В современной науке происходит тектонический сдвиг: от простого описания живой природы учёные переходят к её целенаправленному проектированию. В рамках «World Science Festival» физик-теоретик Брайан Грин обсудил с нобелевским лауреатом по химии 2024 года Дэвидом Бейкером, как искусственный интеллект и генеративный дизайн позволяют создавать белки, которых никогда не существовало в эволюции, открывая путь к лечению рака, созданию новых материалов и даже синтетической жизни.
🧬 Путь от философии к «инженерной» биологии 1:04
Дэвид Бейкер, возглавляющий Институт дизайна белков (Institute for Protein Design) в Вашингтонском университете, пришёл в биологию не сразу. Во время учёбы в Гарварде он сменил несколько специальностей — от социологии до философии . По признанию учёного, его вдохновил курс биологии развития на последнем курсе, где он увидел «четкое направление движения вперед», в отличие от философских «языковых игр», которые казались ему статичными .
В аспирантуре Бейкер начал изучать вопросы самоорганизации в биологии. Его заинтересовало, как белки — «рабочие лошадки» клетки — принимают свою форму . В то время биология была преимущественно описательной дисциплиной: учёные десятилетиями изучали природные белки, возникшие в результате миллионов лет эволюции, воспринимая их как «магические артефакты» прошлого . Бейкер же задался вопросом: можно ли создать абсолютно новые белки с заданными функциями?
🧩 Проблема фолдинга и революция AlphaFold 8:28
Белки состоят из линейных цепей аминокислот (обычно от 50 до 1000 единиц) . Функциональность белка полностью зависит от его уникальной трехмерной формы. По словам Бейкера, ключевые факты о сложности этой системы таковы:
- В геноме человека содержится от 20 000 до 30 000 уникальных белков .
- Самый длинный белок — титин (titin), отвечающий за эластичность мышц, состоит из десятков тысяч атомов .
- Традиционные методы определения структуры (рентгеновская кристаллография, криоэлектронная микроскопия) крайне трудозатратны: аспирант мог потратить годы на изучение структуры всего одного белка .
С 1960-х годов учёные пытались предсказать форму белка, исходя из его аминокислотной последовательности (проблема фолдинга). Группа Бейкера изначально использовала физические методы, пытаясь найти состояние с минимальной энергией через симуляции . Однако настоящий прорыв совершила команда DeepMind (Джон Джампер и Демис Хассабис) с системой AlphaFold.
По мнению Дэвида Бейкера, успех AlphaFold был обусловлен тем, что разработчики «выбросили физику в окно» и использовали глубокое обучение на базе 200 000 известных структур . Это позволило создать систему, которая не понимает физику межатомных взаимодействий, но безошибочно распознаёт паттерны и предсказывает структуру по последовательности. Бейкер признаёт, что был удивлён эффективностью этого подхода, так как полагал, что данных для обучения нейросетей ещё недостаточно .
🏗️ Дизайн белков «de novo»: от функции к молекуле 20:45
Если AlphaFold решает задачу предсказания структуры (последовательность → форма), то Бейкер сосредоточился на обратной задаче — дизайне белков «de novo» (функция → форма → последовательность) .
Процесс создания нового белка выглядит так:
- Определение функции: Например, белок должен блокировать вирус гриппа.
- Проектирование формы: На компьютере создается модель белка, геометрически дополняющая мишень.
- Подбор последовательности: Вычисляется цепочка аминокислот, которая свернётся именно в эту форму.
- Синтез: Создаётся искусственная ДНК с нужной последовательностью.
- Производство: ДНК вводится в бактерии, которые становятся «фабриками» по производству нового белка .
В последние годы лаборатория Бейкера перешла от физических моделей (ПО Rosetta) к генеративному ИИ. Они используют диффузионные модели, аналогичные DALL-E, которые создают структуру белка из «шума» . По словам учёного, ИИ-методы оказались гораздо мощнее и точнее предыдущих алгоритмов .
🐍 Практическое применение: от антидотов до экологии 25:38
На текущий момент Институт дизайна белков успешно разработал молекулы для решения множества задач:
- Антидоты к змеиному яду: Студентка Сюзанна Васкес Торрес спроектировала около 90 вариантов белков, которые связывают токсины яда. Тесты на животных показали, что дизайн-белки спасают жизни при введении вскоре после укуса .
- Блокировка вирусов: Разработаны белки, предотвращающие проникновение вируса гриппа в клетки .
- Экология: Проектируются ферменты для расщепления пластика и связывания парниковых газов, таких как метан .
- Медицина: Коллега Бейкера Нил Кинг разработал вакцины на основе белковых наночастиц, которые уже используются людьми .
Бейкер сравнивает текущий этап развития биологии с выходом из каменного века. Раньше учёные использовали «палки и камни» — готовые природные белки, слегка модифицируя их. Теперь же человечество может строить белковые машины «с нуля», исходя из первых принципов .
🧠 Будущее: нейротехнологии и синтетическая жизнь 44:33
Одной из самых амбициозных целей является создание полностью синтетических живых систем. По мнению Бейкера, учёные уже близки к созданию простых самореплицирующихся систем, хотя сложность даже одной бактерии всё ещё остается вызовом .
В области нейронаук команда Бейкера работает над несколькими направлениями:
- Лечение нейродегенеративных заболеваний: Дизайн белков, способных блокировать образование амилоидных бляшек (болезни Альцгеймера и Паркинсона) .
- Молекулярные машины: Создание белков-шаперонов, работающих на «топливе», поступающем с пищей, для очистки артерий или растворения бляшек вне клеток .
- Интерфейс мозг-компьютер (BCI): Разработка синтетических белков-пор, встроенных в кремний. Такие белки могут изменять электрический ток в присутствии определенных веществ, что позволит создавать сверхчувствительные датчики, например, для обнаружения фентанила в аэропортах .
⚠️ Вызовы: биоэтика, финансирование и «утечка мозгов» 1:01:45
Несмотря на научные успехи, Бейкер выражает серьёзную обеспокоенность состоянием академической науки в США. По его мнению, ситуация в стране сейчас «очень плохая» из-за сокращения государственного финансирования (грантов NSF) и неопределенности в отношении иммиграционной политики .
Основные риски, по словам Бейкера:
- Университеты (включая Гарвард и Северо-Западный университет) вынуждены сокращать набор аспирантов и отменять поиск новых профессоров .
- Наблюдается тренд «утечки мозгов»: молодые ученые всё чаще выбирают Европу или уходят в индустрию (стартапы), теряя интерес к академической карьере .
- В его лаборатории уже создано 21 дочернее предприятие для коммерциализации разработок, так как студенты хотят довести свои открытия (например, лекарства от рака) до клинического применения .
В завершение беседы Брайан Грин и Дэвид Бейкер сошлись во мнении, что биология переходит в статус точной инженерной науки, где главная сложность — уже не «как построить», а «что именно стоит построить» в бесконечном пространстве возможных молекул .
