
Спикер: Александр Братусь

Интервьюер: Иван Ерофеев
Александр Братусь рассказал о том, как математика может помочь в борьбе с раковыми заболеваниями и какие перспективы у разработки «живых лекарств».
Почему вы, будучи математиком, стали заниматься биологическими проблемами? Как вы к этому пришли?
Возможности приложения математических методов и моделей к биологическим проблемам меня интересовали всегда. Сначала я изучал опыт других ученых в этой области. Примерно в 2000 году я наткнулся на статью двух итальянцев, которые стали рассматривать раковые заболевания как некие математические модели. Я заинтересовался этой темой. Собрал всю литературу, которая была доступна, и понял, что я могу здесь что-то сделать, потому что мой математический бэкграунд был больше, чем у тех людей, которые этим занимались. Мы стали делать свои модели, но взялись за это довольно поздно, к тому моменту за рубежом существовало уже целое международное сообщество, занимающееся этими проблемами. Я должен сказать следующее, может, это неутешительная вещь, но факт: до сих пор я не знаю ни одной математической работы по моделям терапии рака, которая применялась бы на практике. Мне попадались врачи, которые интересовались тем, что мы делали. И когда мы им показывали результаты, они говорили, да, мы примерно так и делаем. Чтобы результаты математических исследований ввести в практику, нужно иметь группу из математиков, биологов, медиков и нужна некая экспериментальная база, откуда идет информация. А у нас получается, что мы, математики, — это одно, биологи — второе, а медики — третье. Да и мера ответственности у нас разная. Врачи отвечают за жизнь пациента, а математики только за результаты предложенной ими математической модели.
Многие считают, что у раковой клетки было такое же эволюционное развитие, как и у обычной. И в ней тоже заложен огромный запас витальности
Есть ли где-то такие группы?
Есть. Например, в американском National Institute of Health. Это гигантский институт, находящийся в пригороде Вашингтона. Очень хорошо финансируемый. И вообще, в Америке максимальное число людей этим занимается, так как официально задекларировано, что на первом месте по приоритетам стоит все, что связано со здоровьем человека. Кроме того, похожие центры есть в Испании, Франции, Польше. То есть, интерес к этому есть. На самом деле, интерес к этой проблеме у математиков проявился достаточно давно. Первые работы по этому направлению появились уже в семидесятых годах прошлого века.
Давайте поговорим о вашем текущем проекте, связанном с лечением рака. В чем его суть?
Раковые заболевания — это чрезвычайно сложный процесс: раковые клетки размножаются и мутируют, каким-то образом действуют на нормальные и иммунные клетки, способны вызывать прорастание кровеносных сосудов для дополнительного питания, не погибают при условиях, при которых погибают здоровые клетки
В вашем недавнем интервью вы говорите, что общая тенденция сейчас — не лечить рак, а бороться за то, чтобы человек как можно дольше прожил с заболеванием. Действительно ли это глобальная тенденция?
Есть несколько точек зрения. Какие-то виды рака вполне излечимы, о них разговор не идет. Большие успехи в лейкемии, в лечении рака груди и многих других. С другой стороны, известны целый набор заболеваний, которые почти не вылечиваются, — это, например, меланома, глиома
Знакомый биолог рассказывал мне, что одно из наиболее популярных сейчас направлений в области лечения онкологии, — это именно таргетированное лечение, то есть воздействие лекарства только на больные клетки, их уничтожение или заморозка, без всякого вреда иммунной системе.
Это действительно одно из центральных направлений терапии сейчас, называется «умные лекарства». Понимаете, я же не врач, я занимаюсь математическими моделями, причем довольно грубыми моделями. Из математических моделей не следует, можно вылечить человека или нельзя. Задача этих моделей другая — найти какие-то закономерности. А потом их проверять. Еще раз повторяю, что это довольно примитивные модели. Это примерно так, как рассматривать человека в первом приближении в виде шара. Но математические модели очень хорошо работают во многих областях: в физике, механике, химии. Почему бы им не оказаться полезными в биологии и медицине? Ведь история развития математической биологии дает нам такие примеры.
Из математических моделей не следует, можно вылечить человека или нельзя. Задача этих моделей другая — найти какие-то закономерности
Помимо этого, есть ли у вас другие проекты, связанные с медико-биологической тематикой?
На мой взгляд, очень перспективным является изучение математических моделей, так называемых репликаторных систем. Это системы связанных между собой самовоспроизводящихся макромолекул. Примером такой системы является, например, РНК (рибонуклеиновая кислота — одна из трёх основных макромолекул, которые содержатся в клетках всех живых организмов). Математические модели таких систем предложил немецкий ученый, лауреат Нобелевской премии Манфред Эйген. Одна из таких моделей получила название гиперцикла. В этой модели осуществляется простейший способ кооперирования, когда каждая макромолекула помогает в процессе воспроизводства соседней макромолекуле по связанному циклу, так что последняя помогает первой
Какое практическое применение могут получить эти исследования?
В практическом смысле мы можем показать, как должны быть устроены системы макромолекул и связей между ними, чтобы всё вместе это давало аналог чего-то живого. Например, можно будет создавать лекарства, которые будут сами себя воспроизводить. Его можно будет вводить в нужное место, необходима также некая среда, которая бы ее подпитывала, и это лекарство будет само себя воспроизводить и постоянно действовать. Это пока, конечно, фантастический проект, пока мы не ставим себе таких целей. Мы занимаемся математическими моделями, но, в принципе, это может привести к очень неожиданным применениям. Если вы взглянете на историю науки, то увидите, что в 1966 году в Америке был эксперимент — связали два компьютера, которые обменивались информацией. И никому не приходило в голову, что из этого вырастет интернет.
В каких областях медицины и биологии также применяются математические модели? Каково будущее математических моделей как помощников других наук, не связанных с математикой и физикой?
Математические модели и методы применяются сейчас во многих областях биологии и медицины. Например, при анализе кардиограмм, анализе способов шунтирования в сложных случаях (этим занимаются в институте гидродинамики в Новосибирске). Наконец, самая современная область биологии — анализ цепей последовательностей нуклидов ДНК — называется биоинформатикой и целиком основана на применении математических методов. Существуют несколько международных журналов, полностью посвященных применению математических моделей в медицине.
Где в мире наука развивается активнее всего на данный момент?
В США, прежде всего, конечно. Там очень много университетов, и многие из них является исследовательскими, что, конечно, очень стимулирует развитие науки. Очень большая конкуренция при написании статей в авторитетные журналы. Напечататься в хорошем журнале непросто. В России осталось несколько серьезных журналов по физике, математике, где публикуют хорошие статьи. Но есть очень много журналов, где публикация мало что дает в смысле международной известности. Вообще, в нынешних условиях российская наука скатывается на провинциальный уровень. Поэтому надо стремиться печататься в международных журналах, а это очень непросто. Плюс еще большое число ученых из Китая создали особую ситуацию. Дело в том, что, если ты, будучи сотрудником китайского университета, написал статью, которую публикует хороший международный журнал, то зарплата у тебя удваивается или утраивается. Поэтому китайцы просто заваливают все журналы своими статьями, это известный факт. Китай сейчас тратит очень большие деньги на свою науку, чего нельзя сказать о нашей стране.
Мы можем показать, как должны быть устроены системы макромолекул и связей между ними, чтобы создать аналог чего-то живого. Например, лекарства, которые сами себя воспроизводят
Происходят ли какие-то серьезные открытия именно в области математики? Является ли математика сейчас драйвером развития естественных наук? Или же ее роль сейчас ограничена функцией науки-сателлита?
Чистая математика не нуждается в каком-либо стимулировании извне и развивается по своим внутренним законам. Однако очень часто бывает, что, несмотря на отвлеченный характер, результаты абстрактных математических исследований успешно применяются при решении конкретных практических задач. С другой стороны, появление новых задач в физике, химии и биологии стимулирует развитие новых направлений в математике. Моделирование биологических систем привело к углубленному исследованию нелинейных систем дифференциальных уравнений