(короткий обзор крупных изменений)
В 2000х годах наблюдался глобальный кризис науки: казалось, всё, что можно открыть, уже открыто, а остальное исследовать не представляется возможным в ближайшем будущем.
Неисследованное, в основном, оставалось в большом и в малом.
В большом - вселенная, далёкие звёзды и галактики на границе видимой вселенной, откуда свет идёт почти столько столько же, сколько существует вселенная. Мы подошли к границам, за которыми уже нет ничего.
В малом - субатомные частицы, которые при привычных условиях не существуют отдельно (или не существуют отдельно в принципе, например кварки), чтобы они себя проявили, необходимы столкновения с такой энергией, которую едва могут выдать современные ускорители, такие условия не существуют даже на солнце. Впрочем, строятся всё более мощные ускорители, постепенно расширяя наши возможности изучения.
В остальном же, фундаментальная наука в большинстве областей упёрлась в тупик.
И вот в последние годы произошло или наметилось несколько мощных прорывов, изменились некоторые основные принципы, сотряслись основы, и это открыло новые пути.
Некоторые количественные изменения накопились и перешли в новое качество.
Здесь напишу только про два прорыва, не связанных друг с другом, но второй без первого невозможен.
Искусственный интеллект. Да, человек может создавать машины, которые превосходят его в чём-то, например, в физической силе или скорости вычислений, или даже в интеллекте (что бы это ни означало). И в этом случае человек знает, как устроена эта машина, ведь он её сделал.
Но вот он создал машину, которая предназначена для создания других машин, в том числе интеллектуальных. И эта машина придумала другую, которая уже умнее человека. В этом случае мы не знаем, как устроена эта финальная машина, видим только то, что она работает некоторым загадочным образом, получая результаты, которые мы от неё хотели, и превосходя эти результаты.
Сейчас уже есть много таких случаев: есть комплексы, которые конструируют нейросети для заданной задачи, есть самообучающиеся алгоритмы, которые могут оттачивать своё умение, играя сами с собой (AlphaGo).
Учитывая эти факты, можно ожидать взрывной характер развития искусственного интеллекта в самое близкое время.
Биохимия. Полное прочтение генома некоторых растений и животных, в том числе человека ответило на несколько вопросов, но задало сотни новых. Сложные органические соединения, составляющие собой белковую форму жизни, притирались друг к другу втечение миллионов лет эволюции, их взаимодействие неимоверно сложно. Сейчас придуманы несколько методов редактирования генома - это прорыв, но...
Самый простой, и чуть ли не единственный до недавнего времени, метод исследования заключается в следующем: биологи вырезают, или дезактивируют какой-либо ген и смотрят, как изменился фенотип - стала ли лабораторная мышь больше/меньше/белее/умнее/умерла итд. и делают вывод: "этот ген влияет на...". Но в реальности любое химическое соединение оказывает воздействие на несколько сигнальных путей, точно так же и на одни признак может влиять некоторое количество разных факторов.
Все слышали, что 80% генома составляет "мусорная ДНК", кладбище былых генетических идей. Из оставшегося только несколько процентов работает, т.е. используется в транскрипции, является матрицей для производства нужных белков.
Вообще, все клетки в организме (почти все, за искл.половых) имеют одинаковый геном, почему они все разные: клетки мозга, мышц, кожи, крови...? Вот как раз поэтому: у них включены/выключены разные гены. Кроме "генома" появилось понятие "транскриптом" - совокупность влюченных в данный момент генов. Выключить ген можно разными способами, например метилирование (прикрепить к нему радикал метил) или просто свернуть ДНК таким образом, что к рибосома не сможет прикрепиться и прочитать его. Кто же включает/выключает гены? Различные химические вещества, которые рождаются в результате других химических реакций, порождаемых другими реакциями, и так далее, и наконец порождаемых опять же другими генами. Эти цепочки реакций называются сигнальными путями. Их много, и открывают всё новые. И они завязаны в ужасный клубок.
Старики, принимающие лекарства, знают, что любое лекарство неизбежно вызывает дисбаланс в чём-то другом. Тронув этот клубок мы приводим в движение всю систему обмена веществ. Будучи очень гибкой и адаптивной (приспособившись поддердивать собственную жизнь за миллионы лет эволюции), она снова придёт в равновесие, компенсировав наше воздействие, но это будет равновесие уже в другой точке. Воздействуя непривычными в нормальном состоянии химическими веществами, каковыми являются лекарства, мы рискуем нарушить работу всего организма.
Кроме того, сами химические реакции огромных пространственных органических молекул очень сложны. Над трёхмерной моделью одного белка суперкомпьютер будет работать много часов или дней.
И вот тут биологию накрыл информационный кризис. Чтобы всё это хранить, моделировать и обсчитывать... Количество информации превосходит все мыслимые пределы.
Сейчас это самая информационноёмкая область знания. (Так же много занимает только BigData, но там информация больше накапливается, чем обрабатывается)
Надежда только на взрыв искусственного интелекта из предыдущего пункта.
Мы сами, используя существующие информационные технологии, точно не сможем с этим разобраться. Искусственный интеллект - сможет.
Разобравшись во всём том многообразии, на которое мы наткнулись, мы получим:
- Индивидуальную медицину. Имея модель биохимии конкретного пациента мы получим возможность испытать на модели любое лекарство и найти именно то, которое поможет данному пациенту.
- Излечение от наследственных генетических болезней, рака, старческих биохимических нарушений (аутоимунных, нейродегенеративных)
- Победу над вирусами
- Потенциальное бессмертие, точнее отсутствие старения
- Получения новых особых свойств организма с помощью генной инженерии.
- Биотехнологии - производство нужных нам веществ и структур живыми организмами.Когда-нибудь мы научимся выращивать себе домА.
Это будет незаметно и неожиданно, мы просто окажемся посреди этого, успеем понять и принять.