IN SILICO ИЛИ IN VIVO?
Конечно, для анализа огромного массива данных требуются высокопроизводительные вычисления, и обычный компьютер не способен справиться с такой задачей - не хватит объема памяти и времени. Какие компьютерные технологии предлагают сегодня биоинформатикам? Сначала в США появилась высокопроизводительная система "Cray" - громадная установка, которая занимает объем комнаты, но если собрать вместе обычные компьютеры, чтобы получить такую же мощность, получится пятиэтажный дом. Сегодня, к примеру, все больше используется суперкомпьютер "Blue" (именно он обыграл Гарри Каспарова в шахматном поединке). Этот компьютер способен проанализировать громадное количество комбинаций за довольно короткий период времени (от нескольких минут до нескольких дней, в зависимости от сложности поставленной задачи). Не менее важны так называемые компьютерные кластеры, то есть несколько последовательно соединенных обычных компьютеров. Задача разделяется на части, работа с которыми идет параллельно. Возможно, как раз подобная технология найдет широкое применение в будущем, так как параллельная обработка данных наиболее эффективна. В последнее время возник такой метод, как распределенные вычисления, когда в расчетах участвует множество компьютеров в разных странах и каждый компьютер выполняет одну небольшую часть задачи. Суперкомпьютеры необходимой мощности существуют и в России, например в Пущине. При наличии оптоволоконных сетей к нему может подключиться лаборатория, которая находится даже в другом городе. Сравнительно недавно в науке появился термин "биология in silico", буквальный смысл которого - "биология на кремнии", говоря иными словами, проведение биологического эксперимента на компьютере. Сейчас это понятие стало вполне официальным и широко используется. Есть журнал, который так и называется - "In silico biology". Биоинформатика дает возможность быстро и дешево провести модельный эксперимент и зачастую предсказать результат эксперимента обычного. Но модели компьютерной жизни все же пока далеки от реальности. Во всем мире ведутся активные исследования для максимального приближения in silico к in vivo. Это означает не только привлечение к расчетам данных о структуре и функции исследуемого белка, но и учет взаимодействия между белками в реальной среде. В проект виртуальной клетки сейчас вкладываются огромные средства. В России, например, такие работы ведутся в Пущинском научном центре. Создание "электронной клетки" даст возможность эффективно конструировать лекарства нового поколения. О перспективах биоинформатики и о доверии экспериментаторов к предсказаниям in silico говорил доктор биологических наук Михаил Сергеевич Гельфанд: "Биоинформатика - это способ делать биологические утверждения, не наблюдая непосредственно природу (как, например, в зоологии) и не ставя эксперименты (как в молекулярной биологии), а путем анализа уже полученных массовых экспериментальных результатов. Конечно, основой всего является геном: только зная все гены организма, можно делать надежные выводы. А массовые данные получаются из экспериментов, поставленных на индустриальный поток: это расшифровка геномов, изучение синтеза закодированных в генах белков, определение белок-белковых взаимодействий в различных организмах, клетках, условиях роста… Раньше для получения такого рода данных ставились специальные эксперименты, но представьте себе: у средней бактерии примерно 3000 генов, у человека - на порядок больше, 30 000, белков еще больше - сколько же надо провести экспериментов, например, для того, чтобы проверить все пары белков, взаимодействуют ли они. И при этом основное время как раз уйдет на "пустые" эксперименты, с невзаимодействующими белками. Массовый эксперимент - это сотня экспериментов одновременно, которые выполняют несколько десятков роботов. Однако при этом возникает высокий уровень "шума" - случайных ошибок, и задача биоинформатики - извлечь из этих данных достоверные утверждения. То же самое с функциями генов. В принципе, выяснение функции одного гена в эксперименте - это год работы сильного исследователя и хорошая статья. Но генов-то тысячи в каждом организме. И вот оказывается, что биоинформатика позволяет делать надежные предсказания, которые поддаются уже целенаправленной экспериментальной проверке. Это получается намного проще, быстрее и дешевле. Конечно, бывают и ошибочные выводы, что вызывает недоверие у "традиционных" биологов. Но тут ситуация такая же, как с любой новой техникой исследования. Когда появился микроскоп, тоже поначалу мерещилось много всякого, например, некоторые описывали, что видят маленького зародыша в сперматозоиде. Но постепенно экспериментаторы приобретают вкус к биоинформатическим методам и научаются отделять зерна от плевел, а сами биоинформатики начинают более критично относиться к своей работе. В конечном счете возникает совершенно новое мощное средство для биологических исследований. Собственно, оно уже сейчас есть, надо его развивать и учиться им пользоваться - для этого и проводятся подобные конференции". Среди основных задач биоинформатики - описание генных сетей, изобретение новых лекарств с заданными свойствами, разработка компьютерных моделей процессов, происходящих в организме. Читайте также:
|
