Организм человека играет с огнем эволюции.
Эволюционная неизбежность возникновения рако
вых опухолей [49]. Раковая опухоль является ре зультатом выработанного эволюцией процесса развития организма, требующего обновления тканей в процессе жизнедеятельности многокле точного организма.
Нормальное функционирование многокле точных организмов требует постоянного обнов ления тканей. В эволюции выработался меха низм, который заключается в отмирании старых клеток и замене их новыми. Этот процесс требу ет постоянного деления клеток на протяжении жизни организма. Но каждое деление клетки приводит к появлению мутаций в дочерних клет ках [50] и может инициировать внутри организ менные эволюционные события, приводящие к фатальной злокачественности. Таким образом,
рак является платой за многоклеточность [49].
Все виды позвоночных подвержены поражению раковыми опухолями и это, по видимому, всегда было так, поскольку следы опухолей или метас тазирующего рака прослеживаются в ископае мых остатках динозавров. Беспозвоночные так же подвержены опухолеподобным образованиям
[51–54]. Можно думать, что вероятность забо леть раком увеличивается с количеством деле ния клеток в организме. В свою очередь из этого следует, что с увеличением продолжительности жизни увеличивается вероятность заболевания раком. Вот как это сформулировал норвежский ученый Breivik [55]: «Рак – это естественное пос ледствие старения, и чем лучше медицинская наука помогает продлению жизни людей, тем выше будет число больных раком в популяции».
Организмы должны были выработать (и вы работали) в процессе эволюции механизмы эф фективной супрессии рака [56] и поэтому нет прямой зависимости числа клеток в организме и его подверженности раку (парадокс Пето), но это выходит за рамки данного обзора.
Лечение рака проблематично. Сейчас, по ви димому, можно считать доказанным увеличение скорости мутаций в раковых клетках по сравне нию с нормальными (для последнего обзора см.
[50, 57]). Это означает, что и гетерогенность ра ковой опухоли выше, чем нормальной.
Опухолевая клетка в своем геноме может со держать к моменту выявления опухоли (10 9
кле ток, 1 г) 10 000 мутаций. Dr. Glazier (см. цитату в
[50]) оценил возможное число различных кле ток с таким количеством случайно распределен ных мутаций как 10 68000
! Таким образом, нет двух одинаковых клеток в одной опухоли, нет двух одинаковых клеток в разных опухолях.
Кроме того, опухоли одного и того же типа от личаются у генетически у разных пациентов
[58]. Опухоль гетерогенна генетически и эпиге нетически [59]. Все клетки в ней различны по генетической структуре. Среди них есть устой чивые к практически любым воздействиям [60].
При терапии чувствительные клетки погибают,
устойчивые остаются и дают начало новой опу холи – устойчивой к использованному терапев тическому воздействию. Т.н. молекулярная тар гетная терапия, основанная на использовании в качестве мишени отдельных молекул или групп молекул, измененных в раковых клетках по сравнению с нормальными, неадекватна мно гослойной сложности рака.
Впечатление такое, что чем глубже мы про никаем в интимные молекулярные детали, чем более фокусируемся на конкретных мишенях,
тем более методы лечения становятся неадек ватными комплексности проблемы. Исчерпы вающее геномное генотипирование, вероятно,
поможет только малой доле пациентов [61].
Многие опухоли не имеют никаких хорошо изу ченных мутаций, на которые можно было бы направлять терапевтическую обработку. Напри мер, только
15–20% всех опухолей легкого имеют мутации, которые могут подходить под таргетные реагенты [61].
Развитие внутриопухолевой неоднородности создает также серьезные ограничения для выяв ления мутировавших молекул или сигнальных путей на основе молекулярного анализа биоп сии опухоли. Молекулярный анализ одного об разца биопсии из опухоли не обязан воспроиз водиться в других ее частях. Поэтому лечение,
основанное на этом анализе, вряд ли будет иметь большую пользу, поскольку в других час тях активны другие клетки с другими молеку лярными характеристиками, не поддающиеся данному воздействию [12].
СВЕРДЛОВ БИОХИМИЯ том 83 вып. 4 2018 520 Для изложения мне представляется полез ным дать краткое описание сложных систем, которые я уже упоминал и к которым относится любой живой организм и большинство его пато логий. КРАТКИЙ ЭКСКУРС В НЕРЕШАЕМЫЕПРОБЛЕМЫ, ВЫЗВАННЫЕ СЛОЖНОСТЬЮ СИСТЕМДетальное рассмотрение проблемы сложных систем было дано мною в недавних обзорах [5, 6]. Для объективности, я также рекомендую не давний обзор с описанием сложных систем [62]. Здесь я даю только весьма краткое изложение основных моментов. Сложная система – это многокомпонентная система, состоящая из взаимодействующих субъ единиц, в результате взаимодействия которых появляются т.н. возникающие ( emergent) свой ства, присущие целой системе и не предсказуемые на основании свойств исходных субъеди ниц (см. ниже). Возникающие свойства являют ся важнейшим качеством сложных систем. Они не могут быть приписаны отдельным взаимо действующим компонентам, это свойства целой системы. При этом система может состоять из иерархических уровней. Каждый из них имеет свои возникающие свойства [63–67]. Сложные системы нелинейны и предельночувствительны к начальным условиям [68]. Это означает, что траектория системы [63], опреде ляемая как изменение ее состояния, например, во времени, непредсказуема. Например, непред сказуемо изменение параметров, температуры, давления, формулы крови и т.д., определяющих состояние пациента во времени. Зависимость от начальных условий означает, что две системы, состояния которых очень близки в начальный период, и которые функционируют согласно одинаковым правилам, будут иметь различные траектории в течение времени. Иммунная сис тема, например, состоит из различных элемен тов (макрофагов, Т и В клеток и т.д.), которые взаимодействуют друг с другом путем обмена сигналами (в частности, цитокинами). Даже при воздействии совершенно одинаковых стимулов иммунная система, как и другие сложные систе мы, в том числе рак, может откликаться совер шенно различно. Сложные системы нелинейны, т.е. их отклик на сумму внешних сигналов не равен сумме отк ликов на все эти сигналы, взятые по отдельнос ти [69]. Небольшие изменения некоторых воз действий необязательно дают небольшие же отклики системы, и наоборот. Нередко большой неожиданный эффект возникает в ответ на ма лое воздействие. В сложных системах невозможно точно предсказать влияние факторов окружающей среды. В организме оно (также, как и влияние стохастических факторов) начинается in utero и продолжается на протяжении всей жизни инди видуума [39]. Сложные системы, как целое, не поддаются компьютерной симуляции [68, 70]. Рак – это сложная система с большим количеством взаимодействий с окружающей средой, порождающей возникновение непредсказуемыхсвойств. Опухоль сочетает в себе сложное, меня ющееся во времени и пространстве многообра зие клеток, каждая из которых имеет собствен ные сигнальные каскады, репликацию, тран скрипцию и т.д., и претерпевающих многочис ленные изменения на пути превращения в рако вые клетки. Ей присуща сложность растущей развивающейся системы со всеми ее признака ми и свойствами, позволяющими ей противос тоять антираковым агентам и индуцировать ту внутриопухолевую клеточную гетерогенность, которая делает опухоль уникальной для каждого пациента [58]. В этом отношении рак отличает ся от всех других болезней [71]. Однако сложность опухоли далеко не огра ничивается наборами раковых генов и клеток, в той или иной степени влияющих на прогрессию опухоли. В своей последней версии отличитель ных особенностей ( hallmarks) Hanahan, Weinberg [72] указывают, что опухоли проявляют еще и другое измерение сложности ( tumors exhibitanother dimension of complexity): опухоли привле кают к своей эволюции широкий репертуар нормальных клеток, которые они приспосабли вают для своих нужд, и которые способствуют приобретению отличительных критериев, соз давая то, что называют «микроокружением» опухоли, ее экологической ниши, и что играет важнейшую роль как в эволюции самой первич ной опухоли, так и в ее метастазировании. Се годня можно с уверенностью полагать, что, воз можно, главная сложность опухоли – громадное количестве взаимодействий между собственно раковыми (обычно эпителиальными) клетками и разнообразными стромальными клетками, составляющими микроокружение опухоли (МО, tumor microenvironment, TME) [73]. Терапевтические подходы могут направлятьсяне на раковые клетки, а на разрушение взаимодействий внутри эволюционирующей опухоли. В пос ледние годы большой резонанс получил прин ципиально новый подход. Вместо того чтобы ле чить мутации в раковых клетках, новая терапия сфокусирована на разрушении сложных взаи модействий раковых клеток с иммунными ком НЕРЕШАЕМЫЕ ПРОБЛЕМЫ БИОЛОГИИ БИОХИМИЯ том 83 вып. 4 2018 521 понентами стромы, определяющих успех эво люции ракового организма. Эти взаимодей ствия позволяют раковым клеткам ингибиро вать иммунные клетки в своем окружении и, та ким образом, избегать уничтожения иммунной системой. Успешное использование ингибито ров этих взаимодействий в клинике за послед ние 5 лет [74–76] продемонстрировали, что рак может быть распознан иммунной системой, а иммунная система может ингибировать и даже устранять опухоли. Хотя эти методы лечения неизмеримо увели чили продолжительность жизни многих онко логических больных, большое количество паци ентов со злокачественными заболеваниями не реагируют на терапию [77–79]. Кроме того, ус пехи сопровождаются многочисленными небла гоприятными аутоиммунными эффектами [80, 81]. В целом эффект терапии на конкретного па циента непредсказуем. Будущие исследования, вероятно, откроют новые перспективные имму нологические мишени или старые мишени в со четании с другими иммунотерапевтическими подходами, химио и радиотерапией, терапией онколитическими вирусами и малыми молеку лами. Но полученные результаты лишний раз де монстрируют, что сложность остается слож ностью с ее непредсказуемостью. Ее отклик на воздействия непредсказуем. Нерешаемая проблема типа II. Сложные взаимоотношения генома с организмом порождают нерешаемые проблемы в исследовании взаимосвязейгенотипа с фенотипом и расшифровке функциональной архитектуры генома. Начну с цитирова ния статьи, опубликованной электронным ре сурсом «Evolution News@DiscoveryCSC» (https:// evolutionnews.org/2017/02/encode_team_con/) 13 фев раля 2017 г.: «Со свежим финансированием ко манда ENCODE продолжает уничтожать миф о «мусорной» ( junk) ДНК». В статье говорилось: «Национальные институты здравоохранения (NIH) только что финансировали пять центров для изучения того, что делает «темная материя генома» (часть, не кодирующая белок). Страте гия поиска функции продолжает оставаться плодотворной... …Это подход, который утверж дает: «Если это есть, оно, вероятно, делает что то важное». Инвестиции составили 31,5 млн $ США на 2017 г.». Консорциум ENCODE Project Consortium [82] опубликовал в 2012 г. огромный список «функциональных элементов» в геноме челове ка под названием «Энциклопедия ДНК элемен тов» («The Encyclopedia of DNA Elements»). На иболее поразительным было утверждение, что 80% человеческого генома транскрибируется, т.е. имеет «биохимическую функцию», что нахо дится в остром противоречии с традиционным представлением о нефункциональном «мусоре» ( junk), составляющем более 90% человеческого генома. Это несоответствие вызвало горячие де баты, основное внимание в которых было сосре доточено на доле «мусора» в геноме человека. Здесь тесно переплетены три чрезвычайно акту альные проблемы: стратегия финансирования науки, выбор адекватной научной методологии дальнейшего развития биологической науки – «наука, управляемая гипотезами» против «нау ки, основывающейся на анализе больших мас сивов данных (Big Data)» и, наконец, «эволюция против интеллектуального дизайна жизни» (Intelligent Design, ID). ENCODE – типичный пример исследова ний в стиле «большой науки» ( big science). Брюс Альбертс (Bruce Alberts), бывший главный ре дактор журнала «Science», в связи с выпуском 30 статей проекта ENCODE опубликовал статью «Конец «Малой науки»?» («The End of «Small Science»?») [83], где он предупредил: «Каждое из этих мероприятий в области большой науки стимулирует разработку ценных новых методо логий, необходимых для проведения такого ти па исследований в требуемом масштабе. Но масштаб также создает ситуацию, которая зат рудняет прекращение этих проектов, даже когда есть явные признаки уменьшения их продук тивности. В наше время очень ограниченных ресурсов становится все более критичным при нимать объективные и жесткие решения о том, какие проекты имеют лучшие шансы на получе ние результатов, необходимых для глубокого понимания, а не просто описания биологичес ких систем». У Alberts были веские основания сказать «явные признаки уменьшения отдачи». Например, через 10 лет после завершения Про екта генома человека в журнале «Science» поя вилась статья под названием «Дефляция геном ного пузыря» («Deflating the Genomic Bubble»), в которой авторы спрашивают «... где вся эта ге номная медицина, которую нам обещали десять лет назад?» [84]. С тех пор мало что изменилось. В этой части обзора я рассматриваю пробле му нерешаемости определения точной карты ге номных элементов, определяющих фенотипы организма, в частности, определения функцио нальности некодирующих и нерегулирующих геномных элементов (мусор), и выдвигаю гипо тезу о наиболее перспективных способах иден тификации функциональных областей генома. Послушайте! Ведь, если звезды зажигают –значит – это кому нибудь нужно? Это слова Вла димира Маяковского из его стихотворения «Послушайте!». Они отражают особенность че СВЕРДЛОВ БИОХИМИЯ том 83 вып. 4 2018 522 ловеческого мышления: все, что существует, це лесообразно и строго детерминировано. Он ищет порядок, даже если его не существует [10]. Это т.н. взгляд Панглосса (Pangloss, персонаж в повести «Кандид» Вольтера, который, вероятно, был карикатурой на философа Готфрида Лейб ница (Gottfried Leibniz), который теоретизиро вал на тему о том, что мы живем в лучшем из всех миров). Термин «Парадигма Панглосса» (« Pangloss paradigm») был введен Стивеном Гул дом (Stephen Gould) и Ричардом Левонтиным (Richard Levontin), чтобы обозначить точку зре ния в биологии, в которой говорится, что все свойства живых существ являются адаптациями для определенных целей. Следствием этой осо бенности человеческого разума является, в част ности, поток математических моделей, описы вающих сложные явления в упрощенных (в ос новном линейных) терминах [10]. Они могут ра ботать довольно хорошо, но завлекать исследо вателей в т.н. «ловушку правдоподобия», не имеющую ничего общего с реальностью. Луч ший пример такой ловушки — геоцентрическая модель Птолемея. Говоря о биологии, наиболее опасной ловушкой является «статистическая значимость = p N (N может, в зависимости от предмета исследования, варьировать от 0,05 до менее 10–20)». В этом последнем случае при чинно следственная связь заменяется корреля цией. Такой ловушкой, кстати, является также системная биология, обещающая грандиозный успех в «персонализированной медицине» [6]. Сообщество исследователей функциональ ных элементов генома разделилось на два почти равных непримиримых лагеря, подобно лили путам Джонатана Свифта в дебатах между «ост роконечниками» и «тупоконечниками», относи тельно правильной практики разбивания яиц. В рамках парадигмы Панглосса многие исследо ватели считают, что, например, транскрипты очень низкого уровня представляют собой ог ромный мир функциональных РНК, только по тому, что они существуют. Их противники дума ют, что есть основания подвергать сомнению этот Панглоссовский взгляд. Несомненно, сре ди таких транскриптов могут быть обнаружены многие функциональные кодирующие и ncRNAs, но еще более вероятно, что подавляющее боль шинство этих транскриптов – просто junk. Так кто же прав? Для ответа на этот вопрос нам нужно, прежде всего, определить смысл термина «функция», что мы подразумеваем под функцией, и с какого уровня организации жи вой системы понятие «функции» становится ос мысленным. Функция или активность? Используйте правильный уровень описания, чтобы поймать явления, представляющие интерес. Не измеряйте бульдозеры кварками. Этот подзаголовок является парафразом рекомендации американских физи ков Kodanoff и Goldenfeld в их замечательной статье «Простые уроки сложности», которую я упоминал выше [1]. Уровень описания «функции», используемый в 2012 г. авторами ENCODE, ког да они приписали «биохимические функции» для 80% человеческого генома [82], не был «пра вильным». «Биохимическая функция» не была определена ENCODE корректно. Определение было дано «функциональному элементу», кото рый представляет собой «дискретный сегмент генома», который кодирует определенный про дукт (например, белковая или некодирующаяРНК) или отображает воспроизводимую биохи мическую структуру (например, участок связы вания белка или специфическую структуру хро матина) [82]. Однако цифра 80% была с энтузиазмом при нята «детерминистами» (и верующими в Intelligent Design), потому что она, как казалось, свидетельствовала об отсутствии нефункцио нальных элементов в геноме и, таким образом, поддерживала его разумный дизайн (ID). Но эту трактовку остро критиковали сторон ники эволюционного происхождения организ мов и их геномов: если у элемента есть какая то биохимическая активность, это не обязательно означает, что он имеет какое либо значение для функционирования клетки и, особенно, всего многоклеточного организма. Согласно [85] и другим авторам, термин «функция» в биологии может иметь два основных смысла: «селектиру емый эффект» ( selected effect) и «причинная роль» ( causal role) [86–89]. Функция «селектируемого эффекта», также называемая генетической функцией, объясняет происхождение, этиологию и последующую эволюцию признака. Такая функциональность защищена естественным отбором; если эта за щита перестает работать, функциональный эле мент будет накапливать вредные мутации и со временем потеряет свою функциональную ак тивность [85]. «Различие того, что делает эле мент (генетический или иной) (его причинная роль) от того, почему он существует (его селек тивная функция), лежит в основе биологии» [90]. Чтобы иметь только функцию «причинной роли», например, транскрипцию, необходимо и достаточно, чтобы элемент был транскрибиро ван. Все функции «селектируемого эффекта» имеют также причинную роль. Напротив, боль шинство функциональных элементов «причин ной роли» не имеют функции «селектируемого эффекта». Поэтому предпочтительно ограничи вать термин «функция» функцией «селектируе НЕРЕШАЕМЫЕ ПРОБЛЕМЫ БИОЛОГИИ БИОХИМИЯ том 83 вып. 4 2018 523 мого эффекта», а функцию «причинной роли» определять как «активность» [87]. Основываясь на степени груза мутаций, пе реносимого для видов млекопитающих, Нобе левский лауреат Германн Джозеф Мюллер (Her mann Joseph Muller) в 1967 г. оценил верхний предел количества генов в геноме человека как 30 000 – очень близко к данным современного генома человека (цитируется по [91]). Обратите внимание, что это была чисто холистическая оценка. D. Graur [89] также использовал холистский подход, чтобы показать, что максимальная доля функциональных элементов в геноме человека не превышает 25%, а остальная часть – это му сорная ДНК. Оценки доли генома, которая име ет «селектируемый эффект», основывались на известных скоростях вредных мутаций, коэф фициентах рождаемости, необходимых для вос производства населения ( replacement fertility rates) и «мутационного груза» и, как следствие, на уменьшении репродуктивного успеха, вызывае мого вредными мутациями. Graur предположил, что только функциональные части генома могут быть повреждены вредными мутациями, тогда как мутации в нефункциональных частях долж ны быть нейтральными. Из за вредных мутаций каждая пара каждого поколения должна производить более двух де тей, чтобы поддерживать постоянный размер популяции. Чем больше доля функционально важной части генома, тем больше потомков должно рождаться каждой парой, чтобы поддер живать размер популяции. Graur обнаружил, что, если 80% генома будут функционировать, пот ребуется неприемлемо высокая рождаемость. Его выводы подтверждаются недавними дан ными, что 8,2% (7,1–9,2%) генома человека в настоящее время подвержены отрицательному отбору и, следовательно, вероятно, являются функциональными [92]. Граур размышляет: «Нет необходимости сек венировать все под солнцем. Нам нужно секве нировать только те участки, которые, как мы зна ем, функциональны» (ScienceDaily, 14 июля 2017. www.sciencedaily.com/releases/2017/07/170714140234. htm). Это очень похоже на мысли Альбертcа: «... гро мадные проблемы, которые остаются на пути к глубокому пониманию химии жизни, потребуют выхода за рамки подробных каталогов. Обеспе чение успешного будущего для биологических наук потребует ограничения роста крупных центров и «омиковых» проектов, чтобы обеспе чить большую финансовую поддержку для ре шающей работы инновационных малых лабора торий, стремящихся понять удивительную слож ность живых систем» [83]. | 
Скачать 124.5 Kb.