Pavyzdžiui, Imperatoriškojo koledžo tyrėjai tyrė, kaip tam tikri „piratiniai fagai“ – šie žavūs virusai, kurie užgrobia kitus virusus – sugeba įsilaužti į bakterijas. Šių mechanizmų supratimas galėtų atverti visiškai naujus būdus, kaip kovoti su vaistams atspariomis infekcijomis, o tai akivaizdžiai yra didžiulis pasaulinis sveikatos iššūkis.
Tai, ką bendramokslis atnešė į šį darbą, buvo galimybė greitai išanalizuoti dešimtmečius paskelbtus tyrimus ir savarankiškai sudaryti hipotezę apie bakterijų genų perdavimo mechanizmus, kurie atitiko tai, ką imperatoriškoji komanda praleido metus kurdama ir eksperimentiškai patvirtindama.
Tai, ką iš tikrųjų matome, yra tai, kad sistema gali dramatiškai suspausti hipotezės generavimo fazę – greitai susintetinti didžiulį kiekį literatūros – o žmonių tyrinėtojai vis dar kuria eksperimentus ir supranta, ką išvados iš tikrųjų reiškia pacientams.
Žvelgiant į ateinančius penkerius metus, be baltymų ir medžiagų, kokia yra „neišspręsta problema“, kuri neleidžia miegoti naktį ir kuri gali padėti šios priemonės?
Mane nuoširdžiai jaudina suprasti, kaip ląstelės veikia kaip išbaigtos sistemos, o genomo iššifravimas yra esminis dalykas.
DNR yra gyvenimo receptų knyga, baltymai yra ingredientai. Jei iš tikrųjų galime suprasti, kuo mes genetiškai skiriasi ir kas nutinka pasikeitus DNR, atveriame nepaprastas naujas galimybes. Ne tik individualizuota medicina, bet ir potencialiai naujų fermentų kūrimas, siekiant kovoti su klimato kaita, ir kitos programos, kurios apima ne tik sveikatos priežiūrą.
Vis dėlto visos ląstelės modeliavimas yra vienas iš pagrindinių biologijos tikslų, tačiau tai dar toli. Pirmiausia turime suprasti vidinę ląstelės struktūrą, jos branduolį: būtent tada, kai skaitoma kiekviena genetinio kodo dalis, kaip gaminamos signalinės molekulės, kurios galiausiai lemia baltymų surinkimą. Ištyrę branduolį, galime dirbti iš vidaus. Siekiame to, bet tai užtruks dar keletą metų.
Jei galėtume patikimai imituoti ląsteles, galėtume pakeisti mediciną ir biologiją. Prieš sintezę galėtume išbandyti vaistų kandidatus skaičiuojant, suprasti ligos mechanizmus pagrindiniu lygmeniu ir sukurti individualizuotus gydymo būdus. Tai iš tikrųjų yra tiltas tarp biologinio modeliavimo ir klinikinės realybės, apie kurią klausiate – pereinant nuo skaičiavimo prognozių prie faktinių gydymo būdų, kurie padeda pacientams.
Ši istorija iš pradžių pasirodė WIRED Italia ir buvo išversta iš italų kalbos.
