Подписаться на новости
  • Сенатор
  • ООО "Ай Вао"
  • Vitacoin

Михаил Гельфанд: «Наука приносит пользу уже самим своим существованием»


Известный российский биоинформатик Михаил Сергеевич Гельфанд рассказал, как понять биологию при помощи компьютера, ответил на вопрос, можно ли клонировать мамонта, и объяснил, чем взаимодействие науки и общества похоже на отношения тли и муравьёв. 


Михаил Сергеевич Гельфанд окончил мехмат МГУ. Доктор биологических наук, профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, заведующий лабораторией и заместитель директора по науке в Институте проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, член Европейской Академии, лауреат премии им. А.А. Баева. Область научных интересов: сравнительная геномика, метагеномика, метаболическая реконструкция и функциональная аннотация генов и белков, поиск регуляторных сигналов, эволюция метаболических путей и регуляторных систем, экспрессия генов и альтернативный сплайсинг, пространственная структура хроматина. Активный общественный деятель, член Общественного совета Минобрнауки, один из основателей Диссернета, соучредитель и член Совета Просветительского фонда «Эволюция». Зам. главного редактора газеты «Троицкий вариант – наука».

– Про вас говорили, что вы не занимаетесь развитием методов, не пишете программ, а пытаетесь понять биологию при помощи компьютера. Это как?

– У этого высказывания есть три аспекта. Во-первых, удивительным образом оказывается, что просто глядя на буковки расшифровки ДНК, сравнивая их последовательности в различных организмах, можно давать ответы на традиционные биологические вопросы. Например: что делает этот белок; в каких случаях ген включается и работает, а в каких – нет; мы знаем, кто-то в клетке выполняет конкретную функцию – кто это? Второй аспект более новый, он существует только последние лет десять. С помощью биоинформатики можно смотреть, как устроена клетка в целом. Отвечать на вопросы: как связаны друг с другом все те гены, которые включаются и выключаются при одних и тех же условиях? Кто их регулирует? Они уже менее традиционны, потому что молекулярная биология большую часть времени была наукой редукционистской – целое разбиралось на кирпичики и изучались именно они – а теперь мы хотим смотреть на весь «дом». И здесь биоинформатика становится уже не дополнительным средством, а совершенно интегральной частью всего процесса. Когда люди придумывают эксперимент, они с самого начала прикидывают, как эти результаты обрабатывать. Если этого не делается, то случаются настоящие трагедии. Я видел несколько таких ситуаций, когда исследователи с самого начала чуть-чуть не подумали, потратили кучу сил, времени и денег и получили данные, с которыми ничего нельзя сделать. 

Но это биоинформатика полезная, а интересная – молекулярная эволюция. Есть известное высказывание Феодосия Добржанского: «Ничего в биологии не имеет смысла, кроме как в свете эволюции». Как многие банальные истины, оно очень глубокое. Нет верховного генного инженера, нет плана, по которому всё сделали и который нам надо понять. Получается ровно наоборот: эволюция работает с тем, что у неё имеется. 

– Что сейчас находится на острие современной биоинформатики?

– Во-первых, сегодня происходит просто революция с данными – их становится очень много. Количество расшифрованных ДНК, информации о работе генов, об их взаимодействии, о структуре генома растёт стремительно. Это позволяет смотреть на какие-то вещи, про которые раньше даже думать было тяжело, потому что они являлись просто умозрительными фантазиями. Возьмём, например, упаковку хроматина в клетке: ДНК длиной в три метра сложена в ядро размером всего несколько микрон. Оказывается, это связано с тем, как гены функционируют: где упаковка плотнее – молчат, где чуть более рыхло – работают. Если раньше про это практически не было экспериментальных данных, то теперь всё можно просто посчитать. 

Во-вторых, совершенно удивительные вещи происходят от того, что геномов много – ещё 20 лет назад у нас их было 2-3, а теперь – сотни. С одной стороны, старыми методами с ними работать нельзя, 100 ДНК руками не потрогаешь, а с другой – просто сравнивая их, можно наблюдать очень тонкие эволюционные изменения. Представьте, что у вас было два списка летописи, отличающихся большими кусками, а потом стало 100, и вы можете проследить, что внёс каждый писец. Такого сорта вещи мы сейчас можем делать с геномом. 

В-третьих, теперь можно одновременно изучать эволюцию и биологию развития. Мы не похожи на мышь, хотя гены практически одинаковые. Разница определяется тем, как они включаются и выключаются на самых ранних стадиях развития. Сейчас, благодаря анализу их работы в одной индивидуальной клетке, можно заглянуть в эмбриогенез и узнать, когда и где мы с мышью «разделяемся». По-видимому, будет прорыв в понимании развития с точки зрения сравнительной биологии и эволюции, именно на молекулярном уровне. 

Другое важное направление современной биоинформатики – изучение заболеваний, в первую очередь, рака. На самом деле, клетки нашего организма разные. Классический пример: одна из них в результате изменения в геноме «сойдёт с ума» и станет раковой, из неё вырастет опухоль, также состоящая из разных клеток: одни будут лекарственно устойчивыми, вторые – обладать потенциалом образовывать метастазы и так далее. Чтобы понимать развитие болезни и через это вырабатывать лечение, надо следить не за судьбой опухоли в целом, а за судьбой её отдельных клеток, точнее – за работой генов в них. 

Ещё одна важная область: древняя ДНК. Наши представления о том, как происходил человек, меняются совершенно радикально. 40 тысяч лет назад по Евразии бродило три разных линии человечества: неандертальцы, кроманьонцы и денисовцы. Они вступали друг с другом в разные взаимоотношения, следы которых в геноме можно просто физически увидеть. По-моему, это – страшно круто. Не менее интересна история эволюции лошади, растений, сейчас есть чудесный проект «1000 геномов риса».

– Вы упоминали, что ДНК мамонта сохранилась очень плохо, чтобы его клонировать. Но можем ли мы в будущем по сохранившейся генетической информации «возрождать» более поздно вымершие виды (или вымирающие сейчас)?

Во-первых, мы не умеем синтезировать ДНК нужной длины. Во-вторых, даже если бы это удалось, её нужно правильно упаковывать, чего современная наука делать не умеет и вряд ли при нашей жизни будет уметь. Для более простых организмов примеры есть: можно пересадить ДНК и превратить бактерию одного вида в бактерию другого, хотя и близкородственного. Однако пропасть между ними и многоклеточными колоссальна, поэтому про клонирование мамонта точно можно забыть. Следующая проблема: для того, чтобы опыт прошёл успешно, «мама» – животное, из которого будут делать клон – должна быть генетически похожа на образец, иначе возникнет конфликт между ней и эмбрионом. Что можно делать, так это заниматься обратной инженерией. У мамонта и азиатского слона был общий предок. Сначала из современного животного следует восстановить его, а из него уже – мамонта. Существенно не только то, какие изменения произошли, но и в каком порядке.

– Как соотносится биоинформатика и эксперимент? Может ли такое случиться, что химия и биология практически полностью «уйдут в компьютер»?

– Целиком эксперимент в компьютер, конечно, не уйдёт, хотя здесь бывает по-разному. С одной стороны, когда ты говоришь, что вот этот белок делает вот это, важно, чтобы кто-нибудь проверил. Одно из самых сильных переживаний в моей жизни случилось, когда мы выпустили чисто теоретическую работу, где предсказывали, как некие гены регулируют работу других. Статья была скорее про эволюцию, но по дороге мы сделали множество конкретных предсказаний, собранных в отдельную таблицу. А затем я попал в один университет в Германии, где, придя в очередную лабораторию, разговаривал с женщиной-профессором, вида очень строгого и сурового. У неё на столе лежала наша работа, раскрытая на таблице, и там в некоторых клеточках были проставлены галочки. Я вздрогнул. Женщина заметила мой взгляд и успокоила, что пока всё нормально. То есть, они шли по этой статье и по пунктикам всё проверяли. Для теоретика это достаточно сильное переживание. И в этом смысле биоинформатика – наука очень ответственная. С другой стороны, бывают предсказания, в которых я уверен настолько, что если ко мне придёт экспериментатор и скажет: «Ничего не получилось», то я отвечу: «Пробирки лучше мыть надо было». В чистую теорию биология никогда не уйдёт – всё-таки она основана на фактах. Для того, чтобы заниматься ею в компьютере, туда надо сначала положить данные, полученные экспериментально.

– По вашим словам, генетической информации сегодня стало настолько много, что она не успевает укладываться в систему. В итоге имеются какие-то колоссальные объемы данных, с которых снимаются только сливки. Что мы теряем из-за этого?

– У меня действительно есть такое ощущение, что мы в некотором смысле не додумываем, и имеющиеся данные позволили бы нам сделать что-то гораздо более интересное. Сейчас, если есть новые данные, новый метод, надо очень быстро всё обработать, потому что в соседней лаборатории – то же самое, и стоит вопрос, кто станет первым и опубликуется в Nature, а кто – в вестнике тьмутараканского кулинарного колледжа. Наука стала очень соревновательная, и это не бог весть как хорошо. Элемент тараканьих бегов – очень утомительный. Мне кажется, было бы очень интересно организовать такой проект: собрать толпу биоинформатиков и эволюционистов и на полгода отправить их на необитаемый остров без интернета – чтобы они спокойно думали и разговаривали друг с другом. 

– На ваш взгляд, озвученная проблема – системная проблема биоинформатики?

– Это системная проблема всей науки, которая, с одной стороны, стала очень соревновательной, в с другой – бытуют абсолютно бредовые идеи, что она должна приносить пользу. Наука приносит пользу уже самим своим существованием. Польза для неё – вторичный продукт, возникающий, как медвяная роса у тли – та какает сахарным сиропом, которым потом питаются муравьи. Наука и общество устроены подобным же образом: учёные занимаются тем, что им интересно, а общество, если оно правильно устроено, умеет продукты этой деятельности превращать в технологии, в лекарства, во всякие полезные ништяки.

– Получается, российское общество этого не умеет?

– Проблемы российской науки – это проблемы не науки, а России – они пока гораздо более системны. Хотя некоторые аспекты этого есть везде, проявляются они по-разному. В демократическом обществе наука соревнуется с здравоохранением, образованием, спортом. Все эти области должны объяснять налогоплательщикам, зачем они нужны, поскольку те их содержат. В результате наступает некая инфляция обещаний – для того, чтобы тебе давали деньги, ты должен предлагать что-то полезное сразу. 

Очень трудно донести до налогоплательщика мысль: «Я буду заниматься теорией чисел, а выйдет ли из этого что-то полезное – не знаю». Это не случайный пример. В 20-х-30-х годах прошлого века был замечательный математик Годфри Харольд Харди, советовавший своим ученикам заниматься теорией чисел, поскольку это «самая бесполезная область математики». Он был настоящим английским джентльменом и считал, что наука пользу приносить не должна. А затем из этой области знаний вышли все защищенные транзакции в интернете – когда вы суете карточку в банкомат, там, внутри него, «сидит» именно теория чисел. 

Наука как вид человеческой деятельности целиком доказала свою полезность для цивилизации, но при этом очень редко учёные знают, какая именно область «выстрелит». Эту мысль до налогоплательщика очень трудно донести, приходится обещать какие-то конкретные вещи, всё больше и больше, а потом происходит инфляция, и это плохо. Другое дело, что так было всегда. Кеплер зарабатывал гороскопами, все про них прекрасно понимая, а для души занимался своими эллиптическими орбитами; алхимики делали интересное, а курфюрсту обещали философский камень и золото из свинца. Просто раньше надували курфюрстов, а теперь приходится надувать несколько десятков миллионов налогоплательщиков.

В России другая проблема – здесь надо нравиться не гражданам, а начальству, что гораздо противнее. В первом случае есть хотя бы элемент обратной связи. В той же Европе, в США учёные читают научно-популярные лекции, выступают на телевидении, в газетах, потому что понимают: от того, как они объяснят обществу, чем они занимаются, зависит их бюджет на следующие пять лет. А у нас надо объяснять секретарю райкома или какому-нибудь чиновнику.

– Если от налогоплательщика мало что зависит, то зачем тогда развивать в России научную популяризацию?

– Общественный запрос на то, чтобы людям рассказывали про науку, по-видимому, всё-таки есть, и довольно сильный. Я в этом году много ездил с публичными лекциями, народа туда приходит немало, и вопросы они задают очень разумные. На какие деньги это делать? Была «Династия», её разогнали, но люди, которые этим занимались, никуда не делись, так же, как и общественный запрос. В сухом остатке появился фонд «Эволюция». У нас нет одного большого спонсора, но оказывается, что и среднего уровня доноров – людей, достаточно успешных в бизнесе и готовых вкладываться в популяризацию науки – заметное количество. А с другой стороны – мы делали краудфандинг на Planeta.ru и за 10 дней собрали 800 тысяч рублей. Это можно считать в каком-то смысле социологическим экспериментом. Ответ на вопрос: нужна ли научная популяризация в России – да, потому что есть множество людей, готовых отдать деньги на то, чтобы это было. Ситуация с фондом Эволюция вызывает у меня оптимизм: мы придумали интересные вещи, которые можно делать, приходит множество народа, который хочет с нами взаимодействовать и общаться, и очевидно: есть запрос на то, чтобы всё это все происходило. И опять-таки – не надо ничего объяснять начальству.

Беседовала Диана Хомякова
Фото Юлии Поздняковой

Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru
03.12.2015

Читать статьи по темам:

биоинформатика геномика клонирование животных наука в России эволюция Версия для печати
Ошибка в тексте?
Выдели ее и нажми ctrl + enter
назад

Читать также:

«АстраЗенека» и «Яндекс» создадут платформу для диагностики рака

Платформа RAY будет формировать для молекулярных биологов и клинических генетиков отчет о найденных в геноме пациента мутациях, предоставлять информацию об их возможных эффектах и доступных рекомендациях по лечению.

читать

Рецепт, записанный в ваших генах

В последние годы в Швейцарии активно разрабатываются инновационные медицинские технологии, основанные на углубленных познаниях из сферы генетики и на уникальных возможностях современных вычислительных систем.

читать

Искусственный интеллект made in China

Руководитель Пекинского института геномики Цзюнь Ван удивил научное сообщество, сложив свои полномочия в начале июля 2015 года. Теперь он объявил о своём желании сосредоточиться на исследованиях в области искусственного интеллекта.

читать

EMC и Академический университет создают ПО для биоинформатических расчетов

Анализ данных геномики и других «-омик» – такая же big data, как социальные сети или данные Большого адронного коллайдера.

читать

Выбор сервиса для облачной геномики

Научно-исследовательские институты и фармкомпании должны будут выбрать между двумя «облачными» сервисами хранения данных о человеческом геноме – Google Genomics и Amazon Web Services.

читать