Fallen Angel99 0,0

Долгое время биология была описательной и феноменологической наукой, мало приспособленной для прогнозирования и рационализации наблюдаемых явлений. С появлением компьютерной техники математика, наконец, стала осваиваться на такой, на первый взгляд, от нее далекой территории. Изначально, наиболее востребованными в биологии были методы математической статистики, которые позволяют корректно обработать данные экспериментов и оценить статистическую значимость делаемых выводов. Однако со временем, с подачи химии и физики (или биохимии и биофизики) в биологии стали использоваться сложные математические модели, позволяющие не только обрабатывать данные реальных экспериментов, но и способные предсказывать протекание биологических процессов в ходе виртуальных (in silico) экспериментов. Вниманию читателей предлагается перевод статьи Иво Сбальцарини, переработанной специально для «Биомолекулы» и рассказывающей о современных подходах в компьютерном пространственно-временнóм моделировании биологических систем.

Согласно социалистической доктрине, семья — это ячейка общества. Однако даже если отвлечься от этого официоза, само понятие семьи неразрывно связано со всей историей человечества. Впрочем, семья существовало не всегда, и на примере большинства животных (включая приматов) мы видим, что можно обходиться и без этого. Большинство эволюционных биологов сходится на том, что становлению человечества как вида сопутствовал переход от полигамии к моногамным отношениям, которые и находятся в основе института семьи. Результаты недавно проведенного математического моделирования показывают, что решающим фактором в этом изменении предпочтений мог стать выбор женщин, которые предпочли отдавать свое сердце не альфа-самцам, а более заботливым и постоянным спутникам жизни.

Несмотря на то, что за несколько десятилетий существования метода моделирования молекулярной динамики (МД) сущность подхода практически не поменялась, совершенствование алгоритмов и взрывное развитие компьютерных мощностей позволяет достигать все новых рубежей. Американские исследователи провели моделирование МД потенциал-чувствительного калиевого канала, в результате чего удалось в деталях проследить процесс активации / инактивации этого белка, «рассмотрев» подробности, ранее известные лишь гипотетически.

В последние годы все внимание физиков приковано к поиску бозона Хиггса — единственной до сих пор не обнаруженной элементарной частицы, предсказываемой Стандартной моделью. Есть ли в биологии такой же последний рубеж, по взятии которого можно праздновать полное и безоговорочное торжество разума? Редакторы Nature с некоторой иронией указывают, что в биологии есть куда более «темная материя» — откуда взялась жизнь, широко ли она распространена во Вселенной и, главное, почему она имеет свойство так неотвратимо подходить к концу.

Последнее десятилетие в биологических науках было ознаменовано взрывным развитием геномных технологий и появлением способов собирать почти астрономические объемы данных о молекулярных особенностях организма. Однако ученые до сих пор не могут похвастать тем, что ориентируются в этом океане данных, хотя в нем, несомненно, «растворена» информация о предрасположенности к заболеваниям и другие важные для медицины, здравоохранения и даже криминалистики сведения. Американские исследователи положили начало по-настоящему персональной геномике, идентифицировав на основе анализа огромного количества молекулярной информации начинающийся у своего руководителя сахарный диабет 2-го типа.

Жизнь в том виде, в каком мы ее знаем, невозможно представить без биомембраны, разделяющей «внутренний мир» клетки и всё остальное пространство. Мембрана обеспечивает взаимодействие клетки с внешней средой, избирательно пропуская многие вещества, а также является средой протекания множества биохимических процессов. И хотя большую часть полезной работы выполняют белки, которыми мембрана буквально «нашпигована», роль липидного матрикса не стоит недооценивать. Липиды — это не просто «океан», в котором плавают белки. Это «умный» океан, чьи физико-химические свойства были тщательно подобраны в ходе эволюции так, чтобы создать эффективную платформу для функционирования и взаимодействия мембранных белков.

Осенью прошлого года я была ошеломлена, когда не увидела имени Руслана Меджитова среди лауреатов Нобелевской премии по физиологии и медицине 2011 года. Его вклад в открытие толл-подобных рецепторов широко признан: в 2010 году он разделил с Жюлем Хоффманом Премию Розенстила за разъяснение механизмов врождённого иммунитета и был среди лауреатов премии Шао в 2011-м. Чарльз Джейнуэй предложил революционную идею: толл-подобные рецепторы врождённого иммунитета активируют адаптивный иммунный ответ. Руслан Меджитов первым открыл толл-подобный рецептор позвоночных и подтвердил идею Джейнуэя экспериментально. Протест против решения Нобелевского комитета, который не упоминает о вкладе Чарльза Джейнуэя и Руслана Меджитова, уже выразили и известные иммунологи, и студенты.