Как работает биологический "компьютер". Новые технологии производства компьютеров

Американским учёным удалось показать, что для сложнейших расчётов не обязательно иметь суперкомпьютер – вместо этого можно обойтись пробиркой с бактериями. Предварительные результаты эксперимента по созданию прототипа биологического вычислительного устройства на основе ДНК живых микроорганизмов были опубликованы в Journal of Biological Engineering.

О способности ДНК хранить и обрабатывать информацию известно давно: генетики подсчитали, что в одной цепочке молекулы может храниться такой же объём данных, как в 1000 книгах по 500 страниц в каждой.

Естественно, перед исследователями встал вопрос о возможности использования этого уникального ресурса: соответствующие разработки проводятся более 10 лет. В частности, мы уже писали о клетках с искусственной генетической памятью и о синтетической биологии , которая занимается в том числе программированием генетических свойств микроорганизмов.

Группе учёных из колледжа Дэвидсона (Davidson College) и университета Миссури (Missouri Western State University) под руководством Кармэллы Хейнес (Karmella Haynes) впервые удалось не в теории, а на практике продемонстрировать вычислительные возможности ДНК на примере бактерий E. сoli .

Исследователи использовали уже упомянутый принцип – способность цепочки нуклеотидов обрабатывать большие массивы данных. Для большей наглядности они обратились к известной в математике и вычислительной технике задачке о подгоревших блинах, оптимальное решение которой в далёком 1979 году опубликовал – да-да – сам Билл Гейтс.

Суть задачки очень проста: в её классическом варианте необходимо за минимальное количество переворачиваний расположить блины разного диаметра в наиболее устойчивом порядке. Заметьте: только переворачивать – не перекладывать! В приведённом на иллюстрации простейшем примере оптимальное решение достигается за два «оборота». Подгоревшие блины – более «продвинутая» версия, где сортировку необходимо провести так, чтобы все блины в итоге лежали не только устойчиво, но ещё и подгоревшей стороной вниз (иллюстрация Todd Eckdahl и Jeff Poet).

Итак, смысл задачи о подгоревших блинах состоит в поиске минимального числа перестановок. На самом деле эта «незатейливая» головоломка из комбинаторики демонстрирует одну из основных функций, которую выполняют компьютеры, – обработку больших массивов информации с помощью перестановки (транспонирования) порций данных (chunks of data).

Аналогичный эффект удалось реализовать доктору Хейнес и её коллегам – путём комбинирования различных генов и их перестановки. В ходе эксперимента отдельные участки ДНК играли роль блинов. С помощью специально добавленного фермента экспериментаторы добились возможности влиять на перестановку этих участков в зависимости от реакции на антибиотик тетрациклин.

Бактерии E.сoli не обладают собственной системой рекомбинации генов, но являются детально изученными и хорошо понятными объектами для наблюдения. В связи с этим исследователи сделали им upgrade, снабдив клеточным механизмом управления ДНК – ферментом Hin рекомбиназа. При определённом расположении и ориентации «включалась» устойчивость к раздражителю (иллюстрация Todd Eckdahl и Jeff Poet).

Но самое главное: учёным удалось расположить «вставки» таким образом, что активность гена, ответственного за устойчивость к антибиотику, проявлялась только тогда, когда все блоки ДНК выстраивались в заданной последовательности.

При этом количество рекомбинаций, необходимых бактериям для формирования устойчивости, равнозначно минимальному числу переворотов подгоревших блинов, которые необходимо сделать согласно условию приведённой выше задачки.

По словам авторов исследования, аналогичные вычисления в чашке Петри, содержащей миллиарды микроорганизмов, теоретически позволят запустить настоящий вычислительный симбиоз: ведь каждая бактерия в данном случае – прототип биологического компьютера.

Клеточные компьютеры представляют собой самоорганизующиеся колонии различных "умных" микроорганизмов, в геном которых удалось включить некую логическую схему, которая могла бы активизироваться в присутствии определенного вещества. Для этой цели идеально подошли бы бактерии, стакан с которыми и представлял бы собой компьютер. Такие компьютеры очень дешевы в производстве. Им не нужна столь стерильная атмосфера, как при производстве полупроводников.

Главным свойством компьютера такого рода является то, что каждая их клетка представляет собой миниатюрную химическую лабораторию. Если биоорганизм запрограммирован, то он просто производит нужные вещества. Достаточно вырастить одну клетку, обладающую заданными качествами, и можно легко и быстро вырастить тысячи клеток с такой же программой.

Основная проблема, с которой сталкиваются создатели клеточных биокомпьютеров, - организация всех клеток в единую работающую систему. На сегодняшний день практические достижения в области клеточных компьютеров напоминают достижения 20-х годов в области ламповых и полупроводниковых компьютеров. Сейчас в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета создана клетка, способная хранить на генетическом уровне 1 бит информации. Также разрабатываются технологии, позволяющие единичной бактерии отыскивать своих соседей, образовывать с ними упорядоченную структуру и осуществлять массив параллельных операций.

Трансгенные технологии

В 2001 г. американские ученые создали трансгенные микроорганизмы (т. е. микроорганизмы с искусственно измененными генами), клетки которых могут выполнять логические операции «И» и «ИЛИ», возможны сочетания этих операций. Специалисты лаборатории Оук-Ридж, штат Теннесси, использовали способность генов синтезировать тот или иной белок под воздействием определенной группы химических раздражителей. Ученые изменили генетический код бактерий Pseudomonas putida таким образом, что их клетки обрели способность выполнять простые логические операции. Например, при выполнении операции И в клетку подаются два вещества (по сути - входные операнды), под влиянием которых ген вырабатывает определенный белок. Теперь ученые пытаются создать на базе этих клеток более сложные логические элементы, а также подумывают о возможности создания клетки, выполняющей параллельно несколько логических операций.

Потенциал биокомпьютеров очень велик. К достоинствам, выгодно отличающим их от компьютеров, основанных на кремниевых технологиях, относятся:

1) более простая технология изготовления, не требующая для своей реализации столь жестких условий, как при производстве полупроводников 2) использование не бинарного, а тернарного кода (информация кодируется тройками нуклеотидов), что позволит при меньшем количестве шагов перебрать большее число вариантов при анализе сложных систем 3) потенциально исключительно высокая производительность, которая может составлять до 1014 операций в секунду за счет одновременного вступления в реакцию триллионов молекул ДНК 4) возможность хранить данные с плотностью, в триллионы раз превышающей показатели оптических дисков 5) исключительно низкое энергопотребление

Однако, наряду с очевидными достоинствами, биокомпьютеры имеют и существенные недостатки, такие как:

1) сложность со считыванием результатов - современные способы определения кодирующей последовательности не совершенны, сложны, трудоемки и дороги 2) низкая точность вычислений, связанная с возникновением мутаций, прилипанием молекул к стенкам сосудов и т.д. 3) невозможность длительного хранения результатов вычислений в связи с распадом ДНК в течение времени

Хотя до практического использования биокомпьютеров еще очень далеко, и они вряд ли будут рассчитаны на широкие массы пользователей, предполагается, что, они найдут достойное применение в медицине и фармакологии, а также с их помощью станет возможным объединение информационных и биотехнологий.

Содержание Раздел 1 Введение Введение Ограниченность цифровых ЭВМ Ограниченность цифровых ЭВМ Аналоговые ЭВМ Аналоговые ЭВМ Инфузорное программирование Инфузорное программирование Клеточные компьютеры Клеточные компьютеры Раздел 2 Биочипы Биочипы Биодатчики Биодатчики Оптическая память Оптическая память Первый коммерческий биокомпьютер Первый коммерческий биокомпьютер Заключение Заключение

Раздел 1. Введение Первый биологический компьютер был создан в 1994 году. Он использовал ДНК в качестве носителя информации Основные направления в создании биокомпьютеров: Автоволновые на белковой пленке Автоволновые на белковой пленке Нейронные Нейронные Клеточные Клеточные На основе ДНК На основе ДНК Рис.1. Структура билогического компьютера.

Введение Биокомпьютеры стали новым прикладным направлением, находящемся на пересечении традиционных дисциплин - биологии и науки о компьютерах. В исследованиях, связанных с биокомпьютерами, ученые пытаются найти способ сразу создавать системы с заданными свойствами. Вместо того чтобы склеивать отдельные белковые молекулы или расшифровывать генные коды, клетки будут программироваться на уровне генов для выполнения требуемых функций. Рис.1. Структура билогического компьютера.

Введение Миллилитр ДНК содержит больше информации, чем CD-ROM. Столовая ложка "компьютерного бульона" по производительности в миллионы раз превосходит используемые нами персональные компьютеры. Рис. 3. Спираль молекулы ДНК

Ограниченность цифровых ЭВМ Уже давно идут разговоры о скором достижении предела полупроводниковой технологии производства вычислительных устройств. Уменьшение размера компонентов интегральной схемы до нм приведет к появлению ряда проблем, связанных с физической природой полупроводниковых наночастиц. Во-первых, концентрацию дотирующих полупроводниковый кристалл элементов уже нельзя считать одинаковой во всем объеме. Во-вторых, резко увеличится вероятность туннельной электронной утечки (проще говоря, замыкания) между компонентами интегральной схемы. Следствием этих двух причин станет возросшая доля дефектных чипов и недолговечность их эксплуатации (а, значит, и себестоимость полупроводниковой продукции).

Ограниченность цифровых ЭВМ При анализе нелинейных процессов, далеких от состояния равновесия, приходится прибегать к численному решению. Допустим, мы исследуем динамику системы, состоящей из А частиц В видов, распространенных в какой-то среде и взаимодействующих между собой. Пусть это будет какая-то система химических реакций в живой клетке. В результате взаимодействий частиц разных видов постоянно появляются частицы с новыми качествами. Сегодня способ решения таких задач состоит в прямом численном интегрировании уравнений движения частиц в частных производных для каждой взаимодействующей группы частиц. Расчеты становятся невозможными, как только количество частиц А становится больше 10 6 и это даже с учётом перспективы роста быстродействия цифровых ЭВМ. Но потребность в таких расчётах постоянно возникает в науке и технике, скажем, при решении проблемы удержания в ловушках плотной плазмы, при исследованиях образования кристаллических структур, кинетики химических процессов, биологического морфогенеза, эволюции биологических популяций... Один из путей преодоления этих трудностей переход от дискретной процедуры расчёта к аналоговой.

Принцип действия аналоговой ЭВМ Аналоговая ЭВМ основаны на активных биологических плёнках, использующих специальным образом организованные химические реакции, например автоволновые Первую такую реакцию открыл советский ученый Б.Белоусов в 1956 году. В 1970 году А.Жаботинский и А.Заикин создали химически активную среду, где можно было наблюдать автоволновой химический процессор: тонкий слой раствора через определенные промежутки времени менял свою окраску Автоволновые колебания сопровождают нас повсюду. Это и передача информации в живом организме, и сокращение сердечной мышцы, и процессы активации катализаторов, и начальные этапы возникновение новых форм и структур у простейших организмов Рис.2. Автоволновая реакция Белоусова -Жаботинского

Принцип действия аналоговой ЭВМ Автоволны сохраняют постоянными такие свои характеристики, как период, длина волны, амплитуда и фаза Если мы возьмем молекулу белка размером 3050 A, то увидим, что перед нами активный элемент активной среды, который может находиться в нескольких устойчивых состояниях. Пусть по такой среде движется автоволна со скоростью 0.1 мм/с (хотя скорости автоволн могут быть больше). В пересчёте на цифровой вариант быстродействие устройства составит 10 6 операций в секунду. Если белковые молекулы прикрепить к плёнке, то кусочек её размером 1 см 2 может содержать свыше активных молекул. При движении плоской волны по такой плёнке каждую секунду будет происходить переключений. Определяющим оказывается сам процесс распространения автоволн, картина, возникающая при этом процессе, её трансформация, которой можно управлять с помощью различных "возмущающих" воздействий. Достаточно на "вход" подавать определенные возмущающие воздействия вид образующейся картины автоволновой реакции явится искомым решением задачи. То есть перед нами тот же аналоговый процессор.

Инфузорное программирование Исследователи из голландского «Центра природных вычислений» при Лейденском университете полагают, что, освоив некоторые приемы генетических манипуляций, заимствованные у простейших одноклеточных организмов - ресничных инфузорий, человечество сможет воспользоваться гигантским вычислительным потенциалом, скрытым в молекулах ДНК. Уникальность ресничных в том, что их клетка имеет два ядра: одно большое, «на каждый день», где в отдельных нитях хранятся копии индивидуальных генов; одно большое, «на каждый день», где в отдельных нитях хранятся копии индивидуальных генов; и одно маленькое, хранящее в клубке используемую при репродукции единственную длинную нить ДНК со всеми генами сразу. и одно маленькое, хранящее в клубке используемую при репродукции единственную длинную нить ДНК со всеми генами сразу. В ходе размножения «микроядро» используется для построения «макроядра» нового организма. Происходит«нарезание» ДНК микроядра на короткие фрагменты и их перетасовка, гарантирующие то, что в макроядре непременно окажутся нити с копиями всех генов. Учеными установлено, что способ, с помощью которого создаются эти фрагменты, удивительно напоминает технику «связных списков», издавна применяемую в программировании для поиска и фиксации связей между массивами информации. Более глубокое изучение репродуктивной стратегии ресничных инфузорий при сортировке ДНК открывает новые и интересные методы «зацикливания», сворачивания, исключения и инвертирования последовательностей. Рис. 3. Ресничная инфузория

Клеточные компьютеры Эксперименты исследователей British Telecom показали, что их система, имитирующая поведение колонии водорослей в строматолитах, способна поддерживать работу сети из нескольких тысяч устройств, автоматически управляя большими популяциями отдельных элементов. Строматолиты - карбонатные мелководные постройки в области смешения пресных и морских вод, образованные сине-зелеными и другими водорослями, жившими в протерозое, венде, кембрии и ордовике Основой самоорганизации стало присвоение различных приоритетов рассылаемым по сети пакетам данных. Например, высший приоритет получили «информационные» пакеты, поэтому ими занимаются устройства, имеющие в данный момент наилучшие связи с максимальным числом элементов сети. В British Telecom полагают, что воплощение экспериментальной концепции в реальных продуктах можно ожидать уже через пять- шесть лет. Рис. 4. Сеть строматолитов

Нейронная микросхема Группе учёных из мюнхенского Института биохимии имени Макса Планка удалось создать первый в мире нейрочип. Такая микросхема сочетает в себе электронные элементы и нервные клетки. Взяв нейроны улитки, ученые закрепили их на кремниевом чипе при помощи микроскопических пластмассовых держателей. В итоге каждая клетка оказалась соединена как с соседними клетками, так и с чипом. Подавая через чип на определённую клетку электрические импульсы, можно управлять всей системой Нейрочипы позволят создать более совершенные, способные к обучению компьютеры, а также протезы для замены повреждённых участков мозга и высокочувствительные биосенсоры. Рис.5. Нейрочип Перейти к тестированию

Тест к разделу 1 В каком году был создан первый биокомпьютер?

Сколько переключений в секунду будет происходить при движении автоволны по белковой плёнке

Раздел 2. Биочипы Биочип - анализирующая матрица размером несколько сантиметров из фрагментов ДНК, нанесенных на подложку. Биочипы по природе нанесенного на подложку материала: «олигонуклеотидные», когда наносятся короткие фрагменты ДНК, обычно принадлежащие к одному и тому же гену «олигонуклеотидные», когда наносятся короткие фрагменты ДНК, обычно принадлежащие к одному и тому же гену биочипы на основе кДНК, когда робот наносит длинные фрагменты генов (длиной до 1000 нуклеотидов). биочипы на основе кДНК, когда робот наносит длинные фрагменты генов (длиной до 1000 нуклеотидов).

Биочипы Наиболее популярны в настоящее время биочипы на основе кДНК, ставшие по- настоящему революционной технологией в биомедицине. Определяющей технологической идеей стало применение стеклянной подложки для нанесения генетического материала, что сделало возможным помещать на нее ничтожно малые его количества и очень точно определять местоположение конкретного вида тестируемой ДНК. Для приготовления биочипов стали использоваться роботы, применяемые прежде в микроэлектронике для создания микросхем. Рис. 6. Робот для приготовления биочипов

Биочипы. Технология Молекулы ДНК каждого типа создаются в достаточном количестве копий с помощью процесса, называемого амплификацией; этот процесс также может быть автоматизирован, для чего используется специальный робот - умножитель. После этого полученный генетический материал наносится в заданную точку на стекле и химически к стеклу прикрепляется (иммобилизация). Для иммобилизации генетического материала необходима первичная обработка стекла, а также обработка напечатанного биочипа ультрафиолетом, стимулирующим образование химических связей между стеклом и молекулами ДНК. Рис. 7. Технология биочипов

Постановка эксперимента с биочипом Из клетки выделяется смесь продуктов работы генов, т. е. РНК различных типов, производимых в определенных условиях. Результатом эксперимента и является знание того, продукты каких именно генов появляются в клетке в условиях, интересующих исследователя. Молекулы каждого типа РНК связываются с единственным типом молекул из иммобилизованных на биочипе. Те молекулы, которые не связались, смывают. Для определения того, к каким из иммобилизованных на чипе молекул нашлись «партнеры» в исследуемой клетке, экспериментальная и контрольная РНК метится флуоресцирующими красителями. Рис. 8. Флуоресцентное свечение связанных исследуемой и контрольной РНК (ДНК)

Биопреобразователи Биологические устройства способны преобразовывать энергию самых различных видов химическую, механическую, световую, электрическую, причем в ряде случаев возможно обратное её преобразование, что позволяет использовать одни и те же биопреобразователи для разных измерений. В биологической ЭВМ сверхчувствительные датчики- преобразователи являются источником входной информации

Биопреобразователи Коэффициент полезного действия их чрезвычайно высок и иногда близок к 100% Биодатчики могут реагировать на самые разные вещества, демонстрируя необычайную чувствительность, улавливая в окружающей среде буквально отдельные молекулы. Такой средой могут быть воздух, вода, растворы, прочие жидкости. К тому же они "живучи", то есть обладают повышенной устойчивостью к физико-химическим воздействиям. При окислительных реакциях с участием ферментов (тоже белков) некоторые белки начинают светиться. Явление это называют биолюминесценцией. Изучено оно еще недостаточно, но многое уже известно. Можно, например, использовать в качестве рабочего тела датчика фермент люциферазу, которая реагирует с самыми различными белковыми соединениями. В зависимости от концентрации белка интенсивность свечения меняется, её можно регистрировать.

Белковый биодатчик Допустим, что на "вход" ЭВМ, следящей за ходом какого-нибудь технологического процесса, поступают определенные химические вещества, подлежащие обнаружению и анализу. Датчик должен зарегистрировать их концентрацию и выдать определенный сигнал. При этом молекулы иммобилизованного, присоединенного к подложке белка, улавливая молекулы или атомы других веществ, меняют свои размеры расширяются или сжимаются, что легко фиксируется. Затем датчик "отмывается", сбрасывает присоединенное вещество и возвращается в исходное положение. Рис. 9. Схема работы белкового хемомеханического биопреобразователя: 1 - молекула белка; 2 - ковалентные сшивки; 3 - молекула "постороннего"вещества, на появление которой реагирует датчик, изменяя свои размеры.

Бактериородопсин и машинная память В Институте биологической физики АН СССР более 10 лет назад было выяснено, что белок бактериородопсин может обратимо действовать в растворе и в тонкой пленке как влажной, так и полностью обезвоженной, не утрачивает нужных свойств при нагревании почти до 100°С, устойчив к действию многих химических веществ, электротока и электромагнитных полей. Обезвоженный бактериородопсин может "останавливаться" на определенной стадии фотохимического цикла, сохраняя записанное на нём изображение, а значит, есть возможность использовать его как фотоноситель. По светочувствительности и разрешающей способности молекулы этого белка удачные кандидаты на роль фоторегистрирующего материала. Они легко кристаллизуются, образуя плёнку с шагом решётки около 40 A, а каждая молекула при воздействии на неё лучом лазера меняет свой цвет. Плёнки эти можно использовать многократно, записывая и стирая изображения. В 1978 году удалось получить первую такую пленку. К 1982 году она была усовершенствована.

Запись информации на биоматериал Стало ясно, что на основе материалов с такой высокой разрешающей способностью (ведь цвет меняет единичная молекула!) в сочетании с лазерной техникой, которая способна обеспечить быструю запись и стирание информации, можно создать уникальные запоминающие устройства. Предельная ёмкость памяти таких устройств бит/см 3. Колоссальная цифра! Это значит, что на диске из подобного фотоносителя размером с долгоиграющую пластинку можно записать текст нескольких десятков тысяч книг! Рис. 10. Схема записи информации на биологический фоторегистрирующий материал, созданный на основе белка бактериородопсина.

Первый коммерческий биокомпьютер В конце февраля 2002 г. появилось сообщение, что фирма Olympus Optical претендует на первенство в создании коммерческой версии ДНК-компьютера, предназначенного для генетического анализа. Компьютер, построенный Olympus Optical, имеет молекулярную и электронную составляющие. Первая осуществляет химические реакции между молекулами ДНК, обеспечивает поиск и выделение результата вычислений. Вторая – обрабатывает информацию и анализирует полученные результаты. Рис. 11. ДНК-компьютер фирмы Olympus Optical Пройти тест

Заключение Сегодня микротехника, создаваемая на базе биологических материалов, делает свои первые шаги. Но, судя по всему, лет через 1015 она будет играть заметную роль в науке и технике. Биокомпьютеры начнут управлять роботами, машинами, они станут неотъемлемыми участниками самых разных производственных процессов в химическом и сельскохозяйственном производстве, медицинской и пищевой промышленности. Без них будет трудно обойтись в научных исследованиях, при решении вопросов охраны окружающей среды. Короче говоря, будущее у этих замечательных устройств самое перспективное!

Для определения связанных друг сдругом молекул ДНК и РНК используют: Меченые электроны Меченые электроны Флуоресцентные красители Флуоресцентные красители Радиоактивное излучение Радиоактивное излучение Лазер Лазер

Что изменяет биодатчик при внешнем воздействии? Величину магнитного поля Величину магнитного поля Размеры или цвет Размеры или цвет Величину магнитного поля или цвет Величину магнитного поля или цвет Размеры и величину электрического поля Размеры и величину электрического поля Емкость памяти на бактериодопсине составляет: бит/см бит/см бит/см бит/см бит/см бит/см бит/см бит/см

Московская Государственная Академия Приборостроения и Информатики

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

по информационным экономическим системам

«Биокомпьютеры»

Выполнил: Пяров Тимур Р
ЭФ2, 2 курс, 35.14

2002
Москва
Оглавление

Полностью био. 3

В Германии создан первый в мире нейрочип, сочетающий электронные элементы и нервные клетки 4

Биология in silico. 5

Инфузорное программирование. 8

Биоалгоритмика. 11

Биочипы как пример индустриальной биологии. 17

Первый биокомпьютер

Взяв нейроны улитки, они закрепили их на кремниевом чипе при помощи микроскопических пластмассовых держателей (на фото ). В итоге каждая клетка оказалась соединена как с соседними клетками, так и с чипом. Подавая через чип на определённую клетку электрические импульсы, можно управлять всей системой.

)

Полностью био

Группа ученых из Вейцмановского Института (Weizmann Institute), Израиль, удалось создать первый в мире компьютер, все обрабатываемые данные и компоненты которого, включая "железо", программы и систему ввода-вывода, умещаются в одной стеклянной пробирке. Фокус заключается в том, что вместо традиционных кремниевых чипов и металлических проводников новый компьютер состоит из набора биомолекул - ДНК, РНК и некоторых ферментов. При этом ферменты (или, по-другому, энзимы) выступают в роли "железа", а программы и данные зашифрованы собой парами молекул, формирующих цепочки ДНК (на иллюстрации) .

По словам руководителя проекта профессора Эхуда Шапиро (Ehud Shapiro), биокомпьютер пока может решать лишь самые простые задачи, выдавая всего два типа ответов: "истина" или "ложь". При этом в одной пробирке помещается одновременно до триллиона элементарных вычислительных модулей, которые могут выполнять до миллиарда операций в секунду. Точность вычислений при этом составит 99,8%. Для проведения вычислений необходимо предварительно смешать в пробирке вещества, соответствующие "железу", "программному обеспечению" и исходным данным, при этом ферменты, ДНК и РНК провзаимодействуют таким образом, что в результате образуется молекула, в которой зашифрован результат вычислений.

Комментируя новое достижение Шапиро сообщил, что природа предоставила человеку превосходные молекулярные машины для кодирования и обработки данных, и, хотя ученые еще не научились синтезировать такие машины самостоятельно, использование достижений природы уже в скором будущем позволит решить эту проблему. В будущем молекулярные компьютеры могут быть внедрены в живые клетки, чтобы оперативно реагировать на негативные изменения в организме и запускать процессы синтеза веществ, способных противостоять таким изменениям. Кроме этого, благодаря некоторым своим особенностям, биокомпьютеры смогут вытеснить электронные машины из некоторых областей науки.

В Германии создан первый в мире нейрочип, сочетающий электронные элементы и нервные клетки

Группе учёных из мюнхенского Института биохимии имени Макса Планка удалось создать первый в мире нейрочип. Микросхема, изготовленная Питером Фромгерцом и Гюнтером Зеком, сочетает в себе электронные элементы и нервные клетки.

Главной проблемой при создании нейрочипов всегда была сложность фиксации нервных клеток на месте. Когда клетки начинают образовывать соединения друг с другом, они неизбежно смещаются. На этот раз учёным удалось избежать этого.

Взяв нейроны улитки, они закрепили их на кремниевом чипе при помощи микроскопических пластмассовых держателей. В итоге каждая клетка оказалась соединена как с соседними клетками, так и с чипом. Подавая через чип на определённую клетку электрические импульсы, можно управлять всей системой.

Сочетание биологических и компьютерных систем таит в себе огромный потенциал. По мнению специалистов, нейрочипы позволят создать более совершенные, способные к обучению компьютеры, а также протезы для замены повреждённых участков мозга и высокочувствительные биосенсоры.

Как заявил недавно знаменитый британский физик Стивен Хокинг, если мы хотим, чтобы биологические организмы по-прежнему превосходили электронные, нам придётся поискать способ объединить компьютеры и человеческий мозг, либо попытаться искусственным путём усовершенствовать собственные гены. (Подробнее об этом рассказывается здесь )

Впрочем, такие проекты пока остаются фантастикой. До их реализации пока ещё очень далеко, а пока главным предназначением устройств, подобных созданной в Мюнхене нейросхеме, является изучение механизмов работы нервной системы и человеческой памяти.

Биология in silico

В ычислительная биология, она же биоинформатика, она же компьютерная генетика - молодая наука, возникшая в начале 80-х годов на стыке молекулярной биологии и генетики, математики (статистики и теории вероятности) и информатики, испытавшая влияние лингвистики и физики полимеров. Толчком к этому послужило появление в конце 70-х годов быстрых методов секвенирования* последовательностей ДНК*. Нарастание объема данных происходило лавинообразно (рис. 2) и довольно скоро стало ясно, что каждая полученная последовательность не только представляет интерес сама по себе (например, для целей генной инженерии и биотехнологии), но и приобретает дополнительный смысл при сравнении с другими. В 1982 году были организованы банки данных нуклеотидных последовательностей - GenBank в США и EMBL в Европе. Первоначально данные переносились в банки из статей вручную, однако, когда этот процесс начал захлебываться, все ведущие журналы стали требовать, чтобы последовательности, упоминаемые в статье, были помещены в банк самими авторами. Более того, поскольку секвенирование уже давно стало рутинным процессом, который выполняют роботы или студенты младших курсов на лабораторных работах, многие последовательности сейчас попадают в банки без публикации. Банки постоянно обмениваются данными и, в этом смысле, практически равноценны, однако средства работы с ними, разрабатываемые в Центре биотехнологической информации США и Европейском институте биоинформатики, различны. Пожалуй, первым биологически важным результатом, полученным при помощи анализа последовательностей, было обнаружение сходства вирусного онкогена v-sis и нормального гена фактора роста тромбоцитов, что привело к значительному прогрессу в понимании механизма рака. С тех пор работа с последовательностями стала необходимым элементом лабораторной практики.

В 1995 году был секвенирован первый бактериальный геном*, в 1997 - геном дрожжей. В 1998 было объявлено о завершении секвенирования генома первого многоклеточного организма - нематоды 1 . По состоянию на 1 сентября 2001 года доступны 55 геномов бактерий, геном дрожжей, практически полные геномы Arabidopsis thaliana (растения, родственного горчице), нематоды, мухи дрозофилы - все это стандартные объекты лабораторных исследований. Уже два раза (весной 2000 и зимой 2001 года) было объявлено о практическом завершении секвенирования генома человека - имеющиеся фрагменты действительно покрывают его более чем на 90%. Количество геномов, находящихся в распоряжении фармацевтических и биотехнологических компаний, оценить трудно, хотя, по-видимому, оно составляет многие десятки и даже сотни. Ясно, что подавляющее большинство генов в этих геномах никогда не будет исследовано экспериментально. Поэтому компьютерный анализ и становится основным средством изучения.

Все это привело к тому, что биоинформатика стала чрезвычайно модной областью науки, спрос на специалистов в которой очень велик. Следует отметить, что одним из неприятных последствий возникшего шума стало то, что биоинформатикой называют всё, где есть биология и компьютеры 2 . В то же время многие области уже пережили такие моменты (например, теория информации 3), и хочется надеяться, что за пеной ажиотажа не пропадет то действительно интересное, что делается в настоящей биоинформатике.

Традиционно к биоинформатике относится:

Статистический анализ последовательностей ДНК;

Предсказание функции по последовательности (распознавание генов в последовательности ДНК, поиск регуляторных сигналов, предсказание функций белков - некоторые из этих задач рассмотрены в следующей статье);

Анализ пространственной структуры белков и нуклеиновых кислот, в том числе предсказание структуры белка по последовательности, - здесь биоинформатика граничит с биофизикой и физикой полимеров;

Теория молекулярной эволюции и систематика.

Следует отметить, что многие задачи из разных областей решаются сходными алгоритмами, один из примеров этого приводится в статье М. А. Ройтберга.

В последние годы возник ряд новых задач, связанных с прогрессом в области автоматизации не только секвенирования, но и других экспериментальных методов: масс-спектрометрии, анализа белок-белковых взаимодействий, исследования работы генов в различных тканях и условиях (см. статью И. А. Григорян и В. Ю. Макеева в этом номере). При этом не только возникает необходимость создавать и заимствовать из других областей новые алгоритмы (например, для обработки результатов экспериментов в области протеомики* широко применяются методы анализа изображений), но и происходит распространение биоинформатических подходов на смежные области, например популяционную и медицинскую генетику. Существенно при этом, что роль биоинформатики не сводится к обслуживанию экспериментаторов, как это было еще несколько лет назад: у нее появились собственные задачи. Более подробно об этом можно прочитать в обзоре (М. С. Гельфанд, А. А. Миронов. Вычислительная биология на рубеже десятилетий. Молекулярная биология. 1999, т. 33, № 6, с. 969-984); можно упомянуть также сборник статей (Математические методы для анализа последовательностей ДНК. М. С. Уотермен, ред. - М.: Мир, 1999). Проект курса по биоинформатике, перечисляющий основные направления. Основные журналы по биоинформатике - «Bioinformatics», «Journal of Computational Biology» и «Briefings in Bioinformatics», конференции - ISMB (Intellectual Systems for Molecular Biology) и RECOMB (International Conference on Computational Biology).

1 (обратно к тексту) - Вопрос о том, что такое полностью секвенированный геном многоклеточного организма, нетривиален. В частности, значительную его часть (несколько процентов) составляют повторы, которые и вообще крайне сложны для секвенирования. В таких областях находится мало генов, и поэтому их обычно оставляют «на потом». Текущее же состояние генома человека напоминает рассыпанную мозаику, часть элементов которой отсутствует, а кроме того, подмешаны фрагменты других мозаик (посторонние последовательности).
2 (обратно к тексту) - В плане одного академического института на 2001 год в разделе «биоинформатика» можно было встретить, например, компьютерное моделирование сокращений сердечной мышцы - это очень интересная и уважаемая, но совершенно отдельная тема. А в университетском курсе биоинформатики предлагается изучать «Возможный механизм пунктурной терапии».
(обратно к тексту) - См. очень поучительную заметку Клода Шеннона «The Bandwagon» (Trans. IRE, 1956, ИТ-2 (1), 3, русский перевод в: К. Шеннон. Работы по теории информации и кибернетике. - М.: Изд-во иностранной литературы, 1963) . Вот цитата: «Сейчас теория информации, как модный опьяняющий напиток, кружит голову всем вокруг. Для всех, кто работает в области теории информации, такая популярность несомненно приятна и стимулирует их работу, но в то же время и настораживает… Здание нашего несколько искусственно созданного благополучия слишком легко может рухнуть, как только в один прекрасный день окажется, что при помощи нескольких магических слов, таких как информация , энтропия , избыточность … нельзя решить всех нерешенных проблем… На понятия теории информации очень большой, даже, может быть, слишком большой спрос. Поэтому мы сейчас должны обратить особое внимание на то, чтобы исследовательская работа в нашей области велась на самом высоком научном уровне, который только возможно обеспечить».

ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота) - полимерная молекула, элементарными единицами которой являются четыре нуклеотида : A, C, G, T. Ген - участок ДНК, кодирующий один белок. Белок - полимер, в построении которого принимают участие 20 аминокислот (на самом деле больше, но другие аминокислоты появляются в результате дополнительной химической модификации). Белки играют основную роль в жизни клетки - формируют ее скелет, катализируют химические реакции, выполняют регуляторные и транспортные функции. В живой клетке каждая молекула белка имеет сложную пространственную структуру (см. рис. 1).

Секвенирование - определение последовательности нуклеотидов во фрагменте ДНК. Именно это имеется в виду, когда в газетах пишут о «расшифровке генома человека». Исследование работы генов в масштабе целых организмов, а также эволюция геномов составляют предмет геномики , а анализ полного набора белков в клетке и их взаимодействий друг с другом - предмет протеомики 2 .

Инфузорное программирование

Во второй декаде сентября в Праге прошла 6-я «Европейская конференция по искусственной жизни» - междисциплинарный форум, на который собираются ученые, изучающие природу и перенимающие в своих исследованиях ее «творческий опыт».

Н апример, исследователи из голландского «Центра природных вычислений» при Лейденском университете полагают, что, освоив некоторые приемы генетических манипуляций, заимствованные у простейших одноклеточных организмов - ресничных инфузорий, человечество сможет воспользоваться гигантским вычислительным потенциалом, скрытым в молекулах ДНК.

Ресничные обитают на Земле, по меньшей мере, два миллиарда лет, их обнаруживают практически повсюду, даже в самых негостеприимных местах. Директор Центра Гжегож Розенберг (Grzegorz Rozenberg), называет эти инфузории «одним из наиболее успешных организмов на Земле». Ученые объясняют такую «удачливость» чрезвычайно эффективными механизмами манипуляции собственной ДНК, позволяющими инфузориям приспосабливаться практически к любой среде обитания.

Уникальность ресничных в том, что их клетка имеет два ядра - одно большое, «на каждый день», где в отдельных нитях хранятся копии индивидуальных генов; и одно маленькое, хранящее в клубке используемую при репродукции единственную длинную нить ДНК со всеми генами сразу. В ходе размножения «микроядро» используется для построения «макроядра» нового организма. В этом ключевом процессе и происходят чрезвычайно интересные для ученых «нарезание» ДНК микроядра на короткие сегменты и их перетасовка, гарантирующие то, что в макроядре непременно окажутся нити с копиями всех генов.

Розенбергом и его коллегами установлено, что способ, с помощью которого создаются эти фрагменты, удивительно напоминает технику «связных списков», издавна применяемую в программировании для поиска и фиксации связей между массивами информации. Более глубокое изучение репродуктивной стратегии ресничных инфузорий при сортировке ДНК открывает новые и интересные методы «зацикливания», сворачивания, исключения и инвертирования последовательностей.

Напомним, что в 1994 году Леонардом Эдлманом (Leonard Adleman) экспериментально было продемонстрировано, как с помощью молекул ДНК в единственной пробирке можно быстро решать классическую комбинаторную «задачу про коммивояжера» (обход вершин графа по кратчайшему маршруту), «неудобную» для компьютеров традиционной архитектуры. Результаты же экспериментов ученых из лейденского центра дают основания надеяться, что в недалеком будущем ресничные инфузории можно будет использовать для реальных ДНК-вычислений.

А вот английские исследователи из компании British Telecom пришли к выводу, что изучение поведения колоний бактерий дает ключ к решению сложнейшей задачи упорядочивания коммуникационных сетей.

Для описания ближайшего будущего компьютеров сегодня все чаще привлекают популярную концепцию «всепроникающих вычислений» - идею о гигантской совокупности микрокомпьютеров, встроенных во все предметы быта и незаметно взаимодействующих друг с другом. В этой единой беспроводной сети будет увязано все: кухонная техника, бытовая электроника, следящие за микроклиматом сенсоры в комнатах, радиомаяки на детях и домашних животных… Список этот можно увеличивать бесконечно. Но сейчас добавление каждой новой «умной штучки» отнимает массу времени, чтобы взаимно подстроить работу этого устройства и уже сформировавшейся конфигурации. В концепции же будущего, поскольку хозяева дома, по определению, не обладают ни временем, ни знаниями для настройки совместной работы всей этой армии бесчисленных «разумных вещей», изначально предполагается способность системы к самоорганизации. Поэтому достаточно естественно, что взгляд ученых устремился к природе, где подобные задачи решены давно и успешно. В частности, эксперименты исследователей British Telecom показали, что их система, имитирующая поведение колонии бактерий в строматолитах 1 , способна поддерживать работу сети из нескольких тысяч устройств, автоматически управляя большими популяциями отдельных элементов.

Для симуляции функционирования такой колонии британскими учеными была создана сеть из трех тыс. узлов. Основой самоорганизации стало присвоение различных приоритетов рассылаемым по сети пакетам данных. Например, высший приоритет получили «информационные» пакеты, доносящие послания от одного узла к другому (кроме них в системе рассылаются еще «управляющие», «конфигурирующие» и прочие пакеты), поэтому ими занимаются устройства, имеющие в данный момент наилучшие связи с максимальным числом элементов сети.

В British Telecom полагают, что воплощение экспериментальной концепции в реальных продуктах можно ожидать уже через пять-шесть лет.

Еще одна любопытная разработка была представлена на конференции бельгийскими исследователями под руководством профессора Марко Дориго (Marco Dorigo). Они продемонстрировали, что программы, имитирующие стратегию поведения муравьиного сообщества, могут успешно управлять работой сложных компьютерных сетей.

Рыская в поисках корма, муравьи-разведчики оставляют за собой меченую феромонами дорожку. При этом зачастую к одному источнику пищи прокладывается сразу несколько троп, но разведчик, открывший самую короткую тропинку, возвращается быстрее и уводит за собой соплеменников. Выделяемые ими феромоны делают тропку более пахучей, чем остальные - в результате самая выгодная тропа быстро становится самой популярной. Учёные взяли эту тактику на вооружение: созданные ими программные агенты случайным образом «прозванивают» каналы связи между различными узлами сети и метят «тропинки» цифровыми «феромонами», на основании чего определяют оптимальный маршрут для передачи пакетов данных из одной точки в другую.

Практические испытания проводились в сетях Национального научного фонда США и японской корпорации NTT. Синтетические «муравьи» должны были, ничего не зная о конфигурации сети, отыскать кратчайшую дорогу от одного узла к другому. Быстро исследовав сеть, агенты определили её строение и вскоре уже могли «подсказать» любому информационному пакету к какому следующему узлу ему нужно направиться, чтобы достичь своей цели быстрее. Иначе говоря, был реализован механизм высококачественного интеллектуального роутинга, причем при возникновении различных «заторов» в сети «искусственные муравьи» реконфигурировали схему роутинга быстрее, чем традиционные решения.

Биоалгоритмика

Эта заметка посвящена разделу биоинформатики, который можно назвать «биоалгоритмикой», - алгоритмам анализа первичных структур (последовательностей) биополимеров. Биоалгоритмика находится на стыке прикладной теории алгоритмов и теоретической молекулярной биологии и, подобно другим разделам биоинформатики, бурно развивалась в течение 70-х - 90-х годов XX века 1 .

А лгоритмы анализа символьных последовательностей и связанные с ними алгоритмы сортировки и алгоритмы на графах активно изучались и разрабатывались, начиная со второй половины 50-х годов. Алгоритмический бум 60-х - 70-х годов был связан как с разработкой теоретических моделей вычислений (конечные автоматы и их варианты с различными видами памяти), так и с появлением компьютеров и, следовательно, реальной потребностью в обработке значительных (по тем временам) объемов данных. Своеобразными итогами этого периода стали многотомное «Искусство программирования» Д. Кнута (1968-1973) и «Построение и анализ вычислительных алгоритмов» А. Ахо, Дж. Хопкрофта и Дж. Ульмана (1976). Анализ достижений этого замечательного этапа в развитии теории алгоритмов есть также в книге: В. А. Успенский, А. Л. Семенов. Теория алгоритмов: основные открытия и приложения. - М.: Наука, 1987.

Таким образом, к моменту создания первых баз данных последовательностей ДНК и белков - началу 80-х годов - алгоритмический аппарат был, в значительной степени, готов. При этом специалисты в области алгоритмов рассматривали биологические приложения в одном ряду с техническими, одни и те же алгоритмы применялись, например, для сравнения («выравнивания») биологических последовательностей и для поиска сбоев при хранении файлов. Характерно название первого сборника работ по биоалгоритмике - «Time Warps, String Edits, and Macromolecules: The Theory and Practice of Sequence Comparison» (Sankoff, D and Kruskal, JB, eds, 1983).

Впрочем, довольно скоро выяснилось, что анализ биологических последовательностей имеет свою специфику - прежде всего с точки зрения постановок задач. Вот, например, задача о распознавании «вторичной» структуры РНК. Она очень важна для молекулярной биологии и впервые была рассмотрена еще в конце 70-х годов. Молекула рибонуклеиновой кислоты (РНК) - однонитевой полимер, состоящий из четырех видов мономеров-нуклеотидов (аденин, гуанин, урацил, цитозин). А-У и, соответственно, Г-Ц могут образовывать водородные связи, стабилизирующие молекулу. Однако образование одних связей из-за стереохимических соображений делает невозможным образование других, то есть не все комбинации межнуклеотидных связей в молекуле РНК допустимы (правила конфликтов между связями известны). Требуется для данной нуклеотидной последовательности найти наиболее стабильную вторичную структуру, т. е. допустимый набор межнуклеотидных связей, содержащий наибольшее возможное количество элементов (рис. 1). Эта задача может быть переформулирована как задача построения графа (точнее - гиперграфа , см. ниже) специального вида с максимально возможной суммой весов ребер (вершины соответствуют нуклеотидам, ребра - установленным связям) и решена с помощью метода динамического программирования (Ruth Nussinov и соавт., 1978; также см. гл. 7 в книге М. Уотермена). Однако появляющиеся ограничения на вид графа весьма экзотичны с точки зрения небиологических приложений. Другой пример задачи, не имеющей смысла вне биологического контекста, -распознавание кодирующих фрагментов ДНК, рассмотренное в статье Михаила Гельфанда.

Возвращаясь к задаче распознавания наиболее стабильной «вторичной» структуры РНК, отметим следующие обстоятельства, характерные для многих важных задач биоалгоритмики:

Модель, положенная в основу описанной выше задачи, - упрощенная и во многих случаях не согласуется с экспериментом. Полезно учитывать и вклад нуклеотидов, не участвующих в образовании водородных связей. Ограничения на множество допустимых наборов связей, принятые в задаче (а), слишком строгие. Различные формальные постановки задач, лучше отражающие биологическую реальность, приводят к существенному усложнению алгоритма;

В реальности молекула РНК может принимать не ту структуру, которой мы приписали оптимальную энергию, а несколько иную, например, из-за того, что мы не знаем точных значений энергетических параметров. Поэтому полезно не искать одну «оптимальную» структуру, а проанализировать все возможные структуры и оценить вероятность образования каждой отдельной связи («статистический вес» связи). Это также можно решить методом динамического программирования.

Многие авторы пытаются выяснить вторичную структуру РНК, не сводя ее к какой-либо алгоритмической оптимизационной задаче, а путем моделирования реального процесса «сворачивания» молекулы РНК (т. е. установления и исчезновения водородных связей).

Специфика биоалгоритмики, однако, проявляется не только в задачах, которые «по определению» не могли встретиться вне анализа биологических последовательностей. Показательна самая старая и, наверное, самая популярная задача анализа биологических последовательностей - их выравнивание. Выравнять две последовательности - это изобразить их друг над другом, вставляя в обе пробелы так, чтобы сделать их длины равными. Вот, например, как можно выровнять слова ПОДБЕРЕЗОВИК и ПОДОСИНОВИК (cм. врезку).

Такой способ изображения последовательностей широко распространен в молекулярной биологии. Предполагается, что выравнивание отражает эволюционную историю, то есть стоящие друг под другом символы соответствуют одному и тому же символу последовательности-предка. К сожалению, мы не знаем, как именно шла эволюция последовательностей. Поэтому в качестве «правильного» обычно выбирается выравнивание, оптимальное относительно некоторой функции качества. Но как мы можем контролировать правильность выбора этой функции? Есть ли у нас (пусть приблизительные) «эталоны»? К счастью, да. В качестве эталонных можно взять выравнивания, соответствующие наилучшему возможному совмещению их пространственных структур (такие структуры известны для нескольких сотен белков). Это связано с тем, что функционирование белка в клетке определяется прежде всего его пространственной структурой и можно ожидать, что аминокислоты, лежащие в сходных местах трехмерной структуры, соответствуют одним и тем же аминокислотам предкового белка.

В «добиологическом» анализе последовательностей (например, при сравнении файлов) использовалось понятие редактирующего расстояния . При этом фиксируется набор редактирующих операций (например, замена символа, вставка символа и удаление символа) и для каждой операции фиксируется цена. Тогда каждое выравнивание получает свою цену, определяемую как сумма цен отдельных операций.

Лучшим считается то, которое имеет наименьшую цену. Например, при цене замены 1 и цене вставки/удаления 3, лучшими в примере во врезке 2 будут третье и четвертое выравнивания, а при цене замены 10 и той же цене вставки/удаления, лучшим будет пятое.

Довольно скоро выяснилось, что для выравнивания биологических последовательностей в эту естественную схему необходимо внести ряд важных изменений. Дело в том, что разные аминокислоты различны по-разному. Например, аланин и валин очень похожи по своим свойствам (и цена замены аланина на валин должна быть небольшой), и они оба совершенно не похожи на триптофан. Более того, даже одинаковые аминокислоты «одинаковы по-разному». Так, триптофан - редок, и сопоставление двух триптофанов более ценно, чем сопоставление весьма распространенных аланинов.

Поэтому вместо «цены замены символа» в схеме редактирующего расстояния при сравнении белков используется весовая матрица замен , где каждой паре символов соответствует вес (положительный - для похожих, отрицательный для непохожих), а выравниванию в целом - вес W=R-G , где R - суммарный вес сопоставлений символов (в соответствии с выбранной весовой матрицей замен), G - суммарный штраф за удаления и вставки символов. Таким образом, оптимальное выравнивание - это выравнивание, имеющее наибольший вес (в то время как цена требовалась наименьшая ). Например, пусть вес совпадения для гласных букв +2, вес совпадения для согласных букв +1, вес сопоставления двух различных гласных или двух различных согласных -1, вес сопоставления гласной и согласной -2. Далее, пусть штраф за удаление или вставку символа -5. Тогда, например, третье выравнивание имеет вес -3, а четвертое - +1. Таким образом, оптимальное выравнивание слов ПОДБЕРЕЗОВИК и ПОДОСИНОВИК (при выбранных матрице замен и штрафе за удаление/вставку) - четвертое. Переход от минимизации цены к максимизации качества, - это не только технический трюк. На языке максимизации качества естественно ставится задача о поиске оптимального локального сходства. Эта задача соответствует сравнению двух белков, которые в ходе эволюции стали совсем непохожи - везде, кроме относительно короткого участка.

Алгоритм построения оптимального выравнивания основан на методе динамического программирования, введенном в широкую практику Ричардом Беллманом в 1957. Идея метода состоит в следующем: чтобы решить основную задачу, нужно придумать множество промежуточных и последовательно их решить (в каком порядке - отдельный вопрос). При этом очередная промежуточная задача должна «легко» решаться, исходя из уже известных решений ранее рассмотренных задач. Множество промежуточных задач удобно представлять в виде ориентированного ациклического графа. Его вершины соответствуют промежуточным задачам, а ребра указывают на то, результаты решений каких промежуточных задач используются для основной. Таким образом, исходная задача сводится к поиску оптимального пути в графе 2 (подробнее о методе динамического программирования см. книгу Ахо, Хопкрофта и Ульмана, а также статью Finkelstein A.V., Roytberg M.A. Computation of biopolymers: a general approach to different problems. Biosystems.1993; 30 (1-3): 1-19.). Аналогично можно переформулировать различные варианты задач выравнивания, предсказания вторичной структуры РНК и белков, поиска белок-кодирующих областей ДНК и других важных проблем биоинформатики.

При построении оптимального выравнивания (мы рассматриваем простейший случай, когда удаление и вставка отдельных символов штрафуются независимо) промежуточные задачи - это построение оптимальных выравниваний начальных фрагментов исходных последовательностей. При этом задачи нужно решать в порядке возрастания длин фрагментов. Граф зависимости между промежуточными решениями для сравнения слов «ПАПКА» и «ПАПАХА», а также последовательность промежуточных шагов, приводящих к оптимальному выравниванию, показаны на рис. 2.

Рис. 2.

	(a) Граф зависимостей между промежуточными задачами для выравнивания слов ПАПКА и ПАПАХА. Каждая вершина соответствует паре начальных фрагментов указанных слов. Диагональное ребро, входящее в вершину, соответствует сопоставлению последних букв сравниваемых начальных фрагментов (случай 1), горизонтальное ребро - удалению буквы в слове ПАПАХА, вертикальное ребро - удалению буквы в слове ПАПКА (случаи 2 и 3). Правая верхняя вершина - начальная и соответствует выравниванию пустых слов, левая нижняя вершина - конечная, соответствует выравниванию полных слов ПАПКА и ПАПАХА.
	(b) Оптимальное выравнивание слов ПАПКА и ПАПАХА при следующих параметрах: вес совпадения букв: 1, штраф за замену гласной на гласную или согласной на согласную: 1, штраф за замену гласной на согласную или согласной на гласную: 2, штраф за удаление символа: 3.
	(c) Траектория, соответствующая оптимальному выравниванию. В клетках указаны веса промежуточных оптимальных выравниваний. Например, вес оптимального выравнивания для «ПАП» и «ПАПА» равен 0, а для «ПАПК» и «ПАПАХ» равен -1.

Н а двух примерах - распознавания вторичной структуры РНК (бегло) и выравнивания белковых последовательностей (более подробно) мы проследили за эволюцией постановок задач в биоалгоритмике. Упомянем кратко еще несколько аспектов. Пожалуй, с практической точки зрения самым важным является поиск в базах данных последовательностей, сходных с изучаемой. Определяющую роль начинают играть проблемы вычислительной эффективности, решаемые, в частности, с применением алгоритмов хеширования. Для предсказания пространственной структуры белков важны алгоритмы выравнивания последовательности со структурой (при этом используется тот факт, что из-за разницы физико-химических свойств аминокислоты встречаются с разной частотой на поверхности белка и в структурном ядре). Наконец, мы полностью оставили в стороне задачи построения эволюционных деревьев по белковым последовательностям. Подчеркнем, что во всех случаях происходит интенсивная «притирка» постановок задач - как с биологической (большая адекватность), так и с алгоритмической (возможность построения более эффективных алгоритмов) точки зрения.

Живые организмы устроены крайне сложно и содержат большое количество взаимодействующих систем. Основную роль в управлении жизнедеятельностью играют гены - участки молекулы ДНК, в которых хранится информация об устройстве молекул, вовлеченных в различные процессы в живой клетке. Считается, что ген работает, когда с него считывается информация.

Б иологам и медикам необходимо знать реакцию больших каскадов взаимозависимых и взаимообуславливающих генов на то или иное изменение внешних условий, например в ответ на введенное лекарство.

Полное число генов измеряется величинами порядка 103 (6200 у дрожжей) - 104 (38 000 по последним данным у человека), при этом базовые жизненные процессы регулируются сотнями генов. До последнего времени в значительной степени отсутствовали возможности для получения, хранения и обработки столь значительных массивов данных. Благодаря прогрессу компьютерной индустрии были созданы как технологии для одновременного экспериментального получения информации о работе большого числа генов в клетке, так и методы обработки этой информации, позволяющие сделать на ее основе простые и однозначные выводы (например, поставить точный диагноз какого-либо заболевания).

Возникла индустриальная молекулярная биология, в которой применение компьютерных технологий является необходимым условием и предусматривается уже на стадии планирования эксперимента. Формирование этой области совершенно изменило взгляд на роль вычислительных устройств в биологической науке - то, что раньше было дополнительным, необязательным и вспомогательным фактором, неожиданно стало играть определяющую роль. Таким образом, оказалось, что прогресс биотехнологии нереален без разработки специализированных аппаратных, алгоритмических и программных средств, а соответствующая отрасль кибернетики вошла в состав биоинформатики.

Современная экспериментальная техника позволяет создать анализирующую матрицу (называемую также биочипом ) размером несколько сантиметров, при помощи которой можно получить данные о состоянии всех генов организма. Для создания эффективной методики необходимы совместные усилия специалистов в области молекулярной биологии, физики, химии, микроэлектроники, программирования и математики.

История развития технологии биочипов относится к началу девяностых годов, при этом российская наука сыграла не последнюю роль. Здесь уместно пояснить, что биочипы по природе нанесенного на подложку материала делятся на «олигонуклеотидные» (см. «КТ» № 370, Рубен Ениколопов, «Биочипы»), когда наносятся короткие фрагменты ДНК, обычно принадлежащие к одному и тому же гену, и биочипы на основе кДНК, когда робот наносит длинные фрагменты генов (длиной до 1000 нуклеотидов).

Наиболее популярны в настоящее время биочипы на основе кДНК, ставшие по-настоящему революционной технологией в биомедицине. Остановимся подробнее на их приготовлении, а также на получении и обработке данных с их помощью. Определяющей технологической идеей стало применение стеклянной подложки для нанесения генетического материала, что сделало возможным помещать на нее ничтожно малые его количества и очень точно определять местоположение конкретного вида тестируемой ДНК. Для приготовления биочипов стали использоваться роботы, применяемые прежде в микроэлектронике для создания микросхем (рис. 1). Молекулы ДНК каждого типа создаются в достаточном количестве копий с помощью процесса, называемого амплификацией; этот процесс также может быть автоматизирован, для чего используется специальный робот - умножитель. После этого полученный генетический материал наносится в заданную точку на стекле (на жаргоне такой процесс называется «печать») и химически к стеклу пришивается (иммобилизация). Для иммобилизации генетического материала необходима первичная обработка стекла, а также обработка напечатанного биочипа ультрафиолетом, стимулирующим образование химических связей между стеклом и молекулами ДНК (рис. 2).

Грубо говоря, из клетки выделяется смесь продуктов работы генов, т. е. РНК различных типов, производимых в определенных условиях. Результатом эксперимента и является знание того, продукты каких именно генов появляются в клетке в условиях, интересующих исследователя. Молекулы каждого типа РНК связываются (в лучшем случае) с единственным типом молекул из иммобилизованных на биочипе. Те молекулы, которые не связались, можно смыть, а для определения того, к каким из иммобилизованных на чипе молекул нашлись «партнеры» в исследуемой клетке, экспериментальная и контрольная РНК метится флуоресцирующими красителями.

Таким образом, следующим этапом в получении результата на приготовленном биочипе является биохимическая реакция, в процессе которой один или несколько образцов ДНК или РНК, полученные из клеток, ткани или органа, метятся одним или несколькими флуоресцентными красителями и гибридизуются (связываются) с материалом, напечатанным на биочипе.

После того как флуоресцирующие образцы прореагировали с биочипом, чип сканируют лазером, освещая поочередно точки нанесения ДНК каждого конкретного типа и следя за интенсивностью сигнала флуоресценции (рис. 3).

Изготовление одного биочипа занимает от трех до шести недель, при условии, что в распоряжении исследователя есть генетический материал для нанесения на чип. Сам эксперимент - гибридизация и снятие данных - занимает один-два дня, а при традиционной технологии такая же группа исследователей потратила бы годы на последовательное проведение всех экспериментов, включенных в один биочип.

Сигналы лазерного сканирования должны быть обработаны и проанализированы. Гены на стекле дают сигналы различной интенсивности, кроме того, всегда есть некоторое фоновое излучение от метки, не смывшейся со стекла, которое также неоднородно. Необходимо автоматически выделить из шума сигналы разной интенсивности, несущие различную информацию.

На следующем этапе гены, которые дают в одинаковых условиях одинаковый сигнал, объединяются в группы. Это также делается автоматически, с помощью алгоритмов кластерного анализа. Кластеры генов, ведущих себя схожим образом в разных условиях или в разные моменты времени, служат исходной точкой для заключений биологического характера.

В Советском Союзе была создана замечательная школа по разработке алгоритмов распознавания изображений, в первую очередь для анализа изображений, поступающих с искусственных спутников Земли. Наше математическое образование на протяжении многих десятилетий было одним из лучших в мире, поэтому наши прикладники, инженеры и алгоритмисты всегда легко разрабатывали оригинальные специализированные методы анализа данных. Неудивительно, что выходцы из нашего Отечества трудятся во многих фирмах, работающих на переднем крае возникающей на наших глазах индустрии. Наши бывшие соотечественники являются организаторами одной из наиболее известных фирм, предоставляющих методы обработки, - Informax , акции которой являются ценообразующими во всех биотехнологических биржевых индексах.

Однако создание биохимической технологии, в подавляющей степени, - заслуга американских фирм и научных центров. Mногие фирмы делают на заказ сами биочипы. Самые известные из них - это Affymetrix и Clontech . Incyte - самая мощная на сегодняшний день компания - кроме изготовления биочипа на заказ и продажи генетического материала для печати на чип, сама выполняет и гибридизацию, а заказчику предоставляет только готовые данные. Развитие индустрии зашло настолько далеко, что возник прибыльный рынок приготовления специально обработанных стекол для приготовления биочипов в условиях отдельной молекулярно-биологической лаборатории. К таким фирмам относится, например, Corning .

Какие же задачи под силу подобной непростой технологии, имеющей дело с сотнями тысяч генов одновременно? Сразу хотелось бы сделать оговорку, что на сегодняшний момент имеется тенденция перехода от чипов с тысячами генов к чипам с сотнями генов, отобранных специально для решения конкретной задачи. Поясним на примере. Исследователями Массачусетсского технологического института была сделана работа по использованию чипов для диагностики различных подклассов острого лейкоза человека. Точная диагностика двух подтипов острого лейкоза (острый миелоидный и острый лимфобластный) имеет определяющее значение при выборе курса терапии. Первоначально был использован олигонуклеотидный чип из 6000 генов. Используя в качестве пробы РНК из клеток костного мозга, исследователям удалось выделить и подготовить к реальному использованию в качестве подчипа набор из 50 генов, сильное различие по экспрессии которых позволяет однозначно определить тип опухоли 1 (рис. 4). Мы полагаем, что нет нужды доказывать необходимость диагностических чипов, поэтому учитывая небольшое количество аналитических ячеек на чипе, а значит меньшую себестоимость, существует реальная возможность их разработки и производства у нас в стране.

Что же до классической науки, то тут возможности применения чипов безграничны. Группа исследователей из Иллинойского университета под руководством Андрея Гудкова, используя кДНК-чипы, нашла и сравнила спектры генов, отвечающих за реакцию клетки на радиационные воздействия различной природы. Под воздействием радиации, которое клетка воспринимает как стресс, активируются гены, известные как каскад зависимых от р53 генов (р53 - белок, одна из главных функций которого - защищать клетку от любых неблагоприятных воздействий). Многие из этих белков могут рассматриваться как кандидаты на использование в химиотерапии раковых опухолей и для защиты нормальных клеток организма от противоопухолевых агентов, таких как радиационное облучение и химиотерапевтические препараты.

Интересную по практическому приложению работу сделали ученые из лаборатории радиобиологии в Хельсинки. Используя чипы, они попытались выяснить, какие гены меняют свою активность под влиянием радиосигнала с частотой 900 МГц, который дают всеми нами любимые сотовые телефоны. Человеческие клетки из первичного подкожного слоя были выдержаны в культуре под этим сигналом в течение одного часа, после чего РНК из этих клеток и из клеток контрольной серии была пущена в качестве пробы на чип. Гены, активность которых существенным образом изменилась в течение этого эксперимента, относятся к генам стресс-ответа, таким как р53, hsp27, изменение активности которых во многих случаях говорит о том, что клетка или целый организм подвергаются неблагоприятным воздействиям. По-видимому, можно говорить (хотя и очень осторожно) о том, что получены прямые доказательства стрессогенного воздействия электромагнитного поля, а также данные о биохимических основах его биологического действия. Так что не исключено, что люди, меньше говорящие в течение дня по сотовому телефону или использующие специальные наушники, меньше устают в конце рабочего дня.

Судя по всему, мы присутствуем при возникновении нового метода получения и использования информации о живой природе. Данные будут собираться автоматически и на промышленной основе. Планирование и подготовка таких экспериментов, вероятно, со временем также будет осуществляться автоматически. В пользу этого свидетельствует опыт развития компьютерных технологий, где создание микропроцессора автоматизировано в значительной степени уже на ранних стадиях проектирования, все же дальнейшие стадии разработки и внедрения в производство во всё большей степени происходят практически без участия, да и без контроля человека. На «входе» будет ставиться задача крайне общего вида, например: найти три характерных гена, отвечающие за реакцию клетки на такие-то нестандартные внешние условия, и не работающие ни в каких нормальных условиях. Автоматическая система будет сама осуществлять подбор биологического материала, подготовку, постановку и интерпретацию биологического эксперимента, а также формулировку наиболее вероятного решения поставленной задачи. На долю исследователя останется только тестирование полученных результатов и выработка инструкций для применения полученного нового знания в медицине или биотехнологии.

Более того, изменится, вероятно, сама идея биологического эксперимента. Поскольку заключение о работе той или иной живой системы будет выноситься с помощью компьютерного анализа данных, биологический эксперимент будет часто ставиться не с целью непосредственной проверки той или иной идеи, как сейчас, но с целью расшивки «узких мест» в работе автоматизированной системы хранения и обработки информации. Что-то подобное мы уже наблюдаем в физике высоких энергий, где эксперименты на ускорителях ставятся с учетом существующих приближенных методов вычислений в физических теориях, с целью более точного определения оценочных параметров, в наибольшей степени влияющих на точность вычисляемых физических величин.

Хотелось бы надеяться, что в российских условиях можно будет включиться в серьезную работу по созданию программного обеспечения индустриальной биомедицины. Работа в этой области не требует больших затрат, характерных для биологических исследований (на оборудование, реактивы и т. д.) Дорогие суперкомпьютеры тоже в общем-то не необходимы - в большинстве научно-исследовательских центров в США используются кластеры ПК. Необходимы изобретательность, упорство и фантазия, а также хорошее владение современными математическими методами статистического анализа, что всегда составляло наши сильные стороны.

По-видимому, единственной организацией в России, серьезно занимающейся технологией биочипов, является Институт молекулярной биологии РАН им. В. А. Энгельгардта. В этом институте создаются также микрочипы с ячейками, содержащими различные зонды для проведения химических и ферментативных реакций с анализируемыми образцами (см. «Инфобизнес», №151 - Л. Л.-М. ).

Разработка технологии биологических микрочипов начата в ИМБ РАН в 1989 году и с тех пор продолжается усиленными темпами, в последние годы в сотрудничестве с США. ИМБ РАН принадлежит 15 международных и множество российских патентов. Более подробно с исследованиями, проводимыми в ИМБ РАН, можно ознакомиться на сайте http://www.biochip.ru/ .

Биокомпьютеры

Применение в вычислительной технике биологических материалов позволит со временем уменьшить компьютеры до размеров живой клетки. Пока эта чашка Петри, наполненная спиралями ДНК, или нейроны, взятые у пиявки и подсоединенные к электрическим проводам. По существу, наши собственные клетки - это не что иное, как биомашины молекулярного размера, а примером биокомпьютера, конечно, служит наш мозг.

Ихуд Шапиро (Ehud Shapiro) из Вейцманоского института естественных наук соорудил пластмассовую модель биологического компьютера высотой 30 см. Если бы это устройство состояло из настоящих биологических молекул, его размер был бы равен размеру одного из компонентов клетки - 0,000025 мм. По мнению Шапиро, современные достижения в области сборки молекул позволяют создавать устройства клеточного размера, которое можно применять для биомониторинга.

Более традиционные ДНК-компьютеры в настоящее время используются для расшифровки генома живых существ. Пробы ДНК применяются для определения характеристик другого генетического материала: благодаря правилам спаривания спиралей ДНК, можно определить возможное расположение четырех базовых аминокислот (A, C, T и G).

Чтобы давать полезную информацию, цепочки ДНК должны содержать по одному базовому элементу. Это достигается при помощи луча света и маски. Для получения ответа на тот или иной вопрос, относящийся к геному, может потребоваться до 80 масок, при помощи которых создается специальный чип стоимостью более 12 тыс. дол. Здесь-то и пригодилась микросхема DMD от Texas Instruments: ее микрозеркала, направляя свет, исключают потребность в масках.

Билл Дитто (Bill Ditto) из Технологического института штата Джорджия провел интересный эксперимент, подсоединив микродатчики к нескольким нейронам пиявки. Он обнаружил, что в зависимости от входного сигнала нейроны образуют новые взаимосвязи. Вероятно, биологические компьютеры, состоящие из нейроподобных элементов, в отличие от кремниевых устройств, смогут искать нужные решения посредством самопрограммирования. Дитто намерен использовать результаты своей работы для создания мозга роботов будущего.

Оптические компьютеры

По сравнению с тем, что обещают молекулярные или биологические компьютеры, оптические ПК могут показаться не очень впечатляющими. Однако ввиду того, что оптоволокно стало предпочтительным материалом для широкополосной связи, всем традиционным кремниевым устройствам, чтобы передать информацию на расстояние нескольких миль, приходится каждый раз преобразовывать электрические сигналы в световые и обратно.

Эти операции можно упростить, если заменить электронные компоненты чисто оптическими. Первыми станут оптические повторители и усилители оптоволоконных линий дальней связи, которые позволят сохранять сигнал в световой форме при передаче через все океаны и континенты. Со временем и сами компьютеры перейдут на оптическую основу, хотя первые модели, по-видимому, будут представлять собой гибриды с применением света и электричества. Оптический компьютер может быть меньше электрического, так как оптоволокно значительно тоньше (и быстрее) по сравнению с сопоставимыми по ширине полосы пропускания электрическими проводниками. По существу, применение электронных коммутаторов ограничивает быстродействие сетей примерно 50 Гбит/с. Чтобы достичь терабитных скоростей потребуются оптические коммутаторы (уже есть опытные образцы). Это объясняет, почему в телекоммуникациях побеждает оптоволокно: оно дает тысячекратное увеличение пропускной способности, причем мультиплексирование позволяет повысить ее еще больше. Инженеры пропускают по оптоволокну все больше и больше коротковолновых световых лучей. В последнее время для управления ими применяются чипы типа TI DMD с сотнями тысяч микрозеркал. Если первые трансатлантические медные кабели позволяли передавать всего 2500 Кбит/с, то первое поколение оптоволоконных кабелей - уже 280 Мбит/с. Кабель, проложенный сейчас, имеет теоретический предел пропускной способности в 10 Гбит/с на один световой луч определенной длины волны в одном оптическом волокне.

Недавно компания Quest Communications проложила оптический кабель с 96 волокнами (48 из них она зарезервировала для собственных нужд), причем по каждому волокну может пропускаться до восьми световых лучей с разной длиной волны. Возможно, что при дальнейшем развитии технологии мультиплексирования число лучей увеличится еще больше, что позволит расширять полосу пропускания без замены кабеля.

Целиком оптические компьютеры появятся через десятилетия, но работа в этом направлении идет сразу на нескольких фронтах. Например, ученые из университета Торонто создали молекулы жидких кристаллов, управляющие светом в фотонном кристалле на базе кремния. Они считают возможным создание оптических ключей и проводников, способных выполнять все функции электронных компьютеров.

Однако прежде чем оптические компьютеры станут массовым продуктом, на оптические компоненты, вероятно, перейдет вся система связи - вплоть до «последней мили» на участке до дома или офиса. В ближайшие 15 лет оптические коммутаторы, повторители, усилители и кабели заменят электрические компоненты.

Квантовые компьютеры

Квантовый компьютер будет состоять из компонентов субатомного размера и работать по принципам квантовой механики. Квантовый мир - очень странное место, в котором объекты могут занимать два разных положения одновременно. Но именно эта странность и открывает новые возможности.

Например, один квантовый бит может принимать несколько значений одновременно, то есть находиться сразу в состояниях «включено», «выключено» и в переходном состоянии. 32 таких бита, называемых q-битами, могут образовать свыше 4 млрд комбинаций - вот истинный пример массово-параллельного компьютера. Однако, чтобы q-биты работали в квантовом устройстве, они должны взаимодействовать между собой. Пока ученым удалось связать друг с другом только три электрона.

Уже есть несколько действующих квантовых компонентов - как запоминающих, так и логических. Теоретически квантовые компьютеры могут состоять из атомов, молекул, атомных частиц или «псевдоатомов». Последний представляет собой четыре квантовых ячейки на кремниевой подложке, образующих квадрат, причем в каждой такой ячейке может находиться по электрону. Когда присутствуют два электрона, силы отталкивания заставляют их размещаться по диагонали. Одна диагональ соответствует логической «1», а вторая - «0». Ряд таких ячеек может служить проводником электронов, так как новые электроны будут выталкивать предыдущие в соседние ячейки. Компьютеру, построенному из таких элементов, не потребуется непрерывная подача энергии. Однажды занесенные в него электроны больше не покинут систему.

Теоретики утверждают, что компьютер, построенный на принципах квантовой механики, будет давать точные ответы, исключая возможность ошибки. Так как в основе квантовых вычислений лежат вероятностные законы, каждый q-бит на самом деле представляет собой и «1», и «0» с разной степенью вероятности. В результате действия этих законов менее вероятные (неправильные) значения практически исключаются.

Насколько близко мы подошли к действующему квантовому компьютеру? Прежде всего необходимо создать элементы проводников, памяти и логики. Кроме того, эти простые элементы нужно заставить взаимодействовать друг с другом. Наконец, нужно встроить узлы в полноценные функциональные чипы и научиться тиражировать их. По оценкам ученных, прототипы таких компьютеров могут появиться уже в 2005 году, а в 2010-2020 годах должно начаться их массовое производство.