32 бит (единица, за которой следуют 32 нуля) информации, чтобы описать ваше тело с атомарным разрешением?
Данные не равнозначны. Особенно показательные данные включают «эмерджентные» свойства, которые отражают коллективное поведение большого числа микроскопических составляющих, где сумма качественно отличается от поведения частей. Свою первую книгу мы начали с австрийского физика Людвига Больцмана (1844–1906), продемонстрировавшего, как свойства жидкостей и газов возникают из поведения составляющих их молекул, что помогло открыть область, которую сегодня называют статистической механикой. Питер Слоот, который работает с Питером в Амстердамском университете, описывает эмерджентность с точки зрения взаимодействующих элементов, адаптирующихся к среде, которую сами помогают создать[37]. Пол Нерс определяет эмерджентность как взаимодополняемость: высокие уровни биологического описания (например, уровень клетки) ограничивают события, которые происходят на низких уровнях (например, среди молекул жизни). «В результате, – сказал он нам, – вы никогда не сможете построить жизнь просто снизу вверх»[38].
Из множества примеров в биологии, где целое больше суммы частей, наиболее яркими являются сама жизнь и сознание. Хотя мозг может быть счастливым, его нейроны не ограничены эмоциями. Точно так же бактерия жива, а составляющие ее молекулы – нет. Даже если бы мы знали все молекулярные детали организма, вплоть до последнего атома, мы не могли бы сказать, что это и есть рецепт живого существа.
Следствием эмерджентности является то, что переносить знание обо всем с одного уровня описания (октиллионы атомов, составляющих тело) на другой (например, одна клетка) – непрактично, не нужно и все равно недостаточно. И если бы мы попытались смоделировать движения сердца, начав с атомного уровня, мы бы обнаружили, что моделирование может занять целую вечность, даже с использованием самых мощных компьютеров. Нет смысла создавать идеальную – в редукционистском смысле – модель сердца вплоть до последнего атома, если одно виртуальное сердцебиение этой модели занимает тысячелетия.
Наука о сложности также говорит нам, что видеть каждую деталь не нужно[39]. Мы интуитивно знаем это, потому что медицина иногда концентрируется на элементарных вопросах, таких как уровень натрия или железа, но диагностика обычно фокусируется на высоких уровнях описания: от рентгена костей до артериального давления и частоты сердечных сокращений. Чтобы понять науку о человеке, нам нужно гораздо меньшее количество данных с низких (то есть наименьших) уровней, чем кажется. Более того, сосредоточив внимание на каждом листике, ветке и дереве, мы легко можем упустить лес.
Хотя наши знания о том, как работает человеческое тело, зависят от понимания его составных частей, очень важно осознавать, как все эти части работают вместе, если мы хотим ухватить его эмерджентные свойства. Даже если мы поймем роль ДНК в клетке (в настоящее время мы понимаем лишь небольшую часть ее функций) и функцию этой клетки в органе, это не означает, что мы сможем выяснить физиологию организма, поскольку на каждую клетку влияет активность клеток других тканей, органов и систем органов. Когда речь идет о патогенах, таких как вирусы, нам также необходимо понимать их перемещение между организмами, как при пандемии. А еще есть способы, которыми организмы взаимодействуют друг с другом, будь то вирус в хозяине, человек в деревне или избирательный округ в обществе, которое само по себе является огромным субъектом. Роджер Хайфилд является соавтором целой книги Supercooperators о том, как и почему люди являются видом, наиболее склонным к сотрудничеству[40].
И даже если не брать это в расчет, на все уровни организации влияют окружающая среда, диета и образ жизни: воздействие солнечного света, стресс, фастфуд и физические упражнения. С самых первых дней моделирования физиологии человека мы обнаружили доказательства «нисходящей причинности», то есть того, как воздействие на высокие уровни организации тела может изменить способ использования генов в клетках. Мы можем быть носителями генов, повышающих риск развития диабета 2-го типа, но если мы соблюдаем здоровую диету и достаточно занимаемся спортом, болезнь может не развиться. Точно так же кто-то может нести гены, которые снижают риск развития рака легких, но постоянное курение все равно имеет катастрофические последствия. Биология человека – это больше чем просто сумма природы и воспитания.
От порядка к хаосу
Появление новых организованных атрибутов и структур из взаимодействующей системы клеток, тканей и органов в данной среде – светлая сторона теории сложности. Однако существует и темная сторона в форме так называемого динамического хаоса. Он накладывает еще одно ограничение на то, в какой степени мы можем превратить данные о человеческом теле в его понимание.
Динамический хаос – не то же самое, что случайность. На самом деле это тонкая форма порядка, освобожденная от оков периодичности и предсказуемости. Хаос может возникнуть из обманчиво простых на вид уравнений, содержащих ключевой ингредиент – нелинейность, когда изменение результата не пропорционально изменению входных данных. Примеров нелинейности предостаточно: от скачка температуры, вызывающего отключение котла, до воя, возникающего, когда микрофон подносится слишком близко к источнику звука. Нелинейность может привести к хаосу, когда точное поведение невозможно предсказать в долгосрочной перспективе.
Хаос является обычным явлением: от непредсказуемых колебаний маятника до капризов погоды[41]. Хаос таится и внутри тела. Проблема динамического хаоса заключается в том, что, если вы не вводите данные с бесконечной точностью (что невозможно), эти сложные нелинейные взаимодействия делают невозможными точные долгосрочные прогнозы. Таким образом, хотя вам не обязательно знать все о теле, чтобы его смоделировать, когда нам придется формулировать прогнозы с точки зрения вероятностей, небольшие изменения в данных могут привести к большим, непредсказуемым результатам.
Инструментальные данные
Чтобы определить, в какой степени мы хотим охватить всю сложность человеческого тела и сделать первый шаг к виртуальному двойнику, нам нужно думать о данных как об инструменте, а не о репрезентации. По той же причине карты различаются в деталях в зависимости от цели их применения: путешественнику необходимо видеть каждое поле и тропинку, а пилоту самолета нужна карта местности, аэропортов, воздушных пространств и маяков. Точно так же уровень детализации, который нам необходим, чтобы сделать первый шаг к созданию виртуального человека, зависит от того, какие задачи мы хотим решить.
Простого измерения, например, температуры может быть достаточно, чтобы выяснить, подхватил ли ребенок инфекцию. Но у пожилых людей нам могут потребоваться более подробные данные о том, как они реагируют на инфекцию, чтобы понять, что происходит. Например, когда речь идет о серьезной инфекции мочевыводящих путей, первым признаком проблемы может быть спутанность сознания, а не повышение температуры. И если нужно понять, какая инфекция вызывает проблему, требуются дополнительные данные, такие как генетический состав инфицирующего организма.
Данные действительно полезны, когда основаны на научном методе – самом мощном способе обеспечить рациональное понимание того, как работает организм. Он опирается на теорию; в противном случае наука была бы не более чем каталогизацией воспроизводимых наблюдений. Как мы упоминали во введении, уравнения типичной теории представляют работу природы более экономично, чем огромные хранилища необработанных данных. Теория помогает нам раскрыть принципы и законы, которые объясняют, как и почему тело работает именно так. Нам еще предстоит сказать об этом в следующей главе, где мы обсудим второй шаг к виртуальному человеку. Однако прежде всего необходимо найти способы сбора данных из тела.
Краткая история анатомии
«Так многое в прогрессе зависит от взаимодействия методов, открытий и новых идей, вероятно, именно в таком нисходящем порядке». Когда лауреат Нобелевской премии Сидней Бреннер сделал это замечание в марте 1980 г. на симпозиуме, организованном Институтом Фридриха Мишера в Базеле, Швейцария, он с нетерпением ждал следующего десятилетия в биологии[42]. Как предсказывал Бреннер, развитие виртуального человека было обусловлено новыми технологиями и продолжает зависеть от большего количества новых данных. Когда дело доходит до структур тела, целый ряд методов раскрывает беспрецедентные детали.
Рисунок 4. Портрет Везалия из его книги De Humani Corporis Fabrica (1543) (автор Ян ван Калькар)
Перечислять их можно бесконечно, за века появилось множество замечательных способов рассмотрения тела. Одним из примеров является публикация в 1543 г. De Humani Corporis Fabrica («О строении человеческого тела») Андреаса Везалия – выдающегося 700-страничного труда (1514–1564), в котором представлено более 200 гравюр на дереве, основанных на вскрытиях человеческого тела.
Чтобы расширить знания о диссекции и традиционной анатомии, был разработан широкий спектр методов. «Микрография», первая важная работа по микроскопии, была опубликована в 1665 г. В этом новаторском научном бестселлере Роберт Гук (1635–1703) раскрыл микроскопическую структуру пробки. Он показал стенки, окружающие пустые пространства, и назвал эти структуры клетками. Сегодня с помощью технологий микроскопии можно рассмотреть детали клеток вплоть до атомного масштаба[43].
Нам больше не нужно изучать тело только с помощью видимого света. В 1895 г. немецкий физик Вильгельм Рентген (1845–1923) открыл невидимый вид лучей, названный рентгеновским излучением или рентгеновскими лучами. В то Рождество он написал 10-страничную статью, в которой описал, как рентгеновские лучи могут сделать кости видимыми. Эти раскрывающие лучи также позволят изучить молекулярный механизм клеток с помощью метода, на