Математика показала, как составить график изменений в организме, осветить пределы вычислений и найти способы их преодоления. Но есть также практический вопрос, который необходимо решить, используя теории в биологии: математика не имеет такой давней связи с науками о жизни, как с науками физическими[124]. Эволюционная теория, например, оказалась в стадии разработки только в начале XX в., когда простое уравнение, показывающее эффект передачи генов из поколения в поколение, было независимо найдено немецким врачом Вильгельмом Вайнбергом (1862–1937) и английским математиком Г. Х. Харди (1877–1947), наиболее известным благодаря своей работе со Сринивасой Рамануджаном (1887–1920), математическим гением-самоучкой, трагически погибшим молодым[125].

Сегодня можно сделать ограниченные прогнозы, основанные на различных предположениях, например, об эволюции кишечной бактерии E. Coli[126][127] или штаммов вируса, ответственного за грипп[128]. Однако не существует простого способа предсказать влиятельную мутацию, которая может вызвать прерывистые изменения, например появление нового вида. Даже когда «все исторические данные» собраны и проанализированы, в конечном итоге единственный способ реализовать этот подвиг предсказания – высоковероятностный метод с использованием ансамблей с сотнями, если не тысячами неопределенных параметров. Хотя такие теории, как общая теория относительности или квантовая электродинамика, хорошо известны, по поводу детальных аспектов эволюции до сих пор ведутся споры[129]. В духе того, чего виртуальный двойник надеется достичь, поставив биологию и клиническую медицину на более прочный математический фундамент, Харди однажды сказал Бертрану Расселу: «Если бы я мог логически доказать, что вы умрете через пять минут, мне было бы жаль, что вы умрете, но мое горе было бы значительно смягчено удовольствием от правоты»[130]. Хаос подорвал видение Харди, но, используя ансамбли, по крайней мере его желаемое смертельное предсказание может быть выражено в терминах вероятностей.

Чтобы ускорить прогресс с виртуальным человеком, биологии нужно больше теории. Под этим мы подразумеваем нечто вполне конкретное: математические структуры, способные объяснить известные факты; уравнения, формулы и соотношения, раскрывающие взаимосвязь между величинами и параметрами, соответствующими вещам, которые мы можем измерить в реальном мире; и математические структуры, которые подкреплены экспериментами и строгим статистическим анализом результатов и практичны в использовании, если выражены в компьютерной программе. Под этим мы подразумеваем, что они должны иметь возможность превращать данные в прогнозы и предоставлять эти прогнозы до того, как они станут реальностью.

Работа продолжается, но для завершения второго шага потребуется культурная революция в науке. Мы надеемся увидеть больше студентов-биологов, способных понять теорию динамических систем, больше теоретических работ в биологических и медицинских журналах и больше попыток превратить качественное понимание биологии в количественное. Чтобы многочисленные попытки интеграции вычислений, больших данных и экспериментов позволили получить полезные знания, необходимо уделять больше внимания биологической теории.

Большие данные, полученные в результате экспериментов, имеют первостепенное значение, в этом нет никаких сомнений. Однако влияние всех этих данных уменьшается без теории. Хотя слепые подходы к работе с большими данными применяются быстрее и проще, теория и механистические объяснения имеют решающее значение, если мы хотим выяснить, верны ли корреляции в данных, чтобы мы могли преобразовать интригующие ассоциации в фундаментальное понимание.

Разработать теорию, отражающую математическую квинтэссенцию биологии, трудно из-за чрезвычайной сложности живых существ. Несмотря на это, после работ Ходжкина и Хаксли было много успехов. Более того, в четвертой главе мы увидим, что при разумном использовании ИИ может помочь в разработке моделей[131]. Теперь мы готовы сделать следующий шаг. Моделирование на цифровых компьютерах, основанное на данных и экспериментах, собранных пчелами Бэкона, является «третьей ногой науки» и третьим ингредиентом виртуального человека.