Во всем мире предпринимаются усилия по расширению и интеграции диапазона виртуальных органов и систем органов, а также по развитию моделирования, от простых одномерных описаний, основанных на обыкновенных дифференциальных уравнениях (которые можно запустить на ноутбуке), до моделирующих органы в трех измерениях и во времени, зависящих от уравнений в частных производных (которые можно исследовать только с помощью суперкомпьютеров).

И здесь исследования, проведенные в Новой Зеландии, могут дать нам представление о существующих сложностях. К тому времени, когда мы встретились с Питером Хантером, его команда расширила исследования от только сердца до 12 систем органов тела, включая мозг. Он называет это стремление «двенадцатью подвигами», с намеком на покаяние, принесенное величайшим из греческих героев Гераклом (или Геркулесом) на службе у царя Эврисфея, в обмен на которое он был вознагражден бессмертием.

Одним из препятствий, с которыми сталкивается институт Хантера, является создание виртуальной инфраструктуры, координирующей жизнедеятельность во всем организме, такой как гормоны – химические курьеры, которые передают сообщения, – и в предыдущей главе это было отражено моделью Гайтона регуляции кровообращения всего тела. Команда под руководством его коллеги Винода Суреша пытается связать физиологию органов с лежащими в основе клеточными процессами, такими как поглощение и высвобождение клетками химических веществ и их транспортировку через кровь и восприятие тканями, что лежит в основе ряда регуляторных процессов – секреции инсулина в ответ на прием пищи, дыхания в ответ на физические упражнения и т. д.

Сочетая медицинскую визуализацию, математическое моделирование, лабораторные эксперименты и компьютерное моделирование, они надеются понять, как движение регуляторных химических веществ и сигнальных молекул влияет на поглощение питательных веществ, секрецию слюны и баланс воды и соли в легких. Эти исследования предусматривают разработку новых тестов на деменцию, поскольку есть доказательства того, что изменения в кровотоке и транспортировке воды в мозге могут предшествовать развитию симптомов.

Еще одним примером инфраструктуры тела являются нервы, которые пронизывают каждый орган, позволяя им взаимодействовать друг с другом и «разговаривать» с головным и спинным мозгом. Человеческое тело устроено так, чтобы двигаться, реагировать, чувствовать и делать многое другое, поэтому одновременно контролируются сотни действий. Эта деятельность, которая так важна для повседневной жизни, зависит от вегетативной нервной системы, состоящей из парасимпатической части «отдыхай и переваривай» и симпатической части «бей или беги».

Рисунок 38. От моделирования клеток к виртуальному телу (Питер Хантер, Оклендский институт биоинженерии)

Двенадцать пар черепно-мозговых нервов отходят от нижней части мозга и контролируют мышцы головы и шеи или передают сигналы от органов чувств. Среди них – блуждающий нерв, нервная магистраль, проходящая от головы через брюшную полость и связывающая мозг с основными органами. Блуждающий нерв играет множество ролей, в том числе участвует в воспалительной реакции и появлении аппетита, и является одним из предметов интереса исследователей, разрабатывающих «электроцевтики» – электрические сигналы, – способные обмануть тело и мозг, например, заставив их думать, что кишечник полон»[466].

Врачам уже давно известно, что нервы регулируют сердцебиение, частоту дыхания и снижение кровяного давления. В селезенке они могут изменять активность Т-клеток – иммунных клеток, с которыми мы столкнулись ранее, – чтобы остановить выработку воспалительных веществ, таких как фактор некроза опухоли – белок, который накапливается в суставах при ревматоидном артрите. В коже есть нервы, которые могут подавить инфекцию. Вместо того чтобы подвергать весь организм воздействию препарата, циркулирующего в кровотоке, электротерапевтический имплант сможет регулировать активацию одного нерва, например того, который контролирует мочевой пузырь.

Чтобы помочь в разработке электротерапевтических препаратов, команда из Окленда создает карты нервных путей, соединяющих органы: от локтевого нерва, который сгибает мизинец, до общего малоберцового нерва, который поднимает ногу. Нам необходимо более глубокое понимание связей, например, между сердцем и легкими, потому что, как указывает Хантер, сердце полно нейронов, и «когда вы вдыхаете, ваше сердце бьется немного быстрее – это логично, ведь вы хотите, чтобы кровь проходила через легкие, когда уровень кислорода высок»[467]. Этот хитрый трюк осуществляется вегетативной системой организма через ствол мозга и скопления нервов, называемых ганглиями.

Исследователи из Окленда разрабатывают инструменты воздействия на нервные цепи, которые соединяют широкий набор тканей. Программа, известная как SPARC (стимуляция периферической активности для облегчения состояний), поддерживается Национальными институтами здравоохранения США в надежде, что эти инструменты помогут разработать новые методы лечения различных заболеваний, таких как желудочно-кишечные расстройства, гипертония, сердечная недостаточность, диабет 2-го типа, воспалительные заболевания и многие другие[468].

Даже сердечные приступы могут быть вызваны не только сердечной мышцей, испытывающей недостаток крови из-за ишемической болезни, но и тем, что Хантер называет «дисбалансом» во взаимосвязанных контурах управления вегетативной нервной системой организма. Мы уже имплантируем кардиостимуляторы, чтобы регулировать деятельность сердца, и есть надежда, что имплантируемые устройства смогут заменить больную вегетативную нервную систему и помочь в регулировании работы сердца, кишечника и многого другого.

Чтобы смоделировать эти регулирующие петли обратной связи и шлейфовые цепочки зависимостей между стволом мозга, ганглиями и нервами, команда из Окленда использует связанные обыкновенные дифференциальные уравнения. Однако, как мы уже видели, когда речь идет, например, о сердце и легких, им также приходится использовать пространственную модель, где уравнения в частных производных моделируют различия в местной анатомии, будь то камеры сердца или способ переноса кислорода в легких, зависящий от силы тяжести, что приводит к различному количеству кислорода и углекислого газа на разных уровнях в легких.

Получение всех параметров для создания сложных многомасштабных моделей является серьезным препятствием. Здесь команда из Окленда, как и многие другие группы, использует суррогатное моделирование, с которым мы столкнулись ранее. Команда может заменить полную физику высокодетализированной многомасштабной модели искусственным интеллектом, которое обучено вести себя таким же образом, чтобы сложные уравнения не приходилось решать снова и снова. Ключевым ингредиентом успеха, напоминает нам Хантер, является обеспечение того, чтобы машинное обучение ограничивалось реальной физикой (например, законами сохранения энергии), гарантируя, что ИИ не произведет «глупые расчеты, попав в ситуацию, которая существенно отличается от набора обучающих данных. Ведь именно тогда нам необходимо, чтобы физика наложила свои ограничения»[469].