14 Годовая научная конференция НИВЦ АН СССР. Вступительное слово
Немного истории
В начале было дело. «Синус в стакане» на подоконнике кабинета Мстислава Всеволодовича Келдыша породил лабораторию математического моделирования в институте биофизики. НИВЦ возник из этой лаборатории.
Итак, корень - колебательные процессы в биохимии. И начинали мы с теоремы Тихонова. Потом это привело к подробной, строгой и четкой математической модели реакции Белоусова, основанной, слову сказать, на теореме Шильникова. К сожалению, сливки снимали на западе... Но это уже другая тема...
Эта работа прошла стадии, характерные, видимо, для взаимодействия математики и биологии. Поначалу кажется, что моделировать легко и все получается. Это стадия поверхности. Потом неотвратимо наступает момент, когда и прошлой, и современной математики мало, и нужно придумать новую математику (дискретную, например). И придумывают новую математику...
А затем еще один поворот. В «доброй, старой математике» находят (при серьезной работе) и понятия, и методы, и идеи. Узкое место - в технической реализации (скорость процессора, объем памяти, слабая графика), но главное - это, все-таки, умение, а точнее неумение вычислять.
И выясняется, что идей и лозунгов мало. Нужна тяжелая работа на высоком профессиональном уровне - организационном, программистском, математическом, вычислительном, техническом.
Это главный урок, который мы вполне усвоили. И сейчас имеется у нас пакет программ по качественной теории обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ), который конкурентно способен с каким угодно пакетом, где угодно, и я не знаю, сущеcтвуют ли пакеты с ним конкурентно способные. Это один, но важный компонент нашей истории.
О вычислительных ресурсах. Рентгено-структурный анализ (РСА) отнимает вовсе не так много машинного времени, как об этом принято говорить. Он требует прежде всего интеллектуальных ресурсов. Отнимает он человеческое, а не машинное время. Сейчас... прочтите, впрочем, еще раз предыдущий абзац, заменив ОДУ на РСА.
В Постановлении об организации НИВЦ записаны три задачи: вычислительные ресурсы для институтов Научного центра, автоматизация научных исследований, математическое моделирование биологических объектов и явлений.
В автоматизации научных исследований мы не имеем столь четких лидирующих позиций, хотя некоторые наши разработки имели «хорошую прессу» без указания авторства... Кризис жанра (кроме наших субъективных просчетов) имеет глубокую социальную и техническую основу. От приборов (ориентированных на человека) к датчикам (ориентированных на ЭВМ) - это, вероятно, магистральный путь развития автоматизации. Мы можем и должны найти свое место в новой ситуации.
Три + два
Сейчас возникли новые направления, сравнимые по значению со старыми. Это информатика и обучение. Обучение - тяжелая, трудная работа. Это развитие взаимодействия, пришлифовка взаимопонимания, которое так трудно дается. Но ведь это, в конце концов, главный смысл нашей работы в Пущино.
В информатике мы прошли несколько стадий развития, не зная еще, правда, что мы занимаемся информатикой. Начальная стадия - система «контроль исполнения». Затем патенты (Пароль) и библиография. Сейчас мы серьезно и углубленно занимаемся нуклеотидами. Этот путь - от управленческих (организационных) задач через справочные к фундаментальным научным - весьма показателен и весьма обнадеживает.
Фонд алгоритмов и программ (ФАП) - мероприятие бюрократическое - может оказаться (надо работать, а не только надеяться) весьма удобной и полезной ступенькой к специализированным экспертным системам.
Уроки
Теперь, на мой взгляд, самое главное - о комплексе Прометея. Правильно, что с самого начала мы уважительно относились к объекту. В биологии нужна крайняя осторожность, потому что вульгаризация, математическая вульгаризация биологического объекта, возникает легко, при первом же соприкосновении.
Но затянувшаяся осторожность оборачивается трусостью. Настало время (и, может быть, мы даже два-три года уже упустили), когда мы должны математикой и вычислительной техникой смелее, решительнее вторгаться в биологическую науку. Мы должны перейти к равноправному сотрудничеству - это крайне важный момент. Он труден, прежде всего, психологически. Вычислительная математика возникла из задач физики, а мы выросли на том, что биология много сложнее, много объемнее, много красочнее, много труднее физики.
Не случайно новая постановка вопроса возникает именно сейчас. Академик нашего Отделения Александр Александрович Баев сказал, что наступает эра клеточной биологии. Что просто молекулярной биологии мало, ее нужно дополнить биологией клеточной. Это не есть точная цитата, но смысл я передаю правильно.
Миновала стадия, на которой нам казалось, что вполне довольно для наших задач, для науки, для приложений, принципов, идей молекулярной биологии. Это время позади.
Мы должны думать о клеточной биологии. Возникает очень серьезный вопрос: а каково же наше место? Чье - наше? Математиков, вооруженных ЭВМ и призванных взаимодействовать с биологией. Я думаю, что наша правильная тема - это надмолекулярные структуры - еще не клетки, но уже не молекулы. И суть проблемы - соотношение элементов и целостной системы.
Типичные примеры таких структур. Одномерные - длинные молекулы (ДНК и белки, но не только они). Двумерные - мембраны. Трехмерные - мышечное волокно (мышечный кристалл). Все эти системы не просто молекулярны - они надмолекулярны.
И здесь, по-видимому, подход жидких кристаллов (на первых порах, по крайней мере) просветлит взор и математика, и биолога в их трудном (взаимно трудном) взаимодействии. На этом не надо останавливаться, но начинать надо с этого.
Назову три направления, в которых мы готовы к равноправному сотрудничеству с биологами. Мы должны стать партнерами, сесть за стол равноправных переговоров, и, что самое главное, не переговоров, а работы. Это куда важнее. Так вот эти направления.
Во-первых, тематическое моделирование в биотехнологии.
В производстве работают огромные ферментеры (например, 500 кубов). В них популяции одноклеточных поставлены в экстремальные (чтобы не сказать катастрофические) условия. Мы вымогаем из них по сто молекул белка. А клетке для собственных нужд было достаточно одной-двух. Одна-две, а мы хотим сто! Что происходит?
Популяции одноклеточных образуют непонятные для нас комки, сгустки. Авиационные моторы не промешивают эти системы, там кипит своя жизнь.
В сознательном отрыве от сиюминутной реальности набросаю гипотетическую картину.
Не означает ли это, что мы вернули колонии одноклеточных в те эволюционно далекие времена, когда только-только начинался уровень многоклеточных, уровень организационный? Тогда в популяции может возникать (и будет возникать) прото-имунная система, прото-нервная система, прото-выделительная система. Эти прото-системы будут, конечно, эфемерны. Они будут мерцать - то одна исчезнет, то другая появится, то третья пропадет...
Но именно эта нетривиальная, нелинейная кинетика и определяет промышленные возможности ферментера.
Об этом надо подумать вместе профессионалу эволюционисту, профессионалу иммунологу, профессионалу биотехнологу, професионалу математику, профессионалу вычислителю. Я не сомневаюсь, что каждый из них станет узловой фигурой понимания процесса и овладения процессом. Но вот в каком порядке - кто сегодня, а кто завтра? Это смогут решить только они - профессионалы и только на месте (на реальной задаче), тем более, что в разных задачах будет и разный порядок.
Вторая задача - нейронные сети.
Ими занимаются много, а у нас еще и не плохо. Только что вышла хорошая книга по этой теме. И здесь нет сомнений в нашем лидерстве. Но ведь есть еще и другая (кроме электрофизиологии) сторона этой темы - архитектура ЭВМ. А вот этот аспект у нас всерьез еще не рассматривался. Между тем, уже есть попытки в этом направлении и довольно серьезные. Надо действовать смелей и решительней. По крайней мере, в исследовании. И здесь тоже надо искать общий язык и с биологами, и с инженерами, и с логиками пока не на уровне ЭВМ, а на уровне идей.
Третье направление - биоэлектроника.
Понятно, что без генной инженерии, без белковой инженерии здесь не обойтись. Это общее место. Но это уровень элементов. Понятно, что какие-то аналогии с ЭВМ, техническими устройствами необходимы и полезны. Это уровень систем, но систем, чуждых биологии. И главной надеждой стали цепи электронного транспорта. Но где же сами биоэлектроника?
Без идеи эргодичности (пространство - время, ячейка кристалла - такт алгоритма, структура - процесс) биоэлектроника не станет самостоятельным направлением. Нужно освоить понятие «фазового кристалла» - решетка в фазовом, а не только в геометрическом пространстве. Другое важное понятие - «гистерезис». Нечто сделано и система вернулась в рабочее состояние. Цикл типа «сокращение - расслабление».
Следующий этап значительно труднее. Алгоритм - временной аналог кристалла, но аналог его возбужденного состояния. В науке по этому поводу есть только разрозненные догадки. По счастью, мы имеем задел и здесь - полярон. Другой, не менее важный, задел - «пятно возбуждения» в нейронных сетях. Есть и третий - опыт банка нуклеотидов.
Когда-нибудь мы выберемся из «сетей и цепей» на твердую почву общего подхода и научимся различать энергетику сигнала и энергетику помехоустойчивости. Но без интенсивной работы это очень долго. Мы должны, поэтому, мобилизовать весь наш научный потенциал - навык работы с биологами, математическую культуру, опыт системного программирования, вычислительный эксперимент. Наше подлинное место в этих перспективных исследованиях мы найдем только на пути применения наших профессиональных знаний в деловом контакте со «смежниками» - профессионалами.
Общий вывод
Миновала стадия, когда наша гордость состояла в отсутствии комплекса Прометея. Это ведь, в сущности, негативное утверждение. В некоторых важных, определяющих направлениях мы готовы и должны перейти к более тесному, более прямому, равноправному сотрудничеству с биологами. Биологи все больше нуждаются не просто в «байтодробилках», а в понятийном аппарате математики, ее логической культуре, увлекательных и поучительных возможностях вычислительного эксперимента, многовековом опыте самой древней из наук. Я думаю, что это главный итог нашего пятнадцатилетия.
|
