Машина творения: Новые организмы, редактирование генома и лабораторные гамбургеры

ДНК в клетках хранит генетические инструкции, но для того, чтобы сообщить клеточной фабрике, чего хочет от нее ДНК, требуется рибонуклеиновая кислота, или РНК. В расположенной внутри клетки сложной машине, называемой рибосомой, происходит преобразование (трансляция) РНК в последовательность аминокислот. Когда РНК попадает в рибосому, происходит волшебство. Матричная РНК, или мРНК, прикрепляется к рибосоме и ищет биологический эквивалент кнопки «Пуск» – трехбуквенную последовательность, обозначаемую как кодон. Рибосома обрабатывает всю нить мРНК, считывая каждый набор из трех букв, пока не обнаружит кнопку «Стоп». Тем временем вырабатывается продукт клеточной фабрики – белок.

Белки, представляющие собой цепочки аминокислот, – это основной структурный материал клеток, они проделывают большую часть оперативной работы. Существуют тысячи их типов, выполняющих целый спектр функций. Структурные белки, например коллаген, создают мягкий остов нашего тела в виде сухожилий и хрящей. Транспортный белок гемоглобин в красных кровяных тельцах перемещает кислород, играющий исключительно важную роль. Антитела – Y-образные белки обладают особыми способностями к распознаванию: впервые встречаясь с микробом, они прикрепляются к нему и либо сообща его уничтожают, либо блокируют, чтобы не заражал другие клетки. После выздоровления в организме в качестве клеток памяти остается небольшое количество вырабатывающих антитела иммунных клеток, которые при следующей встрече с тем же болезнетворным микробом вновь бросаются в бой. Такую же реакцию призваны вызывать и вакцины. Известно более 500 аминокислот, но в биологических системах регулярно встречаются лишь 20{29}. Если клетка – это футуристическая фабрика, то геном можно представить в виде футуристической операционной системы, в которой гены могут быть включены или выключены. У двух организмов может быть один и тот же ген, связанный с определенным признаком, но, если этот ген не включен, проявляться он не будет. Контроль над тем, какие гены включены, а какие выключены и в какой степени они активны, сложен и регламентирован. В нем участвуют не кодирующие белок последовательности, такие как промоторы и энхансеры, а также различные белковые факторы транскрипции. Это с трудом поддается изучению, поскольку указанные факторы трудно измерить в реальном времени, но вот пример из дикой фауны: большой зимний скат – представитель вида хрящевых рыб плоской формы – автоматически включает гены, дабы, изменив структуру тела, адаптироваться к повышению температуры воды в зимнее время, вызванному изменением климата{30}. В отличие от традиционного завода или традиционного компьютера, где логика и структурные механизмы существуют отдельно друг от друга, операционная система для жизни требует полного взаимодействия – и мы только начинаем разбираться, как все это работает вместе. В традиционных компьютерах, таких как ваш ноутбук или смартфон, логика и структурные механизмы автономны. Допустим, на новом компьютере установлена последняя версия Windows, однако игры и программы для повышения производительности нужно покупать отдельно и загружать потом в устройство. В биологии, где машина глубоко взаимосвязана с информацией, все иначе.

Современные электронные компьютеры всё еще представляют собой улучшенную версию калькуляторов. Они так же потребляют энергию, такие же непрочные, не могут сами себя ремонтировать или воспроизводить и без подключения к принтеру не способны произвести ничего осязаемого. Клетки – устройства, которыми мечтали бы стать традиционные компьютеры, умей они мечтать: клетки сами себя воспроизводят, ремонтируют и работают практически от любого источника энергии.

Вот почему новаторская работа Genentech имела принципиальное значение, и вот почему в будущем синтетическая биология изменит жизнь. Когда мы научимся говорить на языке биологии и управлять им, у нас появится возможность влиять на то, что происходит в клетках. Не просто читать код и редактировать его – клонировать инсулин или вносить мелкие исправления, – а писать новые инструкции, обеспечивать их доставку по назначению и производить новые биологические продукты на той, клеточной, стороне. Хумулин был ранним продуктом синтетической биологии – области, пока совсем новой и развивающейся. Исследователи, чья деятельность связана с данной научной сферой, пытаются очертить ее контуры, при этом она охватывает химию, биологию, компьютерные технологии, проектирование и дизайн с единственной целью – получить доступ к клеточной фабрике и к операционной системе жизни, чтобы написать новый (и, возможно, лучший) биологический код.

Синтетическая биология пересекается с компьютерными технологиями, и в частности с искусственным интеллектом, используя машинное обучение и выявляя значимые закономерности в больших массивах данных. На машинном обучении работают сервисы, которыми вы часто пользуетесь, например рекомендации на YouTube и Spotify, а также голосовые помощники вроде Alexa и Siri. В контексте биологии машинное обучение позволяет исследователям выявлять, продвигаясь бесчисленными мелкими шажками, новые закономерности. Проведение опытов с несколькими переменными часто требует мельчайших методичных изменений в измерениях, материалах и исходных данных – и в итоге жизнеспособного продукта все равно может не получиться. DeepMind, подразделение компании Google, занимающееся исследованием и созданием систем искусственного интеллекта, которые затем применяются для решения сложных проблем, разработало способ тестирования и моделирования многосоставной структуры укладки (сворачивания) длинных цепочек аминокислот, решив тем самым проблему, долгое время не дававшую покоя ученым. Разработанная DeepMind для этой цели система AlphaFold была использована, чтобы предсказать структуру более чем 350 000 белков человека и 20 модельных организмов. К 2022 г. набор данных должен был, по ожиданиям, превысить 130 млн структур{31}. Это позволит исследователям синтезировать новые препараты гораздо быстрее, чем путем подбора, как делали в Genentech при создании хумулина{32}. В результате применения данного метода и других подходов синтетической биологии лаборатории чаще будут находить удачные варианты, что снизит стоимость вывода новых лекарств на рынок. Исследователи Genentech синтезировали инсулин человека до наступления эры искусственного интеллекта и компьютеров, использующих огромные массивы данных, машинное обучение и глубокие нейронные сети, созданные для того, чтобы превзойти по сообразительности самых умных представителей человечества. Сегодня существуют обширные базы данных о белках и обмене веществ, а компьютеры способны вновь и вновь запускать миллиарды процессов моделирования в поисках решения вычислительных задач. Если бы та же группа исследователей взялась за решение инсулиновой проблемы сейчас, им бы не пришлось месяцами круглосуточно корпеть в лаборатории над пробирками и чашками Петри. При наличии платформы, управляемой искусственным интеллектом, они в течение нескольких часов перебрали бы все возможные трехбуквенные комбинации и нашли бы идеальное решение.

40 трлн микроскопических фабрик выполняют инструкции, принимают решения, реплицируются и обмениваются друг с другом информацией – самостоятельно, в течение всего дня, даже не спрашивая у вас разрешения и не требуя вашего участия. В следующие десять лет синтетическая биология передаст полномочия по программированию главного суперкомпьютера – клеток – в руки человека.

РЕДАКТИРОВАНИЕ ПЛОХИХ ГЕНОВ

Что будет, если мы подвергнем сомнению глубоко укоренившееся убеждение, что плохие гены – например, те, что вызвали у Билла диабет I типа, – это всего лишь прискорбный факт человеческого существования? Биллу повезло. Его родители знали, как обеспечить мальчику очень хороший уход, и, что еще важнее, могли себе это позволить. На борьбу с заболеванием семья бросила все силы. По окончании учебного года его отправили на лето в лагерь для больных диабетом, где Билл проводил время в окружении других детей и врачей и учился справляться с болезнью. Но даже сегодня такой человек, как Билл, который отдыхал в специальном лагере и родители которого бдительно следят за его здоровьем, по-прежнему сталкивается с неопределенностью в отношении диабета.

В самый разгар пандемии COVID-19 миллионы американцев стали безработными и потеряли право на медицинское обеспечение. В соцсетях появились новые подпольные сети обмена информацией для диабетиков: люди, пользующиеся медицинской страховкой, отдавали лишние флаконы с инсулином диабетикам, которых в противном случае ожидала смерть{33}, {34}. Это не были сделки, которые обычны на сайте продажи наркотиков «Шелковый путь» на задворках интернета. На сей раз люди создали систему, призванную спасать жизни. Но даже до пандемии 25 % диабетиков в США были вынуждены ограничивать потребление инсулина из-за его цены{35}. (В первую очередь это коснулось латиноамериканцев, коренных американцев и темнокожего населения – групп, для которых характерны частые случаи диабета и повышенный уровень бедности.) До того как пандемия привела к закрытию границ, диабетики из США часто ездили в Мексику или Канаду, чтобы купить инсулин подешевле{36}. Инсулин, в котором ежедневно нуждаются примерно 10 % американцев{37}, {38}, производят только три компании – Sanofi, Novo Nordisk и Eli Lilly, и цена на него подскочила до небес. С 2012 по 2016 г. стоимость препарата на месячный курс лечения выросла вдвое – с 234 до 450 долларов{39}. Сегодня цена одного флакона с инсулином может доходить до 250 долларов. Некоторым диабетикам в месяц требуется шесть флаконов, что иногда вынуждает американцев, не обеспеченных хорошей медицинской страховкой, уменьшать дозу или решать, куда потратить деньги – на инсулин, на продукты для семьи или на оплату жилья. Фармацевтические компании будут настаивать на том, что растущие цены отражают стоимость инноваций. На создание все более эффективных формул, испытаний и технологий уходят деньги и время – как мы видели на примере Genentech и опытов Бантинга и Беста, – и, будучи акционерными обществами, фирмы обязаны возвращать инвестиции, вложенные в исследования и разработки. В этом состоит ирония судьбы. Напомним, что, когда Бантинг и Бест со своей командой открыли и создали инсулин в 1923 г., они отказались извлекать коммерческую выгоду из своего продукта и зарабатывать на нем. Всего за 1 доллар они продали патент Торонтскому университету, так как хотели, чтобы все нуждающиеся в жизненно важном лекарственном препарате могли его купить. «Сейчас, когда идет поиск выхода из кризиса, связанного со стоимостью инсулина, – пишет редакция The New England Journal of Medicine, – полезно помнить о том, что они [Бантинг и Бест]… считали, что инсулин принадлежит обществу. Спустя почти 100 лет тысячи американцев не могут купить инсулин из-за его высокой стоимости»{40}. Современный инсулин производится на заводах с использованием синтетического процесса, который просто имитирует то, что должен делать сам организм. С развитием синтетической биологии мы выйдем за рамки имитации: возможно, будет создан штамм модифицированных клеток, вырабатывающих инсулин более сложным и более точным образом. Одна из самых многообещающих разработок связана с реинжинирингом клеток, в результате чего они будут способны производить инсулин только тогда, когда он необходим. Это повлечет серьезные последствия: что, если в будущем флаконы с дорогостоящим инсулином станут не нужны? Что, если вместо инсулиновых помп и инъекций диабетики станут однократно принимать определенную дозу синтетических клеток, способных реагировать на уровень глюкозы в крови и самостоятельно вырабатывать инсулин?

Как бы фантастически это ни звучало, такое будущее ближе, чем кажется. В 2010 г. один из выдающихся биотехнологов Крейг Вентер возглавил команду, которая синтезировала ДНК целой бактерии. Ученые скопировали то, что уже существовало в природе, но добавили один нюанс. Новый геном включал имена 46 исследователей, которые помогали писать проект, а также цитаты из высказываний Роберта Оппенгеймера, строки из стихотворений Джеймса Джойса и секретные сообщения, которые могли расшифровать только члены команды. И, размножаясь, бактерии из поколения в поколение переносили этот новый биологический код, а также стихи, цитаты и сообщения. Впервые было получено подтверждение того, что создание новой формы жизни, запрограммированной на выполнение определенных задач и способной воспроизводиться, возможно{41}. Это был не просто синтез инсулина человека. Это была целенаправленная и спланированная эволюция жизни с использованием созданного компьютером генома. Мельком эту силу мы увидели в 2019 г., когда работавшие с Вентером исследователи продемонстрировали, что генетический код можно написать. Это событие указывало на то, что в будущем появится возможность улучшать генетическую комбинацию, доставшуюся таким людям, как Билл{42}. Иными словами, если клетки можно перепрограммировать, то, возможно, у диабетиков есть шанс стать своей собственной аптекой. Более широкие последствия обоснованны и вместе с тем не фатальны: если группа ученых способна создать новый штамм бактерий с филигранной биологической подписью «Жить, ошибаться, терпеть неудачи, побеждать, воссоздавать жизнь из другой жизни»{43}, то какие пользовательские функции и характеристики могут быть встроены в наш живой механизм? Если в будущем вся жизнь станет программируемой, то люди, обладающие соответствующими знаниями и возможностями, будут наделены безграничной властью. Им по силам будет создавать жизнь, вносить изменения в существующие ее формы, делать практически всё – будь то во благо или во зло. Именно поэтому второе состязание с участием не одной клетки или белка, например инсулина, а всего генома человека превратилось в еще более азартную гонку, победителем которой стал малообещающий игрок, а в результате возникли вопросы, кому следует предоставлять права на запись нашего общего биологического кода.

2

Забег до стартовой линии

Для продвижения гипотезы о возможности расшифровки кода жизни, а следовательно, ее реконструкции и восстановления или даже перепроектирования под самые разнообразные цели ученым требовался инструментарий. Открыв и синтезировав инсулин, мы построили карту, создали инструменты, а со временем и компьютерную систему и добились желаемого, однако по ходу дела возникло множество новых проблем. Сделать новое открытие оказалось проще, чем бороться с политическими и организационными структурами в сфере самой науки. Все началось с состязания с опасными конкурентами, представлявшими новое поколение, новую науку и частное финансирование, и традиционалистами, отдававшими предпочтение консервативным методам и получавшими финансирование от правительства.

Прежде чем стало возможным секвенирование генов, ученые должны были ответить на важнейший вопрос: насколько плотно гены прилегают друг к другу в нити ДНК?

В начале 1980-х гг. американские Министерство энергетики и Управление по науке и технике организовали в штате Юта встречу для обсуждения проблем генетики и энергетики. Тема встречи была связана с поистине ужасным событием и его последствиями. Долгие годы после атомных бомбардировок Нагасаки и Хиросимы 1945 г. правительство США вело систематическое (и не добровольное) исследование выживших японцев. Конгресс поручил организациям – предшественницам Министерства энергетики – Комиссии по атомной энергии и Комиссии по научным исследованиям и разработкам в сфере энергетики – изучить воздействие радиации{44}. В течение десятилетий ученые анализировали последствия применения химических веществ и излучения в надежде понять структуру генома и возникшие мутации. В 1984 г. на момент встречи в Юте эти исследования еще продолжались{45}. Среди участников были такие мэтры, как биолог Дэвид Ботштейн (Массачусетский технологический институт), биохимик Рональд Дэвис (Стэнфордский университет), генетики Марк Сколник и Рэй Уайт (Университет Юты){46}. Разговор принял неожиданный оборот, когда генетик Джордж Чёрч из Гарварда повел речь о последствиях использования атомной энергии и эволюции человека. В итоге он высказал мысль о том, что необходима более полная генетическая карта, и в дальнейшей беседе возникла новая гипотеза: теоретически можно предсказать вероятность того, что два гена тесно соединены друг с другом на основании того, как часто они разделяются при расплетении и рекомбинации ДНК. Это, по мнению ученых, позволило бы строить карты генетических связей человека. Таким образом, намерение создать карту генома человека внушало доверие, даже если технических возможностей для его реализации на тот момент не было. Чем больше Чёрч и остальные члены группы думали в этом направлении, тем больше смысла обретал проект изучения генома; однако его реализация требовала масштабных усилий. Чёрч стал вдохновителем первых шагов по разработке идеи проекта. Далее последовал ряд встреч, приведших в конечном итоге к инициативе по секвенированию полного генома человека{47}. Однако вскоре несколько федеральных ведомств затеяли борьбу, связанную с определением содержания проекта, его финансированием и контролем над ним. Некоторые настаивали на том, что если уж составлять карту полного генома человека (чего ранее никто не делал), то руководить работой, конечно же, должен такой орган, как NIH (Национальные институты здоровья), а никак не Министерство энергетики, выступившее организатором конференции в Юте{48}. Тем временем Национальная академия наук США учредила специальный комитет, который должен был оценить ситуацию и дать рекомендации парламентариям. В 1987 г. конгресс решил, что под эгидой NIH необходимо учредить новую структуру – проект «Геном человека» (Human Genome Project). Джеймс Уотсон, получивший Нобелевскую премию за открытие двойной спирали ДНК и работавший в NIH, в 1988 г. выступил перед конгрессом с речью о том, что взлом молекулы и расшифровка генома чрезвычайно важны и такой проект следует продолжать, даже если на это уйдут десятилетия работы и миллиарды долларов{49}. Национальные институты здоровья и Министерство энергетики подписали меморандум о взаимопонимании, с тем чтобы «координировать научно-исследовательскую и техническую деятельность, связанную с геномом человека», а Уотсон был назначен руководителем нового управления по исследованию генома человека в NIH и курировал проект{50}. Согласно первоначальному плану, секвенировать геном предполагалось к 2005 г. – программа была рассчитана на 15 лет при трех пятилетних циклах финансирования. Основную часть средств должны были получить NIH, Министерству энергетики отводилась второстепенная роль{51}. В то время сотрудником NIH был Джон Крейг Вентер – подающий надежды молодой ученый, в равной степени известный скоростью своей работы и конфликтами с начальством. Спустя годы он вызовет недовольство наследников Джойса, поскольку без спросу поместил стихотворение классика внутри клетки.

Вентер вырос в рабочем городке Миллбрэй (штат Калифорния), расположенном к западу от международного аэропорта Сан-Франциско{52}. С юных лет он отличался неутолимым желанием рисковать. Например, любил гонять по взлетно-посадочной полосе на велосипеде наперегонки с самолетами и не прекратил заниматься этим даже после того, как получил нагоняй от охранников аэропорта. Его семья жила в скромном доме у железной дороги, и порой мальчик развлекался тем, что вставал на рельсы перед мчащимся поездом и соскакивал в самый последний момент. В старших классах ему не было равных на уроках труда и биологии; он постоянно что-то мастерил и к окончанию школы построил два скоростных катера. Также он любил проводить время на пляже и заниматься сёрфингом, когда позволяла погода. А зачастую и когда не позволяла{53}. В 1964 г., чтобы избежать призыва, Вентер поступил на флот и стал служить санитаром – по сути, фельдшером – в госпитале ВМФ в Сан-Диего. С утра он проводил люмбальные пункции и биопсии печени, а по вечерам направлялся на песчаный берег Ла-Хойя ловить волну. В конце концов Вентер все равно попал во Вьетнам и отбыл кровавый срок в военно-морском госпитале в Дананге во время Тетского наступления 1968 г., то и дело конфликтуя со старшими офицерами. По возвращении на родину он защитил диссертацию в Калифорнийском университете в Сан-Диего, где учился у знаменитого биохимика Натана Каплана, участвовавшего в Манхэттенском проекте{54}.

Вентер стал сотрудником NIH в 1984 г., когда большинство исследователей использовали трудоемкий процесс считывания по крупицам полной последовательности каждого изучаемого гена. Глядя на них, Вентер вспоминал времена, когда он без продыха трудился за верстаком или когда выхаживал тяжелораненых во Вьетнаме – обе эти ситуации научили его решать проблемы, невзирая на недостаток информации. На сей раз он решил, что определять последовательности генов можно было бы быстрее, если делать это по изолированным фрагментам, а затем собирать их, как пазл.

Применив этот неортодоксальный подход, он начал выделять так называемые EST (expressed sequence tags) – теги экспрессируемых последовательностей, представляющие собой нити мРНК, которые копируются обратно в ДНК с помощью фермента – обратной транскриптазы{55}. Эти короткие фрагменты ДНК позволяют получить представление о том, какие гены существуют, в каком месте генома они расположены и включены ли они в конкретной клетке либо ткани. Вентер использовал EST для того, чтобы идентифицировать элементы ранее неизвестных генов человека. Если EST – это частицы пазла, подумал он, то с помощью специальных компьютеров их можно обнаружить, соединить и увидеть более полную генетическую картину. Его коллегам идея не понравилась: метод казался им некорректным по сравнению с традиционной обстоятельной работой, которую они предпочитали. Вентер не обращал на них внимания. К 1991 г. он идентифицировал новые частичные последовательности около 350 человеческих генов – намного больше, чем кто-либо другой; на тот момент это были самые полные данные о геноме человека{56}. Для объективной оценки этого результата надо учесть, что в диплоидном геноме человека не менее 6,4 млрд букв генетического кода – примерно столько, сколько букв в четырех тысячах экземпляров «Моби Дика»{57}. Однако 350 было лишь началом. Новый метод Вентера оказался более простым по сравнению с традиционным, при этом высокоэффективным и значительно ускорил работу. По вполне понятным причинам кое-кто из ученых почувствовал опасность. Когда Вентер готовил публикацию о своем исследовании в авторитетном научном журнале, некоторые из коллег умоляли его отказаться от этой затеи, опасаясь за собственную репутацию и за то, что финансирование работ по секвенированию генома окажется под угрозой. Вентер не поддался на эти уговоры, понимая, что сверхмощные компьютеры и устройства генерации последовательностей быстро сделают предложенную им методологию гораздо производительнее и что публикация статьи поможет быстрее заручиться поддержкой{58}.

Джеймс Уотсон между тем относился к своему напористому молодому подчиненному неодобрительно{59}. Проект «Геном человека» представлял собой невероятно сложную задачу, которую, на взгляд Уотсона, оптимально было бы решать совместными усилиями самых разных групп. По всей стране он учредил множество научных организаций, каждая из которых занималась секвенированием ДНК. На эту титаническую работу он заложил грандиозный бюджет – 3 млрд долларов (примерно 6 млрд долларов на сегодняшний день), поступивших от нескольких государственных учреждений США и от лондонского Wellcome Trust, одного из крупнейших благотворительных медицинских фондов в мире{60}, {61}. Вместе с коллегами Уотсон составил первоначальный пятилетний план, определяющий цели проекта. Прежде всего предстояло разработать и усовершенствовать технологию, необходимую для секвенирования генома человека путем выделения каждой хромосомы и фрагментов клонов, чтобы создать библиотеки клонов. Далее, упорядочив эти клоны с помощью генетических и физических методов, предстояло получить пересекающееся множество. К середине 1990-х гг. планировалось начать секвенирование этих клонов и анализ последовательностей с помощью компьютеров для идентификации генов, а затем в конечном итоге определять, какие из них связаны с неизлечимыми генетическими заболеваниями, такими как болезнь Хантингтона, синдром ломкой Х-хромосомы и другие. При этом еще требовалось разработать более быстрые, автоматизированные методы работы, особенно связанной с секвенированием ДНК.

Уотсон представлял старую гвардию – традиционалистов, которые не искали новых подходов и которых беспокоила скорость в работе. Однако ограниченность Уотсона распространялась не только на научные исследования. До того как Уотсон и Крик получили известность благодаря открытию двойной спирали ДНК, выдающийся молодой ученый из Королевского колледжа Розалинд Франклин исследовала молекулу ДНК методом рентгеновской кристаллографии, при котором молекулу облучали рентгеновскими лучами{62}. Франклин пыталась понять, каким образом ДНК, которая, как известно, участвует в трансформации клеток, кодирует генетическую информацию. Направив рентгеновские лучи на образец кристаллизованной молекулы, Франклин получила изображение специфической структуры, но что это была за структура, она пока не знала. Старший по должности коллега без ведома Франклин показал ее работу Уотсону, а чем это закончилось, вы знаете: тот, совместно с Криком, предположил, что молекула ДНК имеет форму двойной спирали, состоящей из двух цепочек нуклеотидов. Уотсон не только отказался поставить это открытие в заслугу Франклин, но и позднее в своей книге «Двойная спираль» (The Double Helix) позволил себе в ее адрес сексистские высказывания. Он снисходительно называл ее Рози (она сама никогда не использовала это имя) и акцентировал внимание исключительно на ее внешности, а не на научной деятельности: