The next software revolution: programming biological cells | Sara-Jane Dunn

Переводчик: Arina Shentseva Редактор: Natalia Savvidi

The second half of the last century was completely defined

Вторая половина XX века была полностью определена

by a technological revolution:

технологической революцией:

the software revolution.

революцией программного обеспечения.

The ability to program electrons on a material called silicon

Возможность программирования электронов на кремниевых материалах

made possible technologies, companies and industries

дала начало таким технологиям, компаниям и индустриям,

that were at one point unimaginable to many of us,

которые многие из нас не могли себе даже представить,

but which have now fundamentally changed the way the world works.

но которые уже полностью изменили нашу жизнь.

The first half of this century, though,

Однако первая половина нынешнего столетия

is going to be transformed by a new software revolution:

будет изменена революцией нового программного обеспечения:

the living software revolution.

революцией программного обеспечения живых систем.

And this will be powered by the ability to program biochemistry

Это возможно посредством биохимического программирования

on a material called biology.

на биологических материалах.

And doing so will enable us to harness the properties of biology

Это позволит нам использовать биологические свойства

to generate new kinds of therapies,

для создания новых видов терапии,

to repair damaged tissue,

восстановления повреждённых тканей,

to reprogram faulty cells

перепрограммирования неисправных клеток

or even build programmable operating systems out of biochemistry.

или даже создания программируемых операционных систем с помощью биохимии.

If we can realize this -- and we do need to realize it --

Если мы это поймём, а нам нужно это понять,

its impact will be so enormous

влияние новой технологии будет настолько огромным,

that it will make the first software revolution pale in comparison.

что по сравнению с ней первая программная революция будет ничтожна.

And that's because living software would transform the entirety of medicine,

Потому что революция живого ПО перевернёт всю медицину,

agriculture and energy,

сельское хозяйство и энергетику,

and these are sectors that dwarf those dominated by IT.

и это секторы перегоняют те, в которых доминируют IT-технологии.

Imagine programmable plants that fix nitrogen more effectively

Представьте себе программируемые растения, фиксирующие азот более эффективно

or resist emerging fungal pathogens,

или противостоящие возникающим грибковым патогенам,

or even programming crops to be perennial rather than annual

или даже модификацию урожая в многолетний вместо годичного,

so you could double your crop yields each year.

чтобы вы смогли каждый год удваивать свой урожай.

That would transform agriculture

Это изменит сельское хозяйство

and how we'll keep our growing and global population fed.

и то, как мы будем кормить растущее мировое население.

Or imagine programmable immunity,

Или же представьте себе программируемый иммунитет:

designing and harnessing molecular devices that guide your immune system

созданные и использующиеся молекулярные устройства, благодаря которым иммунитет

to detect, eradicate or even prevent disease.

распознаёт, уничтожает или даже предотвращает болезни.

This would transform medicine

Это изменит медицину

and how we'll keep our growing and aging population healthy.

и то, как мы будем поддерживать здоровье растущего и стареющего населения.

We already have many of the tools that will make living software a reality.

У нас уже есть много инструментов для осуществления ПО живых систем.

We can precisely edit genes with CRISPR.

Мы можем редактировать гены с помощью CRISPR.

We can rewrite the genetic code one base at a time.

Мы можем переписывать генетический код

по одному нуклеотиду зараз.

We can even build functioning synthetic circuits out of DNA.

Мы даже можем создавать функционирующие синтетические цепи из ДНК.

But figuring out how and when to wield these tools

Мы ещё не знаем, как с этим обращаться:

is still a process of trial and error.

мы всё ещё идём по пути проб и ошибок,

It needs deep expertise, years of specialization.

и для этого требуются глубокие знания и годы специализации.

And experimental protocols are difficult to discover

А экспериментальные закономерности трудно обнаружить

and all too often, difficult to reproduce.

и ещё чаще трудно воспроизвести.

And, you know, we have a tendency in biology to focus a lot on the parts,

Биологи обычно сосредоточиваются на отдельных частях,

but we all know that something like flying wouldn't be understood

но мы все понимаем, что нельзя понять полёт,

by only studying feathers.

изучая только перья.

So programming biology is not yet as simple as programming your computer.

Поэтому биопрограммирование сложнее компьютерного программирования.

And then to make matters worse,

Более того,

living systems largely bear no resemblance to the engineered systems

живые системы в основном непохожи на инженерные системы,

that you and I program every day.

разрабатываемые нами ежедневно.

In contrast to engineered systems, living systems self-generate,

По сравнению с инженерными, живые системы самогенерируемы,

they self-organize,

они самоорганизованы

they operate at molecular scales.

и работают на молекулярном уровне.

And these molecular-level interactions

И эти молекулярные взаимодействия

lead generally to robust macro-scale output.

приводят к надёжному результату на макроуровне.

They can even self-repair.

Они могут даже самовосстанавливаться.

Consider, for example, the humble household plant,

Представьте себе, например, скромное домашнее растение,

like that one sat on your mantelpiece at home

как то, что стоит у вас на камине,

that you keep forgetting to water.

которое вы забываете поливать.

Every day, despite your neglect, that plant has to wake up

Каждый день, несмотря на вашу забывчивость, растению нужно проснуться

and figure out how to allocate its resources.

и понять, как распределить свои ресурсы.

Will it grow, photosynthesize, produce seeds, or flower?

Будет ли оно расти, фотосинтезировать, давать семена или цвести?

And that's a decision that has to be made at the level of the whole organism.

И это решение должно быть принято на уровне всего организма.

But a plant doesn't have a brain to figure all of that out.

Но у растения нет мозга, чтобы обо всём этом думать.

It has to make do with the cells on its leaves.

Ему приходится обходиться клетками листьев.

They have to respond to the environment

Они должны среагировать на среду

and make the decisions that affect the whole plant.

и принять решение, которое затронет всё растение.

So somehow there must be a program running inside these cells,

Должна быть какая-то программа, которая работает внутри этих клеток,

a program that responds to input signals and cues

которая отвечает на входящие сигналы

and shapes what that cell will do.

и определяет дальнейшее действие клетки.

And then those programs must operate in a distributed way

Затем эти программы должны распределиться

across individual cells,

по отдельным клеткам,

so that they can coordinate and that plant can grow and flourish.

чтобы те скоординировались, а растение смогло расти и цвести.

If we could understand these biological programs,

Если мы поймём работу этих биологических программ,

if we could understand biological computation,

если мы поймём биопрограммирование,

it would transform our ability to understand how and why

это перевернёт наше понимание того, как и почему

cells do what they do.

клетки делают то, что они делают.

Because, if we understood these programs,

Потому что, если мы поймём эти программы,

we could debug them when things go wrong.

мы сможем исправлять их при необходимости.

Or we could learn from them how to design the kind of synthetic circuits

Или же они могли бы научить нас проектировать синтетические цепи,

that truly exploit the computational power of biochemistry.

использующие вычислительную мощь биохимии в полной мере.

My passion about this idea led me to a career in research

Увлечённость этой идеей привела меня к научной карьере

at the interface of maths, computer science and biology.

на стыке математики, компьютерных технологий и биологии.

And in my work, I focus on the concept of biology as computation.

В своей работе я фокусируюсь на концепции о том,

что биология — это вычислительные операции.

And that means asking what do cells compute,

Отсюда возникает вопрос: что же вычисляют клетки,

and how can we uncover these biological programs?

и как мы можем выявлять, как работают эти биологические программы?

And I started to ask these questions together with some brilliant collaborators

Я начала задавать эти вопросы вместе со своими замечательными коллегами

at Microsoft Research and the University of Cambridge,

в Microsoft Research и Кембриджском университете.

where together we wanted to understand

Мы все хотели разобраться

the biological program running inside a unique type of cell:

в биологической программе, выполнямой в уникальных клетках —

an embryonic stem cell.

это эмбриональные стволовые клетки.

These cells are unique because they're totally naïve.

Они уникальны, потому что совершенно «наивны».

They can become anything they want:

Они могут стать любой другой клеткой:

a brain cell, a heart cell, a bone cell, a lung cell,

клеткой мозга, сердца, костной ткани, лёгкого,

any adult cell type.

любой клеткой взрослого человека.

«Наивность» является их отличительной чертой,

This naïvety, it sets them apart,

but it also ignited the imagination of the scientific community,

но она поразила воображение научного сообщества,

who realized, if we could tap into that potential,

осознавшего потенциал этих клеток

we would have a powerful tool for medicine.

для использования в медицине.

If we could figure out how these cells make the decision

Если мы поймём, как такие клетки принимают решение

to become one cell type or another,

стать тем или иным типом клеток,

we might be able to harness them

мы могли бы использовать их

to generate cells that we need to repair diseased or damaged tissue.

для генерирования клеток, нужных для замены повреждённых тканей.

But realizing that vision is not without its challenges,

Но при осуществлении этой идеи возникают проблемы,

not least because these particular cells,

во многом потому, что эти клетки

they emerge just six days after conception.

образуются всего лишь через шесть дней после зачатия.

And then within a day or so, they're gone.

А затем примерно за один день исчезают.

They have set off down the different paths

Они расходятся в разных направлениях,

that form all the structures and organs of your adult body.

формирующих структуру и органы взрослого организма.

But it turns out that cell fates are a lot more plastic

Но оказывается, что судьба клеток более пластична,

than we might have imagined.

чем мы это себе представляли.

About 13 years ago, some scientists showed something truly revolutionary.

Около 13 лет назад учёные показали нечто по-настоящему революционное.

By inserting just a handful of genes into an adult cell,

Вживив всего несколько генов во взрослую клетку,

like one of your skin cells,

например, в эпителиальную клетку,

you can transform that cell back to the naïve state.

можно вернуть эту клетку обратно в «наивное» состояние.

And it's a process that's actually known as "reprogramming,"

Такой процесс называется «перепрограммированием».

and it allows us to imagine a kind of stem cell utopia,

Он позволяет нам представить себе своего рода утопию стволовых клеток,

the ability to take a sample of a patient's own cells,

возможность взять образец клеток пациента,

transform them back to the naïve state

вернуть их в «наивное» состояние

and use those cells to make whatever that patient might need,

и использовать их для пациента,

в каких бы клетках он ни нуждался — мозга или сердца.

whether it's brain cells or heart cells.

But over the last decade or so,

Но в последнее десятилетие

figuring out how to change cell fate,

изменение предназначения клетки

it's still a process of trial and error.

всё так же остаётся процессом проб и ошибок.

Even in cases where we've uncovered successful experimental protocols,

Даже в тех случаях, когда мы выработали успешные экспериментальные инструкции,

they're still inefficient,

они по-прежнему неэффективны,

and we lack a fundamental understanding of how and why they work.

и у нас нет фундаментальных знаний о том, как и почему они работают.

If you figured out how to change a stem cell into a heart cell,

Если вы выяснили, как превратить стволовую клетку в клетку сердца,

that hasn't got any way of telling you how to change a stem cell

это не значит, что вы также можете превратить стволовую клетку

into a brain cell.

в клетку мозга.

So we wanted to understand the biological program

Поэтому мы хотели понять биологический процесс,

running inside an embryonic stem cell,

протекающий внутри эмбриональных стволовых клеток,

and understanding the computation performed by a living system

а понимание вычислений, произведённых живой системой,

starts with asking a devastatingly simple question:

начинается с невероятно простого вопроса:

What is it that system actually has to do?

«Что на самом деле должна делать система?»

Now, computer science actually has a set of strategies

В информатике есть набор стратегий для определения того,

for dealing with what it is the software and hardware are meant to do.

что собственно делают программные и аппаратные средства.

When you write a program, you code a piece of software,

Когда вы пишете программу, вы кодируете часть ПО

you want that software to run correctly.

и хотите, чтобы ПО работало правильно,

You want performance, functionality.

было достаточно быстрым и функциональным,

You want to prevent bugs.

а также не содержало ошибок.

They can cost you a lot.

Они могут дорого обойтись.

So when a developer writes a program,

Когда разработчик пишет программу,

they could write down a set of specifications.

он может записать набор спецификаций,

These are what your program should do.

которые ваша программа должна осуществить.

Maybe it should compare the size of two numbers

Возможно, она должна сравнить два числа

or order numbers by increasing size.

или расположить числа в возрастающем порядке.

Technology exists that allows us automatically to check

Существует технология, позволяющая автоматически проверять,

whether our specifications are satisfied,

удовлетворены ли спецификации,

whether that program does what it should do.

выполняет ли программа то, что она должна делать.

And so our idea was that in the same way,

Наша идея заключалась в том, что аналогичным образом

experimental observations, things we measure in the lab,

экспериментальные наблюдения и измерения в лаборатории

they correspond to specifications of what the biological program should do.

соответствуют спецификациям того, что должна делать биопрограмма.

So we just needed to figure out a way

Нужно было найти способ

to encode this new type of specification.

закодировать эту новую спецификацию.

So let's say you've been busy in the lab and you've been measuring your genes

Допустим, вы занимаетесь исследованием генов в лаборатории,

and you've found that if Gene A is active,

и вы обнаружили, что если ген А активен,

then Gene B or Gene C seems to be active.

то гены В или С тоже активны.

We can write that observation down as a mathematical expression

Можно записать это наблюдение как математическое выражение,

if we can use the language of logic:

используя язык логики:

If A, then B or C.

если А, тогда В или С.

Now, this is a very simple example, OK.

Это очень простой пример,

It's just to illustrate the point.

всего лишь для иллюстрации.

We can encode truly rich expressions

Можно закодировать сложные выражения,

that actually capture the behavior of multiple genes or proteins over time

отражающие поведение во времени различных генов и белков

across multiple different experiments.

в разных экспериментах.

And so by translating our observations

Перевод наблюдений

into mathematical expression in this way,

в математические выражения

it becomes possible to test whether or not those observations can emerge

позволяет проверить, могут ли эти наблюдения

быть результатом генетических взаимодействий.

from a program of genetic interactions.

And we developed a tool to do just this.

И именно для этого мы разработали один метод.

We were able to use this tool to encode observations

С его помощью мы кодировали наблюдения

as mathematical expressions,

в математические выражения,

and then that tool would allow us to uncover the genetic program

а потом выясняли, какая генетическая программа

that could explain them all.

может всё это объяснить.

And we then apply this approach

Мы применяем этот метод,

to uncover the genetic program running inside embryonic stem cells

чтобы раскрыть генетическую программу внутри эмбриональных стволовых клеток

to see if we could understand how to induce that naïve state.

и узнать, как привести эти клетки в «наивное» состояние.

And this tool was actually built

Этот метод был создан на основе программы,

on a solver that's deployed routinely around the world

широко используемой для обычной проверки ПО.

for conventional software verification.

So we started with a set of nearly 50 different specifications

Мы начали с набора из 50 спецификаций,

созданных нами на основании экспериментальных наблюдений

that we generated from experimental observations of embryonic stem cells.

над эмбриональными стволовыми клетками.

And by encoding these observations in this tool,

Закодировав эти наблюдения,

we were able to uncover the first molecular program

мы смогли обнаружить первую молекулярную программу,

that could explain all of them.

объясняющую их.

Now, that's kind of a feat in and of itself, right?

Это само по себе достижение, не так ли?

Being able to reconcile all of these different observations

Вы не сможете сопоставить все эти наблюдения

is not the kind of thing you can do on the back of an envelope,

в спешке на клочке бумаге,

even if you have a really big envelope.

даже если он очень большой.

Because we've got this kind of understanding,

Поняв это,

мы смогли продвинуться ещё на один шаг.

we could go one step further.

We could use this program to predict what this cell might do

Мы смогли использовать эту программу для предсказания действий клетки

in conditions we hadn't yet tested.

в ещё не изученных нами условиях.

We could probe the program in silico.

Мы смогли попробовать программу в компьютерной симуляции.

And so we did just that:

Мы поступили так:

we generated predictions that we tested in the lab,

мы выдвинули предположения и протестировали их в лаборатории.

and we found that this program was highly predictive.

Мы обнаружили, что программа даёт очень предсказуемые результаты.

It told us how we could accelerate progress

Благодаря ей мы поняли, как ускорить превращение

back to the naïve state quickly and efficiently.

в «наивное» состояние быстро и эффективно.

It told us which genes to target to do that,

Мы узнали, на какие гены ориентироваться

which genes might even hinder that process.

и какие гены могут задерживать этот процесс.

We even found the program predicted the order in which genes would switch on.

Оказалось даже, что программа предсказала порядок, в котором гены будут включаться.

So this approach really allowed us to uncover the dynamics

Этот подход помог нам раскрыть динамику

of what the cells are doing.

действий клеток.

What we've developed, it's not a method that's specific to stem cell biology.

Это подход можно применять не только к стволовым клеткам.

Rather, it allows us to make sense of the computation

Он позволяет понять вычисления,

being carried out by the cell

производимые клетками

in the context of genetic interactions.

в контексте генетических взаимодействий.

So really, it's just one building block.

Это лишь кирпичик.

The field urgently needs to develop new approaches

Этой области срочно нужны новые подходы,

to understand biological computation more broadly

чтобы понять биологические вычисления шире

and at different levels,

и на разных уровнях,

from DNA right through to the flow of information between cells.

начиная с ДНК и заканчивая информационным потоком между клетками.

Only this kind of transformative understanding

Только такое понимание

will enable us to harness biology in ways that are predictable and reliable.

даст нам возможность использовать биологию прогнозируемо и надёжно.

But to program biology, we will also need to develop

Но чтобы запрограммировать биологию, нам нужно создать

the kinds of tools and languages

инструменты и языки взаимодействия,

that allow both experimentalists and computational scientists

которые бы позволили и экспериментаторам, и специалистам по теории вычислений

to design biological function

конструировать биологические функции

and have those designs compile down to the machine code of the cell,

так, чтобы они составляли машинный код клетки,

its biochemistry,

её биохимию,

so that we could then build those structures.

чтобы мы могли выстроить такие структуры.

Now, that's something akin to a living software compiler,

Это что-то сродни живому программному компилятору,

and I'm proud to be part of a team at Microsoft

и я горжусь тем, что работаю в группе Microsoft,

that's working to develop one.

занимающейся его созданием.

Though to say it's a grand challenge is kind of an understatement,

Хоть и будет преуменьшением назвать это большим вызовом,

but if it's realized,

но если это получится,

it would be the final bridge between software and wetware.

это свяжет окончательно ПО с «мозгами» живых систем.

More broadly, though, programming biology is only going to be possible

В широком смысле, программируемая биология будет возможно только тогда,

if we can transform the field into being truly interdisciplinary.

когда мы сможем сделать эту область междисциплинарной.

It needs us to bridge the physical and the life sciences,

Нужно соединить физические и биологические науки,

and scientists from each of these disciplines

и учёные из этих сфер

need to be able to work together with common languages

должны быть способны сотрудничать, используя общий язык

and to have shared scientific questions.

и решая научные вопросы, интересующие и тех, и других.

In the long term, it's worth remembering that many of the giant software companies

Это долгая перспектива, но нужно помнить, что многие корпорации ПО

and the technology that you and I work with every day

и технологии, используемые нами ежедневно,

could hardly have been imagined

было невозможно представить себе

at the time we first started programming on silicon microchips.

в ту пору, когда мы начинали программирование на кремниевых микрочипах.

And if we start now to think about the potential for technology

Задумавшись о потенциале этой технологии,

enabled by computational biology,

возможной благодаря вычислительной биологии,

we'll see some of the steps that we need to take along the way

мы увидим те шаги, которые нам следует предпринять,

to make that a reality.

чтобы претворить это в жизнь.

Now, there is the sobering thought that this kind of technology

Отрезвляет мысль о том, что подобными технологиями

could be open to misuse.

могут злоупотребить.

If we're willing to talk about the potential

Если мы говорим о возможности программирования

for programming immune cells,

иммунных клеток,

we should also be thinking about the potential of bacteria

то должны думать о возможных бактериях,

engineered to evade them.

созданных, чтобы заразить их.

There might be people willing to do that.

Кто-то может захотеть это сделать.

Now, one reassuring thought in this

Обнадёживает то,

is that -- well, less so for the scientists --

что — ну, учёных не очень, —

is that biology is a fragile thing to work with.

что биология — деликатная штука.

So programming biology is not going to be something

Программной биологией

you'll be doing in your garden shed.

невозможно заниматься у себя в сарае.

But because we're at the outset of this,

Так как мы только начинаем,

we can move forward with our eyes wide open.

то можем двигаться с широко раскрытыми глазами.

We can ask the difficult questions up front,

Можем ставить трудные вопросы,

we can put in place the necessary safeguards

заручиться необходимыми гарантиями

and, as part of that, we'll have to think about our ethics.

и, соответственно, задуматься об этике.

We'll have to think about putting bounds on the implementation

Нам надо задуматься об ограничениях при применении

of biological function.

биологической функции.

So as part of this, research in bioethics will have to be a priority.

Исследования в области биоэтики должны стать приоритетом.

It can't be relegated to second place

Их нельзя считать второстепенными,

in the excitement of scientific innovation.

воодушевляясь научными новшествами.

But the ultimate prize, the ultimate destination on this journey,

Но самый главная награда, конечная цель этого путешествия —

would be breakthrough applications and breakthrough industries

прорыв во всех областях,

in areas from agriculture and medicine to energy and materials

от агрикультуры и медицины до энергетики и ресурсов,

and even computing itself.

и даже в области компьютерной обработки данных.

Imagine, one day we could be powering the planet sustainably

Представьте себе, когда-нибудь

мы могли бы экологично снабжать планету зелёной энергией,

on the ultimate green energy

if we could mimic something that plants figured out millennia ago:

если бы мы смогли повторить то, до чего давно додумались растения:

how to harness the sun's energy with an efficiency that is unparalleled

использовать энергию солнца с эффективностью,

несравнимой с солнечными батареями.

by our current solar cells.

If we understood that program of quantum interactions

Если бы мы поняли процесс квантовых взаимодействий,

that allow plants to absorb sunlight so efficiently,

позволяющий растениями так эффективно использовать солнечный свет,

we might be able to translate that into building synthetic DNA circuits

мы смогли бы использовать его при построении синтетических сетей ДНК,

that offer the material for better solar cells.

чтобы улучшить солнечные батареи.

There are teams and scientists working on the fundamentals of this right now,

Сейчас над этими работают группы учёных,

so perhaps if it got the right attention and the right investment,

так что если мы привлечём к этому инвесторов,

it could be realized in 10 or 15 years.

то сможем осуществить это через 10–15 лет.

So we are at the beginning of a technological revolution.

Мы на пороге технологической революции.

Understanding this ancient type of biological computation

Понимание элементарных биологических вычислений —

is the critical first step.

важнейший первый шаг.

And if we can realize this,

Претворяя это в жизнь,

we would enter in the era of an operating system

мы начнём эру операционных систем,

that runs living software.

обслуживающих ПО живых систем.

Thank you very much.

Спасибо вам большое.

(Applause)

(Аплодисменты)