Скорее всего, закодировать полный чертеж животного намного сложнее, чем программу самосборки. Эта программа, как ни странно, сама по себе проще, чем получающийся в результате организм.
—————
Пример самоорганизации: бактерии с полосатыми колониями
Как мы уже говорили, процессы самоорганизации, ведущие к самопроизвольному «рождению сложности», относятся к числу наиболее трудных для понимания. Поэтому очень полезны исследования, помогающие нам лучше представить себе механику самоорганизации.
В 2011 году международная группа генетиков сообщила о создании генетически модифицированных бактерий E. coli, подвижность которых находится в обратной зависимости от плотности популяции (Liu et al., 2011). В геном бактерий добавили несколько генов, составляющих два функциональных модуля: модуль определения плотности и модуль контроля подвижности. В роли первого выступает система «чувства кворума», заимствованная у светящейся бактерии Vibrio fischeri (с которой мы познакомились в главе 5). Бактерии выделяют сигнальное вещество AHL (ацил-гомосерин-лактон). Когда концентрация AHL в среде достигает порогового значения (это происходит при высокой плотности популяции), в бактериальных клетках активируется регуляторный белок LuxR.
Модуль контроля подвижности эксплуатирует именно этот белок LuxR. Он работает следующим образом. У E. coli имеется ген cheZ, необходимый для нормального движения клеток. Бактерии без этого гена кувыркаются на месте и не могут передвигаться направленно. У генно-модифицированных бактерий белок LuxR, индуцированный веществом AHL, подавляет работу гена cheZ, и в результате бактерия кружится на месте.
Когда модифицированных микробов посеяли на агаре, они стали образовывать колонии в виде правильных концентрических кругов. Светлые полосы соответствуют областям с высокой плотностью микробов. Полосы образуются последовательно, с постоянной скоростью, примерно по одной паре полос (светлая + темная) каждые четыре часа. Раз сформировавшись, полоса остается на своем месте. Обычные бактерии E. coli, как и контрольные микробы со встроенным модулем определения плотности, но с неизмененной системой регуляции cheZ, образуют равномерные круглые колонии без видимой структуры.
Рост колонии генетически модифицированных бактерий E. coli. Из Liu et al., 2011.
Чтобы понять, почему модифицированные бактерии образуют полоски, авторам пришлось поставить ряд дополнительных экспериментов. В итоге выяснилось следующее. На первом этапе роста колонии плотность клеток низкая, и поэтому концентрация AHL не достигает порогового уровня, при котором клетки теряют способность к направленному движению. Примерно через 5 ч после начала роста в центре колонии достигается пороговая концентрация AHL, и бактерии в этой зоне теряют подвижность. Теперь они не могут покинуть эту область. В «зоне неподвижности» рост плотности клеток ускоряется. На границе этой зоны — там, где концентрация AHL по-прежнему ниже пороговой, — образуется область пониженной плотности бактерий. Дело в том, что бактерии, находящиеся возле границы, еще не потеряли подвижность, поэтому они свободно мигрируют во все стороны, в том числе и к центру колонии. В норме это компенсировалось бы обратной миграцией. Но клетки, попавшие в «зону неподвижности», сами становятся неподвижными и вернуться уже не могут. Это и приводит к формированию темной полосы с пониженной плотностью бактерий.
Тем временем бактерии на «переднем фронте» растущей колонии продолжают спокойно размножаться и заселять новые территории. То, что происходит в центре колонии, не влияет на них, потому что концентрация AHL вокруг них пока остается низкой. Но через некоторое время снаружи от темной полосы (на строго определенном расстоянии от нее) возникает вторая зона с концентрацией AHL выше пороговой, и весь процесс повторяется: формируется новая светлая и новая темная полоса.
Изысканные узоры, которые можно «нарисовать» модифицированными бактериями, если поселить их в двух, четырех или шести точках на питательной среде.
Данное исследование может заинтересовать не только художников-авангардистов, которым пора задуматься о создании «саморисующихся» картин из генно-модифицированных бактерий[92]. Результат может оказаться важным для понимания механизмов онтогенеза. Ведь в ходе развития многоклеточных различные повторяющиеся структуры формируются сплошь и рядом.
При помощи математического моделирования авторы определили, что на частоту полос должны влиять такие факторы, как скорость распространения AHL в среде и подвижность бактерий. Полос будет меньше или они вообще не образуются, если AHL начнет распространяться в среде слишком свободно или если бактерии будут двигаться слишком вяло. Второе предсказание удалось проверить экспериментально. Для этого бактерий модифицировали еще раз, добавив в их геном дополнительный регулятор активности гена CheZ. Теперь активность этого гена зависела не только от плотности популяции бактерий, но и от концентрации ангидротетрациклина — вещества, которое экспериментаторы могли произвольно добавлять в среду. Модельное предсказание подтвердилось. Снижение подвижности бактерий (при концентрации AHL ниже пороговой) привело сначала к тому, что бактерии вместо бесконечного числа полос стали образовывать только 3–4 полосы, а затем росли равномерно. Дальнейшее уменьшение подвижности привело к полному исчезновению полос: теперь модифицированные бактерии росли как обычные E. coli.
—————
Неустранимая случайность
Итак, онтогенез — это процесс самоорганизации, в ходе которого согласованные действия множества одинаково запрограммированных клеток, следующих сравнительно простому набору правил поведения, приводят к самосборке сложных многоклеточных структур. Назовем это «главным принципом онтогенеза».
Есть такой афоризм (кстати, совершенно неправильный), что компьютерная модель — это такая штука, в которую что заложишь, то и получишь. Нет, модель — это усилитель для мозгов. Модель помогает просчитать и понять то, что мы не можем просчитать невооруженным мозгом. Если мозг не может создать новых знаний, то и модель не может. А если может мозг, то может и модель.
Так вот, в программу EvoDevo изначально ничего не заложено, кроме «главного принципа» — все записано в клетке, и эти записи для всех клеток одинаковые. Поэтому ее можно использовать для выяснения вопроса о том, что же следует из этого принципа. Какими свойствами должен обладать онтогенез многоклеточных, если известно, что он основан не на «чертеже» или «рецепте», а на алгоритме поведения клетки, одинаковом для всех?
Похоже на то, что многие странные, необычные свойства онтогенеза, над объяснением которых бьются эмбриологи, могут быть на самом деле неизбежными следствиями этого принципа. В таком случае для них не нужны специальные объяснения.
Первое такое свойство мы уже упоминали: это стохастичность — наличие неустранимого элемента случайности. Какого бы зверя мы ни попытались создать, фенотип всегда поначалу оказывается неустойчивым. Это значит, что при одном и том же генотипе из зиготы может сложиться такой зверь, какого мы хотели, а может и немного другой, а то и вовсе неожиданный.
По-видимому, онтогенезу реальных организмов тоже присуща такая стохастичность, которая, впрочем, обычно почти не проявляется из-за наличия специальных стабилизирующих адаптаций (помните, мы говорили о помехоустойчивости в главе 4). В программе EvoDevo стохастичность порождается прежде всего неодновременностью выполнения клетками предписанных действий: программа обрабатывает клетки по одной в случайном порядке, причем действия, совершенные одной клеткой, могут изменить условия для других. У реальных эмбрионов поведение клеток может быть лучше синхронизировано (хотя идеальная синхронизация все равно недостижима), зато в реальной жизни всегда есть непредсказуемые колебания условий среды — дополнительный источник хаоса в развитии. В любом развивающемся организме обязательно есть флуктуации, случайные различия между клетками на уровне биохимии и экспрессии генов. Активность гена невозможно отрегулировать с абсолютной точностью. Поэтому две клетки с одинаковыми геномами обязательно будут различаться по числу молекул тех или иных белков. Это ведет к различиям в поведении клеток.
Если внимательно рассмотреть работу транскрипционных факторов (ТФ), то станет понятно, почему нельзя отрегулировать работу генов, а значит и поведение клетки, с абсолютной точностью. Напомним, что ТФ распознают короткие (длиной примерно 10–20 нуклеотидов) участки ДНК — операторы, или сайты связывания ТФ, — и прикрепляются к ним. Сайты связывания ТФ часто располагаются перед началом регулируемого гена или в интронах. Прикрепление ТФ к сайту связывания либо способствует, либо, наоборот, препятствует работе ДНК-зависимой РНК-полимеразы — фермента, осуществляющего транскрипцию. В соответствии с этим ТФ делятся на индукторы (активаторы) и репрессоры.
До недавних пор было не очень понятно, каким образом ТФ находит свой сайт. Большинство молекулярных процессов в клетке основано на взаимном узнавании молекул, подходящих друг к другу как ключ к замку (см. главу 2). Обычно для того, чтобы нужные молекулы нашли друг друга, достаточно хаотических процессов — диффузии и броуновского движения. Чтобы можно было всерьез рассчитывать на случайную встречу фермента (например, алкоголь-дегидрогеназы) и его лиганда[93] (в данном случае этилового спирта), этих молекул в клетке должно быть достаточно много.
Но транскрипционные факторы — товар штучный. Часто клетка синтезирует лишь по несколько молекул того или иного ТФ. В еще большей степени это относится к их лигандам, т. е. сайтам связывания. Иногда во всем геноме есть только одно-единственное место, к которому данный ТФ может прикрепиться. Как ТФ находит его среди миллионов нуклеотидов?