Направляясь в Лимнологический институт, я, как журналист, уже рисовала в голове картины: диковинные динозавры и птеродактили на экране, крики дикой природы из динамиков. И над всем этим колдует демиург Дмитрий Юрьевич. Оказалось, динозавров не будет. Дмитрий Щербаков щёлкнул чем-то в ноутбуке, и открылась серая панелька с ячейками и непонятными цифрами. «Вот на этом или примерно на этом мы и творим эволюции! – за-явил он и щёлкнул ещё раз. Появились цветные графики. И ни одного динозавра. – Это я вам показываю очень интересную, но довольно простую математическую модель, написанную Фельзенштейном из Вашингтонского университета для того, чтобы студентам показывать». 

– Погодите, давайте сначала проясним, чем занимается математическая биология? 

– Все знают, что такое физическая модель. Вот самая простая: сила равна массе, умноженной на ускорение, второй закон Ньютона. На самом деле она буквами и цифрами описывает реальное событие – что будет с телом, если оно под действием силы, бедненькое, ускорится. В физике такие способы описания возникли ещё в 18 веке. Биологические модели массово появились в начале 20 века, в 10–20-х годах, когда учёным стали интересны количественные аспекты биологии. Простой пример. Если я родился весом четыре килограмма, то какова вероятность, что у меня окружность талии к 50 годам будет меньше метра? Конечно, я немного утрирую, но вопросы перед учёными стояли именно такого свойства. В каком-то смысле к биологическим моделям учёные начали приходить ещё в самом конце 18 века, когда Мальтус опубликовал свою теорию народонаселения. Кстати, численность организмов – до сих пор один из основных предметов исследования в моделях биологических процессов.

Вот, к примеру, есть у нас строй солдат. Все разного роста. Нам нужно какую-нибудь цифру, которая бы описывала разнообразие этих солдат по росту. И нам нужно понять, от чего зависит их рост – от того, что их не кормят в детстве, от того, что их родители маленькие, или просто у исследователя ума не хватает догадаться до истинной причины. Вот для того, чтобы выбрать из этих гипотез верную, да и вообще оценить, хватает ли имеющихся факторов, чтобы говорить о выборе, и нужны математические модели. 

– А нельзя сделать это без математики? 

– Вся трудность в том, что в биологии часто изучают процессы, которые занимают много поколений, и так просто их не проверишь. Тут только два пути – или проверять гипотезы на быстро живущих организмах, к примеру дрозофилах, или с помощью компьютерных симуляций или моделей. То есть населять компьютер существами. Скажем, вот в этом моём ноутбуке они «живут», в соседнем компьютере «живут». «Живут», сколько я им скажу – тысячу поколений, десять тысяч. Математические модели – это игры, в которые играют учёные.

– И часто вы в них играете?

– Довольно часто. Вот сейчас вы уйдёте, а меня ждёт коллега, нам надо немного поправить её модель. И запустим маленькую эволюцию на несколько суток. 

– Как это происходит? 

– Давайте я вам сейчас покажу. 

Дмитрий Щербаков открывает давешнюю программу. Щёлкает в какой-то графе: «Вот смотрите, только несколько из множества параметров. Число особей, два гена – А большое и А маленькое. Один доминантный, другой рецессивный. Уровень приспособляемости к среде, наличие случайных процессов (к примеру, оставил – не оставил потомства) и прочее. Изменение хотя бы одного из этих параметров может запустить эволюцию совершенно по новому пути. Вот, к примеру, вводим мы понятие «естественный отбор». «Заразим» некоторых из наших подопечных серповидно-клеточной анемией, которая довольно часто встречается в районах, где распространена малярия. Известно, что гетерозиготы малярией не болеют, а гомозиготные мутанты почти нежизнеспособны.

– Стоп, экскурс в школьную био-логию. Что такое гомозиготы?

– Гомозиготным называют организм, в котором копии какого-либо гена, полученные от обоих родителей, одинаковы. К примеру, кареглазый ребёнок, рождённый от кареглазой мамы и кареглазого папы, гомозиготен по этому признаку. А вот если ребёнок получил кареглазость только от мамы или только от папы – он гетерозиготен по этому признаку. Так вот гетерозиготы по серповидно-клеточной анемии малярией не болеют, а гомозиготы наверняка должны умереть, их «выносит» естественным отбором. Ставим им в нашей программе уровень выживаемости нормальных особей 0,9, поскольку 10% из них умрут, так и не начав размножаться, от малярии. Теперь жмём кнопку. И что видим? Вопреки нашим ожиданиям, вредные мутанты не исчезли через поколения. Отбор поддерживает некую концентрацию мутантов в популяции просто потому, что они при скрещивании со здоровыми дают суперздоровые организмы. Модель, которую я вам показал, очень простенькая, но позволяет отследить многие и многие процессы. К примеру, процесс дизруптивного (разобщающего) отбора. Вот возьмём хорошие жизнеспособные организмы. А их потомству резко ухудшим условия так, чтобы преимущество получали крайние варианты. Жмём кнопку. Видите, как разорвался график на две самостоятельные линии? Выживают только самые приспособленные, и они уже разошлись по фенотипу. В итоге это приведёт к образованию двух самостоятельных видов. Дизруптивный отбор, скорее всего, один из основных механизмов, генерирующих разнообразие видов в Байкале. 

– А как вы проверяете, насколько продуктивна ваша модель? Вдруг у вас в компьютере фантастическая эволюция, которой никогда на Земле не было? 

– Мы сравниваем результат с тем, что видим в реальной природе. Любая модель должна в итоге давать наблюдаемую картину и прогноз, чего мы пока не наблюдаем, но сможем увидеть в природе. Если такая модель раз-другой-третий предсказала всё правильно, она нам полезна. Вот смотрите, модель, которая помогла нам в реальности. Я давал двум родственным видам после их разделения опять поскрещиваться некоторое время, при этом довольно резко изменяя условия внешней среды. А потом им сказал: «Всё, хватит безобразничать, теперь вы – разные виды». У меня в компьютере получилась митохондриальная трансгрессия. 

– Что-что получилось?

– Митохондриальная трансгрессия. Сейчас объясню. В Байкале живут два вида моллюсков байкалий: одни обитают на песочке, другие – на камушках. Эти виды процветают по очереди: то любители камней, то – песка. Те из них, кто в плохих условиях сумеет с песка перебраться на камушки и наоборот, молодцы, за ними будущее. Оказывается, эти улитки, несмотря на то что они разных видов, довольно близки друг к другу и могут оставлять гибридное потомство. И мы сейчас наблюдаем, что по тем генам, которые наследуются 50% от мамы, 50% от папы, это два хороших вида. А есть гены, которые передаются только по материнской линии. И по материнской линии они выглядят как один вид. 

– Как это? Разве вид не предполагает репродуктивную изоляцию?

– А вот так. Мы и используем математические модели, чтобы ответить на вопрос «Как это?». И вот они живут, эти два вида улиток, связанные друг с другом. Допустим, одного вида осталось совсем мало, а другой раз-множился. Вдруг Байкал изменился, и тем, кого было много, вдруг стало резко плохо. И они поползли к соседнему виду. Их самочки оставляют потомство с самцами другого вида, чтобы в плохих условиях продолжить себя. А поскольку их много, они просто вытесняют всех самочек другого вида. Это всё равно как если бы после какого-нибудь бедствия в Китае к нам приехали многочисленные китаянки и по прошествии нескольких поколений в наших митохондриях остались бы одни китайские материнские гены. Кстати, без хороших и довольно сложных моделей даже максимальную скорость таких явлений предсказать невозможно. 

– А мы бы куда делись? 

– А вы бы ходили и мечтали о чём-то большом и светлом. Вот такое вытеснение самочками и называется очень умно: «митохондриальная трансгрессия». 

– Надо запомнить, блеснуть где-нибудь.

– В ночном клубе (смеётся). 

– Но ведь модель не может базироваться на каких-то ваших предположениях? Ей же нужна вполне конкретная информация. 

– Сбором и анализом информации занимается наряду с такими традиционными дисциплинами, как экология, ещё одна наука – с названием биоинформатика. В Сети существуют глобальные базы данных по биоинформатике, оборудованные системой поиска. Мы вводим в поиск строчки из нуклеотидов, то есть последовательности генов, которые нам необходимы. Или, наоборот, какие-то термины, такие как название болезни или признака, и ищем все гены, которые имеют к этому отношение. Не только у человека, но и у любых других организмов. Невозможно заранее предсказать, насколько разнообразными могут быть сведения, содержащиеся в банке генов.  Ну, к примеру, поищем гены, в описании которых есть слово hobbit. Оказывается, что hobbit с точки зрения генетики не герой Толкиена, а маленький повторяющийся элемент ДНК, за малость и безвредность его назвали хоббитом.  А вообще фрагменты ДНК называют очень поэтично. К примеру, mariner, морская пехота, он много где присутствует, и в человеческой X-хромосоме тоже отпечатался. Это нестабильный элемент генома, потому так и назван. Ещё один блуждающий элемент назван gipsy – цыган. Вообще, гены называют самыми странными именами. Часто эти имена довольно выразительны: например, у фруктовой мушки есть гены turnip (репа) и gender blind (слепой к полу), которые вызывают то, что мальчики перестают отличать мальчиков от девочек, или sluggish – замедленные мухи, которые к тому же отказываются скрещиваться в темноте. Как правило, молекулярная функция этих генов неизвестна, а узнать её очень любопытно! Вот здесь и не обойтись без баз данных! В этой области не раз уже случался один и тот же сценарий открытия: вначале находят такой ген со странным действием у мух или червячков – нематод, а потом обнаруживают соответствующую последовательность в геноме человека. В результате приоткрывается завеса над самыми глубокими причинами уже нашего, человеческого разнообразия. Вот все эти колоссальные базы данных, их сбор, систематизация, алгоритмы, помогающие найти в этих базах смысл, и есть биоинформатика. Человеческий геном – это примерно один DVD, плотно заполненный «буквами». Вот и ищи-свищи там нужный ген, который определяет важный признак. Предметом биоинформатики и является поиск смысла в этом бесконечном числе буковок. 

– А есть что-то более близкое людям? 

– Процессы миграции народов можно моделировать, а можно вычислять по генам. Методы этих вычислений проверяют как раз на моделях. Что такое метод вычисления? Допустим, я хочу узнать, когда существовал наш общий предок. У нас с вами двое родителей, четверо родителей второго порядка – бабушки и дедушки, восемь – третьего порядка. И так два в энной степени. Если считать, что примерно 20 лет – поколение человека, то пять поколений проходит за век. Скажем, нам надо найти число «300 лет назад». У каждого из нас было, исходя из этих вычислений, 300 лет назад 33 тысячи предков. Вернёмся к временам Чингисхана, 13 веку. Этот расчёт показывает, что во всех из нас поровну генов Чингисхана. Где-то в двадцатом колене мы все примерно братья и сёстры – десяти-, двенадцатиюродные. Но если применить наш расчёт, то получается, что у каждого из нас тысячу лет назад было во много раз больше предков, чем когда-либо жило на Земле. Что за ерунда? Всё потому, что расчёт содержит ошибку. Он предполагает только неродственное скрещивание. Цифра резко уменьшается, если мы введём параметр родственного скрещивания, когда, к примеру, двоюродные и троюродные братья и сёстры создавали семьи. Инбридинг так называемый. 

– А можете вы проследить историю человечества? 

– Этим конкретно я не занимаюсь, но могу кратко пересказать некоторые недавние любопытные работы на эту тему. Есть гены, которые передаются по мужской и по женской линии. Мужская – это Y-хромосома, в женщин она попадает только в процессе оплодотворения. И наоборот, мито-хондриальная ДНК ребёночку независимо от его пола достаётся только от мамы. Мы можем читать гены, которые расположены в Y-хромосоме и митохондриальной ДНК. Оказывается, возможно отследить отдельно женскую и мужскую историю человечества. Это истинная история человечества. Ещё пример. Помните, мы с вами предков считали? Если считать правильно, то это называется коалесцентным анализом. С его помощью, к примеру, вычислили расстояние до митохондриальной Евы и Y-хромосомного Адама. Должен заметить, что это – выразительные термины, обозначающие, однако, очень сложные явления. Многохондриальная Ева – это не какой-то индивидуальный организм, но это последний момент, когда в принципе могла существовать какая-то женщина, которая была праматерью всех живущих. То же самое с мужчиной-прародителем. Они не реальные личности, наука называет их «наиболее недавним общим предком», который жил где-то между 100 и 200 тысячами лет назад. Это не означает какое-то абсолютное начало. Это означает: моложе не может быть, а старше – сколько угодно. 

– Какие ещё интересные вещи можно обнаружить при помощи био-информатики и моделирования? 

– Их масса. Вот, к примеру, у человека голубоглазость и светлые волосы. Известно, что светлые волосы – мутация, она возникла у черноволосых смуглых предков. Сейчас, когда прочитали геном человека, выяснили, что эта мутация была одной-единственной, а коалесцентный анализ позволил выяснить, что она произошла примерно 5–7 тысяч лет назад. Её локализация – район Чёрного моря до Балкан. Там возникли голубоглазые люди, и раньше думали, что это нейтральная мутация. А потом оказалось, что это очень чётко скоррелировано с дефектом одного гена OCA2. Полные мутации в этом гене развивают альбинизм, а умеренные – светлые волосы и голубые глаза. Это связано с метаболизмом витамина Д и формированием иммунного ответа в зависимости от температуры. Оказалось, что около 5–7 тысяч лет назад блондины распространялись по Европе, как степной пожар, на север и северо-запад. И быстрое распространение голубоглазых людей совпало с началом аграрной революции в Европе. 

Интереснейшие вещи возникли в процессе эволюции других животных. Они, например,  выработали удивительные модификации процесса размножения, которые, как показывают модели, помогают им поддерживать оптимальный уровень генетического разнообразия. Вот результаты исследований нескольких учёных, которые работали с живущими на Кариб-ских островах рыбками пецилиями. Рыбка способна запускать внутри собственных яйцеклеток процесс самооплодотворения при наличии определённого стимула. Она ищет самцов других видов и с ними начинает брачные танцы, так она и получает свой стимул. Самец ничего не получает. А самочка уплывает довольная.

Чудес и на Байкале масса. У нас в районе Байкальска живёт такой интересный слизняк из рода Arion, гермафродит. У него есть специальное приспособление против самооплодотворения. Популяция его делится на две части: половина днём становится мальчиком, ночью девочкой, а другая – наоборот. Главное – встретить «обратного» слизняка. Но если вдруг случится катастрофа и слизняк не сможет встретить «обратного» партнёра, то включается система самооплодотворения. 

– Это уже за гранью человеческого понимания. 

– Всё наше мировоззрение настолько пропитано тем, что мы продукт и часть полового размножения, что поставить себя на место вот такой жизни просто невозможно. 

– Чувствуете себя Богом? 

– Нет, абсолютно. Я учёный.