В то время как бактериальные клетки относительно просты и называются прокариотами, строительные блоки тел растений и животных, включая наше собственное, гораздо сложнее и известны как эукариоты. Эти клетки содержат ядро, в котором находится их ДНК, и другие органеллы, остатки более ранних эпизодов эволюции микробных слияний и поглощений.

Возьмем, к примеру, небольшие ромбовидные структуры в наших клетках, называемые митохондриями. Они не только выглядят как отдельные существа, но и имеют собственную ДНК, которая передается от матери к ребенку. Наши клетки, от мышц до мозга, управляются потомками бактерий, которые сотни миллионов лет назад обменивали химическую энергию на комфортный дом в другой клетке. Чтобы их точно смоделировать, нам необходимо перейти от обыкновенных дифференциальных уравнений, учитывающих изменения во времени, к уравнениям в частных производных, которые могут обрабатывать несколько независимых переменных. Чтобы разобраться в этих уравнениях, нам также потребуется гораздо больше вычислительной мощности.

Параллельно с усилиями по моделированию микоплазмы в середине 1990-х гг. в Коннектикутском университете появилась еще одна инициатива[368]. Там Лес Лоу убедил преподавателей поделиться опытом, временем и оборудованием для визуализации живых клеток в тогдашнем Центре технологий биомедицинской визуализации, чтобы различные дисциплины – клеточная биология, химия, оптическая инженерия, математика, физика и компьютерная инженерия – могли способствовать созданию открытой среды разработки, позволяющей командам пробовать модули виртуальной клеточной химии. Усилия по изучению Mycoplasma привели к созданию индивидуальных моделей одного организма, а команда из Коннектикута хотела создать сборочную линию для изготовления всех видов виртуальных клеток.

Перед построением пространственно явной модели уравнения в частных производных типичный пользователь виртуальной клетки – VCell – начинает с обыкновенных дифференциальных уравнений[369]. В клеточных компартментах программное обеспечение позволяет связывать реагенты и продукты, а также ферменты, которые превращают первые во вторые. VCell облегчает разработку многокамерных моделей обыкновенных дифференциальных уравнений, например, для моделирования реакций в цитоплазме, а также внутри ядра. На этом этапе можно ввести уравнения в частных производных, чтобы концентрации внутри клеточных компартментов могли меняться как функции пространства и времени. Для работы необходимо количественно оценить, как диффундируют молекулы – коэффициенты диффузии получаются из экспериментов (с использованием таких методов, как восстановление флуоресценции после обесцвечивания (FRAP) и флуоресцентная корреляционная спектроскопия (FCS), где белки помечаются флуоресцентными маркерами).

География реальной клетки включена в виртуальную версию с помощью конфокальной микроскопии, которая за последние два десятилетия произвела революцию в нашем представлении о клетке благодаря потрясающим трехмерным красочным изображениям. Эти изображения можно использовать в качестве основы экспериментальных данных для построения трехмерных пространственных моделей сетей химических реакций. Затем пользователь разделяет геометрию на однородную сетку элементов – как всегда, достаточно большую, чтобы быть полезной, но достаточно маленькую, чтобы не требовала слишком больших вычислительных затрат. Реакция, диффузия, перемещение тепла или вещества, транспорт через мембраны и электрофизиология – все поддерживается VCell. Команды могут передавать VCell результаты измерений реальных клеточных процессов, систематизировать эти данные, обмениваться ими и использовать математические модели для моделирования и анализа биологии в этой модульной вычислительной системе.

Вместе со своим коллегой Михаилом Блиновым Лоу познакомил нас с их моделью клетки, которая показывает отдельные биохимические реакции в виде узлов[370]. Нажмите на узел, и вы увидите химический процесс в действии. Цепные реакции химии показаны в виде сетей, а они, в свою очередь, могут быть отображены на клеточной геометрии, будь то изображения срезов клетки, полученные с помощью конфокального микроскопа, или даже идеализированные формы, такие как сферы и кубы. Пользователь может указать начальные условия клетки, а модель также рассчитает градиенты концентрации клеточных процессов, показывая закономерности в соответствии с линиями, как предсказывал Тьюринг.

В Медицинской школе Маунт-Синай и Колумбийском университете эта виртуальная клетка использовалась для изучения того, как клетки почек человека регулируются для создания тонкой системы фильтрации, состоящей из пальцеобразных выступов, которые позволяют почкам функционировать[371]. Другие проекты используют VCell для изучения клеток поджелудочной железы[372] и способа передачи сигналов в мозге через синапсы и нейроны.

Это программное обеспечение для виртуальных клеток теперь используется учеными во всем мире для изучения того, как архитектура клеток формирует и контролирует их реакцию на окружающую среду, а также как клеточные химические вещества реагируют и распространяются. Модель была недавно обновлена и теперь включает в себя движение клеток[373]. Лоу рассказал: «Наше программное обеспечение предназначено для очень общего моделирования клеточной биологии с учетом диффузии с помощью дифференциальных уравнений в частных производных (а также ОДУ и стохастических событий). Это делает его ценным для широкого круга исследователей – количество зарегистрированных пользователей составляет 24 000»[374].

Важно отметить, что оно также предлагает базу данных, которую другие пользователи могут использовать для поиска моделей (или фрагментов моделей), на основе которых можно разрабатывать собственные модели, которые, в свою очередь, можно внести в базу данных, обычно после публикации статьи, описывающей моделирование их клеток. На момент написания в базе данных почти 1000 общедоступных моделей, и около 275 полностью курированы. «Поскольку база данных продолжает расти, она в прямом смысле слова станет виртуальной клеткой», – сказал нам Лоу.

Большинство вычислительных моделей в биологии предназначены для одноразового использования. Блинов стремится создавать тщательно аннотированные и курируемые модули, получившие название ModelBricks, которые пользователи смогут смешивать, сопоставлять и модифицировать для создания сложных моделей виртуальных клеток[375]. Традиционный способ создания виртуальной клетки «сродни строительству кирпичного дома, начинающемуся с груды глины»: есть надежда, что сложные молекулярные сети клеток можно построить из более простых «кирпичиков».