Компьютерное моделирование на службе биологии
Компьютерное моделирование - важный инструмент исследований в современном научном мире. Компьютеры позволяют нам выполнять вычисления, которые имитируют поведение сложных (биологических) систем так, как мы не смогли бы достичь иначе. Можно представить эти симуляции как компьютерную игру, в которой создается виртуальный мир, работающий по определенным (например, физическим) правилам. Пока мы играем в игру, мы изучаем правила, управляющие этим виртуальным миром и его окружением, а также то, как мы влияем на этот мир как игроки. В этой статье я расскажу, как мы используем компьютерное моделирование в мире структурной биологии для изучения структуры и функции молекул. Я также расскажу о том, как, по моему мнению, можно использовать знания из мира биологии и компьютерного моделирования для развития общества, в котором мы живем.
Профессор Левитт получил Нобелевскую премию по химии в 2013 году за разработку многомасштабных моделей для сложных химических систем.
Интервью взяла и написала Ноа Сегев, выпускница энергетической программы Grand Technion, Технион, Израильский технологический институт, Хайфа, Израиль.
Что такое компьютерная симуляция?
Простой способ понять, что такое компьютерная симуляция, - это вспомнить компьютерные игры. Например, подумайте о приключенческой игре, в которой ваш персонаж ходит по окружению, выполняя различные действия. Чтобы игра выглядела реалистично, компьютер должен создать виртуальный мир, который ведет себя так же, как реальный. Например, если во время игры вы бросаете мяч, компьютер должен использовать соответствующее физическое уравнение (в данном случае уравнение движения Ньютона), чтобы рассчитать движение мяча и создать реалистичную симуляцию физического пути мяча во время его движения (рис. 1). По такому же принципу компьютер может моделировать и другие реальные процессы, если мы знаем физические законы, которые ими управляют. Другими словами, можно моделировать не только законы, управляющие движением объектов, как мы видели в примере выше, но и более сложные процессы, такие как погода, химические реакции, а также различные биологические процессы, например сворачивание белков, о которых мы поговорим ниже.
Что мы можем узнать из компьютерного моделирования?
Давайте подумаем о приключенческой игре, например Assassin's Creed. Предположим, что ваша миссия происходит во Флоренции, Италия, и вы гуляете по этому городу, используя компьютерную симуляцию улиц Флоренции. Во время прогулки вы видите различные дома и исторические достопримечательности, такие как прекрасный собор Дуомо. После многих часов, проведенных в этой игре, вы будете знать многое о географии Флоренции. С этими знаниями вы сможете гулять по реальному городу Флоренции, чувствовать себя знакомым с ним и определять различные места и объекты, которые встречались вам в компьютерной игре. Это значит, что игра давала вам реальные знания о самом городе, даже если вы никогда в нем не бывали. Такое обучение с помощью компьютерных симуляторов является безопасным процессом - вы не боитесь получить травму во время игры, поэтому можете позволить себе совершать в игре действия, которые не решились бы совершить в реальной жизни. В зависимости от игры, иногда даже есть действия, которые нельзя совершить в реальной жизни, но можно совершить в компьютерной игре (например, вы можете летать или встречаться с воображаемыми существами).
Этот принцип получения знаний с помощью компьютерного моделирования используется и в научном мире: мы строим модель изучаемого физического или химического процесса, а затем моделируем его с помощью компьютера. Модель основана на математических уравнениях, описывающих процесс (как на рисунке 1, где в модели используются уравнения, описывающие законы Ньютона и управляющие физическим поведением шара). Компьютер позволяет нам наблюдать за тем, как процесс разворачивается во времени, поэтому мы можем проверить, соответствуют ли результаты моделирования реальному процессу. Если результаты соответствуют, то мы делаем вывод, что модель хороша и может быть использована для лучшего понимания явления, которое мы исследуем. Если же компьютерные результаты не соответствуют реальным, то мы делаем вывод, что модель нуждается в пересмотре. Модификация модели поможет нам выявить ошибки в понимании изучаемого процесса. Поскольку симуляция не опасна, мы можем попробовать всевозможные модели и возможности, которые в реальной жизни даже невозможно исследовать. Иногда в ходе такого компьютерного моделирования возникают сюрпризы, и мы можем обнаружить, что "дикая" модель, которую мы рассматривали, на самом деле лучше всего описывает изучаемое явление. Компьютерные модели дают нам свободу творчества и позволяют находить такие объяснения реальности, которые иначе трудно найти.
Как раз то, что нужно
При использовании компьютерного моделирования в науке одним из важнейших принципов является принцип, который я называю "just right". Согласно этому принципу, мы должны построить не слишком простую и не слишком сложную модель. Если модель будет слишком простой, она не сможет достаточно подробно описать явление, которое мы хотим изучить. И наоборот, если модель будет слишком сложной, мы не сможем использовать ее для получения информации, способствующей нашему пониманию. Я считаю, что каждый исследователь должен понимать, чем он занимается, на простом и базовом уровне, чтобы иметь возможность объяснить свои исследования другим. Если кто-то говорит, что открыл что-то великое, но это слишком сложно объяснить, меня охватывают сомнения, и я не уверен, что он действительно понимает, что изучает. Поэтому я всегда ищу самую простую модель, которая была бы достаточно хороша (как вы увидите на рисунке 2 ниже, посвященном сворачиванию белков). Я считаю, что это очень общая идея для жизни - у каждого объяснения есть свой "правильный" уровень. Поэтому я советую вам всегда искать самое простое объяснение, которое проясняет то, что вы пытаетесь понять, - не больше и не меньше.
Компьютерное моделирование в структурной биологии
Сейчас я расскажу вам, как мы использовали компьютерное моделирование и принцип "как надо" для понимания очень важного явления в биологии - сворачивания белков. Исследование структуры белков является частью области, называемой структурной биологией. Давайте подумаем о том, как функционируют живые организмы. Внутри организма существует множество структур, похожих на струны, которые называются белками. Эти белки складываются, образуя трехмерные формы. Каждый белок имеет свою уникальную форму, которая идентична внутри каждого живого организма. Удивительно то, что эти трехмерные белки выполняют все жизненные функции: строят тело, проводят химические реакции, двигают мышцами и переваривают пищу. Поэтому понимание процесса сворачивания, определяющего конечную форму белка, чрезвычайно важно.
Белки - это большие молекулы, состоящие из тысяч атомов с множеством взаимодействий между ними. Если мы захотим провести компьютерное моделирование, чтобы разобраться со всеми этими атомами и их взаимодействиями внутри белка, это станет слишком сложной задачей. В начале 1970-х годов я работал над этой проблемой вместе с Арье Варшелем, и в 1975 году мы опубликовали свои результаты в одном из важных научных журналов [ 1 ]. Мы обнаружили, что можем построить простую модель белка, представленного в виде ожерелья, состоящего из различных типов бусин, в котором каждый тип бусин имеет несколько иные характеристики, чем другие (рис. 2А). Каждая бусина представляет собой набор (скажем, 10) атомов и их взаимодействий. Конкретные бусины (скажем, красные) притягиваются к другим конкретным бусинам (скажем, синим). Эта простая модель смогла дать адекватное и полезное объяснение сворачиванию белков (рис. 2B) и была принята в качестве модели для многих других молекулярных расчетов [2]. Эти симуляции позволяют нам понять и даже предсказать трехмерную структуру различных белков и лучше понять их биологическую активность. Мы также можем использовать компьютер для разработки молекул, которые могут быть использованы в качестве лекарств.
Компьютерное моделирование за пределами биологии - взгляд в будущее
Разнообразие, разнообразие, разнообразие
Биологические системы сталкиваются с уникальной проблемой: они должны быть готовы к неожиданным ситуациям, которые могут возникнуть в будущем. Как можно подготовить любую систему к сценариям, которые никогда ранее не возникали? Ответ прост: с помощью разнообразия. Природа пытается создать большой диапазон вариаций внутри системы, чтобы она могла адаптироваться и модифицировать свои процессы для решения непредвиденных задач.
Например, у животных каждое потомство получает случайную половину генетической информации (ДНК) каждого из родителей, поэтому каждое потомство уникально и увеличивает разнообразие вида. Таким образом, у целой группы животных повышается готовность к реагированию на возможные сценарии будущего, что увеличивает коллективную устойчивость вида к неожиданным ситуациям.
Я думаю, что принцип разнообразия, которому учит нас биология, применим и во многих других сферах жизни. Например, сильное общество - это общество разнообразия, в котором разные люди, разного социального происхождения, пола и образования, должны учиться жить вместе, понимать и принимать друг друга. Действительно, в школе или дома нам всегда приходится искать способы договориться с окружающими нас людьми. Иногда нам приходится иметь дело с трудными и сложными социальными ситуациями, и, конечно, некоторые из нас лучше других умеют разрешать возникающие конфликты. Кроме того, наша жизнь сама по себе разнообразна, в ней есть взлеты и падения, неожиданные ситуации. Ключ к лучшему будущему и стабильному обществу зависит от нашей способности успешно справляться с разнообразием жизни. Для того чтобы справляться с разнообразными социальными и личными ситуациями, необходим хорошо развитый эмоциональный интеллект. Я считаю, что мы можем использовать компьютерные симуляции, чтобы помочь нам улучшить наш эмоциональный интеллект.
Компьютерные симуляции для развития эмоционального интеллекта
Компьютерная симуляция для развития эмоционального интеллекта может быть представлена в виде интерактивной игры, которая моделирует сложную социальную ситуацию и позволяет вам применять различные стратегии для решения проблемы (рис. 3). Например, кто-то оскорбляет вас в классе. Как вы должны отреагировать, чтобы не разрушить полностью возможность сотрудничества с этим человеком? Используя компьютерную симуляцию, вы можете увидеть результаты различных действий, которые вы могли бы предпринять. Подобные занятия, проводимые как индивидуально, так и в рамках образовательной системы, могут сыграть важную роль в развитии эмоционального интеллекта.
Рекомендации для молодых умов
Я хочу поделиться с вами некоторыми мыслями, которые я вынесла из своей научной карьеры и из жизни в целом. Во-первых, важно делать то, что вы любите. Не делайте то, что хотят от вас родители, или то, что вам говорит общество; попробуйте делать то, что вам действительно нравится. Нет лучшей жизни, чем та, в которой вы занимаетесь тем, что вам действительно нравится. Во-вторых, не сдавайтесь. Верьте в себя и не слишком переживайте из-за успеха или неудачи. Помните, что в каждом плохом случае есть что-то хорошее, а в каждом хорошем - что-то плохое, и мы учимся и на том, и на другом. Продолжайте верить в себя, и в конце концов другие тоже поверят в вас. В-третьих, старайтесь быть оригинальными. Каждый из нас особенный и уникальный. Попробуйте выразить свою уникальность, а не просто копировать других. В-четвертых, будьте готовы совершать ошибки. Я всегда говорю, что хороший ученый - это тот, кто ошибается в 90 % случаев, а по-настоящему хороший ученый ошибается в 99 % случаев. Почему? Потому что, если вы превосходны в своей области, вы занимаетесь самыми сложными проблемами. Если вы не готовы совершать ошибки, вы никогда не справитесь с более сложными вещами. В-пятых, будьте добрым человеком, щедрым и теплым - это важные качества, которые нужно в себе воспитывать.
Последнее, что я хотел бы вам посоветовать, связано с планированием. Я считаю, что в жизни нужно уметь планировать наперед, но слишком много планирования может привести к разочарованию. Жизнь никогда не идет именно так, как мы планируем, и часто случаются удивительные вещи, которые не входят в план. Если вы будете слишком заняты своим первоначальным планом, вы даже не заметите новых возможностей. Идеальный вариант - это тонкий баланс между следованием планам и готовностью реагировать на сюрпризы, которые преподносит жизнь.
Дополнительные материалы
Майкл Левитт объясняет свою работу молодым студентам - Youtube.
