В настоящее время в изучении механизмов старения можно выделить несколько моментов. Первый связан с убыстряющимся общим прогрессом в области молекулярно-генетических исследований генома человека, особенно с применением современных нанотехнологий. В силу этого геронтология постепенно переходит из категории академической науки в разряд дорогостоящей высокотехнологичной дисциплины. Второй — это намечающийся разрыв между скоростями получения новой информации и ее обработки. Наконец, третий проистекает из двух предыдущих. Разница между методами, применяемыми в молекулярно-генетических исследованиях и в обычных морфо-физиологических, настолько значительна, что геронтологи, действующие на этих разных уровнях, постепенно перестают понимать друг друга в силу обилия специфических терминов.

    Кроме указанных, существует и еще один важный нюанс. Заключается он в том, что подавляющая часть работ в области геронтологии традиционно имеет экспериментальный характер и практически нет трудов, обобщающих, систематизирующих и интегрирующих разноуровневые данные. Это привело к тому, что сейчас в мире накоплено огромное количество геронтологической информации и она уже трудно поддается какому-либо учету, не говоря о полноценном анализе. Отсутствие последнего неизбежно приводит к дублированию результатов и к тому, что в дальнейшем используется только малая их часть, так как часто исследователь не может дать им научное объяснение в рамках своих экспериментов.

    Один их возможных путей выхода из этой ситуации состоит в разных способах формализации полученных знаний, представленных в основном в текстовом виде (книгах, журналах, сборниках), и в их последующей логической обработке с помощью современных компьютерных технологий. Существующие способы извлечения знаний из текстов используют методы искусственного интеллекта и изложены в соответствующей литературе, например в [1]. Поэтому остановлюсь только на тех подходах, которые уже практически реализуются применительно к геронтологии. К сожалению, пока их совсем немного.

    Наиболее интересным является международный проект по созданию виртуального человека (Virtual Human Project) [2], ставящий своей целью сформировать на основе современных компьютерных мультимедийных технологий виртуальный фантом Homo sapiens, имитирующий в перспективе все его функции, в том числе процесс старения. За рубежом этими исследованиями уже более 10 лет весьма интенсивно и успешно занимается ряд научных и учебных учреждений. Полученные результаты постоянно публикуются в специальном журнале «ORNL Review». Интересно отметить, что организатором этого проекта является американский ученый, профессор биоинформатики Бостонского университета Чарлз Делизи, который в свое время был также одним из основных организаторов другого широко известного проекта «Геном человека». По замыслу авторов, модели органов виртуального человека будут по мере своего создания соединяться по интернету и в конце концов сформируют целостную картину организма. Многие ученые, как и Делизи, считают, что биологическая информация о людях становится слишком специализированной, объемной и рассредоточенной, поэтому для эффективного управления ею нельзя обойтись без аналитической и интерактивной помощи компьютеров. Проект Делизи по созданию программного обеспечения физиологических процессов можно назвать фантастическим, однако многие эксперты считают его реализацию вполне возможной и своевременной, хотя он и рассчитан на многие годы.

    Второй подход, также активно развиваемый в основном за рубежом, заключается в составлении разнообразных схем старения человека. В настоящее время опубликованы две такие схемы, авторы которых Джон Фурбер [3] и Пэт Лангли [4]. Начало создания первой относится к 2000 г. С тех пор Джон Фурбер постоянно ее усовершенствует и дополняет новыми данными. Она нацелена в основном на учебно-образовательные цели и представляет собой аналог ориентированного графа на бумажном носителе, в котором узлы (разные возрастные процессы) связаны дугами (причинно-следственными связями).

    Отражение разносторонних механизмов старения в виде схемы, представленной Джоном Фурбером, имеет существенные недостатки. Первый — это невозможность отобразить сотни или даже тысячи связей, которые визуально могли бы нормально восприниматься и быть понятными. Второй заключается в статичности и отсутствии динамического моделирования включенных в них процессов. Без современных мультимедийных технологий, например, в виде раскрывающихся вложенных окон после клика на соответствующий узел компьютерной схемы, построить удобную для восприятия и дальнейшего совершенствования динамическую схему старения вряд ли возможно. Будущее, на мой взгляд, именно за такими мультимедийными схемами, представленными в виде компьютерных многоуровневых презентаций. Пэт Лангли в своей компьютерной схеме-презентации, созданной на основе схемы Джона Фурбера, как раз и попытался продемонстрировать такой метод. Он совпадает c моим подходом [5 ,6], который я развиваю уже больше 20 лет.

    Кроме учебно-образовательных, схемы могут решать и научные задачи. Но для этого они должны быть в достаточной степени наполнены информацией и формализованы. Создание подобных схем и на их основе системных моделей, на мой взгляд, должно лежать в основе самостоятельного направления в геронтологии — компьютерного моделирования процессов старения человека с привлечением методов искусственного интеллекта, например, экспертных систем [6] и ситуационного управления [7].

    Одним из важнейших вопросов при составлении схемы старения модульного типа является вопрос о том, на каких принципах создавать отдельные модули и что они должны включать в себя. К решению этого вопроса, который в определенной мере субъективен и зависит от личных пристрастий ученого, можно подойти с разных сторон. На мой взгляд, модули должны отображать важнейшие относительно самостоятельные возрастные изменения и общепатологические процессы, прямо или косвенно связанные между собой и со старением человека. Более того, в будущем такие модули должны сопрягаться с соответствующими им генетическими сетями [8].

    На основании этого подхода мной разработан собственный вариант графической схемы старения человека, представляющий собой совокупность из модулей (узлов) вышеуказанных типов, каждый из которых имеет свои подчиненные ему модули, соединенные связующими дугами. Общее количество учтенных в схеме разных модулей равно 45. Специальная компьютерная программа графического отображения информации «CmapTools», с помощью которой создана данная схема, позволяет дополнять, удалять, редактировать и отображать на дисплее все включенные в нее основные и дополнительные модули. Предлагаемая схема старения человека будет связываться с базой данных по его разноуровневым возрастным изменениям.

    Наконец, третий возможный подход к решению вышеизложенных проблем может состоять в создании еще одного нового направления в геронтологии — возрастной биоинформатики человека. Она находится на стыке общей биоинформатики (раздел биологии, изучающий биологические процессы с помощью компьютеров), геронтологии и гериатрии и исследует возрастные изменения с помощью компьютеров на основе создания специализированных информационных баз данных и их анализа с применением методов прикладной статистики и математики, включая методы искусственного интеллекта.

    Необходимо подчеркнуть, что одним из главных отличий биоинформатики от близкой к ней математической биологии является обязательное наличие и активное использование в первой больших информационных баз данных по соответствующим разделам биологии. Поэтому важнейшей задачей возрастной биоинформатики должно стать создание таких баз по возрастным изменениям человека на основных уровнях его организации (генетическом, молекулярно-клеточном, органно-тканевом и организменном). Вторая задача следует из первой и заключается в системном анализе накопленной фактологической базы возрастных изменений с использованием современных мультимедийных компьютерных технологий. Судя по публикациям, это направление за рубежом постепенно привлекает все большее внимание геронтологов. Третья задача, стоящая перед возрастной биоинформатикой, должна заключаться в создании методов формирования групп риска, выбора оптимальной тактики лечения конкретного больного и прогнозирования состояний пациентов с возрастной патологией на основании связей последней с разными биохимическими, иммуногенетическими, клиническими и другими маркерами.

    Организация фактологической базы данных (БД) по возрастным изменениям человека позволит выяснить, в какой степени они связаны собственно с возрастом, а в какой — с сопутствующими возрасту заболеваниями. Кроме этого, такая БД позволит построить каскадную сеть возрастных изменений человека и находить в ней «узкие места», на которых необходимо в первую очередь сосредоточить внимание для профилактики преждевременного старения и лечения возрастных заболеваний.

    Возрастная биоинформатика в рассмотренном смысле позволяет совершенно по-новому посмотреть на проблему поиска механизмов старения человека. Сейчас практически все работы на данную тему отталкиваются от молекулярно-генетического и клеточного уровней. Но можно подойти и с противоположной стороны. Действительно, конечной точкой нашего бытия (без учета несчастных случаев, врожденных или наследственных аномалий и заболеваний) есть смерть от остановки дыхания или сердца, которым предшествуют дыхательная или сердечная недостаточность. Этот процесс можно продолжить и дальше по нисходящей линии, опускаясь в итоге на молекулярно-генетический уровень. Например, одним из эффективных молекулярных маркеров сердечной недостаточности является повышенный уровень сердечного гормона NT-proBNP, количество которого в крови с возрастом увеличивается. Следовательно, выясняя причину такого роста, мы можем выйти на один из механизмов старения человека и его смерти.

    С этой точки зрения все указанные события, предшествующие смерти, можно рассматривать как возрастные изменения, в которых старость как таковая не фигурирует в качестве независимого процесса, а на определенном этапе онтогенеза человека «вплетается» в его возрастные заболевания. Иначе говоря, при данном подходе старость не выделяется в явном виде как особый самостоятельный процесс со своими специфическими биомаркерами, а «растворяется» во множестве разных возрастных изменений, оказывающих разное удельное влияние на вероятность смерти. Вопрос «почему мы стареем?», заменяется на другой: «почему мы умираем?»

    Возможно, именно такой чисто медицинский подход позволит лучше понять, почему мы стареем и подсказать соответствующие средства профилактики и лечения как преждевременного, так и обычного старения. В этом нам могут помочь детально прописанные схемы, упомянутые выше, а также нисходящие от момента смерти человека патогенетические последовательности его возрастных заболеваний. Здесь мы тесно пересекаемся с проблемой формализации общепатологических процессов человека [9, 10].

    В этой связи необходимо напомнить, что практически нет ни одного специфического маркера старения, который бы не присутствовал в том или ином виде при какой-то врожденной или приобретенной патологии в молодом или среднем возрастах. А потому вычленять старение из общего спектра патологических возрастных нарушений в качестве специфического самостоятельного процесса, на мой взгляд, неправомерно. Иначе говоря, отделять геронтологию от гериатрии применительно к человеку нельзя.

    Таким образом, в настоящее время на основе современных компьютерных информационных технологий формируется новое направление в изучении механизмов старения человека, связанное с интеллектуальной обработкой научной информации и извлечением из нее новых знаний. Значение этого направления, на мой взгляд, будет постоянно увеличиваться и со временем может сравняться или даже превзойти экспериментальное направление геронтологии.

    Литература.
1. Чубукова И.А., «Data Mining», БИНОМ, 2008. 2. «The Virtual Human Project: An Idea Whose Time Has Come?» // ORNL Review, vol. 33, No.1, 2000. Р. 8—12.
3. Furber J.D. et al., «2007 network model of biological interactions causing human aging» // Rejuvenation Research, 2007, vol. 10, September (supplement 1).
4. Pat Langley. «Interactive Computational Support for Systems Biology of Aging» // Symposium on Systems Biology of Aging, Arizona State University, December 6—7, 2008.
5. Кауров Б.А., «О системном анализе механизмов старения» // «Различные аспекты анализа биологических систем». М., «Наука», 1986. С. 63—66.
6. Кауров Б.А., «О формализованной модели старения человека» // III научная конференция «Системный анализ в медицине», «Информатика и системы управления», № 4 (22), 2009. С. 26—28.
7. Кауров Б.А., «Индивидуальное развитие человека с точки зрения ситуационного управления» // Изд-во «ВИНИТИ». М., 1981. Деп. №1337-82. С. 1—17.
8. Колчанов Н.А. и др., «Интеграция генных сетей, контролирующих физиологические функции организма» // «Вестник ВОГиС», 2005. Т. 9, №2, С. 179—198.
9. Кауров Б.А., «Создание компьютерной модели общих патоморфологических процессов — новый подход к изучению патологии человека» // Сборник научных трудов «Актуальные вопросы морфологии». Красноярск, 2006. С. 66—67.
10. Кауров Б.А., «Некоторые постулаты общей патологии человека» // Сборник научных трудов «Актуальные вопросы морфологии». Красноярск, 2008. С. 39—42.

Опубликовано: http://ageing-not.narod.ru/page5_31.html, 19.12.09
Источник: ж. ”Наука и инновации”, АН Беларуси, N 8 (78), 2009 г., с. 15-17
(http://innosfera.org/node/509).