Виртуальный ты. Как создание цифровых близнецов изменит будущее человечества

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

Объединяя науку

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

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

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

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

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

Виртуальный ты

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Глава 1

Мерило себя

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

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

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

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

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

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

Мерило себя

Интуитивно кажется разумным предположить, что, чтобы создать виртуальную версию, нам нужно знать о вас все, что только можно. Но измерить состояние всех молекулярных ингредиентов (не говоря уже обо всех составляющих вас атомах) – непростая задача. Сколько же данных будет достаточно? Хватит ли знания, что ваше тело состоит примерно из 20 000 генов? Или что в нем трудится замечательный коллектив из 37,2 триллиона клеток[35]? Или что ваш мозг весит 3 фунта и требует около 20 Вт энергии? Или что молекулы в вашем теле представляют собой различные смеси из примерно 60 атомов разных видов (элементов), включая 25 г магния, содержащегося в костях и мышцах, 1,6 мг кобальта, содержащегося в витамине B12, 4 мг селена и 96 г хлора[36]? Или что нужно около 1011 бит (100 000 000 000 бит), чтобы выразить сканирование вашего тела длиной до 1 мм? Или что понадобится 1032 бит (единица, за которой следуют 32 нуля) информации, чтобы описать ваше тело с атомарным разрешением?

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

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

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

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

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

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

От порядка к хаосу

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

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

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

Инструментальные данные

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

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

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

Краткая история анатомии

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

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

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

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

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

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

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

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

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