Слепой часовщик против разумного замысла: краткий курс отрицателя Теории Эволюции

Михаил Никитин — научный сотрудник отдела эволюционной биохимии НИИ физико-технической биологии им. Белозерского при МГУ, автор книги «Происхождение жизни. От туманности до клетки».

Доклад прозвучал 21 июня 2020 г. на форуме «Ученые против мифов-Z» (организатор АНТРОПОГЕНЕЗ.РУ).

Стенограмма: Екатерина Скольская, Андрей Гудков, Екатерина Тигры.

Александр Соколов: Приветствую, Михаил.

Михаил Никитин: Здравствуйте.

Соколов: Ну что, проголосуем? Сейчас у нас интересный опрос наших зрителей. Я прошу зрителей перейти по ссылке в чате и ответить прямо как на духу.

Теория эволюции это: основа современной биологии, одна из гипотез возникновения биологического разнообразия, всего лишь теория, давно опровергнутая выдумка, или вы не согласны ни с одним из вариантов, в этом случае пишите в чате ваш вариант. Спасибо.

Соколов: А мы вернёмся в студию, и я хочу спросить вас, Михаил. Я неоднократно в комментариях и в видео слышал, что бактериальный жгутик не мог возникнуть постепенно, потому что это такая машина из множества элементов и, если любой из них вынуть, то эта машина работать не будет. Парируйте.

Никитин: Да, сторонники intelligent design очень любят пример бактериального жгутика как системы с неупрощаемой сложностью, который якобы не должен работать, если из него выкинуть любую часть. Это не единственная такая система, известная биологам, есть много других. И в эволюционной теории их происхождение объясняется путём смены функции — что более простые предшественники таких систем выполняли не ту функцию, которую они выполняют сейчас, а какую-то другую, для которой такая большая сложность не требуется.

Давайте я чуть-чуть дам контекст, что irreducible complexity, как это называется на английском языке, или на русский это переводится как «неупрощаемая сложность» или «неделимые системы» (перевод пока не устоялся) — это такие системы, которые состоят из многих компонентов, при этом из них ничего толком нельзя выкинуть, не сломав всю функциональность.

Вот некоторые примеры комментариев от сторонников intelligent design про эти системы.

Я приведу ещё несколько таких примеров. Это рибосома, то есть машина, собирающая белки в любой живой клетке, система свёртывания крови, система комплемента — это одна из частей врождённого иммунитета, бактериальный жгутик, и, если мы поднимаемся от молекулярного уровня до чего-то крупного, то, например, глаза животных, где есть сетчатка, хрусталик, зрачок, и многие другие структуры, которые все нужны для построения изображения.

Конкретно бактериальный жгутик прославился тем, что он был основным аргументом креационистов на известном судебном процессе «Кицмиллер против школьного округа Довер» в 2005 году, на котором, собственно, сторонники intelligent design проиграли, суд решил, что эта концепция всё-таки религиозная и преподавать её в школах Соединённых Штатов за государственные деньги нельзя.

В своей книге я уже описывал происхождение рибосомы путём смены функций, там этому посвящена целая 13 глава. А сегодня давайте про бактериальный жгутик.

Бактериальный жгутик — это структура, при помощи которой бактерии плавают. Жгутик работает как гребной винт. В его основании находится собранный из нескольких типов белков электромотор, который преобразует электрический ток протонов или ионов натрия через мембрану во вращение всего этого жгутика, и жёсткая спиральная нить трубчатая имеет внутренний канал, по которому новые белки транспортируются на конец жгутика для его роста. То есть жгутик, основная его часть, собран из белковых кирпичиков, подобно кирпичной дымовой трубе. И для транспорта их к растущему концу используется внутренний канал. В состав жгутика входит порядка 40 белков, у разных бактерий набор этих белков отличается, но есть 24 белка, которые есть во всех известных вариантах бактериальных жгутиков. Эти 24 белка действительно критично важны для его современной функции, для функции молекулярного мотора и гребного винта.

Но есть родственные жгутикам структуры, выполняющие другие функции. У бактерий есть много других трубчатых белковых выростов, проходящих сквозь клеточную стенку и мембрану, выполняющих, во-первых, функцию прикрепления к разным поверхностям, позволяющую образовывать биоплёнку на чём-нибудь. Это системы секреции белков, трубочки, по которым бактерии выделяют какие-то белки во внешнюю среду. Иногда не просто во внешнюю среду, а прямо впрыскивают их в другие клетки, например, болезнетворные бактерии так в клетки животных и человека вводят белковые токсины. И среди прикрепительных трубок выделяются ещё так называемые F-пили, при помощи которых бактерии прикрепляются к клеткам своих сородичей, подтягиваются и запускают обмен молекулами ДНК, заменяющий некоторым бактериям половой процесс. Пилей много типов, как минимум 4. Систем секреции белков известно 7 основных типов.

И среди них есть белковые компоненты, родственные бактериальным жгутикам, конкретно в системе секреции белков третьего типа. Она как раз популярна среди болезнетворных бактерий. Это такой «шприц» с жёсткой прямой белковой трубкой, позволяющей вводить токсины в животные и растительные клетки.

У них совпадает со жгутиком основание — диски, закрепляющие её в клеточной стенке и клеточной мембране. У системы секреции есть молекулярный мотор, проталкивающий белки через трубку. У жгутика он используется для транспортировки кирпичиков самого жгутика, а у системы секреции для транспортировки полезного груза. Но у неё нет молекулярного мотора, обеспечивающего вращение жгутика, и у неё трубка прямая и простая, а у жгутика трубка спиральная и состоит, как минимум, из 4, правда, родственных типов белков, которые обеспечивают разные её изгибы и жёсткость по длине. То есть более половины компонентов системы жгутика имеют близких родственников в системе секреции, в которой ничего не крутится, которая не имеет функции электромотора, и которая вообще выполняет совсем другие функции.

Кроме того, прикрепительные нити пили тоже имеют родственные жгутикам компоненты, и удлинение и укорачивание таких прикрепительных трубок, пилей, используют похожие механизмы на рост бактериального жгутика. Молекулярный мотор, обеспечивающий вращение жгутика, в системах секреции и пилях отсутствует, но его белки родственны белкам другого молекулярного мотора, роторной АТФ-фазе, которая обеспечивает превращение электрической энергии в химическую АТФ на клеточной мембране практически всех бактерий. То есть все компоненты жгутика не уникальны для жгутика, они встречаются и в других системах с другими функциями. Сначала система секреции, потом более длинный вырост системы прикрепления, потом к этому добавляется молекулярный мотор от роторной АТФ-фазы и начинается вращение. Такая пошаговая эволюция жгутика со сменой функций могла привести к появлению бактериального жгутика.

Переходим к следующим мифам, которые тоже любят сторонники intelligent design. Миф о мутациях. О том, что они могут только ломать существующие функции, но не создают новых.

У большинства лабораторных мутантов, скажем, мышей или дрозофил, действительно мутации ломают какую-то функцию. Например, сломан синтез пигментов — красящих веществ, поэтому лабораторные мыши белые и красноглазые альбиносы.

Но не всегда мутации только ломают, есть примеры мутаций, создающих новые функции. Например, белки-антифризы полярных рыб. В Арктике и Антарктике, в самых холодных водах, есть рыбы, которые сталкиваются с проблемой замерзания крови при температурах ниже нуля. Морская вода замерзает примерно при минус полтора градусах, потому что она солёная, а кровь рыб и большинства животных несколько преснее морской воды. Поэтому кровь может начать замерзать раньше, чем окружающая морская вода. Поэтому рыбы защищаются белками-антифризами. Такие белки независимо возникли у тресковых рыб в Арктике и у нототении в Антарктике. Белки эти устроены похожим образом, в них чередуются много раз повторы из 3 аминокислот Ala-Ala-Thr, но происхождение этих белков у трески и у нототении разное.

У нототении это результат мутации пищеварительного фермента трипсина. То есть сначала произошла дупликация гена, это довольно часто происходит в геномах животных, одна копия продолжила работать пищеварительным ферментом, другая могла свободно мутировать, приобретать новые функции. У неё утратилось более половины старой последовательности, а один маленький кусочек, этот Ala-Ala-Thr, скопировался более чем в 40 экземплярах. И получился новый ген с новой функцией, который работает теперь не в желудке, а в крови.

У трески происхождение этого антифризного белка несколько другое. Там не было никаких дупликаций генов, он возник прямо из некодирующей ДНК, которую ещё называют мусорной ДНК, в которой часто бывают короткие повторы. В данном случае там были многократные повторы 9 нуклеотидов, кодирующие как раз эти 3 аминокислоты, и вставка мобильного генетического элемента как раз и принесла недостающие регуляторные участки, превратившие эту мусорную ДНК в работающий ген, с которого считывается матричное РНК и синтезируется антифризный белок.

Другой пример — это пищеварительные ферменты обезьян-лангуров. И, на самом деле, ещё таких парнокопытных как коровы. И лангуры, и парнокопытные питаются, в основном, листьями и травой. И для переваривания такой растительной пищи они очень широко пользуются помощью бактерий. У них возник многокамерный желудок. В первой камере которого на пережёванных листьях или траве размножаются бактерии, а в последующих отделах этого желудка уже биомасса бактерий переваривается, поступает в кишечник и там всасывается. Для переваривания бактерий у них используется фермент лизоцим, произошедший от защитного лизоцима, универсального для почти всех животных. Защитный лизоцим используется для подавления болезнетворных бактерий, он встречается в слюне у человека, в слезах, в крови, в яичном белке и во многих других биологических жидкостях. Лизоцим, оптимизированный для переваривания бактерий в желудке, возник и у лангуров, и у коровы путём дупликации гена защитного лизоцима, и накопил несколько аминокислотных замен, многие из которых одинаковы независимо у обезьян и коров, и приобрёл новую пищеварительную функцию для вскрытия клеток не болезнетворных бактерий, как раньше, а полезных бактерий, помогающих переваривать траву.

Сторонники intelligent design любят тут приводить оценки гигантского разнообразия принципиально возможных белковых последовательностей. Белки — это цепочки из аминокислот, аминокислот возможно 20 вариантов. Даже если мы берём относительно короткую последовательность в 100 аминокислот, то для неё возможно 10^20 вариантов. Это огромное число, это примерно 10^130, это намного больше, чем атомов во всей видимой Вселенной, во всех видимых далёких галактиках. И естественно, эволюция на Земле не могла попробовать все эти варианты, чтобы прийти к каким-то функциональным белкам. Сторонники intelligent design тут молчаливо подразумевают, что только очень немногие, буквально единичные последовательности, позволяют получить функциональный белок.

Но это не так. Есть эксперименты, в которых проверяли функциональность большого количества белковых последовательностей, до десятков тысяч.

Например, вот эта работа с зелёным флуоресцентным белком, сделанная у нас в Москве в институте биоорганической химии. Взяли зелёный флуоресцентный белок медузы Aequorea victoria, создали случайным мутагенезом более 50 000 вариантов, отличающихся несколькими аминокислотными заменами от природного зелёного белка этой медузы. И проверяли их все высокопроизводительными технологиями клеточной сортировки: насколько они сохраняют свою функцию, зелёную флуоресценцию. Светится или не светится?

До трёх аминокислотных замен, как правило, функцию не ломают. 6 замен аминокислот из 240, в этом белке 240 аминокислот, 20% таких мутантов ещё светятся. И даже если мы делаем 9 замен, 5% таких мутантов сохраняют светимость.

Поскольку каждая мутация даёт нам 4000 новых вариантов, то мутантов, отличающихся на 9 мутаций от стандартных зелёных флуоресцентного белка, это 4000^9, это примерно 2*10^32, из которых 5% светятся. 5% из них сохраняют функцию. То есть как минимум 10^30 вариантов последовательности дают нам зелёный флуоресцентный белок. И это тоже довольно большое число.

На самом деле это ещё сильно недооценено, потому что можно поменять определёнными способами более половины аминокислот в белке так, что он будет сохранять функциональность. При сравнении белков, выполняющих одну и ту же функцию в дальнеродственных организмах это обычная ситуация.

То есть хотя вариантов белковых последовательностей астрономически много, но и вариантов последовательности, дающих функциональный белок среди них, тоже астрономически много. Поэтому полуслучайные процессы, связанные со случайными мутациями, позволяют с достаточно большой вероятностью найти в этом огромном разнообразии что-то, что будет выполнять нужную правильную функцию.

Переходим к третьему мифу про то, что новая информация создаётся только при участии разума.

Креационисты и сторонники intelligent design здесь обычно приводят в пример какую-нибудь сложную технику, разработанную людьми-инженерами, потом говорят, что сложность систем, обнаруживаемых в биологии, например, мозгов животных и человека, ещё выше, а значит, тут точно поработал какой-то разум над их дизайном.

Это вопрос, на который на самом деле должен отвечать математик, а не биолог, но мне пришлось это изучить, так что попробую.

Ещё на заре компьютерной эры основатели вычислительной математики занимались этим вопросом, пытались прикинуть, не может ли дарвиновская эволюция создавать сложные системы, в том числе что-то типа компьютера. И тут важные результаты получил Джон фон Нейман, который строго доказал, что самовоспроизводящиеся машины, начиная с некоторого порога сложности, могут самовоспроизводить потомство сложнее, чем они сами, то есть сложность может нарастать со временем. Это советский математик Ляпунов, который строго доказал, что информация, на неё не распространяется закон сохранения, она может возникать из ничего и пропадать бесследно. И самое для нас важное, это так называемая S-теорема Юрия Климантовича. Это аналог II закона термодинамики, закона неубывания энтропии Больцмана, для неравновесных систем. В системе, далёкой от равновесия, нелинейной, будет происходить самоорганизация с уменьшением энтропии. Такая возможность исходно была показана нобелевским лауреатом Пригожиным, создателем неравновесной термодинамики. Но Климонтович строго доказал, что это не только возможно, это обязательно будет происходить, если система неравновесная и нелинейная. Все живые организмы — это нелинейные неравновесные системы. Равновесное состояние живого существа называется труп. Так что самоорганизация в условиях вдали от равновесия будет.

Переходим к конкретным примерам. Тут я хочу рассказать про генетическое программирование. Это применение принципов дарвиновской эволюции к построению алгоритмов, программ и разных объектов реального мира, которые могут также разрабатывать инженеры.

Чем этот пример хорош? Тем, что в живой природе мы не всегда знаем все детали. Никогда мы не можем быть до конца уверены, что мы точно, вот до последней запятой, узнали, как проходила эволюция того или иного вируса, бактерии или животного. А генетическое программирование происходит в компьютере, все промежуточные стадии можно записывать, всегда можно посмотреть, что, от кого и как произошло, и всё доступно к изучению до последней мельчайшей подробности.

Эволюционное программирование (или же генетическое программирование). В нём популяция программ эволюционирует путём мутации и отбора. С мутациями просто — вносятся какие-то случайные изменения в текст программ. А отбор — это программы сравниваются по тому, как они выполняют какую-то целевую задачу, которую ставит в данном случае человек, который этим занимается, и в следующее поколение отбираются те, кто выполняют эту функцию лучше. Часто ещё аналог полового размножения — это обмен блоками кода между лучше работающими программами.

Генетическое программирование вполне находит применение, это такие задачи, как распознавание образов, data mining, сложные оптимизационные задачи и там, где оно выходит за пределы программного кода на объекты реального мира, это инженерная разработка, скажем, аналоговой электроники, антенных систем, оптических линзовых систем, механических элементов роботов и так далее. Вот, например, я нашел обзор 2010 года, который перечисляет 76 результатов, в которых генетическое программирование дало результат лучше, чем все усилия разработчиков-людей. С тех пор этих примеров стало только больше. Настолько больше, что их в единый обзор собрать не получается.

Из более понятных вещей оттуда, например, антенные системы для нескольких спутников. Для микроспутника ST5 эти маленькие штыревые спиральные антенны. И более крупные антенны типа волновой канал для спутника DRS-C. Форма и изгибы всех этих проволочек не создана человеком, она создана дарвиновской эволюцией. Хорошие малошумные компактные антенны. В данном случае эволюция справилась лучше человека.

Сейчас я расскажу про пример эволюционного программирования, который мне как биологу лично близок и дорог максимально, который я упоминал в вопросах и ответах к своему предыдущему выступлению на «Учёные против мифов» в 2018 году. Это работа английского учёного Адриана Томпсона по эволюционному программированию вентильных матриц. Это такие микросхемы, состоящие из множества одинаковых блоков, которые можно соединять в разном порядке. Какую прошивку в микросхему зальёшь, так они и соединятся. И получаются сигналы разной частоты: 1 кГц и 10 кГц. Низкий тон и высокий тон.

И изюминка этой работы в том, что все версии прошивок он испытывал не только в компьютерной модели этого чипа, но и заливал на реальную микросхему и проверял, как она работает. Это, конечно, заняло гораздо больше времени, но результаты получились интересные.

Понятно, что начинал он со случайного соединения элементов, и такая схема не делала вообще ничего. Потом, через несколько шагов мутаций, получилась схема, которая просто пропускала входной сигнал на выход, это уже было немножко лучше, чем ничего. Через 3500 поколений, получилось то, что требовалось: схема, которая выдавала на выходе логическую единицу, высокое напряжение, если на входе была высокая частота, и логический ноль, низкое напряжение, если на входе была низкая частота. Дальше он решил посмотреть, что это за схему ему естественный отбор составил.

Вот как эта схема выглядит. Вход, выход и множество ячеек, соединенных довольно беспорядочно. Дальше он эту схему показал специалистам, которые как раз занимаются разработкой прошивок для таких программируемых вентильных матриц. Они называются сокращенно ПЛИСили FPGA, field-programmable gate array.

В этой схеме было много ячеек, которые принимают сигнал ниоткуда или отправляют в никуда, или ячейки, замкнутые в кольцо, не соединяющиеся ни с чем остальным, но если их исключить, то схема переставала работать. То есть каким-то образом помехи и наводки от не соединённых формально элементов схемы участвовали в её работе. Оказалось, что эта прошивка работает только в довольно узком диапазоне температур: плюс-минус пять градусов от комнатной, при которой её проверяли, и она хорошо работает только на том экземпляре чипа, на котором её проверяли, несколько хуже на чипах из той же партии, на других партиях той же модели, как правило, вообще не работает.

Ну и вообще, инженеры, которым это показали, долго качали головами, сомневались в психическом здоровье того, кто это разрабатывал, а потом сказали: «Если б мы такое разрабатывали, у нас бы получилась схема в несколько раз сложнее, использующая гораздо больше элементов». То есть тот, кто это сделал, он, конечно, псих, но гений.

И это имеет глубокие параллели с биологической эволюцией. На что проверяли, на то отбор и сделал. Когда Адриан Томпсон добавил туда отбор на чипах из разных партий, и в морозильнике, и в тепловом шкафу, то получилась несколько более сложная схема, которая стала работать в широком диапазоне температур и на разных экземплярах чипов. Но сначала такого отбора не было, поэтому такой функции не было. На что отбирали, на то и сработало.

И вот эти странные нелогичные соединения, использование помех и наводок для выполнения целевой функции — это как раз очень похоже на то, с чем сталкиваются биологи, исследующие генные регуляторные сети. Биологические управляющие системы из генов, которые включают и выключают друг друга, и управляют, собственно, всем функционированием организма, включая рост, развитие, формирование нервной системы, будет клетка делиться или не делиться. Если эта сеть сломается, кстати, то будет рак, клетки будут делиться бесконечно. То есть результат этот очень важный.

Подведём немного итогов. Эволюция по Дарвину путём мутаций и естественного отбора может создавать новую информацию. Это строго доказано, в том числе в работах Климонтовича, это видно не только в природе, где мы не знаем всех подробностей, но и в строго контролируемой компьютерной среде эволюционного программирования. И в этих строго контролируемых условиях она может во многих случаях превосходить людей-разработчиков.

А мифы intelligent design выглядят логично и научно только потому, что креационисты умалчивают о части важных относящихся к делу фактах. Например, в истории про жгутик они умолчали про то, что есть системы секреции и есть системы прикрепления, которые пересекаются по своим компонентам со жгутиком, но выполняют более простые функции. Для их работы не нужно вращение, например. Или не нужны жёсткие спиральные формы трубки.

В мифе про то, что мутации только разрушают функции, но не создают новых, тут тоже достаточно просто привести примеры. Ну и с ролью разума мы всё видели. И эти вот маленькие компактные антенки, которые были показаны, и эта нелогичная прошивка для программируемой вентильной матрицы, они никаким разумом не созданы. Люди принимали участие в их разработке только тем, что создали систему проверки на выполнение целевой функции. А в природе такая система проверки — это, собственно, размножение, кто выжил и размножился, а кто нет, как, собственно, и предполагал Дарвин.

Эволюционное программирование не применяется для разработки операционных систем, потому что операционные системы должны выполнять очень много функций и взаимодействовать с огромным количеством разных программ. Проверить всё это путём эволюционного программирования получится очень долго, и такая разработка, боюсь, затянулась бы на тысячи или миллионы лет. Но вот там, где проверить выполнение функций можно легко, эволюционное программирование отлично работает.

Вот список статей, про которые я говорил в этой лекции. На русском языке по теме можно почитать не так уж много, но кое-чего есть.

Это, например, моя книга «Происхождение жизни от туманности до клетки», главы 5, про неравновесную термодинамику, и 13, про рибосому. Книга Еськова «Удивительная палеонтология», она довольно старая, но в этой части не устаревшая, там 5 глава. И 4 глава книги Александра Маркова «Рождение сложности».

Ну а для тех, кто читает по-английски, соответственно, вот больший список источников, ближе непосредственно к учёным, которые это создавали.

Соколов: Благодарю, Михаил. Теперь давайте посмотрим на результаты, очень интересно.

Соколов: Подавляющее большинство за «основа современной биологии», смотрите-ка, есть даже один за «давно опровергнутая выдумка»! Правда, открою тайну, это я, чтобы было интереснее.

Никитин: [смеётся] Вы тролль.

Соколов: [смеётся] Простите мне эту маленькую шалость. А сейчас у нас видеовопрос от нашего эксперта Станислава Дробышевского.

Станислав Дробышевский: Здравствуйте! Как мы поняли из вашего замечательного доклада, принцип естественного отбора примерно одинаково успешно работает как при организации эволюции живых систем, так и при эволюции технических систем, каких-то программ или механизмов. Значит ли это, что принцип естественного отбора практически идеален при самоорганизации материи или на следующем уровне возможна какая-то новая система, новый какой-то принцип, который выведет бытиё, и вот эту самоорганизующуюся материю на новый уровень?

Соколов: Станислав с голубем интересуются.

Никитин: Спасибо Станиславу за замечательный вопрос. Я ничего не могу сказать про какие-то новые неизвестные принципы организации материи, но естественный отбор, эволюция по Дарвину, тоже имеет свои недостатки. Она довольно плохо способна к резким изменениям. То есть она может плавно, пошагово оптимизировать системы, но наткнуться на что-то новое с нуля она практически не может. И в этом смысле, конечно, плодотворнее сотрудничество между эволюционными алгоритмами и разумным разработчиком. Для программистов я могу рассказать это ещё проще, что при развитии каких-то больших программных продуктов периодически происходит рефакторинг, когда какие-то куски кода переписываются полностью заново с учётом нового опыта эксплуатации и новых требований, которых в начала разработки ещё никто не ставил. Вот в разработке при помощи разумных людей рефакторинг возможен. А эволюция к рефакторингу не способна. Поэтому какие-то решения, какие-то особенности, которые возникли на заре эволюции, будут тащиться после этого миллиарды лет, даже когда они уже станут вредны. Это то, что мы называем рудиментами.

И такие ещё более странные вещи, как, например, возвратный гортанный нерв жирафа, который спускается от мозга к сердцу, обходит петлёй аорту и возвращается к гортани и языку. Имеет длину более 4 м там, где и полуметра хватило бы для соединения мозга с языком.

В биохимии таких старых костылей, которые давно уже стали вредны, тоже хватает. Потому что основа обмена веществ внутри клеток возникла более 3 млрд л.н. в бескислородной среде и многие промежуточные вещества и ферменты там на самом деле уязвимы к кислороду, и при взаимодействии с кислородом дают ядовитые какие-то продукты. И полностью приспособить этот обмен веществ к кислородной среде никакой живой клетке до конца не удалось, они от этого продолжают страдать, это вносит вклад в старение, в нейродегенеративные болезни и так далее. То есть лучше всего сочетать разработку при помощи разума и какие-то эволюционные решения. Они дополняют друг друга и компенсируют недостатки друг друга.

Соколов: Спасибо, Михаил. Но это ещё не всё, потому что у нас есть второй видеовопрос. На этот раз от нашего постоянного зрителя, известного под именем Палпатин.

Палпатин: Похоже, что эволюционный процесс действительно может породить очень сложные системы. Но с чего-то он начался? Первые репликаторы должны были появиться в результате небиологических процессов. По современным представлениям это были молекулы РНК, которые получали материал для своего роста, нуклеотиды, из окружающей среды. Поначалу нуклеотиды синтезировались абиогенно, и лишь потом организмы научились способствовать этому процессу через ферментативный катализ. Со временем помимо РНК организмы освоили использование и других соединений: белков, К-факторов, ДНК и липидов. Сейчас все эти соединения синтезируются самими организмами. Но как минимум для некоторых из них найдены и абиогенные пути синтеза. Собственно, для нуклеотидов, многих аминокислот и некоторых К-факторов, например, для ниацина. Все эти соединения весьма сложные. В связи с этим вопрос: как отличить исконно биогенные соединения от тех, которые организмы подцепили из неживой природы, если одна лишь сложность плохой критерий?

Никитин: Спасибо. Это вопрос скорее не к моему докладу сегодня, а к моей книге, к происхождению жизни. И честный ответ на него, что способа это узнать надёжного нет. Есть мера нашего незнания, что для каких-то веществ способы абиогенного синтеза существуют, но химики их пока не нашли. Собственно, до середины XIX века разделения на органические и неорганические вещества происходило именно по этому принципу. Органические – это то, что в живых организмах бывает, а неорганические – это то, что можно в колбе сварить. Но потом в колбе получили мочевину, потом простые сахара, и это разделение стало сыпаться. Можно довольно уверенно сказать, что сложный белок длиной в несколько сотен аминокислот абиогенно возникнуть не может. Для него нужна рибосома, обеспечивающая кодирующий синтез белков. Но для мономерных молекул, у которых нет последовательности, я бы вот так не смог с разгона утверждать, какие из них могут только в живых организмах возникнуть и никак иначе. Чем дальше химики над этим работают, тем для большего разнообразия веществ из биохимии они находят способы возникновения их за пределами живых организмов без участия ферментов.

Соколов: Спасибо. Денис из Москвы задаёт вопрос: «Подскажите, а есть ли успешные попытки как-то оптимизировать существующие клеточные механизмы? Должно же быть что-то, что мы можем упростить, применяя инженерный подход и используя накопленные знания?».

Никитин: Да, конечно, Денис, многие учёные работают в этом направлении. Это то, что называется синтетическая биология, когда речь идёт о молекулярном уровне, или то, что называется биохакинг, когда речь идёт о целом организме. Но это обычно ассоциируется с одиночными энтузиастами, а не с большими организованными научными коллективами. То есть много недостатков пытаются устранить, например, что касается биохакинга, вот упомянутая в прошлом докладе проблема ожирения, она связана во многом с тем, что для многих поколений наших предков в течении многих миллионов лет актуальной угрозой был голод, поэтому обмен веществ наш настроен на то, чтобы запасать пищу в виде жира, когда её вдруг случилось много. Потому что вдруг дальше не будет. Но благодаря цивилизации основной части населения Земли голод перестал быть актуальной угрозой, а вот эта склонность организма к накоплению калорий, когда их было много, осталась и приводит к многочисленным проблемам. Типа того же диабета. И способы это починить, в том числе, путём мутаций, изменений каких-то белков, они в экспериментах на мышах отрабатываются и обнадёживающие результаты есть. То есть линии мышей, которые могут жрать как не в себя и при этом не толстеть получены, и по крайне мере явных проблем со здоровьем и плодовитостью они, как правило, не имеют. У них, правда, бывают проблемы с психикой, например, повышенная агрессивность, поэтому эти методы прямо в лоб на человека переносить пока нельзя. Там конечно, есть куда расти, но первые результаты вот уже есть. Мышам помогает.

Соколов: Спасибо.

Никитин: Работы, скажем, Владимира Петровича Кулачева в сторону отмены старения, — это тоже то самое направление. Есть основания считать, что старение — это биологическая программа, которая ускоряет эволюцию вида, но для отдельных особей она вредна и поэтому отдельные особи будут пытаться её отключить. Вот уже пытаются.

Соколов: Наталья из Рязани спрашивает: «Несколько тысяч лет наш вклад в эволюцию жизни на Земле ограничивался селекцией. В XX веке добавилась генная инженерия, а не пора ли замахнуться на святое, на генетический код? Ведутся ли исследования на предмет его усовершенствования, поиск более удачных нуклеотидов и аминокислот? В книге вы писали о замене аденина на аминоаденин, позволяющий повысить точно копирования. А ещё какие-либо идеи есть? И возможен ли технически такой перевод жизни на другие кирпичики?».

Никитин: В принципе возможен, это как раз задача синтетической биологии. И над этим работают такие учёные как Стивен Беннер и Крейг Вентер. В этом направлении есть успехи, например, расширение генетического алфавита с 4 нуклеотидов до 6, что даёт гораздо больше простора при кодировании каких-то новых аминокислот. И для лабораторных или промышленных микроорганизмов это, мне кажется, скоро найдёт применение.

Соколов: Спасибо. Евгений из Боровска спрашивает: «Вирус — это переходное звено между абиогенной жизнью, доклеточной и клеточной?».

Никитин: Вирус, современные вирусы – это паразиты клеток. И в этом смысле они, конечно, не могли возникнуть раньше клеток, но по современным представлениям считается, что вирусы – это выходцы из доклеточной среды репликаторов. Отдельных молекул РНК, которые не объединялись в покрытые мембраной клетки, а обитали, скажем, в лабиринте микропор в минеральном осадке и как-то взаимодействовали между собой. В том числе кто-то кооперировался с другими, а кто-то на других паразитировал. Вот из сообщества кооператоров возникли клетки, а из одиночек-паразитов возникли вирусы по мере того, как и те и другие оделись более плотными оболочками. То есть вирусы — это не промежуточная стадия, вирусы — это другой потомок той же промежуточной стадии.

Соколов: Спасибо. Клочков Сергей из Воронежа спрашивает: «Меня интересует вопрос, теоретически хотя бы возможно, что эволюция всего нашего мира могла быть запрограммирована и запущена как компьютерная программа без дальнейшего вмешательства? Сначала может быть Большой взрыв или, например, событие какое-нибудь до него. Если что, я не имею в виду, что мы живем в «матрице», а именно схожесть принципов».

Никитин: Мне кажется, что нет. Мне кажется, что биологическая эволюция, она много раз подхватывала разные случайные удачные выборы, которые 5 млрд л.н. или 14 млрд л.н., когда там был Большой взрыв запрограммировать, конечно, было нельзя. Даже когда 4,5 млрд л.н. появилась Солнечная система и планета Земля, ещё ничего, конечно, запрограммировано не было. Более того, и сейчас эволюция продолжается, она никуда не делась и даёт какие-то новые непредсказуемые решения. Предсказать эволюцию на миллиарды лет вперёд, к сожалению или к счастью, невозможно.

Соколов: Спасибо. Евгений из Боровска спрашивает: «Можно ли подсадить человеку бактерии, пожирающие пластик или модифицировать уже существующих сожителей?».

Никитин: Наверное, можно, но зачем? Бактерии, пожирающие пластик эффективно, лучше их разводить на мусороперерабатывающем заводе. Нет, если вы очень хотите получить способность питаться пластиком, то вы можете их себе подсадить, но смысл? Пластик — это же невкусно.

Соколов: Видимо, имеется в виду, вот у нас был вчера доклад, что в человеке нашли микропластик. Может быть, чтобы поедали микропластик внутри человека?

Никитин: Микропластик внутри человека — это довольно пренебрежимо малая опасность по сравнению с множеством других опасностей нашего мира от камаза по встречке до новых вирусов или повреждений психики от обилия разнообразной информации в интернете, когда нет навыка её фильтровать. Микропластик, по-моему, совершенно не угроза по сравнению с этим. Микропластик опасен для ряда водных организмов, от мелких ракообразных до рыб. Но и бактерии, потребляющие пластик лучше в водоёмы расселять. А ещё лучше на мусороперерабатывающие заводы, чтобы пластик в водоёмы даже не попадал. Но тот, что попал, надо уже как-то устранять. Но в человеческом кишечнике такое разводить я большого смысла не вижу.

Соколов: Михаил, вам теперь предстоит выбрать лучший вопрос.

Никитин: Все вопросы очень хороши, но если выбирать самый лучший… мне кажется первый, про исправление ошибок в клеточной функциональности.

Соколов: Замечательно, тогда автор этого вопроса, Денис из Москвы, получает книгу Ричарда Докинза «Восхождение на гору невероятности» издательства «Корпус» и «Powerbank» от магазина «Gen.ru». И я хочу посмотреть на скетч Юлии Родиной, посвящённый докладу.

Источник: m.vk.com

Комментарии: