Справедливости ради, мы должны признать, что все процессы, ориентированные на удачу и статистику, которые доминировали в мышлении людей, в последние несколько десятилетий работали вполне неплохо. Но это не означает, что имеет смысл и далее ориентироваться на случайности. Стоимость открытий, полученных такими методами, может расти очень быстро. Возможно, мы уже нашли всё, что легко найти. Если это так, то нам будет сложно развиваться, не имея на руках ничего, кроме случайных процессов. Это будет отражаться в затратах на исследования. В 1975 году стоимость разработки нового лекарства составляла 100 миллионов долларов. Сейчас она составляет 1.3 миллиарда. Вероятно, все фонды, которые инвестировали в биотехнологии, потеряли деньги. Вкладывать деньги в биотехнологии было также неразумно, как вкладывать в экологически чистые технологии.
В. Будущее биотехнологий
Разработка лекарств является, по сути, задачей поиска, и область поиска крайне велика. Существует огромное количество возможных соединений. Важным вопросом является то, можем ли мы использовать компьютерные технологии, чтобы уменьшить влияние случая. Могут ли компьютерные науки сделать биотехнологии более детерминированными? На самом базовом уровне биологические процессы могут рассматриваться как привлечение кванта удачи в процесс необратимой деградации. Традиционная терапия в значительной степени отражает эти процессы. Напротив, вычислительные процессы являются обратимыми. Вы можете изучать и перепрограммировать процессы по мере необходимости. Главным вопросом является то, в какой степени биологические задачи могут быть сведены к вычислительным.
Биологические процессы
Вычислительные процессы
удача
организованные процессы
необратимые
обратимые
деградация
омоложение
смертность
бессмертие
традиционная терапия
вычислительная биология
Стоимость определения первичной структуры микромолекул ДНК стремительно уменьшается. В 2000 году это стоило 500 миллионов долларов. Сегодня это можно сделать за 5 тысяч. Через год или два, вероятно, это будет стоить 1000 долларов. Вопрос в том, сможем ли мы действительно сделать с полученной информацией всё то, о чём мы предполагали.
«Это открытие приведет к революционным улучшениям в диагностике, профилактике и лечении большинства, если не всех болезней человека».
Билл Клинтон, 2000 г.
Проект «Геном человека» рассматривался как невероятно революционный в конце 90-х. Но его результат не соответствовал всей шумихе, созданной вокруг. Возможно, проект появился слишком рано или был слишком дорогим. Но другой причиной неудачи может быть то, что сама по себе расшифровка генома вообще не является проблемой. Основной проблемой может быть то, что мы просто не знаем, что потом делать с полученными данными. Вопрос о том, какую именно часть задач биологии можно свести к вычислительным задачам всё ещё остаётся открытым.
IV. Примеры
Мы выделим некоторые вопросы, а затем обсудим их с представителями трёх компаний, которые занимаются крайне интересными вопросами в биотехнологиях: Stem CentRx, Counsyl и Emerald Therapeutics.
Из этих трёх компаний Stem CentRx является наиболее близкой к традиционным биотехнологиям. Но, тем не менее, значительная часть их задач является вычислительными. Основной их целью является излечение всех видов рака. Они заявляют, что раковые опухоли содержат стволовые клетки, которые значительно отличаются от основных клеток опухоли. Именно этот вид клеток контролирует развитие болезни и опухоли. Таким образом, они пытаются воздействовать на стволовые клетки и тем самым победить рак.
Если посмотреть со стороны, то проблема состоит в том, что химиотерапия может быть крайне неэффективна в лечении рака. Очень трудно рассчитать необходимую дозу. Слишком низкие дозы неэффективны. Слишком высокие убивают пациента вместе с болезнью. Так что, если вы можете выделить подмножество клеток, которые отвечают за рост и воздействовать непосредственно на них, химиотерапию можно сделать намного менее разрушительной и значительно более эффективной. До сих пор исследования Stem CentRx на мышах были очень перспективными. Мы должны узнать, работает ли этот подход применительно к человеку в течение следующего года или двух.
Counsyl — это компания, которая работает в области биоинформатики. Их целью является захват рынка генетического скрининга беременных. Они разработали один простой тест для приблизительно 100 генов, которые могут быть проверены для определения наличия наследственных заболеваний. Они фокусируются только на заболеваниях, наследуемых по законам Менделя, так как определить, как работают более сложные генетические комбинации, пока ещё слишком трудно. Таким образом, Counsyl определили реальный и очень чёткий набор задач. Сегодня Counsyl участвуют в скрининге около 2% новорожденных в США и рассчитывают, что это число значительно возрастёт в ближайшие годы.
Emerald Therapeutics больше других из представленных компаний использует вычисления. Основной их целью является излечение всех вирусных инфекций путём перепрограммирования клеток, то есть превращение клеток в программируемые машины. Идея состоит в том, чтобы построить молекулярную машину, которая будет помечать клетки, содержащие вирусы, и затем выдавать команду этим клеткам самоликвидироваться. На данный момент работа Emerald засекречена и мы не можем рассказать больше. Впрочем, высокий уровень паранойи у компаний, работающих в области программируемой противовирусной терапии, объясним. Они работают с большими секретами, которые будут актуальны в течение длительного времени, в отличие, например, от веб-приложений, у которых есть 6 недель, чтобы захватить мир.
Итак, поговорим с Брайаном Слингерлендом из Stem CentRx, Баладжи Сринивасаном из Counsyl и Брайаном Фреззой из Emerald Therapeutics.
V. Перспективы
Питер Тиль: Марк Андреессен присутствовал на наших занятиях несколько недель назад. Он говорил о том, что в Интернете в конце 90-х многие идеи были по сути верными, однако их время ещё не пришло. Даже если согласиться с тем, что следующая фаза в биотехнологиях — это увеличение использования вычислений, откуда вы можете знать, что сейчас подходящее время? Откуда вы знаете, что вы начинаете делать первые шаги не слишком рано?
Баладжи Сринивасан: Расшифровка генома похожа на первые пакеты, отправленные по ARPANET. Это доказательство правильности концепции. Технология уже существует, но для людей она ещё недостаточно убедительна. Таким образом, создание чего-то, что действительно работает, приводит к появлению огромного рынка, на который люди действительно могут прийти и получить созданный геном. Так же, как с электронной почтой и текстовыми процессорами. Изначально эти вещи были неудобными. Но когда стало возможным наглядно показать их пользу, люди покинули свою зону комфорта и приняли их. Тестирование беременных является одним из ключевых направлений. Люди считают важным убедиться, что их дети будут здоровы настолько, насколько это возможно. А потом, вероятно, с полученными данными можно будет сделать ещё много позитивных вещей.
Питер Тиль: Так вопрос в том, как вы можете помочь людям преодолеть распространённый страх перед процедурой расшифровки генома? И ответ: «Сделай это для детей?»
Баладжи Сринивасан: Да. Никто не потратит 1000 долларов, чтобы купить компьютер только для того, чтобы сидеть в Twitter. Но когда у вас уже есть компьютер, вам не нужно тратить дополнительные деньги, чтобы начать использовать Twitter. Таким образом, решение проблемы начального внедрения является первым шагом. Эмпирически, мы уже начинаем видеть очень уверенное принятие этой технологии. Таким образом, мы уверены, что сможем решить проблему внедрения.
Питер Тиль: Разговоры о проблеме рака являются захватывающими, но и тревожными одновременно. Это старая проблема. Никсон сказал в 1970, что к 1976 мы выиграем войну с раком. Люди работали над этим в течение 40 лет. И хотя сейчас мы на 40 лет ближе к решению, оно всё ещё, похоже, дальше, чем когда-либо. Разве тот факт, что решение этой проблемы уже заняло столько времени, не означает то, что эта проблема невероятно сложна и не будет решена в ближайшее время?
Брайан Слингерленд: Люди в целом идут по одному и тому же пути все последние 40 лет. Обычный подход к лечению рака — это «ковровое бомбометание» химиотерапией или тому подобные вещи. Все подходы, которые применялись ранее, по сути, удивительно схожи. Мы решили пойти по совершенно другому пути. 40 лет неудач научили нас кое-чему важному. Ранее основной метрикой терапевтической эффективности являлось уменьшение размеров опухоли. Однако эта метрика не является наилучшей — опухоли могут уменьшаться, а затем разрастаться снова. Сосредоточение внимания на уменьшении размеров опухоли может привести к воздействию на не те клетки. Использование биоинформатики помогает нам увидеть более правильные подходы. Таким образом, мы не согласны с тем, что проблема не будет решена в обозримом будущем; мы твёрдо верим, что у нас есть неплохой шанс сделать именно это.
