«каждый преподаватель должен понимать, что и на каком этапе развития происходит в мозге»

Нобелевская премия по химии за 2017 г. за развитие криоэлектронной микроскопии

Была присуждена швейцарцу Жаку Дюбоше (Jacques Dubochet) из университета Лозанны, американцу Иоахиму Франку (Joachim Frank) из Колумбийского университета и британцу Ричарду Хендерсону (Richard Henderson) из Кембриджа.

Нобелевские лауреаты 2017 года: Жак Дюбоше, Иоахим Франк и Ричард Хендерсон («Химия»)

Несмотря на то, что они работают в разных организациях, ученые кооперировались друг с другом. В результате им удалось добиться небывало высокого разрешения изображений биомолекул, для чего они использовали особые растворы. Суть метода криомикроскопии заключается в быстром замораживании исследуемого биоматериала в жидком азоте или этане без его кристаллизации. Это позволяет увидеть вирус, митохондрию, рибосому или отдельный белок именно такими, какими они есть на самом деле. Используя электронные микроскопы и специальную методику визуализации, ученые создали карты целого ряда белков в разрешении порядка 2 Ангстрем (2 мкм).

Наглядная иллюстрация различий в изображениях, сделанных обычным путем и посредством криомикроскопии

На полученных изображениях можно различить отдельные атомы углерода или кислорода, входящие в состав белков и ферментных комплексов. Данное достижение невозможно переоценить, поскольку оно предоставляет биохимикам великолепный инструмент для исследований.

Теперь структуру ДНК можно визуализировать не схематически, а иметь реалистичную картинку «as is», что наверняка поможет в достижении самых разных целей. Например, открываются отличные перспективы в оценивании воздействия лекарств на самые тонкие структуры организма, а также в генном модифицировании. Как ожидается, новые методы криоэлектронной микроскопии позволят сделать, возможно, решающий шаг в разработке лекарства от рака.

Основные виды и термины

Биотехнология — это наука создания различных веществ путем использования биологически естественных компонентов. Фактически это манипулирование животными и растительными клетками для получения нужных результатов.

Сегодня, в век компьютерных технологий, биотехнология сделала существенный шаг вперёд. На различных факультетах в университетах и в лабораторных условиях проводятся многочисленные изыскания, основная цель которых заключается в том, чтобы создать действенные лекарства и существенно упростить жизнь человека. Основными направлениями, задачами и темами этой науки являются:

• биомедицина;
• биоинженерия;
• гибридизация.

В биоинженерии изучают различные области медицины, а также влияние клеток и наследственных факторов с генами на развитие заболеваний. Это направление позволяет не только разработать суперсовременные технологии лечения различных патологий, но и предупреждает возникновение тяжелых болезней, которых можно было избежать путем редактирования ДНК.

Специализация биомедицина — это узкоспециализированный раздел медицинских знаний, объектом которого являются патологические состояния, строение тела человека и возможности коррекции различных болезней. В эту дисциплину также включается наномедицина, в которой жизнедеятельность биологических видов изучается на молекулярном уровне.

Высшим достижением биотехнологии считается генная инженерия, под которой понимают совокупность технологий и знаний получения ДНК и РНК. Это управление генами живых существ и растений, что позволяет получать заданные свойства у клеток. Например, ученые со специальностью биология планируют с помощью технологии исправления генома человека решать проблемы с различными онкологическими заболеваниями.

Также к этому разделу науки относится клонирование, что позволяет за счет использования специальных технологий получать идентичные генетические организмы, выведенные вегетативным бесполым размножением. На сегодняшний день клонированы были не только растения, но и десятки видов животных, в том числе лошади, кошки, собаки и овцы. Технологически возможно даже копирование человека, однако нормативная база и нравственные аспекты не позволяют людям этой профессии заниматься такой работой.

Краткая биография

Родился в семье еврейских иммигрантов из России — бизнесмена Уильяма Джозефа Глейзера (1894—1953) и его жены Лены Глейзер (урождённой Левиной) в Кливлендe, штат Огайо. После окончания средней школы в Кливленде, поступил в Технологический Институт Кейза. После получения в 1946 г. степени бакалавра, преподавал в течение семестра в том же институте. Осенью 1946 г. поступил в Калифорнийский технологический институт, в котором в 1950 г. защитил диссертацию. Уже в 1949 г. получил место доцента в Университете Мичигана, а в 1957 г. стал там профессором. В 1959 г. перешёл в Калифорнийский университет в Беркли в качестве профессора физики. В 1964 г. стал также профессором молекулярной биологии. С 1989 года являлся профессором физики и нейробиологии.

В 1960 г. Глазер женился на Руфь Бонни Томсон. Двое детей — дочь и сын. Дочь Луиза Феррис Андерсон стала детским врачом. Сын Уильям Томсон Глазер — управленец в компьютерной фирме.

Скрытые закономерности

Другая половина Нобелевской примени присуждена за открытие в начале 1980-х годов «скрытых закономерностей в неупорядоченных сложных материалах», что сокрыты за кажущимися случайными движениями и завихрениями в газах или жидкостях. Его работа являются важным вкладом в теорию сложных систем, а также примечательно тем, что ее аспекты можно применить к нейробиологии, машинному обучению и формированию полета скворцов.

Итальянский физик-теоретик Джорджо Паризи. Система, которая была им рассмотрена около 1980 года, называется спиновым стеклом, хотя разработанные методы и сформулированные принципы оказались применимыми к значительно более широкому спектру объектов.

Доктор Паризи – итальянский физик-теоретик, родившийся в 1948 году в Риме, чьи исследования были сосредоточены на квантовой теории поля и сложных системах. Он получил степень доктора философии в Римском университете Сапиенца в 1970 году. Является профессором Римского университета Сапиенца.

Итак, какие системы ученые называют сложными? Те, что состоят из множества частей, взаимодействующих друг с как самостоятельные элементы. Их одновременное взаимодействие, будучи разнонаправленным, придает сложной системе ее отличительную черту, а именно появление новых свойств, которые отсутствуют на уровне отдельных элементов и не сводятся к характеристикам элементов, составляющих систему.

Уже исходя из одного определения, можно понять, насколько сложная эта тема. И описать ее с помощью математики невероятно трудно, ведь необходимо учесть все возможные варианты взаимодействия элементов друг с другом. А элементы, как известно, часто ведут непредсказуемо, так что в любой системе огромную роль играет Его Величество Случай.

Церемония вручения Нобелевской премии по физике, 2021 год.

Но около 40 лет назад Джорджо Паризи доказал, что совершенно случайные на первый взгляд факторы связаны между собой и даже подчиняются определенным правилам. Если попробовать объяснить совсем простыми словами, то работа итальянского физика позволяет свести воедино все неизвестные переменные. Их объединение, например, в «общий фактор неопределенности» значительно повышает точность не только расчетов, но и предсказаний.

Что вновь возвращает нас к предыдущим лауреатам и их работе по климатическому моделированию: работа Паризи позволяет климатологам строить значительно более точные модели происходящих климатических изменений, как в результате антропогенной деятельности, так и множество других факторов.

Развитие физического познания охватывает все новые области действительности. И физика сложных систем – как раз одно из них.

В заключении же хочу сказать, что работа итальянского физика демонстрирует нам, что «понять лес, созерцая дерево – не сложно. На самом деле это невозможно». Порядок, отмечает Паризи, существует только на соответствующем масштабе и хаос «на нижнем уровне» ему не помеха. Безусловно, можно искать закономерности и в климате и погоде – но лишь на уровне статистики и учтя при этом множества прочих факторов – сложные системы требуют неординарных решений.

Инженерия пищевых продуктов

Передовая часть этого сектора ставит перед собой амбициозную задачу: замена мясной и молочной промышленности путем создания продуктов питания с использованием передовых технологий. Это нужно для снижения колоссального ущерба окружающей среде, например, от ведения сельского хозяйства, выбросов углерода, чрезмерного потребления воды и загрязнения окружающей среды. Эта индустрия действительно использует методы генной модификации и выращивания мяса в лабораторных условиях из клеток. Стартапы, такие как Clara Foods, являются лидерами в области инжиниринга пищевых продуктов.

Динамика и химическая кинетика

Чтобы описывать протекание химических процессов, необходимо понимать, как различные элементы химической системы взаимодействуют между собой. Изучением таких взаимодействий занимается химическая динамика.

Химическая динамика – довольно крупный раздел, поэтому сейчас остановимся только на одном из самых важных его подразделов, изучающем скорость реакций. Этот подраздел – химическая кинетика. Именно благодаря кинетике можно разобраться, почему одни реакции протекают быстро, а другие – медленно, и предположить, как ускорить один процесс и избежать образования нежелательных продуктов в другом.

Для начала разберемся, что же такое химическая реакция в своей сущности? Для любой реакции необходимы реагенты – вещества (это могут быть и атомы, и молекулы, и ионы, и радикалы), которые будут претерпевать изменения, превращаясь в продукты. Но для протекания реакции реагентам недостаточно просто превратиться в продукт, перед этим им необходимо преодолеть некий энергетический барьер. Чем более велик этот барьер, тем сложнее реагентам его преодолеть, что и делает химическую реакцию медленнее.

Энергетическая диаграмма реакции. \( E_a \) – энергия активации реакции, соответствует энергетическому барьеру. ИсточникСъемка в реальном времени: реагенты преодолевают энергетический барьер. Источник

Чаще всего под химической реакцией мы представляем простое столкновение пары частиц, но за одной простой строчкой химического уравнения может скрываться очень сложный процесс, состоящий из нескольких стадий. Как показано на изображении ниже, одна простая реакция образования иодоводорода состоит из трех стадий. Изучением таких механизмов образования веществ также занимается химическая кинетика, что помогает улучшить процессы производства различных химических соединений.

Механизм образования йодоводорода состоит из трех стадий

В химической кинетике появляется новая величина, известная как константа скорости химической реакции (строчная k), без которой никакой химической кинетики и не было бы. Известно, что скорость химической реакции зависит от количества реагентов в системе: зачастую чем больше реагентов, тем быстрее протекает реакция. Так вот, константа скорости описывает, насколько быстро протекает реакция вне зависимости от количества реагента.

Теперь, имея общее представление о химической реакции, приходит осознание, насколько сильно ее скорость подвержена влиянию разнообразных факторов: от температуры до пространственного расположения молекул. Все эти факторы находят свое место в математических уравнениях, вроде уравнения Аррениуса, связывающего константу скорости, энергетический барьер, температуру и некоторые физические постоянные. Таким образом, зная энергетический барьер реакции, вполне можно рассчитать, как изменится скорость реакции при увеличении температуры с привычной комнатной до, скажем, \(200\) градусов по Цельсию.

Один из важных подразделов химической кинетики – это катализ. Когда упомянутый энергетический барьер слишком высок, реакция протекает очень медленно. Чтобы преодолеть слишком высокий энергетический барьер для быстрого протекания реакции, часто необходимы экстремальные условия ( высокое давление и температура). Но создание этих самых экстремальных условий – дорогостоящий, энергозатратный и временами опасный процесс, поэтому химики стараются ускорять химические реакции другими способами. В таких случаях на помощь приходят катализаторы. Катализатор – это вещество, которое буквально ускоряет реакцию, но при этом само в результате реакции не расходуется. Катализатором может быть и маленькая молекула, и очень большой белок.

Наверняка, каждый человек хотя бы раз сталкивался с феноменом катализа в своей жизни. Возьмем, к примеру, перекись водорода – знакомый флакон, встречающийся во многих аптечках. Реакция разложения перекиси водорода выглядит следующим образом: \ Эта реакция протекает очень медленно, так как её энергетический барьер достаточно велик. Но как только вы начнёте обрабатывать ссадину раствором перекиси, сразу же заметите бурное выделение газа кислорода, что свидетельствует о быстром протекании реакции. Почему это происходит? Попадая на ссадину, перекись взаимодействует с ферментами крови, биологическими катализаторами организма, которые и ускоряют реакцию разложения.

В современной химии синтез новых катализаторов – это объект работы множества лабораторий по всему миру. Новые катализаторы могут помочь нам удешевить некоторые промышленные процессы, сделать синтез лекарств более точным и сымитировать работу биологических катализаторов in vitro.

↑пЕЙНЛЕМДСЕЛЮЪ КХРЕПЮРСПЮ

1.    аКЧЛ т., кЕИГЕПЯНМ ю., уНТЯРЕДРЕП к., лНГЦ, ПЮГСЛ, Х ОНБЕДЕМХЕ, «лХП», л., 1988.

2.    мХЙНКЯ дФ.ц., лЮПРХМ ю.п., бЮККЮЯ а.дФ., тСЙЯ о.ю. нР МЕИПНМЮ Й ЛНГЦС, хГД-БН кйх, л., 2008.

3.    пНСГ я., сЯРПНИЯРБН ОЮЛЪРХ, нР ЛНКЕЙСК Й ЯНГМЮМХЧ, «лХП», л., 1995.

4.    уЭЧАЕК д. цКЮГ, ЛНГЦ, ГПЕМХЕ, «лХП», л., 1990.

5.    ьЕОЕПД ц. мЕИПНАХНКНЦХЪ, «лХП», л., 1987.

6.    ьСКЭЦНБЯЙХИ б.б., тХГХНКНЦХЪ БШЯЬЕИ МЕПБМНИ ДЕЪРЕКЭМНЯРХ Я НЯМНБЮЛХ МЕИПНАХНКНЦХХ, хГД. ЖЕМРП «юЙЮДЕЛХЪ», л., 2008.

7.    ьСКЭЦНБЯЙХИ б.б. нЯМНБШ МЕИПНТХГХНКНЦХХ, хГД. «юЯОЕЙР ОПЕЯЯ», л., 2008.

8.    Squire. L.R., Berg D., Bloom F.E., du Lac S., Ghosh A., Spitzer N.C. Fundamental Neuroscience, Academic Press, 3rd ed., San Diego, London, 2008.

Как физики биологию спасали

Вот был замечательный комментарий:

Он точно иллюстрирует разницу в подходе у физиков-инженеров и физиков-биофизиков. Физика за последние три века внушила людям уверенность не только в познаваемости мира, но в его легко-познаваемости. При этом, благодаря тому, что физику мы начинаем учить в ранней юности и учим как правило плохо, мы привыкаем к простым ответам, которые дает нам физика об окружающем мире. И мы либо забываем, либо не обращаем внимания на те ограничения и упрощения, которые были заложены в формулировки всех физических законов. Привычная мощь науки подпитывает убеждение что, раз уж мы физику освоили то и все остальное можем. Так вот, в биологию физики пока не могут и тому есть объективные причины. Начнем с истории.

Походов физиков на биологию было как минимум три. Первый состоялся в конце сороковых после публикации книги Эрвина Шредингера «Жизнь с точки зрения физика». Шредингер говорил, что раз мы умеем даже в квантовую физику, то биологам мы быстро поможем…. Не вышло, хотя после этого похода в биологии осталась культура точного эксперимента, физические методы исследования и, в конце концов, именно это привело к раскрытию структуры ДНК Уотсоном и Криком. Но физические подходы к исследованиям в биологии не прижились. Второй поход физиков за зипунами на помощь биологам случился в 70х и так же окончился почти ничем. Третий этап мы наблюдаем сейчас: системная и синтетическая биология, молекулярное моделирование и т.д.

Когда я говорю, что «окончился почти ничем» я немного лукавлю. Удалось разработать новые подходы, выяснить причины многих явлений, но физикой биология не стала. Не удалось физикам сделать с биологами то, что позволило бы использовать физические подходы к описанию биологических проблем. На мой взгляд причина здесь в сложности биологии, ее штучности.

Посмотрим, какие объекты физикам удалось хорошо описать: газы, кристаллические тела. С жидкостями сильно хуже. И что же общего во всех проблемах, удачно решенных физиками? Наличие малого параметра, позволяющего упростить систему. Если у вас в системе 1015 неразличимых частиц (десять микромоль если что), то отклонение в поведении одной из них не влияет значимо на поведение всей системы. При нормальном давлении такое число частиц будет занимать объем 0.22 мл. Вполне макроскопический объем. Если кто помнит, когда физики искали бозон Хиггса, они накапливали данные для получения точности в пять девяток, т.е. вероятность ошибки 10-6. Таким образом  при этом довольно малом уровне ошибок мы можем позволить отклониться от ожидаемого поведения одному миллиарду частиц. Разделим наблюдаемое отклонение на число частиц, они ведь все одинаковые, и получим тот самый малый параметр, который позволяет описание упростить.

А в биологии? В биологии малых параметров нет, там все величины малые, дискретные и подверженные случайному воздействию. В этих условиях даже постановка воспроизводимого эксперимента становится проблемой. Рассмотрим клетку животного. Мы же к онкологии подбираемся, поэтому бактерии нам не так интересны. Объем такой клетки 2000 кубических микрометров, это 2*10-12 литра. В таком объеме содержится примерно 7*1013 молекул воды. Однако, на таких размерах уже проявляется случайность процессов происходящих на молекулярном уровне. Я имею ввиду броуновское движение: наблюдаемое в микроскоп случайное блуждание частиц под действием несбалансированных ударов окружающих молекул воды. Математическое описание броуновского движения впервые сделал Эйнштейн и математика там довольно сложная.

Биография[править]

Дональд Глазер родился 21 сентября 1926 года в Кливленде, штат Огайо, в семье еврейских иммигрантов из Российской империи. Отец — Уильям Джозеф Глейзер — бизнесмен.

Окончил среднюю школу в Кливленде.

В 1946 году получил степень бакалавра в Технологическом Институте Кейза.

Затем преподавал в течение семестра в том же Технологическом Институте Кейза.

В 1949 году получил степень доктора в области физики в Калифорнийском технологическом институте.

В −1959 годах — доцент, профессор Университета Мичигана.

В 1952 году создал пузырьковую камеру на жидком водороде — главный инструмент исследования элементарных частиц высоких энергий.

В 1957 году стал профессором Университета Мичигана.

В 1959 году стал профессором физики в Калифорнийском университете в Беркли.

В 1960 году — лауреат Нобелевской премии по физике — «за изобретение пузырьковой камеры».

В 1962 году — член Национальной академии наук США.

В том же 1962 году обратился в молекулярной биологии, которая интересовала его со времени обучения в Калтехе. Осознание того факта, что ДНК и РНК микроорганизмов построены таким же образом, как и у высокоразвитых существ, заложило основы современных биотехнологий. Дональд Глазер занялся исследованием механизмов контроля синтеза ДНК в бактериях. С помощью мутированной яйцеклетки китайского хомяка Глазер сумел показать ответственность определённых генов за повышенную чувствительность к ультрафиолетовому излучению, что могло привести к перерождению клеток в раковые клетки. 7 генов, ответственных за процесс, имеются у человека и приводят к форме рака xeroderma pigmentosum.

С 1964 года занимался также молекулярной биологией.

В 1970 году решил, что хотя молекулярная биология и предоставляет очень подробные знания, эти знания с трудом могут быть применены в медицине или каких-либо других областях. Поэтому учёный, вместе с двумя друзьями, основал первую фирму по биотехнологиям и, тем самым, целое направление промышленности, которое оказало большое влияние на медицину и сельское хозяйство. Вскоре после этого опять обратился к другой области — нейробиологии, в особенности к зрительной системе человека.

С 1989 года — профессор физики и нейробиологии.

Научные труды посвящены физике космических лучей и ядерной физике. В ранние годы его исследования лежали в области элементарных частиц, с акцентом в экспериментальную технику. Он сконструировал множество улучшенных камер Вильсона и искровых камер. Развивал идеи, которые привели в 1952 году к изобретению пузырьковой камеры. В последующие годы разработал несколько типов пузырьковых камер для экспериментов в области высоких энергий и сам экспериментировал на Космотроне в Брукхейвенской национальной лаборатории в Нью-Йорке и Беватроне в лаборатории имени Лоуренса в Калифорнии.

Был дважды женат, имел двое детей (дочь Луиза Феррис Андерсон стала детским врачом, сын Уильям Томсон Глазер — управленцем в компьютерной фирме).

Умер 28 февраля 2013 года в Беркли, штат Калифорния.

Герценштейн и Пустовойт

Идея использовать свет, а не звук для регистрации прохождения гравитационных волн родилась именно в попытках придумать что-то лучшее, чем резонансный метод Вебера. Напомним вкратце суть интерферометрического метода детектирования гравитационных волн (рис. 2). Свет из лазера попадает на полупрозрачное зеркало и расщепляется на два луча, которые идут по двум взаимно перпендикулярным плечам интерферометра. В них подвешены два массивных зеркала; свет от них отражается, возвращается и вновь соединяется в полупрозрачном зеркале. В «спокойном» состоянии длины плечей подобраны так, чтобы два луча после воссоединения шли обратно в направлении лазера и гасили друг друга в направлении датчика. Тогда фотодетектор оказывается в полной тени и не видит сигнала. Гравитационная волна слегка смещает зеркала: одно плечо растягивается, второе сокращается. Это приводит к тому, что компенсация двух лучей становится неполной и часть света уже попадает на фотодатчик, причем чем сильнее смещение, тем более яркий свет он увидит.

Интерес к интерферометрическому методу связан не только с потенциально высокой чувствительностью. У интерферометра есть огромный плюс по сравнению с резонатором: он не просто позволяет регистрировать факт прихода гравитационных волн, но и отслеживает профиль гравитационно-волнового всплеска. Резонансный цилиндр настроен на строго определенную частоту: по нему стукнули, и он зазвенел. А интерферометр — это прибор с широкой спектральной чувствительностью. Он прочерчивает профиль всплеска — и по его форме сможет определить, что за объект и в ходе какого процесса излучил гравитационные волны. Более того, если мы заранее знаем, какой профиль мы ищем, то мы можем лучше отделить настоящий сигнал от фона и шумов. Наконец, если есть несколько далеких друг от друга интерферометров, то по разности фаз между пойманными ими всплесками можно вычислить направление прихода гравитационной волны. С несколькими резонирующими цилиндрами такой трюк не пройдет.

Но в эти прекрасные мечты грубо вмешивается реальность — многочисленные источники шумов, начиная от обычных вибраций и заканчивая шумами внутри самого лазера. На рис. 3 приведен ожидаемый «бюджет шумов» для детектора LIGO в его начальной стадии. При низких частотах доминируют вибрации различного происхождения, а также тепловые колебания в подвесе и в самом зеркале. При высоких частотах — всё пожирает растущий с частотой дробовой шум, неустранимый результат того, что свет регистрируется датчиком не в виде плавной волны, а отдельными отсчетами, пофотонно. И вся полувековая история поисков гравитационных волн — это, фактически, борьба с шумами.

Но мы уже забежали далеко вперед; давайте вернемся снова на полвека назад. Самое первое предложение использовать оптический, а не механический прибор для периодического измерения метрики было высказано в 1962 году в работе советских физиков М. Е. Герценштейна и В. И. Пустовойта. Начав с критики предложения Вебера по резонансному методу детектирования, авторы заметили, что гораздо удобнее для изучения релятивистского эффекта (от гравитационных волн) использовать релятивистский же инструмент — свет. Заметьте, что начало 60-х годов — это время, когда только-только был придуман лазер и физики с упоением находили новые применения этому источнику когерентного монохроматического света. И хотя никакой мало-мальски серьезной проработки в той статье представлено не было, физическая интуиция оказалась верной.

Отслеживание динамики/мониторинга состояния здоровья в цифровом формате

В настоящее время на рынке представлен ряд носимых устройств, таких как Fitbit, которые с помощью датчиков контролируют и отслеживают определенные жизненные показатели. Растущая тенденция заключается в соединении этих устройств с фактической медицинской помощью, если это необходимо. MiaLabs разработала технологию, которая анализирует данные из комбинации клинических и коммерческих устройств для отслеживания состояния здоровья пациентов в домашних условиях. Будущее предсказывает, что мы будем носить или находиться в окружении устройств, которые будут постоянно контролировать наше здоровье и либо держать нас в курсе событий, либо информировать настоящего врача.

Блокчейн, ИИ и интернет вещей

Все современные биотехнологии не смогут войти в нашу жизнь без их интеграции с современными инновационными цифровыми технологиями. Такими как блокчейн, искусственный интеллект, интернет вещей, 5G и т.д.. Например, все гаджеты, которые сейчас разрабатываются, должны связываться через интернете на высоких скоростях, для принятия медицинских решений необходимы системы искусственного интеллекта, а хранить все собранные о людях данные необходимо в таких базах, которые нельзя взломать и тем более скрытно что-то в них изменить. При этом должна быть обеспечена очень высокая скорость передачи данных. Все эти требования закрывает блокчейн с сертифицированными мощными узлами и развитой системой смарт-контрактов. Такой, как Universa. 

Так зачем нужен Биотехмед

Для диалога. Между учёными и бизнесом, бизнесом и инвесторами, инвесторами и государством. «Биотехмед», как и ЦИПР, это не просто выставка достижений и подписание договором. Это возможность обсудить проблемы отрасли на различных уровнях и сразу же получить обратную связь. 

Спасибо, что читаете! На данный момент большинство моих заметок, статей и подборок выходит в telegram канале «Левашов». Обязательно подписывайтесь, чтобы не пропустить новости мира ИТ, полезные инструкции и нужные сервисы.

Сложные системы с элементами хаоса

Современная физика — это физика сильно взаимодействующих систем, когда все взаимодействует со всем. Эта тема сегодня обсуждалась в рамках прямой трансляции вручения Нобелевской премии по физике на канале «Наука», в ходе дискуссии физика и телеведущего Алексея Семихатова и его гостя, профессора РАН Эдуарда Девятова.

Семихатов пояснил, что Джорджо Паризи сделал прорывные открытия в квантовой хронодинамике и в исследованиях сложных неупорядоченных систем.

«Здесь самое сложное слово — «квантовая хронодинамика», — отметил Семихатов. — Это воздействие кварков, которые слагают протоны, из которых сложено вещество — вообще все, окружающее нас. И это страшно сложная система: они взаимодействуют способом, для которого у нас нет хорошей математики. Нужно каким-то образом исхитряться для того, чтобы описывать эту сильно взаимодействующую систему, которая сама про себя все знает, но со стороны ее описать очень трудно».

Доктор физико-математических наук, заместитель директора Института физики твердого тела РАН Эдуард Девятов рассказал о том, что теория Джорджо Паризи гораздо шире и практичнее, чем кажется на первый взгляд.

«Методы физики довольны общие. Например, методы теории поля и методы того, что применяется к ядру, были перенесены в физику твердого тела. И возникла та же самая проблема: у нас нет математики, которая позволяет точно это описать. Надо делать приближение разной степени грубости, их надо угадывать. Каждая частица взаимодействует со всеми остальными одновременно. И понимание неупорядоченной системы очень пригодилось, когда эти методы перенесли, например, в физику твердого тела, где тоже есть беспорядок, взаимодействие с примесями… Все это в конце концов активно использовалось для того же самого транзистора. То есть для понимания работы основного элемента современных вычислительных систем и для проектирования, например, задачи спинтроники применяются те же самые методы. Так что это очень близко к жизни людей, это не только рафинированная наука».

Напоминаем, что завтра состоится объявление лауреатов по химии. Смотрите прямую трансляцию на канале «Наука» в 12:25!

«Если дети готовы какие-то знания усваивать раньше, нужно дать им такую возможность»

— Какие прикладные вопросы, важные для образовательного процесса, можно ставить перед нейроучёными?

— Давайте рассмотрим реальный пример с математикой. В обычных (не в физико-математических) школах шестиклассникам обычно не дают решать системы уравнений с двумя переменными. Но что, если это просто устоявшаяся традиция, а на самом деле детям в шестом классе уже можно и нужно давать такие системы уравнений и параллельно их ещё и геометрией нагрузить? Вопрос к когнитивному нейроучёному может быть в том, достаточно ли у шестиклассников когнитивных способностей, чтобы справиться с материалом.

Фото: Roman Kosolapov / Shutterstock

Мы можем посмотреть на физико-математические школы и увидеть, что во многих из них шестиклассники успешно справляются и с системами уравнений, и с геометрией. Значит, на уровне мозга ограничений нет? Но ведь в такие школы отобрали самых талантливых, усидчивых и мотивированных. Есть ли у них отличия от тех, кто учится по обычной программе, на нейробиологическом уровне? Если есть, какие факторы их определили — генетика, окружающая среда или усердные тренировки? Можно ли за счёт этих факторов помочь отстающим школьникам? Вот так я вижу прикладные вопросы для нейроучёных.

— Хорошо, допустим, с помощью исследований мозга нам удастся выяснить, что да, действительно можно обычным детям раньше начинать давать более сложную математику. Но зачем? Куда им спешить?

— Хороший вопрос. Моё видение такое: чем быстрее дети развиваются и учатся обращаться с большими потоками информации, тем раньше они смогут определиться, куда им двигаться дальше. Современная наука стала очень сложной, и, чтобы стать, например, ядерным физиком, генным инженером или нейрохирургом, нужно учиться долго.

Если сравнить с образованием 50–100-летней давности, сегодня специалисту нужно поглотить намного больше знаний. Это нужно отразить и в школьной программе тоже. Если дети готовы какие-то знания усваивать раньше, нужно дать им такую возможность.

Чтобы они могли определиться, что им действительно интересно, что они хотят изучать дальше, детям нужно как можно раньше выйти на такой уровень знания школьных предметов, чтобы понять, чем вообще занимается ядерный физик, генный инженер или нейрохирург. Тогда у них будет больше времени сделать выбор и поставить цель обучения. Цель повышает мотивацию учиться, а осознанный выбор направления снижает риск разочарования в будущей профессии.

— Но в любом случае в науку пойдут не все дети, и более быстрое развитие нужно тоже не всем. Кому-то трудно и обычный уровень осваивать. Нейронауки чем-то могут помочь отстающим детям?

— Во-первых, мне не известны научные исследования о том, что знания с опережением обычной школьной программы могут навредить типично развивающимся детям. Здесь в основном ограничивают тайм-менеджмент и мотивация.

Во-вторых, я, может, немного идеалистично, но всё же считаю, что нужно стремиться к тому, чтобы люди на земле занимались творчеством в широком смысле, в том числе наукой. Например, преподаватель, врач и психолог необязательно занимаются наукой. Однако для их профессий не менее актуально всё вышесказанное про развитие и путь к цели.

Заключение

Так в чем же неправ автор комментария вынесенного в начало? А в том, что условия в которых работают физики и инженеры значительно отличаются от тех, в которых работают медики и биологи. Я не упомянул, но в человеческой популяции встречается как минимум 80 различных точечных наследственных мутаций белка p53, ко всему этому еще 30 соматических мутаций, т.е. тех которые возникают в процессе жизни, но по наследству не передаются. И это только один белок, а у человека их около 100 тысяч.

А теперь представьте, что вам надо гарантировать на 98% работоспособность изделия, которое собирается на конвейере из 40 тысяч деталей, случайно выпавших из каталога в 200 миллионов. И это не погрешности в 5-10 микрон, это квадратные гайки и винты с левой резьбой. Экспериментальная верифицируемость эффектов в такой системе является довольно сложным делом. К счастью, в свой третий приход в биологию физики совместно с математиками и информатиками кажется нащупали подходы к моделированию таких систем, в которых количество вариантов типов элементов заметно превышает количество самих элементов. Все это пока в эмбриональном состоянии, но виден свет. Осталось пройти весь путь. И не забываем, от Ньютона с его «гипотез же я не измышляю» и до Эйнштейна с его описанием броуновского движения прошло всего 240 лет. Сейчас время ускорилось, но все равно ждать решения фундаментальной проблемы возникновения рака еще несколько десятилетий. Хотя с терапией улучшения произойдут гораздо раньше. Если вспомнить что первый паровой двигатель в европе создали в 1629 году, а теорема Карно была сформулирована в 1824, то ничто нам не мешает развивать методы лечения вслепую и одновременно искать решения фундаментальных задач.

Вывод

Физическая химия велика и необъятна, а ее элементы есть в любом химическом исследовании. Анализ сложных органических молекул, контроль производства желаемого продукта в ходе органического синтеза, дизайн сложных биомолекул, разработка инновационных биотехнологий – все это и многое другое есть результат нашего понимания физической химии. Не страшитесь больших математических формул и выражений, ведь физическая химия намного интересней, чем кажется на первый взгляд!

Фонд «Beyond Curriculum» публикует цикл материалов «В чем прелесть предмета» в партнерстве с проектом «Караван знаний» при поддержке компании «Шеврон». Караван знаний – инициатива по исследованию и обсуждению передовых образовательных практик с участием ведущих казахстанских и международных экспертов.