Организм искусственный: Наука: Наука и техника: Lenta.ru

Искусственный организм / Хабр

Это третья статья из цикла о мыслящей программе [1], [2]. Не смотря на то, что ряды читателей редеют, я стараюсь не отступать от своей идеи, которой к слову уже исполнился год. За этот год мы (я и идея) прошли долгий путь, который в большей степени пришлось преодолевать практически вслепую, положившись на собственную интуицию. За это время идея трансформировалась из программы в Искусственный Интеллект, из Искусственного Интеллекта в искусственный интеллект, далее снова в программу, затем в мыслящую программу и, наконец, в свой окончательный вариант – искусственный организм. Именно к нему ведет мое повествование.


Не будем забывать, что все эти размышления об узлах, работе органов чувств, все это подчинено одной общей цели – созданию работающего прототипа программы, имитирующей преобразования информации в голове человека.

Для этого нужно понять две основные вещи – как информация записывается и как она воспроизводится. Сходу на этот вопрос не ответишь, так как нет ничего, за что бы можно было зацепиться и начать строить рассуждения. Поэтому первой ступенькой на пути к разгадке тайн этих процессов было описание работы органов чувств [2]. Именно с них информация начинает свой путь по нервной системе человека. По логике вещей следующим этапом идет запись информации, т. е. запоминание или обучение.

Обучение


Вот он – Святой Грааль искусственного интеллекта. Обучение считается одной из важнейших его характеристик. Как уже многие догадались, главным героем в этой пьесе выступает образование связей.

Что говорит наука?


Начнем поиск ответа с официальных источников – обратимся к информации о физиологии человека. Вот что написано в главе, посвященной памяти:

Принято считать, что физиологическая основа памяти лежит в так называемых последовательных временных связях, которые возникают в коре полушарий головного мозга на условно-рефлекторных принципах.


Или, говоря русским языком, память – это совокупность условных рефлексов. Не знаю как вас, а меня это определение насторожило. Как можно такую сложную систему представлять в виде совокупности одних только причинно-следственных связей, которыми, по сути, и являются рефлексы? Поиски других физиологических процессов, кандидатов на «основу памяти» были безрезультатны. Похоже на то, что ученые сами не до конца разобрались в этом вопросе. И, чтобы не оставлять явных пробелов в своей теории, списали все на условные рефлексы, как на самые очевидные кандидаты. Хотя в той же самой книге, в главе, посвященной этим рефлексам, написано, что они отвечают за мышечно-химическую активность. И ни слова о памяти.

Ну что ж, раз официальные источники находится в тупике и ничего нового не могут предложить уже почти вторую сотню лет, то ничего не остается, кроме как продолжить поиск среди неофициальных.

Мне сразу же попалась на глаза мнемотехника с ее интересной моделью памяти. Там, помимо уже известных нам рефлекторных связей, описаны некие электрические или, как их еще называют, резонансные связи. Именно на них, в основном, и построена наша память, если верить этой модели.

Главное отличие электрических связей от рефлекторных заключается в том, что электрические связи не являются однонаправленными. Если вы создали в воображении связку из нескольких образов (посмотрели на кошку, состоящую из морды, глаз, ушей, хвоста, лапок и пр.), то стимулом может быть любой образ этой связки. Реакцией всегда будет появление в воображении целостного образа, всех ранее связанных образов. Достаточно увидеть хвост, воображение дорисует его до целостного образа кошки.


В целом все звучит логично и правдоподобно, не смотря на то, что физиология электрических связей до конца не определена. Есть лишь предположение, что возбужденные нейроны каким-то образом способны синхронизировать свои колебания. В итоге, если будет возбужден только один нейрон, возбуждение передастся остальным членам группы благодаря эффекту резонанса (отсюда и второе название этих связей). Но это лишь предположение.

Так или иначе, эта теория в состоянии описать некоторые моменты процесса запоминания, хоть и на более высоком уровне абстракции. А так как модель нашей программы также разрабатывается на более высоком уровне абстракции, чем нейроны, то теория нам подходит.

От теории к практике


Как это обычно бывает, теория расходится с практикой. В нашем случае этого также не удалось избежать. Дело в том, что условные рефлексы образуются на этапе работы краткосрочной памяти. А в нашей модели несколько иное деление на этапы, и во время работы краткосрочной памяти никакие связи не образуются [2]. Единственное, что происходит на этом этапе – это поиск соответствий между информацией из краткосрочной памяти и постоянной. Но это не означает, что условных рефлексов у нас не будет. Хотя нет, означает.

Попробуем справиться с этим недоразумением, задействовав разные типы связей или разные способы образования. Какие типы можно выделить? Рефлекторные и резонансные. Чем они отличаются? Рефлекторные связи устанавливаются от условного раздражителя к безусловному, при этом безусловный появляется спустя какой-то промежуток времени. Кроме того для образования рефлекторных связей существуют ограничения вроде того, что безусловный раздражитель должен быть сильнее с точки зрения биологической значимости.

Попробуем посмотреть на это с другой стороны. Что если связь будет образовываться даже тогда, когда безусловный раздражитель слабее условного? Безусловный просто-напросто не будет вызываться, так как он будет не важен и не интересен в данной ситуации. Получается, что вместо того, чтобы вводить критерии на установку связей, можно ввести их на переход по ней во время этапа поиска. Для этого во время образования связи нужно установить некоторые ее свойства, чтобы было, что анализировать. Например, дату образования. Тогда совокупный процесс связывания можно упростить, создавая связи направо и налево, при этом регистрируя различные их свойства.

Далее некоторые из этих связей почистятся специальным алгоритмом очистки, а оставшиеся могут быть использованы при поиске. Остальную логику мы вынесем в процессы поиска, когда программа будет думать – перейти или нет по данной связи, анализируя ее свойства и другие параметры. В результате у нас получится сохранить реальные модели мышления и поведения, в том числе и рефлексы. Ура, проблема решена!

От практики к новой теории


Ну вот, с проблемой вроде как справились (отложив ее на потом), осталось только выяснить, как, где и когда образуются новые связи. А еще – что это за свойства такие загадочные. И алгоритм очистки.

Обо всем по порядку. Для начала попробуем сформулировать общий принцип образования связей в терминах нашей системы:

Новая, только что поступившая от органов чувств информация должна связаться с информацией, уже существующей в оперативной памяти.

Другими словами новая информация свяжется с текущей ситуацией, с текущими мыслями и ощущениями – со всем, о чем думает человек в данный момент.

С точки зрения узлов [1], [2] никаких логически сложных процессов не происходит. Группа узлов, пришедшая от органов чувств, образует такие связи между собой. Потом она связывается с узлами из оперативной памяти. Сама по себе связь представляет собой банальную ссылку. Пока я склонен считать, что связывать следует по принципу каждый с каждым.

Если подобная система активно поработает некоторое время, то наступит такой момент, когда все узлы в памяти образуют связи со всеми. Хорошего в этом мало, так как информация в итоге не будет никак структурирована, и процессы вспоминания просто не смогут эффективно работать, так как они основаны на переходе от одного узла к другому по ссылке.

Чтобы справиться с этой проблемой, нужно вспомнить, что человек очень легко забывает информацию, если она некоторое время не будет воспроизводиться. А еще можно заметить, что некоторые ситуации мы вспоминаем легче, а некоторые с трудом. Это говорит о том, что связи не равноценны, и в приложении к нашей системе должны иметь свой вес. Чем больше вес, тем сильнее связь. Чем меньше – тем больше шансов, что она разорвется.

Вот для этого нам и понадобятся свойства связей. Первые кандидаты на эту роль – это «дата последнего доступа» и вес. С датой понятно, а вес будет выражаться целым числом, равным количеству переходов по этой связи, эдакий рейтинг популярности. Также можно добавить общий вес узла, равный количеству переходов на него.

Кроме того, что эти два свойства будут использоваться при поиске, можно будет организовать внешний алгоритм по очистке и оптимизации памяти. Для очистки можно установить порог из совокупности даты последнего доступа, веса узла и его состояния [2] (величины возбуждения или усталости, которая определяет силу раздражителя, соответственно положительного и отрицательного). А для оптимизации поиска, в случае, если память хранится в текстовых файлах, можно узлы с наибольшим весом переносить повыше.

Что у нас получается?


Как и было задумано, при запоминании не происходит никаких сложных преобразований, одни только примитивные операции добавления ссылок и срабатывания счетчиков обращений. Более интересные эффекты проявляются, когда эти простые операции выполняются в большом количестве (как это и должно быть). Постепенно в памяти будут формироваться определенные группы узлов, которые будут являться аналогом образов предметов или явлений. Выделяться эти группы будут тем, что вес связей с внутренними членами группы будет заметно больше веса связей с другими узлами. Подобное формирование образов является предпосылкой к началу обучения речи и как следствие – более сложной интеллектуальной деятельности.

Самое замечательное в том, что нам не нужно жестко программировать поведение и образ мышления программы. Если общие операции вроде образования связей и снятия показаний с органов чувств определены жестко, то критерии поиска и детали работы алгоритма очистки можно и нужно настраивать и калибровать, основываясь на известных экспериментальных данных. Так что задача не такая уже и сложная, какой могла показаться вначале. Точнее мы разбили ее на два этапа – создание чего-то отдаленно похожего на фреймворк и, собственно, настройка и калибровка этого фреймворка.

Искусственный организм


К этому моменту мы рассмотрели, как программа получает информацию и как она ее запоминает. В следующий раз мы рассмотрим механизмы поиска. Но до сих пор за кадром оставалось то, откуда берется вся эта информация. Пришло время поговорить о виртуальном окружении.

Чисто теоретически этим окружением может являться все, что угодно. Даже одна переменная, содержащая число 42. Но на практике, если мы хотим, чтобы программа развивалась, совершенствовала свою модель мира, научилась говорить, в конце концов, нужно предоставить ей нечто большее, чем число 42. Это должен быть динамичный мир со своими объектами, у которых будут свои свойства, и со своими законами, которые будут действовать на объекты и на саму программу. И программу теперь уже уместнее называть искусственным организмом.

Если мы хотим, чтобы он развивался как человек и думала как человек, то нужно создать для него мир, максимально соответствующий реальному. Иначе мы получим интеллект уровня пришельца с Альфы Центавра.

Да, легко сказать «максимально соответствующий реальному». Это недостижимый идеал. Но нужно понимать одну вещь – чем более детализированный мы сделаем мир, тем больший потенциал получит программа. Если человек воспитывается в примитивном мире животными, то он и будет животным, с точки зрения уровня развития. Так что если мы создадим для программы относительно простой мир, то мы не сможем развить ее в человека.

Как же быть? Начинать с простого, вот как. Чтобы получить работающий прототип как можно скорее. Ведь дело в том, что нормально тестировать и калибровать его можно только тогда, когда разработаны все компоненты. Раз с примитивным окружением мы получим уровень развития животного, то и нацелимся вначале на животного. Возможно, многих это разочарует, но я не вижу другого выхода, если кто-нибудь видит – просветите. А вообще получить «честную» имитацию животного само по себе достижение.

Чтобы не делать сферического коня, выберем конкретный прототип и чем проще – тем лучше. Для начального этапа я выбрал планарию. Окружающий мир будет представлять собой ванночку, по которой эта планария ползает. Будет возможность поместить еду на определенный участок ванночки. А обучать планарию я буду условному рефлексу – держаться подальше от «освещенных» областей ванночки. Для этого во время обучения, когда она будет заползать на освещенные области, ее будет «бить током» – это ей очень не понравится.

Из этого следует, что у искусственного организма помимо органов чувств и памяти будет тело, способное передвигаться, есть и чувствовать боль. А еще у него будут потребности – в еде, движении, и прочее.

Когда это будет реализовано, можно будет постепенно усовершенствовать анализаторные системы организма, добавлять потребности и усложнять сам мир. При этом можно также придерживаться сходства с реальными организмами и их условиями обитания. Постепенно будем продвигаться к млекопитающим, а там и до человека рукой подать. Вот такая вот эволюция.

P. S. Потенциал программы определяется не совсем так, как у настоящих организмов. Если у последних сразу после рождения есть мозг с определенным количеством нейронов, которое расти не будет, и между этими нейронами уже есть связи, то у нашей программы присутствует только необходимый минимум узлов, отвечающих за потребности. По мере работы программы число узлов, составляющих постоянную память, будет расти. Исходя из этой особенности, нам нет нужды на этапе разработки уделять время архитектуре сети узлов, как это делается при разработке нейросетевых решений. Вместо этого основная масса работ будет заключаться в разработке органов чувств, тела и окружающего мира. А также настройке всего этого добра, только это уже будет не совсем программирование. Такой подход позволяет уже на ранних этапах получить работающую систему, которую затем можно постепенно усложнять, настраивая и внедряя новые функции, без необходимости обнулять накопившуюся память и начинать развитие с чистого листа.

Создан первый полностью искусственный организм

Наука

|

Поделиться

    Калифорнийские ученые создали первый в мире искусственный организм. Сконструированная ими бактерия использует для создания белков совершенно новую аминокислоту, не используемую в живых организмах, существующих на нашей планете. Впервые удалось получить в лабораторных условиях нормальный, самовоспроизводящийся организм, в корне отличный от существующих в природе. Данная разработка открывает широчайшие перспективы производства и синтеза лекарств.

    Аминокислоты лежат в основе всех живых организмов на Земле. Без них невозможен синтез белков, которые присутствуют во всех клетках и без которых жизнь невозможна. В ДНК всех живых организмов на Земле присутствуют триплетные сочетания, т.н. кодоны, дискретные единицы генетического кода, которые соответствуют двадцати различным аминокислотам, являющимся строительным материалом для сотен тысяч белков.

    Группа ученых под руководством Питера Шульца (Peter Schultz) из исследовательского института Скриппса в Ла-Йолле использовала бактерию E. coli (Escherichia coli — кишечная палочка, один из представителей группы кишечных бактерий) для производства двадцать первой аминокислоты и синтеза с ее помощью белков. При этом бактерия использует только природные питательные вещества, например, сахар и воду.

    Для решения задачи группе Шульца пришлось использовать большое количество разнообразных лабораторных методик. Во-первых, бактерию «научили» синтезировать новую аминокислоту — парааминофенилаланин (pAF). Для этого они внедрили гены другой бактерии в E. Coli, что позволило продуцировать pAF в качестве побочного продукта метаболических процессов.

    Затем ученым пришлось научить аппарат клетки, ответственный за синтез белков, распознавать pAF. Им удалось вывести штамм E. coli, обладающий особой комбинацией транспортной РНК и фермента синтетазы, способной узнавать pAF и по определенной команде, записанной в последовательности ДНК, удерживать pAF и включать ее в состав новых белков. Этот кодон обычно отвечает за прекращение синтеза конкретной белковой молекулы, однако бактериями используется чрезвычайно редко.

    И, наконец, исследователи ввели в ДНК бактерии ген кашалота, кодирующий процесс синтеза белка миоглобина. С этого момента бактерия начала контролируемо производить миоглобин с pAF.

    Пока не ясно, что даст бактерии двадцать первая аминокислота. Группа Шульца в настоящее время изучает поведение новой бактерии в лабораторных условиях, чтобы выяснить, обладает лиискусственный организм какими-либо преимуществами по сравнению с естественными аналогами.

    Отечественные разработчики создадут замену Microsoft System Center

    Инновации для промышленности

    Опасения, что «бактерия-Франкенштейн» сможет нанести вред при попадании в окружающую среду, вроде бы беспочвенны — в эксперименте использовался особый штамм, который не жизнеспособен без определенных питательных веществ, отсутствующих в естественной среде обитания бактерий.

    Источник: по материалам журнала New Scientist.

    • Как выполнять указ президента №250 «О дополнительных мерах информационной безопасности»

    Искусственная жизнь, созданная в лаборатории? Ученые создали синтетическую клетку, которая нормально растет и делится

    31 марта 2021 г.

    Иллюстрация простой синтетической клетки JCVI-syn3A. Предоставлено: © Emily Pelletier

    Новые открытия проливают свет на механизмы, контролирующие самые основные процессы жизни.

    Пять лет назад ученые создали одноклеточный синтетический организм, который имел всего 473 гена и был самой простой живой клеткой из когда-либо известных. Однако этот бактериоподобный организм вел себя странно при росте и делении, производя клетки самых разных форм и размеров.

    Теперь ученые идентифицировали семь генов, которые можно добавить, чтобы укротить непослушную природу клеток, заставляя их аккуратно делиться на однородные сферы. Это достижение стало результатом сотрудничества между Институтом Дж. Крейга Вентера (JCVI), Национальным институтом стандартов и технологий (NIST) и Массачусетским технологическим институтом (MIT 9).0003

    MIT — это аббревиатура от Массачусетского технологического института. Это престижный частный исследовательский университет в Кембридже, штат Массачусетс, основанный в 1861 году. Он состоит из пяти школ: архитектуры и планирования; инженерия; гуманитарные науки, искусство и социальные науки; управление; и наука. Влияние Массачусетского технологического института включает в себя множество научных прорывов и технологических достижений. Их заявленная цель — сделать мир лучше с помощью образования, исследований и инноваций.

    «data-gt-translate-attributes='[{«attribute»:»data-cmtooltip», «format»:»html»}]’>MIT) Center for Bits and Atoms, описан в журнале Сотовый .

    Идентификация этих генов — важный шаг к созданию синтетических клеток, способных выполнять полезные функции. Такие клетки могли бы действовать как небольшие фабрики по производству лекарств, продуктов питания и топлива; выявлять болезни и производить лекарства для их лечения, живя внутри тела; и функционируют как крошечные компьютеры.

    Но чтобы спроектировать и построить ячейку, которая делает именно то, что вы хотите, полезно иметь список основных частей и ноу-хау, которые они сочетают друг с другом.

    «Мы хотим понять фундаментальные правила проектирования жизни», — сказала Элизабет Стрыхальски, соавтор исследования и руководитель группы Cellular Engineering Group NIST. «Если эта клетка может помочь нам открыть и понять эти правила, тогда мы отправимся в гонки».

    Покадровое видео, показывающее клетки синтетического организма JCVI-syn3A, растущие и делящиеся под световым микроскопом, получено в результате сотрудничества между Институтом Дж. Крейга Вентера, Национальным институтом стандартов и технологий и Центром исследований Массачусетского технологического института. Биты и атомы. Масштабная линейка представляет 50 микрометров. Авторы и права: Э. Стрихальский, NIST и Дж. Пеллетье, Массачусетский технологический институт

    Ученые JCVI создали первую клетку с синтетическим геномом в 2010 году. Они не создавали эту клетку полностью с нуля. Вместо этого они начали с клеток очень простого типа бактерий, называемых микоплазмами. Они разрушили ДНК

    ДНК, или дезоксирибонуклеиновая кислота, представляет собой молекулу, состоящую из двух длинных нитей нуклеотидов, которые закручиваются вокруг друг друга, образуя двойную спираль. Это наследственный материал человека и почти всех других организмов, несущий генетические инструкции для развития, функционирования, роста и размножения. Почти каждая клетка человеческого тела имеет одинаковую ДНК. Большая часть ДНК находится в ядре клетки (где она называется ядерной ДНК), но небольшое количество ДНК также можно найти в митохондриях (где она называется митохондриальной ДНК или мтДНК).

    » data-gt-translate-attributes='[{«attribute»:»data-cmtooltip», «format»:»html»}]’>ДНК в этих клетках и заменил ее ДНК, разработанной на компьютере и синтезирован в лаборатории. Это был первый организм в истории жизни на Земле с полностью синтетическим геномом. Они назвали его JCVI-syn1.0.

    . минимум генетических компонентов.Сверхпростая клетка, которую они создали пять лет назад, получившая название JCVI-syn3.0, возможно, была слишком минималистичной.К настоящему времени исследователи добавили 19гены обратно в эту клетку, включая семь, необходимых для нормального клеточного деления, для создания нового варианта JCVI-syn3A. Этот вариант имеет менее 500 генов. Чтобы представить это число в перспективе, бактерий E. coli , которые живут в вашем кишечнике, имеют около 4000 генов. В клетке человека их около 30 000.

    «Мы хотим понять основные правила дизайна жизни. Если эта клетка поможет нам открыть и понять эти правила, тогда мы отправимся в гонки». — Элизабет Стрыхальски, соавтор исследования и руководитель группы 9 Cellular Engineering Group NIST.0041

    На идентификацию этих семи дополнительных генов у группы синтетической биологии JCVI, возглавляемой соавтором Джоном Глассом, ушли годы кропотливых усилий. Соавтор и ученый из JCVI Лиджи Сан сконструировала десятки вариантов штаммов, систематически добавляя и удаляя гены. Затем она и другие исследователи наблюдали, как эти генетические изменения влияют на рост и деление клеток.

    Роль NIST заключалась в измерении полученных изменений под микроскопом. Это было проблемой, потому что клетки должны были быть живыми для наблюдения. Использование мощных микроскопов для наблюдения за мертвыми клетками относительно просто. Визуализация живых клеток намного сложнее.

    Удерживать эти клетки под микроскопом было особенно трудно, потому что они такие маленькие и хрупкие. В одной бактерии E. coli поместилось бы сто или больше. Крошечные силы могут разлучить их.

    Покадровое видео, показывающее клетки синтетического организма JCVIsyn3.0, растущие и делящиеся под световым микроскопом, получено в результате сотрудничества между Институтом Дж. Крейга Вентера, Национальным институтом стандартов и технологий и Центром исследований Массачусетского технологического института. Биты и атомы. Масштабная линейка представляет 50 микрометров. Авторы и права: Э. Стрихальский, NIST и Дж. Пеллетье, Массачусетский технологический институт

    Чтобы решить эту проблему, Стрихальский и его соавторы из Массачусетского технологического института Джеймс Пеллетье, Андреас Мершин и Нил Гершенфельд разработали микрожидкостный хемостат — своего рода мини-аквариум, в котором клетки можно было бы кормить и радовать под световым микроскопом. Результатом стало покадровое видео, показывающее рост и деление синтетических клеток.

    В этом видео показано, как клетки JCVI-syn3.0, созданные пять лет назад, делятся на разные формы и размеры. Некоторые клетки образуют филаменты. Другие кажутся не полностью разделенными и выстраиваются в линию, как бусины на нитке. Несмотря на разнообразие, все эти клетки генетически идентичны.

    В этом видео показано, как новые клетки JCVI-Syn3A делятся на клетки более однородной формы и размера.

    Эти видео и подобные им позволили исследователям наблюдать, как их генетические манипуляции повлияли на рост и деление клеток. Если удаление гена нарушало нормальный процесс, они возвращали его обратно и пробовали другой.

    «Наша цель — узнать функцию каждого гена, чтобы мы могли разработать полную модель работы клетки», — сказал Пеллетье.

    Но эта цель еще не достигнута. Из семи генов, добавленных в этот организм для нормального деления клеток, ученым известно, за что отвечают только два из них. Роли, которые остальные пять играют в клеточном делении, пока не известны.

    «Жизнь по-прежнему остается черным ящиком, — сказал Стрихальский. Но с этой упрощенной синтетической клеткой ученые хорошо разбираются в том, что происходит внутри.

    Ссылка: «Генетические требования к клеточному делению в геномно минимальной клетке» Джеймса Ф. Пеллетье, Лиджи Сун, Ким С. Уайз, Насиры Ассад-Гарсия, Богумила Дж. Караса, Томаса Дж. Диринка, Марка Х. Эллисмана, Андреас Мершин, Нил Гершенфельд, Рэй-Юан Чуанг, Джон И. Гласс и Элизабет А. Стрихальски, 29 марта 2021 г., , камера .
    DOI: 10.1016/j.cell.2021.03.008

    Как биологи создают живые клетки с нуля

    Всего было восемь ингредиентов: два белка, три буферных агента, два типа молекул жира и немного химической энергии. Но этого было достаточно, чтобы создать флотилию прыгающих, пульсирующих сгустков — рудиментарных клеточных структур с некоторыми механизмами, необходимыми для самостоятельного деления.

    Для биофизика Петры Швилле танцующие творения в ее лаборатории представляют собой важный шаг к созданию синтетической клетки снизу вверх, над чем она работала последние десять лет, последний раз в Институте биохимии Макса Планка в Мартинсриде. , Германия.

    «Меня всегда завораживал вопрос: что отличает жизнь от неживой материи?» — говорит она. Задача, по словам Швилле, состоит в том, чтобы определить, какие компоненты необходимы для создания живой системы. В своей идеальной синтетической ячейке она знала бы каждый фактор, который заставляет ее работать.

    Особенность природы: Биология снизу вверх

    Исследователи пытались создать искусственные клетки более 20 лет, собирая вместе биомолекулы в правильном контексте, чтобы аппроксимировать различные аспекты жизни. Хотя таких аспектов много, они обычно делятся на три категории: компартментализация или разделение биомолекул в пространстве; метаболизм, биохимия, поддерживающая жизнь; и информационный контроль, хранение и управление сотовыми инструкциями.

    Темп работы ускоряется, отчасти благодаря недавним достижениям в области микрофлюидных технологий, которые позволяют ученым координировать движения крошечных клеточных компонентов. Исследовательские группы уже определили способы придания клеточным каплям желаемой формы; создания рудиментарных версий клеточного метаболизма; и трансплантации созданных вручную геномов в живые клетки. Но объединение всех этих элементов остается сложной задачей.

    «Гораздо проще разобрать вещи, чем собрать их обратно». Дэн Флетчер рассказывает нам о проблемах создания синтетической клетки.

    Ваш браузер не поддерживает аудио элементы.

    Скачать MP3

    Поле, тем не менее, проникнуто новым чувством оптимизма по поводу квеста. В сентябре 2017 года исследователи из 17 лабораторий в Нидерландах сформировали группу Building a Synthetic Cell (BaSyC), целью которой является создание «клеточной, растущей и делящейся системы» в течение десяти лет, по словам биофизика Мэрилин Догтером, которая руководит BaSyC. и лаборатория Делфтского технологического университета. Проект осуществляется за счет гранта Dutch Gravitation в размере 18,8 млн евро (21,3 млн долларов США).

    В сентябре Национальный научный фонд США (NSF) объявил о своей первой программе по синтетическим клеткам, финансирование которой составило 10 миллионов долларов. И несколько европейских исследователей, в том числе Швилле, предложили построить синтетическую ячейку в качестве одной из флагманских схем Европейской комиссии по будущим и новым технологиям, которые получают финансирование в размере 1 миллиарда евро.

    Синтетические биологи «снизу вверх» предсказывают, что первые полностью искусственные клетки смогут возродиться к жизни немногим более чем через десять лет. «Я почти уверен, что мы туда доберемся», — говорит Швилле.

    Все в упаковке

    Исследовательские группы добились больших успехов в воссоздании некоторых аспектов клеточной жизни, особенно в имитации мембран, окружающих клетки, и разделении внутренних компонентов. Это потому, что организация молекул является ключом к тому, чтобы заставить их работать вместе в нужное время и в нужном месте. Хотя вы можете открыть миллиард бактерий и вылить содержимое, например, в пробирку, биологические процессы не будут продолжаться долго. Некоторые компоненты нужно держать отдельно, а другие объединять.

    «Для меня это социология молекул, — говорит Сиз Деккер, биофизик из Делфтского технологического университета.

    По большей части это означает организацию биомолекул на липидных мембранах или внутри них. Швилле и ее команда являются экспертами в области борьбы с мембранами. Около десяти лет назад ученые начали добавлять белки Min, которые управляют механизмом деления бактериальной клетки, в листы искусственной мембраны из липидов. Исследователи обнаружили, что мины то появляются, то отрываются от мембран, заставляя их колебаться и кружиться.0108 1 . Но когда они добавили Мины к трехмерным липидным сферам, структуры лопнули, как мыльные пузыри, говорит Швилле. Ее группа и другие специалисты преодолели эту проблему, используя микрофлюидные методы для создания мембранных контейнеров размером с клетку или липосом, которые могут выдерживать множественные вставки белков — либо в сами мембраны, либо внутрь.

    Липосомы размером с клетку, созданные на микрофлюидном чипе. Предоставлено: Лаборатория Cees Dekker, TU Delft

    Аспирант Швилле, Томас Литшел, и его сотрудники растворили белки Мин в воде и выпустили капли смеси в быстро вращающуюся пробирку. Центробежная сила тянет капли через слои плотных липидов, которые инкапсулируют их по пути. На другом конце они выходят в виде липосом размером 10–20 микрометров — размером со среднюю растительную или животную клетку. Эти липосомы, известные как гигантские однослойные везикулы (GUV), могут быть получены разными способами, но в руках Литчела белки Min заставляли GUV пульсировать, танцевать и сокращаться в середине 9.0108 2 .

    Группа Швилле хочет извлечь выгоду из своих знаний об этих белках, которые могут создавать структуры мембран и самоорганизовываться. «Мы очень хорошо понимаем эти молекулы», — говорит она. «Мы хотели бы посмотреть, как далеко мы сможем продвинуться с относительно простыми элементами, такими как Mins». Возможно, как намекает работа Литчела, команда могла бы использовать белки для формирования мембран для деления или для сбора компонентов на одном конце синтетической клетки. Точно так же, как некоторые физики могут использовать клейкую ленту и фольгу для точной настройки своих экспериментов, Швилле надеется, что эти удобные биологические молекулы дадут ей возможность возиться с клеточными структурами: «Я экспериментатор до мозга костей».

    Члены команды Деккера также наполнили липосомы своими любимыми белками с помощью микрофлюидного чипа (см. «Машины для пузырей»). На чипе два канала, содержащие молекулы липидов, сходятся в канале, заполненном водой, и выплевывают липосомы размером с клетку, которые могут удерживать различные биологические молекулы, либо застрявшие в мембране, либо свободно плавающие внутри контейнера 3 .

    Адаптировано из исх. 3

    Его группа экспериментировала с давлением, деформацией и изменением формы липосом, чтобы они принимали несферическую форму, которая лучше имитировала клетки. Микрожидкостные устройства дают исследователям больший контроль над перемещением, сортировкой и манипулированием липосомами с помощью микроканалов, которые работают почти как цепи. В этом году лаборатория Деккера разработала чип, который может механически разделить липосому на две части, прижав ее к острой части 9.0108 4 .

    «Это, конечно, не то, к чему мы стремимся — мы хотим продемонстрировать разделение изнутри, но это все равно дает нам интересную информацию», — говорит Деккер. Примеры включают силу, необходимую для деления клетки, и типы физических манипуляций, которые липосомы могут выдержать. В том же духе его команда экспериментировала с формой живых клеток Escherichia coli , делая их более широкими или квадратными, выращивая их в силиконовых нанокамерах. Таким образом, члены команды могут увидеть, как форма клетки влияет на механизм деления, и оценить, как белки Min работают в клетках разного размера и формы.0108 5 .

    «Мы играем с методами нанопроизводства и делаем то, что обычный клеточный биолог никогда бы не сделал», — говорит он. «Но такой странный биофизик, как я, может это сделать».

    Добавление энергии в систему

    Теперь, когда можно добавлять компоненты в липосомальные пузыри, не лопая их, группы могут планировать, как заставить молекулы работать вместе. Почти все живое требует клеточной энергии, обычно в форме АТФ. И хотя это может быть добавлено извне для питания синтетической системы, многие биологи, работающие над подходами «снизу вверх», утверждают, что настоящая синтетическая клетка должна иметь свою собственную электростанцию, что-то вроде митохондрии животной клетки или хлоропласта растения. которые производят АТФ.

    Группа Иоахима Спатца из Института медицинских исследований Макса Планка в Гейдельберге, Германия, построила рудиментарную митохондрию, которая может создавать АТФ внутри пузырька.

    Для этого его команда воспользовалась преимуществами новых микрофлюидных технологий. Во-первых, они стабилизировали GUV, поместив их внутрь капель воды в масле, окруженных вязкой оболочкой из полимеров. Затем, когда эти стабилизированные каплями GUV текли по микроканалу, команда вводила в них большие белки, либо внутри пузырька, либо встроенные в поверхность мембраны (см. «Сборочные линии»).

    Адаптировано из исх. 6

    Они нагрузили эти мембраны ферментом под названием АТФ-синтаза, который действует как молекулярное водяное колесо, создавая энергию АТФ из молекул-предшественников, когда протоны проходят через мембрану. Добавив кислоту для увеличения количества протонов снаружи GUV, команда увеличила производство АТФ внутри 6 .

    Спатц объясняет, что исследователи могут снова запустить GUV вокруг микроканала для еще одной инъекции белка, чтобы последовательно добавить компоненты. Например, следующим шагом может быть добавление компонента, который будет автоматически устанавливать протонный градиент для системы.

    «Это важный модуль, как и у вас в реальной жизни», — говорит Спатц.

    Другая группа синтетической биологии Макса Планка во главе с биохимиком Тобиасом Эрбом отбрасывает другие подходы к построению клеточных метаболических путей. Его особенно интересуют пути, которые позволяют фотосинтезирующим микробам извлекать углекислый газ из окружающей среды и производить сахара и другие клеточные строительные блоки.

    Эрб, руководитель группы в Институте наземной микробиологии им. Макса Планка в Марбурге, Германия, использует подход с чистого листа к синтезу клеточных метаболических путей. «С инженерной точки зрения мы думаем о том, как проектировать, — говорит он, — а затем строим его в лаборатории».

    Его группа набросала схему системы, которая могла бы преобразовывать CO 2 в малат, ключевой метаболит, образующийся в процессе фотосинтеза. Команда предсказала, что этот путь будет даже более эффективным, чем фотосинтез. Затем Эрб и его команда провели поиск в базах данных ферментов, которые могли бы выполнять каждую из реакций. Некоторым из них нужно было превратить существующие ферменты в дизайнерские.

    В итоге они обнаружили 17 ферментов из 9 разных организмов, в том числе E. coli , археон, растение арабидопсис и люди. Реакция, что неудивительно, была неэффективной и медленной 7 .

    «Мы собрали группу ферментов, которые не очень хорошо взаимодействовали друг с другом, — говорит Эрб. Однако после дальнейшей инженерии ферментов у команды появилась «версия 5.4», которая, по словам Эрба, работает на 20% эффективнее, чем фотосинтез.

    Продолжая эту работу, группа Эрба приступила к созданию грубой версии синтетического хлоропласта. Измельчая шпинат в блендере и добавляя его фотосинтез к своей ферментной системе в пробирке, биологи могут стимулировать производство АТФ и преобразование CO 9 . 0160 2 к малату — исключительно путем облучения его ультрафиолетовым светом.

    Хотя в пробирке все может работать какое-то время, говорит Эрб, «в конце концов мы хотели бы, чтобы оно было разделено на части, как хлоропласт». Он рад сотрудничеству с синтетическими биологами, такими как Кейт Адамала, которые могут строить и контролировать сложные отсеки.

    Группа Адамалы из Миннесотского университета в Миннеаполисе работает над созданием программируемых биореакторов путем внедрения простых генетических цепей в липосомы и их объединения для создания более сложных биореакторов. Она называет их «мыльными пузырями, которые производят белки».

    Ее группа строит эти биореакторы, используя систему вращающихся трубок, похожую на систему Швилла, но производящую липосомы меньшего размера. Исследователи добавляют кольца ДНК, называемые плазмидами, которые они разработали для выполнения определенной функции, а также все механизмы, необходимые для создания белков из ДНК.

    Например, ее группа создала липосомальные биореакторы, которые могут обнаруживать антибиотик в окружающей среде через поры мембраны и могут генерировать в ответ биолюминесцентный сигнал 8 .

    Путем последовательного соединения простых биореакторов команда может создавать более сложные генетические схемы. Но системы начинают разрушаться по мере того, как они расширяются и включают около десяти компонентов. По словам Адамала, это серьезная проблема для отрасли. В реальной клетке белки, которые могут мешать действиям друг друга, отделены друг от друга множеством механизмов. Для гораздо более простых синтетических клеток биологи должны найти другие способы контроля. Это может быть реализовано посредством внешнего контроля, когда экспериментатор решает, какие липосомы смешивать вместе и когда. Это также может быть достигнуто с помощью химических меток, которые регулируют, какие липосомы могут сливаться вместе, или с помощью системы замедленного высвобождения.

    Информационные инъекции

    Еще одним ключом к созданию ячейки является правильное программное обеспечение. Чтобы синтетическая клетка могла следовать инструкциям ученых и воспроизводить себя, потребуется какой-то способ хранения и извлечения информации. Для живых систем это делают гены — от сотен у некоторых микробов до десятков тысяч у человека.

    Вопрос о том, сколько генов потребуется синтетической клетке, является предметом споров. Швилле и другие хотели бы, чтобы их было около нескольких десятков. Другие, например Адамала, считают, что синтетическим клеткам нужно 200–300 генов.

    Некоторые решили начать с чего-то живого. Синтетический биолог Джон Гласс и его коллеги из Института Дж. Крейга Вентера (JCVI) в Ла-Хойя, Калифорния, взяли один из самых маленьких известных микробных геномов на планете, геном бактерии Mycoplasma mycoides , и систематически нарушали его гены. определить основные из них. Получив эту информацию, они химически сшили минимальный геном в лаборатории.

    Этот синтезированный геном содержал 473 гена — примерно половину того, что было в исходном организме — и был трансплантирован родственным видам бактерий, Mycoplasma capricolum 9 . В 2016 году команда показала, что этот минимальный синтетический геном может «запустить» свободноживущий, хотя и медленно растущий организм 10 . Гласс считает, что уменьшить это число будет трудно еще больше: уберите любой ген, и он либо убьет клетки, либо замедлит их рост почти до нуля, говорит он.

    Он и его коллеги из JCVI составляют список «сотовых задач» на основе последней версии их разработки, JCVI-syn3.0a, которая может служить образцом минимального списка дел ячейки. Но примерно для 100 из этих генов они не могут определить, что именно делает их важными.

    В качестве следующего шага, при поддержке гранта NSF в размере почти 1 миллиона долларов, Гласс и Адамала попытаются внедрить геном JCVI-syn3.0a в синтетическую липосому, содержащую механизм, необходимый для может выжить. В этом случае и программное обеспечение, и аппаратное обеспечение клетки будут с самого начала синтетическими.

    Если бы он мог расти и делиться, это был бы огромный шаг. Но многие утверждают, что для того, чтобы по-настоящему представить живую систему, она также должна развиваться и адаптироваться к окружающей среде. Это цель с самыми непредсказуемыми результатами, а также с самыми большими проблемами, говорит Швилле. «Вещь, которая все время творит сама себя, — это не жизнь, хотя я был бы рад этому!» она сказала. «Чтобы клетка могла жить, ей необходимо развивать новые функции».

    Команда Гласса из JCVI проводила лабораторные эксперименты по адаптивной эволюции с JCVI-syn3.0a, отбирая организмы, которые быстрее растут в богатом питательными веществами бульоне. На данный момент, после примерно 400 делений, он и его команда получили клетки, которые растут примерно на 15% быстрее, чем исходный организм. И они увидели появление нескольких изменений в последовательности генов. Но пока нет никаких доказательств того, что микроб развивает новые клеточные функции или стремительно увеличивает свою приспособленность.

    Эрб говорит, что разработка того, как добавить эволюцию синтетическим клеткам, — единственный способ сделать их интересными. Небольшой беспорядок в биологических системах позволяет им улучшать свою работу. «Как инженеры, мы не можем построить идеальную синтетическую ячейку. Мы должны построить самокорректирующуюся систему, которая будет улучшаться по ходу дела», — говорит он.

    Синтетические клетки помогут понять, как может выглядеть жизнь на других планетах. А синтетические биореакторы под полным контролем исследователя могут предложить новые решения для лечения рака, борьбы с устойчивостью к антибиотикам или очистки токсичных участков. Высвобождение такого организма в человеческое тело или в окружающую среду было бы рискованным, но сконструированный сверху вниз организм с неизвестным и непредсказуемым поведением может быть еще более рискованным.

    Догтером говорит, что синтетические живые клетки вызывают и другие философские и этические вопросы: «Будет ли это жизнь? Будет ли он автономным? Будем ли мы это контролировать?» По ее словам, такие разговоры должны происходить между учеными и общественностью. Что касается опасений, что синтетические клетки выйдут из-под контроля, Догтером обеспокоен меньше. «Я убежден, что наша первая синтетическая клетка будет паршивой имитацией того, что уже существует». И как инженеры синтетической жизни, она и ее коллеги могут легко внедрить элементы управления или аварийный выключатель, который сделает клетки безвредными.