Введение
Представьте себе виртуального человека, состоящего не из плоти и костей, а из битов и байтов, и не просто человека, а виртуальную версию вас, точную во всем, от биения сердца до букв ДНК-кода.
В стенах часовни XIX в. на окраине Барселоны начинает биться сердце. Оно не настоящее, а виртуальная копия того, что бьется в груди пациента. Благодаря миллиардам уравнений и 100 миллионам участков смоделированных клеток цифровой двойник бьется со скоростью около одного удара в час, тестируя методы лечения – от лекарств до имплантатов.
Несмотря на то, что часовня Торре Жирона была секуляризирована десятилетия назад, над входом до сих пор красуется крест. В архитектуре романтизма чувствуется высшая сила и цель. Когда солнечный свет струится сквозь витражные окна, вы предстаете перед огромной комнатой из стекла и стали, внутри которой стоят три ряда черных шкафов, усеянных зелеными огнями.
Это MareNostrum (римское название Средиземного моря), суперкомпьютер в кампусе Политехнического университета Каталонии, который Питер Ковени и коллеги со всей Европы используют для моделирования электрических, химических и механических процессов в человеческом организме. На вид симуляции не отличить от настоящих, будь то трепещущее сердце или наполняющееся воздухом легкое. Однако гораздо важнее то, что эти виртуальные органы ведут себя как настоящие.
Чтобы показать ошеломляющий диапазон и потенциал виртуальных исследований человека, мы использовали MareNostrum для создания фильма с помощью моделирования, запущенного на других суперкомпьютерах, в частности SuperMUC-NG в Германии (суффикс MUC относится к коду близлежащего аэропорта Мюнхена). Работая с международной командой, мы хотели, чтобы фильм «Виртуальные люди» продемонстрировал, куда наши усилия по созданию тела in silico[1] могут привести медицину.
Рисунок 1. Кадр из фильма «Виртуальные люди» (CompBioMed и Суперкомпьютерный центр Барселоны)
В сентябре 2017 мы провели премьеру в огромном кинотеатре IMAX Музея науки в Лондоне, вместе с Фернандо Куккетти и Гильермо Марино, нашими коллегами из Суперкомпьютерного центра Барселоны. Несмотря на то, что мы работали над фильмом несколько месяцев, мы все равно затаили дыхание, увидев бьющееся виртуальное сердце размером с четыре двухэтажных автобуса.
SuperMUC-NG и MareNostrum 4 – две из примерно нескольких сотен огромных вычислительных машин, разбросанных по всему миру. Эти машины используются для моделирования космоса, понимания закономерностей природы и решения основных задач, стоящих перед нашим обществом, таких как изучение изменения климата, разработка низкоуглеродных источников энергии и моделирование распространения виртуальных пандемий.
Подобно великим средневековым соборам, воздвигнутым архитекторами, каменщиками, геометрами и епископами, чтобы дать человечеству представление о бесконечности, суперкомпьютеры – это соборы информационной эпохи, где новые миры и даже целые вселенные бесконечного разнообразия могут быть смоделированы внутри великих двигателей логики, алгоритмов и информации.
Они также могут воссоздать внутренние миры человеческого тела, и не любого или «среднего» тела, а тела конкретного человека: от тканей и органов до молекулярных машин, работающих внутри клеток, их составных белков и ДНК. Конечная цель этой работы – запечатлеть на компьютере жизненные ритмы, закономерности и нарушения, причем не просто какой-то среднестатистической жизни, а одного конкретного тела и одной конкретной жизни – вашей[2].
Рисунок 2. Суперкомпьютер MareNostrum (wikimedia commons: Gemmaribasmaspoch. cc-BY-SA-4.0)
На премьере к нам присоединились коллеги, разработавшие виртуальные сердца, артерии и вены, а также скелет и его мускулатуру. На великолепном экране IMAX в Музее науки переполненная аудитория увидела будущее, когда лекарства можно будет разрабатывать с учетом индивидуальных потребностей каждого пациента, когда мы сможем визуализировать движение мутировавшего белка в организме, отследить турбулентный поток частиц лекарства глубоко в легких, изучить волны клеток крови через мозг и смоделировать давление и напряжение, оказываемые на ослабленные кости.
Расцвет цифровых двойников
В технике виртуальные копии известны как цифровые двойники. Эту концепцию обычно приписывают статье Джона Викерса и Майкла Гривза из Мичиганского университета от 2002 г.[3], в которой говорилось о «модели зеркальных пространств». НАСА ввело термин «цифровой двойник» в 2010 г.[4] и применило к космическим кораблям[5]. Однако истоки двойников можно найти гораздо раньше. Многие в качестве яркого примера ссылаются на лунную программу «Аполлон»: наземные симуляторы использовались в качестве аналоговых двойников космических кораблей. Этот подход был использован в 1970 г., чтобы помочь успешно вернуть трех астронавтов злополучной миссии «Аполлон-13» после взрыва в 200 000 милях от Земли[6].
Сегодня цифровые двойники хорошо зарекомендовали себя. Многие промышленные процессы и машины слишком сложны для понимания одним мозгом, поэтому эксперименты с цифровыми двойниками облегчают изучение и понимание их поведения[7]. Уроки, извлеченные таким образом, преобразуют будущее производства и, ускоряя автоматизацию, меняют будущее труда. Цифровые копии машин и даже целых заводов помогают предвидеть препятствия, совершенствовать конструкции и предотвращать ошибки еще до их возникновения.
Цифровые двойники используются для оптимизации цепочек поставок и планировки магазинов. General Electric использовала двойника для повышения эффективности на алюминиевом заводе в Индии; двойник маршрута предполагаемой железнодорожной линии на северо-западе Англии – в виде 18 миллиардов точек данных, собранных дронами, – был создан, чтобы помочь управлять этим огромным транспортным проектом; «фабрика будущего» в Австралии отточила виртуальную копию роботизированной рабочей станции, прежде чем создать настоящую; инженеры используют цифровые двойники, чтобы оценить срок службы реактивного двигателя и способы его эффективного обслуживания. Цифровые двойники использовались для создания ветряных турбин, нефтяных вышек, автомобилей, реактивных двигателей, самолетов, космических кораблей и многого другого. Некоторые считают, что цифровые двойники городов являются ключом к будущему городскому планированию.
Цифровые двойники появляются и в медицине благодаря революции данных в биологии. Одним из легионов людей, анализирующих данные о здоровье, является Лерой Худ из Института системной биологии в Сиэтле. Один из самых влиятельных современных биотехнологов, Худ десятилетиями работал на передовых позициях в области медицины, инженерии и генетики, начиная с первой встречи по программе генома человека в 1985 г. В 2015 г. он запустил проект, собравший множество данных о 5000 пациентах за пять лет. Все их данные хранились в том, что Худ называет «облаками личного здоровья»[8]. Анализ облака пациента может выявить характерные сигналы того, что Худ называет «пред-предболезнью», которые врачи могут использовать, чтобы предвидеть проблему, а затем вмешаться для поддержания здоровья.
Худ говорит о «научном благополучии», которое «использует личные, плотные, динамические облака данных для количественной оценки и определения здоровья, а также выявления отклонений от состояния здоровья в сторону болезни». Живое воплощение его подхода, 82-летний мужчина, был в отличной форме («Я не планирую выходить на пенсию»), когда мы говорили с ним о его видении будущего «4П», где лечение будет прогнозирующим, профилактическим, персонализированным и партиципаторным. Моделирование тела поможет вступить в это будущее, выявив закономерности в данных пациента.
В действительности, конечно, мы обходимся неполным пониманием и неполными данными. Но, как показали достижения в области прогнозирования погоды, эти недостатки можно преодолеть и сделать полезные прогнозы. Мы прошли долгий путь с 1922 г., когда британский математик Льюис Фрай Ричардсон (1881–1953) в замечательной книге «Прогноз погоды с помощью численного метода» (Weather Prediction by Numerical Process) изложил идею фантастической фабрики прогнозов, где тысячи человеческих «компьютеров», использующих логарифмические линейки и калькуляторы, координируются «дирижером». Ричардсон размышлял: «Возможно ли будет когда-нибудь в туманном будущем проводить вычисления быстрее, чем меняется погода?» Но даже он признал, что фабрика прогнозов была всего лишь мечтой.
Столетие спустя его необыкновенное видение стало реальностью. Суперкомпьютеры могут делать прогнозы на несколько дней вперед с достаточной точностью, постоянно обновляя сложные компьютерные модели данными с орбитальных спутников, буев, самолетов, кораблей и метеостанций.
Типичная модель прогнозирования опирается на систему уравнений, позволяющую моделировать: будет идти дождь или сиять солнце. Существует уравнение для импульса, плотности и температуры в каждой из трех фаз воды (пар, жидкость и твердое состояние), а также, возможно, для других химических переменных, таких как озон, который поглощает вредное ультрафиолетовое излучение. Во второй главе мы объясняем, почему эти нелинейные дифференциальные уравнения, особенно уравнения в частных производных, управляют климатической системой. В целом, чтобы смоделировать планету с разрешением, составляющим в настоящее время около 60 км, требуются миллиарды уравнений[9]. Модель должна учитывать постоянно меняющиеся термодинамические, радиационные и химические процессы, действующие в масштабах от сотен метров до тысяч километров и от секунд до недель[10]. Это представляет собой проявление силы моделирования, которое, как утверждают некоторые, уже приближается к сложности, необходимой для моделирования человеческого мозга.
Благодаря потоку биомедицинских данных, доступных сегодня, а также все более мощной теории и расчетам, мы считаем, что в биологии моделирование произведет революцию так же, как и в метеорологии. Американский метеоролог Кливленд Эббе (1838–1916) однажды заявил, что прогресс в его области зависит от «посвящения в эту науку физиков и математиков»[11]. Вторя его видению прогнозирования из 1895 г., мы с нетерпением ждем того дня, когда будет недостаточно знать, что кто-то нездоров, – мы хотим иметь возможность понять, заболеет ли он в будущем и почему, чтобы мы могли его вылечить.
Оптимизм в отношении потенциала цифровых двойников в медицине подкрепляется нашей нынешней способностью прогнозировать погоду, которая поразила бы Эббе. Мы воспринимаем ежедневные прогнозы как нечто само собой разумеющееся, но этот подвиг на стезе предсказания поистине выдающийся. Маркус Коверт из Стэнфордского университета, разработавший виртуальные клетки, заметил: «Прогнозирование таких бедствий, как ураган «Сэнди», за десять дней до выхода на берег – с соответствующей эвакуацией сотен жителей, спасающей как жизни, так и имущество, – возможно, стоит причислить к величайшим техническим триумфам в истории человечества»[12].
Что касается прогнозов климата, разрабатываются планы по созданию «цифрового двойника» Земли, который будет моделировать атмосферу, океан, ледники и сушу с разрешением в 1 км, предоставляя прогнозы рисков наводнений, засух и пожаров, а также океанских вихрей, которые перемещают тепло и углерод по планете. Эта европейская модель (Destination Earth) объединит другие данные, такие как использование энергии, структуру дорожного движения и перемещения людей (отслеживаемые с помощью мобильных телефонов), чтобы показать, как изменение климата повлияет на общество и как общество может изменить его траекторию во времени, которое некоторые уже называют антропоценом – геологической эпохой, когда человеческая деятельность оказывает значительное влияние на нашу планету[13].
Подробности создания цифрового двойника планеты Земля ошеломляют. Возьмем, к примеру, облака. Они состоят из воды, которая также является основным компонентом человеческого тела (около 68 %)[14]. Однако, в отличие от нас, облака кажутся простыми – огромные шлейфы капель воды или кристаллов льда, плывущие по небу. Их формирование имеет решающее значение для нашей способности предсказывать погоду, важно для нашего понимания последствий глобального потепления и занимает центральное место в спорных схемах сдерживания изменения климата с помощью геоинженерии[15].
От пучков кучевых облаков причудливых форм до огромных серых пластов – облака являются прекрасным примером того, как сложность может возникнуть из простоты – капель воды, переносимых воздушными потоками в результате конвекции. Когда эти капли конденсируются внутри облаков, выделяется немного тепла, что поддерживает облака в воздухе. На больших высотах, где температура падает значительно ниже нуля, капли превращаются в кристаллы льда, придавая облакам тонкий, перистый вид.
Внутри облака процессы наименьшего масштаба управляют образованием капель. Но, хотя эти особенности и взаимодействия микроскопичны, они имеют крупномасштабные макроскопические эффекты. Чем меньше и многочисленнее капельки, тем сильнее рассеивается свет. На уровне микрометров турбулентность ускоряет образование облаков и вызывает ливни[16]. Крупномасштабные движения воздуха могут создать обширные облачные системы, которые могут охватить весь континент. Отражая свет в космос, облака могут охлаждать поверхность Земли, поэтому некоторые считают, что их следует взращивать, чтобы помочь обуздать безудержное глобальное потепление[17].
По существу, все законы, лежащие в основе формирования облаков, известны, поэтому мы должны быть в состоянии представить, как они развиваются, с помощью известных математических уравнений. Мы надеемся добиться того же для виртуальных людей, вплоть до последней молекулы воды. Это кажется настоящей фантастикой, но оптимизм по поводу способности математики описать теплый, сложный и динамичный мир тела, существует не первое столетие. Английский врач Уильям Гарвей (1578–1657) в своей демонстрации кровообращения опирался на расчеты[18], а в 1865 г. французский физиолог Клод Бернар (1813–1878) заявил, что «применение математики к природным явлениям является целью всей науки»[19].
Наша способность создать виртуальную копию человека зависит от описания тела языком математики. Несмотря на то что работа еще продолжается, уравнения, написанные с использованием математического анализа и выражающие скорость изменений, уже могут отображать сложные процессы, открытые молекулярными биологами, клеточными биологами и многими другими представителями биологических наук. Эти математические выражения – обычные дифференциальные уравнения и уравнения в частных производных – могут в любой момент описать, как меняется кровяное давление в зависимости от того, где в организме вы проводите измерения, или движение электрического импульса, проносящегося по нейрону в мозге, или насколько быстро вирус проникает в дыхательные пути человека.
Чтобы заставить эти уравнения работать, все, что нужно для начала расчетов, – это граничные условия для рассматриваемой задачи. Под условиями может подразумеваться состояние нейрона или инфицированной клетки в данный момент или в различные промежутки времени, скорость их изменения в различные моменты времени или верхний и нижний пределы данной величины. Эти условия привязывают математику к реальности, поэтому мы можем делать прогнозы о теле или «медицинские прогнозы» по аналогии с погодой.
Но хотя мы признаем, что законы природы универсальны, в ключевом и практическом смысле науки о жизни, – под которыми мы подразумеваем биологию и медицину, – весьма отличаются от физических наук – физики и химии, – которые мы используем для описания облаков. Они более эмпиричны, больше зависят от измерений и экспериментов и до сегодняшнего дня меньше всего зависели от теоретического понимания.
Теория (то есть математическое представление законов природы) в медицине и биологии играет меньшую роль. Даже теория эволюции Дарвина – Уоллеса, которую некоторые считают величайшей научной теорией из всех, не допускает математического описания. Может показаться шокирующим, но реальность такова: хотя с XIX в., когда Грегор Мендель изучал горох, были сделаны основные предсказания о закономерностях наследования, ход эволюции невозможно предсказать каким-либо количественным способом[20].
Некоторые влиятельные фигуры слишком хорошо осведомлены об этом недостатке. Пол Нерс, директор Института Фрэнсиса Крика в Лондоне и бывший помощник редактора Journal of Theoretical Biology, рассказал нам, как ему надоело читать статьи, в которых умные технологии используются для проведения измерений, но «почти не приводят к каким-либо значимым выводам»[21]. В обзорной статье для журнала Nature он процитировал Сиднея Бреннера (1927–2019), своего старого друга и коллегу-нобелевца: «Мы тонем в море данных и жаждем знаний»[22]. Нерс жаловался, что важностью теории и принципами жизни пренебрегают в пользу зубрежки фактов, установок и информации. В биологии «есть идеи, так почему же мы о них не говорим?»
Однако биология, как и остальная наука, несомненно, подчиняется законам природы. Конечно, существуют области запретные по моральным и этическим соображениям, основанным на человеческих аргументах, но есть абсолютно все основания полагать, что мы должны быть в состоянии понять конкретный научный аспект того, как работает организм, и выразить это понимание в математической форме. Чтобы создать виртуального человека, биологии нужно выйти за рамки нынешнего использования теории для проведения апостериорных рационализаций после самих исследований и перейти к использованию теории для руководства экспериментами и прогнозирования.
Объединяя науку
Наука балканизирована. Идея разделения академических исследователей на племена восходит к Древней Греции, где жили Сократ (ок. 469–399 гг. до н. э.), его ученик Платон (ок. 428–347 гг. до н. э.) и, в свою очередь, ученик Платона Аристотель (384–322 гг. до н. э.)[23]. Однако через несколько десятилетий Тимон из Флиунта (ок. 320–230 гг. до н. э.) жаловался на ссоры «книжных монастырей» в Александрийском музее. К XVI в. Фрэнсис Бэкон (1561–1626) и другие философы оплакивали раскол человеческого знания.
К середине XIX в. дисциплинарные границы укоренились, каждая обладала своими обычаями, языком, потоками финансирования, учреждениями и практикой. В «Виртуальный ты» мы намерены показать, что сегодняшние исследования – больше, чем просто набор разрозненных усилий. Это грандиозная и взаимодополняющая мозаика данных, моделей, механизмов и технологий. Проступает общая картина того, как работает человеческое тело.
Поскольку не существует единственно верного восприятия человеческого тела, важна каждая точка зрения из каждой дисциплины. Они дополняют друг друга, и, если последовательно объединять их, могут возникнуть новые замечательные идеи. Если мы посмотрим, например, на великую революцию в молекулярной биологии, произошедшую в 1950-х гг., когда физики и химики занялись биологией, а биологи использовали методы, разработанные физиками, то увидим, что этот жизненно важный атомный взгляд на белки, ферменты и другие молекулы живых существ прекрасно дополняет существующие представления о наследственности и эволюции, создавая мощную унификацию знаний, известную как совпадение индуктивных обобщений.
Простая идея, лежащая в основе этой книги, заключается в том, что конвергенция многих отраслей науки – данных о пациентах, теории, алгоритмов, искусственного интеллекта и мощных компьютеров – ведет медицину в новом направлении, количественном и прогнозирующем. Мы покажем, как математика может охватить необычайный спектр процессов, происходящих в живых существах, взвесим разработки в области аппаратного и программного обеспечения, а затем покажем, как человеческое тело можно изобразить in silico, держа в руках цифровое зеркало, отражающее наше возможное будущее.
Эта история основана на междисциплинарных идеях, которые мы изложили в наших предыдущих книгах The Arrow of Time[24] и Frontiers of Complexity[25]. В первой мы обсуждали, как решить глубокую проблему, лежащую в основе науки: время представляется по-разному во многих теориях и масштабах, от микроскопического до макроскопического. В последней мы показали, как сложность математики, физики, биологии, химии и даже социальных наук меняет не только наше представление о Вселенной, но и сами предположения, лежащие в основе традиционной науки, и насколько важны компьютеры, если нам предстоит изучить и понять эту сложность. Нигде это не является более актуальным, чем в попытках создать виртуального человека. В «Виртуальный ты» мы объединяем эти идеи в широкий спектр исследований, как исторических, так и современных.
Виртуальный ты
Это первый отчет глобальной кампании по созданию виртуального человека, ориентированный на широкого читателя. За последние два десятилетия сотни миллионов долларов были потрачены на работу в рамках таких инициатив, как международный проект «Физиом»[26], «Цифровой двойник онкологического пациента» в США[27], европейский «Виртуальный физиологический человек»[28], проект «Человеческий мозг»[29] и еще один общеевропейский проект, возглавляемый Университетским колледжем Лондона, в который мы оба вносим свой вклад, – «Вычислительная биомедицина», или сокращенно CompBioMed.
Все объединяет одна цель. Как было заявлено на одном из семинаров, состоявшемся в Токио: «Пришло время начать грандиозный проект. В течение следующих 30 лет будет создана всеобъемлющая, основанная на молекулах, многомасштабная вычислительная модель человека («виртуальный человек»), способная с разумной степенью точности моделировать и прогнозировать последствия большинства отклонений, имеющих отношение к здравоохранению»[30]. Видение было обнародовано более десяти лет назад – в феврале 2008 г., – и это будущее быстро приближается.
На следующих страницах мы отправим вас в фантастическое путешествие по телу, его системам органов, клеткам и тканям, а также по деформируемым белковым машинам, которые всем управляют. Мы надеемся убедить вас, что в ближайшие десятилетия виртуальные двойники клеток, органов и популяции виртуальных людей будут формировать здравоохранение. Этот организующий принцип медицины XXI в. впервые позволит врачам предвидеть и предсказывать, что вас ждет, включая эффекты предлагаемых методов лечения. Это резко контрастирует с сегодняшним подходом, при котором врачи, по сути, действуют с оглядкой на то, что случилось с похожими (хотя и неидентичными) пациентами в аналогичных (хотя и неидентичных) обстоятельствах.
В долгосрочной перспективе виртуальные клетки, органы и люди – наряду с популяциями виртуальных людей – помогут превратить нынешнее поколение универсальной медицины в медицину, по-настоящему персонализированную. Ваш цифровой двойник поможет понять, какие формы питания, физических упражнений и образа жизни обеспечат вам самое здоровое будущее. В конечном счете появление цифровых двойников может проложить путь к методам улучшения вашего тела и будущего. Как мы обсудим в заключительной главе, виртуальные люди будут держать зеркало, чтобы отразить лучшую версию вас.
Первые четыре главы посвящены фундаментальным шагам, необходимым для создания цифрового двойника: сбору разнообразных данных о теле (глава первая); разработке теории, чтобы разобраться во всех этих данных (глава вторая), использованию математики, чтобы понять фундаментальные ограничения моделирования, использованию компьютеров, чтобы вдохнуть жизнь в математическое понимание человеческого тела (глава третья); объединению естественного и искусственного интеллекта для интерпретации данных и формирования нашего понимания (глава четвертая).
В главах с пятой по восьмую мы показываем последствия этих шагов и начинаем создавать цифрового двойника – от виртуальных инфекций (глава пятая) до клеток, органов, метаболизма и тел. Попутно, в шестой главе, мы встречаемся с пятым шагом, необходимым для создания виртуального человека. Можем ли мы объединить различные математические модели разных физических процессов, происходящих в разных областях пространства и времени внутри тела? Мы можем, и возможность настраивать виртуальное сердце так, чтобы оно соответствовало сердцу пациента, является одним из выдающихся примеров (глава седьмая), наряду с моделированием тела и его систем органов (глава восьмая). В девятой главе мы обсуждаем «Виртуального тебя 2.0», когда следующее поколение компьютеров преодолеет недостатки нынешнего поколения «классических» цифровых компьютеров.
В последней главе мы рассматриваем множество возможностей, а также этические и моральные проблемы, которые создадут виртуальные люди. Цифровые двойники бросят вызов тому, что мы подразумеваем под такими простыми терминами, как, например, «здоровый». Действительно ли вы здоровы, если ваш цифровой двойник предсказывает, что без лечения или изменения образа жизни вы не проживете свою потенциальную продолжительность жизни? Вы можете чувствовать себя «хорошо», но действительно ли вы здоровы, если моделирование предполагает, что вам суждено провести в доме престарелых на десять лет дольше, чем необходимо? Если виртуальный человек может стать субстратом человеческой мысли, как мы будем относиться к нашей цифровой копии? Наконец, в приложении мы рассматриваем провокационный вопрос, возникающий при использовании компьютеров для моделирования мира: возможно ли воссоздать фундаментальную физику космоса с помощью простых алгоритмов?
Рисунок 3. Виртуальный анатомический близнец. Одна из подробных анатомических моделей высокого разрешения, созданных на основе данных магнитно-резонансной томографии добровольцев (IT’IS Foundation)
Итак, переходим к первой из наших основополагающих глав. Она ставит самый главный вопрос: если мы хотим создать цифровых двойников, насколько хорошо нам нужно знать самих себя? Чтобы создать виртуального человека, нам необходимо понять, какого рода данные и какого объема достаточно для анимации цифрового двойника с помощью компьютера.
Как однажды заметил Аристотель, познание себя есть начало всякой мудрости.