Рисунок 8. Рибосома (Венки Рамакришнан, Mrc LMB)
Подобные детальные исследования показывают, что перевод генетических данных в белок – сложное явление. Этот процесс, известный как экспрессия генов, начинается с того, что информация, содержащаяся в генах (ДНК), превращается в информационную РНК (которая также состоит из четырех «букв» – химических веществ, называемых основаниями – на основе инструкций в ДНК, хотя в РНК основание урацил U заменяет тимин Т). Рибосома, как перфолента, считывает по три буквы информационной РНК и сопоставляет ее с тремя буквами транспортной РНК, выстраивая аминокислоты, которые они несут, в правильном порядке, а затем сшивает их вместе. В целом рибосома пропускает через свое ядро насыщенные аминокислотами РНК со скоростью 15 раз в секунду, связывая их вместе в белки[63].
Однако критически важно то, что в итоговой конфигурации, принимаемой белком, ключевую роль снова играет окружающая среда. Гуннар фон Хейне из Стокгольмского университета рассказал нам, как рибосома помогает придавать белкам форму. Этот процесс, известный как котрансляционное сворачивание, начинается в выходном туннеле этой великой молекулярной машины, в которой есть укромные уголки и щели[64]. Притяжения и изменения обеспечиваются стыковочными участками в выходном туннеле, которые прикрепляются к определенным частям зарождающихся белков, в зависимости от последовательности аминокислот[65]. Существуют также белки-шапероны, которые помогают многим белкам принимать форму. Несколько разных шаперонов скрываются в устье выходного туннеля, остальные – за пределами рибосомы. Различные механизмы контроля качества отторгают и разрушают неправильно свернутые белки, прежде чем они достигнут гудящего химического хаоса клетки.
В целом от одномерного кода к трехмерному белковому строительному блоку тела нас ведет поразительно сложная серия шагов. Тем не менее во время своей речи на вручении Нобелевской премии по химии 1972 г. Кристиан Анфинсен сделал смелое заявление, постулировав, что аминокислотная последовательность белка должна полностью определять его структуру в растворе. Это предположение стало грандиозным вызовом биологии: можем ли мы определить трехмерную структуру белка по его одномерной аминокислотной последовательности?
Масштаб этой проблемы обрисовал Сайрус Левинталь, американский молекулярный биолог, который был пионером в компьютерном графическом отображении белковых структур. Он отметил, что для определения вероятных конфигураций типичного белка путем грубого расчета (то есть путем тестирования каждой возможной формы, которую он может принять) потребуется больше времени, чем возраст известной Вселенной. Левинталь подсчитал, что существует 10300 возможных конформаций типичного белка, и почти парадоксально, что клетка может «разработать» функциональную версию гораздо быстрее, чем компьютер. Однако в четвертой главе мы описываем, как ИИ догнал клеточную реальность. Когда дело доходит до виртуального человека, этот подвиг может дать много подсказок (например, когда белки принимают неправильную форму, вызывающую болезнь) и помочь провести виртуальные испытания лекарств для поиска возможных методов лечения.
Колоссальный объем данных
Мы живем в эпоху того, что некоторые называют большими данными. Однако, когда дело касается медицины и биологии, большие данные на самом деле крошечны по сравнению со сложностью клетки, ткани или органа. Более того, у живых существ все эти данные постоянно меняются. Специалисты по данным любят говорить о «трех V»: объем (volume) – количество данных; разнообразие (variety) – сложность данных и источников, из которых они собираются; скорость (velocity) – скорость потока данных и информации. Сегодня скорость, разнообразие и объем данных кажутся ошеломляющими, хотя нам еще очень далеко до того, чтобы охватить всю сложность человеческого тела.
Другие говорят о достоверности (veracity) данных, которая тоже меняется. Большинство традиционных данных являются структурированными, то есть достаточно аккуратными, чтобы их можно было напрямую вставлять в электронные таблицы и базы данных. Представьте себе лабораторный блокнот, в котором в одном столбце указана одна величина, скажем, цвет реагентов в пробирке, а в другом – pH или число потомков в популяции кроликов, выстроенное по времени.
65
Nilsson, O. B. et al. Cotranslational protein folding inside the ribosome exit tunnel. Cell Rep. (2015). https://doi.org/10.1016/j.celrep.2015.07.065.