проблема. Крупное исследование пришло к выводу, что гидроксихлорохин связан с увеличением продолжительности пребывания в больнице и повышенным риском перехода к инвазивной искусственной вентиляции легких или смерти[327]. Препараты на его основе просто не работали. Виртуальное клиническое исследование дало результаты, удивительно схожие с недавно опубликованными клиническими данными[328].

Мы можем пойти еще дальше в виртуальном тестировании, проверяя лекарства, начиная с их химической структуры, на предмет способности вызывать смертельные аритмии. Чтобы связать точки атомных структур с белками, тканями и сердцебиениями, проявляющимися в виде градиентов электрической активности в моделируемой ткани, были задействованы различные суперкомпьютеры (Stampede2 в Остине, Comet в Сан-Диего, Blue Waters в Урбане-Шампейне и Anton 2 в Питтсбурге). Коллин Э. Клэнси, Игорь Воробьев и их коллеги из Калифорнийского университета в Дэвисе провели прямое сравнение электрокардиограмм моделируемой ткани и электрокардиограмм пациентов, принимавших эти препараты. Цель состояла в том, чтобы идентифицировать перспективные соединения с низким риском сердечной аритмии[329].

Они изучили калиевый канал hERG (человеческий ген специфических калиевых каналов сердца), который опосредует электрическую активность сердца, и на протяжении миллиардов временных шагов смогли смоделировать действие лекарства. Им удалось in silico смоделировать на клеточном и тканевом уровне, как лекарства диффундируют через мембраны и взаимодействуют с hERG в 165 виртуальных клетках сердца, ткани виртуального желудочка размером 5×5 см и клине ткани левого желудочка in silico.

Используя данные многомасштабного компьютерного моделирования, машинное обучение для определения необходимых и достаточных параметров, прогнозирующих уязвимость к аритмии, и достаточно высокопроизводительные вычисления, они смогли использовать эту многомасштабную модель, чтобы отличить препараты, удлиняющие интервал QT, такие как дофетилид, от безвредных, таких как моксифлоксацин[330]. Они также смогли предсказать, что дофетилид вызывает значительно большее удлинение интервала QT у женщин, что согласуется с клиническими и экспериментальными данными. Теперь мы можем выйти за рамки моделирования сердечной ткани и создать виртуальный орган. В седьмой главе мы обсуждаем, как построить виртуальное сердце.

Навстречу виртуальной клетке

Раньше мы думали, что в человеческом организме около 200 разновидностей клеток. Сегодня мы знаем, что их гораздо больше. Они бывают самых разных форм и размеров – от плоских круглых эритроцитов до длинных тонких нейронов, которые передают электрические сигналы по всему телу. Клетки вашей кожи имеют размер около 30 миллионных долей метра, в то время как клетки вашей крови, для сравнения, намного меньше, их диаметр составляет всего 8 миллионных долей метра.

Даже если мы выберем определенный тип клеток, будь то мозговая или мышечная клетка, каждая из них представляет собой нечто большее, чем просто мешок сложной биохимии с подробной анатомией, наполненный структурами. Существует центральный отсек, называемый ядром, который содержит около метра плотно скрученной ДНК. Вокруг ядра расположены другие отделы или «органеллы», такие как митохондрии, которые являются химическими электростанциями; эндоплазматическая сеть, упомянутая ранее, где белки синтезируются рибосомами; аппарат Гольджи для упаковки и секреции белков, а также структуры для борьбы с отходами, известные как пероксисома и лизосома.

Опять же, нет ничего, отвечающего за все эти органеллы, как и за составляющие их молекулы. Не существует привилегированного уровня причинности. И, как утверждал Эйнштейн, законы природы должны рассказывать одну и ту же историю со всех возможных точек зрения. Можем ли мы создать многоуровневую математическую модель, которая свяжет наше, хотя и ограниченное, понимание инструкций ДНК, описывающих клетку, с измерениями деталей клеточной биохимии и анатомии? Есть уверенность, что можем, и, как мы вскоре узнаем, многие ученые теперь способны выращивать виртуальные клетки.

Глава 6

Виртуальная клетка

«Математик, подобно художнику или поэту, создает образы, причем математические образы сохраняются дольше, потому что всегда несут в себе идею».

Г. Г. ХАРДИ, «АПОЛОГИЯ МАТЕМАТИКА»[331][332]

С появлением моделирования паутины химических процессов внутри клеток и того, как они меняются с течением времени, идеи молекулярной биологии внутри виртуальных клеток начали воплощаться в жизнь. Мы увидели, как, даже пренебрегая многими деталями, можно создавать персонализированные лекарства и многое другое для виртуального двойника. Но живые существа также представляют собой динамические модели в пространстве. Чтобы создать настоящие виртуальные клетки, нам необходимо понять эти закономерности, найти способы выразить их в математической форме и придумать, как смоделировать их на компьютере.

Примерно в начале XX в. ученые начали понимать, как химия может создавать реалистичные конструкции. В 1896 г. немецкий химик Рафаэль Лизеганг (1869–1947) показал, что капля нитрата серебра в геле, содержащем бихромат калия, приводит к образованию колец бихромата серебра. Он предположил, что аналогичный процесс лежит в основе полосчатых эффектов на крыльях бабочек и шкурах животных.

Более творческая химия появилась в 1911 г., когда французский врач Стефан Ледюк (1853–1939) в своей статье The Mechanism of Life указал, что «живые существа по большей части обладают замечательной степенью симметрии»[333], и использовал химию – осаждение неорганических солей, диффузию и осмос, – чтобы создать калейдоскоп форм в том, что он назвал «синтетической биологией». Понимание динамической природы химических мотивов развилось дальше в середине XX в. в Советском Союзе с исследованием закономерностей в пространстве и времени – от химических «часов» до концентрических полос и спиралей – самоорганизующихся пространственных и временных структур, образованных замечательной химической реакцией Белоусова – Жаботинского, о которой мы говорили в нашей первой книге The Arrow of Time.

Рисунок 29. Эволюция спиральных волн, аналогичных наблюдаемым в реакции Белоусова – Жаботинского, возникающих в результате добавления в гель раствора гидроксида натрия поверх слоя хлорида алюминия (воспроизведено с разрешения Манал Аммар и Мазена Аль-Гуля, химический факультет Американского университета Бейрута)

В своей книге 1940 г. «Апология математика» Г. Г. Харди описал математика как «создателя образов». Чтобы математика могла выйти за рамки моделирования биохимических сетей внутри клеток и изучить закономерности их жизнедеятельности, необходимо перейти от использования обыкновенных дифференциальных уравнений к уравнениям в частных производных. Эти уравнения могут столкнуться с очевидным парадоксом: живые существа динамичны и изменяются, однако химические вещества могут реагировать и диффундировать, создавая устойчивые структуры, такие как органелла, печень или тело.

Этот парадокс был решен Аланом Тьюрингом, во время Второй мировой войны взломавшим нацистский шифратор «Энигма». Прочитав книгу Дарси Томпсона «О росте и форме»[334], в которой было собрано воедино все на тот момент известное о природных закономерностях – формах клеток, сот, кораллов, ракушек, рогов, костей, растений и многого другого, – Тьюринг разработал математическую модель, объясняющую, как случайные колебания могут закладывать структуру: диффундирующие и реагирующие химические вещества создают не однородность, не хаос, а нечто среднее – закономерность.

Несмотря на то, что Тьюринг наиболее известен своей работой в области вычислений, его роль в биологии навсегда закреплена статьей в Philosophical Transactions of the Royal Society 1952 г., опубликованной, когда ему было 40 лет и он работал в Манчестерском университете. В «Химической основе морфогенеза» Тьюринг исследовал, как сферический (симметричный) пучок идентичных клеток развивается в (асимметричный) организм.

Тьюринг предположил, что вещества, называемые морфогенами («формообразователями»), каким-то образом ответственны за путь развития. Эти закономерности описываются уравнениями скорости химических реакций, подчиняющимися закону действия масс и закону диффузии Фика, который показывает, как молекулы движутся в соответствии с градиентами концентрации (этот же закон определяет, как аромат чеснока распространяется от открытого рта к человеку, сидящему по другую сторону стола). Они объединяются в «уравнения реакции-диффузии», уравнения в частных производных, которые описывают, как концентрации реагирующих молекул изменяются в пространстве и времени.

Объединив нелинейные реакции и диффузию, можно преодолеть разрыв между молекулярным миром и миром закономерностей, видимых невооруженным взглядом. В модели Тьюринга одно химическое вещество, известное как «активатор», является автокаталитическим и поэтому вызывает положительную обратную связь. Другое – «ингибитор», подавляющий действие активатора. Тьюринг продемонстрировал, как система реакции-диффузии, состоящая всего из двух химических соединений, теоретически может создавать пятна или полосы. Его модель также могла создавать стационарные волны, «пятнистый» узор (похожий на пятна на черно-белой корове), бегущие волны (подобные колебаниям, которые могут шевелить жгутик сперматозоида). Статья Тьюринга стала первым случаем использования математического моделирования, основанного на законах природы, для иллюстрации того, как два взаимодействующих химических вещества с разными скоростями диффузии могут, без равновесия, генерировать стабильные закономерности[335]. И никакого виталистического принципа.

Идея о том, что в условиях, далеких от равновесия, диффузия может привести к неравномерному распределению компонентов – устойчивой закономерности, – была неожиданной, поскольку формы диффузии, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни, обычно уменьшают различия в концентрации: чесночное дыхание, к счастью, рассеивается в воздухе, а завитки, образованные горячим пенистым молоком, добавленным в черный кофе, в конечном итоге исчезают, образуя мутную смесь.

Оксфордский математик-биолог Джеймс Мюррей, с которым мы разговаривали для The Arrow of Time, придумал один оригинальный (если не сказать немного странный) способ понять закономерности Тьюринга, рассмотрев горящее поле травы, на котором живут кузнечики. Когда кузнечикам становится слишком жарко, они обильно потеют, настолько сильно, что пот капает на близлежащую траву, чтобы она не горела. Паттерны возникают, когда огонь (активатор) начинает распространяться с заданной скоростью и, спасаясь от жары, кузнечики двигаются быстрее, выделяя пот, чтобы погасить пламя. В результате получается узор, состоящий из обугленных и зеленых участков травы[336].

Работа Тьюринга представляет собой важную веху, имеющую более широкие последствия, чем просто понимание формирования закономерностей в биологии. Свои расчеты он проводил на Манчестерском Марке I, первом в мире коммерчески доступном электронном компьютере общего назначения, и в статье размышлял о том, что «с помощью цифрового компьютера» можно изучать более сложные случаи формирования биологических закономерностей.

К сожалению, Тьюрингу не удалось развить эти новаторские идеи о вычислении закономерностей природы: через два года после публикации статьи он покончил с собой, выпив стакан растворенного цианида и закусив яблоком, чтобы сделать свой последний напиток вкуснее[337]. В течение следующих нескольких десятилетий его работа по большей части игнорировалась химиками и биологами, которые были очарованы новыми открытиями, возникшими из двойной спирали ДНК.

Лишь в 1990 г. появились убедительные экспериментальные доказательства существования закономерности Тьюринга в химии[338]. Теперь, спустя десятилетия дополнительных исследований, растущая мощь компьютеров помогла укротить уравнения в частных производных, и теория Тьюринга предложила возможное объяснение целому ряду отметин, встречающихся в природе: от зебр до жирафов, ягуаров[339] и морских ракушек, а также расположения пальцев передних и задних лап[340] и волосяных фолликулов у мышей[341]. Оживив биологию на компьютере, Тьюринг стал еще одним пионером в попытках создать виртуального человека.

Проект К

Хотя Ходжкин и Хаксли разработали одну из самых успешных моделей сложного биологического процесса, революция в молекулярной биологии, произошедшая в 1953 г. после публикации Криком и Уотсоном структуры двойной спирали ДНК затмила ее[342]. В течение следующего десятилетия научный интерес сосредоточился на том, как белки и молекулы жизни взаимодействуют внутри клетки. Изучая простые организмы, возможно, мы смогли бы понять детали жизни.

Эти амбиции можно было увидеть в статье «Проект К: Полное решение проблемы E. coli», написанной Криком в 1973 г. после обсуждений с Сиднеем Бреннером (1927–2019), одним из первых, кто обратил внимание на двойную спираль ДНК[343]. Крик и Бреннер хотели использовать новое молекулярное понимание для решения ряда биологических проблем, каждая из которых была сосредоточена на понимании различных форм жизни: вирус, поражающий бактерии, фаг лямбда (Проект L); мышь (Проект М); нематода (Проект N), за которую Бреннер получил Нобелевскую премию; и E. coli, штамм K12 кишечной бактерии (Проект K). Когда дело дошло до последнего, Крик говорил о поиске «полного решения», «объяснения» живой клетки[344].

В 1984 г., через несколько лет после того, как ученые начали использовать кропотливые методы секвенирования отдельных генов, Гарольд Моровиц из Йельского университета выбрал более легкую цель для полного объяснения живой клетки, чем кишечная палочка, – бактерию Mycoplasma («простейшая живая клетка»), чтобы исследовать то, что он называл «логикой жизни». Несмотря на ограничения компьютеров того времени, Моровиц даже подумывал использовать компьютер для создания виртуальной клетки. Он говорил о том, что компьютерная модель «осуществима, <…> и каждый эксперимент, который можно провести в лаборатории, можно провести и на компьютере»[345]. В том же году Майкл Шулер и его коллеги из Корнеллского университета создали модель сверху вниз, основанную на дифференциальных уравнениях, которая смогла воспроизвести рост отдельной клетки E. coli и популяций бактериальных клеток[346].

Вслед за этими ранними исследованиями усилия по созданию виртуальных клеток процветали благодаря растущей мощности компьютеров, подпитываемой взрывным ростом информации об основных процессах жизни из лабораторий молекулярной биологии по всему миру, а также достижениями в теории, например, как физика, управляющая образованием капель, а также происхождением пузырьков в бокале шампанского, может помочь нам понять основные принципы организации живых клеток[347].

Расцвет виртуальных бактерий

С развитием секвенирования генома и обилием подробных клеточных данных возможность моделировать более простые организмы, такие как микоплазмы, стала практической реальностью. Идея Моровица получила развитие в 1995 г., когда Mycoplasma genitalium, обитающая в половых путях человека, стала вторым свободноживущим организмом, генетический код которого был прочитан или секвенирован в ходе исследований американского пионера геномики Крейга Вентера[348].

Одну попытку превратить это молекулярное понимание в «электронную клетку» предпринял Масару Томита из Университета Кэйо, Фудзисава, Япония[349]. Весной 1996 г., работая под руководством Томиты, студенты Лаборатории биоинформатики в Кэйо нарисовали сеть метаболических взаимодействий, основанную всего на 120 генах Mycoplasma – существенное упрощение, поскольку реальная на самом деле зависит от 525 генов. Более того, они также позаимствовали 7 генов у бактерии E. coli, чтобы заставить свою виртуальную клетку работать[350].

Эта модель, опубликованная три года спустя, включала метаболизм, транскрипцию и трансляцию генов. Описывая клеточный метаболизм с помощью набора обыкновенных дифференциальных уравнений, они использовали объектно-ориентированное программирование для транскрипции и трансляции, где клеточные данные представлялись как дискретные объекты, с которыми может взаимодействовать пользователь и другие объекты. Команда разработала сотни правил, регулирующих метаболические пути: от гликолиза и транскрипции генов до синтеза белка. Для большей реалистичности ферменты и другие белки в их модели изящно «деградировали», так что их приходилось постоянно синтезировать, чтобы клетка могла поддерживать «жизнь».

Японская команда могла экспериментировать на своей виртуальной клетке, поскольку их «движок-симулятор» работал примерно на одной двадцатой темпа жизни реальной клетки. Состояние виртуальной клетки в каждый момент выражалось в виде концентраций входящих в нее веществ, а также значений объема клетки, кислотности (pH) и температуры. Они могли выбить ген и изучить последствия, даже «убить» свою виртуальную клетку, отключив важный ген, например, отвечающий за синтез белка.

Они добились значительного прогресса и опубликовали свою модель в 1999 г. Однако существовало еще много генов, функции которых не были известны. Также было сложно построить последовательную модель из обыкновенных дифференциальных уравнений. Еще одной проблемой был поиск всех параметров, которые можно включить в эти уравнения. Под руководством Коичи Такахаси из Лаборатории биологических вычислений в Осаке команда перешла к моделированию других клеток, таких как эритроциты и кардиомиоциты. Чтобы избежать рутины по сбору данных из тысяч статей для моделирования более сложных клеток, команда использует ИИ для извлечения геномных последовательностей из баз данных, прогнозирования, какие части последовательности транслируются в белки, и использования существующих знаний для определения того, что они делают и как взаимодействуют.

Совсем недавно еще одна виртуальная Mycoplasma genitalium появилась на компьютере благодаря системному биологу из Стэнфордского университета Маркусу Коверту, который сам был вдохновлен идеями Бреннера, Крика и Моровица, а также данными Вентера. Будучи аспирантом, в 1995 г. Коверт увлекся первым исследованием сравнительной геномики, когда команда Вентера сопоставила генетический код бактерий Mycoplasma pneumoniae и Haemophilus influenzae, чтобы начать разработку основного набора генов, необходимых для жизни[351]. Коверт до сих пор помнит охватившее его волнение, когда в газете он прочитал слова Клайда Хатчисона, члена команды Вентера: работающая компьютерная модель клетки станет окончательным испытанием биологического понимания.

Эти слова навсегда останутся с Ковертом, который шел за мечтой. Его команда использовала код ДНК микоплазмы Вентера вместе с данными, полученными из более чем 900 научных работ, включая почти 2000 экспериментально наблюдаемых параметров, которые отражают геном организма, транскриптом, протеом, метаболом и т. д. Они разделили M.genitalium на 28 функциональных процессов, моделируя каждый независимо в течение 1 с. Целая клетка была смоделирована с использованием алгоритма, сравнимого с теми, которые используются для численного интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений.

Изменение состояния виртуальной клетки рассчитывалось секунда за секундой путем многократного распределения переменных состояния между процессами, выполнения каждой из подмоделей клеточных процессов и обновления значений переменных состояния до тех пор, пока не было достигнуто заданное время или клетка не делилась. В целом модель сочетала в себе смесь булевой алгебры (сочетание логики и математики, сыгравшей ключевую роль в создании компьютеров), линейной оптимизации и обыкновенных дифференциальных уравнений, чтобы «оживить» организм.

Сложнее всего было объединить 28 функциональных процессов в единую клеточную модель. Исследователи начали с предположения, что эти процессы независимы на коротких временных интервалах – в данном случае менее 1 с. Моделирование проводилось в цикле, в котором модели подпроцессов запускались независимо на каждом временном шаге, но зависели от значений переменных, определенных другими подмоделями на предыдущем временном шаге. Таким образом, им удалось смоделировать M.genitalium до каждого из 525 генов, что стало первым моделированием всех генов организма и каждой известной функции генов.

К 2012 г. команда из Стэнфорда сообщила о первой модели бактерии, учитывавшей все известные функции генов, и заявила, что проблема понимания того, как сложные фенотипы возникают из отдельных молекул и их взаимодействий, теперь может быть решена с помощью виртуальных клеток[352]. Когда они представили свою виртуальную бактерию, моделирование деления одной клетки заняло около 10 ч и сгенерировало полгигабайта данных. «Хотите верьте, хотите нет, но для деления настоящей клетки M.genitalium также требуется около 10 часов», – сказал нам Коверт[353].

Команда из Стэнфорда использовала этот виртуальный организм, чтобы выяснить детали клеточного цикла, который состоит из трех стадий – инициации, репликации и цитокинеза (деление клеток). Отсылая к реальному миру, продолжительность отдельных стадий виртуальных клеточных циклов варьировалась, в то время как продолжительность цикла в целом была относительно постоянной. Они обнаружили, что клетки, которым требовалось больше времени, чтобы начать репликацию ДНК, успели накопить пул свободных нуклеотидов – строительных блоков ДНК. В результате репликация цепей ДНК из этих нуклеотидов затем проходила относительно быстро. И напротив, клетки, которые прошли начальный этап быстрее, не имели избытка нуклеотидов, что задерживало репликацию.

Модель дает различную информацию, показывая, как хромосома связывается по крайней мере с одним белком в течение первых 6 мин клеточного цикла. Они смогли выяснить, что около 90 % генов были использованы или экспрессированы в течение первых 143 мин клеточного цикла и что в течение каждого цикла происходит 30 000 взаимодействий между белками. С помощью компьютера они смогли смоделировать последствия разрушения каждого из 525 генов в тысячах симуляций. Это показало, что 284 гена необходимы для поддержания роста и деления M.genitalium, а 117 из них несущественны, что в целом согласуется с экспериментальными данными[354]. Отключение метаболических генов вызвало наибольшие нарушения. При отключении синтеза определенного компонента клетки, такого как РНК или белок, модель предсказывала почти нормальный рост, за которым следовал спад.

Исследователи нашли захватывающие примеры избыточности. Согласно модели, удаление гена lpdA должно убить клетку. Однако эксперименты показали, что этот штамм остается жизнеспособным, хотя и растет на 40 % медленнее. Они пришли к выводу, что работу этого гена компенсирует другая клеточная подсистема. И действительно, команда обнаружила, что другой ген, Nox, выполняет функцию, аналогичную lpdA. Когда они скорректировали виртуальную клетку, смоделировав дополнительное использование Nox, в результате получилась жизнеспособная симулированная клетка. «Мы были удивлены способностью этих моделей предсказывать поведение на молекулярном уровне, впоследствии подтвержденное экспериментально», – сказал Коверт. Это впечатляет, хотя команда подчеркнула, что модель была лишь «первым наброском».

Одно из ключевых открытий, которое пришло к нам, в частности, от аспирантки Коверта Джайодиты Сангви, заключалось в возможности исходить из общего поведения виртуальных клеток (например, влияния разрушения генов на скорость роста), чтобы предсказать, что происходит на уровне ферментов, а не прибегать к данным об этих ферментах из других организмов, таких как E. coli[355]. «Это действительно невероятное достижение, которое часто недооценивают, – заметил Коверт. – Ранее работа заключалась в запуске симуляций, и эти симуляции были самоцелью. Работа Джайодиты была первой проведенной над клетками, в которой была показана точность как общих, так и очень детальных предсказаний модели. Впервые увидев результаты, я не мог поверить, – для меня эти новые данные были таким же Святым Граалем, как и сама модель!»[356]

Этот подход может стать благом для усилий по адаптации микроорганизмов для новых целей, будь то производство лекарств или топлива, а также для содействия усилиям по созданию синтетических клеток. В рамках применения технологии рекомбинантной ДНК и генной инженерии, направленной на идентификацию фундаментальных генов жизни и занявшей почти десятилетие, в 2016 г. команда Крейга Вентера объявила, что они создали в лаборатории хромосому и варианты M.genitalium и трансплантировали их в пустую бактериальную оболочку для получения синтетической клетки[357].

Эта виртуальная бактерия с ее 525 генами была только началом. Они автоматизировали процесс с помощью так называемого сборочного робота Gibson (названного в честь коллеги Вентера Дэна Гибсона[358]). В долгосрочной перспективе модели виртуальных клеток могут привести к рациональному проектированию новых микроорганизмов. Вентер, который подчеркнул, что работа Коверта была «фантастической», сказал нам, что в настоящее время возможности ограничены, потому что для полного понимания функции генов еще многое предстоит сделать: даже в случае маленькой M.genitalium роль трети генов изначально была неизвестна. Однако он добавил, что виртуальные клетки обладают «огромной полезностью», когда дело доходит до раскрытия этих деталей[359].

В качестве примера было проведено моделирование минимальной синтетической бактериальной клетки JCVI-syn3A, урезанного организма всего с 93 генами, созданного Институтом Дж. Крейга Вентера (JCVI) и Synthetic 4 Genomics, Inc. Клайд Хатчисон, Зайда (Зан) Люти-Шультен и коллеги из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне построили 3D-модель примерно двух миллиардов атомов, раскрывающих связи между метаболизмом, генетической информацией и ростом клеток, включая 148 известных метаболитов, 452 белка, 503 рибосомы и более 7000 реакций ДНК. Модель использовала графические процессоры для моделирования 20-минутного периода клеточного цикла – одного из самых длинных и сложных в своем роде на сегодняшний день. Обнадеживает тот факт, что модель показала: клетка тратит большую часть энергии на транспортировку молекул через свою мембрану, чего и следовало ожидать, учитывая, что это паразитическая клетка, и фундаментальное «эмерджентное поведение подтверждается несколькими экспериментальными результатами»[360].

Виртуальная E. Coli

Микоплазма и организмы с минимальным геномом намного проще, чем кишечная палочка E. coli, первоначальная цель «Проекта К» Крика и Бреннера, и организм, гораздо более важный для науки, медицины и биотехнологии. Эта бактерия также гораздо сложнее: E. coli имеет 4288 генов, делится каждые 20–30 мин. и имеет большее количество молекулярных взаимодействий, каждое из которых увеличивает время, необходимое для моделирования. По словам Коверта, других вдохновило стремление смоделировать эту более сложную клетку: «Пол Аллен (1953–2018), американский бизнес-магнат, исследователь и филантроп, был большим поклонником этой работы и финансово поддерживал все, что связано с E. coli»[361].

Чтобы справиться с E. coli, команда Коверта использовала подход, аналогичный M.genitalium, и опубликовала свои результаты в 2020 г.[362]. Они собрали более 19 000 значений параметров из литературы и баз данных и включили их во взаимозависимые математические уравнения – обычные дифференциальные уравнения, их стохастические варианты, вероятностные модели и т. д., – чтобы смоделировать взаимодействие клеточных процессов, связывающих экспрессию генов, метаболизм, репликацию и рост клеток. Вместо того чтобы строго обеспечивать соответствие реальным данным, они позволили модели изменяться.

Все белки в живом организме регулярно перестраиваются, и, хотя «Проект К» был далек от завершения («Было больше похоже на модель полуклетки», – признает Коверт), они обнаружили, что могут предсказывать периоды полураспада белков. Звучит тривиально, но Коверт так же скептически относится к экспериментальным данным (разные команды, использующие разные методы, могут получить разные параметры), как другие относятся к моделям, и верит, что исследуя различные источники экспериментальных данных с помощью своей модели – то, что он называет «глубоким курированием», – он может прийти к здравым выводам. Например, периоды полураспада белков традиционно рассчитывались по правилу, установленному много десятилетий назад[363]. Модель Коверта давала разные времена жизни и в каждом случае последующие наблюдения показали ее правильность. Это стало важно, когда дело дошло до прогнозирования скорости роста виртуального организма. Открытие, как заметил Коверт, «превзошло самые смелые ожидания».

Следующим шагом было введение в его бактерию географии. На сцене появляется «молекулярный художник» Дэвид Гудселл, который много лет потратил на создание акварелей белков («компьютерное моделирование не позволило создать те изображения, которые я хотел»), а затем на визуализацию молекул на компьютере для разработки лекарств в Лаборатории молекулярной графики Исследовательского института Скриппса в Ла-Хойе, Калифорния. По его словам, данные Коверта «показали нам детали и где их место». Используя эти данные, Гудселл, Арт Олсон и постдок Мартина Маритан нашли молекулярные структуры каждого отдельного белка и соединили их с помощью cellPACK, cellPAINT и cellVIEW – программного обеспечения, разработанного коллегой Маритан Людовиком Отином и использующего достижения игровой индустрии, которая лидирует в области современной компьютерной графики.

Таким образом, команда Скриппса разработала контейнер – виртуальную клетку – и поместила в него все его части, а также способы их взаимодействия, чтобы создать пастельные 3D-изображения всех белков, упакованных в микоплазму[364]. Другая программа, FLEX, обеспечивала плотное прилегание компонентов и отсутствие перекрытия. После трех лет работы с данными компьютерного моделирования они получили изображение плотно упакованных внутренностей виртуальной клетки, которое было настолько же ошеломляюще сложным, насколько и красивым, и стало первым шагом на пути к высокоточному моделированию[365].

Группа Коверта также начала моделировать колонии кишечной палочки, где модели цельных клеток могут делиться, размножаться и взаимодействовать независимо от того, толкают они друг друга физически или выделяют пищу, отходы или расщепляемый антибиотик. Одно удивительное открытие произошло, когда они посмотрели, как гены используются каждой бактерией в колонии. Они предсказали, что в течение клеточного цикла количество белка будет расти в геометрической прогрессии, пока клетка не разделится, затем уровни будут падать, пока рост не начнется снова. Это ожидание подтвердилось примерно с третью генов. Но ученые были удивлены, обнаружив, что большинство других генов создавались редко, а когда это происходило, количество белка резко возрастало единичными всплесками, а затем уменьшалось вдвое в каждом поколении по мере деления клетки, пока событие экспрессии не происходило снова[366].

Это загадочное поведение можно понять, если принять во внимание, что каждая бактерия может содержать только определенное количество белка, поэтому всей колонии выгодно «распространять ставку» на гены, особенно на гены устойчивости к антибиотикам. Некоторые бактерии делают ставку на одного бактериального захватчика, другие – на другого, поэтому у суперорганизма всегда будет что-то под рукой, чтобы отреагировать на угрозу. На момент написания Коверт изучал, каковы последствия таких ставок для оперонов – логических операций, включающих кластер генов.

Рисунок 30. 3D-модель клетки Mycoplasma genitalium (создано Мартиной Маритан, Людовиком Отином и Дэвидом С. Гудселлом, Scripps Research и rcSB Protein data Bank)

Получение более подробной картины важно, когда дело доходит до создания виртуальной версии бактерии. Точно так же, как телеграф произвел революцию в прогнозировании погоды, «позволив новостям о погоде распространяться быстрее, чем сама погода», Коверт считает, что следующие достижения будут связаны с более целостным представлением клетки и ее окружения в режиме реального времени, исследованиями, которые проводятся не только в его лаборатории, но, например, в исследовании Луиса Серрано из Барселонского института науки и технологий, работавшего над Mycoplasma pneumoniae[367].

Как местную погоду можно предсказать только при наличии некоторого понимания глобального контекста, от струйных течений до теплых фронтов, так и, считает Коверт, предсказание поведения клеток будет зависеть от использования текущих данных. Это означает не только секвенирование генов, но и разработку программного обеспечения, искусственного интеллекта и технологий для мониторинга в реальном времени данных о сложных и плотно упакованных внутренностях одной клетки.

VCell и ModelBricks

В то время как бактериальные клетки относительно просты и называются прокариотами, строительные блоки тел растений и животных, включая наше собственное, гораздо сложнее и известны как эукариоты. Эти клетки содержат ядро, в котором находится их ДНК, и другие органеллы, остатки более ранних эпизодов эволюции микробных слияний и поглощений.

Возьмем, к примеру, небольшие ромбовидные структуры в наших клетках, называемые митохондриями. Они не только выглядят как отдельные существа, но и имеют собственную ДНК, которая передается от матери к ребенку. Наши клетки, от мышц до мозга, управляются потомками бактерий, которые сотни миллионов лет назад обменивали химическую энергию на комфортный дом в другой клетке. Чтобы их точно смоделировать, нам необходимо перейти от обыкновенных дифференциальных уравнений, учитывающих изменения во времени, к уравнениям в частных производных, которые могут обрабатывать несколько независимых переменных. Чтобы разобраться в этих уравнениях, нам также потребуется гораздо больше вычислительной мощности.

Параллельно с усилиями по моделированию микоплазмы в середине 1990-х гг. в Коннектикутском университете появилась еще одна инициатива[368]. Там Лес Лоу убедил преподавателей поделиться опытом, временем и оборудованием для визуализации живых клеток в тогдашнем Центре технологий биомедицинской визуализации, чтобы различные дисциплины – клеточная биология, химия, оптическая инженерия, математика, физика и компьютерная инженерия – могли способствовать созданию открытой среды разработки, позволяющей командам пробовать модули виртуальной клеточной химии. Усилия по изучению Mycoplasma привели к созданию индивидуальных моделей одного организма, а команда из Коннектикута хотела создать сборочную линию для изготовления всех видов виртуальных клеток.

Перед построением пространственно явной модели уравнения в частных производных типичный пользователь виртуальной клетки – VCell – начинает с обыкновенных дифференциальных уравнений[369]. В клеточных компартментах программное обеспечение позволяет связывать реагенты и продукты, а также ферменты, которые превращают первые во вторые. VCell облегчает разработку многокамерных моделей обыкновенных дифференциальных уравнений, например, для моделирования реакций в цитоплазме, а также внутри ядра. На этом этапе можно ввести уравнения в частных производных, чтобы концентрации внутри клеточных компартментов могли меняться как функции пространства и времени. Для работы необходимо количественно оценить, как диффундируют молекулы – коэффициенты диффузии получаются из экспериментов (с использованием таких методов, как восстановление флуоресценции после обесцвечивания (FRAP) и флуоресцентная корреляционная спектроскопия (FCS), где белки помечаются флуоресцентными маркерами).

География реальной клетки включена в виртуальную версию с помощью конфокальной микроскопии, которая за последние два десятилетия произвела революцию в нашем представлении о клетке благодаря потрясающим трехмерным красочным изображениям. Эти изображения можно использовать в качестве основы экспериментальных данных для построения трехмерных пространственных моделей сетей химических реакций. Затем пользователь разделяет геометрию на однородную сетку элементов – как всегда, достаточно большую, чтобы быть полезной, но достаточно маленькую, чтобы не требовала слишком больших вычислительных затрат. Реакция, диффузия, перемещение тепла или вещества, транспорт через мембраны и электрофизиология – все поддерживается VCell. Команды могут передавать VCell результаты измерений реальных клеточных процессов, систематизировать эти данные, обмениваться ими и использовать математические модели для моделирования и анализа биологии в этой модульной вычислительной системе.

Вместе со своим коллегой Михаилом Блиновым Лоу познакомил нас с их моделью клетки, которая показывает отдельные биохимические реакции в виде узлов[370]. Нажмите на узел, и вы увидите химический процесс в действии. Цепные реакции химии показаны в виде сетей, а они, в свою очередь, могут быть отображены на клеточной геометрии, будь то изображения срезов клетки, полученные с помощью конфокального микроскопа, или даже идеализированные формы, такие как сферы и кубы. Пользователь может указать начальные условия клетки, а модель также рассчитает градиенты концентрации клеточных процессов, показывая закономерности в соответствии с линиями, как предсказывал Тьюринг.

В Медицинской школе Маунт-Синай и Колумбийском университете эта виртуальная клетка использовалась для изучения того, как клетки почек человека регулируются для создания тонкой системы фильтрации, состоящей из пальцеобразных выступов, которые позволяют почкам функционировать[371]. Другие проекты используют VCell для изучения клеток поджелудочной железы[372] и способа передачи сигналов в мозге через синапсы и нейроны.

Это программное обеспечение для виртуальных клеток теперь используется учеными во всем мире для изучения того, как архитектура клеток формирует и контролирует их реакцию на окружающую среду, а также как клеточные химические вещества реагируют и распространяются. Модель была недавно обновлена и теперь включает в себя движение клеток[373]. Лоу рассказал: «Наше программное обеспечение предназначено для очень общего моделирования клеточной биологии с учетом диффузии с помощью дифференциальных уравнений в частных производных (а также ОДУ и стохастических событий). Это делает его ценным для широкого круга исследователей – количество зарегистрированных пользователей составляет 24 000»[374].

Важно отметить, что оно также предлагает базу данных, которую другие пользователи могут использовать для поиска моделей (или фрагментов моделей), на основе которых можно разрабатывать собственные модели, которые, в свою очередь, можно внести в базу данных, обычно после публикации статьи, описывающей моделирование их клеток. На момент написания в базе данных почти 1000 общедоступных моделей, и около 275 полностью курированы. «Поскольку база данных продолжает расти, она в прямом смысле слова станет виртуальной клеткой», – сказал нам Лоу.

Большинство вычислительных моделей в биологии предназначены для одноразового использования. Блинов стремится создавать тщательно аннотированные и курируемые модули, получившие название ModelBricks, которые пользователи смогут смешивать, сопоставлять и модифицировать для создания сложных моделей виртуальных клеток[375]. Традиционный способ создания виртуальной клетки «сродни строительству кирпичного дома, начинающемуся с груды глины»: есть надежда, что сложные молекулярные сети клеток можно построить из более простых «кирпичиков».

Жизнь как информация

Уловить детали огромной паутины взаимосвязанных химических процессов, которые бурлят внутри наших клеток, – один из способов смоделировать их поведение, но если посмотреть на сети биохимических реакций, в деталях нанесенные на карту, они несколько сбивают с толку. Как жаловался нобелевский лауреат Пол Нерс, за деревьями трудно увидеть лес. Нерс заинтересован в изображении жизни и клеток другим, более фундаментальным способом, с точки зрения логики и информации[376]. Под этим он имеет в виду нечто гораздо большее, чем нынешний (и, по общему признанию, важный) взгляд на то, как информация, закодированная в ДНК, превращается в белки – то, как она используется биологической системой (такой, как человеческая клетка) в целом, как снаружи, так и внутри. «Информация занимает центральное место в биологии. В 1950-х и 1960-х гг. о ней говорили все, а затем ее затмила молекулярная биология»[377].

Нерс считает, что попытка понять клетки на химическом уровне является непосильной задачей, и логичнее рассматривать клетку как знаменитый черный ящик – понять, как она справляется с вводом и выводом информации. Тогда можно было бы, например, классифицировать коллективные клеточные химические реакции внутри ящика как «модули», которые могут участвовать в динамике внутриклеточной коммуникации, включая петли обратной связи, переключатели, таймеры, генераторы и усилители. Два классических примера включают рассмотрение ДНК как устройства хранения цифровой информации и лактозного оперона (lac operon), участка кода ДНК, необходимого для транспорта и метаболизма лактозы в E. coli и других бактериях. Lac operon можно рассматривать как логический вентиль, нелинейную петлю отрицательной обратной связи, которая активируется при условии «лактоза, А НЕ глюкоза».

Самое сложное – выяснить, как разнообразные и многочисленные молекулярные взаимодействия в сложной клеточной биохимии отображаются на логических модулях. Причина, по которой это не так просто, заключается в том, что, как указывает Нерс, живые машины не спроектированы, а сами стали слишком сложными и содержат бесконечную избыточность. Другая причина, по которой логика жизни запутана, – составляющие ее молекулы могут объединяться во многих различных комбинациях[378]. Есть надежда, что, когда эти модули «подключатся» посредством таких процессов, как реакции, диффузия и цитоскелетный транспорт, при которых «скелет» клетки перемещает клеточные компоненты, можно будет понять, как клетка организована в трех измерениях. Это также означает, что разная информация может храниться в разных местах, а самые разнообразные связи между логическими модулями могут то усиливаться, то ослабевать из-за диффузии биохимических веществ в течение жизни клетки[379].

Такое описание освободило бы нас от необходимости понимать все химические процессы внутри клеток, точно так же, как принципиальная схема резисторов, транзисторов и т. д. освобождает нас от необходимости знать, что на самом деле делают все электроны в электрической цепи. «Нам необходимо сосредоточиться на том, как информация управляется в живых системах и как это приводит к биологическим явлениям более высокого уровня», – говорит он[380].

Это значит выяснить, как информация собирается из окружающей среды, из других клеток, а также из краткосрочной и долгосрочной памяти клетки, а затем интегрируется, отбрасывается, обрабатывается или сохраняется для дальнейшего использования. «Цель состоит в том, чтобы описать, как информация проходит через модули и вызывает клеточные явления более высокого уровня, исследования, которые вполне могут потребовать разработки новых методов и языков для описания задействованных процессов». Как и мы, он видит, что самым большим препятствием является разработка необходимой теории, раскрывающей возникающие процессы жизни.

Эксперименты с виртуальной клеткой

Виртуальные клеточные модели в конечном итоге дадут нам свободу исследовать возможные сценарии, наблюдая за последствиями изменения логики жизни или вмешательства в белок с помощью молекулы лекарства. Точно так же, как цифровые двойники сейчас широко используются в инженерии, чтобы, например, увидеть эффект изменения структурного компонента здания, так и гены можно мутировать или удалять из моделей, чтобы понять последствия. Например, в Манчестерском университете (Англия) Хэнгуэй Чжан и его коллеги использовали модели сердечных клеток, чтобы понять влияние генных мутаций, меняющих белок под названием SCN5A, который участвует в генерации электрической активности. Модели выявили давление на кардиостимулятор сердца (синоатриальный узел) и причину нарушения сердечного ритма, называемого синдромом слабости синусового узла, который может привести к внезапной смерти[381].

Большое количество молекул или сигналов внутри клеток влияет на то, как раковые клетки и образования теряют способность прикрепляться к другим клеткам и начинают мигрировать из соседних клеток в сеть белков, известную как внеклеточный матрикс. Факторов слишком много, чтобы один мозг мог их понять, поэтому в Институте науки Гулбенкяна и Институте исследований и инноваций в области здравоохранения в Португалии была создана виртуальная клетка, которая дает больше информации о том, как предотвратить это смертоносное распространение[382].

Хотя мы все еще работаем над высокоточным описанием виртуальных клеток человека, значительный прогресс был достигнут на других уровнях описания, которые, как предположил Эйнштейн, а также Нобл, Нерс и другие, столь же достоверны. Описания более высокого уровня необходимы, чтобы понять защитные силы организма, которые варьируются от ушной серы, слез и кожи до множества клеток (таких, как Т-клетки, упомянутые ранее) и бесконечного числа факторов, от антител до хемокинов и гистамина. Это в первую очередь иммунная система, и за последние три десятилетия предпринимались попытки создать ее виртуальную версию, не в последнюю очередь модели Т-клеток, которые мы упоминали ранее[383].

В 2022 г. эти усилия получили толчок после новостей о том, что исследователи создали первую карту сети связей, составляющих иммунную систему человека, показывающую, как иммунные клетки общаются друг с другом. Исследование, проведенное Институтом Уэллкома Сэнгера недалеко от Кембриджа, Англия, подробно описывает, как исследователи выделили почти полный набор поверхностных белков, которые физически связывают иммунные клетки, а затем использовали вычислительный и математический анализ для создания карты, показывающей типы клеток, посланников и относительную скорость каждого «разговора» между иммунными клетками. С помощью этой карты можно отслеживать влияние различных заболеваний на всю иммунную систему, чтобы, например, помочь в разработке новых методов лечения, которые смогут воздействовать на защитные механизмы организма[384].

Агентные модели

Для моделирования взаимодействия клеток часто используется другой вид моделирования, так называемая агентная модель. Вы можете думать о каждом агенте как о независимой программе, которая может решать собственную судьбу, подобно отдельным клеткам иммунной системы. Агентные модели могут, например, моделировать взаимодействия между клетками в базовых состояниях (после подтверждения экспериментами) для разрешения спорных вопросов или моделирования эмерджентных свойств.

Одним из примеров их использования является изучение степени влияния Т-клеток друг на друга по сравнению со столкновением с инфицированными клетками. Используя этот подход, одно исследование, проведенное группой из Института Пастера в Париже и Университета Лидса, показало, что Т-клетки сначала должны быть активированы пороговым количеством – 85 клеток – другого типа иммунных клеток, так называемых дендритных клеток[385]. Предполагается, что этот порог является защитным механизмом против нежелательных иммунных реакций.

Другая модель, основанная на агентах, использовалась для изучения сепсиса, когда иммунная система выходит из-под контроля[386]. Модель предполагала, что настоящая «точная медицина» потребует лечения, позволяющего адаптировать иммунную систему на основе индивидуальной реакции каждого пациента. Исследователи пришли к выводу, что компьютерное моделирование необходимо для разработки эффективных лекарств от сепсиса.

Многие особенности организма можно понять, изучив, как клетки движутся, растут, делятся, взаимодействуют и умирают. Чтобы моделировать как микроокружение («сцену»), так и все взаимодействующие клетки («актеров»), Ахмадреза Гаффаризаде, Пол Маклин и их коллеги из Университета Индианы создали PhysiCell, агентный симулятор поведения клеток в трех измерениях с открытым исходным кодом[387]. На настольных рабочих станциях возможно моделирование от 500 000 до 1 000 000 клеток, а при использовании высокопроизводительного компьютера – гораздо больше[388].

PhysiCell можно использовать, например, для изучения сложных клеточных взаимодействий, которые способствуют росту и распространению опухолей, или для оттачивания иммунотерапии рака – многообещающего, но ненадежного лечения, которое перестраивает иммунную систему на уничтожение раковых клеток. С помощью двух подходов – генетических алгоритмов, использующих эволюцию для поиска возможных решений проблемы, и активного обучения, разновидности машинного обучения – на Cray XE6 Beagle в Аргоннской национальной лаборатории была запущена модель PhysiCell для выявления факторов, которые лучше всего контролируют или уничтожают моделируемые раковые клетки[389][390].

Совсем недавно Маклин, Майкл Гетц и коллеги возглавили междисциплинарную коалицию вирусологов, иммунологов и специалистов по моделированию с целью создания модели врожденного и адаптивного иммунного ответа на инфекцию SARS-CoV-2, показывающей течение инфекции: от повреждения тканей и воспаления до экспансии Т-клеток, выработки антител и восстановления[391]. Эта иммунная модель впоследствии была адаптирована для создания нового поколения моделей взаимодействия опухоли и иммунитета для моделирования цифровых двойников микрометастазов – отколовшихся раковых клеток, способных развиться в опасные вторичные опухоли[392].

Помимо отдельных клеток, нам необходимо моделировать виртуальные ткани и органы. Например, когда дело доходит до кардиомедицины, нужны модели, позволяющие связать географию сердца с химическими процессами в миллионах точек органа, создающих биение. Во-первых, модель сердца Дениса Нобла в 1991 г. была расширена до слоя клеток, показывая, как при сердечных аритмиях могут возникать спиральные волны, родственники спиралей в реакции Белоусова – Жаботинского[393]. С конца 1990-х гг. модели сердечных клеток охватили весь орган. В 1998 г. появилась первая модель человеческого желудочка, как нормального сердца, так и сердца человека, страдающего сердечной недостаточностью, когда личный насос становится слишком слабым или жестким, чтобы качать кровь должным образом[394]. Как мы вскоре увидим, в последние годы многие команды занимались разработкой виртуальных сердец.

Рисунок 31. (a) Трехмерное моделирование PhysiCell (вид в разрезе) опухоли, атакованной иммунными клетками, через 21 день. Из книги PhysiCell: An open-Source Physics-Based cell Simulator for 3-d Multicellular Systems, Ахмадреза Гаффаризаде и др. (PLoS Comput Biol 14 [2]. © 2018 Ghaffarizadeh et al.) (б) Модель PhysiCell микрометастазов (светлых клеток), растущих в тканях (темные клетки), в рамках проекта цифрового двойника. (Предварительный результат адаптирован с разрешения Хибера Лимы)

Чтобы иметь дело со всем человеческим сердцем, этим командам приходится использовать уравнения в частных производных, которые значительно сложнее, чем обычные дифференциальные уравнения в самой первой модели сердечной клетки. Чтобы оно могло биться, виртуальное сердце должно соединить уравнения в частных производных с обыкновенными дифференциальными уравнениями, используемыми для описания множества составляющих его клеток в многомасштабном описании, которое может простираться до молекулярного уровня. Чтобы создать чудесный насос в груди, нужно нечто большее, чем просто данные, теория и высокопроизводительные компьютеры. Необходимо также соединить разрозненные теории воедино в многомасштабной мультифизической модели. С помощью этого четвертого шага вы сможете объединить вещество, форму и функцию – в виде цифровых двойников органов – внутри виртуального тела.

Глава 7

Как создать человеческое сердце?

«Нет пределов тому, что может исследовать наука».

ЭРНЕСТ СОЛЬВЕ

«Шабаш ведьм» – так Альберт Эйнштейн однажды описал первый Сольвеевский конгресс, августейшее собрание 1911 г., названное в честь его главного участника – богатого бельгийского химика и промышленника Эрнеста Сольве (1838–1922)[395]. Это собрание в Брюсселе более века назад стало первой международной конференцией, посвященной физике, и изменило будущее всей области, поскольку нанесло на карту теоретическую физику.

Делегаты, среди которых были Эйнштейн, Мария Кюри, Анри Пуанкаре, Эрнест Резерфорд и другие светила, боролись с революционными последствиями квантовой теории, родившейся всего несколькими годами ранее. В то время понимание теории устройства атомного мира было столь же озадачивающим, сколь и объясняющим. Как мы увидим в девятой главе, до сих пор существуют споры о том, как интерпретировать квантовую механику. Но что касается Conseils Solvay, или Сольвеевских конгрессов, за последнее столетие они приобрели большую значимость и стали одними из самых известных во всей науке.

Где же еще обсуждать создание виртуального человека? В апреле 2016 г. мы оба с примерно 50 исследователями со всего мира собрались на Сольвеевском конгрессе в кампусе Свободного университета Брюсселя, чтобы обсудить ряд тем, которые для случайного наблюдателя, казалось, имели мало общего: критика больших данных и искусственного интеллекта, которую мы изложили ранее[396], а также статьи, варьировавшиеся от молекулярных и геномных исследований до работы с клетками, органами и организмами, от моделирования вирусной инфекционности до создания виртуальных артерий и моделирования кровотока в мозге.

Однако в основе наших разрозненных дискуссий лежала одна проблема, центральная в попытках смоделировать особенности мира и лежащая в основе пятого шага, необходимого для создания виртуального человека. Как придумать единую модель, которая сможет охватить явления в широких и разнообразных масштабах в пространстве и времени и на стыке множества различных дисциплин, таких как физика, химия, материаловедение, молекулярная биология и медицина[397]?

Человеческое тело представляет собой особую проблему, поскольку является химической машиной такой ошеломляющей сложности, что нелегко масштабировать модели с молекулярного уровня до уровня клетки, не говоря уже об органах или уровне всего человека, и наоборот. Задача состоит в том, чтобы создать многомасштабную модель, а если опираться на разные направления теории (например, для управления электрическими и механическими процессами), то и мультифизическую модель.

Организация этих процессов имеет решающее значение. Работа тела изобилует нелинейностями, когда обратная связь подавляет одни процессы (как термостат в домашнем центральном отоплении) и ускоряет другие (как вой, раздающийся, когда микрофон подносят слишком близко к источнику звука). Существуют петли обратной связи, идущие вверх и вниз по всем масштабам, от клетки к органу и телу, где задействованы различные виды физики.

Понимание обратной связи имеет решающее значение, потому что от этого зависит ваша жизнь. Один из примеров можно найти в стабильной, относительно постоянной внутренней среде вашего тела. Гомеостаз регулирует температуру тела и концентрацию в крови различных ионов, а также глюкозы и pH. Поддержание гомеостаза включает в себя петли отрицательной обратной связи: если температура слишком высока, нервные клетки с окончаниями в коже и мозге вызывают потоотделение. Понимание того, как нелинейное целое тела возникает из его физиологических, клеточных и молекулярных частей, является центральным для проблемы создания виртуального человека.

Многомасштабное моделирование

Ключевой вопрос в многомасштабном и мультифизическом моделировании, независимо от того, используется оно для моделирования ядерного взрыва или детального функционирования человеческого тела, заключается в поиске способа соединить различные теории, которые управляют различными режимами, и смоделировать методы, извлекающие максимальную выгоду из доступных компьютерных мощностей.

Некоторые проблемы связаны с тем, насколько детализированным должно быть моделирование. Существует противоречие между крупномасштабными моделями, которые легко запустить на компьютере, но они не особенно точны, и подробными микромасштабными моделями, которые точны, но крайне неэффективны. Например, если говорить о прогнозировании погоды, запуск модели с разрешением до сетки, состоящей из квадратов по 10 км^2, приведет к пропуску большого количества детальной информации о погоде и другим неточностям, но будет намного быстрее, чем модель с разрешением 1 км^2, хотя лежащая в основе математика останется прежней.

Многомасштабное мышление может предложить решения. Лучшим компромиссом является «адаптивное уточнение сетки», или AMR, где изначально используется грубая сетка, а дорогостоящая с точки зрения вычислений мелкая зарезервирована для использования в тех частях моделирования, где имеется сложная география или поведение, например, когда нужно более подробное представление о погоде. Таким образом, максимальная мощность компьютера используется только для увеличения интересующего объекта, например города, подверженного наводнениям.

Наш пятый шаг также имел решающее значение, когда дело дошло до моделирования рака, которое теперь является постоянной темой ежегодной конференции по суперкомпьютерам, проводимой в США. В пятой главе мы обсуждали моделирование динамики белков RAS – семейства белков, мутации которых связаны примерно с третью всех случаев рака у человека. Команда из Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса вместе с учеными из Национальной лаборатории Лос-Аламоса, Национального института рака и других учреждений начала с моделирования воздействия липидной мембраны на белки RAS в длительных временных масштабах и внедрила алгоритм машинного обучения для выбора тех липидных «пятен», которые были достаточно интересны для более детального моделирования. Результатом является MuMMI, массово-параллельная многомасштабная инфраструктура машинного моделирования, которая эффективно масштабируется на таких суперкомпьютерах, как Sierra и Summit[398].

Многомасштабное моделирование может помочь подобрать правильное лечение и дозу для конкретного пациента. Поскольку использование генетических маркеров для адаптации методов лечения рака в реальных условиях оказалось относительно разочаровывающим, Питер участвует в еще одной многомасштабной инициативе по борьбе с раком, сочетающей машинное обучение (чтобы найти корреляции между большими данными) и многомасштабное механистическое моделирование (чтобы найти причинно-следственные связи между данными). Как обсуждалось в четвертой главе, подход Большого ИИ является многообещающим, поскольку машинное обучение само по себе игнорирует фундаментальные законы физики и может привести к некорректным задачам или нефизическим решениям, в то время как механистическое моделирование само по себе часто не может эффективно объединить большие данные из разных источников и различных уровней разрешения[399][400].

Другие проблемы вращаются вокруг связи физики молекулярного мира с физикой мира, который мы воспринимаем нашими органами чувств. Ранее мы обсуждали истоки стремления понять эту связь в XIX в. в работе Больцмана по статистической механике. Попытки связать микро с макро продолжаются. Нобелевская премия 2013 г. была отмечена ключевым достижением в многомасштабном моделировании в химии, сделанным Мартином Карплусом из Страсбургского университета во Франции и Гарвардского университета, Майклом Левиттом из Стэнфордского университета и Арье Варшелем из Университета Южной Калифорнии. Десятилетиями ранее они объединили классическую физику, которая управляет повседневным миром, с квантовой физикой микроскопической области, возникшей незадолго до первого Сольвеевского конгресса. Классические теории Ньютона предсказывают движение конечностей и пушечных ядер, а чтобы прогнозировать события на атомном уровне, нужны квантовые теории Эрвина Шрёдингера, Поля Дирака и других.

Они нашли практический способ объединить лучшее из обоих миров. В 1967 г. Левитт и Уоршел написали компьютерную программу, которая использовала традиционную ньютоновскую физику для описания структуры покоя больших молекул на основе их аминокислотных последовательностей, а затем расширили алгоритм, включив в него квантовую физику. В 1972 г., работая вместе в Гарварде, Карплус и Уоршел создали программу, способную рассчитывать спектры сложных молекул – уникальную картину света, который они испускают при возбуждении – путем объединения классических и квантово-химических подходов[401]. В 1976 г. они опубликовали первую модель ферментативной реакции и, таким образом, заложили основу для некоторых мощных компьютерных программ, которые сегодня используются для понимания и прогнозирования химических процессов, а также для разработки лекарств[402].

Есть и другие способы справиться с обратной связью между классической и квантовой областями. Один из примеров можно найти в моделировании текущей жидкости, где часть моделирования рассматривается с помощью классической молекулярной динамики, так что поведение молекул-компонентов моделируется, а остальное решается с использованием уравнений Навье – Стокса, которые не учитывают молекулярный хаос в жидкости. Каждый уровень описания должен быть последовательным, поэтому необходимо обеспечить сохранение массы, импульса, а иногда и энергии. В начале 2000-х гг. Питер был одним из первых, кто показал, как это можно сделать[403].

Моделировать такие «неиерархические модели связанных жидкостей» непросто: если поток массы из области, описываемой физикой сплошной среды, следует в область атомов и молекул, описываемую молекулярной динамикой, то виртуальные молекулы должны быть введены в моделирование на лету, чтобы уловить эти приливы и отливы.

Многомасштабное моделирование также связано с практическими проблемами. Одной из них является «дисбаланс нагрузки», когда моделирование тратит так много времени на микроскопическом/мелкозернистом уровне, что возникает узкое место, остальная часть крупномасштабного моделирования «наступает на пятки» и не может перейти к следующему временному шагу. Один из популярных способов сбалансировать нагрузку – заменить мелкозернистую, ресурсоемкую часть модели суррогатом, нейронной сетью или другим искусственным интеллектом, который обучен вести себя таким же образом. Как всегда, по причинам, изложенным ранее, эти суррогатные модели эффективны ровно настолько, насколько хороши данные, использовавшиеся для их обучения. Из всех многомасштабных задач, связанных с человеческим телом, одной из наиболее важных – учитывая глобальное бремя сердечно-сосудистых заболеваний – является моделирование человеческого сердца.

Многомасштабные сердца

Неудивительно, что сердце является одной из главных целей в создании виртуального человека, учитывая непреходящий символизм этого великолепного органа, от его связи с душой и интеллектом в Древнем Египте до представлений об эросе (романтической любви) и агапе (духовной любви) в Древней Греции – к эмодзи здоровья, радости и боли, которые сегодня мелькают в переписках на мобильных устройствах.

Этот чудесный насос работает 100 000 раз каждый день, снабжая ваше тело кислородом и питанием, регулируя температуру, перенося клетки и антитела, защищающие вас от инфекций, и удаляя углекислый газ и продукты жизнедеятельности, и все это через сеть сосудов длиной 60 000 миль, переносящих около 4,5 л крови. Вместе они составляют сердечно-сосудистую систему.

Хотя оно весит менее фунта, ваше сердце ежедневно пропускает более 6000 л крови и ему хватит мощности, чтобы вызвать кровавый фонтан, если вам не повезет получить ранение в артерию. Оно также имеет определенную степень автономии. Доисторические охотники обнаружили, что сердцу не нужно, чтобы тело сообщало ему, когда качать кровь: если удалить у животного сердце, некоторое время оно будет продолжать биться. Сто лет назад французский хирург, нобелевский лауреат и биолог Алексис Каррель (1873–1944) показал, что сердечная ткань цыпленка, питаемая плазмой крови, способна пульсировать в течение нескольких месяцев[404].

Перекачивающая способность сердца зависит от скоординированного сокращения его четырех камер, а оно, в свою очередь, зависит от ритмических электрических импульсов. Каждое сжатие регулируется специализированными мышечными клетками, обнаруженными в скоплении ткани в правой верхней камере органа (предсердии), также известном как синусовый узел (синоатриальный узел, или СА-узел), который посылает сигнал стимулирования ритма, являющийся предметом изучения самых первых моделей сердца. Сигнал проходит по проводящим путям, чтобы сначала стимулировать две верхние камеры сердца (предсердия), когда импульс проходит от синусового узла к атриовентрикулярному узлу (также называемому АВ-узлом). Там импульсы ненадолго замедляются, а затем распространяются по «пучку Гиса» (пучку волокон сердечной мышцы, названному в честь кардиолога швейцарского происхождения), который разделяется на правый и левый проводящие пути, называемые ножками, для стимуляции нижних камер сердца (желудочков) посредством тонких нитей, известных как волокна Пуркинье (названы в честь чешского анатома, который, среди прочего, помог установить уникальность отпечатков пальцев).

Стенки сердца расширяются при притоке крови (диастола) и снова сжимаются при оттоке (систола). Общее движение вызывается миллионами крошечных сокращающихся единиц внутри мышечных волокон – саркомеров – молекулярных механизмов, образующих мельчайшие функциональные единицы скелетных и сердечных мышц. Они наполнены тесно взаимодействующими белками, в частности титином, самым крупным белком в организме человека, наряду с актином и миозином.

Когда мышца приводится в движение, миозиновые «моторы» движутся по актиновым дорожкам, сближая соседние саркомеры[405]. Это скольжение нитей актина и миозина создает достаточную силу для перекачивания крови. Между тем белковый каркас титина работает как пружина, развивая восстанавливающую силу при растяжении саркомеров, как резинки.

Если мы хотим создать цифровую симуляцию сердца, двойник должен уловить, как ритм возникает из множества подергивающихся клеток сердечной мышцы, белковых машин, которые помогают сокращать каждую клетку, электрических волн, вызывающих сжатие сердечной ткани и организованный выброс ионов (электрически заряженных атомов) внутрь и наружу клеток, а также результирующих приливов крови через четыре камеры сердца.

Краткая история виртуальных сердец

У человеческих эмбрионов сердце является первым функционирующим органом – оно развивается и начинает биться уже через четыре недели после зачатия[406]. Попытки смоделировать человеческое сердце на компьютере заняли гораздо больше времени, целых полвека – с появления модели Ходжкина – Хаксли.

Для создания алгоритмов моделирования сердца используются различные способы включения данных о пациентах. Сканирование сердца можно оцифровать в виде полигональной сетки, когда для определения формы объекта используется набор вершин, ребер и граней. Таким образом, структуру и форму сердца можно нарисовать в виде сетки, обеспечив каркас для моделей сердечных клеток, о которых шла речь в третьей и пятой главах.

Однако вместо того, чтобы моделировать отдельные клетки, что требует слишком больших вычислительных мощностей, разработчики начинают с блоков клеток, эквивалентных небольшим кусочкам сердечной ткани, – знакомый подход, используемый инженерами, проектирующими автомобили, мосты, самолеты и многое другое – «метод конечных элементов»: сплошной материал, будь то плоть или балка, рассматривается как совокупность небольших областей (конечных элементов), связанных между собой точками (узлами) на границах. Таким образом, геометрию сложного объекта, такого как сердце (или даже автомобиль), можно разделить на более мелкие задачи, которые легче решить.

Это сводит массив сотен тысяч клеток сердечной ткани к двум уравнениям в частных производных – уравнениям, которые математики используют для фиксации изменений в пространстве и времени в более крупных, «инженерных» масштабах. Эту «непрерывную модель», известную как бидоменная модель, необходимо еще раз преобразовать в другую форму дискретной модели – разделить сердце сеткой – для проведения моделирования. В результате два уравнения в частных производных (которые трудно решить) разбиваются сеткой на десятки тысяч поддающихся решению алгебраических уравнений, которые становятся тем более верными, чем меньше приращения пространства и времени.

Вместе с Раем Уинслоу в 1989 г. Денис Нобл начал работу над моделью многоклеточной ткани и всего сердца, используя суперкомпьютер в Исследовательском центре высокопроизводительных вычислений армии США при Университете Миннесоты. Этот влиятельный параллельный процессор, получивший название Connection Machine CM-2, был детищем американского ученого-компьютерщика, «инженера» (должность, которую он позже занял в Disney Inc.) и изобретателя Даниэля Хиллиса. Компьютер сконструировала компания Thinking Machines Inc., базировавшаяся в Уолтеме, Массачусетс. В CM-2 было 64 000 очень простых процессоров, и, как объяснил Нобл: «Благодаря этому мы могли сопоставить блоки ткани с самими процессорами, в простейшем случае назначив каждому процессору модель клетки и создав таким образом блок ткани, соответствующий 64 000 клеток».

В 1990 г., когда на CM-2 создавалась виртуальная сердечная ткань, Нобл посетил Окленд, где встретил Дениса Луазеля, одного из основателей Оклендского института биоинженерии. «Я специалист по электричеству, он – механик, и нам с ним не потребовалось много времени, чтобы увидеть, чего не хватает в примитивных электрофизиологических моделях сердца, с которыми я пришел, – вспоминал Нобл. – Он задал, казалось бы, простой вопрос: „Где в ваших моделях энергетический баланс?“ А его не было! Это положило начало объединению метаболизма с электрофизиологией». Проницательные и терпеливые вопросы Луазеля позже побудили Нобла отправиться в Оксфорд, где вместе с Кираном Кларком и Ричардом Воган-Джонсом он моделировал ишемию (когда кровоток в сердце снижается или ограничивается).

В начале 1990-х гг. Нобл продолжал вмешивать в свою модель сердца биохимические процессы и процессы питания, в частности АТФ, или аденозинтрифосфат, энергетическую валюту жизни, которая управляет сокращением мышц и биением сердца, а также функционированием мозга. Подобно тому, как энергия может храниться в изогнутой пружине, так и АТФ запирает ее в своих богатых энергией фосфатных связях. Троньте одну из этих химических связей, и получите энергию для выполнения полезной работы в живой клетке.

Примерно в это же время воплотилась в жизнь и идея того, что сегодня называется «Проект Физиом»[407]. Нобл вместе с Питером Хантером из Окленда разработали основу для моделирования человеческого тела с использованием вычислительных методов, включающих биохимическую, биофизическую и анатомическую информацию о клетках, тканях и органах. «То, с чем я столкнулся в течение нескольких недель в качестве приглашенного профессора в Батленде, было просто ошеломляющим, – вспоминал Нобл. – Я считаю Питера Хантера интуитивным провидцем всего проекта».

К тому времени, когда Нобл работал с Уинслоу, Хантер оцифровывал собачьи сердца, постепенно снимая тонкие слои и отображая ориентацию волокон по всей поверхности, а затем получая двухмерные изображения, которые можно было преобразовать в цифровую 3D-версию[408]. Нобл вспоминал, что, когда стал свидетелем этого процесса, поразился, насколько кропотливой была эта работа, и насколько полезной: «Идея заключалась в том, что эту базу данных можно будет в конечном итоге объединить с уравнениями механических, электрических и биохимических свойств клеток в каждой области сердца, чтобы создать первый в мире виртуальный орган»[409].

Впервые они начали сотрудничать в 1970-х гг., когда Хантер учился в Оксфорде, готовясь к написанию диссертации по механике сердца. Нобл вспоминал: «Однажды он посмотрел мне через плечо, пока я обсуждал конкретную математическую задачу о возбудимых клетках, и спокойно сказал: „Я думаю, решение такое“. И оказался прав».

Задача заключалась в том, можно ли решить уравнения Ходжкина – Хаксли аналитически, с помощью окончательного уравнения, которое не требовало бы трудоемкого численного расчета дифференциальных уравнений для многих различных случаев[410]. Преимущество такого аналитического решения, как уже говорилось ранее, состоит в том, что оно имеет большую общность, тогда как численное интегрирование дифференциальных уравнений дает решение только для каждого частного случая. Например, уравнение может показать, как скорость проведения нервного (или даже сердечного) импульса зависит от радиуса волокна, его внутреннего сопротивления, емкости мембраны и пропускающих свойств натриевого ионного канала[411]. Этот подход был проверен и в конечном итоге стал применяться повсеместно.

Несмотря на прогресс в области аналитических решений, для создания первых моделей, изучающих структуру и механические функции сердечной ткани, Хантеру потребовалось еще десять лет исследований в Новой Зеландии, где он работал с Брюсом Смайллом и студентами Эндрю МакКалоком, Полом Нильсеном и Яном ЛеГрайсом[412]. Эти модели были дополнены виртуальным коронарным кровотоком (Хантером и его студентом Ником Смитом в Окленде)[413], а затем процессами электрической активации (в другом сотрудничестве с Денисом Ноблом из Оксфорда)[414].

Продолжая работать с Раем Уинслоу на Connection Machine, Нобл смог воспроизвести поведение блока сердечной ткани и, таким образом, решить загадку, касающуюся происхождения сердцебиения. Синусовый узел является водителем ритма, и Нобл стремился понять происхождение импульса. В то время считалось, что импульс обычно начинается в центре узла или рядом с ним, но, к их ужасу, расчеты показали прямо противоположное, предполагая, что импульс начинается на периферии.

Обеспокоенный этим открытием, Нобл, тем не менее, представил результаты как пример того, чего можно достичь при многоуровневом моделировании с использованием Connection Machine, добавив, что, конечно же, результат не идеален. Его ремарка оказалась излишней. «Результат правильный», – заявил один из зрителей, Марк Бойетт из Университета Лидса, который уже доказал, что если аккуратно разрезать синусовый узел, чтобы изолировать его от ткани предсердия, импульс действительно начинается на периферии[415].

Затем последовал быстрый прогресс в оживлении целых сердец. Два десятилетия назад целое сердце собаки или кролика можно было имитировать с помощью нескольких миллионов точек сетки, и виртуальную бьющуюся версию можно было питать виртуальным сахаром и кислородом. Несмотря на простоту виртуального органа, он уже был способен дать представление о клинических испытаниях.

Модели всегда разрабатывались для использования с учетом данных о пациентах, и эта функция получила дальнейшее развитие в работе Эндрю МакКалока и Ника Смита в Окленде, а совсем недавно – Стивена Нидерера, который продолжил работу в Оксфорде и теперь в Королевском колледже Лондона возглавляет группу, которая занимается адаптацией моделей сердца с использованием МРТ и других данных клинической визуализации. Мы еще вернемся к этим виртуальным сердцам, сделанным «на заказ».

Первая клеточная модель электрофизиологии, основанная Денисом Ноблом на обыкновенных дифференциальных уравнениях, породила четыре параллельных направления развития цифровых двойников сердца. Первым остаются данные, собранные кардиологами, дающие более глубокое и полное представление о том, как сердце работает и как выходит из строя при аритмиях. Второе продолжило моделировать эти данные на клеточном уровне, разработав модель сердечной клетки Нобла, как мы видели в работах Йорама Руди из Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Бланки Родригес в Оксфорде.

Но, конечно, при этом упускаются возникающие свойства множества клеток, например, сколько из них взаимодействуют, чтобы создать ритм. Сердечная мышца, или миокард, состоит примерно из 10^10, то есть из 10 000 000 000 клеток. Смоделировать восходящим способом распространение электрического тока через это колоссальное число – непростая задача. Вместо этого третье направление делит весь орган на сетку и анимирует ее с помощью уравнений в частных производных. Самым последним, четвертым направлением является моделирование долгосрочных изменений в сердце (ремоделирование), которые происходят, например, после имплантации кардиостимулятора.

Конечно, между направлениями существует обмен. Второе и третье пересекаются, когда сетка, которая моделирует сердце с точностью до нескольких десятых миллиметра, в каждом узле информируется о результатах моделирования, выполняемого с использованием более сложной модели сердечных клеток, раскрывающей процессы вплоть до ионных каналов, позволяющих заряженным атомам проникать в клетки сердца и выходить из них. С тех пор как Нобл работал над первой моделью клеток сердца на примитивном компьютере в Блумсбери, сложность виртуальных сердец резко возросла.

Двойники сердца

В романе Дэна Брауна «Происхождение», пятой части серии о Роберте Лэнгдоне, герой оказывается в Барселоне и пытается найти загадочный пароль, ускользая из лап врага. Суперкомпьютерный центр Барселоны несколько раз фигурирует в романе вместе с MareNostrum и Alya Red – многомасштабной моделью сердца, выросшей в результате смешения макроскопических, континуальных моделей кровотока и механики с моделями электрической активности внутри клеток. Эта вдохновляющая многомасштабная смесь электрофизиологии, гидромеханики и механики работает так же, как и настоящий орган.

Это одна из многих моделей, появившихся за последнее десятилетие и основанных на достижениях в области визуализации сердца с помощью МРТ и КТ, которые все ближе подбираются к отражению всего сердца[416]. Йорам Руди из Вашингтонского университета в Сент-Луисе использует моделирование целых органов для прогнозирования электрокардиограммы при летальных аритмиях. Существует также разработанный Dassault Systèmes Simulia Corporation и другими проект «Живое сердце», который создает цифровых двойников сердец пациентов[417], а также исследования Гернота Планка в Медицинском университете Граца, Австрия, и исследования Тошиаки Хисады в Токийском университете[418].

Рисунок 32. Виртуальное сердце Alya Red (compBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)

Мариано Васкес, работавший с нами над созданием захватывающего фильма «Виртуальные люди», премьера которого состоялась в Музее науки, входит в число 50 исследователей команды разработчиков Alya в Суперкомпьютерном центре Барселоны. Защитив докторскую диссертацию по моделированию потоков жидкости под одним научным руководителем, с 2004 г. он и Гийом Узо разработали программное обеспечение для моделирования множества многомасштабных мультифизических задач, от образования облаков, до того, как вода обтекает китов. Они назвали свое программное обеспечение в честь звезд, в данном случае Alya, и начали его настраивать: Alya Red использовалась для биомедицины, Alya Green для окружающей среды и т. д. Дочерняя компания Elem Biotech разработала модель для биомедицинских применений (например, чтобы показать, что мелкие частицы лекарств из ингалятора попадают в нужное место в организме) и работала с исследователями из Вашингтонского университета над моделированием родовых схваток, которые, как и сердечные сокращения, являются электромеханическими.

На момент написания их модель сердца Alya Red состояла примерно из 100 миллионов участков клеток, каждый из которых описывался примерно 50 уравнениями с 15 переменными (иногда больше, в зависимости от сложности модели), такими как электрическая активность, перемещение, давление и скорость[419]. Как и в прогнозировании погоды, разделение (дискретизация) сердца на ряд более мелких и лучше управляемых частей дает набор миллиардов связанных конечно-разностных уравнений, которые необходимо решить для запуска модели. По сравнению с тысячами миллионов чисел, которые требуются при работе с моделью Alya Red, для настройки цифрового сердца под пациента нужно не так уж много параметров. Детали интересующего сердца – мужского, женского, молодого, старого, тучного, диабетического и т. д. – получаются из измерений человеческого сердца. Некоторые из них собраны, например, Лабораторией видимого сердца Университета Миннесоты.

Обычно для моделирования 10 ударов сердца требуется 10 часов. В идеальном мире мы хотели бы моделировать человеческое сердце гораздо быстрее, чем реальное, но эти симуляции все еще показательны. В разрезе можно показать, например, как больное сердце теряет способность качать кровь, или что опасная аритмия вызвана сердечными препаратами. Потоки в нормальном сердце можно легко визуализировать при моделировании, изображая их в виде пучков ярких цветов, причем красный, оранжевый и желтый используются для обозначения самых сильных потоков. Для сравнения, потоки крови в пораженных желудочках, уже не синхронизированные должным образом, проявляются как вялые синие и зеленые.

Даже имея базовое виртуальное человеческое сердце, можно многое сделать для помощи в проектировании, разработке и производстве медицинских устройств, что является предметом сотрудничества между компанией Medtronic и Суперкомпьютерным центром Барселоны. Их моделирование показывает, как традиционный кардиостимулятор с электродами, продетыми через вены, может восстановить насосную функцию отказавшего сердца. Оно способно помочь расположить кардиостимулятор и точно настроить его электрический стимул. Моделирование также помогло Medtronic спрогнозировать действие инновационного кардиостимулятора Micra (крошечного цилиндра, который вставляется в сам желудочек), показывая лучшее место для его размещения, а также выяснить, как его закрепить, не повредив сердце, и изучить получившиеся потоки крови.

Рисунок 33. Кардиостимулятор Micra (воспроизведено с разрешения Medtronic)

Следующий шаг – создание цифрового двойника собственного сердца пациента. В сотрудничестве с Габриэлой Каптур из Института сердечно-сосудистых исследований UCL при поддержке Британского кардиологического фонда индивидуальная настройка осуществляется с помощью данных МРТ и эхокардиографии 500 британцев, родившихся в 1946 г. Другие команды, такие как Британский биобанк, замечательный глобальный источник данных о 500 000 человек, собирают больше данных о сердце с меньшим разрешением. Команда Барселоны часто создает синтетическое сердце популяции для определения наиболее важных параметров, а затем играет примерно с сотней переменных, чтобы создать наиболее подходящее виртуальное сердце для пациента, независимо от возраста, пола и т. д.

Команда начала создавать эти специальные модели, чтобы понять блокаду левой ножки пучка Гиса – распространенное нарушение сердечной проводимости, которое задерживает активацию левого желудочка, в результате чего он сокращается позже правого[420]. «Такие заявки поступают для отдельных пациентов», – говорит Васкес. Однако странным образом они становятся жертвой собственного успеха. Некоторые люди жаловались, что симуляции слишком красивы, чтобы быть реальными, и похожи на «научную фантастику».

Сердце также по-прежнему привлекает внимание большинства людей в команде Питера Хантера в Окленде. Путем моделирования электрической активности в виртуальных сердцах, которые были настроены с использованием данных визуализации реального сердца, а затем сравнения этих прогнозов с картами электрической активности сердца высокого разрешения, появляется новое понимание нарушений сердечного ритма. Цзичао Чжао изучает фибрилляцию предсердий – наиболее распространенное из них. «Фибрилляция» происходит от латинского «мешок с червями» – яркое отражение того, как мышечная стенка верхних камер сердца (предсердия) нескоординированно извивается, в результате чего предсердия перестают перекачивать кровь должным образом. Работая с Вадимом Федоровым и его командой в Университете штата Огайо, Чжао основывал свое моделирование на данных МРТ сердца 63-летней женщины, погибшей в автокатастрофе. Исследователи смогли раскрыть, как структурное ремоделирование предсердий при повреждении человеческого сердца делает их склонными к фибрилляции, поскольку рубцевание (фиброз) сморщивает тонкую стенку предсердий[421].

Это исследование также помогло им определить идеальное место для проведения абляции, при которой тепло или сильный холод используются для рубцевания или разрушения тканей, вызывающих неправильные электрические сигналы – аномальный сердечный ритм. Они используют аналогичный подход, чтобы понять, как изменения в желудочках провоцируют желудочковую аритмию и внезапную смерть. Мы приближаемся к тому дню, когда пациенты будут регулярно получать пользу от использования информации из сложной персонализированной виртуальной версии своего сердца.

Точная кардиология

Конечная цель работы в Окленде, Барселоне и других командах заключается не только в том, чтобы сделать сердца-близнецы точными во всех масштабах, от каждого удара до своеобразной архитектуры сердечных камер и деталей клеточного метаболизма, формы ионных каналов и т. д., но также в осознании всех закономерностей и ритмов реального сердца отдельного пациента. В сердечно-сосудистой медицине ряд виртуальных методов проложил путь к зарождению того, что, среди прочих, Марк Палмер из Medtronic[422], называет точной кардиологией. Эти модели, основанные на менее трудоемких обыкновенных дифференциальных уравнениях, позволяют настраивать сердца-близнецы.

Например, в Королевском колледже Лондона Консорциум персонализированной кардиологии in silico под руководством Пабло Ламаты продемонстрировал, как объединение компьютерных и статистических моделей может улучшить клинические решения: «Цифровой двойник сменит выбор лечения, основанный на сегодняшнем состоянии пациента, на оптимизацию состояния пациента завтра»[423]. Командой под руководством Резы Разави из Королевского колледжа Лондона с помощью МРТ сердца были созданы персонализированные виртуальные модели сердца для прогнозирования тахикардии[424], в то время как группа из Гейдельбергского университета (Германия) превратила ряд данных пациентов в многомасштабную мультифизическую модель сердечной функции для лечения сердечной недостаточности, когда сердце не справляется с нагрузкой[425]. В Граце, Австрия, команда Гернота Планка создает цифровые двойники сердца, чтобы повысить эффективность имплантации кардиостимуляторов[426]. Изучая дюжину пациентов, его команда обнаружила, что анатомического близнеца сердца на основе изображений МРТ можно создать менее чем за четыре часа[427]. Самое главное, они смогли воспроизвести электрокардиограмму, которая фиксирует ритм сердца и электрическую активность. Тем временем в России Ольга Соловьева из Института иммунологии и физиологии в Екатеринбурге разрабатывает персонализированные модели, сравнивая виртуальные желудочки с реальными путем сравнения смоделированных и реальных электрокардиограмм[428].

Рисунок 34. Модели цифровых двойников позволят предсказать будущее здоровье сердца (воспроизведено с любезного разрешения Кристобаля Родеро, Пабло Ламаты и Стивена Нидерера)

Моделирование может гарантировать, что врачи-кардиологи будут использовать правильные типы имплантатов. Транскатетерная имплантация аортального клапана используется для лечения тяжелого аортального стеноза – заболевания сердечного клапана, которое является одной из основных причин смертности от сердечно-сосудистых заболеваний во всем мире. Заболевание сужает аортальный клапан сердца, не позволяя ему полностью открыться, в результате чего кровоток блокируется или уменьшается, и сердце вынуждено работать интенсивнее. Стеноз вызывает всевозможные симптомы: от одышки и боли или стеснения в груди до обмороков, головокружения и сильного сердцебиения. Компьютерное моделирование, проведенное командой Медицинского центра Эразмус в Роттердаме, помогло врачам подобрать размер клапана и глубину имплантации, подходящие пациенту[429]. То же самое касается операций по имплантации стентов – трубок-каркасов, которые вставляются в артерии, чтобы удерживать их открытыми, – производители медицинских устройств могут опробовать новую конструкцию в виртуальной артерии[430].

Моделирование может помочь избавиться от инвазивных тестов. HeartFlow Analysis, облачный сервис, позволяет врачам создавать персональные модели сердца на основе компьютерной томографии сердца пациента, когда компьютер объединяет серию рентгеновских снимков в детальные изображения. КТ можно использовать для построения гидродинамической модели сердца, чтобы показать, как кровь перекачивается через коронарные сосуды, помогая выявить ишемическую болезнь сердца и способы лечения закупорки. Без этого анализа, известного как HeartFlow FFRCT (компьютерная томография с фракционным резервом потока), врачам пришлось бы выполнять инвазивную ангиографию[431].

Во Франции компания Dassault Systèmes провела клинические испытания in silico в рамках своего проекта «Живое сердце», чтобы создать группу «виртуальных пациентов», которые помогут протестировать синтетический искусственный сердечный клапан для регуляторов, сотрудничая с Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США[432]. Моделирование и имитация также могут служить основой для планирования клинических исследований, подтверждения эффективности, и выявления наиболее подходящих пациентов для изучения и оценки безопасности продуктов, таких как электроды для кардиостимуляторов и стенты. Врачи могут лучше понять положение дел, исследуя виртуальную реальность и трехмерные модели сердца пациента.

Примечательно, что в некоторых случаях клинические испытания, основанные на моделировании и симуляции, дали результаты, аналогичные клиническим испытаниям на людях[433]. Это представляет собой важную веху в создании виртуального человека, поскольку до недавнего времени для утверждения новых продуктов регулирующие органы полагались на экспериментальные данные in vitro или in vivo. Теперь агентства начали принимать доказательства, полученные in silico, благодаря техническому комитету Американского общества инженеров-механиков «Верификация и валидация в вычислительном моделировании медицинских устройств», Консорциуму инноваций в области медицинского оборудования, также в США, и финансируемому Европейской комиссией «Авиценна: стратегия клинических исследований in silico».

На момент написания предпринимаются многочисленные усилия по изучению медицины in silico: Институт VPH в Бельгии; Национальный ресурс моделирования Physiome в Вашингтонском университете в США; Институт медицины Insigneo при Шеффилдском университете, Великобритания; Межведомственная группа моделирования и анализа (IMAG), которая координирует исследования правительства США; и Глобальный центр медицинской инженерии и информатики при Осакском университете в Японии.

Моделирование помогло разобраться в бесконечных проблемах сердечной медицины. В проекте одной американско-южноафриканской группы использовалась многомасштабная модель сердечной недостаточности, чтобы связать снижение насосной функции с количеством саркомеров и длиной миоцитов – мышечных клеток[434]. Другая группа изучала, почему абляция не всегда является успешным способом лечения постоянной фибрилляции предсердий – самого распространенного нарушения сердечного ритма, повышающего риск инсульта. При лечении врачи используют абляцию для изоляции легочной вены в части левой верхней камеры сердца. С помощью компьютерной модели Эдвард Вигмонд и его коллеги из Института электрофизиологии и моделирования сердца Университета Бордо придумали, как определить вероятность успеха для конкретного пациента[435].

Рисунок 35. Проект «Живое сердце» (воспроизведено с разрешения Dassault Systèmes)

Рисунок 36. Использование иммерсивных методов для изучения модели «Живое сердце» (воспроизведено с разрешения Dassault Systèmes)

Тем временем в Университете Джонса Хопкинса в США команда под руководством Натальи Траяновой также создает персонализированные цифровые копии верхних камер сердца на основе данных изображений для руководства лечением с помощью тщательного целенаправленного разрушения тканей посредством абляции пациентов, страдающих постоянными нарушениями сердечного ритма[436]. Комбинация изображений и моделирования МРТ сердца уже использовалась Траяновой и ее коллегами для оценки риска аритмии у пациентов, перенесших сердечные приступы[437]. Эти модели могут помочь решить, следует ли имплантировать пациенту дефибриллятор в случае развития опасного сердечного ритма.

Однако для создания высококачественного цифрового сердца требуется нечто большее, чем просто анатомическая персонализация. Чтобы разобраться в данных, необходимо понять неопределенность и чувствительность модели, определить «физиологическую оболочку» человека, все проверить и утвердить, чтобы укрепить доверие к прогнозам, и постоянно обновлять эти модели данными по мере того, как человек идет по жизни[438].

Одним из практических факторов, ограничивающих создание цифровых близнецов сердца, является мощность компьютера. Моделирование сердечной динамики в реальном времени требует суперкомпьютеров для решения миллиардов дифференциальных уравнений, отражающих сложную электрофизиологию взаимосвязанных клеток, каждая из которых описывается сотней дифференциальных уравнений. Однако Флавио Фентон и его коллеги из Технологического института Джорджии использовали графические процессоры и программное обеспечение, работающее в стандартных веб-браузерах, чтобы перенести высокопроизводительное моделирование сердечной динамики на менее дорогие компьютеры и даже на смартфоны высокого класса[439]. Они показали, как современный графический процессор потребительского уровня посредством распараллеливания может решать до 40 000 000 000 обыкновенных дифференциальных уравнений в секунду. Это достижение может позволить врачам использовать данные 3D-моделирования для разработки конкретных методов лечения или стратегий профилактики для пациентов, а также помочь ученым изучить влияние конкретного препарата на сердечные аритмии.

Стивен Нидерер поражен прогрессом, достигнутым с момента его первой неудачной симуляции крысиного сердца во время работы над докторской диссертацией в Оксфорде. Сегодня, работая в Королевском колледже Лондона, Нидерер использует модели сердца на основе изображений, чтобы указать, где устанавливать кардиостимуляторы, и создает виртуальные когорты сердец и предсердий пациентов in silico для тестирования методов лечения и имплантов[440]. Проблеск силы этого подхода уже можно увидеть в проекте по отслеживанию изменений в позвоночнике пациентов со сколиозом (распространенной причиной физической деформации) и использованию нейронных сетей для прогнозирования последствий хирургического вмешательства[441]. Его особенно поразило то, что коммерческое программное обеспечение для моделирования сердечной деятельности теперь доступно (его предлагают такие компании, как французская Dassault и американская ANSYS), что свидетельствует о переходе этой технологии с уровня усилий нескольких специалистов к рутинному использованию в университетских и коммерческих лабораториях.

Однако, хотя компьютерные модели обладают огромным потенциалом в кардиологии[442], он будет реализован только тогда, когда цифровые органы-близнецы будут регулярно обновляться данными пациента. Нынешнее поколение близнецов сердца в некотором смысле одноразовое, говорит Нидерер: оно создано для того, чтобы помочь пациенту с определенной сердечной проблемой в конкретный момент времени. Хотя они вносят свой вклад в науку и представляют интерес для врачей и производителей медицинского оборудования, в долгосрочной перспективе можно надеяться, что сердца-близнецы будут руководить уходом за пациентами на протяжении всей жизни.

Однако нам следует опасаться преувеличений, частых там, где великолепные кардиографические изображения противоречат реальному пониманию. Как выразился Гернот Планк: «В нашем сообществе слишком много людей, дающих смелые обещания, обладающих впечатляющим опытом превращения значительного финансирования не в какие-либо ощутимые результаты, а в еще более смелые обещания». Планк цитирует создателя Linux Линуса Торвальдса, финно-американского инженера-программиста, о его видении этой области: «Я больше верю в страсть. Я думаю, что по-настоящему верить в то, что ты делаешь, гораздо важнее, чем иметь представление о золотом будущем, которого ты хочешь достичь»[443]. Хотя цифровые сердца-близнецы уже бьются в клиниках, чтобы войти в рутинное использование в операциях и больницах, им, скорее всего, потребуется больше времени, чем предсказывают их самые страстные сторонники.

За гранью цифрового сердца

Теперь мы можем начать думать о том, как соединить виртуальное сердце с цифровыми двойниками артерий и вен и более тонкими трубопроводами, составляющими сердечно-сосудистую систему. В 1950-х гг. американский физиолог Артур Гайтон (1919–2003) изучал сердце и его связь с периферическим кровообращением, бросая вызов общепринятому мнению, согласно которому только сердце контролирует сердечный выброс. Полученную в результате модель Гайтона можно рассматривать как первую интегрированную математическую модель физиологической системы «всего тела», раскрывающую взаимосвязь между кровяным давлением и балансом натрия, а также центральную роль почек в контроле кровяного давления. В одном недавнем исследовании, проведенном Рэндаллом Томасом из Университета Париж-Юг в Орсе, модель была протестирована на популяции из 384 000 виртуальных людей (некоторые страдали виртуальной гипертонией), чтобы получить представление о многоуровневых взаимодействиях между почками и сердцем и отточить методы лечения[444].

Однако воссоздать необычайную сложность реальной системы кровообращения гораздо труднее. Питер работал со своей группой в Университетском колледже Лондона и Амстердаме, а также с Фондом исследований информационных технологий в обществе (IT’IS), независимым некоммерческим исследовательским фондом в Цюрихе и другими, чтобы in silico воссоздать сеть сосудов, артерий, вен и капилляров длиной 60 000 миль, используя миллиарды точек данных цифрового человека, построенного на основе цветных срезов с высоким разрешением (0,1×0,1×0,2 мм) замороженного тела 26-летней кореянки Юн Сон.

Смоделировать только ее кровообращение – и ничего больше – было монументальной задачей: команде Питера в UCL (особенно Джону МакКалоу) пришлось работать с Юлихским суперкомпьютерным центром, Университетом Теннесси, Суперкомпьютерным центром Лейбница, Фондом IT’IS, Рурским университетом и Университетом Амстердама в написании около 200 000 строк кода, который мог работать на 311 000 ядрах Super-MUC-NG и моделировать кровоток в 434 579 134 участках извилистого сочетания артерий и вен в теле Юн Сон.

К тому времени команда Питера разработала HemeLB – высокомасштабируемый код суперкомпьютерного класса, который имитирует поток крови через стент, вставленный в мозг пациента для лечения аневризм – расширений, вызванных слабостью стенок кровеносных сосудов. Программное обеспечение обрабатывает трехмерные единицы – вокселы – крови и моделирует ее поток в пределах заданной геометрии. Для запуска они вновь обратились к суперкомпьютеру Super-MUC-NG[445][446][447].

Адаптировать суперкомпьютер для моделирования кровообращения Юн Сон было далеко не просто. HemeLB пришлось неоднократно оптимизировать и настраивать, внедряя новейшие стандарты параллельных вычислений и подходы к балансировке нагрузки на сотни тысяч вычислительных блоков – ядер машины. Только тогда Super-MUC-NG смог эффективно запускать код в огромных масштабах. Команда Питера совсем недавно разработала ускоренную версию кода, которая масштабируется до 20 000 графических процессоров на Summit[448].

К счастью, как обнаружил Нобл с помощью Connection Machine несколько десятилетий назад, биология отображалась в архитектуре суперкомпьютера, что упростило задачу. Общий поток крови через артерию сводился к решетке из более мелких блоков, и расчеты могли определить струйки крови между соседними блоками. Эта ближайшая связь между соседними участками крови четко отражается на архитектуре процессоров машины и потоке информации между ними[449]. (Для сравнения: при моделировании мозга, где существует множество долгосрочных взаимодействий, было бы сложно сопоставить их с конкретной компьютерной архитектурой[450].)

Рисунок 37. Юн Сон. Качество и разрешение изображения (0,1×0,1×0,2 мм) позволили детально выявить периферические нервы, артерии, вены и другие мелкие структуры (IT’IS Foundation)

Команде удалось создать виртуальную копию кровеносной системы Юн Сон до долей миллиметра, но не до более тонкой сети сосудов, лежащих за кончиками примерно 1500 обработанных с помощью модели «подсетки». Саму виртуальную кровь создать было относительно просто: уравнения механики жидкости игнорируют то, что кровь состоит из лейкоцитов, эритроцитов, плазмы и т. д., рассматривая ее как континуум. На несколько дней взяв Super-MUC-NG под свой контроль, исследователи смогли реалистично в течение примерно 100 с показать, как кровь циркулировала через виртуальное тело Юн Сон.

В настоящее время команда использует это понимание для составления детальных графиков изменений артериального давления по всему телу, чтобы исследовать, как эти различия коррелируют с различными типами заболеваний. Другое применение модели кровообращения – впервые моделировать движение тромбов. Совсем недавно ее использовали, чтобы продемонстрировать, как включение всего предплечья человека в моделирование артериальных и венозных структур позволяет точно моделировать артериовенозную фистулу, которую хирурги создают, соединяя собственные вену и артерию пациента, образуя место, через которое можно будет удалять кровь и возвращать ее для диализа[451]. К сожалению, значительная часть фистул не созревает для успешного диализа, но есть надежда, что модель сможет повысить шансы на успех.

В США Аманда Рэндлс из Дюкского университета в Северной Каролине предпринимает еще одну попытку смоделировать систему кровообращения всего человека, чтобы пролить свет на такие заболевания, как гипертония. Код динамики жидкости называется HARVEY в честь Уильяма Гарвея (1578–1657), английского хирурга, впервые описавшего систему кровообращения. «Потенциальное влияние моделирования кровотока на диагностику и лечение пациентов, страдающих сосудистыми заболеваниями, огромно», – писали Рэндлс и коллеги[452]. В качестве одного из примеров: HARVEY помог Рэндлс понять, как лечить церебральные аневризмы с помощью стентов.

Тем временем в Граце, Австрия, Гернот Планк работал с нидерландскими коллегами и Эдвардом Вигмондом из Франции над созданием первой трехмерной модели сердца и системы кровообращения с «замкнутым контуром»[453], которая, как он сказал Питеру, «максимально приближена к универсальному электромеханическому симулятору сердца»[454]. Все эти проекты представляют собой замечательную веху, ведь наконец-то на горизонте виднеются модели всего человека, а также очень значительных частей человеческого тела.

Современный Прометей

Намек на многомасштабное моделирование есть даже в романе Мэри Шелли «Франкенштейн, или Современный Прометей». В этой классической готической книге Виктор Франкенштейн создает в своей лаборатории существо, используя загадочную смесь химии и алхимии, а также органов животных и человека. Эта работа не только раскрывает сложность создания человека, но и входит в число первых вымышленных презентаций образования молодых ученых.

Отчасти вдохновение Шелли родом из лекций, прочитанных в Королевском институте Великобритании великим химиком Гемфри Дэви (1778–1829)[455]. Учитывая влияние на «Франкенштейна» науки, думается, Шелли было бы интересно узнать, как далеко ученые продвинулись в соединении различных типов описаний для создания бьющегося сердца. Для нее сердце имело особенно важное значение, учитывая, как она вела себя в июле 1822 г. после смерти мужа, Перси Биша Шелли, которому было всего 29 лет (он утонул, когда его шхуна попала в шторм).

Тело поэта было кремировано в присутствии друзей, которые извлекли из костра останки сердца Шелли и передали их скорбящей жене. В 1852 г., через год после смерти Мэри Шелли, сердце Перси было найдено в ее столе, завернутое в страницы «Адонаиса», одного из его последних стихотворений. В элегии, написанной в память о кончине Джона Китса за несколько десятилетий до этого, отмечается: «Дарует мысль сердцам свои крыла, / И выше смерти – вечная примета! / В эфире грозовом живые вихри света»[456].

Сердце – не единственный орган, оживляемый окрыленными мыслями в форме теории, наряду с огромным количеством данных о пациентах. Попытки смоделировать цифровое альтер эго вышли далеко за рамки системы кровообращения и отражают работу всех основных органов человеческого тела. Как мы увидим в следующей главе, эра цифрового двойника человека быстро приближается.

Глава 8

Виртуальное тело

«Наши „Физика“ и „Анатомия“ охватили такое бесконечное разнообразие бытия, открыли такие новые миры во времени и пространстве, схватились, и не безуспешно, с такими сложными проблемами, что Везалия и Гарвея ослепил бы вид древа, которое выросло из их горчичного зерна».

ТОМАС ГЕНРИ ГЕКСЛИ[457]

Виртуальные человеческие клетки, ткани и системы органов разрабатываются во всем мире. Существуют in silico версии сложного потока активности через генетические регуляторные сети, прохождения воздуха через дыхательные пути, ритмического расширения легких, а также приливов крови через печень. Существуют даже зарождающиеся версии виртуального мозга – без сомнения, самой сложной области виртуального человека.

Все эти разработки стали результатом четырех основных шагов: сбора данных о теле, разработки теории, разумного использования ИИ, а затем разработки способов комбинировать и смешивать теории, начиная с тех, которые моделируют способы взаимодействия молекул с клетками, органами и нашей физиологией, которая зависит от всех видов физики – механической, электрической, течения жидкости, теплопередачи и т. д., – действующих во многих масштабах. Пятый и последний шаг – анимировать эти многомасштабные и мультифизические модели в компьютерной симуляции, чтобы мы могли предсказать, как виртуальный человек поведет себя в различных обстоятельствах.

Эти исследования зашли уже настолько далеко, что, как мы упоминали ранее, к цифровым двойникам обращаются регулирующие органы. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США использовало компьютерное моделирование 2986 пациентов для сравнения цифровой маммографии и цифрового томосинтеза молочной железы (маммография, в которой используется низкодозовая рентгеновская система и компьютерная реконструкция для создания 3D-изображений груди). Повышенная эффективность томосинтеза соответствовала результатам сравнительного исследования с участием пациентов и рентгенологов. Результаты исследования показывают, что испытания изображений in silico и инструменты компьютерного моделирования системы визуализации не только полезны, но и дешевле и быстрее, чем испытания на людях[458]. Создаются также цифровые двойники пациентов – iPhantoms – для расчета индивидуальных доз облучения органов во время визуализации[459].

Есть еще много примеров, не в последнюю очередь в предыдущей главе. Невозможно отдать должное им всем, но среди множества команд, работающих над виртуальным человеком, одни из наиболее длительных и разнообразных исследований можно найти в Новой Зеландии, в Оклендском институте биоинженерии (ABI) – внушительная башня из темного стекла в северной части Окленда, в нескольких кварталах от набережной. Институтом руководит Питер Хантер, который провел детство, чиня радиоприемники и играясь с электроникой (его отец построил первую в Новой Зеландии систему замкнутого телевидения на заднем дворе собственного дома), а работать начал в Оксфорде, храня в сердце учение Дениса Нобла.

Хантер, который начинал как инженер с интересом к математическому моделированию, десятилетиями был озабочен проблемой моделирования тела на компьютере. Во введении мы упомянули различные проекты по созданию виртуального человека по всему миру, и в 1997 г. институт Хантера возглавил один из них – проект «Физиом», где «physio» означает «физиология», а «ome» – «в целом»[460][461].

Этот всемирный проект начался со встречи в Глазго, Шотландия, в 1993 г., и стимулировался объемом и разнообразием медицинских данных, доступных уже тогда. Сегодня мы можем использовать гораздо более широкий спектр данных, а также различные атласы, от регенерации мышц до метаболизма, причем последний обеспечивает ценный способ интеграции потока данных – омик[462][463]. Свежие знания о строении и анатомии исходят от тех, кто пожертвовал свои тела науке (таких, как Юн Сон, упомянутая в предыдущей главе) для различных проектов, в которых труп замораживается, разрезается десятки тысяч раз – каждый срез толщиной с лист бумаги – и фотографируется для оцифровки, а затем снова собирается в виртуального двойника[464].

Подобно тому, как подводные миры Мирового океана по-прежнему таят в себе множество тайн, в человеческом теле все еще можно найти сюрпризы. В 2018 г. команда из Нью-Йоркского университета обнаружила «магистраль» движущейся жидкости. Слои, которые раньше считались плотными соединительными тканями (они лежат под поверхностью кожи, выстилают пищеварительный тракт, легкие и мочевыделительную систему, а также окружающие артерии, вены и фасции между мышцами), оказались взаимосвязанными, заполненными жидкостью отсеками[465]. Возможно, они действуют как амортизаторы или являются источником лимфы – жидкости, участвующей в иммунитете.

Эта работа служит еще одним напоминанием о том, что новые методы приводят к новому пониманию. Традиционные методы изучения под микроскопом, при которых ткань обрабатывали химическими веществами, нарезали тонкими слоями и окрашивали, чтобы подчеркнуть ключевые особенности, не учитывали эту «магистраль жидкости». Во время процесса фиксации жидкость вытекала, поэтому соединительно-белковая сеть вокруг заполненных жидкостью отсеков сжималась и выглядела твердой. В конечном итоге с помощью нового метода, известного как конфокальная лазерная эндомикроскопия на основе зонда, были обнаружены эти структуры.

Чтобы разобраться во всех этих идеях, данных и моделях, в Оклендском институте биоинженерии работают около 300 человек, из которых 100 получают докторскую степень, 60 – штатные исследователи, 20 – ученые, а остальные – вспомогательный персонал. Для поддержки этой работы требуется больше, чем государственное финансирование, и Хантер воспитал поддерживающую культуру предпринимательства, поощряя исследователей создавать компании стоимостью в миллионы долларов, которые, в свою очередь, нанимают сотни новых людей. Дочерние предприятия варьируются от специализирующихся на медицинских технологиях (например, используют моделирование для интерпретации данных с медицинских устройств) до Soul Machines – компании, основанной Марком Сагаром для создания реалистично выглядящих «аватаров», которые появлялись в выставочных залах, банках и Голливуде.

Двенадцать подвигов

Во всем мире предпринимаются усилия по расширению и интеграции диапазона виртуальных органов и систем органов, а также по развитию моделирования, от простых одномерных описаний, основанных на обыкновенных дифференциальных уравнениях (которые можно запустить на ноутбуке), до моделирующих органы в трех измерениях и во времени, зависящих от уравнений в частных производных (которые можно исследовать только с помощью суперкомпьютеров).

И здесь исследования, проведенные в Новой Зеландии, могут дать нам представление о существующих сложностях. К тому времени, когда мы встретились с Питером Хантером, его команда расширила исследования от только сердца до 12 систем органов тела, включая мозг. Он называет это стремление «двенадцатью подвигами», с намеком на покаяние, принесенное величайшим из греческих героев Гераклом (или Геркулесом) на службе у царя Эврисфея, в обмен на которое он был вознагражден бессмертием.

Одним из препятствий, с которыми сталкивается институт Хантера, является создание виртуальной инфраструктуры, координирующей жизнедеятельность во всем организме, такой как гормоны – химические курьеры, которые передают сообщения, – и в предыдущей главе это было отражено моделью Гайтона регуляции кровообращения всего тела. Команда под руководством его коллеги Винода Суреша пытается связать физиологию органов с лежащими в основе клеточными процессами, такими как поглощение и высвобождение клетками химических веществ и их транспортировку через кровь и восприятие тканями, что лежит в основе ряда регуляторных процессов – секреции инсулина в ответ на прием пищи, дыхания в ответ на физические упражнения и т. д.

Сочетая медицинскую визуализацию, математическое моделирование, лабораторные эксперименты и компьютерное моделирование, они надеются понять, как движение регуляторных химических веществ и сигнальных молекул влияет на поглощение питательных веществ, секрецию слюны и баланс воды и соли в легких. Эти исследования предусматривают разработку новых тестов на деменцию, поскольку есть доказательства того, что изменения в кровотоке и транспортировке воды в мозге могут предшествовать развитию симптомов.

Еще одним примером инфраструктуры тела являются нервы, которые пронизывают каждый орган, позволяя им взаимодействовать друг с другом и «разговаривать» с головным и спинным мозгом. Человеческое тело устроено так, чтобы двигаться, реагировать, чувствовать и делать многое другое, поэтому одновременно контролируются сотни действий. Эта деятельность, которая так важна для повседневной жизни, зависит от вегетативной нервной системы, состоящей из парасимпатической части «отдыхай и переваривай» и симпатической части «бей или беги».

Рисунок 38. От моделирования клеток к виртуальному телу (Питер Хантер, Оклендский институт биоинженерии)

Двенадцать пар черепно-мозговых нервов отходят от нижней части мозга и контролируют мышцы головы и шеи или передают сигналы от органов чувств. Среди них – блуждающий нерв, нервная магистраль, проходящая от головы через брюшную полость и связывающая мозг с основными органами. Блуждающий нерв играет множество ролей, в том числе участвует в воспалительной реакции и появлении аппетита, и является одним из предметов интереса исследователей, разрабатывающих «электроцевтики» – электрические сигналы, – способные обмануть тело и мозг, например, заставив их думать, что кишечник полон»[466].

Врачам уже давно известно, что нервы регулируют сердцебиение, частоту дыхания и снижение кровяного давления. В селезенке они могут изменять активность Т-клеток – иммунных клеток, с которыми мы столкнулись ранее, – чтобы остановить выработку воспалительных веществ, таких как фактор некроза опухоли – белок, который накапливается в суставах при ревматоидном артрите. В коже есть нервы, которые могут подавить инфекцию. Вместо того чтобы подвергать весь организм воздействию препарата, циркулирующего в кровотоке, электротерапевтический имплант сможет регулировать активацию одного нерва, например того, который контролирует мочевой пузырь.

Чтобы помочь в разработке электротерапевтических препаратов, команда из Окленда создает карты нервных путей, соединяющих органы: от локтевого нерва, который сгибает мизинец, до общего малоберцового нерва, который поднимает ногу. Нам необходимо более глубокое понимание связей, например, между сердцем и легкими, потому что, как указывает Хантер, сердце полно нейронов, и «когда вы вдыхаете, ваше сердце бьется немного быстрее – это логично, ведь вы хотите, чтобы кровь проходила через легкие, когда уровень кислорода высок»[467]. Этот хитрый трюк осуществляется вегетативной системой организма через ствол мозга и скопления нервов, называемых ганглиями.

Исследователи из Окленда разрабатывают инструменты воздействия на нервные цепи, которые соединяют широкий набор тканей. Программа, известная как SPARC (стимуляция периферической активности для облегчения состояний), поддерживается Национальными институтами здравоохранения США в надежде, что эти инструменты помогут разработать новые методы лечения различных заболеваний, таких как желудочно-кишечные расстройства, гипертония, сердечная недостаточность, диабет 2-го типа, воспалительные заболевания и многие другие[468].

Даже сердечные приступы могут быть вызваны не только сердечной мышцей, испытывающей недостаток крови из-за ишемической болезни, но и тем, что Хантер называет «дисбалансом» во взаимосвязанных контурах управления вегетативной нервной системой организма. Мы уже имплантируем кардиостимуляторы, чтобы регулировать деятельность сердца, и есть надежда, что имплантируемые устройства смогут заменить больную вегетативную нервную систему и помочь в регулировании работы сердца, кишечника и многого другого.

Чтобы смоделировать эти регулирующие петли обратной связи и шлейфовые цепочки зависимостей между стволом мозга, ганглиями и нервами, команда из Окленда использует связанные обыкновенные дифференциальные уравнения. Однако, как мы уже видели, когда речь идет, например, о сердце и легких, им также приходится использовать пространственную модель, где уравнения в частных производных моделируют различия в местной анатомии, будь то камеры сердца или способ переноса кислорода в легких, зависящий от силы тяжести, что приводит к различному количеству кислорода и углекислого газа на разных уровнях в легких.

Получение всех параметров для создания сложных многомасштабных моделей является серьезным препятствием. Здесь команда из Окленда, как и многие другие группы, использует суррогатное моделирование, с которым мы столкнулись ранее. Команда может заменить полную физику высокодетализированной многомасштабной модели искусственным интеллектом, которое обучено вести себя таким же образом, чтобы сложные уравнения не приходилось решать снова и снова. Ключевым ингредиентом успеха, напоминает нам Хантер, является обеспечение того, чтобы машинное обучение ограничивалось реальной физикой (например, законами сохранения энергии), гарантируя, что ИИ не произведет «глупые расчеты, попав в ситуацию, которая существенно отличается от набора обучающих данных. Ведь именно тогда нам необходимо, чтобы физика наложила свои ограничения»[469].

Виртуальные мышцы и скелеты

Еще одним ключевым элементом инфраструктуры тела человека являются поддерживающие его мышцы, кости, хрящи, связки, сухожилия и другие соединительные ткани. Здесь моделирование способно помочь разобраться в эпидемии скелетно-мышечных и двигательных расстройств – глобальной проблеме здравоохранения, связанной со старением населения и избыточным весом. Компьютерное моделирование может помочь изучить взаимодействие между микро- и макромасштабами суставов человека во время роста, старения и болезней.

Мы уже столкнулись с некоторыми работами, проделанными в Европе. Те из них, что были показаны в нашем фильме «Виртуальные люди», были реализованы Марко Вицеконти и Альберто Марзо с коллегами из университетов Болоньи и Шеффилда соответственно. Они использовали анализ методом конечных элементов, чтобы показать, как предсказать риск перелома костей у пожилых пациентов с остеопорозом (когда с возрастом кости теряют способность к регенерации и массу, меняют структуру и становятся хрупкими). Команда также изучила влияние на кости метастазов, когда рак распространяется из таких мест, как простата, в позвоночник, вызывая «литические метастазы», разрушающие костную ткань[470]. В другом проекте они смоделировали позвоночник, искривленный сколиозом, чтобы понять, как искривление влияет на нагрузку и деформации[471]. Эти вычислительные модели также могут помочь врачам планировать операции по улучшению ходьбы у детей, страдающих церебральным параличом[472], или лечить краниосиностоз – врожденный дефект, при котором костные пластинки черепа младенца срастаются преждевременно[473].

Совместно с регулирующими органами США команда из Окленда работает над проектом «Атлас опорно-двигательного аппарата» – программной средой, целью которой является упрощение регулирования ортопедических устройств с помощью виртуальных тестов. Такие компании, как Ossis Ltd., базирующаяся в Новой Зеландии, ускоряют производство индивидуальных титановых тазобедренных имплантатов, напечатанных на 3D-принтере, а Австралийский институт спорта отслеживает спортивные результаты с помощью носимых беспроводных датчиков.

Рисунок 39. Моделирование нагрузки на бедренную кость человека (compBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)

Команда из Окленда разработала вычислительные модели, основанные на новых сенсорных и медицинских изображениях, для изучения различных практических вопросов: могут ли «умные шины» помочь детям с неврологическими расстройствами? Можем ли мы уменьшить бремя остеоартрита, изменив способ передвижения? Можем ли мы ускорить восстановление после инсульта с помощью роботизированной реабилитации? Более фундаментальные анатомические вопросы решает Тор Безье, который использует цифровых двойников для изучения роли большого пальца в мире приматов, где большие пальцы обладают разной степенью ловкости в зависимости от того, используются ли для хватания, лазания, висения, снятия кожуры или броска.

Во Франции Dassault также разрабатывает виртуальную опорно-двигательную систему для имплантов коленного и тазобедренного суставов, а также изучает проблемы со стопами, плечами и позвоночником. Например, когда у пациента наблюдаются отклонения от нормы при тесте на ходьбу, модель может дать представление о том, что происходит на мышечном уровне. Технология Dassault используется бельгийским стартапом Digital Orthopaedics для планирования операций на сложной анатомии стопы и голеностопного сустава, которая включает 28 костей, 40 суставов, более 100 связок и 30 сухожилий.

Рисунок 40. Цифровая ортопедия (воспроизведено с разрешения Dassault Systèmes)

Виртуальные легкие

Каждый ваш вдох теперь можно смоделировать на компьютере. Легкие содержат обширную разветвленную сеть ходов, ведущих к миллионам воздушных мешочков, через которые вдыхаемый кислород обменивается на углекислый газ и которые настолько богаты кровеносными сосудами, что имеют розовый цвет. Они содержат десятки типов клеток, каждый выполняет специализированные функции, такие как доставка кислорода и удаление углекислого газа из крови, выделение поверхностно-активных веществ и слизи для смазки воздушных пространств для расширения и сжатия или создание барьера для патогенов и вредного загрязнения.

Одна из сложностей заключается в том, что легкие искривлены, поэтому оба должны моделироваться индивидуально. Ваше правое легкое короче левого, чтобы вместить печень, а левое немного вдавлено, чтобы вместить сердце. Каждое легкое разделено на доли: в правом легком их три, а в левом только две. Легкие также представляют собой многомасштабную модель, поскольку они охватывают несколько порядков величины: от отдельных долей до дыхательных путей и кровеносных сосудов, которые могут достигать 25 мм и разветвляться на все более мелкие, в конечном итоге заканчивающиеся капиллярами диаметром всего 0,008 мм.

В конечном счете работоспособность легких зависит от их способности быть мехами. Понимание этого помогает нам понять основные респираторные заболевания, такие как астма и хроническая обструктивная болезнь легких – прогрессирующая и сложная смесь воспалительных заболеваний дыхательных путей, хронического бронхита и эмфиземы, которая часто связана с курением.

В последнее время произошел взрывной рост данных на молекулярном и генетическом уровне, а также были получены более подробные изображения целого легкого. Сегодня можно сделать сканы с высоким разрешением, чтобы смоделировать его доли и геометрию в виде сетки. Отдельные клетки также можно моделировать. Однако, как отмечают Меррин Таухай (заместитель директора Оклендского института биоинженерии), Келли Берроуз и коллеги, относительно мало было сделано для того, чтобы связать события в таких экстремальных масштабах. Степень, в которой это необходимо делать в виртуальных версиях, зависит от цели моделирования: простых одномерных моделей достаточно, чтобы показать, как тепло и влажность движутся через органы[474], в то время как для отражения деталей турбулентного потока воздуха при вдыхании частиц лекарства необходимы сложные трехмерные модели[475].

Опираясь на данные медицинской визуализации, команда Меррин Таухай в Окленде создает персонализированные геометрические модели легких для каждого пациента каждого вида[476]. Их виртуальная модель отражает геометрию органа и включает в себя доли легких, 30 000 дыхательных путей, которые транспортируют кислород и углекислый газ как обменные единицы глубоко в легких, малое кровообращение через артерии, вены и капилляры, а также субклеточные процессы, в частности газообмен. Виртуальные легкие, например, показывают, что существует четкая взаимосвязь между формой легких и их функцией, показывая влияние возраста (снижается емкость, диафрагма ослабевает, а альвеолы становятся мешковатыми).

С помощью вычислительной модели команда может смоделировать дыхание и связать сопротивление потоку воздуха в проводящих дыхательных путях с деформацией альвеолярной/ацинарной ткани легких в разветвленных дыхательных путях, где внушительное количество дыхательных аппаратов втиснуто в относительно небольшое пространство. Вы даже можете осмотреть легкие онлайн и увидеть, как при глотке воздуха ткань, ближайшая к диафрагме (мышца, расположенная под легкими), расширяется больше всего, а ткань над легкими – меньше всего[477].

Виртуальные легкие демонстрируют воздействие астмы, которая приводит к сужению дыхательных путей, поскольку гладкие мышцы, окружающие их, сжимаются, и дыхательные пути выделяют слизь, требуя больше энергии для каждого вдоха. Это важно, учитывая, что в течение жизни мы делаем около 550 миллионов вдохов. Другое моделирование показывает последствия курения, которое повреждает дыхательные пути и ткани газообмена, затрудняя получение достаточного количества кислорода, в то время как легочная ткань разрушается и становится дряблой. Команда также использовала эту модель, чтобы понять изменения в легких у пациентов с острой тромбоэмболией легочной артерии – закупоркой легочной артерии, обычно вызываемой тромбом[478].

В соответствующей работе группа Джима Уайлда из Университета Шеффилда использует визуализацию и моделирование для более глубокого понимания патологических изменений в легких с целью разработки новых диагностических методов[479], в то время как виртуальные дыхательные пути разрабатываются в Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории Министерства энергетики США в Ричленде, штат Вашингтон. Их цель – дать беспрецедентное, трехмерное представление о том, как загрязняющие вещества оказываются, проходят и собираются в дыхательной системе. Смоделировав нос, гортань и легкие крысы, команда включила в работу и людей, чтобы понять последствия плохого качества воздуха[480], о важности чего свидетельствует почти удвоение с 1980 г. числа больных астмой. Долгосрочные последствия загрязнения воздуха включают болезни сердца, рак легких и респираторные заболевания.

Рисунок 41. Виртуальное дыхание (compBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)

Изучив, как частицы перемещаются через легкие, ученые смогут разработать методы лечения, более точно нацеленные на доставку лекарств при легочных заболеваниях. В нашем фильме «Виртуальные люди» был также показан проект Дениса Дурли из Имперского колледжа Лондона, Мариано Васкеса из Суперкомпьютерного центра Барселоны и коллег: когда мы вдыхаем, воздух, втягиваемый через нос, претерпевает последовательные ускорения и замедления, поворачиваясь, разделяясь и воссоединяясь, прежде чем снова разделиться в конце трахеи, попав в бронхи, доставляющие вдох в каждое легкое[481].

Они также смогут изучить, как загрязнение влияет на легкие здоровых людей по сравнению с теми, кто страдает респираторными заболеваниями. Например, можно начать моделировать, как газы, пары и частицы могут по-разному действовать в легких людей, страдающих муковисцидозом, эмфиземой и астмой. В течение десятилетия появятся полноценные модели человеческого дыхания, которые можно будет адаптировать для ускорения диагностики и лечения отдельного пациента.

Виртуальная печень

Печень – замечательный орган, самый большой в организме (второй по размеру после кожи), а также самый загруженный, выполняющий функции перерабатывающего завода, аккумулятора, фильтра, склада и распределительного центра. Печень выполняет множество важных задач: преобразует пищу в энергию, детоксицирует алкоголь, наркотики и загрязняющие вещества, сохраняет витамины, жиры, сахара и минералы, производит пищеварительный сок – желчь, которая расщепляет липиды, чтобы они могли усваиваться организмом, и вырабатывает гормоны, регулирующие сексуальное желание и многое другое. Это главный метаболический орган всех позвоночных – главная лаборатория, если хотите, – и его метаболизм играет центральную роль в токсичности и эффективности лекарств.

Печень имеет конусообразную форму и состоит из двух основных долей. В каждой по восемь сегментов, состоящих из 1000 маленьких долей или долек, соединенных с протоками, транспортирующими желчь в желчный пузырь и тонкую кишку. Поскольку эти дольки являются основными функциональными единицами печени, команда из Окленда под руководством Харви Хо разработала многомасштабную модель виртуальных долек, в которой поток моделируется с помощью уравнения в частных производных, учитывающего диффузию и адвекцию химических веществ, чтобы связать биомеханические модели кровотока и фармакологические модели. Таким образом, исследователи смогут, например, увидеть, как в одной конкретной метаболической зоне дольки передозировка обезболивающего ацетаминофена может привести к некрозу гепатоцитов – наиболее распространенного типа клеток печени[482].

В отличие от любого другого органа, печень зависит от двух источников крови: четверть поступает через печеночную артерию, которая доставляет из легких кровь с высоким содержанием кислорода. Три четверти крови поступает через систему воротной вены – сети, которая транспортирует кровь через кишечник, желудок, селезенку и поджелудочную железу. Все продукты пищеварения, от питательных веществ до токсинов, попадают в печень этим путем. Как только печень дезоксигенирует и перерабатывает эту кровь, она транспортируется в центральную печеночную вену, а затем в сердце.

Печень, самый важный метаболический орган в организме, настолько активна, что согревает протекающую через нее кровь и помогает поддерживать температуру тела. Печень насыщена кровью, удерживая примерно четверть ее запасов в организме, поэтому этот огромный орган имеет красновато-коричневый оттенок. В общей сложности каждые две с половиной минуты через сложную сеть артерий, вен и капилляров печени проходит галлон крови. Один из проектов Окленда направлен на то, чтобы смоделировать карту этих огромных деревьев из тысяч сосудов[483], а также пульсирующие через них приливы и отливы крови, чтобы планировать операции на печени[484]. Печень имеет мало внешних ориентиров, которые могли бы помочь хирургам, поэтому модели ее анатомии могут помочь при восстановлении после серьезной операции[485].

Печень необычна еще и тем, что, даже если более половины ее общей массы повреждено (например, из-за чрезмерного употребления алкоголя), она способна самовосстанавливаться, и этот процесс также моделируется. Работа уже выявила нераспознанный механизм регенерации, который зависит от того, как гепатоциты выстраиваются вдоль синусоидов – микрокровеносных сосудов, пересекающих дольку печени[486]. В другом исследовании команда из Окленда моделирует воздействие на печень вирусной инфекции гепатита В, используя понимание вирусной кинетики, которое мы изложили в пятой главе.

Есть и другие успешные модели печени, например, Virtual Liver Network в Германии – по-настоящему многомасштабная компьютерная модель всего органа, от биомолекулярных и биохимических процессов внутри клеток до анатомии всей печени – находится в стадии разработки 70 исследовательскими группами из 41 учреждения. Марино Зериал и его коллеги из Института молекулярно-клеточной биологии и генетики Макса Планка в Дрездене разработали многомасштабную модель, которая может имитировать гидродинамические свойства желчи, которая вырабатывается в печени и транспортируется через сильно разветвленную канальцевую сеть в кишечник для переваривания липидов и выведения продуктов жизнедеятельности[487]. Их трехмерные изображения желчевыводящей сети – большого переплетения протоков – показывают динамику жидкости желчи: от быстрой, текущей красной до медленной синей. Такая работа помогает нам понять холестаз – нарушение оттока желчи, распространенную проблему, наблюдаемую при разработке лекарств и которая может быть связана, среди прочего, с передозировкой наркотиков.

Что касается поджелудочной железы (она вырабатывает соки, способствующие пищеварению), были разработаны искусственные версии для пациентов с диабетом 1-го типа, которым инсулина не хватает или они не могут адекватно на него реагировать. Чтобы помочь им получить необходимое количество инсулина для регулирования уровня глюкозы в крови, искусственная разновидность использует математическую модель метаболизма глюкозы у человека и алгоритм управления с обратной связью, который моделирует доставку инсулина с использованием данных датчика глюкозы, имплантированного пациенту. Их можно превратить в индивидуального цифрового двойника поджелудочной железы, который непрерывно рассчитывает необходимое количество инсулина и управляет имплантированной помпой для поддержания концентрации инсулина в крови[488].

Виртуальный кишечник

Чтобы помочь понять расщепление пищи в организме, команда из Окленда под руководством Лео Ченга разработала математические модели желудка и тонкой кишки – виртуального кишечника. В целом они нашли способы преодолеть проблемы при многомасштабном моделировании от клеточного до органного уровня электрофизиологических процессов, происходящих во время пищеварения.

Как и сердце, кишечник может страдать от аритмий. На клеточном уровне модели сейчас применяются по-разному: от исследования механизмов электростимулятора желудка до измерения влияния цирроза печени на электрическую активацию желудочно-кишечного тракта. На уровне органов исследования электрического картирования и моделирования высокого разрешения объединяются, чтобы обеспечить более глубокое понимание нормальной и аритмической электрической активации.

Эти захватывающие путешествия по кишечнику также позволяют провести детальные исследования моделирования на уровне «всего тела», что может иметь значение для диагностических методов желудочных аритмий и паралича (когда пища не проходит через желудок), и их лечения с помощью электростимуляторов или абляции, когда небольшое количество ткани уничтожается, чтобы помочь восстановить естественный ритм кишечника.

Команда также хочет принять во внимание серьезный сдвиг в понимании человеческого тела, который произошел пару десятков лет назад, когда интерес переместился от человеческих клеток к бактериям и другим микробным клеткам в кишечнике. Раньше считалось, что число этих пассажиров превышает численность наших собственных клеток в соотношении 10 к 1. Теперь мы знаем, что соотношение варьируется, но было подсчитано, что «эталонный мужчина» (весом 70 кг, возрастом 20–30 лет и ростом 1,7 м) содержит в среднем около 30 триллионов человеческих клеток и 39 триллионов бактерий, и каждая дефекация может изменить соотношение в пользу человеческих клеток, поскольку число бактерий падает на четверть или треть[489].

В кишечнике человека пасутся несколько тысяч штаммов бактерий. Некоторые из них связаны с болезнями, тогда как другие имеют благоприятные последствия. Удивительно, но, несмотря на наше близкое генетическое родство с обезьянами, микробиом кишечника человека больше похож на микробиом обезьян Старого Света, таких как павианы, чем на микробиом человекообразных обезьян, таких как шимпанзе[490]. Еще более удивительно то, что микробное содержимое кишечника может влиять на мозг и, возможно, даже на память[491].

Команда из Окленда использует лабораторные эксперименты, выращивает популяции бактерий в биореакторе, проводит метаболомический и биоинформатический анализ, а также разрабатывает математические и статистические методы для создания прогностических моделей, которые улучшат нашу способность понимать и манипулировать этими микробиомами. Чтобы разобраться в поразительной сложности микробной флоры и фауны, исследователи прибегают к использованию машинного обучения, чтобы выяснить, как меняются микробные популяции в кишечнике под влиянием изменения температуры, пищи или чего-то еще.

Виртуальный метаболизм

На сегодняшний день ученые успешно смоделировали действие лекарств, инфекции, клеточные ткани, органы и многое другое. Как упоминалось ранее, сейчас предпринимаются усилия по интеграции этих аспектов виртуального человека с виртуальным метаболизмом – той базовой сетью генов, белков и биохимии, которая охватывает человеческое тело.

Некоторые модели просты. Чтобы исследовать сложные механизмы, лежащие в основе мышечной усталости, Юкико Химено и ее коллеги из Университета Рицумэйкан в Киото разработали математическую модель с пятью основными компонентами – мышцами, печенью, легкими, кровеносными сосудами и другими органами, – чтобы карикатурно отобразить ключевые механизмы. Результаты моделирования представляют важные доказательства для лучшего понимания мышечной усталости, например, увеличения уровня лактата в крови и неорганических фосфатов в мышцах, а также падения уровня pH крови, что является результатом высокоинтенсивных упражнений[492].

Первая компьютерная модель, представляющая трехмерные структурные данные белков и метаболитов в метаболических процессах, была разработана международным консорциумом, в который вошли Бернхард Палссон из Калифорнийского университета в Сан-Диего и Инес Тиле, которая сейчас работает в Национальном университете Ирландии в Голуэе. Модель охватывала около 4000 продуктов метаболизма или метаболитов, как их называют, и почти 13 000 белковых структур, объединенных в компьютерный инструмент под названием Recon3D, который дает представление о генетических вариациях и механизмах, лежащих в основе воздействия лекарств на метаболический ответ у людей[493].

Используя Recon3D, исследователи смогут, например, детально изучить, как метаболические процессы протекают у пациентов с болезнью Паркинсона по сравнению со здоровыми людьми, изучить взаимодействие между патогенами (такими, как бактерии или вирусы) и их хозяином-человеком, или исследовать влияние генетической мутации на структуру метаболита или белка во время развития определенных заболеваний. Они также использовали Recon3D для изучения того, как гены, белки и метаболические реакции отвечают на различные методы лечения. К своему удивлению, исследователи обнаружили, что препараты с очень разной молекулярной структурой могут вызывать схожие метаболические реакции.

Основываясь на этой работе, Тиле и ее коллеги разработали новый подход к реконструкции метаболической сети, в котором использовалась специфичная для органа информация из литературы (обзор более 2000 статей и книг) и данные – омик, чтобы зафиксировать метаболизм 26 органов и шести типов клеток крови у двух человек, мужчины и женщины, Харви и Харветты[494].

В 2020 г. они сообщили, что каждая из реконструкций представляет метаболизм всего тела с более чем 80 000 биохимических реакций анатомически и физиологически согласованным образом, опираясь в своих реконструкциях на физиологические, диетические и метаболомические данные, чтобы воспроизвести межорганные метаболические циклы и использование энергии, а также биомаркеры наследственных заболеваний обмена веществ в различных биожидкостях и скорость основного обмена. Наконец, добавив данные о микробиоме, они смогли изучить кометаболизм микробиома хозяина. Они пришли к выводу, что работа представляет собой «важный шаг на пути к виртуальным физиологическим людям».

Виртуальный мозг

3 фунта ткани между вашими ушами обеспечивают огромную вычислительную мощность, по оценкам, от 10^28 флопсов. Это намного превышает 10^18 экзафлопсной машины, хотя в этом утверждении неявно заложена идея о том, что мозг на самом деле представляет собой что-то вроде цифрового компьютера. Один из признаков того, что это не так: вашему аналоговому серому веществу для мышления требуется весьма скромная мощность – всего лишь от 10 до 20 Вт. Экзафлопсный суперкомпьютер Frontier должен охлаждаться тысячами галлонов воды в минуту, а человеческий мозг работает при температуре всего 38,5 °C[495]. Сводить мозг к флопсам кажется таким же бессмысленным, как исчислять значимость произведения искусства его размером.

Мозг, без сомнения, является самым сложным и наименее изученным элементом человеческого тела. По мере того как мы его изучаем, появляются новые идеи, например, из недавнего исследования части мозговой ткани размером с кунжутное семя из коры головного мозга 45-летней женщины, из-за эпилепсии перенесшей операцию в Массачусетской больнице общего профиля, Бостон[496]. После окраски тяжелыми металлами, разрезания на 5000 частей и изучения с помощью электронной микроскопии команда из Гарвардского университета и других организаций использовала вычислительные методы для визуализации трехмерной структуры 50 000 клеток, сотен миллионов проекций нейронов и 130 миллионов синаптических связей. Исследование выявило несколько клеток, которые соединялись 10 или даже 20 раз. Учитывая аналогичные наблюдения на мышах, возможно, редкие мощные импульсы могут быть общей особенностью мозга млекопитающих.

Этот кусочек мозга размером в 1 мл содержал 20 139 олигодендроцитов (разновидность глиальных клеток), а также 8096 сосудистых клеток, 10 531 шиповатый нейрон (из которых 8803 имели четкую пирамидальную форму), и показал, что количество глии превышает количество нейронов в соотношении 2 к 1 (32 315 против 16 087). Шиповатые составляли 69 % нейронов, а 31 % нешиповатых были классифицированы как интернейроны (4688). Существовала еще группа из 868 нейронов, которые с трудом подпадали под эту бинарную категоризацию. Учитывая сложность даже этого маленького кусочка мозга, смоделировать все 86 миллиардов его клеток (нейронов), каждая из которых имеет в среднем 7000 связей с другими нейронами (синапсами), будет грандиозной задачей.

Несмотря на это, уже достигнут значительный прогресс. Ученые всего мира создали карты, которые каталогизируют и отображают разнообразные клетки мозга и их свойства[497]. Опираясь на эти и другие данные, виртуальный мозг и его моделирование входят в число целей проекта «Человеческий мозг», который опирается на усилия более 700 ученых из более чем 140 университетов, больниц и исследовательских центров по всей Европе, а также пяти суперкомпьютерных центров, включая Суперкомпьютерный центр Барселоны.

Некоторые аспекты этого набора исследовательских программ направлены на получение базовых знаний: открытие того, что высокочастотные колебания передают «пакеты информации» от одной небольшой группы нейронов к другой, находящейся далеко (с клеточной точки зрения) в мозге[498], рисование всей карты связей коры головного мозга человека[499] или разработка математической основы для количественного воспроизведения всего диапазона связей мозговой сети[500]. Другие решают более практические проблемы, такие как способы обмена соответствующими медицинскими данными о мозге, хранящимися в тысячах больниц.

Моделирование – ключевой ингредиент. Некоторые команды разрабатывают упрощенные, но точные модели дендритов – сложных древовидных структур, простирающихся между нейронами, которые делают гораздо больше, чем просто собирают сигналы: дендриты интегрируют и сравнивают входные сигналы, чтобы найти специальные комбинации, важные для роли нейронов[501]. Другие использовали компьютерное моделирование нейронных цепей спинного мозга, опираясь на исследования, которые позволили людям с параличом нижних конечностей снова начать ходить с помощью эпидуральной электрической стимуляции (целенаправленная стимуляция спинного мозга), чтобы позволить пациентам с травмами спинного мозга восстановить контроль над своим кровяным давлением[502]. Другая инициатива ЕС, Neurotwin, направлена на разработку близнецов мозга, способных предсказать эффект транскраниальной электромагнитной стимуляции, или ТМС[503], когда магнитные поля используются для того, чтобы вызвать протекание токов в определенных областях мозга, например, для лечения депрессии и для базовых исследований. Чтобы подтвердить эффективность этого подхода, Роджер принял участие в эксперименте по использованию ТМС для временного отключения его способности говорить[504].

Еще одним ключевым компонентом проекта «Человеческий мозг» является The Virtual Brain, TVB, платформа моделирования с открытым исходным кодом, которая объединяет экспериментальные данные о мозге из различных источников для улучшения понимания основных механизмов работы мозга. Механизм моделирования мозговой сети, основанный на моделях популяции нейронов и структурной информации, полученной при нейровизуализации, с 2010 г. находится в стадии разработки под руководством Виктора Йирсы, директора Института нейробиологии Inserm в Университете Экс-Марсель, и его коллег Рэнди Макинтоша из Бэйкрест-центра Торонто и Петры Риттер из клиники Шарите в Берлине.

Эти виртуальные модели мозга способны имитировать визуализацию мозга, которая часто проводится в больницах. Одним из примеров использования виртуального мозга является лечение эпилепсии, от которой страдают около 50 миллионов человек во всем мире. Во многих случаях судороги, свойственные заболеванию, можно контролировать с помощью лекарств. Однако около трети пациентов устойчивы к лекарствам, и единственным выходом для хирургов является удаление эпилептогенной зоны – эпицентра в мозгу, где приступ возникает, а затем распространяется. Эту область необходимо определить как можно точнее, что очень сложно, и в результате уровень успеха операции составляет всего около 60 %. Чтобы помочь врачам спланировать эту сложную операцию, команда виртуального мозга создает персонализированные модели мозга пациентов и имитирует распространение аномальной активности во время судорог[505]. На момент написания «виртуальный пациент с эпилепсией» (ВЭП) тестировался на более чем 350 пациентах в 13 французских больницах, что представляет собой первый пример персонализированного подхода к моделированию мозга[506].

Во-первых, персонализированная модель мозга создается на основе собственных данных пациента об анатомии, структурных связях и активности его мозга. Посредством ряда шагов эти данные преобразуются в динамическую сетевую модель, имитирующую распространение приступов по мозгу. Высокопроизводительные вычисления и ИИ позволяют адаптировать модели мозговой сети под конкретного пациента и создать индивидуальную платформу моделирования мозга in silico для проверки клинических гипотез и разработки методов лечения. На момент написания в рамках проекта «Человеческий мозг» с целью перенести эту инновацию из лабораторий к пациентам была создана первая дочерняя компания Virtual Brain Technologies (VB Tech). Йирса рассказал нам, что, используя ВЭП в качестве своей первой технологии, VB Tech стремится разработать персонализированную технологию виртуального мозга, чтобы изменить диагностику и лечение пациентов, страдающих заболеваниями головного мозга[507].

Рисунок 42. Виртуальный мозг: реконструкция областей мозга и мест их соединения, показанных узлами (изображение предоставлено Институтом нейробиологии Inserm [InS], Марсель)

Персонализированные модели мозга могут быть использованы для прогнозирования последствий опухолей и планирования их удаления с помощью операции на головном мозге, при которой по очевидным причинам необходимо оставить как можно большую часть окружающей ткани нетронутой. Методы визуализации часто используются для планирования операции, но они слишком грубы, чтобы предсказать послеоперационные результаты из-за сложной динамики мозга.

Используя программное обеспечение с открытым исходным кодом The Virtual Brain, Ханнелора Аэртс и команда под руководством Даниэле Маринаццо смоделировали 25 отдельных сетей мозга пациентов с опухолью головного мозга и 11 контрольных. Они обнаружили, что индивидуальные модели могут точно предсказать влияние опухолей на связи мозга. Этот результат открывает возможность использования виртуального моделирования мозга для улучшения планирования операций и, как следствие, их успеха[508].

Исследователи виртуального мозга также изучают инсульты – основную причину смерти и инвалидности, когда кровоснабжение мозга нарушается, будь то кровотечение или закупорка, вызванная тромбом. Ана Солодкин из Калифорнийского университета в Ирвине и ее коллеги использовали The Virtual Brain и данные 20 человек, перенесших инсульт, а также 11 человек из контрольной группы, чтобы изучить его влияние на динамику мозга. Эти исследования дают глубокое понимание влияния четко обозначенных поражений головного мозга на общую функциональность и здоровье органа. Команда надеется понять, как сложные сети мозга реагируют на изолированный сбой некоторых узлов, а также найти наилучшие пути восстановления для отдельных пациентов[509].

Как и многие другие команды, работающие над моделированием мозга, команда из Окленда также разбирает наш самый сложный орган, по аспекту за раз. Их модель всей сердечно-сосудистой системы организма особенно актуальна, поскольку нейроны более чувствительны к кислородному голоданию, чем другие виды клеток, которые имеют низкую скорость метаболизма.

Чтобы связать свою работу с клеточным уровнем, команда работает с Мэриэнн Мартоне из Калифорнийского университета в Сан-Диего, которая возглавляет Информационную систему нейробиологии США. Мартоне интересуется, как многомасштабная визуализация мозга может помочь интегрировать данные нейробиологии по анатомии мозга, заболеваниям, молекулярной биологии и т. д., которые были получены разными исследователями на разных популяциях пациентов с использованием разных методов и разных наборов данных. Платформа, запущенная в 2008 г., предоставляет инструменты, ресурсы и стандартизированные онтологии для объединения этих разрозненных данных[510].

Рисунок 43. Кровоток через Виллизиев круг, соединяющий артерии с мозгом, смоделированный с использованием кода Питера hemeLB (compBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)

Команда из Окленда изучает церебральную ауторегуляцию – механизм обратной связи, который обеспечивает необходимое количество крови для снабжения сосудов головного мозга в зависимости от его потребности в кислороде. Сигналы нейронов и глии вызывают расширение кровеносных сосудов, в которых эндотелиальные клетки, перициты и гладкомышечные клетки действуют согласованно, чтобы доставить больше крови в нужное место вместе с кислородом и питательными веществами, а также удалить побочные продукты метаболизма мозга. Их модель может моделировать здоровую нейрососудистую связь, а также ее нарушение при гипертонии, болезни Альцгеймера и ишемическом инсульте.

Еще одним предметом интереса являются черепно-мозговые травмы, которые представляют собой растущую медицинскую и социально-экономическую проблему, поскольку врачи все лучше спасают жизни пациентов с серьезными травмами головы, особенно полученными в результате автомобильных аварий. Последствия этих травм остаются плохо изученными, что затрудняет борьбу с краткосрочными и долгосрочными рисками, начиная от кровоизлияния в мозг и заканчивая деменцией. Хантер надеется, что многомасштабные вычислительные модели, носимые датчики и портативные устройства для измерения воздействия можно будет объединить с передовой нейробиологией, основанной на культивировании клеток головного мозга, для определения порога повреждения и возможных целей для эффективного лечения.

Возможно, у виртуального человека даже будет обоняние. Коллеги Хантера используют методы искусственного интеллекта для разработки проводящих и нервных путей, связанных с нашей способностью различать запахи, когда информация, собранная и обработанная носом, поступает в структуру мозга, называемую обонятельной луковицей. Молекулы, переносимые по воздуху, связанные с запахами, заставляют рецепторные клетки, выстилающие нос, посылать электрические сигналы пучкам нервных окончаний в луковице, а затем клеткам мозга (нейронам). Однако прошлый опыт меняет способ обмена нейронами химической информацией, которую они получают из носа, и именно так мозг может организовать химически разные, но похожие запахи, такие как апельсин и лимон, в категорию, известную как цитрусовые[511]. Моделируя мозг, можем ли мы пойти еще дальше?

Виртуальное сознание

Незадолго до выступления на Туссанской конференции по науке о сознании в 2020 г., и за несколько дней до того, как он получил Нобелевскую премию по физике за свою работу по черным дырам, Роджер Пенроуз нашел время, чтобы поговорить с нами о потенциале виртуального мозга. Мы консультировались с Роджером при написании наших предыдущих книг как с экспертом по общей теории относительности, квантовой механике и космологии.

В вопросе виртуального человека нас заинтересовало его мнение о сознании. Некоторые утверждают, что книга Пенроуза 1989 г. «Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики» помогла ввести современные подходы к науке о сознании, не в последнюю очередь потому, что содержала провокацию: для моделирования человеческого мозга цифровые компьютеры не подойдут.

Будучи школьником, Пенроуз не только хотел пойти по стопам своих родителей в медицину, но и питал тайные амбиции: «Я собирался открыть людям головы и посмотреть, как работает их мозг»[512]. Хотя ему пришлось отказаться от амбиций стать врачом, чтобы посвятить себя математике, его интерес к мозгу возродился в начале 1950-х гг., когда он посещал лекции по математике в качестве аспиранта в Кембриджском университете. Пенроуз осознал, что сознательное понимание математики не может быть результатом исключительно вычислительных процессов. Его прозрение пришло во время курса математической логики Стортона Стина, который обсуждал влиятельные исследования пределов вычислений, проведенные Аланом Тьюрингом[513], Куртом Гёделем и Алонзо Чёрчем[514], с которыми мы столкнулись во второй главе: «Я думал, что должен быть какой-то способ преодолеть исчисляемость, что наше восприятие математики находится за пределами исчислимых систем».

Пенроуз утверждает, что мозг, самая сложная особенность виртуального человека, не является «мясным компьютером» и что человеческое сознание невозможно охватить алгоритмами. Пенроуз писал: «Мы не совсем понимаем, почему физическое поведение так точно отражается в мире Платона, и у нас нет достаточного понимания того, как возникает сознательное мышление, когда физический материал – например, который находится в бодрствующем здоровом человеческом мозге – организован именно так, как надо. Мы также не совсем понимаем, как сознание, направленное на понимание математических проблем, способно угадывать математическую истину. Что это говорит нам о природе физической реальности? Это говорит нам, что мы не можем должным образом ответить на вопрос об этой реальности, не понимая ее связи с двумя другими реальностями: сознательным мышлением и чудесным миром математики»[515].

С тех пор как Пенроуз впервые заинтересовался сознанием в 1950-х гг., он размышлял над неразрешимой загадкой. Поскольку Вселенная управляется физическими законами – общей теорией относительности на больших масштабах и квантовой теорией на микроскопических масштабах, – как они могут быть воплощены в, казалось бы, невычислительных действиях сознательного понимания? «Я чувствовал, что в наших нынешних физических теориях, должно быть, чего-то не хватает». Ответ лежит в квантовой механике, к которой мы вернемся в девятой главе[516].

Работая со Стюартом Хамероффом из Университета Аризоны, Пенроуз доказал, что структуры в нейронах мозга, известные как микротрубочки, являются ключом к решению проблемы: «Сознание возникает из квантовых вибраций в микротрубочках – белковых полимерах внутри нейронов мозга, которые управляют как нейрональными, так и синаптическими функциями, а также связывают мозговые процессы с процессами самоорганизации в мелкомасштабной, „протосознательной“ квантовой структуре реальности»[517].

Они выдвинули эту теорию в начале 1990-х гг., и она была встречена скептически, поскольку мозг считался слишком «теплым, влажным и шумным» для квантовых процессов. Хотя Пенроуз и Хамерофф с тех пор приводили доказательства теплой квантовой когерентности в фотосинтезе растений, навигации мозга птиц, нашем обонянии и микротрубочках мозга, их идея не получила большого распространения.

Однако, если оставить в стороне немаловажную проблему, связанную с отсутствием четкого определения сознания, сомнения Пенроуза по поводу машинного интеллекта звучат правдоподобно: сознание не является алгоритмическим. Нам также не хватает средств для имитации пластической эволюции мозга, хотя генеративно-состязательные сети (GAN), с которыми мы столкнулись ранее, – где нейронные сети взаимодействуют друг с другом – знаменуют собой небольшой шаг в правильном направлении. Более того, как мы видели во второй главе, ограниченным цепочкам двоичных данных, которыми наполнены цифровые компьютеры, не хватает сложности, чтобы позволить появиться чему-то вроде сознания.

Виртуальный человек

Мы прошли долгий путь с тех пор, как первые сигналы прошли через виртуальные нервные клетки Ходжкина и Хаксли, Тьюринг с помощью математики смоделировал закономерности жизни, а Нобл заставил виртуальную сердечную клетку биться. Сегодняшние глобальные усилия по созданию цифровых двойников стимулируются усовершенствованием компьютерного оборудования, достижениями в теории и непрерывным совершенствованием моделирования многомасштабных процессов в организме, наряду со сбором нужных данных, то есть медицинских баз, в которых есть молодые и пожилые пациенты, как женщины, так и мужчины, разнообразные во всех отношениях. Нам также необходимо тщательное применение методов искусственного интеллекта.

Можно подумать, что усилия по созданию Виртуального человека уже далеко продвинулись. Действительно, существуют модели клеток, таких как кардиомиоцит, которые могут моделировать все: от токов мембранных ионов до сил, генерируемых белковыми нитями. У нас также есть модели небольших участков ткани с четко определенной функцией: от костных остеонов до нефронов почек, ацинусов легких, лимфатических узлов, мышечных двигательных единиц, потовых желез, кортикальных слоев и долек печени. Затем существуют модели целых органов, таких как сердце, легкие, желудок и толстая кишка, а также систем органов, таких как сердечно-сосудистая и кардиореспираторная системы – сердце, сосудистая сеть и легкие, – нервно-мышечная система, то есть иннервация мышц, желудочно-кишечная система, женская репродуктивная система и вегетативная нервная система.

Работа по персонализации моделей уже началась: анатомические данные, полученные в результате неинвазивной визуализации с высоким разрешением, можно использовать для запуска алгоритмов, которые при работе на мощных компьютерах решают полученные уравнения и неизвестные, создавая сложную математическую модель функции органа, а также виртуальный орган, который выглядит и ведет себя как ваш собственный. Требуется приложить огромные усилия, чтобы получить числовые значения для многих параметров и заполнить эту сеть уравнений, что необходимо повторять для каждого человека, чтобы создать персонализированную модель. И здесь снова может помочь разумное использование машинного обучения. На протяжении всего этого времени существует постоянная необходимость обеспечить воспроизводимость и понять свойственные неопределенности, чтобы гарантировать, что прогнозам виртуального человека можно доверять.

В то время как модели машинного обучения и искусственного интеллекта, основанные на больших данных, могут просматривать прошлые медицинские записи, чтобы увидеть, как тело ведет себя в аналогичных условиях, и делать вывод, как состояние изменится с течением времени, цифровой аватар сможет применять для прогнозирования законы физики и математики. Например, близнец сердца сможет моделировать жесткость сердца или градиенты давления внутри него[518], а также поведение органа в необычных условиях.

Все это необходимо, но недостаточно для создания виртуального человека. Многие модели текущего поколения основаны на обыкновенных дифференциальных уравнениях, которые работают только в одном измерении (времени). Это относительно специальные, общие и упрощенные модели, а не персонализированные. Их невозможно собрать в виртуального человека, потому что они остаются кусочками, настроенными на работу с изолированными скоплениями данных по заданным алгоритмам на конкретных компьютерах. Несмотря на громадный объем работы над функциональной совместимостью, эти фрагментарные модели нелегко объединить в персонализированного двойника. Если бы это было возможно, виртуальный человек уже стал бы реальностью. Упрощенные модели вообще не соответствуют нелинейной, динамической системе сложности человека, которая включает в себя петли обратной связи всех длин и масштабов. Работа по-настоящему началась только в последнее десятилетие.

С появлением экзафлопсных вычислений способность моделировать сложную структуру тела и мозга достигнет больших успехов, если судить по опыту с HemeLB для моделирования кровообращения. Численная мощность машин, существовавших до экзафлопса, таких как Super-MUC-NG и Summit, уже занята лишь небольшой частью всего набора человеческих данных. Если экстраполировать, чтобы добиться большего, нам наверняка понадобится множество экзафлопсных машин. Однако нет предела тому, что мы могли бы сделать с большей компьютерной мощностью на зетта-масштабе и за его пределами. То же самое касается последнего поколения гетерогенных суперкомпьютерных архитектур, которые в большей степени имитируют гетерогенную архитектуру человеческой ткани, поскольку мы стремимся собрать виртуальное тело, сначала мультифизическим способом в одних и тех же размерах и в одинаковых временных масштабах, а затем на многих масштабах, от генома до клетки и органа. В следующей главе, в продолжение третьего шага, который мы наметили в третьей главе, мы увидим, как мультифизика и многомасштабное моделирование ускорятся благодаря развитию новых типов компьютеров. Тогда мы можем ожидать появления более надежных и детализированных моделей, в том числе настоящего виртуального двойника человека.

Глава 9

Виртуальный человек 2.0

«Дважды меня спрашивали: „Скажите, мистер Бэббидж, если вы введете в машину неправильные цифры, получатся ли правильные ответы?“ Я не могу понять, какая путаница в голове может спровоцировать подобный вопрос».

ЧАРЛЗ БЭББИДЖ, PASSAGES FROM THE LIFE OF A PHILOSOPHER (1864)[519]

Замечательный прогресс в создании виртуального человека отражен в огромном диапазоне симуляций, от молекул до органелл, клеток, тканей, органов и даже в масштабе всего человеческого тела. Но вся эта работа основана на идее, что мы можем воспроизвести устройство мира на цифровом компьютере. Верно ли это? Плохая новость заключается в том, что, как мы видели во второй главе, способность аналогового человеческого мозга понимать утверждения Геделя превосходит возможности любого цифрового компьютера. Мы также не можем всегда быть уверены, что цифровые компьютеры дают правильные ответы. Хорошей новостью является то, что помимо использования ансамблевых методов есть другие способы обойти это препятствие, вернувшись в будущее вычислений.

Как мы видели на примере антикитерского механизма, первые компьютеры были аналоговыми. Лишь относительно недавно, в середине XX в., механические аналоговые компьютеры были заменены электронными аналоговыми с резисторами, конденсаторами, катушками индуктивности и усилителями. К 1970-м гг. цифровые компьютеры взяли верх по ряду причин, не в последнюю очередь из-за того, что механические были громоздкими. Чтобы ответ был точнее, нужен больший объем: поскольку информация кодируется физически (вспомните, например, маркировку на логарифмической линейке), дополнительный бит точности удваивает размер устройства[520]. По сравнению с цифровыми, механические аналоговые компьютеры также были энергоемкими, медленными и ограниченными в точности, с которой мы можем измерять аналоговые величины.

Преобразование входных данных из аналоговой формы в строку из единиц и нулей позволило перепрограммировать цифровые компьютеры для выполнения нескольких типов вычислений. Достижения в области интегральных электронных схем позволили цифровым компьютерам быстро сократить размеры и повысить мощность и скорость. Но аналоговые вычисления возвращаются, не в последнюю очередь потому, что этот подход может снизить энергопотребление, что становится все более серьезной проблемой для компьютерных гигантов. Аналоговая обработка также предлагает способ уловить хаотическое богатство реального мира[521]. Между тем развитие квантовых вычислений открывает необычайные новые возможности для виртуального человека.

Метаматериалы

Существует множество способов создания аналоговых компьютеров. Одним из многообещающих подходов являются технологии материалов следующего поколения: метаматериалы (meta от греческого «после»). В 2006 г. Роджер оказался в Имперском колледже Лондона, где изучал метаматериал, который сэр Джон Пендри разработал вместе с коллегами из Дюкского университета в Северной Каролине, чтобы скрывать объекты от радаров. Соединение медных проволок и петель на чем-то похожем на основу для пиццы реализовало идею, выдвинутую Пендри в 1999 г. (название «метаматериал» появилось позже)[522][523][524].

Метаматериалы открывают возможности, столь же необычайные, как и их способность манипулировать светом. Одним из интригующих применений является маскировка. Метаматериалы с градиентом положительных показателей преломления могут заставить свет обтекать объект, как в «пицце» Пендри. Тот же феномен искажения света можно наблюдать в мираже в пустыне, когда синий свет неба искривляется градиентами нагретого воздуха, создавая иллюзию пруда посреди песка[525]. Плащ из метаматериала скрывает произвольный объект из поля зрения, делая его невидимым. Другие же используют метаматериалы для выполнения аналоговых вычислений с использованием света.

Одна из таких работ ведется на факультете электротехники и системотехники Пенсильванского университета, там же родился и ЭНИАК – новаторский цифровой компьютер общего назначения. Надер Энгета, который работает над метаматериалами вместе с коллегами из Техаса и Италии, считает, что аналоговая оптическая обработка не только эффективна, но и может быть полезна для решения проблем, которые неразрешимы на цифровых машинах[526].

Роджер впервые столкнулся с Энгетой в 2005 г., когда обсуждал маскировку с помощью метаматериалов, которую он тогда называл «прозрачностью»[527]. Десять лет спустя Энгета показал, как вместо использования громоздких линз и оптики метаматериал толщиной в одну длину волны света может выполнять набор математических функций[528]. Входной сигнал кодируется в виде сложной формы световой волны. Некоторые свойства метаматериала – в частности, профиль показателя преломления, магнитные и электрические свойства – определяют то, как эта волна распространяется, и когда она проходила через метаматериал, Энгета мог заставить ее делать что-то математически полезное, например, решать интегральные уравнения со скоростью на несколько порядков выше, чем у цифровых компьютеров, потребляя при этом меньше энергии.

Его команда продемонстрировала эксперимент с использованием микроволн, длина которых намного больше, чем у видимого света (диапазон микроволн составляет от 30 см до 1 мм). Микроволнами управляли с помощью устройства, которое Энгета называл «швейцарским сыром»: блока полистирольного пластика площадью 2 квадратных фута с распределением воздушных отверстий, разработанного для решения интегрального уравнения с заданным «ядром», ключевой частью уравнения, описывающей связь между двумя переменными. После прохождения микроволнового излучения решение представлено формой, интенсивностью и фазой выходящей волны. В 2021 г. он показал, как «швейцарский сыр» может обрабатывать два разных интегральных уравнения одновременно, используя две микроволновые частоты[529].

Поскольку они манипулируют микроволнами, эти устройства измеряют примерно четыре длины волны на восемь длин волн, то есть имеют размер 30×60 см, что упрощает поиск ошибок[530]. На момент написания Энгета и его коллеги работали над фотонным чипом диаметром в несколько микрон[531]. Используя метаматериалы, которые могут изменять свои свойства, можно будет программировать устройства, подобно тому, как лазерный свет записывает информацию на старомодные компакт-диски. Параллелизм также возможен за счет одновременного использования разных длин волн (цветов).

Есть и другие возможности для оптических компьютеров. Например, Наталья Берлофф из Кембриджского университета показала, как умножать волновые функции, описывающие световые волны (вместо того, чтобы складывать их), открывая новые возможности для решения сложных вычислительных задач[532]. В четвертой главе мы также столкнулись с физическими нейронными сетями, где свет, проходящий через любой физический объект (например, стеклянное пресс-папье), можно использовать в качестве центрального процессора в быстрой и эффективной глубокой нейронной сети. Каким бы ни был подход к оптическим вычислениям, вполне вероятно, что экзафлопсные машины следующего поколения будут иметь аналоговые подсистемы для выполнения того, что Энгета называет «фотонным исчислением».

Рисунок 44. Структура полых областей в «швейцарском сыре» предназначена для решения интегрального уравнения с заданным «ядром», частью уравнения, которая описывает взаимосвязь между двумя переменными (воспроизведено с разрешения Надера Энгеты)

Цифровые мозги

Человеческое тело само по себе может способствовать развитию виртуального человека благодаря появлению аналоговых компьютеров, вдохновленных его аналоговой работой. Основываясь на новаторской работе американского ученого и инженера Карвера Мида в конце 1980-х гг., область под названием «нейроморфные вычисления» привлекла мозг как источник вдохновения для разработки вычислительного оборудования[533]. В рамках одного многообещающего подхода к нейроморфной инженерии Стэн Уильямс из Техасского университета A&M, Сухас Кумар из Hewlett-Packard Labs и Цзывень Ванг из Стэнфордского университета создали наноразмерное устройство, состоящее из слоев различных неорганических материалов, в частности диоксида ниобия[534], которое могло воспроизводить реальное поведение нейронов[535].

Их работа началась в 2004 г., когда Уильямс вдохновился работой Леона Чуа из Калифорнийского университета в Беркли, инженера-электрика, который первым придумал мемристор. Этот электронный компонент можно представить как «резистор с памятью», поскольку он запоминает количество прошедшего через него электрического заряда даже после выключения. Как и в вашей голове, обработка данных и память состоят из одних и тех же адаптивных строительных блоков, поэтому энергия не тратится зря на перетасовку данных.

Постулированный Чуа в 1971 г. как «недостающее звено» в схемах, в которых традиционно использовались только конденсатор, катушка индуктивности и резистор[536], затем, наконец, обнаруженный Уильямсом и его коллегами в 2008 г.[537], этот четвертый «атом» всех электрических цепей по крайней мере в 1000 раз более энергоэффективен, чем обычное оборудование на основе транзисторов, используемое, например, в искусственном интеллекте[538].

Чуа проводит параллели между поведением мемристоров и нейронов. В частности, он утверждает, что ионные каналы натрия и калия можно рассматривать как мемристоры, которые являются ключом к генерации потенциала действия, наблюдаемого в уравнениях Ходжкина – Хаксли[539]. Чуа переформулировал их, используя четыре дифференциальных уравнения или переменные состояния, каждое из которых представляет собой динамическую и нелинейную систему, отсюда и способность генерировать импульсы или потенциалы действия. Исследуя поведение Ходжкина – Хаксли, он обнаружил переходную зону между порядком и хаосом, получившую название «грань хаоса» (Чуа описывает ее «между мертвым и живым»[540]), которая, по его мнению, является ключом к возникновению сложных явлений, включая творчество и интеллект. (Мы обсуждаем грань хаоса в нашей книге Frontiers of Complexity.)

Уильямс, вдохновленный работами Чуа, начал создавать устройства для исследования этого нелинейного режима. Сначала, в 2006 г., он создал экспериментальный мемристор. Затем ему захотелось создать устройство, имитирующее уравнения Ходжкина – Хаксли. К 2020 г. Уильямс, Кумар и Ван создали синтетический нейрон – переключатель на основе мемристора третьего порядка на слое диоксида ниобия. При приложении небольшого напряжения слой нагревается и при критической температуре превращается из изолятора в проводник, высвобождая накопленный заряд. При этом создается импульс, очень напоминающий потенциалы действия, вырабатываемые нейронами, после чего температура падает, устройство возвращается в состояние покоя и начинает повторно накапливать заряд. Так как Чуа показал, что трех дифференциальных уравнений достаточно для описания поведения аксона, они смогли представить три различных дифференциальных уравнения – или три переменных состояния – в неорганической структуре: как, изменяя напряжение на синтетических нейронах, создать богатый диапазон поведения. Всего они создали 15 сценариев (по мнению команды, основанному на исследованиях системы «четвертого порядка», всего их 23), которые наблюдались в мозге: продолжительные, взрывные и хаотические импульсы. Эти «электротермические мемристоры» также могут исследовать «грань хаоса»[541].

Далее они показали, что сети синтетических клеток мозга могут решать проблемы подобно мозгу, используя сеть из 24 наноустройств для решения игрушечной версии реальной задачи оптимизации, которая у обычного компьютера заняла бы много энергии: проблема реконструкции квазивида вируса, когда мутантные варианты вируса идентифицируются без эталонного генома.

Устройства были объединены в сеть, вдохновленную связями между корой головного мозга и таламусом, участвующими в распознавании образов. В зависимости от входных данных исследователи вводили в сеть короткие фрагменты генов. Программируя силу связей между искусственными нейронами внутри сети, они установили правила соединения этих фрагментов. В течение микросекунд их сеть искусственных нейронов пришла в состояние, характерное для генома мутантного штамма. Их аналоговые устройства, вдохновленные мозгом, были как минимум в 10 000 раз более энергоэффективны, чем цифровой процессор.

В Европе нейроморфные вычисления» являются частью проекта «Человеческий мозг» стоимостью в миллиард евро, в котором участвуют более 500 ученых и инженеров из более чем 140 институтов. SpiNNaker (архитектура импульсной нейронной сети) – один из крупнейших нейроморфных суперкомпьютеров, который с 2005 г. разрабатывается командой под руководством Стива Фербера из Манчестерского университета, Англия[542]. Эта машина соединяет миллион процессоров, которые были упрощены для снижения энергопотребления и количества выделяемого тепла (эти процессоры, произведенные компанией ARM, сделали телефоны мобильными), с помощью сети, оптимизированной для передачи потенциалов действия – в виде серии импульсов – к процессорам в сети в форме кольца. Они смоделировали различные области мозга, которые теоретически можно связать между собой для создания более крупной модели мозга[543]. В разработке находится новая версия, SpiNNaker2, хотя эти машины не являются аналоговыми. «Все нейроморфные системы» – даже те, которые используют аналоговую обработку нейронов и синапсов, – генерируют цифровые выходные сигналы в виде импульсов», – рассказал нам Фербер[544].

Проект «Человеческий мозг» включает еще одну нейроморфную машину», BrainScaleS, в Гейдельбергском университете, где работу возглавляет Йоханнес Шеммель. Первое поколение BrainScaleS состояло из четырех миллионов искусственных нейронов и одного миллиарда синапсов на 20 кремниевых пластинах, которые также общались с помощью цифровых импульсов, чтобы эффективно имитировать биологический эквивалент – в частности, способ обучения мозга путем изменения локальных связей, а не глобального алгоритма. Команда создала BrainScaleS, чтобы показать возможность подключать аналоговые схемы в больших масштабах для изучения обработки информации мозгом, где информация передается с помощью цифровых импульсов, работающих в аналоговом времени, подкрепленных данными независимых исследований реального мозга (мышей, крыс, кошек и обезьян), а также математическим моделированием, высокопроизводительными вычислениями и анализом.

На момент написания команда работала над BrainScaleS-2, который в своем окончательном варианте должен использовать до 1000 пластин, что вдвое больше, чем у предшественника, и основан на более глубоком понимании гибких правил обучения и нейронной архитектуры. Результатом станет настоящий аналоговый нейроморфный компьютер», способный имитировать «маленький мозг»[545]. Однако, хотя ожидается, что он будет работать быстрее и потреблять значительно меньше энергии, чем цифровой компьютер, Шеммель не считает, что эти аналоговые машины при эмуляции мозга смогут обеспечивать большую точность, чем цифровые.

Рисунок 45. SpiNNaker, компьютер, похожий на мозг (воспроизведено с разрешения Манчестерского университета)

Есть еще много примеров. В рамках работы под руководством Джакомо Индивери из ETH Zurich был создан нейроморфный чип, следующий принципам, впервые предложенным Карвером Мидом, и надежно распознающий сложные биосигналы. Есть цифровой чип TrueNorth, разработанный в исследовательской лаборатории IBM в Альмадене, Калифорния; цифровая платформа Intel Loihi, предназначенная для стимулирования нейроморфных исследований», система Neurogrid Стэнфордского университета; чип Akida от BrainChip; Чип GrAI One от GrAI Matter Labs для машинного обучения; и массив электронных синапсов из 1024 ячеек, основанный на мемристорах, разработанный Институтом микроэлектроники, Университетом Цинхуа и Стэнфордским университетом для более эффективной классификации лиц[546].

Чтобы использовать как цифровые алгоритмы машинного обучения, основанные на компьютерных науках, так и аналоговые схемы, ориентированные на нейробиологию, был разработан чип Tianjic (исследователями из Университета Цинхуа, Beijing Lynxi Technology, Пекинского педагогического университета, Сингапурского университета технологий и дизайна и Калифорнийского университета в Санта-Барбаре)[547]. Используя всего один чип, содержащий около 40 000 «нейронов» и 10 миллионов «синапсов», Лупин Ши и его коллеги из Университета Цинхуа продемонстрировали одновременную обработку алгоритмов и моделей на беспилотном велосипеде, способном на обнаружение объектов в реальном времени, отслеживание, голосовое управление, обход препятствий и контроль баланса. С помощью чипа автономный велосипед может не только балансировать, но и объезжать препятствия, реагировать на голосовые команды и принимать самостоятельные решения. Гибридный чип, в некоторой степени основанный на принципах, подобных работе мозга, действительно может водить велосипед.

Рисунок 46. BrainScaleS-1 в Гейдельберге, Германия (воспроизведено с разрешения Гейдельбергского университета)

Квантовый человек

Сейчас всех манит еще один вид вычислительной машины: квантовый компьютер. Предполагается, что эти компьютеры будут обладать замечательными свойствами, которые, если их реализовать, также могут ускорить создание виртуального человека.

Причина кроется в том, что в квантовой области атомов и молекул реальность описывается учеными с точки зрения математических объектов, называемых волновыми функциями, которые открывают глубокие новые возможности для вычислений и, в свою очередь, для виртуального человека. Эти функции, по сути, содержат все возможности того, с чем мы можем столкнуться, когда проводим наблюдение. Однако после проведения измерения вы получите только один результат. В хрестоматийном примере это то, как частицы света – фотоны – после прохождения через двойную щель создают на датчиках интерференционную картину из ярких и темных полос. Схема показывает, что каждая частица на самом деле представляет собой волну, которая проходит через обе щели одновременно, создавая два волновых фронта, которые сходятся и интерферируют, усиливая друг друга в определенных местах и тускнея между ними. Каждая частица с наибольшей вероятностью материализуется в областях наибольшей яркости, но, что примечательно, если добавить второй датчик, чтобы определить, через какую щель проходит каждая частица, интерференционная картина исчезнет. То же самое касается и электронов.

Рисунок 47. Эксперимент с двумя щелями с использованием электронов (адаптировано из работы Йоханнеса Каллиауэра; Wikimedia Commons, cc0 1.0)

В 1926 г. немецкий физик Макс Борн (1882–1970) предложил интерпретацию этого результата, которая указывает на то, что корень всей реальности должен быть выражен в терминах вероятностей, а не достоверностей. В следующем году его земляк Вернер Гейзенберг (1901–1976) опубликовал свой принцип неопределенности, который гласит, что точное измерение одного свойства атома ограничивает точность измерения другого.

Интерпретация Борна радикальней, чем кажется, и дает представление о том, почему квантовая механика столь своеобразна: переменные в уравнениях Ньютона относятся к объективным свойствам, таким как масса или скорость пушечного ядра, но, согласно правилу Борна (которое, кстати, мы еще не знаем, как обосновать)[548], волновая функция частицы света – фотона – показывает, какой результат мы могли бы получить, если бы провели измерение.

В момент наблюдения или измерения, когда регистрируется фотон, волновая функция схлопывается до актуальной, согласно «копенгагенской интерпретации», разработанной датским ученым Нильсом Бором (1885–1962). Это контрастирует с традиционной интерпретацией «классической» физики как строго детерминистской (хотя, как мы видели, динамический хаос размывает понятие того, что мы подразумеваем под детерминизмом).

Несмотря на важность своего волнового уравнения, Шрёдингер в массовой культуре известен скорее благодаря мысленному эксперименту, который придумал в 1935 г., чтобы показать, почему описание атомного мира, данное квантовой механикой, откровенно нелепо; он также помогает показать, почему современные квантовые компьютеры обладают такими необычными свойствами.

Шрёдингер представил кота, запертого в ящике вместе с радиоактивным атомом, соединенным с колбой с ядом. Если атом распадется, колба разбивается, а кот погибает. Однако пока ящик закрыт, мы не знаем, распался атом или нет, а это означает, что он существует в комбинации распавшегося и нераспавшегося состояний. Пока кто-нибудь не заглянет внутрь, кот ни жив, ни мертв; он находится в так называемой «суперпозиции», одновременно живой и мертвый. Только в тот момент, когда мы открываем ящик и заглядываем, то есть проводим измерение, волновая функция «схлопывается» в одну реальность. Аналогично, в квантовом компьютере биты состоят не из 0 или 1, а из кубитов, состоящих из 0 и 1 – до тех пор, пока не потребуется ответ.

Есть и другие способы интерпретировать то, что мы подразумеваем под «измерением». Радикально иную точку зрения опубликовал в 1957 г. американский физик Хью Эверетт III (1930–1982): Вселенная постоянно разделяется на множество новых, так что коллапса не происходит. Происходят все возможные результаты экспериментальных измерений, каждый из которых реализуется в отдельной параллельной вселенной. Если принять интерпретацию Эверетта, наша Вселенная включена в постоянно растущую массу параллельных вселенных. Каждый раз, когда происходит событие на квантовом уровне (например, распад радиоактивного атома или частица света, падающая на сетчатку), Вселенная должна «разделиться» на различные подвселенные. Английский физик Пол Дэвис однажды пошутил, что поразительная идея Эверетта щедра на предположения, но дорого обходится вселенным[549].

Несмотря на дебаты о том, как понимать квантовую механику, теория оказалась успешной в описании атомной области, и в 1980-х гг. ученых осенило, что она применима и к вычислениям: Алан Тьюринг работал с классической физикой, и, как следствие, его универсальный компьютер не был таким уж универсальным. Расширив новаторскую работу Тьюринга, Ричард Фейнман[550], Пол Бениофф и Юрий Манин заложили основу для квантовых вычислений.

В 1985 г. британский физик Дэвид Дойч предложил универсальный компьютер, основанный на квантовой физике, обладающий вычислительной мощностью, которую классический компьютер Тьюринга (даже в теории) не мог моделировать[551]. Почти десять лет спустя математик Питер Шор, работая в Bell Labs, показал, что вычисления, которые заняли бы у классического (то есть неквантового) компьютера больше времени, чем история Вселенной, с помощью квантового компьютера могут быть выполнены за разумное время[552]. Примерно в то же время в Лос-Аламосской национальной лаборатории Сет Ллойд, ныне профессор Массачусетского технологического института, предложил первую технологически осуществимую конструкцию рабочего квантового компьютера[553].

Квантовые компьютеры предлагают исключительные возможности для виртуального человека, поскольку основаны на принципиально новом способе обработки информации. В «классических» компьютерах, населяющих наши дома, офисы и карманы, информация принимает форму битов со значением 1 или 0. Квантовые компьютеры же манипулируют кубитами, которые могут одновременно представлять как 1, так и 0. Подобно коту Шрёдингера, 1 и 0 находятся в «суперпозиции», которая не является ни 0, ни 1.

Квантовые компьютеры в принципе должны быть идеальными для химии и биохимии, как и подозревал Фейнман, поскольку квантовая механика используется для определения того, как электроны танцуют вокруг молекулы (для расчета ее электронного состояния). Для этого приходится иметь дело с так называемым гильбертовым пространством – абстрактной ареной, на которой происходит квантовая обработка информации. На классическом компьютере это затруднительно, поскольку гильбертово пространство расширяется экспоненциально по мере увеличения размера молекулы, в частности числа содержащихся в ней электронов и орбиталей. Это создает особые проблемы для моделирования химии клетки, где «рабочими лошадками» являются очень большие молекулы – белки.

Алгоритмическая сложность наиболее точных расчетов электронной структуры факториально масштабируется в зависимости от количества орбиталей (это хуже, чем экспоненциально, поскольку она растет путем умножения на возрастающую величину, а не на постоянную). По сравнению с классическим, в квантовом компьютере относительно небольшое количество кубитов может удовлетворить эту огромную потребность в памяти. Расчеты электронной структуры масштабируются только линейно в зависимости от количества кубитов, и волновая функция распределяется по ним всем; тогда как на классическом компьютере потребуется экспоненциально растущая память, что недосягаемо для любой такой машины.

В результате суперпозиции две отдаленные части большой системы, которые, как ожидается, были несвязанными, на самом деле коррелируют из-за нелокальной природы квантово-механических взаимодействий. Такое взаимосвязанное поведение называется «запутанность». В том числе поэтому Альберта Эйнштейна, одного из создателей квантовой теории, не устраивали ее выводы. Он понял, что если отделить запутанную часть такой системы, даже если отнести ее на огромное расстояние, она все равно будет описываться той же волновой функцией и, таким образом, останется мгновенно коррелированной. Сегодня мы знаем, что это «жуткое дальнодействие», как он его назвал, действительно происходит в квантовых системах[554].

Квантовые вычисления основаны на предпосылке, что мы можем поддерживать эти запутанные суперпозиции состояний во время квантовых параллельных вычислений и получать ответ, когда происходит измерение. Таким образом, квантовый компьютер организует суперпозицию, запутанность и интерференцию, чтобы одновременно исследовать огромное количество возможностей и в конечном итоге прийти к решению или решениям.

Новые возможности манят. В журнале Science Питер Лав, сейчас работающий в Университете Тафтса, Алан Аспуру-Гузик из Университета Торонто и коллеги показали потенциал квантовых вычислений для решения больших задач электронной структуры, где электронная структура молекулы состоит из коллективного поведения электронов, которые связывают молекулу воедино[555]. Решения позволят химикам рассчитать энергию, необходимую для создания или разрушения молекулы, что имеет решающее значение, например, при определении того, насколько хорошо лекарство может действовать в организме.

Однако электронную структуру молекулы трудно рассчитать, требуя определения всех потенциальных состояний, в которых могут находиться электроны молекулы, а также вероятности каждого состояния. Поскольку электроны взаимодействуют и запутываются друг с другом, их нельзя рассматривать индивидуально. Чем больше электронов, тем больше запутанностей возникает, и проблема становится, по крайней мере, экспоненциально сложнее. Точных решений для молекул сложнее, чем два электрона в паре атомов водорода, не существует.

Если квантовые компьютеры смогут определить электронные структуры более сложных молекул, чем молекулярный водород, они смогут дать «точное» описание взаимодействия молекул-кандидатов лекарства с целевыми белками (хотя, конечно, это может быть точность с точки зрения молекул и мишеней, но не с точки зрения условий, обнаруженных в переполненных клетках пациента). Как мы видели на примере многомасштабного моделирования, можно совместить этот подход с классическим моделированием за пределами квантовой части, чтобы наилучшим образом использовать ограниченное количество кубитов. Поскольку многие группы, такие как группа Питера из Университетского колледжа Лондона, также используют машинное обучение для ускорения цикла разработки лекарств, есть надежды, что квантовое машинное обучение сможет подстегнуть эту работу.

Подобным образом квантовые компьютеры могли бы ускорить развитие виртуального человека, моделируя ферментативные реакции, происходящие в организме. Можно будет снова попытаться использовать квантовые вычисления для ускорения реакций электронной структуры в сердцевине активного центра фермента, оставив остальную часть моделирования классическим вычислениям. Это позволило бы быстрее моделировать и симулировать то, как функционируют ферменты, и, таким образом, лучше понять крупномасштабные сети химических реакций, которые доминируют в химии внутри наших клеток.

Расцвет квантовой машины

Мощь квантовых машин продолжает расти, хотя до их участия в создании виртуального человека еще далеко. В 1998 г. Исаак Чанг из Лос-Аламосской национальной лаборатории, Нил Гершенфельд из Массачусетского технологического института и Марк Кубинец из Калифорнийского университета в Беркли создали первый (2-кубитный) квантовый компьютер, в который можно было загружать данные, а затем выводить решение. Два десятилетия спустя IBM представила первый 50-кубитный квантовый компьютер, внешний вид которого некоторые комментаторы сравнили с «люстрой в стиле стимпанк». К 2021 г. один китайский производитель, Shenzhen SpinQ Technology, анонсировал первый настольный квантовый компьютер, хоть и имеющий всего 2 кубита, а процессор IBM Eagle достиг 127 кубитов. Однако для реализации надежд Фейнмана в серьезной квантовой химии потребуются квантовые компьютеры, обладающие сотнями надежных кубитов.

Квантовые компьютеры бывают разных видов, поскольку в качестве кубита можно использовать любую двухуровневую квантово-механическую систему – от спина электрона или ядра до поляризации фотона. Существует много разных типов квантовых компьютеров, в зависимости от типов кубитов, того, как ими манипулировать и как запутывать атомы. Как любит говорить Сет Ллойд, все зависит от того, как заряжать атомы[556].

Однако в квантовых вычислениях предстоит преодолеть множество технических препятствий. Самым фундаментальным является хрупкость кубитов, которые необходимо поддерживать в когерентном состоянии суперпозиции, иначе они разрушатся из-за процессов, подобных измерениям. Любое вмешательство окружающей среды в квантовую систему – «шум», вызванный изменениями температуры, вибрацией, электромагнитными волнами, – приводит к так называемой декогеренции, когда кубиты теряют свою полезную неоднозначность и кристаллизуются в банальные единицы и нули. Эта стабильность измеряется «временем когерентности», которое отражает, как долго кубит способен прожить, пока не превратится в 1 или 0.

Чем дольше время когерентности, тем больше времени квантовому компьютеру нужно для завершения своих вычислений. На данный момент доступно всего лишь мгновение – около 100 микросекунд; малейшее возмущение, такое как вибрация или изменение температуры, приводит к постоянным высоким показателям ошибок при выполнении алгоритма. В результате сегодняшние квантовые вычислительные устройства и устройства обозримого будущего называются квантовыми компьютерами с шумом промежуточного масштаба (NISQ) и являются крайне ненадежными, а это означает, что приходится повторять измерения и принимать неидеальные результаты. Чем больше кубитов добавляется к этим устройствам для решения более трудоемких задач, и чем сложнее и глубже становятся квантовые схемы, тем труднее поддерживать хрупкое состояние когерентности, уровень уменьшения ошибок и снижения шума, необходимый для достижения осмысленных результатов.

Однако Питер и его аспиранты Алексис Ралли, Майкл Уильямс де ла Бастида и Тим Уивинг нашли способ сосредоточить мощь сегодняшних маленьких компьютеров NISQ, а также тех, которые превзойдут их, на сложной части задачи, перенеся более простые области вычислений на классический компьютер. Этот прагматичный шаг вперед, аналогичный адаптивному уточнению сетки, с которым мы столкнулись в седьмой главе, повышает точность результатов для молекул, которые в настоящее время находятся за пределами досягаемости полных квантовых вычислений, что справедливо для практически любых химических и биологических объектов, от лекарств до белков и ДНК[557].

Однако существует фундаментальная проблема с использованием квантовых вычислений для моделирования виртуального человека: мы до сих пор не понимаем, как происходит коллапс волновых функций, который приводит к упомянутой выше декогеренции. Как заметил Роджер Пенроуз, этот процесс не объясняется современной квантовой механикой и, по его мнению, не является алгоритмическим. Можно прибегнуть к альтернативной интерпретации, которую предпочитает, например, Дэвид Дойч, хотя она и не нравится многим, – что Вселенная разделяется на множество реальностей при каждом измерении, – но смысл проблемы в том, что не существует общепринятой теории превращения туманной вероятностной квантовой сущности в классическую достоверность.

Что на самом деле соответствует «измерению» в квантовой теории, до сих пор не ясно. Вызывает беспокойство и количество усилий, затрачиваемое на поддержание квантовой когерентности в компьютерах без какого-либо понимания того, что приводит к ее потере. Это самое серьезное из основных ограничений, препятствующих реализации необычайного потенциала квантовых вычислений. Прагматики, такие как Питер Лав, утверждают, что это не должно иметь значения, так же как для легионов людей, полагающихся на классические вычисления, не имеет значения, почему электроны имеют определенный заряд[558]. Но этот вопрос фундаментален: квантовая теория остается неполной без научной теории коллапса волновой функции, и, как следствие, в основе квантовых вычислений лежит недостающий элемент.

Квантовое преимущество

Несмотря на все предостережения, в 2019 г. многие сочли важной вехой объявление ученых о достижении «квантового превосходства»[559] – термин, придуманный несколько лет назад, который сегодня по очевидным причинам не нравится многим, предпочитающим менее триумфальное «квантовое преимущество».

Для своего «выходящего за рамки классического эксперимента» команда ученых использовала квантовый компьютер под названием Sycamore, основанный на сверхпроводящих схемах, то есть схемах, которые проводят электричество без сопротивления при низких температурах. Несмотря на то, что у них было относительно скромное количество кубитов – 53, – они смогли исследовать обширное пространство вычислительных состояний – гильбертово пространство, с которым мы столкнулись ранее. «Преимущество» возникло благодаря осознанию того, что процессор Sycamore может справиться с тем, на что суперкомпьютеру Summit в Ок-Риджской национальной лаборатории в Теннесси понадобились бы тысячелетия. Моделирование на квантовом компьютере заняло 200 с, в то время как такое же моделирование на Summit, по их оценкам, заняло бы более 10 000 лет. Sycamore был не только быстрее своего классического аналога, но и примерно в 10 миллионов раз более энергоэффективен[560]. Некоторые утверждали, что этот подвиг по важности сравним с первыми полетами братьев Райт[561].

Сутью демонстрации была проблема, сложная для классического компьютера, но простая для квантового: проблема случайной выборки схемы. Как при генерации случайных чисел, задача заключалась в выборке выходных данных квантовой схемы. Из-за квантовой запутанности и квантовой интерференции повторение эксперимента и выборка достаточно большого количества этих решений приводит к распределению вероятных результатов.

Но эта задача абсолютно искусственная. Да, квантовый компьютер, казалось, выиграл гонку с классическим суперкомпьютером, и да, точность его вычислений была впечатляющей. Но практические последствия минимальны, и оставалось возможным, что классические алгоритмы смогут их догнать, поскольку это квантовое преимущество превосходило текущие оптимальные стратегии классических алгоритмов. Вскоре после этого объявления IBM предложила тип вычислений, который мог позволить классическому суперкомпьютеру выполнить задачу, которую выполнил квантовый компьютер. Затем, в 2022-м, китайская группа под руководством Пань Чжана из Ключевой лаборатории теоретической физики CAS в Пекине заявила, что экзафлопсная машина, выполняющая ее алгоритм, будет быстрее квантового оборудования[562].

Как и Wright Flyer братьев Райт, который когда-то находился в Музее науки (до тех пор, пока не закончилась вражда между Орвиллом Райтом и Смитсоновским институтом, и он не вернулся в США в 1948 г.), эта веха на самом деле не предлагала практического решения какой-либо проблемы, а скорее предполагала, что новая технология близка к реализации.

Более убедительный пример квантового преимущества был представлен командой из Китая в 2020 г. с использованием при комнатной температуре квантового компьютера, названного в честь древней математической работы «Цзючжан суаньшу» («Девять глав математического искусства») – текста II в. до н. э., составленного поколениями ученых, где «Цзю» представляет собой цифру «9» и, поскольку является самой большой цифрой, также означает «превосходство»[563].

Квантовый компьютер, разработанный командой под руководством Чаоян Лу и Цзяньвэй Паня из Научно-технического университета Китая в Хэфэе, решил проблему, которая, казалось, выходит за рамки классических компьютеров. Японскому суперкомпьютеру Фугаку, на тот момент самому мощному классическому компьютеру в мире, потребовалось бы около 600 миллионов лет, чтобы сделать то, что Цзючжан мог сделать всего за 200 с[564].

В отличие от Sycamore, Цзючжан представляет собой аналоговую машину, предназначенную для отбора проб бозонов, где бозон является одним из основных классов частиц, в который входят фотоны. Выборка бозонов предполагает расчет распределения вероятностей многих фотонов после того, как они столкнутся с устройством, называемым светоделителем, которое делит одиночный луч на расходящиеся. Это проблема квантового измерения, и не существует математического уравнения, объясняющего этот коллапс, который, как утверждает Роджер Пенроуз, неисчислим.

Рисунок 48. Процессор Sycamore, установленный в криостате для охлаждения

Рисунок 49. Квантовый компьютер Цзючжан 1.0 манипулирует светом с помощью ряда оптических устройств (© Научно-технический университет Китая)

Цзючжан посылал лазерные импульсы в лабиринт из 300 светоделителей, 75 зеркал и 100 детекторов, способных обнаружить один фотон (тот факт, что фотоны подсчитываются, придает цифровой аспект тому, как работает Цзючжан). Имея достаточное количество фотонов и светоделителей, Цзючжан сможет создавать надежные интерференционные картины – распределение числа фотонов, которое – поскольку проблема масштабируется экспоненциально – находится за пределами досягаемости классического компьютера. Поскольку Цзючжан использовал фотоны как бозоны, а не как кубиты, его мощность невозможно перевести в кубиты для сравнения с цифровыми квантовыми компьютерами.

Одним из преимуществ цифровых компьютеров (в том числе Sycamore) является то, что их можно гибко запрограммировать для выполнения разных задач, в то время как Цзючжан запрограммирован только на выборку бозонов. Тем не менее Цзючжан модернизируется[565], и команда считает, что выборку бозонов также можно адаптировать для машинного обучения[566], квантовой химии[567] и решения других задач, связанных с сетями (с использованием того, что математики называют теорией графов[568]).

По сравнению с обычными компьютерами фотонные устройства обладают и другими преимуществами. Они имеют более высокую пропускную способность и работают со скоростью света. Подобно компьютеру между нашими ушами, им требуется лишь часть мощности классического компьютера. Мощность этих машин быстро растет. На момент написания калифорнийская компания PsiQuantum работала над фотонным квантовым компьютером с отказоустойчивостью и коррекцией ошибок, а также не менее чем с 1 миллионом кубитов.

Квантовый экзамасштабный аналоговый человек

Мы не ожидаем, что квантовые компьютеры вытеснят классические машины. Обычные экзафлопсные, аналоговые и квантовые машины имеют разные свойства, сильные стороны и ограничения, и все они внесут вклад в виртуального человека. Следующее поколение суперкомпьютеров, вероятно, будет лучшим за всю историю, например, аналоговый «модуль» будет использоваться для моделирования нелинейных, хаотических явлений, в то время как квантовый «модуль» будет задействован для молекулярных частей симуляции.

Уже можно увидеть скромные гибридные вычислительные решения, такие как алгоритм, называемый вариационным квантовым собственным решателем (VQE), который переносит основную часть вычислений электронной структуры молекулы на существующие классические вычисления, а квантовый компьютер используется для самой сложной части, – изменений связей и других «движущихся частей» химических процессов, которые выходят за рамки возможностей самых больших и быстрых суперкомпьютеров[569][570]. Однако важно не увлекаться: VQE, по своей сути, ограничен рассмотрением простых молекул, представляющих ограниченный интерес, которые обычно состоят из двух или трех атомов, таких как гидрид лития или бериллия и вода[571].

Другими словами, VQE, – во многом временное решение в эпоху маленьких и ненадежных квантовых устройств. Несмотря на это, учитывая достижения Цзючжана, возможности гибридных квантово-классических машин в эпоху экзафлопса опьяняют. В случае с виртуальным человеком квантовые процессоры идеально подошли бы для моделирования космического числа молекулярных взаимодействий внутри ваших клеток, в то время как классические компьютеры лучше всего справились бы с моделированием масштабной работы тела, а аналоговые процессоры – с мозгом, а также физиологией, где скрываются хаос и нелинейность. Важно отметить, что эти новые машины будут гораздо более энергоэффективными, чем цифровой процессор.

Когда ваша виртуальная версия в конце концов сделает первый вдох, она будет полагаться как на аналоговые подсистемы, которые работают почти со скоростью света и потребляют мало энергии, так и на квантовые модули, использующие идеи, которые озадачивают нас уже более века. Сможем ли мы в считаные секунды использовать их для тестирования ряда лекарств или для разработки подходящего образа жизни? Смогут ли когда-нибудь эти машины предсказывать наше будущее быстрее, чем разворачивается реальность?

Глава 10

От прогнозов здоровья к постчеловеческому будущему

«А задача лечения наилучше будет совершаться, если он из настоящих страданий предузнает будущие».

ГИППОКРАТ[572]

В одном важном смысле стремление создать виртуального человека старо, как само человечество. Рисунки, резьба и другие изображения человеческой формы появились задолго до бесконечных изображений Рембрандтом его любимой модели (самого себя), до очарованности средневековых анатомов тем, что находится под нашей кожей, и за тысячелетия до возникновения анатомии в Древнем Египте.

Наша озабоченность изображением собственного тела настолько стара, что почти инстинктивна и представляет собой искаженное зеркало, через которое можно рассматривать планы древних умов. В важных отношениях их мысли не так уж отличались от наших сегодняшних, также вращающихся вокруг жизни, здоровья и смерти.

Самый ранний известный рисунок Homo sapiens датируется более 70 000 лет назад и представляет собой девять штрихов красной охрой (шесть параллельных линий, диагонально пересекаемых тремя изогнутыми линиями) на каменном отщепе[573]. Возможно, саморепрезентация возникла с зарождением современного разума в каменном веке, по крайней мере, за 300 000 лет до наших дней[574]. По мнению британской писательницы Джо Мерчант, чтобы это произошло, нам, возможно, пришлось начать воспринимать себя отдельно от мира природы. Она указывает, что в Ласко, комплексе пещер во французской Дордони, 17 000 лет назад искусство было сосредоточено в основном на зубрах, лошадях и оленях, с несколькими отпечатками рук и фигурками. Позже, в эпоху неолита и с развитием сельского хозяйства, наблюдается рост числа изображений человеческих фигур, что предполагает рост самосознания и пропасти между нами и природой[575][576].

Эти примитивные близнецы распространились по всему миру. 50 000 лет назад, когда люди появились на индонезийском острове Сулавеси, они оставили после себя следы в виде наскальных рисунков, красновато-оранжевых отпечатков рук и резных фигурок[577]. Еще один всплеск изобразительного искусства произошел около 30 000 лет назад во время миграции Homo sapiens в Центральную и Западную Европу, где они в конечном итоге вытеснили местных неандертальцев. Один из известных примеров, найденный в пещере Холе-Фельс на юго-западе Германии, представляет собой приземистое и полнофигурное тело, вырезанное из бивня мамонта не менее 35 000 лет назад: без головы (некоторые считают, что на нем только видимые части тела: женщина вырезала свое тело, и голову, очевидно, не видела), длиной менее 2,5 дюйма, с явно выступающей грудью и гениталиями[578].

Искусство кажется настолько древним и вездесущим, что древние народы, должно быть, находили некоторое утешение в изображении человеческих форм. Но какое? Возможно, это было удовольствие: лицезреть примитивные изображения, оживляемые слабым светом костра или сальной свечи. Возможно, в каменном веке это был эквивалент селфи[579]. Или, возможно, изображения человека были связаны со здоровьем, особенно с рождаемостью и самым неотложным биологическим императивом из всех – воспроизводством.

Без сомнения, эти ритуалы возникли перед лицом нестабильного мира, поскольку нашим предкам приходилось бороться со всевозможными угрозами, как реальными, так и плодами своего воображения. Роджер писал о том, как поклонение солнцу – наряду с празднованием проторождества – зародилось в Северном полушарии, когда в суровые зимние месяцы наши предки беспокоились, что солнце может угаснуть или даже исчезнуть[580].

В конечном счете проблемы, которые стимулируют создание цифровых двойников и виртуального человека, те же, над которыми хмурили брови в первобытные времена: выживание. Когда-то терракотовая модель поврежденной или больной части тела использовалась в качестве вотивного дара, чтобы привлечь божественное внимание к неотложной медицинской проблеме. Точно так же, как наши предки хотели сохранить что-то от своей идентичности, поиски виртуального себя также движимы индивидуализмом, любопытством к будущему и фундаментальным стремлением жить.

Влияние цифровых двойников можно ощутить далеко за пределами медицины. Помимо возможности более осознанного выбора образа жизни, они предлагают множество других: от разработки политики до виртуальной реальности, игр и личных развлечений. Что касается последнего, то двухмерные симуляции искусственного интеллекта и человека уже используются Голливудом для обслуживания клиентов, работы с общественностью и многого другого. Цифровые люди, несомненно, станут более убедительными и важными, когда благодаря Виртуальному Человеку разовьются их программы. В то время как современные видеоигры используют физический движок, позволяющий персонажам испытывать гравитацию, инерцию, столкновения и т. д., в будущих играх будет «медицинский движок», имитирующий, какой вред причиняется игрокам во время жестоких столкновений.

Виртуальный человек – это часть революции в нашем представлении мира. Если когда-то мы рисовали охрой, вырезали из бивня мамонта и проецировали тени на стены пещер, то сейчас предпринимаются чрезвычайные усилия по воспроизведению особенностей мира природы in silico. Ученые и инженеры создают великих вычислительных гигантов, которые могут манипулировать океанами электронов в микрочипах и заставлять их танцевать на экране, где мириады форм могут появляться в облике квантовых и фосфорных точек, жидких кристаллов и светодиодов. Сегодня люди экспериментируют со способами записи информации на сетчатку или в мозг.

Рисунок 50. Кадр из фильма «Виртуальные люди» (compBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)

Благодаря пяти шагам, описанным ранее, мы можем использовать компьютеры для моделирования нашего мира в широком диапазоне: от ядра атома до крупномасштабных структур, простирающихся по всей Вселенной. С развитием визуализации данных мы можем показать огромные просторы темной материи, обнаружить сердце черной дыры, окруженное светом, искаженным, как в доме кривых зеркал, или продемонстрировать работу молекулярных машин, которые управляют нашими клетками.

Мы можем смоделировать чрезвычайно сложную область, лежащую между атомами и галактиками, – мезомасштаб, в котором обитают люди. Благодаря новым технологиям мы даже можем обитать в этих виртуальных мирах и совершать фантастические путешествия в наши собственные органы, ткани и клетки. Наступает эра Виртуального Человека, и очень важно, чтобы мы начали учитывать моральные и этические последствия этого быстро приближающегося будущего.

Расцвет цифровых двойников

Технология цифровых двойников сейчас внедряется в медицину, и, как мы показали в предыдущих главах, уже есть проблески ее потенциала: от испытаний лекарств с виртуальными клетками сердца до замены животных в исследованиях, планирования деликатных операций на головном мозге, оттачивания конструкции и ускорения испытаний имплантов и медицинских устройств, обеспечение того, чтобы частицы вдыхаемого лекарства достигали нужного места в организме[581].

Мы уже можем использовать суперкомпьютер для изучения ферментов и других молекулярных механизмов в ваших клетках, чтобы настроить лекарство так, чтобы оно лучше всего подходило именно вам. Ваш виртуальный аватар сможет не только реагировать на лекарства так же, как вы, но и двигаться, как вы. Мы сможем использовать его для расчета сил, действующих на ваши кости, и прогнозировать риск перелома, если у вас есть метастазы или остеопороз. Когда виртуальные органы будут связаны между собой виртуальными нервными системами, гормонами и системами кровообращения, мы станем лучше понимать реальные.

В краткосрочной перспективе виртуальный человек станет цифровым, и по причинам, объясненным в предыдущей главе, не будет полностью имитировать все, что можете делать вы. Цифровые двойники не будут виртуальными людьми, но смогут представлять множество подсистем пациента: от фермента до клетки, органа и конечности. Во многих случаях мы остаемся в основном в эпохе низкоразмерных моделей, построенных на простых теоретических основах, то есть на обыкновенных дифференциальных уравнениях. Другими словами, наши виртуальные творения часто обитают на равнине математических возможностей, хотя это по-прежнему чрезвычайно ценно, поскольку поможет поставить медицину на более прочную научную основу.

Мы вступаем в эпоху колоссальных данных благодаря новым методам медицинской визуализации, не говоря уже о геномике. При разумном использовании машинного обучения, руководствуясь теорией, мы сможем лучше понять эти данные. Сочетая это с пониманием, основанным на физике, и выражая его с помощью уравнений в частных производных, которые способны улавливать детали формы и функции, мы можем создавать высокоточные модели самих себя. С наступлением эры экзафлопсных машин и появлением новых видов вычислений, особенно квантовых и аналоговых, мы сможем моделировать больше процессов внутри тела с большей детализацией, чем когда-либо прежде.

Путь к виртуальному человеку будет долгим, тернистым и постепенным. Из-за ограничений цифровых двойников, описанных во второй главе, появлением разумного существа в киберпространстве он не завершится. Тем не менее по мере того, как будут успешно моделироваться все больше особенностей, а также ключевых элементов окружения, медицина вступит в четырехмерную, высокоточную, полноцветную эпоху Виртуального Человека и будет оказывать все большее влияние на реальную жизнь. Когда все пять шагов, описанных в этой книге, будут сделаны, медицина изменится.

Современная медицина подобна справочнику, где вам ставят диагноз и назначают лечение в зависимости от прошлого опыта врачей, лечивших поколения подобных пациентов. В будущем медицина будет все больше руководствоваться научными взглядами на здоровье и методы лечения, которые, как и инженерия, основаны на теории, данных, моделировании и понимании того, как работает ваше собственное тело. Вместо того чтобы всегда оглядываться назад на результаты предыдущих клинических испытаний, медицина станет по-настоящему прогностической.

Медицина XXI в.

Сегодня много говорят о персонализированной медицине. Однако, сколько бы врачи ни твердили, что хотят относиться ко всем нам как к личностям, нынешнее поколение медицинских методов лечения продолжает, грубо говоря, грести всех под одну гребенку. Как мы уже подчеркивали, современная медицина равносильна взгляду в зеркало заднего вида, а не вперед через лобовое стекло. Искусственному интеллекту и методам больших данных доверяют, но, хотя они и ценны, часто их полезность зависит от данных, на которых они обучаются, а данные часто полностью основаны на том, что произошло с другими людьми в прошлом.

В важных отношениях медицина потеряла темпы. В среднем разработка каждого нового универсального препарата обходится примерно в миллиард долларов[582], вывод на рынок занимает более 10 лет, и в лучшем случае лекарство работает, грубо говоря, для половины населения (см., например, исследования антидепрессантов[583], ингибиторов нейраминидазы[584] и мигрени[585]). В следующий раз, когда вы получите рецепт от врача, помните, что большинство распространенных лекарств имеют слабый или средний эффект[586]. Может, вас успешно вылечат данным препаратом, но часто ничего не случается. А иногда возникают вредные побочные эффекты.

То же самое касается многих других методов лечения, вакцин и т. д. Для некоторых арахис является частью сбалансированной диеты, но для других он смертельно опасен, так как вызывает аллергическую реакцию. Операция, протекающая гладко для одного человека, заканчивается катастрофой и даже смертью для другого. Поскольку мы все такие разные, нынешнее поколение методов лечения обречено на провал. В ближайшие десятилетия этот общий подход станет считаться примитивным.

Способы диагностики заболеваний в большинстве случаев являются спорадическими и зачастую слишком запоздалыми, поскольку во многом зависят от выявления симптомов. Худ и Вентер указали нам путь вперед, подвергая людей серии тестов. Мы можем ускорить диагностику, регулярно предоставляя обновленную информацию о физиологическом состоянии человека, что теперь становится возможным благодаря носимым устройствам и смартфонам. Искусственный интеллект также можно научить искать предупреждающие признаки проблем со здоровьем. Что нам действительно нужно, так это заблаговременное предупреждение о возможных проблемах. Нам необходимо взять все эти данные и, используя прогностическую модель, предложить действия, которые помогут предотвратить развитие симптомов.

В этом смысле современная медицинская практика удивительно ненаучна. Теории не хватает. Питер Хантер, десятилетиями работавший над виртуальными органами, был вынужден заметить: «Отрезвляет тот факт, что анатомия, физиология и биомедицина, лежащие в основе медицинской практики, являются единственными научными дисциплинами, не имеющими теоретической основы, в которой можно было бы собрать обширные знания биологии человека, накопленные за сотни лет. Следовательно, этим дисциплинам не хватает средств для рационального и систематического планирования экспериментов, чтобы заполнить пробелы в наших знаниях». Как мы и многие другие утверждаем, настало время для систематических и междисциплинарных усилий по развитию биологической теории.

Несмотря на эти ограничения, был достигнут прогресс в прогнозировании будущего здоровья с использованием различных видов – омик, в частности программы генома человека. Десятилетия назад предполагалось, что один ген выполняет одну физиологическую функцию. Реальность, конечно, такова, что физиологическое целое намного больше, чем его генетические части[587]. Ближе к истине будет сказать, что любая функция организма так или иначе зависит от всех 20 000 генов в результате перекрестного взаимодействия множества химических путей, каждый из которых включает в себя множество генов. Некоторые даже говорят об «омнигенном» заболевании, при котором «сети регуляции генов взаимосвязаны, так что все гены, экспрессируемые в клетках, связанных с заболеванием, могут влиять на функции основных генов, связанных с заболеванием»[588]. Как мы видели в первой главе, мы лишь затронули понимание ДНК в научных терминах[589]. Да, геном важен, но в результате дополнительных уровней биологической сложности, от некодирующих областей ДНК до эпигенетики[590], влияние геномики и основанной на ней «точной медицины», хотя и значительное, оказывается не настолько велико.

Первый проект генома человека представлял собой смесь ДНК нескольких людей, основанную на одном наборе хромосом, а не на двух, и игнорировал около 15 % генома, выходивших за рамки тогдашних методов секвенирования. В июне 2000 г., во время церемонии в Белом доме, когда эти геномы были представлены Крейгом Вентером и Фрэнсисом Коллинзом, президент США Билл Клинтон говорил о том, что геномная наука «окажет реальное влияние на всю нашу жизнь». Десять лет спустя, в 2010 г., одно исследование пришло к выводу, что «генетический скрининг всего населения вряд ли изменит профилактическое здравоохранение так, как предсказывали десять лет назад»[591]. Статья в журнале Scientific American в том же году была озаглавлена: «Революция отложена: почему проект генома человека разочаровал». В 2020 г. Эран Сегал из израильского Института науки Вейцмана отметил, что «геномика еще не выполнила свое обещание оказать влияние на нашу повседневную жизнь»[592].

Понимание человеческого генома должно было стать благом для разработки лекарств. Но огромные расходы и медлительность все более убыточных исследований и разработок Большой Фармы в области новых лекарств показывают, что предстоит пройти долгий путь, чтобы сформировать медицину по нашему собственному образу и подобию. Потребность в новых антибиотиках для борьбы с неустанным ростом резистентных бактерий или супербактерий сегодня остра, как никогда. Когда дело дошло до пандемии COVID-19, поразительно, что менее чем за год было разработано несколько вакцин, в то время как первая волна лечения COVID-19 была не противовирусной, а зависевшей от старых лекарств[593][594].

Как упоминалось ранее, различные люди, такие как Крейг Вентер и Лерой Худ, были в авангарде проверки личных данных на предмет ранних признаков заболеваний[595]. Говоря о традиционных подходах к пониманию биологии человека, Худ ссылается на притчу о слепых и слоне, которые изо всех сил пытаются представить, на что похож слон, ощупывая его[596]. В прошлом врачи были склонны сводить колоссальную сложность организма к внешним признакам. Они также не интегрировали всю эту информацию и не задумывались о том, как оценить внутреннюю сложность. Последнее может быть выявлено по результатам секвенирования белков и ДНК, а также ряда других тестов, например, измеряющих богатый набор химических сигналов и метаболитов, секретируемых в кровь. Эти знания о состоянии здоровья организма могут выявить биомаркеры перехода от здоровья к болезни, а также природу заболевания. Например, данные Худа предполагают, что в болезни Альцгеймера, разрушительной причине деменции, существует шесть подтипов.

Худ разработал способы сбора больших данных, их интеграции в «феном» и прогнозирования «биологического возраста» в сочетании с механистическими моделями – по сути, оценки того, насколько хорошо вы стареете[597]. Эта оценка предполагает, что сам Худ на 15 лет моложе своего хронологического возраста, что он приписывает диете и физическим упражнениям. Для сравнения, некоторые пациенты с COVID-19 в результате заражения вирусом постарели на 20 лет. Он считает, что сбор больших данных и работа с ними – «анализ продольного фенома» – является ключом к сокращению биологического возраста.

Используя моделирование, его коллеги получили представление о развитии болезни Альцгеймера у людей с наиболее распространенным генетическим риском – вариантом гена Аполипопротеин E (известный как АпоЕ), который влияет на способность клеток мозга метаболизировать липиды и реагировать на стресс. Команда Худа также изучала, как остановить развитие болезни. Первые исследования показали, что физические упражнения гораздо более эффективны, чем лекарства (идея, которую приветствовал Роджер, любитель беговой дорожки уже более десяти лет). В целом, по мнению Худа, благополучие на 60 % зависит от сочетания факторов окружающей среды и образа жизни, при этом геномика составляет около 30 %, а здравоохранение – невпечатляющие 10 %[598].

Эти и многие другие элементы виртуального человека, обсуждавшиеся в предыдущих главах, уже оказывают влияние на медицину. Когда цифровые двойники станут обычным явлением, они откроют более широкие возможности для лечения, чем «точная медицина», предсказывающая, как вы отреагируете на лечение, на основе реакции других, «таких же, как вы», или ИИ, который решает, что может случиться с вами, на основе вашей же реакции в прошлом или реакции других пациентов, похожих на вас.

Сегодня диагноз иногда представляет собой не что иное, как список симптомов, объединенных слабым пониманием и громким названием. Традиционные истории болезни представляют собой фрагментарные коллекции данных и симптомов, собранные во время периодических кризисов. Моделирование на основе теории предлагает способ разобраться в симптомах. Моделирование может объединить фрагменты данных пациентов в широком диапазоне длины и временных масштабов, чтобы выяснить, почему целое тело намного больше, чем его примерно 20 000 генетических частей, и выявить проблемы: когда пациенты спрашивают, что не так, они хотят узнать причину, а не переформулировать свои симптомы.

Когда этот день наступит, вам больше не придется зависеть от краткой консультации, загадочных медицинских записей, гномонических диагнозов или непонятных сканирований. Каждое медицинское обследование и сканирование, а также информация с множества интеллектуальных устройств будут обновлять ваш аватар, чтобы вы могли видеть место воспаления или травмы, наблюдать за тем, как бьется ваше сердце, или, когда ваши сосуды расширяются, как ваша кровь течет быстрее и меняет оттенок с синего на красный, проходя через легкие.

Каким бы интригующим ни оказался взгляд этого инсайдера, возможность создания цифрового двойника имеет гораздо более широкие последствия. Виртуальный человек переосмыслит то, что мы подразумеваем под болезнью, изменит то, что мы подразумеваем под здоровьем и нормой, и саму природу медицины. Точка зрения медицины изменится с одержимой прошлым на ориентированную на будущее, сдвинется от только симптомов к союзу симптомов и окружения пациента, от предприятия, движимого диагнозами, которые часто ставятся слишком поздно, чтобы иметь ценность, к прогнозам и даже (при достаточной мощности компьютера) взгляду на то, как наш образ жизни сегодня может изменить наше здоровье в ближайшие годы. Огромные ресурсы вкладываются в понимание патогенеза заболеваний. Виртуальный человек поможет переключить внимание с понимания истоков болезней на понимание того, что некоторые называют салютогенезом, от латинского salus (означающего «здоровье») и греческого genesis (означающего «происхождение») – иными словами, как стать здоровее.

Прогнозы здоровья

Точно так же, как прогноз погоды опирается на математическую модель земной атмосферы, работающую на суперкомпьютере с использованием данных метеорологических станций, спутников и других инструментов, однажды математические модели пациента будут постоянно обновляться информацией от тела для создания показателей здоровья. Может существовать усредненная модель, которая дает общее представление об образе жизни, симптомах и т. д. Более сложные сведения могут быть получены с помощью цифровых двойников, наполненных данными человека (от кода ДНК до сканирования тела), которые можно персонализировать.

Ваш цифровой двойник станет вашим пожизненным персонализированным клоном, который стареет так же, как и вы, поскольку постоянно обновляется с каждым измерением, сканированием или медицинским обследованием, которое вы проходите у врача, а также поведенческими, экологическими, генетическими и множеством других данных. Однажды в ближайшие два десятилетия появится возможность провести испытание на цифровой копии, а не делать выводы о вашей судьбе на основе испытаний на других людях, имеющих с вами некоторое сходство.

Зачем останавливаться на одном виртуальном двойнике? Внутри суперкомпьютера множество виртуальных версий вас могут одновременно исследовать множество возможных вариантов будущего, в зависимости от вашей диеты, приема лекарств, образа жизни и окружающей среды. Ваше виртуальное будущее наступит быстрее, чем реальность. При наличии достаточных вычислительных мощностей жизнь можно ускорить, чтобы составить график долгосрочного воздействия нового лекарства на старение, качество жизни и даже время смерти. На суперкомпьютере армия виртуальных близнецов может родиться, состариться, а затем умереть всего за несколько часов. Объединение данных и связывание близнецов может улучшить прогноз[599].

Таким образом, цифровые двойники пациентов ознаменуют рассвет по-настоящему персонализированной медицины, в которой виртуальные испытания лекарств проводятся на тысячах цифровых двойников для прогнозирования широкого спектра возможных вариантов будущего. Но, конечно, мы можем пойти еще дальше, чем просто лечить болезни. Мы также можем использовать виртуальных людей, чтобы показать, как предотвратить болезни. Вашу виртуальную копию можно будет использовать для моделирования накопленных за десятилетия эффектов небольших изменений в диете, физической активности и образе жизни. Точно так же, как мы можем с достаточной точностью предсказывать погоду, так и симуляции, основанные на множестве виртуальных копий, смогут создавать прогнозы состояния здоровья, выраженные в вероятностях, которые могут дать вам реалистичное представление о том, к чему на самом деле может привести изменение в диете или образе жизни.

Исследователи используют данные о группах населения, созданные на основе демографических данных, чтобы понять социальные, экономические и экологические факторы, влияющие на здоровье. Представьте себе, какие возможности откроются перед нами, если эпидемиология и моделирование заболеваний смогут опираться на идеи, полученные в результате исследований ансамблей цифровых двойников, от распространения виртуальных пандемий до лечения сложных заболеваний, таких как рассеянный склероз[600] и рак.

Рисунок 51. Виртуальная популяция скелетов (IT’IS Foundation)

Но по мере того, как мы интегрируемся с нашими цифровыми копиями и они становятся все более похожими на нас, могут возникнуть другие проблемы: что будет с нашими близнецами, когда мы умрем? Должны ли мы пожертвовать их науке, или семьи захотят оставить их себе, потому что каким-то невыразимым образом эти близнецы содержат в себе квинтэссенцию их близких?

За гранью нормы

Виртуальные люди поставят перед нами множество новых вопросов, как философских, так и этических. Как и в любом аспекте медицинских данных, потребуются консультации, чтобы помочь людям в них разобраться, а также государственные механизмы для защиты прав всех тех, у кого есть виртуальные близнецы. Как упоминалось ранее, постоянные проблемы конфиденциальности, возникшие в контексте геномики, в эпоху Виртуального человека станут еще более актуальными.

Но нам также нужна открытость. Учитывая, что эта технология будет доступна не всем, также должна быть прозрачность в отношении использования данных и получаемых выгод. Некоторые из организаций, например, Королевское общество и Британская академия, призвали к созданию набора принципов высокого уровня для формирования всех форм управления данными, обеспечивая надежность и доверие к сбору и использованию данных в целом[601]. Как уже было замечено на примере машинного обучения, если в данных, используемых для создания виртуальных близнецов, существуют предубеждения к конкретной группе людей, ИИ может относиться к ней неоптимально, что усугубит существующие расовые или социальные предубеждения[602].

Возникнет вопрос и о том, в какой степени вы сможете принимать решения и в какой степени они будут определяться симуляциями и цифровыми двойниками, которые предлагают лучший подход к образу жизни и лечению. В результате развития технологий цифровых двойников различия между нами станут очевиднее, что, несомненно, приведет к новым видам предвзятости в отношении бедных – тех, у кого нет виртуальных людей, – что, возможно, приведет к совершенно новым видам дискриминации.

Рост объемов больших персональных данных и неправильное использование искусственного интеллекта могут проложить путь к антиутопической сегментации общества, вызванной преднамеренной или непреднамеренной дискриминацией, что уже признано широко распространенным[603]. Рост числа цифровых двойников подчеркнет важность управления персональными данными. Их конституция, а также их социальное и юридическое управление, скорее всего, будут основаны на новом союзе между нашим цифровым и биологическим «я», защищенном государством[604].

Нам также придется заново задуматься о том, что значит быть «здоровым» и «нормальным». Вместо того чтобы укоренять значение этих терминов в том, как мы выглядим и чувствуем себя сейчас, эти определения станут зависеть от того, как стареют наши цифровые двойники, способные предоставить яркие и подробные доказательства влияния нашего образа жизни на ближайшие годы. Человека, считающегося здоровым по сегодняшним стандартам, можно будет рассматривать как нездорового, страдающего «бессимптомным заболеванием» или, возможно, «бессимптомно больного», если данные о состоянии его здоровья предполагают, что он мог бы прожить значительно дольше, изменив свой образ жизни, диету или начав использовать имплант или лекарство[605].

Человека больше не будут определять как «нормального» путем простого сравнения его показателей со средними показателями населения. Измерять станут то, что «нормально» для него. Вы можете чувствовать себя прекрасно, но ваш цифровой двойник покажет, что вы неоптимальны, и на основании этого медицинского исследования ваш врач порекомендует вам пройти курс лечения, чтобы вы вернулись к норме и достигли средней продолжительности жизни. Моделирование изменений в длительных временных масштабах является сложной задачей. «Крайне важно каким-то образом уловить необратимые химические изменения, которые невозможно исправить, и увидеть, как они влияют на все виртуальные органы и нездоровые состояния», – говорит Филип Лютерт с факультета наук о мозге UCL[606]. По мнению Лютерта, сравнение с другими видами дает иную картину. «Интересно, что так же, как средняя продолжительность жизни различных видов связана с массой тела и скоростью метаболизма посредством степенного закона, так и генетически обусловленные дегенерации масштабируются аналогичным образом. Итак, если бы мы могли убедить фоторецептор с мутацией, что он находится у слона, а не у человека, скорость потери клеток можно было бы значительно снизить, сохраняя при этом функциональность».

Виртуальные копии самих себя заставят нас пересмотреть многие аспекты жизни, которые мы сейчас считаем сами собой разумеющимися. Мы вполне можем стать свидетелями глубоких изменений в том, что мы считаем здоровым и больным. Наш взгляд на лечение также может подвергнуться переосмыслению, если цифровой двойник покажет долгосрочное значение того, что сегодня считается тривиальным аспектом диеты или образа жизни.

Даже если ваш цифровой двойник сможет дать яркое представление о вашей продолжительности жизни, а также предложить средства, позволяющие узнать, как ее можно продлить, что, если нам не понравится то, что говорит нам наше второе «я»? Насколько модели потенциального будущего изменят нашу идентичность? Может ли тот факт, что такие учреждения, как страховые компании, знают о вашем риске стать слабым и больным, или рано умереть, на самом деле сделать вас слабым, больным или мертвым? Что, если мы захотим навредить нашему цифровому оракулу? С широким распространением аналоговых процессоров может даже наступить день, когда нам придется заботиться о правах нашего виртуального двойника. Однако нужно проявлять определенную осмотрительность в отношении этой возможности, которая остается отдаленной.

Кроме того, виртуальные двойники предоставят отличный способ оценить влияние государственной политики на общество. Последствия изменений в здравоохранении, жилье, питании и т. д. можно будет безопасно протестировать и изучить на виртуальных популяциях. Разработка политики на основе фактических данных – это опьяняющая мысль, возможно, пугающая для политиков, а надежность моделирования может стать полем битвы между различными политическими партиями, как это уже произошло в случае использования моделирования для определения политики здравоохранения в борьбе с COVID-19.

Любая технология – это палка о двух концах, предлагающая как риски, так и возможности для отдельных людей и общества. Наша способность сравнивать популяции реальных и виртуальных людей, по крайней мере, поможет нам определить норму, установить, когда человек отклоняется от нее в результате болезни, и точно показать, когда лечение трансформируется в улучшение. Однако способность определять, что является нормой, на основе детальных данных о человеке, скорее всего, приведет к совершенно иной концепции «нормы», чем та, которая выводится из популяционных исследований.

Виртуальный человек еще больше размоет границу между человеком и машиной. Даже при наличии аналоговых технологий мы сомневаемся, что виртуальное сознание (что бы на самом деле ни подразумевалось под этим термином) в ближайшее время станет реальностью. Тем не менее виртуальные близнецы изменят состояние человека, повысив уверенность в методах, которые мы можем использовать для улучшения человеческого интеллекта и физиологии, будь то с помощью имплантов, лекарств или редактирования генов.

Ваш близнец предложит врачам безрисковые средства для тестирования экспериментальных методов лечения и позволит им исследовать противоречивые идеи. Вместо того чтобы латать или ремонтировать части тела, возможности Виртуального Человека можно будет расширять с помощью протезирования, генетики и имплантов, например, в попытке улучшить умственную деятельность или развить способность «видеть» за пределами видимого спектра, будь то тепло или ультрафиолет, или получать больше энергии из определенного количества пищи (или меньше, если речь идет о людях с избыточным весом). Все можно будет опробовать и протестировать без риска для себя, без необходимости исследований на животных, предоставляя миру новые идеи и решения старых проблем.

По мере того как становится легче совершенствовать наш разум и тело (точно так же, как инженер может ускорить автомобиль), представление о том, что значит быть человеком, может постепенно измениться. Таким образом, виртуальные люди позволят нам оптимально планировать постчеловеческое будущее. Это может показаться фантастикой, но мы уже идем по этому пути, ведь граница между человеком и машиной давно размыта огромным спектром устройств и протезов, от кохлеарных имплантов до кардиостимуляторов и сердечных клапанов.

Появление цифрового двойника может и должно заставить многих людей задуматься о том, куда нас ведет эта технология. Некоторые могут приветствовать то, что цифровые двойники позволяют им брать на себя больше ответственности за свою судьбу, другие могут осудить это предприятие как неестественное. Однако мы не должны позволять недостаткам сдерживать нас. Природа технологий, подобная двуликому Янусу, очевидна уже более миллиона лет: с тех пор, как мы обуздали огонь, мы знали, что можем использовать его, чтобы согреться и приготовить еду, но можем и сжечь дома и поля наших соседей.

Рисунок 52. Виртуальная популяция – набор подробных анатомических моделей высокого разрешения, созданных на основе данных магнитно-резонансной томографии добровольцев (IT’IS Foundation)

Виртуальному человеку следует радоваться, потому что цифровые двойники в конечном итоге дадут нам гораздо больше ответственности за наше собственное будущее. Когда дело доходит до предоставления нам контроля над нашей судьбой, нет никаких сомнений в том, что люди впервые столкнутся с реальным выбором относительно своего здоровья, основанным на данных и понимании, а не на догадках, словах влиятельных лиц или на том, как люди, немного похожие на них самих, реагировали в аналогичных обстоятельствах много лет назад.

Медицина перейдет от понимания того, как прошлые события создали симптомы, к использованию цифровых двойников, чтобы предвидеть, как повлиять на здоровье, благополучие и долголетие. Пионер квантовой теории Нильс Бор, по общему мнению, пошутил, говоря, что трудно делать предсказания, особенно относительно будущего. Когда цифровые двойники станут обычным явлением в медицине, это перестанет быть правдой.

Благодарности

Мы обсуждали написание этой книги более десяти лет. Некоторые мысли на этих страницах еще старше: они основаны на двух наших предыдущих совместных работах, The Arrow of Time и Frontiers of Complexity, которые, в свою очередь, возникли из обсуждений в семидесятых и восьмидесятых годах, когда мы оба работали в Оксфордском университете. Мы прошли долгий путь с тех первых дискуссий о природе времени, исчисления и сложных систем.

Мы в неоплатном долгу перед множеством людей, которые помогали нам на этом пути. И, как мы надеемся, в этой книге мы ясно дали понять, что усилия по созданию и развитию виртуального человека предпринимаются разнообразной, огромной и международной группой ученых. Мы сделали все возможное, чтобы включить как можно больше людей и дать представление об огромных масштабах международных проектов, но обо всех мы написать не смогли. Приносим им наши искренние извинения.

За создание этой книги мы выражаем огромную благодарность нашему агенту Питеру Таллаку, Луизе Притчард из Louia Pritchard Associates и редактору издательства Принстонского университета Ингрид Гнерлих, которая включила неоценимые советы Эрика Сталберга из Национальной лаборатории изучения рака имени Фредерика, Мэриленд. Ассистент Ингрид, Уитни Рауенхорст, также помогала в подготовке окончательной версии рукописи. Благодарим также нашего редактора Дженнифер Макклейн, производственного редактора Натали Баан, копирайтера Дэвида Кэмпбелла, дизайнера Криса Ферранте, менеджера по иллюстрациям Дмитрия Каретникова, индексатора Джули Шовэн, публициста Кейт Фаркуар-Томсон и маркетолога Джулию Холл. Нам помогали на каждом шагу: от форматирования файлов до включения ссылок и получения разрешений, за что спасибо ассистенту Питера Нику Лэйверу из UCL. Пол Франклин и Соня Д’Орси предоставили нам своевременные и бесценные советы по дизайну. Когда мы готовили эту книгу несколько лет назад, мы также прислушивались к словам лорда Алли.

Многие люди нас критиковали. В частности, мы хотели бы поблагодарить следующих людей за конструктивную и подробную критику различных черновиков:

Джулия Брукс, Джонатан Дэгли, Джейн Денайер, Кэти Даулер, Росс Фрейзер, Мэтью Фриман, Хизер Гетинг, Крис Гринвелл, Сара Харрис, Филип Лютерт, Имонн Мэтьюз, Кармен Нассе, Питер Слот, Эрик Штальберг и Андреа Таунсенд-Николсон.

Многие люди читали и комментировали отдельные части книги, помогая нам отточить ясность и изложение: Брюс Богосян, Коллин Клэнси, Кристофер Ковени, Маркус Коверт, Омер Душек, Тимоти Эллиот, Надер Энгета, Ричард Эванс, Стив Фербер, Дэвид Гудселл, Джонатан Горард, Гуннар фон Хейне, Питер Хантер, Шантену Джа, Виктор Йирса, Дитер Кранцльмюллер, Лесли Лоу, Питер Лав, Чаоянг Лу, Пол Маклин, Джо Маршан, Альберто Марцо, Эндрю Нарракотт, Стивен Нидерер, Денис Нобл, Пол Нерс, Тим Палмер, Джон Пендри, Гернот Планк, Венкатраман Рамакришнан, Бланка Родригес, Йоханнес Шеммель, Коичи Такахаси, Инес Тиле, Кэтрин Туньясувунакул, Мариано Васкес, Шуньчжоу Ван, Стэн Уильямс, Мартин Уинн и Пол Уоркман.

При создании фильма IMAX «Виртуальные люди» мы сотрудничали с большой командой, в которую входили Фернандо Куккетти и Гильермо Марин из Суперкомпьютерного центра Барселоны, срежиссировавшие его. Эта работа также была бы невозможна без помощи Бена Лукаса Бойсена, Сола Букало, Эди Кальдерона, Елены Ковени, Рогели Грима, Альфонса Хукстры, Михаэля Касдорфа, Дитера Кранцльмюллера, Ираклия Кублашвили, Элизабет Майер, Пола Мелиса, Томаса Одакера, Карлоса Трипианы, Каспера Ван Леувена, Марко Вердиккио, Давида Висенте, Маркуса Видеманна и Габора Заводски. В фильме демонстрируется работа целого ряда учреждений: Амстердамского университета, Университета ИТМО, UCL, Суперкомпьютерного центра Лейбница, Копенгагенского университета, Университета Лидса, Шеффилдского университета, Оксфордского университета, Суперкомпьютерного центра Барселоны и Катарского роботизированного хирургического центра. Мы также в долгу перед Trigital, Medtronic, Алистером Бейтсом, Хорхе Базако, Феликсом Буэно, Денисом Дурли, Дэном Эйнштейном, Хорди Торранделлом и Дианой Велес. Проект поддержан программой ЕС Horizon 2020.

Мы также хотели бы поблагодарить следующих лиц за согласие на интервью или предоставление информации: Магдалини Анастасиу, Людовик Отин, Михаил Блинов, Брюс Богосян, Маркус Коверт, Омер Душек, Надер Энгета, Стив Фурбер, Дэвид Гудселл, Джонатан Горард, Альфонс Хукстра, Лерой Худ, Питер Хантер, Шантену Джа, Джон Джампер, Сухас Кумар, Сет Ллойд, Лесли Лоу, Чаоянг Лу, Джо Мерчант, Мартина Маритан, Карен Мига, Стив Нидерер, Денис Нобл, Пол Нерс, Симона Олми, Грейс Пэн, Роджер Пенроуз, Том Ричи, Бланка Родригес, Йоханнес Шеммель, Рик Стивенс, Мариано Васкес, Крейг Вентер, Марко Вицеконти, Стэн Уильямс и Пол Уоркман. Джон Дэгли проделал отличную работу по проверке информации.

С разрешениями нам любезно помогали разные люди: Фред Алкобер, Карен Барнс, Даниэль Брин, Джон Бриггс, Клинт Дэвис-Тейлор, Джон Филдс, Джессика Хилл, Бьорн Киндлер, Брин Ллойд, Йорго Модис, Сильвия Маллиган, Лиз Прайк, Кристобаль Родеро, Даниэль Роммель, Дункан Смит и Арвен Таппинг.

Написание такой обширной междисциплинарной книги было бы невозможно без поддержки наших учреждений и финансирования исследований. В число поддержавших входят UCL (особенно многочисленные коллеги Питера из Центра вычислительных наук, Центра перспективных исследований и многих других), Амстердам (Лаборатория вычислительных наук), Йельский университет, Оксфордский университет, Совет медицинских исследований UKRI и группа Музея науки (в частности, спасибо помощнице Роджера Кэти Даулер, ее преемнице Лоре Эмброуз и директору сэру Яну Блэчфорду), а также многим коллегам и сотрудникам, в том числе из Центра передового опыта CompBioMed, VECMA и различных других крупных международных проектов, финансируемых в основном ЕС и Научным советом по инженерным и физическим наукам (Великобритания). Роджер также хотел бы поблагодарить Джайпурский литературный фестиваль, особенно тот, который состоялся в Soneva Fushi.

Во время написания этой книги мы оба стали более продуктивными в результате пандемии, разразившейся в начале 2020 г. Несмотря на это, путь к публикации был долгим и пугающим, и мы невероятно благодарны за любовь, поощрение и поддержку наших семей: Джулии, Холли и Рори, а также Самии, Елены и Кристофера.

Приложение

Навстречу виртуальному космосу

Способность компьютеров моделировать работу человеческого тела в различных масштабах, от атома до клетки, от органа до тела, поднимает более широкий вопрос. Как далеко мы можем зайти в симуляциях?

Среди наиболее требовательных тестов современных суперкомпьютеров – космологическое моделирование, от динамики темной материи до формирования крупномасштабных структур, когда гравитация создает нити и галактики. Таким образом можно создать тысячи вселенных[607]. Однако некоторые хотят пойти еще дальше, воодушевленные достижениями в моделировании потока крови «снизу вверх», который мы описали в седьмой главе. Они верят, что возможно воссоздать фундаментальную физику космоса с нуля.

В Frontiers of Complexity мы рассказали историю способа моделирования Вселенной с использованием так называемых клеточных автоматов, восходящих к работам Джона фон Неймана и Станислава Улама, с которыми мы столкнулись ранее. Клеточные автоматы состоят из набора «цветных» ячеек в сетке, которая развивается через несколько дискретных временных шагов в соответствии с набором правил, основанных на состояниях соседних ячеек, отсюда и название.

Используя этот подход, британский математик Джон Конвей (1937–2020) придумал простой рецепт сложности, основанный на клеточном автомате, который он назвал игра «Жизнь»[608]. Представьте себе огромную шахматную доску – игрушечную вселенную, если хотите, – в которой каждый квадрат либо черный, либо белый. Последовательность квадратов в одном горизонтальном ряду определяет последовательность квадратов в ряду под ним в соответствии с простым набором правил. С помощью этих симуляций вы можете создавать удивительно сложные, даже реалистичные модели на основе совсем не сложных законов. Это привело к идее, что клеточные автоматы могут моделировать любой реальный процесс.

Рисунок 53. «Планерное ружье», паттерн игры «Жизнь» с неограниченным ростом. Адаптировано из Gosper glider gun (Wikimedia Commons)

Поддержка этой точки зрения возникла благодаря пониманию глубокой проблемы турбулентного потока. Например, при моделировании перекачки крови через артерию «истинный» непрерывный поток жидкости описывается уравнениями Навье – Стокса, но, как всегда, чтобы решить эти уравнения на компьютере, поток необходимо разбить на дискретные (то есть конечные) фрагменты пространства (как детали конструктора Lego) и систематизировать их по часам.

Однако более трех десятилетий назад группа бесстрашных физиков-теоретиков осознала, что они могут перевернуть этот подход с ног на голову. Определив жидкость как клеточный автомат – регулярную решетку с точечными частицами фиксированной массы, – они смогли показать, что уравнения Навье – Стокса дают новое описание коллективной динамики всех частиц, движущихся по решетке, когда свойства жидкости измеряются на гораздо большей длине и в более длительных временных масштабах по сравнению с размером решетки и временными интервалами.

Среди тех, кто первым обнаружил это, был британский ученый-компьютерщик Стивен Вольфрам, который оставил успешную академическую карьеру, чтобы разработать программное обеспечение Mathematica. Он десятилетиями работал над клеточными автоматами. Визуализация мира с точки зрения клеточных автоматов оказалась успешным методом решения уравнений гидродинамики на суперкомпьютерах, не в последнюю очередь благодаря программному обеспечению HemeLB, которое команда Питера использует для прогнозирования кровотока в виртуальном теле на новых экзафлопсных машинах.

Этот подход – использование клеточных автоматов на квадратной шахматной доске с частицами, движущимися по краям между вершинами, – был опробован давно, еще в 1970-х гг., но в конечном итоге моделируемый поток зависел от его ориентации относительно базовой решетки[609][610]. Одно дело направлять поток крови внутри вены или артерии, и совсем другое – иметь кровь, которая изначально предпочитает течь в произвольном пространственном направлении. Причина сводится к используемому математическому сокращению, многомерной сущности, называемой тензором, которая, как обнаружил Вольфрам, становится безразличной к направлению потока (то есть поток изотропен), только если использовать шестиугольную, а не квадратную решетку. Это ознаменовало собой триумф моделирования динамики жидкости, основанного на чрезвычайно простых основных правилах, продемонстрировав силу «теории сложности» для описания макроскопического потока жидкости, включая турбулентность.

Но за этот успех приходится платить. Многомасштабное моделирование терпит неудачу при проецировании решетки на молекулярный мир. Да, эти дискретные решетчатые модели хорошо работают при решении уравнений динамики сплошной жидкости, используемых для моделирования кровотока. Но лежащая в основе решетчатая модель не соответствует тому, как молекулы на самом деле движутся в непрерывном пространстве, поэтому при переходе от молекулярного описания в непрерывном пространстве к фиктивному дискретному пространству с конечным числом скоростей теряется огромное количество информации.

Для многих научных приложений такое грубое определение – все равно что выбросить шампанское вместе с пробкой. Хотя эта схема объясняет много важных «универсальных» аспектов гидродинамики, по сути, все химические детали лежащих в ее основе молекул просто отбрасываются (хотя попытки модернизировать эти детали предпринимаются часто). Есть что-то неправильное в стремлении заменить непрерывные и разнообразные симметрии, с которыми мы сталкиваемся в физике элементарных частиц и поведении молекул, искусственными блоками Lego, которые точно обеспечивают некоторые возникающие свойства в механике жидкости, но игнорируют реалии микроскопического мира.

Несмотря на эти ограничения, Вольфрам принадлежит к числу тех, кто находит метафору вычислений настолько пьянящей, что убежден, что на «самом глубоком уровне», в наименьшем из всех временных и пространственных масштабов, природа работает по сверхпростым вычислительным правилам, основанным на дискретной математике. Хотя классический взгляд на мир является аналоговым, Вольфрам считает, что в структуре Вселенной существует дискретность (однако в целом среди физиков нет единого мнения относительно того, остается ли пространство-время гладким и непрерывным на кратчайших масштабах расстояний или же становится грубым и зернистым)[611][612]. Он заменил ячейки решетки клеточного автомата обобщением, а именно графиком – сетью точек со связями между ними, которая растет и трансформируется по мере продвижения цифровой логики космического кода, шаг за шагом (графики необходимы, потому что решетки слишком негибки, чтобы охватить законы Вселенной).

Аргумент Вольфрама гласит, что точно так же, как уравнения континуума механики жидкости возникают из специально построенной пространственно-дискретной решетчатой модели, для которой сохраняются основные свойства, такие как масса и импульс, так и континуум того, что мы воспринимаем как реальность, возникает из небольшого набора правил и графиков. В своей книге «A Project to Find the Fundamental Theory of Physics» он пишет о «твердой вере в то, что в конце концов откроется – каждая деталь нашей Вселенной подчиняется правилам, которые можно представить с помощью очень простой программы, и все, что мы видим, в конечном итоге возникает только в результате запуска этой программы»[613] (хотя некоторые полученные результаты могут быть неисчислимыми, как обсуждалось во второй главе).

Вольфрам и его коллега Джонатан Горард, математик из Кембриджского университета и консультант Wolfram Research, обнаружили, что они могут резюмировать аспекты квантовой теории и общей теории относительности Эйнштейна – двух столпов современной физики[614][615]. «Я был удивлен, сколько нам удалось воспроизвести», – сказал нам Горард. – «Но есть еще очень много математических методов, которые необходимо разработать». Вместо того чтобы проводить эксперименты, а затем углубляться, чтобы раскрыть фундаментальную теорию (традиционный подход, используемый более трех столетий), Горард и Вольфрам увлечены «переворачиванием парадигмы» и вычисляют последствия восходящих моделей, чтобы увидеть, соответствуют ли они экспериментальным наблюдениям[616].

Не случайно, добавляет Горард, эти модели «отражают окружающую технологию»: французский философ Рене Декарт (1596–1650) в эпоху механического измерения времени придерживался механического мировоззрения; Ньютон и Лейбниц создали математику изменений – исчисление, которое затем легло в основу механистических объяснений природы, основанных на аналоговом и непрерывном представлении о времени и пространстве. Подобным же образом дискретное математическое мировоззрение Вольфрама возникло в эпоху, когда частью повседневной жизни стали цифровые компьютеры.

Есть что-то освежающее в принципиально ином подходе к физике. Хотя решетки, которые Вольфрам и коллеги использовали в гидродинамике, не соответствуют реальному миру, зернистость предложенных ими моделей построена на графиках, которые меньше, чем мельчайшие измеримые характеристики природы в масштабе Планка, ниже которого физика, как мы ее понимаем сегодня, терпит крах. Говоря «мельчайшие», мы преувеличиваем: на самом деле мы имеем в виду интервалы времени менее 10–43 с и масштабы длины около 10–35 м.

Серьезное испытание правильности их подхода произойдет тогда, когда их модель расскажет нам что-то новое о Вселенной. Пока мы пишем, они стремятся делать прогнозы, например, о заключительных стадиях слияния черных дыр, где их дискретное вычислительное представление дает результаты, отличные от существующих моделей; и что во Вселенной могут быть пространственные карманы, которые более или менее трехмерны, что можно обнаружить по их влиянию на формирование галактик, прохождение нейтрино через материю; и более умозрительные идеи о других сверхлегких частицах.

Рисунок 54. Построение общей теории относительности снизу вверх (© Stephen Wolfram, LLC)

Нам следует поместить эту работу в надлежащий, космический контекст. Мы по-настоящему понимаем только около 5 % того, что нас окружает, – видимую Вселенную, от наших тел до Солнца, звезд и галактик, которые состоят из обычной или барионной материи – в то время как остальная часть, по-видимому, состоит из таинственной невидимой субстанции, называемой темной материей (около 25 %), и столь же непостижимой силы отталкивания, которая ведет себя как антигравитация, известная как темная энергия (около 70 %). Наше незнание Вселенной представляет собой отличную возможность для развития нового мышления.

Глоссарий

NP-задача – когда время, необходимое для решения проблемы, увеличивается в геометрической прогрессии (нечто в степени N, где N измеряет размер проблемы). Эти проблемы называются неразрешимыми, потому что время, необходимое для их решения, быстро выходит из-под контроля. Даже грубая мощь компьютера малоэффективна. Задачи, которые неразрешимы за полиномиальное время, но ограничены экспоненциальной степенью N, относятся к классу NP.

NP-полная – самый сложный тип NP-задач.

RISC – акроним компьютера с сокращенным набором команд. Микропроцессор, который выполняет меньше инструкций, чем традиционные микропроцессоры (называемые устройствами с полным набором команд), поэтому способный работать быстрее.

Адаптивный ландшафт – ландшафт, представляющий показатели приспособленности или стоимостные функции проблемы, будь то коммивояжеры, спиновые стекла или репродуктивная способность обезьяны.

Аксон – длинное волокно, идущее от нейрона (нервной клетки), которое передает сигнал другим нейронам.

Алгоритм – поэтапная процедура, которая может быть выполнена механически и, следовательно, реализована на машине. В информатике описывает программу, логическую последовательность операций, выполняемых программным обеспечением.

Алгоритм имитации отжига – вычислительный метод определения состояний, близких к глобальным минимумам, на (гипер)поверхности, начиная с высоких температур и постепенно охлаждая в соответствии с четко определенным рецептом. Таким образом можно избежать захвата локальных минимумов. Название происходит от процесса отжига, при котором материал сначала нагревается с последующим медленным охлаждением для повышения пластичности и прочности, позволяя атомам, составляющим металл, перейти в более низкоэнергетическую структуру.

Алгоритмическая сложность – мера сложности проблемы, определяемая размером наименьшей программы, которая ее рассчитывает, или ее полного описания. Для более простых задач требуются программы меньшего размера.

Аминокислоты – молекулярные строительные блоки белков.

Аналоговый – постоянно в движении, как ртуть внутри термометра.

Аппаратное обеспечение – физические части компьютера, состоящие из механических, электрических и электронных компонентов.

Артерия – сосуд, несущий кровь от сердца.

Атомы – строительные блоки всех молекул живых существ. В точку в конце этого предложения уместилось бы около триллиона атомов углерода или молекул воды.

Аттрактор – способ описать долгосрочное поведение системы, ее пункт назначения или конечное состояние. Равновесное и устойчивое состояния соответствуют аттракторам с неподвижной точкой, периодические состояния – аттракторам предельного цикла, а хаотические состояния – странным аттракторам.

Аттрактор предельного цикла – аттрактор, описывающий регулярное (периодическое или квазипериодическое) временное поведение, например, в химических часах, претерпевающих регулярные изменения цвета.

Байт – группа из восьми двоичных цифр.

Белок – класс крупных молекул, которые являются строительными блоками живых организмов и состоят из цепочек аминокислот, свернутых в сложные, но четко определенные трехмерные структуры. Примеры включают гормоны, ферменты и антитела.

Бит – сокращенная форма «двоичной цифры». Бит – это наименьшая единица информации в двоичной системе счисления. Значение бита обычно обозначается как 1 или 0.

Вектор – любая величина, имеющая величину и направление. Примерами являются скорость и ускорение.

Вена – кровеносный сосуд, возвращающий кровь к сердцу.

Вещественное число – любое из рациональных или иррациональных чисел.

Вирус – в биологии: участок генетического материала (ДНК или РНК), обычно завернутый в белковую оболочку, для размножения которого необходима клетка-хозяин. В компьютерах: небольшой участок кода, который при активации может скопировать себя в одну или несколько более крупных «хостовых» компьютерных программ.

Волновая функция – центральная величина в квантовой теории, которая используется для расчета вероятности возникновения события, например, испускания фотона атомом при проведении измерения.

Вычисление – расчет (обычно чисел), выполняемый с помощью алгоритма.

Вычислимое число – число, которое может быть вычислено отдельной машиной Тьюринга.

Ген – единица наследственности, включающая химическую ДНК, ответственную за передачу определенных характеристик от родителей потомству.

Генетический алгоритм – метод поиска оптимального решения проблемы, заимствующий идеи эволюции.

Генетический код – последовательность химических строительных блоков ДНК (оснований), в которой записаны инструкции по созданию аминокислот – молекулярных строительных блоков белков.

Генотип – генетическая конституция человека.

Геометрия – раздел математики, изучающий свойства пространства.

Гига – приставка, обозначающая умножение на 1 000 000 000.

Градиент концентрации – изменение концентрации вещества от одного объема к другому.

Графический процессор – чип или процессор, изначально предназначенный для ускорения отображения графики на электронном устройстве.

Детерминизм – теория, согласно которой данный набор обстоятельств неизбежно приводит к одним и тем же последствиям. С математической точки зрения, учитывая начальные условия набора уравнений, описывающих эволюцию системы во времени, ее будущее поведение будет точно известно.

Динамические системы – общий термин для систем, свойства которых меняются со временем. Динамические системы можно разделить на два типа: консервативные и диссипативные. В первом случае временная эволюция обратима, во втором – необратима.

Диссипативная структура – организованное состояние материи, когда система поддерживается вне термодинамического равновесия. Примеры включают паттерны, образованные химической реакцией Белоусова – Жаботинского.

Дифференциальные уравнения реакцией Белоусова – Жаботинского – уравнения, включающие мгновенную скорость изменения одних величин по отношению к другим, чаще всего времени и пространству. Уравнения движения Ньютона, например, представляют собой дифференциальные уравнения, связывающие силу, действующую на тело, с мгновенной скоростью изменения его скорости во времени.

ДНК – дезоксирибонуклеиновая кислота, носитель наследования у большинства существ. Сложная гигантская молекула нуклеиновой кислоты несет в себе инструкции по созданию белков – основных строительных блоков жизни.

Естественный отбор – эволюционный процесс, при котором частоты генов в популяции изменяются за счет того, что некоторые особи производят больше потомков, чем другие, потому что лучше способны выживать и воспроизводиться в окружающей среде. Накопленный эффект естественного отбора заключается в создании адаптаций.

Желудочек – одна из двух камер (левой и правой) в нижней части сердца.

Жизнь – определяется по-разному, в том числе как самоподдерживающаяся химическая система, способная подвергаться дарвиновской эволюции.

Зетташкала – гипотетическая компьютерная система будущего, в тысячу раз более мощная, чем экзафлопсные машины (способные выполнять 10^21 операций с плавающей запятой в секунду).

ИИ (искусственный интеллект) – раздел информатики, занимающийся разработкой компьютеров, обладающих атрибутами, связанными с интеллектом, такими как обучение и рассуждение. Существует много видов ИИ, например искусственные нейронные сети. Машинное обучение – термин, который часто используется как синоним ИИ.

Интегральная схема – «кремниевый чип», небольшой кусочек полупроводникового материала, изготовленный так, что содержит полную электронную схему.

Иррациональное число – число, представленное бесконечной апериодической последовательностью цифр, которую нельзя выразить в виде точной дроби. Одним из примеров является π.

Искусственная нейронная сеть – компьютерная программа или модель, вдохновленная структурой мозга и состоящая из взаимосвязанных процессоров, часто расположенных слоями. Когда сеть имеет более трех слоев, используется термин «глубокая нейронная сеть».

Квантовая механика – механика, которая управляет микроскопическим миром субатомных частиц, где изменения энергии происходят резкими крошечными квантовыми скачками.

Клетка – отдельная, связанная с мембраной часть живой материи, мельчайшая единица, способная к независимому существованию. Сорок клеток кожи человека, выстроенные в линию, в длину составят около миллиметра.

Клеточные автоматы – дискретная в пространстве и времени динамическая система, состоящая из ячеек, разделенных линиями и вершинами. На каждом временном шаге простой алгоритм контролирует, как изменяется состояние каждой ячейки или вершины, основываясь на состоянии соседних.

Компьютер – устройство, которое работает с данными (вводными) в соответствии с заданными инструкциями (программой или алгоритмом). В цифровом компьютере все значения представлены дискретными сигналами, такими как 1 и 0, а не плавно изменяющимися значениями, как в аналоговом устройстве.

Компьютерная томография (КТ) – КТ-сканер работает, посылая несколько рентгеновских лучей через тело под разными углами. Это называется томография. Детекторы фиксируют, как лучи проходят через участки тела, а данные обрабатываются компьютером в виртуальные «срезы», которые затем реконструируются в 3D-изображения.

Конденсатор – устройство для хранения электрического заряда.

Кора – от латинского слова «bark» – тонкая оболочка полушарий мозга, где происходит большая часть обработки информации. Кора головного мозга серая (отсюда и «серое вещество»), поскольку нервам в этой области не хватает изоляции, из-за которой другие части мозга кажутся белыми.

Кора головного мозга – внешний слой (серое вещество) полушарий головного мозга, последнее эволюционное дополнение нервной системы.

Линейное уравнение – взаимосвязь между двумя переменными, которая при нанесении на декартовы оси создает прямой график.

Макроскопический – уровень описания явлений, непосредственно доступных нашим органам чувств.

Математика – наука о пространственных и числовых отношениях.

Машина Тьюринга – компьютерная программа. Компьютер – это эквивалент универсальной машины Тьюринга.

Машинное обучение – основанный на выводах подход к поиску взаимосвязей между входными и выходными данными в цифровых компьютерах с помощью алгоритмического процесса, известного как «обучение», в котором корреляции выявляются и оттачиваются посредством итеративной настройки большого количества свободных параметров. Часто используется как синоним искусственного интеллекта. Прекрасным примером являются искусственные нейронные сети. Глубокое обучение – это термин, используемый для описания такого обучения в искусственных нейронных сетях, имеющих более трех слоев.

Машинный код – последовательность двоичных команд, выполняемая аппаратным обеспечением компьютера.

Мега – приставка, обозначающая умножение на миллион.

Мемристор – четвертый элемент схемы вместе с резистором, конденсатором и катушкой индуктивности. Мемристор имеет сопротивление, которое «помнит», какое значение имело при последнем включении тока.

Механика жидкости – изучение поведения жидкостей (жидкостей и газов) в состоянии покоя и движения.

Микроскопический – термин, используемый для описания крошечных измерений по сравнению с повседневными или макроскопическими измерениями мира, которые можно непосредственно воспринимать органами чувств.

Микротрубочка – крошечная трубка, присутствующая почти во всех клетках с ядром. Микротрубочки действуют как каркас, помогая определить форму клетки.

Молекулярная биология – изучение молекулярных основ жизни, включая биохимию таких молекул, как ДНК и РНК.

Морфогенез – например, эволюция формы у растений и животных.

МРТ – магнитно-резонансная томография использует магнитные поля, радиоволны и компьютер для создания изображений внутренних частей тела. В отличие от рентгена, МРТ позволяет визуализировать мягкие ткани, такие как органы и кровеносные сосуды.

Мутация – изменение генов, вызванное изменением ДНК, составляющей наследственный материал организма.

Нейромедиатор – химическое вещество, которое диффундирует через синапс и таким образом передает импульсы между нервными клетками.

Нейроморфные вычисления – отрасль вычислений, имитирующая структуры мозга и нервной системы.

Нейрон – нервная клетка, которая является основной сигнальной единицей нервной системы.

Нейронная сеть – реальная взаимосвязанная сеть нейронов мозга. Нейронные сети также могут быть электронными, оптическими или моделироваться с помощью компьютерного программного обеспечения.

Нелинейность – поведение, типичное для реального мира, означающее в качественном смысле «получение большего, чем вы рассчитывали», в отличие от линейных систем, которые не преподносят сюрпризов. Например, диссипативные нелинейные системы способны проявлять самоорганизацию и хаос.

Необратимость – односторонняя эволюция системы во времени, вызывающая стрелу времени.

Неравновесие – состояние макроскопической системы, которая не достигла термодинамического равновесия и, следовательно, все еще способна меняться со временем.

Неразрешимая – проблема, которая настолько сложна, что время, необходимое для ее решения, быстро выходит из-под контроля. Многие из наиболее сложных задач оптимизации в науке и технике, от биологии и открытия лекарств до маршрутизации и планирования, известны как NP-полные, где количество операций, которые необходимо выполнить, чтобы найти решение, растет экспоненциально с размером задачи.

Нуклеиновая кислота – «буквы» генетического кода, присутствующие во всех формах жизни на Земле. Два типа, известные как ДНК и РНК, составляют основу наследственности. Нуклеотиды ДНК состоят из основания и других химических веществ (дезоксирибозы и по крайней мере одной фосфатной группы). Основания – аденин (А), цитозин (С), гуанин (G) и тимин (Т). В РНК основание урацил (U) заменяет тимин.

Обратная связь – общий принцип, согласно которому результаты, полученные в ходе продолжающейся реакции, становятся факторами модификации или изменения этой реакции.

Обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ) – математические выражения непрерывных изменений одной переменной, обычно одного измерения в пространстве или во времени, которые используются для построения диаграмм движения небес в виде небесной механики, скорости химических реакций в организме, роста заболеваемости, биржевых тенденций и т. д.

Оптимизация – метод поиска возможностей для наилучшего решения проблемы, выраженный самой низкой точкой этого ландшафта.

Органеллы – структуры внутри клеток, аналогичные органам тела.

Органическая химия – раздел химии, изучающий соединения углерода.

Основание – молекулярные единицы – «буквы» генетического кода, называемые нуклеотидами, – которые обеспечивают вариации в цепи ДНК или РНК, несущей информацию. ДНК имеет четыре основания – тимин, цитозин, аденин и гуанин, тогда как РНК содержит урацил вместо тимина.

Память – в информатике: пространство внутри компьютера, где информация хранится во время активной обработки.

Параллелизм – параллельная обработка достигается, когда компьютер может выполнять более одного вычисления одновременно, используя несколько разных центральных процессоров. Параллельная обработка (разделение времени) достигается на последовательных машинах за счет переключения одного ЦП между несколькими задачами.

Петашкала – префикс пета означает умножение на один квадриллион, или 1 000 000 000 000 000 (10^15).

Пиксель – сокращение от «picture element» (элемент изображения), одна точка на экране компьютера.

Полимер – химическое вещество, образованное цепочечной связью многих более простых молекул.

Предсердие – одна из двух камер (левой и правой) в верхней части сердца.

Принцип неопределенности – квантово-механический принцип, который гласит, что бессмысленно говорить о положении, импульсе или других параметрах частицы, кроме как о результате измерений. Это дает теоретический предел точности, с которой можно одновременно измерить импульс и положение частицы: чем точнее определено одно, тем больше неопределенности в другом.

Проблема измерения – в квантовой механике проблема учета результатов экспериментальных измерений микроскопических систем.

Программа – алгоритм или набор инструкций, которые выполняются на компьютере.

Программное обеспечение – программы, выполняемые компьютерной системой.

Пространство поиска – изменение функции потерь лучше всего рассматривать как волнообразный ландшафт потенциальных решений, где высота каждого объекта является мерой его потери.

Равновесие – состояние временной эволюции, при котором вся способность к изменениям исчерпана. Равновесная термодинамика занимается исключительно свойствами таких статических состояний.

Рациональное число – любое число, которое можно выразить в виде точной дроби.

Реакция – в химии соединение атомов или молекул, в результате которого происходят химические изменения, перестраивающие молекулярную структуру, образуя различные вещества.

Реакция Белоусова — Жаботинского – химическая реакция, которая демонстрирует удивительное множество особенностей самоорганизации, проявляющихся в виде закономерностей в пространстве и времени.

Редукционизм – учение, согласно которому сложные явления можно объяснить с помощью чего-то более простого. В частности, атомистический редукционизм утверждает, что макроскопические явления можно объяснить с точки зрения свойств атомов и молекул.

РНК (рибонуклеиновая кислота) – генетический материал, используемый для трансляции ДНК в белки. У некоторых организмов он также может быть основным генетическим материалом.

Самоорганизация – спонтанное возникновение структурной организации на макроскопическом уровне вследствие коллективных взаимодействий между большим количеством простых, обычно микроскопических объектов.

Сердечно-сосудистая система – включает сердце, кровь и обширную сеть кровеносных сосудов. Также называется кровеносной системой.

Синапс – место соединения двух нервных клеток, по которому передается нервный импульс.

Система, основанная на базе знаний – компьютерная программа, которая использует кодировку человеческих знаний для решения проблем.

Скаляр – величина, имеющая значение, но не имеющая направления. Примеры включают массу и температуру.

Сложность – изучение поведения совокупностей единиц, которые наделены потенциалом развиваться во времени, кульминацией которого становятся новые свойства, выходящие за рамки суммы их частей.

Снизу вверх – подход к проблеме, основанный на извлечении информации непосредственно из всех ее многочисленных деталей, в отличие от подхода сверху вниз, который использует правила, модели и знания.

Статистическая механика – дисциплина, которая пытается выразить свойства макроскопических систем (скажем, температуру газа) через их атомные и молекулярные составляющие.

Стационарное состояние – неравновесное состояние, которое не меняется со временем.

Странный аттрактор – аттрактор, имеющий фрактальную (дробную) размерность: описывает хаотическую динамику в диссипативных динамических системах.

Суперкомпьютер – самый быстрый и мощный тип компьютера.

Суррогатные модели – использование машинного обучения для имитации моделирования, выполнение которого было бы слишком затратным в вычислительном отношении.

Теория чисел – абстрактное исследование структуры систем счисления и свойств натуральных чисел (целых чисел). Процесс, используемый для поиска наилучшего решения проблемы.

Терамасштаб – префикс тера обозначает один миллион миллионов (10^12).

Термодинамика – наука о теплоте и работе.

Транзистор – твердотельный электронный компонент, изготовленный из полупроводника с тремя или более электродами, который может регулировать ток, проходящий через него. Используется в качестве усилителя, генератора или переключателя.

Ультразвук – технология диагностической визуализации, которая использует высокочастотные звуковые волны, находящиеся далеко за пределами человеческого слуха, для создания изображений внутренних органов тела.

Уравнения в частных производных (ЧДУ) – математическое выражение того, как вещи изменяются в зависимости от более чем одной переменной, таких как время и пространство, причем последнее можно описать в нескольких измерениях (часто в трех, но не всегда). ЧДУ можно найти во всех наших теориях, как больших, так и малых, таких как общая теория относительности, электромагнетизм и квантовая механика, и они отражают то, как мы понимаем тепло, диффузию, звук, электромагнетизм, гидродинамику и упругость.

Фазовый переход – изменение физического состояния материала, например, из твердого в жидкое, из жидкого в газообразное или из твердого в газообразное. В различных видах материи существует множество других, более тонких фазовых изменений.

Фенотип – признаки организма, обусловленные взаимодействием его генотипа с окружающей средой.

Фермент – биологический катализатор, обычно содержащий большую белковую молекулу, ускоряющую важные химические реакции в живых клетках.

Флопсы – количество операций в компьютере с плавающей запятой в секунду, то есть операция, в которой числа представлены числами с плавающей запятой, используемое с 1950-х гг. для аппроксимации вещественных чисел на цифровых компьютерах.

Фрактальная геометрия – от латинского fractus, что означает «сломанный». Геометрия, используемая для описания неправильных узоров. Фракталы обладают свойством самоподобия, бесконечной серией мотивов внутри мотивов, повторяющихся во всех масштабах длины.

Хаос – очевидно, случайное поведение (на самом деле существует глубокий порядок), чрезвычайно чувствительное к начальным условиям. Раздел математики, изучающий такое поведение, называется теорией хаоса.

Хромосома – длинная цепь ДНК, содержащая от сотен до тысяч генов в защитной оболочке. Во всех клетках человека, кроме яйцеклеток и сперматозоидов, их 23 пары.

Центральный процессор (ЦП) – часть компьютера, которая отвечает за фактическое выполнение инструкций.

Число Рейнольдса – число, используемое в механике жидкости, чтобы определить, будет ли поток жидкости в конкретной ситуации плавным или турбулентным.

Эволюция – от латинского evolution – «развертывание». Идея общего происхождения всех существ, от дрожжей до человека, принадлежит Чарлзу Роберту Дарвину (1809–1882) и Альфреду Расселу Уоллесу (1823–1913). Вариации могут возникнуть в результате мутаций – случайных изменений в ДНК от поколения к поколению.

Эксафлопсные машины – вычислительные системы, способные выполнять миллион миллионов миллионов (10^18) операций с плавающей запятой (флопсов).

Экспрессия генов – гены, которые используются в организме, называются экспрессированными. Различные типы клеток экспрессируют разные наборы генов.

Эмерджентное свойство – глобальное свойство системы, состоящей из множества элементов. Например, сознание – это возникающее свойство многих нейронов мозга.

Энтропия – величина, определяющая способность системы необратимо развиваться во времени. Грубо говоря, мы также можем думать об энтропии как об измерении степени случайности или беспорядка в системе.

Эпигенетика – изменения в использовании генов в организме, происходящие без изменений самих генов, например, в процессе развития.

Эпилепсия – нарушение функции головного мозга, характеризующееся спорадическими рецидивами припадков, вызванных лавинным разрядом большого количества нейронов.

Примечания

1

Термин, обозначающий компьютерное моделирование (симуляцию) эксперимента, чаще биологического. Фраза была создана по аналогии с фразами in vivo (в живом организме) и in vitro (в пробирке).

2

YouTube. The virtual human project (posted March 12, 2018). https://www.youtube.com/watch?v=1ZrAaDsfBYY.

3

Grieves, M. & Vickers, J. Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems (eds. Kahlen, J., Flumerfelt, S. & Alves, A.), 85–113 (Springer, 2017).

4

Shafto, M. et al. DRAFT Modeling, Simulation, Information Technology & Processing Roadmap, Technology Area 11 (NASA, 2010).

5

Negri, E., Fumagalli, L. & Macchi, M. A review of the roles of digital twin in CPS-based production systems. Procedia Manuf. 11, 939–948 (2017).

6

Niederer, S. A., Sacks, M. S., Girolami, M. & Willcox, K. Scaling digital twins from the artisanal to the industrial. Nat. Comput. Sci. 1, 313–320 (2021).

7

El Saddik, A. Digital twins: The convergence of multimedia technologies. IEEE Multimed.(2018). https://doi.org/10.1109/MMUL.2018.023121167.

8

Лерой Худ, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 12 августа 2021 г.

9

Тим Палмер, электронное письмо Питеру Ковени, 2 июня 2021 г.

10

Bauer, P., Thorpe, A. & Brunet, G. The quiet revolution of numerical weather prediction. Nature 525, 47–55 (2015).

11

Abbe, C. The needs of meteorology. Science 1(7), 181–182 (1895).

12

Alley, R. B., Emanuel, K. A. & Zhang, F. Advances in weather prediction. Science 363, 342–344 (2019).

13

European Commission. Shaping Europe’s digital future: Destination Earth. https:// digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/destination-earth (accessed May 29, 2022).

14

Mitchell, H. H., Hamilton, T. S., Steggerda, F. R. & Bean, H. W. The chemical composition of the adult human body and its bearing on the biochemistry of growth. J. Biol. Chem. 158, 625–637 (1945).

15

Proctor, J., Hsiang, S., Burney, J., Burke, M. & Schlenker, W. Estimating global agricultural effects of geoengineering using volcanic eruptions. Nature (2018). https://doi.org/10.1038/s41586-018-0417-3.

16

Dallas, V. & Vassilicos, J. C. Rapid growth of cloud droplets by turbulence. Phys. Rev. E— Stat. Nonlinear, Soft Matter Phys. (2011). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.84.046315.

17

Morton, O. The Planet Remade: How Geoengineering Could Change the World (Granta, 2015).

18

Auffray, C. & Noble, D. Origins of systems biology in William Harvey’s masterpiece on the movement of the heart and the blood in animals. Int. J. Mol. Sci. (2009). https://doi.org/10.3390/ijms10041658.

19

Noble, D. Claude Bernard, the first systems biologist, and the future of physiology. Exp. Physiol. (2008). https://doi.org/10.1113/expphysiol.2007.038695.

20

Nosil, P. et al. Natural selection and the predictability of evolution in Timema stick insects. Science (2018). https://doi.org/10.1126/science.aap9125.

21

Пол Нерс, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 25 сентября 2021 г.

22

Nurse, P. Biology must generate ideas as well as data. Nature 597, 305 (2021).

23

Charlton, W. Greek philosophy and the concept of an academic discipline. Hist. Polit. Thought 6, 47–61 (1985).

24

Coveney, P. & Highfield, R. The Arrow of Time: A Voyage through Science to Solve Time’s Greatest Mystery (W. H. Allen, 1991).

25

Coveney, P. & Highfield, R. Frontiers of Complexity: The Search for Order in a Chaotic World (Faber, 1996).

26

Hunter, P., Robbins, P. & Noble, D. The IUPS human physiome project. Pflugers Archiv Eur. J. Physiol. (2002). https://doi.org/10.1007/s00424-002-0890-1.

27

Hernandez-Boussard, T. et al. Digital twins for predictive oncology will be a paradigm shift for precision cancer care. Nat. Med. 27, 2065–2066 (2021).

28

Hunter, P. et al. A vision and strategy for the virtual physiological human in 2010 and beyond. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2010). https://doi.org/10.1098/rsta.2010.0048.

29

Human Brain Project. The Human Brain Project: A Report to the European Commission. HBP-PS Consortium (2012).

30

Kitano, H. Grand challenges in systems physiology. Front. Physiol. 1, 3 (2010).

31

Хорхе Луис Борхес. Создатель (рассказы, стихотворения, интервью) / Пер. Б. В. Дубина. М.: Азбука-Аттикус, 2022.

32

Borges, J. L. On exactitude in science. Los Anales de Buenos Aires 1, 3 (March 1946).

33

Matzeu, G. et al. Large-scale patterning of reactive surfaces for wearable and environmentally deployable sensors. Adv. Mater. 32, 2001258 (2020).

34

Coveney, P. V, Groen, D. & Hoekstra, A. G. Reliability and reproducibility in computational science: Implementing validation, verification and uncertainty quantification in silico. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 379, 20200409 (2021).

35

Bianconi, E. et al. An estimation of the number of cells in the human body. Ann. Hum. Biol. (2013). https://doi.org/10.3109/03014460.2013.807878.

36

Chellan, P. & Sadler, P. J. The elements of life and medicines. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2015). https://doi.org/10.1098/rsta.2014.0182.

37

Питер Слоот, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 4 августа 2021 г.

38

Пол Нерс, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 24 сентября 2021 г.

39

Succi, S. Sailing the Ocean of Complexity: Lessons from the Physics-Biology Frontier (Oxford University Press, 2022).

40

Nowak, M. A. & Highfield, R. Supercooperators: Altruism, Evolution, and Why We Need Each Other to Succeed (Canongate, 2011).

41

Toker, D., Sommer, F. T. & D’Esposito, M. A simple method for detecting chaos in nature. Commun. Biol. (2020). https://doi.org10.1038/s42003-019-0715-9.

42

Brenner, S. Life sentences: Detective Rummage investigates. Genome Biol. (2002). https://doi.org/10.1186/gb-2002-3-9-comment1013.

43

Yip, K. M., Fischer, N., Paknia, E., Chari, A. & Stark, H. Breaking the next cryo-EM resolution barrier—atomic resolution determination of proteins! bioRxiv (2020). https://doi.org/10.1101/2020.05.21.106740.

44

Venter, J. C. Life at the Speed of Light: From the Double Helix to the Dawn of Digital Life (Viking, 2013).

45

Bentley, D. R. et al. Accurate whole human genome sequencing using reversible terminator chemistry. Nature 456, 53–59 (2008).

46

Branton, D. et al. The potential and challenges of nanopore sequencing. Nat. Biotechnol. 26(10),1146–1153 (2008).

47

Nurk, S. et al. The complete sequence of a human genome. bioRxiv (2021). https://doi.org/10.1101/2021.05.26.445798.

48

Nurse, P. What Is Life?: Five Great Ideas in Biology. (Scribe, 2020).

49

Venter, C., interview with Peter Coveney and Roger Highfield, December 29, 2021.

50

Levy, S. et al. The diploid genome sequence of an individual human. PLoS Biol. 5, 2113–2144 (2007).

51

Venter, J. C. A Life Decoded: My Genome, My Life (Viking, 2007).

52

Highfield, R. What’s wrong with Craig Venter? Mosaic (2016). https://mosaicscience.com/story/craig-venter-genomics-personalised-medicine/.

53

Perkins, B. A. et al. Precision medicine screening using whole-genome sequencing and advanced imaging to identify disease risk in adults. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 115, 3686–3691 (2018).

54

Крейг Вентер, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 29 декабря 2021 г.

55

Gates, A. J., Gysi, D. M., Kellis, M. & Barabási, A.-L. A wealth of discovery built on the Human Genome Project—by the numbers. Nature 590, 212–215 (2021).

56

Munro, S., Freeman, M., Rocha, J., Jayaram, S. A., Stevens, T., et al. Functional unknomics: closing the knowledge gap to accelerate biomedical research. Preprint. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.06.28.497983v1.

57

Abascal, F. et al. Expanded encyclopaedias of DNA elements in the human and mouse genomes. Nature (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2493-4.

58

Quinodoz, S. A. et al. Higher-order inter-chromosomal hubs shape 3D genome organization in the nucleus. Cell 174, 744–757.e24 (2018).

59

Sey, N.Y.A. et al. A computational tool (H-MAGMA) for improved prediction of brain-disorder risk genes by incorporating brain chromatin interaction profiles. Nat. Neurosci. (2020). https://doi.org/10.1038/s41593-020-0603-0.

60

Herder, C. & Roden, M. Genetics of type 2 diabetes: Pathophysiologic and clinical relevance. Eur. J. Clin. Invest. 41, 679–692 (2011).

61

Ponomarenko, E. A. et al. The size of the human proteome: The width and depth. Int. J. Analyt. Chem. (2016). https://doi.org/10.1155/2016/7436849.

62

Venter, J. C. Life at the Speed of Light: From the Double Helix to the Dawn of Digital Life (Viking, 2013).

63

Highfield, R. Ultimate molecular machine plays key role in superbug fight. Science Museum Blog (2016). https://blog.sciencemuseum.org.uk/ultimate-molecular-machine-plays-key-role-in-superbug-fight/.

64

Farías-Rico, J. A., Selin, F. R., Myronidi, I., Frühauf, M. & Von Heijne, G. Effects of protein size, thermodynamic stability, and net charge on cotranslational folding on the ribosome. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. (2018). https://doi.org/10.1073/pnas.18127 56115.

65

Nilsson, O. B. et al. Cotranslational protein folding inside the ribosome exit tunnel. Cell Rep. (2015). https://doi.org/10.1016/j.celrep.2015.07.065.

66

Highfield, R. The anatomy of a hangover. Daily Telegraph (January 3, 2003). https:// www.telegraph.co.uk/technology/3304259/The-anatomy-of-a-hangover.html.

67

Highfield, R. The true meaning of the morning after. Daily Telegraph (January 3, 2003). https://www.telegraph.co.uk/technology/3304279/The-true-meaning-of-the-morning-after.html.

68

Huckvale, K., Venkatesh, S. & Christensen, H. Toward clinical digital phenotyping: A timely opportunity to consider purpose, quality, and safety. npj Digit. Med. (2019). https://doi.org/10.1038/s41746-019-0166-1.

69

Service, R. DNA could store all of the world’s data in one room. Science (2017). https:// doi.org/10.1126/science.aal0852.

70

Wooley, J. C. & Lin, H. S. Catalyzing Inquiry at the Interface of Computing and Biology (National Academies Press, 2005).

71

Campbell, E. G. et al. Data withholding in academic genetics: Evidence from a national survey. J. Am. Med. Assoc. (2002). https://doi.org/10.1001/jama.287.4.473.

72

Wilkinson, M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3, 160018 (2016).

73

Royal Society. Data management and use: Governance in the 21st century. Joint report by the British Academy and the Royal Society (June 2017). https://royalsociety.org/topics-policy/projects/data-governance/.

74

Nurse, P. Biology must generate ideas as well as data. Nature 597, 305 (2021).

75

Фрэнсис Бэкон. Новый Органон / Пер. С. Красильщикова. М.: Рипол-Классик, 2021.

76

Bacon, F. The New Organon, or True Directions Concerning the Interpretation of Nature (1620). Trans. Spedding, J., Ellis, R. E. & Heath, D. D. (1863). http://intersci.ss.uci.edu/wiki/eBooks/BOOKS/Bacon/Novum%20Organum%20Bacon.pdf.

77

Steele, J. M. Babylonian observational and predictive astronomy. In Handbook of Archaeoastronomy and Ethnoastronomy (ed. Ruggles, C.), 1855–1862 (Springer, 2015).

78

Coveney, P. V., Dougherty, E. R. & Highfield, R. R. Big data need big theory too. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2016). https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0153.

79

Highfield, R. & Carter, P. The Private Lives of Albert Einstein (Faber, 1993).

80

Highfield, R. Heroes of science. Royal Society (2012). https://royalsociety.org/science-events-and-lectures/2012/heroes-of-science/.

81

Newton, I. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (1687). https://doi.org/10.5479/sil.52126.39088015628399.

82

Highfield, R. Interview with Stephen Hawking. Daily Telegraph (October 18, 2001). https:// www.telegraph.co.uk/news/science/science-news/4766816/Interview-with-Stephen-Hawking.html.

83

Thompson, S. P. Calculus Made Easy. 2nd ed. (MacMillan, 1914). https://www.gutenberg.org/ebooks/33283.

84

Zeeman, E. Differential equations for the heartbeat and nerve impulse. In Biological Processes in Living Systems (ed. Waddington, C. H.), 8–67 (Routledge, 2017).

85

de Langhe, B., Puntoni, S. & Larrick, R. Linear thinking in a nonlinear world. Harvard Bus. Rev. 95(3), 130–139 (2017).

86

Cooper, N. G. & Lax, P. From cardinals to chaos: Reflections on the life and legacy of Stanislaw Ulam. Phys. Today (1989). https://doi.org/10.1063/1.2811052.

87

Монстр математики (фр.). – Прим. пер.

88

Lee, W. Y., Dawes, W. N. & Coull, J. D. The required aerodynamic simulation fidelity to usefully support a gas turbine digital twin for manufacturing. J. Glob. Power Propuls. Soc. 5, 15–27 (2021).

89

Sun, S. & Zhang, T. A 6M digital twin for modeling and simulation in subsurface reservoirs. Adv. Geo-Energy Res. 4, 349–351 (2020).

90

Sherwin, S. J., Formaggia, L., Peiró, J. & Franke, V. Computational modelling of 1D blood flow with variable mechanical properties and its application to the simulation of wave propagation in the human arterial system. Int. J. Numer. Methods Fluids 43, 673–700 (2003).

91

Luo, Y. (), Xiao, Q. (), Zhu, Q. () & Pan, G. (). Pulsed-jet propulsion of a squid-inspired swimmer at high Reynolds number. Phys. Fluids 32, 111901 (2020).

92

Scully, T. Neuroscience: The great squid hunt. Nature (2008). https://doi.org/10.1038/454934a.

93

Fasano, C. et al. Neuronal conduction of excitation without action potentials based on ceramide production. PLoS One (2007). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0000612.

94

Häusser, M. The Hodgkin-Huxley theory of the action potential. Nat. Neurosci. (2000). https://doi.org/10.1038/81426.

95

Роджер Пенроуз в беседе с Дэвидом Эйзенбадом, «Вечер с сэром Роджером Пенроузом», Королевское общество, 8 июня 2022 г.

96

Barrow, J. D. Pi in the Sky: Counting, Thinking and Being (Clarendon Press, 1992).

97

Turing, A. M. On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem. Proc. London Math. Soc. (1937). https://doi.org/10.1112/plms/s2–42.1.230.

98

Church, A. An unsolvable problem of elementary number theory. Am. J. Math. (1936). https://doi.org/10.2307/2371045.

99

Post, E. L. Finite combinatory processes—formulation 1. J. Symb. Log. 1, 103–105 (1936).

100

Pour-El, M. B. & Richards, J. I. Computability in Analysis and Physics: Perspectives in Logic (Cambridge University Press, 2017). https://doi.org/10.1017/9781316717325.

101

Технически их называют не непрерывными, то есть однородными или регулярными, за исключением однократной дифференциации, и они относятся к категории «слабого решения».

102

Pour-El, M. B. & Richards, I. The wave equation with computable initial data such that its unique solution is not computable. Adv. Math. (N. Y.) 39, 215–239 (1981).

103

Penrose, R. Précis of The Emperor’s New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics. Behav. Brain Sci. (1990). https://doi.org/10.1017/s0140525x00080675.

104

Роджер Пенроуз. Новый ум короля. М.: Ленанд, 2019.

105

Roli, A., Jaeger, J. & Kauffman, S. A. How organisms come to know the world: Fundamental limits on artificial general intelligence. Front. Ecol. Evol. 9 (2022).

106

Dauben, J. W. Georg Cantor and Pope Leo XIII: Mathematics, theology, and the infinite. J. Hist. Ideas (1977). https://doi.org/10.2307/2708842.

107

Black, D. Beating floating point at its own game: Posit arithmetic. Inside HPC (2017). https://insidehpc.com/2017/08/beating-floating-point-game-posit-arithmetic/.

108

Gustafson, J. The End of Error: Unum Computing (Chapman & Hall, 2015).

109

Lorenz, E. Predictability: Does the flap of a butterfly’s wings in Brazil set off a tornado in Texas? Am. Assoc. Adv. Sci., 139th Meeting (paper presented December 29, 1972).

110

Lorenz, E. N. Deterministic nonperiodic flow. J. Atmos. Sci. (1963). https://doi.org/10.1175/1520-0469(1963)020<0130:DNF>2.0.CO;2.

111

Coveney, P. V. & Wan, S. On the calculation of equilibrium thermodynamic properties from molecular dynamics. Phys. Chem. Chem. Phys. (2016). https://doi.org/10.1039/c6cp02349e.

112

Hardaker, P. Weather in my life—Professor Tim Palmer FRS, president of the RMetS. Weather (2011). https://doi.org/10.1002/wea.814.

113

Boghosian, B. M., Fazendeiro, L. M., Lätt, J., Tang, H. & Coveney, P. V. New variational principles for locating periodic orbits of differential equations. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 369, 2211–2218 (2011).

114

Smith, J. H. et al. How neurons exploit fractal geometry to optimize their network connectivity. Sci. Rep. 11, 2332 (2021).

115

Cvitanović, P. Periodic orbits as the skeleton of classical and quantum chaos. Phys. D Nonlinear Phenom. 51, 138–151 (1991).

116

Coveney, P. V. & Wan, S. On the calculation of equilibrium thermodynamic properties from molecular dynamics. Phys. Chem. Chem. Phys. (2016). https://doi.org/10.1039/c6cp02349e.

117

Nee, S. Survival and weak chaos. R. Soc. Open Sci. (2018). https://doi.org/10.1098/ rsos.172181.

118

Boghosian, B. M., Coveney, P. V. & Wang, H. A. New pathology in the simulation of chaotic dynamical systems on digital computers. Adv. Theory Simulations (2019). https://doi.org/10.1002/adts.201900125.

119

Брюс Богосян, интервью с Роджером Хайфилдом, 11 сентября 2020 г.

120

Проблему можно решить, используя стохастическое округление или логарифмические неподвижные точки вместо чисел с плавающей запятой.

121

Sauer, T. D. Shadowing breakdown and large errors in dynamical simulations of physical systems. Phys. Rev. E 65, 36220 (2002).

122

Sauer, T. Computer arithmetic and sensitivity of natural measure. J. Differ. Equations Appl. 11, 669–676 (2005).

123

Pool, R. Is it healthy to be chaotic? Science (1989) https://doi.org/10.1126/science.2916117.

124

May, R. M. Uses and abuses of mathematics in biology. Science (2004). https://doi.org/10.1126/science.1094442.

125

Highfield, R. Ramanujan: Divining the origins of genius. Science Museum Blog (2016). https://blog.sciencemuseum.org.uk/ramanujan-divining-the-origins-of-genius/.

126

Herron, M. D. & Doebeli, M. Parallel evolutionary dynamics of adaptive diversification in Escherichia coli. PLoS Biol. (2013). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001490.

127

Wiser, M. J., Ribeck, N. & Lenski, R. E. Long-term dynamics of adaptation in asexual populations. Science (2013). https://doi.org/10.1126/science.1243357.

128

Łuksza, M. & Lässig, M. A predictive fitness model for influenza. Nature (2014). https:// doi.org/10.1038/nature13087.

129

Nowak, M. A. & Highfield, R. Supercooperators: Altruism, Evolution, and Why We Need Each Other to Succeed (Canongate, 2011).

130

Russell, B., Slater, J. G. & Frohmann, B. Logical and Philosophical Papers, 1909–13, vol. 6 (Routledge, 1992).

131

Weinan, E. The dawning of a new era in applied mathematics. Not. Am. Math. Soc. 68, 565–571 (2021).

132

Feynman, R. P. The Feynman Lectures on Physics (Addison-Wesley, 1963–1965).

133

Marchant, J. The Human Cosmos (Dutton, 2020).

134

Магдалини Анастасиу, интервью с Роджером Хайфилдом, 24 августа 2021 г.

135

Harlow, F. H. & Metropolis, N. Computing & computers: Weapons simulation leads to the computer era. Los Alamos Sci., 132–141 (Winter/spring 1983).

136

Anderson, H. Metropolis, Monte Carlo and the MANIAC. Los Alamos Sci., 96–107 (February 1986).

137

Schweber, S. S. In the Shadow of the Bomb: Oppenheimer, Bethe, and the Moral Responsibility of the Scientist (Princeton University Press, 2013).

138

Rhodes, R. The Making of the Atomic Bomb (Simon & Schuster, 1986).

139

Metropolis, N., Rosenbluth, A. W., Rosenbluth, M. N., Teller, A. H. & Teller, E. Equation of state calculations by fast computing machines. J. Chem. Phys. 21, 1087–1092 (1953).

140

Battimelli, G. & Ciccotti, G. Berni Alder and the pioneering times of molecular simulation. Eur. Phys. J. H 43 (2018).

141

Alder, B. J. & Wainwright, T. E. Phase transition for a hard sphere system. J. Chem. Phys. 27, 1208–1209 (1957).

142

SEAC – электронный компьютер первого поколения, построенный в 1950 г. Национальным бюро стандартов США. – Прим. пер.

143

Moore, J. W. A personal view of the early development of computational neuroscience in the USA. Front. Comput. Neurosci. (2010). https://doi.org/10.3389/fncom.2010.00020.

144

Huxley, A. F. Ion movements during nerve activity. Ann. N. Y. Acad. Sci. 81, 221–246 (1959).

145

Chen, Z. & Auffray, C. (eds.). The Selected Papers of Denis Noble CBE FRS: A Journey in Physiology towards Enlightenment (Imperial College Press, 2012).

146

Денис Нобл, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 16 января 2021 г.

147

Денис Нобл, интервью с Роджером Хайфилдом, 28 августа 2020 г.

148

Noble, D. A modification of the Hodgkin-Huxley equations applicable to Purkinje fibre action and pacemaker potentials. J. Physiol. (1962). https://doi.org/10.1113/jphysiol.1962.sp006849.

149

McAllister, R. E., Noble, D. & Tsien, R. W. Reconstruction of the electrical activity of cardiac Purkinje fibres. J. Physiol. (1975). https://doi.org/10.1113/jphysiol.1975.sp011080.

150

DiFrancesco, D. & Noble, D. A model of cardiac electrical activity incorporating ionic pumps and concentration changes. Philos. Trans. R. Soc. B Biol. Sci. (1985). https://doi.org/10.1098/rstb.1985.0001.

151

Beeler, G. W. & Reuter, H. Reconstruction of the action potential of ventricular myocardial fibres. J. Physiol. (1977). https://doi.org/10.1113/jphysiol.1977.sp011853.

152

Noble, D. Successes and failures in modeling heart cell electrophysiology. Heart Rhythm (2011). https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2011.06.014.

153

Tomayko, J. Computers in spaceflight: The NASA experience. In Encyclopedia of Computer Science and Technology (eds. Kent, A. & Williams, J. G.), vol. 18 (CRC Press, 1987). https://history.nasa.gov/computers/Ch2-5.html.

154

Hey, T. & Papay, G. The Computing Universe: A Journey through a Revolution (Cambridge University Press, 2014).

155

Kaufmann, W. J. & Smarr, L. L. Supercomputing and the transformation of science. La Météorologie (1995). https://doi.org/10.4267/2042/52011.

156

Murray, C. The Supermen: The Story of Seymour Cray and the Technical Wizards behind the Supercomputer (Wiley, 1997).

157

Moore, G. E. Cramming more components onto integrated circuits. IEEE Solid-State Circuits Soc. Newsl. (2009). Reprinted from Electronics 38 (8): 114ff. (April 19, 1965). https://doi.org/10.1109/n-ssc.2006.4785860.

158

Dennard, R. H. et al. Design of ion-implanted MOSFET’s with very small physical dimensions. IEEE J. Solid-State Circuits (1974). https://doi.org/10.1109/JSSC.1974.1050511.

159

Alowayyed, S., Groen, D., Coveney, P. V. & Hoekstra, A. G. Multiscale computing in the exascale era. J. Comput. Sci. (2017). https://doi.org/10.1016/j.jocs.2017.07.004.

160

Kogge, P. et al. ExaScale Computing Study: Technology Challenges in Achieving Exascale Systems. Def. Adv. Res. Proj. Agency Inf. Process. Tech. Off. (DARPA IPTO), Technical Represent. 15 (2008).

161

Рик Стивенс, интервью с Роджером Хайфилдом, 13 августа 2020 г.

162

Mirhoseini, A. et al. A graph placement methodology for fast chip design. Nature 594, 207–212 (2021).

163

Рик Стивенс, интервью с Роджером Хайфилдом, 28 сентября 2020 г.

164

Lee, C. T. & Amaro, R. E. Exascale computing: A new dawn for computational biology. Comput. Sci. Eng. (2018). https://doi.org/10.1109/MCSE.2018.05329812.

165

Nievergelt, J. Parallel methods for integrating ordinary differential equations. Commun. ACM 7, 731–733 (1964).

166

Lions, J.-L., Maday, Y. & Turinici, G. Résolution d’EDP par un schéma en temps «pararéel». Comptes Rendus l’Académie des Sci. – Ser. I—Math. 332, 661–668 (2001).

167

Eames, I. & Flor, J. B. New developments in understanding interfacial processes in turbulent flows. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 369, 702–705 (2011).

168

Boghosian, B. M. et al. Unstable periodic orbits in the Lorenz attractor. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 369, 2345–2353 (2011).

169

Jia, W. et al. Pushing the limit of molecular dynamics with ab initio accuracy to 100 million atoms with machine learning. Proc. Int. Conf. High Performance Comput., Net-working, Storage and Analysis (IEEE, 2020).

170

Zimmerman, M. I. et al. Citizen scientists create an exascale computer to combat COVID-19. bioRxiv (2020). https://doi.org/10.1101/2020.06.27.175430.

171

Mann, A. Nascent exascale supercomputers offer promise, present challenges. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. (2020). https://doi.org/10.1073/pnas.2015968117.

172

Oak Ridge National Laboratory. Frontier supercomputer debuts as world’s fastest, breaking exascale barrier. Press release (May 30, 2022). https://www.ornl.gov/news/frontier-supercomputer-debuts-worlds-fastest-breaking-exascale-barrier.

173

Golaz, J. C. et al. The DOE E3SM coupled model version 1: Overview and evaluation at standard resolution. J. Adv. Model. Earth Syst. (2019). https://doi.org/10.1029/2018MS001603.

174

Wagman, B. M., Lundquist, K. A., Tang, Q., Glascoe, L. G. & Bader, D. C. Examining the climate effects of a regional nuclear weapons exchange using a multiscale atmospheric modeling approach. J. Geophys. Res. Atmos. (2020). https://doi.org/10.1029/2020JD033056.

175

Reed, P. M. & Hadka, D. Evolving many-objective water management to exploit exascale computing. Water Resour. Res. (2014). https://doi.org/10.1002/2014WR015976.

176

Degrave, J. et al. Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning. Nature 602, 414–419 (2022).

177

Kates-Harbeck, J., Svyatkovskiy, A. & Tang, W. Predicting disruptive instabilities in controlled fusion plasmas through deep learning. Nature (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1116-4.

178

Coveney, P. V, Groen, D. & Hoekstra, A. G. Reliability and reproducibility in computational science: Implementing validation, verification and uncertainty quantification in silico. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 379, 20200409 (2021).

179

Coveney, P. V & Highfield, R. R. When we can trust computers (and when we can’t). Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 379, 20200067 (2021).

180

Johnson, N. F. et al. The online competition between pro- and anti-vaccination views. Nature 582, 230–233 (2020).

181

Perkel, J. M. Challenge to scientists: Does your ten-year-old code still run? Nature 584, 656–658 (2020).

182

Карен Уиллкокс. Прогнозирующие цифровые двойники: от физического моделирования к научному машинному обучению. CIS Digital Twin Days, 15 ноября 2021 | Лозанна, Швейцария.

183

VECMA. https://www.vecma.eu/.

184

VECMA Toolkit. https://www.vecma-toolkit.eu/.

185

Highfield, R. R. Coronavirus: Virtual pandemics. Science Museum Group Blog (2020). https://www.sciencemuseumgroup.org.uk/blog/coronavirus-virtual-pandemics/.

186

Edeling, W. et al. The impact of uncertainty on predictions of the CovidSim epidemiological code. Nat. Comput. Sci. 1, 128–135 (2021).

187

Тим Палмер. The Primacy of Doubt («Первостепенность сомнения») (Oxford University Press, 2022).

188

Jordan, J. et al. Extremely scalable spiking neuronal network simulation code: From laptops to exascale computers. Front. Neuroinform. (2018). https://doi.org/10.3389/fninf.2018.00002.

189

Hernandez-Boussard, T. et al. Digital twins for predictive oncology will be a paradigm shift for precision cancer care. Nat. Med. 27, 2065–2066 (2021).

190

Bhattacharya, T. et al. AI meets exascale computing: Advancing cancer research with large-scale high performance computing. Front. Oncol. 9 (2019).

191

Приложение А к переводу книги Луиджи Федерико Менебреа «Очерк аналитической машины, изобретенной Чарльзом Бэббиджем» (Notions sur la machine analytique de M. Charles Babbage). Scientific Memoirs: the Transactions of Foreign Academies of Science and Learned Societies, and from Foreign Journals (ed. Taylor, R.), vol. 3, 696 (Richard & John E. Taylor, 1843).

192

IBM. What Will We Make of This Moment? Annual report (2013). https://www.ibm.com/annualreport/2013/bin/assets/2013_ibm_annual.pdf.

193

IBM. 10 key marketing trends for 2017. IBM.com (December 2016). https://app.box.com/s/ez6qv90°6o2txk1fq69spc03b2l3iehd.

194

Первые золотоискатели Калифорнийской золотой лихорадки 1848–1855 гг. – Прим. пер.

195

Anderson, C. The end of theory: The data deluge makes the scientific method obsolete. Wired Mag. (2008). https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2009.09.008.

196

Samuel, A. L. Some studies in machine learning. IBM J. Res. Dev. (1959).

197

McCulloch, W. S. & Pitts, W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bull. Math. Biophys. (1943). https://doi.org/10.1007/BF02478259.

198

Hutson, M. Robo-writers: The rise and risks of language-generating AI. Nature 591, 22–25 (2021).

199

Wurman, P. R. et al. Outracing champion Gran Turismo drivers with deep reinforcement learning. Nature 602, 223–228 (2022).

200

Heider, F. & Simmel, M. An experimental study of apparent behavior. Am. J. Psychol. 57, 243–259 (1944).

201

Silver, D. et al. A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play. Science (2018) https://doi.org/10.1126/science.aar6404.

202

Silver, D. et al. Mastering the game of Go without human knowledge. Nature (2017). https://doi.org/10.1038/nature24270.

203

Goodfellow, I. J. et al. Generative adversarial nets. Adv. Neural Inf. Process. Sys. (2014). https:// proceedings.neurips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf.

204

Zhang, H. et al. StackGAN++: Realistic image synthesis with stacked generative adversarial networks. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (2019). https://doi.org/10.1109/TPAMI.2018.2856256.

205

Davies, A. et al. Advancing mathematics by guiding human intuition with AI. Nature 600, 70–74 (2021); Fawzi, A., Balog, M., Huang, A. et al. Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning. Nature 610, 47–53 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4.

206

Weinan E. The dawning of a new era in applied mathematics. Notices Am. Math. Soc., 68(4), 565–571 (2021).

207

Cheng, B., Engel, E. A., Behler, J., Dellago, C. & Ceriotti, M. Ab initio thermodynamics of liquid and solid water. Proc. Natl. Acad. Sci. 116, 1110–1115 (2019).

208

Lehman, C. D. et al. Diagnostic accuracy of digital screening mammography with and without computer-aided detection. JAMA Intern. Med. (2015). https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2015.5231.

209

McKinney, S. M. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1799-6.

210

Lu, M. Y. et al. AI-based pathology predicts origins for cancers of unknown primary. Nature 594, 106–110 (2021).

211

Roberts, M. et al. Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans. Nat. Mach. Intell. 3, 199–217 (2021).

212

Mei, X. et al. Artificial intelligence—enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19. Nat. Med. 26, 1224–1228 (2020).

213

Ng, A. X-rays: The AI hype. IEEE Spectrum (2021). https://spectrum.ieee.org/andrew-ng-xrays-the-ai-hype.

214

Müller, U., Ivlev, S., Schulz, S. & Wölper, C. Automated crystal structure determination has its pitfalls: Correction to the crystal structures of iodine azide. Angew. Chemie Int. Ed. (2021). https://doi.org/10.1002/anie.202105666.

215

Джон Джампер, интервью с Роджером Хайфилдом, 9 декабря 2020 г.

216

Jumper, J. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature (2021). https://doi.org/10.1038/S41586-021-03819-2.

217

Callaway, E. ‘The entire protein universe’: AI predicts shape of nearly every known protein. Nature 608, 15–16 (2022).

218

Baek, M. et al. Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network. Science (2021) https://doi.org/10.1126/science.abj8754.

219

Workman, P. The drug discoverer—reflecting on DeepMind’s AlphaFold artificial intelligence success what’s the real significance for protein folding research and drug discovery? Institute of Cancer Research, London (2021). https://www.icr.ac.uk/blogs/ the-drug-discoverer/page-details/reflecting-on-deepmind-s-alphafold-artificial-intel-ligence-success-what-s-the-real-significance-for-protein-folding-research-and-drug-discovery.

220

Пол Уоркман, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 14 марта 2022 г.

221

Szegedy, C. et al. Intriguing properties of neural networks. 2nd Int. Conf. Learning Representations—Conf. Track Proc. (ICLR, 2014).

222

YouTube. A DARPA perspective on artificial intelligence (posted February 15, 2017). https://www.youtube.com/watch?v=-O01G3tSYpU.

223

Eykholt, K. et al. Robust physical-world attacks on deep learning visual classification. Proc. IEEE Comput. Soc. Conf.Comput. Vision and Pattern Recognition (2018). https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00175.

224

Highfield, R. Bill Gates and will.i.am argue for progress through investment in science. Science Museum Blog (2016). https://blog.sciencemuseum.org.uk/bill-gates-and-will-i-am-argue-for-progress-through-investment-in-science/.

225

Hawkins, D. M. The problem of overfitting. J. Chem. Inf. Comput. Sci. (2004). https://doi.org/10.1021/ci0342472.

226

Coveney, P. V. & Highfield, R. R. From digital hype to analogue reality: Universal simulation beyond the quantum and exascale eras. J. Comput. Sci. (2020). https://doi.org/10.1016/j.jocs.2020.101093.

227

Pathak, J., Lu, Z., Hunt, B. R., Girvan, M. & Ott, E. Using machine learning to replicate chaotic attractors and calculate Lyapunov exponents from data. Chaos (2017). https://doi.org/10.1063/1.5010300.

228

Pathak, J., Hunt, B., Girvan, M., Lu, Z. & Ott, E. Model-free prediction of large spatio-temporally chaotic systems from data: A reservoir computing approach. Phys. Rev. Lett. (2018). https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.024102.

229

Federrath, C., Klessen, R. S., Iapichino, L. & Beattie, J. R. The sonic scale of interstellar turbulence. Nat. Astron. (2021). https://doi.org/10.1038/s41550-020-01282-z.

230

Wagner, G. & Weitzman, M. Climate Shock (Princeton University Press, 2016).

231

Taleb, N. N. The black swan: Why don’t we learn that we don’t learn? Paper presented at the US Department of Defense Highland Forum, Las Vegas (2004).

232

Succi, S. & Coveney, P. V. Big data: The end of the scientific method? Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2019). https://doi.org/10.1098/rsta.2018.0145.

233

Wan, S., Sinclair, R. C. & Coveney, P. V. Uncertainty quantification in classical molecular dynamics. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 379, 20200082 (2021).

234

Lakshminarayanan, B., Pritzel, A. & Blundell, C. Simple and scalable predictive uncertainty estimation using deep ensembles. arXiv 1612.01474 (2016).

235

Hinton, G. Boltzmann machines. Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining (2017). https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_31.

236

García-Martín, E., Rodrigues, C. F., Riley, G. & Grahn, H. Estimation of energy consumption in machine learning. J. Parallel Distrib. Comput. 134, 75–88 (2019).

237

Thompson, N. C., Greenewald, K. & Lee, K. Deep learning’s diminishing returns. IEEE Spectrum (2021). https://spectrum.ieee.org/deep-learning-computational-cost.

238

Wright, L. G. et al. Deep physical neural networks trained with backpropagation. Nature 601, 549–555 (2022).

239

Succi, S. & Coveney, P. V. Big data: The end of the scientific method? Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2019). https://doi.org/10.1098/rsta.2018.0145.

240

Calude, C. S. & Longo, G. The deluge of spurious correlations in big data. Found. Sci. (2017). https://doi.org/10.1007/s10699-016-9489-4.

241

Zernicka-Goetz, M. & Highfield, R. The Dance of Life (W. H. Allen, 2020).

242

Choudhary, A., Fox, G. & Hey, T. (eds.). AI for Science (World Scientific, in press 2022).

243

Karniadakis, G. E. et al. Physics-informed machine learning. Nat. Rev. Phys. 3, 422–440 (2021).

244

Erge, O. & van Oort, E. Combining physics-based and data-driven modeling in well construction: Hybrid fluid dynamics modeling. J. Nat. Gas Sci. Eng. 97, 104348 (2022).

245

Davis, J. J. et al. Antimicrobial resistance prediction in PATRIC and RAST. Sci. Rep. 6, 27930 (2016).

246

McSkimming, D. I., Rasheed, K. & Kannan, N. Classifying kinase conformations using a machine learning approach. BMC Bioinformatics 18, 86 (2017).

247

Rufa, D. A. et al. Towards chemical accuracy for alchemical free energy calculations with hybrid physics-based machine learning/molecular mechanics potentials. bioRxiv (2020). https://doi.org/10.1101/2020.07.29.227959.

248

Эрик Штальберг, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 14 января 2022 г.

249

Bhati, A. P. et al. Pandemic drugs at pandemic speed: Infrastructure for accelerating COVID-19 drug discovery with hybrid machine learning and physics-based simulations on high-performance computers. Interface Focus 11, 20210018 (2021).

250

Wan, S., Bhati, A. P., Wade, A. D., Alfè, D. & Coveney, P. V. Thermodynamic and structural insights into the repurposing of drugs that bind to SARS-CoV-2 main protease. Mol. Syst. Des. Eng. (2022). https://doi.org/10.1039/D1ME00124H.

251

Clyde, A. et al. High-throughput virtual screening and validation of a SARS-CoV-2 main protease noncovalent inhibitor. J. Chem. Inf. Modeling 62 (1), 116–128 (2022).

252

Raissi, M., Perdikaris, P. & Karniadakis, G. E. Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. J. Comput. Phys. 378, 686–707 (2019).

253

Kharazmi, E. et al. Identifiability and predictability of integer- and fractional-order epidemiological models using physics-informed neural networks. Nat. Comput. Sci. 1, 744–753 (2021).

254

Alber, M., et al. Integrating machine learning and multiscale modeling—perspectives, challenges, and opportunities in the biological, biomedical, and behavioral sciences. Npj Digit. Med. 2, 115 (2019).

255

Einstein, A. The Ultimate Quotable Einstein (Princeton University Press, 2016).

256

Лат. «год чудес» – латинское выражение, применяемое к нескольким календарным годам, отмеченным необычными важными и позитивными событиями. – Прим. пер.

257

Highfield, R. & Carter, P. The Private Lives of Albert Einstein (Faber, 1993).

258

Wheeler, J. A. A Journey into Gravity and Spacetime (Scientific American Library/W. H. Freeman, 1990).

259

Clarke, B. Normal bone anatomy and physiology. Clin. J. Amer. Soc. Nephrol. (2008). https://doi.org/10.2215/CJN.04151206.

260

Brooks, S. V. Current topics for teaching skeletal muscle physiology. Amer. J. Physiol. – Adv. Physiol. Edu. (2003). https://doi.org/10.1152/advan.2003.27.4.171.

261

Chen, Z. & Auffray, C. (eds.). The Selected Papers of Denis Noble CBE FRS: A Journey in Physiology towards Enlightenment (Imperial College Press, 2012).

262

Wei, F. et al. Stress fiber anisotropy contributes to force-mode dependent chromatin stretching and gene upregulation in living cells. Nat. Commun. 11, 4902 (2020).

263

Noble, D. The Music of Life: Biology beyond the Genome (Oxford University Press, 2006).

264

Noble, D. Claude Bernard, the first systems biologist, and the future of physiology. Exp. Physiol. (2008). https://doi.org/10.1113/expphysiol.2007.038695.

265

Novikoff, A. B. The concept of integrative levels and biology. Science (1945). https://doi.org/10.1126/science.101.2618.209.

266

Srinivasan, B. A guide to the Michaelis-Menten equation: Steady state and beyond. FEBS J. (2021). https://doi.org/10.1111/febs.16124.

267

Anderson, H. Metropolis, Monte Carlo and the MANIAC. Los Alamos Sci. 96–107 (1986). https://permalink.lanl.gov/object/tr?what=info: lanl-repo/lareport/LA-UR-86-2600-05.

268

«Закон» на самом деле является аппроксимацией, поскольку надежно применим только к большим наборам атомов и молекул, когда колебания локальных концентраций можно игнорировать.

269

Clark, A. J. Post on DC’s Improbable Science website (2008). http://www.dcscience.net/tag/ajclark/.

270

Clark, A. J. The reaction between acetyl choline and muscle cells. J. Physiol. 61, 530–546 (1926).

271

Dance, A. Beyond coronavirus: The virus discoveries transforming biology. Nature 595, 22–25 (2021).

272

Gibb, R. et al. Zoonotic host diversity increases in human-dominated ecosystems. Nature (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2562-8.

273

Nakane, T. et al. Single-particle cryo-EM at atomic resolution. Nature 587, 152–156 (2020).

274

Singer, A. & Sigworth, F. J. Computational methods for single-particle cryo-EM. Ann. Rev.Biomed. Data Sci. 3(1), 163–190 (2020).

275

Sharp, P. M. & Hahn, B. H. Origins of HIV and the AIDS pandemic. Cold Spring Harb. Perspect. Med. (2011). https://doi.org/10.1101/cshperspect.a006841.

276

Korber, B. et al. Timing the ancestor of the HIV-1 pandemic strains. Science (2000). https://doi.org/10.1126/science.288.5472.1789.

277

Karplus, M. & McCammon, J. A. Molecular dynamics simulations of biomolecules. Nature Structural Biology (2002). https://doi.org/10.1038/nsb0902–646.

278

Stein, M., Gabdoulline, R. R. & Wade, R. C. Bridging from molecular simulation to biochemical networks. Curr. Opinion in Structural Biol. (2007). https://doi.org/10.1016/j.sbi.2007.03.014.

279

Smock, R. G. & Gierasch, L. M. Sending signals dynamically. Science (2009). https://doi.org/10.1126/science.1169377.

280

Shaw, D. E. et al. Anton 2: Raising the bar for performance and programmability in a special-purpose molecular dynamics supercomputer. SC ’14: Proc. Int. Conf. High Performance Comput., Networking, Storage and Analysis, 41–53 (2014). https://doi.org/10.1109/SC.2014.9.

281

Di Natale, F. et al. A massively parallel infrastructure for adaptive multiscale simulations: Modeling RAS initiation pathway for cancer. Proc. Int. Conf. High Performance Comput., Networking, Storage and Analysis (ACM, 2019). https://doi.org/10.1145/3295500.3356197.

282

Könnyu, B. et al. Gag-Pol processing during HIV-1 virion maturation: A systems biology approach. PLoS Comput. Biol. (2013). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003103.

283

Reddy, B. & Yin, J. Quantitative intracellular kinetics of HIV type 1. AIDS Res. Hum. Retroviruses (1999). https://doi.org/10.1089/088922299311457.

284

Charlotte Eccleston, R., Wan, S., Dalchau, N. & Coveney, P. V. The role of multiscale protein dynamics in antigen presentation and T lymphocyte recognition. Front. Immunol. (2017). https://doi.org/10.3389/fimmu.2017.00797.

285

Kim, H. & Yin, J. Effects of RNA splicing and post-transcriptional regulation on HIV-1 growth: A quantitative and integrated perspective. IEEE Proc. Sys. Biol. (2005). https://doi.org/10.1049/ip-syb:20050004.

286

Wang, Y. & Lai, L. H. Modeling the intracellular dynamics for Vif-APO mediated HIV-1 virus infection. Chinese Sci. Bull. (2010). https://doi.org/10.1007/s11434-010-3103-x.

287

Dalchau, N. et al. A peptide filtering relation quantifies MHC class I peptide optimization. PLoS Comput. Biol. (2011). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002144.

288

Нил Далчау, электронное письмо Питеру Ковени, 7 июля 2021 г.

289

Calis, J.J.A. et al. Properties of MHC class I presented peptides that enhance immunogenicity. PLoS Comput. Biol. (2013). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003266.

290

Lever, M. et al. Architecture of a minimal signaling pathway explains the T-cell response to a 1 million-fold variation in antigen affinity and dose. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. (2016). https://doi.org/10.1073/pnas.1608820113.

291

Eccleston, R. C., Coveney, P. V. & Dalchau, N. Host genotype and time dependent antigen presentation of viral peptides: Predictions from theory. Sci. Rep. (2017). https://doi.org/10.1038/s41598-017-14415-8.

292

Boulanger, D.S.M. et al. A mechanistic model for predicting cell surface presentation of competing peptides by MHC class I molecules. Front. Immunol. 9, 1538 (2018).

293

Wan, S., Flower, D. R. & Coveney, P. V. Toward an atomistic understanding of the immune synapse: Large-scale molecular dynamics simulation of a membrane-embedded TCR-pMHC–CD4 complex. Mol. Immunol. 45, 1221–1230 (2008).

294

Eccleston, R. C., Wan, S., Dalchau, N. & Coveney, P. V. The role of multiscale protein dynamics in antigen presentation and T lymphocyte recognition. Front. Immunol. 8, 797 (2017).

295

Lever, M., Maini, P. K., van der Merwe, P. A. & Dushek, O. Phenotypic models of T cell activation. Nat. Rev. Immunol. 14, 619–629 (2014).

296

Lever, M. et al. Architecture of a minimal signaling pathway explains the T-cell response to a 1 million-fold variation in antigen affinity and dose. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. (2016). https://doi.org/10.1073/pnas.1608820113.

297

Омер Душек, интервью с Роджером Хайфилдом, 27 июля 2021 г.

298

Омер Душек, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 5 сентября 2021 г.

299

Pettmann, J. et al. The discriminatory power of the T cell receptor. Elife 10, e67092 (2021).

300

Омер Душек, интервью с Роджером Хайфилдом, 27 июля 2021 г.

301

Coulson, C. A. Samuel Francis Boys, 1911–1972. Biogr. Mem. Fellows R. Soc. 19, 95–115 (1973).

302

Bullard, E. Computers and Their Role in the Physical Sciences (Gordon and Breach, 1970).

303

Christov, C. Z. et al. Conformational effects on the pro-S hydrogen abstraction reaction in cyclooxygenase-1: An integrated QM/MM and MD study. Biophys. J. 104, L5–L7 (2013).

304

Bhati, A. P. & Coveney, P. V. Large scale study of ligand-protein relative binding free energy calculations: Actionable predictions from statistically robust protocols. Chem-Rxiv (2021). https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2021-zdzng.

305

DiMasi, J. A., Grabowski, H. G. & Hansen, R. W. Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates of R&D costs. J. Health Econ. (2016). https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.2016.01.012.

306

Turner, E. H., Matthews, A. M., Linardatos, E., Tell, R. A. & Rosenthal, R. Selective publication of antidepressant trials and its influence on apparent efficacy. N. Engl. J. Med. (2008). https://doi.org/10.1056/NEJMsa065779.

307

Jefferson, T. et al. Neuraminidase inhibitors for preventing and treating influenza in adults and children. Cochrane Database Sys. Rev. (2014). https://doi.org/10.1002/14651858.CD008965.pub4.

308

Leucht, S., Helfer, B., Gartlehner, G. & Davis, J. M. How effective are common medications?: A perspective based on meta-analyses of major drugs. BMC Med. (2015). https://doi.org/10.1186/s12916-015-0494-1.

309

Bohacek, R. S., McMartin, C. & Guida, W. C. The art and practice of structure-based drug design: A molecular modeling perspective. Med. Res. Rev. 16, 3–50 (1996).

310

Wright, D. W., Hall, B. A., Kenway, O. A., Jha, S. & Coveney, P. V. Computing clinically relevant binding free energies of HIV-1 protease inhibitors. J. Chem. Theory Comput. (2014). https://doi.org/10.1021/ct4007037.

311

Vassaux, M., Wan, S., Edeling, W. & Coveney, P. V. Ensembles are required to handle aleatoric and parametric uncertainty in molecular dynamics simulation. J. Chem. Theory Comput. (2021). https://doi.org/10.1021/acs.jctc.1c00526.

312

Wan, S. et al. Rapid and reliable binding affinity prediction of bromodomain inhibitors: A computational study. J. Chem. Theory Comput. (2017). https://doi.org/10.1021/acs.jctc.6b00794.

313

Wan, S., Bhati, A. P., Zasada, S. J. & Coveney, P. V. Rapid, accurate, precise and reproducible ligand—protein binding free energy prediction. Interface Focus 10, 20200007 (2020).

314

Wright, D. W., Hall, B. A., Kenway, O. A., Jha, S. & Coveney, P. V. Computing clinically relevant binding free energies of HIV-1 protease inhibitors. J. Chem. Theory Comput. (2014). https://doi.org/10.1021/ct4007037.

315

Sloot, P.M.A. et al. HIV decision support: From molecule to man. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 367, 2691–2703 (2009).

316

Fowler, P. W. et al. Robust prediction of resistance to trimethoprim in Staphylococcus aureus. Cell Chem. Biol. 25, 339–349 (2018).

317

Fowler, P. W. How quickly can we predict trimethoprim resistance using alchemical free energy methods? Interface Focus 10, 20190141 (2020).

318

Global Pathogen Analysis System. https://gpas.cloud/.

319

Zernicka-Goetz, M. & Highfield, R. The Dance of Life (W. H. Allen, 2020).

320

Nowak, M. A. & Highfield, R. Supercooperators: Altruism, Evolution, and Why We Need Each Other to Succeed (Canongate, 2011).

321

Мафусаил – бутылка шампанского объемом 6 литров. – Прим. пер.

322

Bhati, A. P., Wan, S. & Coveney, P. V. Ensemble-based replica exchange alchemical free energy methods: The effect of protein mutations on inhibitor binding. J. Chem. Theory Comput. (2019). https://doi.org/10.1021/acs.jctc.8b01118.

323

Wan, S. et al. The effect of protein mutations on drug binding suggests ensuing personalised drug selection. Sci. Rep. 11, 13452 (2021).

324

Sadiq, S. K. et al. Patient-specific simulation as a basis for clinical decision-making. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2008). https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0100.

325

Бланка Родригес, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 27 января 2021 г.

326

Passini, E. et al. Human in silico drug trials demonstrate higher accuracy than animal models in predicting clinical pro-arrhythmic cardiotoxicity. Front. Physiol. (2017). https://doi.org/10.3389/fphys.2017.00668.

327

Horby, P. et al. Effect of hydroxychloroquine in hospitalized patients with COVID-19: Preliminary results from a multi-centre, randomized, controlled trial. medRxiv (2020). https://doi.org/10.1101/2020.07.15.20151852.

328

Aguado-Sierra, J. et al. In-silico clinical trial using high performance computational modeling of a virtual human cardiac population to assess drug-induced arrhythmic risk. medRxiv (2021). https://doi.org/10.1101/2021.04.21.21255870.

329

Коллин Э. Клэнси, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 19 января 2022 г.

330

Yang, P.-C. et al. A computational pipeline to predict cardiotoxicity. Circ. Res. (2020). https://doi.org/10.1161/circresaha.119.316404.

331

Харди Г. Г. Апология математика / Пер. Ю. Каллистратовой. М.: АСТ, 2022.

332

Hardy, G. H. & Snow, C. P. A Mathematician’s Apology (Cambridge University Press, 2012).

333

Leduc, S. The mechanism of life. Arch. Roentgen Ray (1911). https://doi.org/10.1259/arr.1911.0008.

334

Thompson, D. W. On Growth and Form (Cambridge University Press, 1992).

335

Turing, A. M. The chemical basis of morphogenesis. Philos. Trans. R. Soc. B Biol. Sci. (1952). https://doi.org/10.1098/rstb.1952.0012.

336

Murray, J. D. Mathematical Biology: I. An Introduction, vol. 17 (Springer, 2002).

337

Highfield, R. & Rooney, D. The spirit of Alan Turing. Science Museum Blog (2012). https:// blog.sciencemuseum.org.uk/the-spirit-of-alan-turing/.

338

Castets, V., Dulos, E., Boissonade, J. & De Kepper, P. Experimental evidence of a sustained standing Turing-type nonequilibrium chemical pattern. Phys. Rev. Lett. 64, 2953 (1990).

339

Liu, R. T., Liaw, S. S. & Maini, P. K. Two-stage Turing model for generating pigment patterns on the leopard and the jaguar. Phys. Rev. E—Stat. Nonlinear, Soft Matter Phys. (2006). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.74.011914.

340

Hamada, H. In search of Turing in vivo: Understanding nodal and lefty behavior. Developmental Cell (2012). https://doi.org/10.1016/j.devcel.2012.05.003.

341

Sick, S., Reinker, S., Timmer, J. & Schlake, T. WNT and DKK determine hair follicle spacing through a reaction-diffusion mechanism. Science (2006). https://doi.org/10.1126/science.1130088.

342

Watson, J. D. & Crick, F.H.C. Molecular structure of nucleic acids: A structure for deoxyribose nucleic acid. Nature 171, 737–738 (1953).

343

Babu, K. & Koushika, S. P. Sydney Brenner (1927–2019). Curr. Sci. 116, 2106–2109 (2019).

344

Crick, F.H.C. Project K: “The complete solution of E. coli.” Perspect. Biol. Med. 17, 67–70 (1973).

345

Morowitz, H. J. The completeness of molecular biology. Isr. J. Med. Sci. 20, 750–753 (1984).

346

Domach, M. M. & Shuler, M. L. A finite representation model for an asynchronous culture of E. coli. Biotechnol. Bioeng. 26, 877–884 (1984).

347

16 Shimobayashi, S. F., Ronceray, P., Sanders, D. W., Haataja, M. P. & Brangwynne, C. P. Nucleation landscape of biomolecular condensates. Nature (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03905-5.

348

Venter, J. C. A Life Decoded: My Genome, My Life (Viking, 2007).

349

Tomita, M. et al. E-CELL: Software environment for whole-cell simulation. Bioinformatics (1999). https://doi.org/10.1093/bioinformatics/15.1.72.

350

Коичи Такахаси, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 13 октября 2021 г.

351

Fraser, C. M. et al. The minimal gene complement of Mycoplasma genitalium. Science 270, 397–403 (1995).

352

Karr, J. R. et al. A whole-cell computational model predicts phenotype from genotype. Cell (2012). https://doi.org/10.1016/j.cell.2012.05.044.

353

Маркус Коверт, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 6 августа 2021 г.

354

Glass, J. I. et al. Essential genes of a minimal bacterium. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. (2006). https://doi.org/10.1073/pnas.0510013103.

355

Sanghvi, J. C. et al. Accelerated discovery via a whole-cell model. Nat. Methods 10, 1192–1195 (2013).

356

Маркус Коверт, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 14 сентября 2021 г.

357

Hutchison, C. A. et al. Design and synthesis of a minimal bacterial genome. Science (2016). https://doi.org/10.1126/science.aad6253.

358

Highfield, R. J. Craig Venter sequenced the human genome. Now he wants to convert DNA into a digital signal. Wired UK (2013). https://www.wired.co.uk/article/j-craig-venter-interview.

359

Крейг Вентер, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 29 декабря 2021 г.

360

Thornburg, Z. R. et al. Fundamental behaviors emerge from simulations of a living minimal cell. Cell 185, 345–360 (2022).

361

Маркус Коверт, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 13 сентября 2021 г.

362

Macklin, D. N. et al. Simultaneous cross-evaluation of heterogeneous E. coli datasets via mechanistic simulation. Science (2020). https://doi.org/10.1126/science.aav3751.

363

Bachmair, A., Finley, D. & Varshavsky, A. In vivo half-life of a protein is a function of its amino-terminal residue. Science 234, 179–186 (1986).

364

Johnson, G. T. et al. CellPACK: A virtual mesoscope to model and visualize structural systems biology. Nat. Methods 12, 85–91 (2015).

365

Мартина Маритан, Дэвид Гудселл и Людовик Отин, интервью с Роджером Хайфилдом, 20 мая 2021 г.

366

Там же.

367

Wodke, J.A.H. et al. MyMpn: A database for the systems biology model organism Mycoplasma pneumoniae. Nucleic Acids Res. 43, D618–D623 (2015).

368

Schaff, J., Fink, C. C., Slepchenko, B., Carson, J. H. & Loew, L. M. A general computational framework for modeling cellular structure and function. Biophys. J. 73, 1135–1146 (1997).

369

Neves, S. R. Developing models in Virtual Cell. Sci. Signal. (2011). https://doi.org/10.1126/scisignal.2001970.

370

Лес Лоу и Михаил Блинов, интервью с Роджером Хайфилдом, 17 октября 2020 г.

371

Falkenberg, C. V. et al. Fragility of foot process morphology in kidney podocytes arises from chaotic spatial propagation of cytoskeletal instability. PloS Comput. Biol. 13, e1005433 (2017).

372

Singla, J. et al. Opportunities and challenges in building a spatiotemporal multi-scale model of the human pancreatic β cell. Cell (2018). https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.014.

373

Novak, I. L. & Slepchenko, B. M. A conservative algorithm for parabolic problems in domains with moving boundaries. J. Comput. Phys. 270, 203–213 (2014).

374

Лес Лоу, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 13 июля 2021 г.

375

Cowan, A. E., Mendes, P. & Blinov, M. L. ModelBricks—modules for reproducible modeling improving model annotation and provenance. Npj Syst. Biol. Appl. (2019). https://doi.org/10.1038/s41540-019-0114-3.

376

Nurse, P. Systems biology: Understanding cells. Nature 424, 883 (2003).

377

Пол Нерс, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 25 сентября 2021 г.

378

Klumpe, H. et al. The context-dependent, combinatorial logic of BMP signaling. bioRxiv (2020). https://doi.org/10.1101/2020.12.08.416503.

379

Nurse, P. & Hayles, J. The cell in an era of systems biology. Cell 144, 850–854 (2011).

380

Nurse, P. Life, logic and information. Nature (2008). https://doi.org/10.1038/454424a.

381

Butters, T. D., et al. Mechanistic links between Na+ channel (SCN5A) mutations and impaired cardiac pacemaking in sick sinus syndrome. Circ. Res. 107, 126–137 (2010).

382

Selvaggio, G. et al. Hybrid epithelial-mesenchymal phenotypes are controlled by mi- croenvironmental factors. Cancer Res. (2020). https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-19-3147.

383

Celada, F. & Seiden, P. E. A computer model of cellular interactions in the immune system. Immunology Today (1992). https://doi.org/10.1016/0167-5699(92)90135-T.

384

Shilts, J., Severin, Y., Galaway, F. et al. A physical wiring diagram for the human immune system. Nature 608, 397–404 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05028-x.

385

Celli, S. et al. How many dendritic cells are required to initiate a T-cell response? Blood (2012). https://doi.org/10.1182/blood-2012-01-408260.

386

Cockrell, R. C. & An, G. Examining the controllability of sepsis using genetic algorithms on an agent-based model of systemic inflammation. PloS Comput. Biol. (2018). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005876.

387

Ghaffarizadeh, A., Heiland, R., Friedman, S., Mumenthaler, S. & Macklin, P. PhysiCell: An open source physics-based cell simulator for 3-D multicellular systems. PloS Comput. Biol. 14, e1005991 (2018).

388

Saxena, G., Ponce-de-Leon, M., Montagud, A., Vicente Dorca, D. & Valencia, A. BioFVM-X: An MPI+OpenMP 3-D simulator for biological systems. In Computational Methods in Systems Biology (eds. Cinquemani, E. & Paulevé, L.), 266–279 (Springer, 2021).

389

Читатели могут сами опробовать эту модель в веб-браузере: https://nanohub.org/tools/pc4cancerimmune.

390

Ozik, J. et al. High-throughput cancer hypothesis testing with an integrated PhysiCell- EMEWS workflow. BMC Bioinformatics 19, 483 (2018).

391

Getz, M. et al. Iterative community-driven development of a SARS-CoV-2 tissue simulator. bioRxiv (2021). https://doi.org/10.1101/2020.04.02.019075.

392

Fertig, E. J., Jaffee, E. M., Macklin, P., Stearns, V. & Wang, C. Forecasting cancer: From precision to predictive medicine. Med 2, 1004–1010 (2021).

393

Courtemanche, M. & Winfree, A. T. Re-entrant rotating waves in a Beeler—Reuter based model of two-dimensional cardiac electrical activity. Int. J. Bifurc. Chaos (1991). https://doi.org/10.1142/s0218127491000336.

394

Priebe, L. & Beuckelmann, D. J. Simulation study of cellular electric properties in heart failure. Circ. Res. (1998). https://doi.org/10.1161/01.RES.82.11.1206.

395

Marage, P. The Solvay Councils and the Birth of Modern Physics (Birkhäuser Verlag, 1999). https://doi.org/10.1007/978-3-0348-7703-9.

396

Coveney, P. V., Dougherty, E. R. & Highfield, R. R. Big data need big theory too. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2016). https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0153.

397

Coveney, P. V., Boon, J. P. & Succi, S. Bridging the gaps at the physics-chemistry-biology interface. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2016). https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0335.

398

Di Natale, F. et al. A massively parallel infrastructure for adaptive multiscale simulations: Modeling RAS initiation pathway for cancer. Proc. Int. Conf. High Performance Comput., Networking, Storage and Analysis (ACM, 2019). https://doi.org/10.1145/3295500.3356197.

399

Saadi, A. A., et al. IMPECCABLE: Integrated modeling pipeline for COVID cure by assessing better leads. 50th Int. Conf. Parallel Process. (ACM, 2021). https://doi.org/10.1145/3472456.3473524.

400

Wan, S., Bhati, A. P., Zasada, S. J. & Coveney, P. V. Rapid, accurate, precise and reproducible ligand—protein binding free energy prediction. Interface Focus 10, 20200007 (2020).

401

Warshel, A. & Karplus, M. Calculation of ground and excited state potential surfaces of conjugated molecules: I. Formulation and parametrization. J. Am. Chem. Soc. 94, 5612–5625 (1972).

402

Warshel, A. & Levitt, M. Theoretical studies of enzymic reactions: Dielectric, electro- static and steric stabilization of the carbonium ion in the reaction of lysozyme. J. Mol. Biol. 103, 227–249 (1976).

403

Delgado-Buscalioni, R. & Coveney, P. V. Continuum-particle hybrid coupling for mass, momentum, and energy transfers in unsteady fluid flow. Phys. Rev. E. – Stat. Nonlinear Soft Matter Phys. 67, 46704 (2003).

404

Carrel, A. On the permanent life of tissues outside of the organism. J. Exp. Med. 15, 516–528 (1912).

405

Rudolph, F. et al. Deconstructing sarcomeric structure—function relations in titin-BioID knock-in mice. Nat. Commun. (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-16929-8.

406

Zernicka-Goetz, M. & Highfield, R. The Dance of Life (W. H. Allen, 2020).

407

Hunter, P. J. & Borg, T. K. Integration from proteins to organs: The Physiome Project. Nature Rev. Mol. Cell Biol. (2003). https://doi.org/10.1038/nrm1054.

408

LeGrice, I. J. et al. Laminar structure of the heart: Ventricular myocyte arrangement and connective tissue architecture in the dog. Am. J. Physiol. – Heart Circ. Physiol. (1995). https://doi.org/10.1152/ajpheart.1995.269.2.h571.

409

Chen, Z. & Auffray, C. (eds.). The Selected Papers of Denis Noble CBE FRS: A Journey in Physiology towards Enlightenment (Imperial College Press, 2012).

410

Денис Нобл, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 28 мая 2021 г.

411

Hunter, P. J., McNaughton, P. A. & Noble, D. Analytical models of propagation in excitable cells. Prog. Biophys. Mol. Biol. 30, 99–144 (1975).

412

LeGrice, I. J., Hunter, P. J. & Smaill, B. H. Laminar structure of the heart: A mathematical model. Am. J. Physiol. – Heart Circ. Physiol. (1997). https://doi.org/10.1152/ajpheart.1997.272.5.h2466.

413

Smith, N. P., Pullan, A. J. & Hunter, P. J. Generation of an anatomically based geometric coronary model. Ann. Biomed. Eng. (2000). https://doi.org/10.1114/1.250.

414

Hunter, P. J., Kohl, P. & Noble, D. Integrative models of the heart: Achievements and limitations. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2001). https://doi.org/10.1098/rsta.2001.0816.

415

Chen, Z. & Auffray, C. (eds.). The Selected Papers of Denis Noble CBE FRS: A Journey in Physiology towards Enlightenment (Imperial College Press, 2012).

416

Southern, J. et al. Multi-scale computational modelling in biology and physiology. Prog. Biophys. Mol. Biol. (2008). https://doi.org/10.1016/j.pbiomolbio.2007.07.019.

417

Baillargeon, B., Rebelo, N., Fox, D. D., Taylor, R. L. & Kuhl, E. The Living Heart Project: A robust and integrative simulator for human heart function. Eur. J. Mech. A/Solids (2014). https://doi.org/10.1016/j.euromechsol.2014.04.001.

418

Watanabe, H., Sugiura, S. & Hisada, T. The looped heart does not save energy by main- taining the momentum of blood flowing in the ventricle. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 294, H2191–H2196 (2008).

419

Мариано Васкес, интервью с Роджером Хайфилдом, 4 сентября 2021 г.

420

Мариано Васкес, электронное письмо Роджеру Хайфилду от 23 января 2021 г.

421

Zhao, J. et al. Three-dimensional integrated functional, structural, and computational mapping to define the structural “fingerprints” of heart-specific atrial fibrillation drivers in human heart ex vivo. J. Am. Heart Assoc. (2017). https://doi.org/10.1161/JAHA.117.005922.

422

Марк Палмер, Digital Twins in Healthcare, конференция CompBioMed, 17 сентября 2021 г.

423

Corral-Acero, J. et al. The “Digital Twin” to enable the vision of precision cardiology. Eur. Heart J. (2020). https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaa159.

424

Chen, Z. et al. Biophysical modeling predicts ventricular tachycardia inducibility and circuit morphology: A combined clinical validation and computer modeling approach. J. Cardiovasc. Electrophysiol. (2016). https://doi.org/10.1111/jce.12991.

425

Kayvanpour, E. et al. Towards personalized cardiology: Multi-scale modeling of the failing heart. PloS One (2015). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0134869.

426

Гернот Планк, Automating Workflows for Creating Digital Twins of Cardiac Electrophysiology from Non-invasive Data, конференция CompBioMed, 16 сентября 2021 г.

427

Gillette, K. et al. A framework for the generation of digital twins of cardiac electrophysiology from clinical 12-leads ECGs. Med. Image Anal., 102080 (2021). https://doi.org/10.1016/j.media.2021.102080.

428

Ushenin, K., Kalinin, V., Gitinova, S., Sopov, O. & Solovyova, O. Parameter variations in personalized electrophysiological models of human heart ventricles. PloS One 16, e0249062 (2021).

429

El Faquir, N. et al. Patient-specific computer simulation in TAVR with the self- expanding Evolut R valve. JACC Cardiovasc. Interv. (2020). https://doi.org/10.1016/j.jcin.2020.04.018.

430

Morrison, T. M., Dreher, M. L., Nagaraja, S., Angelone, L. M. & Kainz, W. The role of computational modeling and simulation in the total product life cycle of peripheral vascular devices. J. Med. Devices, Trans. ASME (2017). https://doi.org/10.1115/1.4035866.

431

Patel, M. R. et al. 1-year impact on medical practice and clinical outcomes of FFRCT: The ADVANCE Registry. JACC Cardiovasc. Imaging (2020). https://doi.org/10.1016/j.jcmg.2019.03.003.

432

Baillargeon, B., Rebelo, N., Fox, D. D., Taylor, R. L. & Kuhl, E. The Living Heart Project: A robust and integrative simulator for human heart function. Eur. J. Mech. A/Solids (2014). https://doi.org/10.1016/j.euromechsol.2014.04.001.

433

Viceconti, M. et al. In silico trials: Verification, validation and uncertainty quantification of predictive models used in the regulatory evaluation of biomedical products. Methods 185, 120–127 (2021).

434

Sahli Costabal, F. et al. Multiscale characterization of heart failure. Acta Biomater (2019). https://doi.org/10.1016/j.actbio.2018.12.053.

435

Roney, C. H. et al. Variability in pulmonary vein electrophysiology and fibrosis deter- mines arrhythmia susceptibility and dynamics. PloS Comput. Biol. (2018). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006166.

436

Boyle, P. M. et al. Computationally guided personalized targeted ablation of persistent atrial fibrillation. Nat. Biomed. Eng. 3, 870–879 (2019).

437

Arevalo, H. J. et al. Arrhythmia risk stratification of patients after myocardial infarc- tion using personalized heart models. Nat. Commun. (2016). https://doi.org/10.1038/ncomms11437.

438

Hose, D. R. et al. Cardiovascular models for personalised medicine: Where now and where next? Med. Eng. Phys. 72, 38–48 (2019).

439

Kaboudian, A., Cherry, E. M. & Fenton, F. H. Real-time interactive simulations of large- scale systems on personal computers and cell phones: Toward patient-specific heart modeling and other applications. Sci. Adv. 5 (2019).

440

Стив Нидерер, интервью с Роджером Хайфилдом, 10 августа 2021 г.

441

Mandel, W., Oulbacha, R., Roy-Beaudry, M., Parent, S. & Kadoury, S. Image-guided tethering spine surgery with outcome prediction using spatio-temporal dynamic networks. IEEE Trans. Med. Imaging 40, 491–502 (2021).

442

Niederer, S. A., Lumens, J. & Trayanova, N. A. Computational models in cardiology. Nat. Rev. Cardiol. 16, 100–111 (2019).

443

Гернот Планк, электронное письмо Питеру Ковени, 4 октября 2021 г.

444

Moss, R. et al. Virtual patients and sensitivity analysis of the Guyton model of blood pressure regulation: Towards individualized models of whole-body physiology. PloS Comput. Biol. 8, e1002571 (2012).

445

Succi, S. The Lattice Boltzmann Equation for Fluid Dynamics and Beyond (Clarendon Press, 2001).

446

Succi, S. The Lattice Boltzmann Equation for Complex States of Flowing Matter. (Oxford University Press, 2018).

447

Coveney, P., Díaz-Zuccarini, V., Hunter, P. & Viceconti, M. Computational Biomedicine (Oxford University Press, 2014).

448

Zacharoudiou, I., McCullough, J.W.S. & Coveney, P. V. Development and performance of HemeLB GPU code for human-scale blood flow simulation. Comput. Phys. Commun., 282 108548 (2023), https://doi.org/10.1016/j.cpc.2022.108548.

449

McCullough, J. W. S. et al. Towards blood flow in the virtual human: Efficient self- coupling of HemeLB. Interface Focus (December 2020). https://doi.org/10.1098/rsfs.2019.0119.

450

Hoekstra, A. G., Chopard, B., Coster, D., Zwart, S. P. & Coveney, P. V. Multiscale computing for science and engineering in the era of exascale performance. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2019). https://doi.org/10.1098/rsta.2018.0144.

451

McCullough, J.W.S. & Coveney, P. V. High fidelity physiological blood flow in patient- specific arteriovenous fistula for clinical applications. Sci. Rep. 11(1), 22301 (2020).

452

Randles, A., Draeger, E. W., Oppelstrup, T., Krauss, L. & Gunnels, J. A. Massively parallel models of the human circulatory system. Proc. Int. Conf. High Performance Comput., Net- working, Storage and Analysis (ACM, 2015). https://doi.org/10.1145/2807591.2807676.

453

Augustin, C. M. et al. A computationally efficient physiologically comprehensive 3D–0D closed-loop model of the heart and circulation. Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 386, 114092 (2021).

454

Гернот Планк, электронное письмо Питеру Ковени, 4 октября 2021 г.

455

Holmes, R. Science fiction: The science that fed Frankenstein. Nature (2016). https://doi.org/10.1038/535490a.

456

Пер. В. Микушевича.

457

St. Martin’s Hall, “On the Advisableness of Improving Natural Knowledge”, Fortnightly Review, 1866, vol. 3, 62.

458

Sharma, D. et al. Technical note: In silico imaging tools from the VICTRE clinical trial. Med. Phys. (2019). https://doi.org/10.1002/mp.13674.

459

Ваньи Фу, «i-Phantom Framework», конференция CompBioMed, 17 сентября 2021 г.

460

Питер Хантер, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 23 октября 2020 г.

461

Hunter, P. J. & Borg, T. K. Integration from proteins to organs: The Physiome Project. Nature Rev. Mol. Cell Biol. (2003). https://doi.org/10.1038/nrm1054.

462

De Micheli, A. J. et al. Single-cell analysis of the muscle stem cell hierarchy identifies heterotypic communication signals involved in skeletal muscle regeneration. Cell Rep. (2020). https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.02.067.

463

Robinson, J. L. et al. An atlas of human metabolism. Sci. Signal. 13 (2020).

464

Liu, Q., Wu, B., Zeng, S. & Luo, Q. Human physiome based on the high-resolution dataset of human body structure. Prog. Nat. Sci. 18, 921–925 (2008).

465

Benias, P. C. et al. Structure and distribution of an unrecognized interstitium in human tissues. Sci. Rep. (2018). https://doi.org/10.1038/s41598-018-23062-6.

466

Highfield, R. Cravings: How to trick the brain into thinking you’re full. Newsweek (Jan- uary 24, 2015). https://www.newsweek.com/2015/01/30/cravings-how-food-controls-our-brains-301495.html.

467

Питер Хантер, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 23 октября 2020.

468

National Institutes of Health. Stimulating peripheral activity to relieve conditions (SPARC) (2022). https://commonfund.nih.gov/sparc/.

469

Питер Хантер, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 23 октября 2020.

470

Costa, M. C. et al. Biomechanical assessment of vertebrae with lytic metastases with subject-specific finite element models. J. Mech. Behav. Biomed. Mater. (2019). https:// doi.org/10.1016/j.jmbbm.2019.06.027.

471

Grünwald, A.T.D., Roy, S., Alves-Pinto, A. & Lampe, R. Assessment of adolescent idio- pathic scoliosis from body scanner image by finite element simulations. PloS One 16, e0243736 (2021).

472

Pitto, L. et al. SimCP: A simulation platform to predict gait performance following orthopedic intervention in children with cerebral palsy. Front. Neurorobot. 13, 54 (2019).

473

Bozkurt, S. et al. Computational modelling of patient specific spring assisted lambdoid craniosynostosis correction. Sci. Rep. 10, 18693 (2020).

474

Tawhai, M. H. & Hunter, P. J. Modeling water vapor and heat transfer in the normal and the intubated airways. Ann. Biomed. Eng. (2004). https://doi.org/10.1023/B: ABME.0000019180.03565.7e.

475

Lin, C. L., Tawhai, M. H., McLennan, G. & Hoffman, E. A. Characteristics of the turbulent laryngeal jet and its effect on airflow in the human intra-thoracic airways. Respir. Physiol. Neurobiol. (2007). https://doi.org/10.1016/j.resp.2007.02.006.

476

Burrowes, K. S., Swan, A. J., Warren, N. J. & Tawhai, M. H. Towards a virtual lung: Multi- scale, multi-physics modelling of the pulmonary system. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2008). https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0073.

477

Auckland Bioengineering Institute. MedTech CORE—lung simulation. https://sites.bioeng.auckland.ac.nz/medtech/lungs/.

478

Tawhai, M. H., Clark, A. R. & Chase, J. G. The Lung Physiome and virtual patient models: From morphometry to clinical translation. Morphologie (2019). https://doi.org/10.1016/j.morpho.2019.09.003.

479

Chan, H.-F., Collier, G. J., Parra-Robles, J. & Wild, J. M. Finite element simulations of hyperpolarized gas DWI in micro-CT meshes of acinar airways: Validating the cylinder and stretched exponential models of lung microstructural length scales. Magn. Reson. Med. 86, 514–525 (2021).

480

Corley, R. A. et al. Comparative computational modeling of airflows and vapor dosimetry in the respiratory tracts of rat, monkey, and human. Toxicol. Sci. (2012). https://doi.org/10.1093/toxsci/kfs168.

481

Calmet, H. et al. Large-scale CFD simulations of the transitional and turbulent regime for the large human airways during rapid inhalation. Comput. Biol. Med. 69, 166–180 (2016).

482

Franiatte, S., Clarke, R. & Ho, H. A computational model for hepatotoxicity by coupling drug transport and acetaminophen metabolism equations. Int. J. Numer. Method. Biomed. Eng. (2019). https://doi.org/10.1002/cnm.3234.

483

Muller, A., Clarke, R. & Ho, H. Fast blood-flow simulation for large arterial trees con- taining thousands of vessels. Comput. Methods Biomech. Biomed. Engin. (2017). https://doi.org/10.1080/10255842.2016.1207170.

484

Ho, H., Yu, H. B., Bartlett, A. & Hunter, P. An in silico pipeline for subject-specific hemodynamics analysis in liver surgery planning. Comput. Methods Biomech. Biomed. Engin. (2020). https://doi.org/10.1080/10255842.2019.1708335.

485

Ho, H., Bartlett, A. & Hunter, P. Virtual liver models in pre-surgical planning, intrasurgical navigation and prognosis analysis. Drug Discovery Today: Disease Models (2016). https://doi.org/10.1016/j.ddmod.2017.09.003.

486

Hoehme, S. et al. Prediction and validation of cell alignment along microvessels as order principle to restore tissue architecture in liver regeneration. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. (2010). https://doi.org/10.1073/pnas.0909374107.

487

Meyer, K. et al. A predictive 3D multi-scale model of biliary fluid dynamics in the liver lobule. Cell Syst. (2017). https://doi.org/10.1016/j.cels.2017.02.008.

488

Brown, S. A. et al. Six-month randomized, multicenter trial of closed-loop control in type 1 diabetes. N. Engl. J. Med. 381, 1707–1717 (2019).

489

Sender, R., Fuchs, S. & Milo, R. Revised estimates for the number of human and bacteria cells in the body. PloS Biol. (2016). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002533.

490

Amato, K. R. et al. Convergence of human and Old World monkey gut microbiomes demonstrates the importance of human ecology over phylogeny. Genome Biol. (2019). https://doi.org./10.1186/s13059-019-1807-z.

491

Mao, J. H. et al. Genetic and metabolic links between the murine microbiome and memory. Microbiome (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00817-w.

492

Muangkram, Y., Honda, M., Amano, A., Himeno, Y. & Noma, A. Exploring the role of fatigue-related metabolite activity during high-intensity exercise using a simplified whole-body mathematical model. Informatics Med. Unlocked 19, 100355 (2020).

493

Brunk, E. et al. Recon3D enables a three-dimensional view of gene variation in human metabolism. Nat. Biotechnol. 36, 272–281 (2018).

494

Thiele, I. et al. Personalized whole-body models integrate metabolism, physiology, and the gut microbiome. Mol. Syst. Biol. 16, e8982 (2020).

495

Rzechorzek, N. M., et al. A daily temperature rhythm in the human brain predicts survival after brain injury. Brain (2022). https://doi.org/10.1093/brain/awab466.

496

Shapson-Coe, A. et al. A connectomic study of a petascale fragment of human cerebral cortex. bioRxiv (2021). https://doi.org/10.1101/2021.05.29.446289.

497

Abbott, A. How the world’s biggest brain maps could transform neuroscience. Nature 598, 22–25 (2021).

498

Arnulfo, G. et al. Long-range phase synchronization of high-frequency oscillations in human cortex. Nat. Commun. (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-18975-8.

499

Wagstyl, K. et al. BigBrain 3D atlas of cortical layers: Cortical and laminar thickness gra- dients diverge in sensory and motor cortices. PloS Biol. (2020). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000678.

500

Giacopelli, G., Migliore, M. & Tegolo, D. Graph-theoretical derivation of brain structural connectivity. Appl. Math. Comput. (2020). https://doi.org/10.1016/j.amc.2020.125150.

501

Wybo, W. A. et al. Data-driven reduction of dendritic morphologies with preserved dendro-somatic responses. Elife (2021). https://doi.org/10.7554/elife.60936.

502

Squair, J. W. et al. Neuroprosthetic baroreflex controls haemodynamics after spinal cord injury. Nature (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-020-03180-w.

503

Neurotwin. https://www.neurotwin.eu/.

504

Highfield, R. How a magnet turned off my speech. Daily Telegraph (May 16, 2008). https:// www.telegraph.co.uk/news/science/science-news/3342331/How-a-magnet-turned-off-my-speech.html.

505

Olmi, S., Petkoski, S., Guye, M., Bartolomei, F. & Jirsa, V. Controlling seizure propaga- tion in large-scale brain networks. PloS Comput. Biol. (2019). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006805.

506

Симона Олми, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 12 апреля 2021 г.

507

Виктор Йирса, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 9 октября 2021 г.

508

Aerts, H. et al. Modeling brain dynamics after tumor resection using The Virtual Brain.Neuroimage (2020). https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116738.

509

Falcon, M. I. et al. Functional mechanisms of recovery after chronic stroke: Modeling with The Virtual Brain. eNeuro (2016). https://doi.org/10.1523/ENEURO.0158-15.2016.

510

Akil, H., Martone, M. E. & Van Essen, D. C. Challenges and opportunities in mining neuroscience data. Science (2011). https://doi.org/10.1126/science.1199305.

511

Pashkovski, S. L. et al. Structure and flexibility in cortical representations of odour space. Nature (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2451-1.

512

Роджер Пенроуз в беседе с Дэвидом Эйзенбадом, An Evening with Sir Roger Penrose, Royal Society, 8 июня 2022 г.

513

Turing, A. M. On computable numbers, with an application to the Entscheidungsprob- lem. Proc. London Math. Soc. (1937). https://doi.org/10.1112/plms/s2–42.1.230.

514

Church, A. An unsolvable problem of elementary number theory. Am. J. Math. (1936). https://doi.org/10.2307/2371045.

515

Penrose, R. What is reality? New Sci. (2006). https://doi.org/10.1016/S0262-4079(06) 61094-4.

516

По словам Роджера Пенроуза, «есть особенности физических законов <…>, которые выходят за рамки известных нам исчислимых законов, и единственное место для таких законов – это коллапс волновой функции, особенность квантовой механики, которая не объяснена современной теорией».

517

Hameroff, S. & Penrose, R. Consciousness in the universe: A review of the “Orch OR” theory. Phys. Life Rev. 11, 39–78 (2014).

518

Krittian, S.B.S. et al. A finite-element approach to the direct computation of relative cardiovascular pressure from time-resolved MR velocity data. Med. Image Anal. (2012). https://doi.org/10.1016/j.media.2012.04.003.

519

Babbage, C. Passages from the Life of a Philosopher. Cambridge Library Collection— Technology (Cambridge University Press, 2011). https://doi.org/10.1017/CBO9781139 103671.

520

Kendon, V. M., Nemoto, K. & Munro, W. J. Quantum analogue computing. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2010). https://doi.org/10.1098/rsta.2010.0017.

521

Cowan, G.E.R., Melville, R. C. & Tsividis, Y.P.A VLSI analog computer/digital computer accelerator. IEEE J. Solid-State Circuits 41, 42–53 (2006).

522

Pendry, J. B., Holden, A. J., Robbins, D. J. & Stewart, W. J. Magnetism from conductors and enhanced nonlinear phenomena. IEEE Trans. Microw. Theory Tech. 47, 2075–2084 (1999).

523

Veselago, V. G. The electrodynamics of substances with simultaneously negative values of ε and μ. Sov. Phys. Uspekhi 10, 509–514 (1968).

524

Эта работа также вызвала огромный интерес, поскольку предполагала, что метаматериалы могут иметь отрицательный показатель преломления, неизвестный в то время в природе, но постулированный десятилетиями ранее российским физиком Виктором Веселаго после экспериментов с уравнениями Максвелла.

525

Pendry, J. B., Schurig, D. & Smith, D. R. Controlling electromagnetic fields. Science 312, 1780–1782 (2006).

526

Molnár, B., Molnár, F., Varga, M., Toroczkai, Z. & Ercsey-Ravasz, M. A continuous-time MaxSAT solver with high analog performance. Nat. Commun. (2018). https://doi.org/10.1038/s41467-018-07327-2.

527

Alù, A. & Engheta, N. Achieving transparency with plasmonic and metamaterial coat- ings. Phys. Rev. E—Stat. Nonlinear, Soft Matter Phys. (2005). https://doi.org/10.1103/Phys RevE.72.016623.

528

Silva, A. et al. Performing mathematical operations with metamaterials. Science (2014). https://doi.org/10.1126/science.1242818.

529

Camacho, M., Edwards, B. & Engheta, N. A single inverse-designed photonic structure that performs parallel computing. Nat. Commun. 12, 1466 (2021).

530

Estakhri, N. M., Edwards, B. & Engheta, N. Inverse-designed metastructures that solve equations. Science (2019). https://doi.org/10.1126/science.aaw2498.

531

Надер Энгета, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 18 марта 2021 г.

532

Stroev, N. & Berloff, N. G. Discrete polynomial optimization with coherent networks of condensates and complex coupling switching. Phys. Rev. Lett. 126, 50504 (2021).

533

Mead, C. Neuromorphic electronic systems. Proc. IEEE (1990). https://doi.org/10.1109/5.58356.

534

Kumar, S., Williams, R. S. & Wang, Z. Third-order nanocircuit elements for neuromor- phic engineering. Nature (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2735-5.

535

Стэн Уильямс и Сухас Кумар, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 2 октября 2020 г.

536

Chua, L. O. Memristor—the missing circuit element. IEEE Trans. Circuit Theory (1971). https://doi.org/10.1109/TCT.1971.1083337.

537

Strukov, D. B., Snider, G. S., Stewart, D. R. & Williams, R. S. The missing memristor found. Nature (2008) https://doi.org/10.1038/nature06932.

538

Joksas, D. et al. Committee machines—a universal method to deal with non-idealities in memristor-based neural networks. Nat. Commun. 11, 4273 (2020).

539

Chua, L., Sbitnev, V. & Kim, H. Hodgkin-Huxley axon is made of memristors. Int. J. Bifurcation and Chaos (2012). https://doi.org/10.1142/S021812741230011X.

540

Леон Чуа, 7-й симпозиум по мемристорам и мемристивам в Катании, Италия, 1 октября 2021 г.

541

Brown, T. D., Kumar, S. & Williams, R. S. Physics-based compact modeling of electro- thermal memristors: Negative differential resistance, local activity, and non-local dynamical bifurcations. Appl. Phys. Rev. 9, 11308 (2022).

542

Furber, S. SpiNNaker: A Spiking Neural Network Architecture (Now Publishers, 2020).

543

Стив Фербер, интервью с Роджером Хайфилдом и Питером Ковени, 30 октября 2021 г.

544

Стив Фербер, электронное письмо Роджеру Хайфилду и Питеру Ковени, 18 ноября 2021 г.

545

Йоханнес Шеммель, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 23 ноября 2021 г.

546

Yao, P. et al. Face classification using electronic synapses. Nat. Commun. (2017). https:// doi.org/10.1038/ncomms15199.

547

Pei, J. et al. Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture. Nature (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1424-8.

548

Masanes, L., Galley, T. D. & Müller, M. P. The measurement postulates of quantum mechanics are operationally redundant. Nat. Commun. 10, 1–6 (2019).

549

Rae, A. Quantum Physics: Illusion or Reality? 2nd ed. (Cambridge University Press, 2012).

550

Feynman, R. P. Simulating physics with computers. Int. J. Theor. Phys. (1982). https:// doi.org/10.1007/BF02650179.

551

Deutsch, D. Quantum theory, the Church-Turing principle and the universal quantum computer. Proc. R. Soc. London, Ser. A Math. Phys. Sci. (1985). https://doi.org/10.1098/rspa.1985.0070.

552

Shor, P. W. Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring. Proc. 35th Ann. Sym. Found. Comput. Sci., 124–134 (1994). https://doi.org/10.1109/SFCS.1994.365700.

553

Lloyd, S. A potentially realizable quantum computer. Science (1993). https://doi.org/10.1126/science.261.5128.1569.

554

Salart, D., Baas, A., Branciard, C., Gisin, N. & Zbinden, H. Testing the speed of “spooky action at a distance”. Nature (2008). https://doi.org/10.1038/nature07121.

555

Aspuru-Guzik, A., Dutoi, A. D., Love, P. J. & Head-Gordon, M. Simulated quantum computation of molecular energies. Science 309, 1704–1707 (2005).

556

Сет Ллойд, интервью с Роджером Хайфилдом, 22 мая 2018 г.

557

Ralli, A., Williams, M. I. & Coveney, P. V. A scalable approach to quantum simulation via projection-based embedding. arXiv (2022). https://doi.org/10.48550/arxiv.2203.01135.

558

Питер Лав, электронное письмо Питеру Ковени и Роджеру Хайфилду, 23 ноября 2021 г.

559

Arute, F. et al. Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5.

560

Oak Ridge National Laboratory. Quantum supremacy milestone harnesses ORNL Summit supercomputer. Press release (October 23, 2019). https://www.ornl.gov/news/quantum-supremacy-milestone-harnesses-ornl-summit-supercomputer.

561

Oliver, W. D. Quantum computing takes flight: Expert insight into current research. Nature 574, 487–488 (2019).

562

Pan, F., Chen, K. & Zhang, P. Solving the sampling problem of the Sycamore quantum circuits. https://arxiv.org/abs/2111.03011

563

Zhong, H.-S. et al. Quantum computational advantage using photons. Science (2021). https://doi.org/10.1126/science.abe8770.

564

Чаоян Лу, электронное письмо Роджеру Хайфилду, 28 декабря 2020 г.

565

Zhong, H.-S. et al. Phase-programmable Gaussian boson sampling using stimulated squeezed light. Phys. Rev. Letters 127, 180502 (2021).

566

Banchi, L., Quesada, N. & Arrazola, J. M. Training Gaussian boson sampling distribu- tions. Phys. Rev. A 102, 12417 (2020).

567

Banchi, L., Fingerhuth, M., Babej, T., Ing, C. & Arrazola, J. M. Molecular docking with Gaussian boson sampling. Sci. Adv. 6, eaax1950 (2020).

568

Jahangiri, S., Arrazola, J. M., Quesada, N. & Killoran, N. Point processes with Gaussian boson sampling. Phys. Rev. E 101, 022134 (2020).

569

Peruzzo, A. et al. A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor. Nat. Commun. 5, 4213 (2014).

570

Farhi, E., Goldstone, J. & Gutmann, S. A quantum approximate optimization algorithm. arXiv (2014). https://doi.org/10.48550/arxiv.1411.4028.

571

Ralli, A., Love, P., Tranter, A. & Coveney, P. Implementation of measurement reduction for the variational quantum eigensolver. Phys. Rev. Res. 3, 033195 (2021).

572

Гиппократ. Избранные книги / Пер. с греч. В. И. Руднева. 1936.

573

Henshilwood, C. S. et al. An abstract drawing from the 73,000-year-old levels at Blom- bos Cave, South Africa. Nature (2018). https://doi.org/10.1038/s41586-018-0514-3.

574

Hublin, J. J. et al. New fossils from Jebel Irhoud, Morocco and the pan-African origin of Homo sapiens. Nature (2017). https://doi.org/10.1038/nature22336.

575

Джо Мерчант, интервью с Роджером Хайфилдом, 2 сентября 2020 г.

576

Marchant, J. The Human Cosmos: A Secret History of the Stars (Canongate, 2020).

577

Aubert, M. et al. Pleistocene cave art from Sulawesi, Indonesia. Nature (2014). https:// doi.org/10.1038/nature13422.

578

Conard, N. J. A female figurine from the basal Aurignacian of Hohle Fels Cave in south- western Germany. Nature (2009). https://doi.org/10.1038/nature07995.

579

McCoid, C. H. & McDermott, L. D. Toward decolonizing gender: Female vision in the Upper Paleolithic. Am. Anthropol. (1996). https://doi.org/10.1525/aa.1996.98.2.02a00080.

580

Highfield, R. The Physics of Christmas: From the Aerodynamics of Reindeer to the Thermodynamics of Turkey (Little, Brown, 1998).

581

Longest, P. W. et al. Use of computational fluid dynamics deposition modeling in respiratory drug delivery. Expert Opin. Drug Deliv. 16, 7–26 (2019).

582

Wouters, O. J., McKee, M. & Luyten, J. Estimated research and development investment needed to bring a new medicine to market, 2009–2018. J. Am. Med. Assoc. (2020). https://doi.org/10.1001/jama.2020.1166.

583

Turner, E. H., Matthews, A. M., Linardatos, E., Tell, R. A. & Rosenthal, R. Selective pub- lication of antidepressant trials and its influence on apparent efficacy. N. Engl. J. Med. (2008). https://doi.org/10.1056/nejmsa065779.

584

Jefferson, T. et al. Neuraminidase inhibitors for preventing and treating influenza in adults and children. Cochrane Database Sys. Rev. (2014). https://doi.org/10.1002/14651858.CD008965.pub4.

585

Kam-Hansen, S. et al. Altered placebo and drug labeling changes the outcome of episodic migraine attacks. Sci. Transl. Med. (2014). https://doi.org/10.1126/scitransl med.3006175.

586

Leucht, S., Helfer, B., Gartlehner, G. & Davis, J. M. How effective are common medica- tions?: A perspective based on meta-analyses of major drugs. BMC Med. (2015). https://doi.org/10.1186/s12916-015-0494-1.

587

Питер Хантер, интервью с Роджером Хайфилдом, 23 октября 2020 г.

588

Boyle, E. A., Li, Y. I. & Pritchard, J. K. An expanded view of complex traits: From poly- genic to omnigenic. Cell 169, 1177–1186 (2017).

589

MacKenzie, A. & Kolb, A. The human genome at 20: How biology’s most-hyped break- through led to anticlimax and arrests. Phys.org (2021). https://phys.org/news/2021-02-human-genome-biology-most-hyped-breakthrough.amp.

590

ENCODE Project Consortium. The ENCODE (encyclopedia of DNA elements) Project. Science 306, 636–640 (2004).

591

Hall, W. D., Mathews, R. & Morley, K. I. Being more realistic about the public health impact of genomic medicine. PloS Med. (2010). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000347.

592

McGuire, A. L. et al. The road ahead in genetics and genomics. Nature Rev. Genetics (2020). https://doi.org/10.1038/s41576-020-0272-6.

593

Bhati, A. P. et al. Pandemic drugs at pandemic speed: Infrastructure for accelerating COVID-19 drug discovery with hybrid machine learning- and physics-based simulations on high-performance computers. Interface Focus 11, 20210018 (2021).

594

Wan, S., Bhati, A. P., Wade, A. D., Alfè, D. & Coveney, P. V. Thermodynamic and structural insights into the repurposing of drugs that bind to SARS-CoV-2 main protease. Mol. Sys. Des. Eng. (2021). https://doi.org/10.33774/chemrxiv-2021-03NRL–V2.

595

Price, N. D. et al. A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds. Nat. Biotechnol. 35, 747–756 (2017).

596

Лерой Худ, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 14 августа 2021 г.

597

Earls, J. C. et al. Multi-omic biological age estimation and its correlation with wellness and disease phenotypes: A longitudinal study of 3,558 individuals. J. Gerontol. Ser. A 74, S52–S60 (2019).

598

Худ, интервью Ковени и Хайфилду, 14 августа 2021 г.

599

Niederer, S. A., Sacks, M. S., Girolami, M. & Willcox, K. Scaling digital twins from the artisanal to the industrial. Nat. Comput. Sci. 1, 313–320 (2021).

600

Voigt, I. et al. Digital twins for multiple sclerosis. Front. Immunol. 12, (2021).

601

Royal Society. Data management and use: Governance in the 21st century. Joint report by the British Academy and the Royal Society (June 2017). https://royalsociety.org/topics-policy/projects/data-governance/.

602

Nordling, L. A fairer way forward for AI in health care. Nature 573, S103–S105 (2019).

603

UN OHCHR. Artificial intelligence risks to privacy demand urgent action—Bachelet. Press release (September 15, 2021). https://www.ohchr.org/EN/NewsEvents/Pages/media.aspx?IsMediaPage=true.

604

de Kerckhove, D. The personal digital twin, ethical considerations. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 379, 20200367 (2021).

605

Bruynseels, K., de Sio, F. S. & van den Hoven, J. Digital twins in health care: Ethical implications of an emerging engineering paradigm. Front. Genet. (2018). https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00031.

606

Филип Лютерт, электронное письмо Питеру Ковени, 16 августа 2021 г.

607

Shirasaki, M., Sugiyama, N. S., Takahashi, R. & Kitaura, F.-S. Constraining primordial non-Gaussianity with postreconstructed galaxy bispectrum in redshift space. Phys. Rev. D 103, 23506 (2021).

608

Coveney, P. & Highfield, R. Frontiers of Complexity: The Search for Order in a Chaotic World (Faber, 1996).

609

Hardy, J., de Pazzis, O. & Pomeau, Y. Molecular dynamics of a classical lattice gas: Transport properties and time correlation functions. Phys. Rev. A 13, 1949–1961 (1976).

610

Wolfram, S. Cellular automaton fluids 1: Basic theory. J. Stat. Phys. 45, 471–526 (1986).

611

Liberati, S. Tests of Lorentz invariance: A 2013 update. Class. Quantum Gravity 30, 133001 (2013).

612

Chou, A. S. et al. First measurements of high frequency cross-spectra from a pair of large Michelson interferometers. Phys. Rev. Lett. 117, 111102 (2016).

613

Wolfram, S. A Project to Find the Fundamental Theory of Physics (Wolfram Media, 2020).

614

Gorard, J. Some relativistic and gravitational properties of the Wolfram model. Complex Syst. 29, 599–654 (2020).

615

Gorard, J., Namuduri, M. & Arsiwalla, X. D. ZX–Calculus and Extended Hypergraph Rewriting Systems I: A Multiway Approach to Categorical Quantum Information Theory. arXiv (2020). https://doi.org/10.48550/arxiv.2103.15820.

616

Джонатан Горард, интервью с Питером Ковени и Роджером Хайфилдом, 1 октября 2021 г.

Content

Питер Ковени, Роджер Хайфилд
Виртуальный ты. Как создание цифровых близнецов изменит будущее человечества

Вступительное слово

Введение

Расцвет цифровых двойников

Объединяя науку

Виртуальный ты

Глава 1 Мерило себя

Мерило себя

От порядка к хаосу

Инструментальные данные

Краткая история анатомии

Код жизни

За гранью ДНК

От ДНК к белку

Колоссальный объем данных

Целостность данных

От данных к мудрости

Глава 2 За бэконовскими муравьями, пауками и пчелами

Ученый разум

От исчисления к компьютерам

От атомов к импульсам

Пределы исчисления

Исчисляя реальность

Проблема цифровых компьютеров

Флопсы

Трудности перевода

От аттракторов к ансамблям

Странные аттракторы

Цифровые патологии

Как компьютеры ошибаются?

Лечение цифровых патологий

Пожалуйста, больше теории

Глава 3 От аналогового человека к цифровому

Антикитерский механизм

Появление цифровой клетки сердца

К виртуальному человеку

Проблемы экзашкалы

На что способна экзафлопсная машина?

Можно ли верить компьютеру?

Тестируем компьютерные модели

Практические ограничения исчисления

Экзафлопсный человек

Глава 4 Большой ИИ

От естественного интеллекта к искусственному

Решение великой задачи

Почему ИИ не может заменить теорию?

От слабого к большому и общему ИИ

Глава 5 Симуляция жизни

Виртуальные вирусы

Виртуальный ВИЧ

Виртуальные Т-клетки

Виртуальные лекарства

Алхимия Монте-Карло

Исчисляя рак

Тестирование лекарств на виртуальном сердце

Заменяя животных компьютером

Навстречу виртуальной клетке

Глава 6 Виртуальная клетка

Проект К

Расцвет виртуальных бактерий

Виртуальная E. Coli

VCell и ModelBricks

Жизнь как информация

Эксперименты с виртуальной клеткой

Агентные модели

Глава 7 Как создать человеческое сердце?

Многомасштабное моделирование

Многомасштабные сердца

Краткая история виртуальных сердец

Двойники сердца

Точная кардиология

За гранью цифрового сердца

Современный Прометей

Глава 8 Виртуальное тело

Двенадцать подвигов

Виртуальные мышцы и скелеты

Виртуальные легкие

Виртуальная печень

Виртуальный кишечник

Виртуальный метаболизм

Виртуальный мозг

Виртуальное сознание

Виртуальный человек

Глава 9 Виртуальный человек 2.0

Метаматериалы

Цифровые мозги

Квантовый человек

Расцвет квантовой машины

Квантовое преимущество

Квантовый экзамасштабный аналоговый человек

Глава 10 От прогнозов здоровья к постчеловеческому будущему

Расцвет цифровых двойников

Медицина XXI в.

Прогнозы здоровья

За гранью нормы

Благодарности

Приложение Навстречу виртуальному космосу

Глоссарий

Примечания