Мятежная клетка. Рак, эволюция и новая наука о жизни

Непозволительно долгое время я считала математическое моделирование чем-то вроде причудливых анимаций биологических процессов. Но на практике оно предполагает предварительный сбор большого массива вводных данных, основанных на измерениях, которые связаны с реальными клетками и реальными опухолями, – в частности, фиксирующих количество клеток в опухоли, скорость их воспроизведения и умирания, насыщенность их среды питательными веществами, – а затем помещение всей этой информации в уравнение, которое будет рассказывать о том, как эти клетки собираются себя вести. Отталкиваясь от введенных в нее базовых параметров, полученная таким образом формула предсказывает, что будет происходить с опухолью в течение заданного периода времени. Затем вы задаете себе вопрос: совпадают ли прогнозы модели с тем, что мы наблюдаем в действительности?

Если нет, то вам нужно будет усложнять модель до тех пор, пока она не начнет выдавать реалистичные результаты. Возможно, вам придется принять во внимание тот факт, что клетки способны перемещаться и распространяться или что уровень кислорода в центре опухоли намного ниже, чем по краям. Если прогнозы сбываются, тогда все отлично: вы создали эффективную компьютерную симуляцию реальной жизни и можете начинать «экспериментировать» с ней. Можно, например, задать какое-то начальное число клеток, «поиграть» с уровнями питательных веществ или поднять уровень смертности, имитируя эффект от приема лекарства, убивающего рак, а затем посмотреть, что произойдет в дальнейшем. Если рост вашей виртуальной опухоли начнет замедляться или полностью прекратится, то это станет свидетельством обретения вами потенциально полезного подхода, пригодного для тестирования в клинических условиях.

Персонализация описанной модели путем ввода данных отдельного пациента может послужить мощным способом спрогнозировать наилучший способ лечения рака в эволюционной перспективе или по крайней мере выбрать наиболее рациональную точку для его начала. Вместо того чтобы запускать бесконечные симуляции, нацеленные на поиск идеальных способов борьбы с конкретной опухолью, стоит привлечь таланты людей, которые тратят свое время, планируя гибель собственных врагов для развлечения, а именно геймеров. Подобно другим краудсорсинговым научным проектам, которые трансформируют лабораторные данные в компьютерные игры, позволяющие отслеживать изменения ДНК в раковых клетках или охотиться за новыми галактиками, можно было бы и сюда пригласить умных людей, предложив им придумывать стратегические комбинации оружия и заклинаний для борьбы с темными силами. Это могло бы стать хорошим источником ярких идей: мне, например, по душе образ подростка-геймера, сидящего в своей комнате в Манчестере и придумывающего график лечения для пенсионера во Флориде.

Красивые метафоры, компьютерные игры и консенсусные заключения – все это очень хорошо, но весь этот эволюционный материал нужно мобилизовать на дело: ему все еще предстоит доказать свою ценность, обеспечивая более длительное выживание больных. Исследование рака предстательной железы, проведенное Бобом Гейтенби, можно признать многообещающим началом (см. гл. 10), но единственного исследования, проведенного на одном типе опухоли, явно недостаточно. Еще несколько находятся в разработке, но она потребует времени и денег. Подобно тому как есть «климатические» скептики, которые отвергают результаты сложных моделей и симуляций, придумываемых исследователями типа моей подруги Тэмсин, имеются люди, которые сомневаются в том, что идеи Eco-Evo позитивно скажутся на том, как будут лечить людей. Кроме того, не будем сбрасывать со счетов и представителей фармацевтической отрасли, которые предпочли бы получить одобрение на очередной ингибитор киназы стоимостью в миллиард долларов, нежели разработать план борьбы с резистентностью к тем ингибиторам, которые у них уже есть.

Отчасти в этом сказываются пять десятилетий геноцентрических исследований, в рамках которых наше тело рассматривалось как машина, а гены и молекулы в наших клетках – как компоненты, аналогичные электронной схеме или компьютерному коду. Такая связь сформировалась из-за того, что революция в молекулярной биологии 1960-х годов совпала с подъемом бытовой электроники и вычислительной техники, и от нее потом было очень трудно избавиться. В итоге в занятиях экологов и эволюционных биологов не усматривали никакого отношения к внутренней работе организма, а клеточные биологи и физиологи уступили позиции под натиском теории соматических мутаций и последовавшей за ней генетической «золотой лихорадке». Как писал израильский биохимик Исаак Беренблюм еще в 1974 году,