* * *

Каким же физическим законам подчиняются живые организмы? Мы могли бы обратиться здесь к законам, которые связаны с фундаментальными взаимодействиями, термодинамикой, теорией вероятности и так далее и поддаются точной математической формулировке. Это было бы абсолютно справедливо, но сухо и к тому же напускало бы тумана на глобальные уроки, извлеченные биофизиками из природы. Лучше я направлю наше внимание на четыре принципа, или мотива, которые снова и снова появляются в биофизических изысканиях.

Первый из них — самосборка. Этот принцип подразумевает, что инструкции по созданию объектов из биологических компонентов (будь то молекулы, клетки или ткани) закодированы в физических характеристиках самих этих компонентов. Может показаться очевидным, что организм содержит инструкции по собственной сборке. Ведь никто же не вырезает дерево в форме дерева и не приклеивает пять лучиков к морской звезде — живые существа формируются вполне самостоятельно. Но при этом их внутренние инструкции совершенно не обязаны храниться в виде перечня задач, записанного в одном наборе компонентов и выполняемого другим. Часто инструкциями служат сами физические характеристики биологических структур. Определять взаиморасположение фрагментов целого могут такие свойства, как размер и форма, наряду с менее заметными атрибутами вроде электрического заряда, эксплуатирующими законы физики.

Приведу пример. Если вы когда-нибудь пускали мыльные пузыри и наблюдали за образующимися конфигурациями, то, возможно, замечали, что в одной точке никогда не соприкасается больше трех пузырей. Четыре пузыря могут контактировать только так, как показано на рисунке слева, образуя линию соприкосновения в виде искаженной буквы H, но не X, как это показано справа.

Под действием физических сил площадь поверхности мыльных пленок стремится к минимуму, что и порождает непреложные законы стыковки мыльных пузырей. Эти правила, экспериментально установленные еще в XIX веке бельгийским физиком Жозефом Плато, не допускают объединение четырех пузырей, поскольку оно не позволяет свести площадь поверхности к минимуму. Пузыри располагаются не в случайном порядке. Однако никакая невидимая рука не расставляет их согласно стереотипной схеме: законы их организации заложены в их же физической природе. Больше века ученые замечали, что расположение смежных клеток в разных тканях напоминает расположение мыльных пузырей, и пытались понять, совпадение ли это или результат работы сходных механизмов2. Так, в 2004 году Такаси Хаяси из Токийского университета и Ричард Картью из Северо-Западного университета США обратили внимание на скопление фоторецепторных клеток в фасеточных глазах плодовой мушки3. Обычно их четыре, и они расположены ровно так, как четыре мыльных пузыря (см. рисунок выше). Изучая мушек-мутантов с одной, двумя, тремя, пятью и шестью фоторецепторными клетками в группе, ученые увидели, что клетки располагаются так же, как мыльные пузыри в группах той же численности. Судя по всему, для организации важнейших клеток сетчатки мушка прибегает к общим физическим механизмам минимизации площади поверхности. Вместо того чтобы тщательно выверять положение каждой клетки, мушка создает их и позволяет самим сортировать варианты соприкосновения и, минимизировав площадь поверхности, выстроиться в правильном порядке. Клетки, как и мыльные пузыри, компонуются сами. Да и в бесчисленном множестве других контекстов мы обнаруживаем, что структура детально не прописана в проекте организма: природа скорее помещает в нужное место строительные материалы и рассчитывает на то, что законы физики соединят их должным образом. К счастью, на законы физики можно положиться.

Второй повторяющийся мотив — регуляторные цепи. Благодаря повсеместному распространению компьютеров мы имеем представление о том, что машины способны с помощью законов логики трансформировать входные данные в выходные, принимая решения на основе сигналов от датчиков и контроллеров. Не нова для нас и мысль, что живые существа, включая человека, выбирают стратегию поведения в зависимости от стимулов окружающей среды, однако детали аналитического процесса пока не вполне ясны. Мы увидим, что сетевые механизмы принятия решений свойственны не только крупномасштабному миру: они появляются уже на уровне микроскопической активности — как неотъемлемые части структуры и форм взаимодействия молекул. Сырые, мягкие кирпичики жизни собираются в машины, которые ощущают окружающую среду, производят вычисления и принимают логические решения.

Например, мигрирующая клетка в развивающемся эмбрионе должна остановиться, достигнув нужной точки, и ее решение об остановке отчасти основывается на оценке механической жесткости соседних тканей [Способность клеток ориентироваться по жесткости или механическим напряжениям окружающей среды называют механочувствительностью. Для нормальных клеток типичен дуротаксис — склонность двигаться по градиенту жесткости, то есть в область среды с более высокой (из-за иного состава внеклеточного матрикса либо клеточного окружения) жесткостью. В случае клеток дотошные ученые чаще говорят не о жесткости (она обычно обусловлена мощным цитоскелетом) или мягкости, а о высоком или низком модуле Юнга («Биомеханика живой клетки», https://biomolecula.ru/articles/biomekhanika-zhivoi-kletki).],4. Клетки сцепляются друг с другом и с внеклеточным веществом посредством белков, выступающих у них на поверхности, и с помощью этих белков, как бы прощупывая субстрат и подтягиваясь, протаскивают себя по своему окружению. Некоторые белки сцепления, или адгезии, служат как сенсорами, так и якорями, и эти роли неразрывно связаны: в жестких средах молекулы белков растягиваются, как ваша рука, когда вы тянете за толстую ветку дерева на приличном расстоянии от вас; в мягких средах белки сокращаются, примерно как сгибается ваша рука, когда вы без особых усилий сдергиваете полотенце с веревки. Некоторые вещества способны прикрепляться к специальным участкам адгезивных белков, но только если эти участки открыты, что случается, лишь когда молекула белка растянута (представьте, как обнажится внутренняя поверхность локтевого сгиба, если вы потянете за дерево, а не за полотенце). Такое прикрепление запускает череду событий, приводящую клетку к решению прекратить движение. Следовательно, на физической структуре белка может базироваться работа целой клеточной машины, которая воспринимает стимулы, производит расчеты и принимает решения.

Наш третий принцип — предсказуемая случайность. Физические процессы, лежащие в основе механизмов жизни, по сути своей случайны, но, как ни парадоксально, их средние результаты в высокой степени предсказуемы. В неживой природе случайность играет важнейшую роль в таких разных процессах, как тасование карт и столкновения молекул газа. Физика давно бьется над вопросом, как совершенно надежные, стабильные свойства появляются из базового хаоса. Так, мы уже знаем, почему звезды излучают постоянный, одинаково окрашенный свет, несмотря на бурление внутри них, и как извлекать энергию из воспламенения бензина. Микроскопический мир обречен на непрерывное, интенсивное, случайное движение, с которым ДНК и другие клеточные компоненты должны справляться и даже использовать в своих целях. Мы умеем вычислять вероятные исходы случайных процессов, и именно такие процессы часто дают простое объяснение с виду сложным явлениям. Например, вирусу, стремящемуся к клетке, которую он сможет заразить, не нужно думать (даже если бы он был на это способен), как найти особые поверхностные белки для прикрепления: на вирус действуют случайные силы, которые таскают его повсюду, обеспечивая так гарантированное пересечение его хаотичной траектории с целью. Ваша иммунная система тоже делает ставку на случайность, производя огромное разнообразие рецепторных белков, которые смогли бы при необходимости распознать даже незнакомый организму патоген. Мы посвятим всю шестую главу случайности микроскопического движения: она так или иначе перекликается со случайностью, заложенной в работе генов и иных принципах устройства жизни, которые мы будем обсуждать.

Наш последний биофизический мотив — масштабирование, или идея о том, что физические силы в зависимости от размеров и форм определяют, какой вид могут принимать растущие и эволюционирующие организмы. Когда речь идет об искусственных структурах, связь между размером, формой и физикой очевидна. Например, строить высокие здания очень трудно. До появления стальных каркасов и других современных технологий попытка замахнуться на большую высоту или огромный внутренний простор грозила риском обрушения здания, поскольку его масса могла превысить несущую способность стен. Нельзя просто увеличить масштабы маленького здания, сохранив его пропорции. Говоря современным языком, гравитация и другие силы по-разному масштабируются в зависимости от размера (см. главу 10), и нам необходимо учитывать это при проектировании зданий. Подобным же образом принцип масштабирования проявляется в размерах и формах животных, не ограничиваясь, однако, рамками механической проблематики. Масштабирование проливает свет на самые разные особенности живых организмов, от возникновения легких до, вероятно, скорости нашего обмена веществ.

В последующих главах мы выясним, что эти четыре концепции не изолированы, а взаимодополняемы и в чем-то даже взаимозависимы. Точность биологических регуляторных цепей часто зависит от статистики случайного движения. Случайное движение меняет положение биологических компонентов, способствуя их самосборке. Самосборка в крупные структуры подчиняется законам масштабирования. Все вместе эти процессы и принципы формируют объяснительный аппарат биофизики.