Первый мировой карантин. Краткая история пандемии 2020 года

Большинство веб-сайтов антивакцинаторского толка и их аргументов можно сгруппировать в «отрицательную» точку зрения. Дениализм определяется как использование аргументов, содержащих тяжелую риторику, которые создают видимость легитимности, но на самом деле стремятся отвергнуть научный консенсус. Они ищут исключительно подтверждающую информацию, отвергают другую информацию, используют логические заблуждения и сильно полагаются на ложные заключения специалистов. Простое использование этих веб-сайтов увязано с повышенным предполагаемым риском вакцин и склонностью сомневаться в вакцинах.

ВЫВОДЫ

Открытие вакцин сыграло огромную роль в победе над многими инфекционными заболеваниями. Вместе с тем, почти одновременно с открытием вакцин появились и движения, отрицающие необходимость их применения. В период пандемии COVID-19 на разработку вакцины были выделены существенные ресурсы. В рекордные сроки (меньше чем за год) удалось получить даже несколько вакцин. При этом даже в XXI веке несмотря на более высокий в целом уровень образованности населения планеты, вопреки более широкими возможностям властей информировать людей о пользе и необходимости вакцин и вакцинации, движения антиваксеров не утратили свою масштабность и мощь, причем тоже ввиду более широких возможностей продвигать свои взгляды и привлекать в свои ряды больше сторонников, которые открывают более высоким уровнем грамотности, стремительное развитие информационных технологий, Интернета и социальных сетей. Увы, соотношение сил и влияния между сторонниками вакцины и антивакцинаторами, наверное, совсем не изменилось за минувшие столетия.

Вирусы, векторы, открытие генома, коррекции генов

Вирусы – это агенты, заражающие клетки. Вирусы присутствуют почти в каждой экосистеме. Вопросы относительно вирусного происхождения и ранней эволюции всех живых организмов (бактерий, архей и эукариев) по-прежнему широко открыты, и соответствующие теории остаются спорными. Поскольку вирусы весьма разнообразны и претерпевают быстрые изменения, невозможно построить родословное древо для мира вирусов. Вместо этого семейства вирусов классифицируются в зависимости от природы их генетического материала, способа репликации, патогенности и структурных свойств.

В настоящее время вирусный мир представлен более 8 тысячами референсных геномов. Международный комитет по таксономии вирусов (ICTV) предлагает универсальную таксономическую классификацию вирусов, которая охватывает ~ 150 семейств и ~ 850 родов, при этом многие вирусы еще не классифицированы. Эта коллекция представляет собой исчерпывающий компактный набор представителей вирусов29.

Метагеномный анализ показал, что вирусные сообщества в окружающей среде невероятно разнообразны. По некоторым оценкам, существует около 5000 вирусных генотипов в 200 литрах морской воды и, возможно, миллион различных вирусных генотипов в одном килограмме морских отложений. Напротив, некоторые исследования в области культивирования и молекулярные исследования показали, что вирусы перемещаются между разными биомами. Вместе эти результаты предполагают, что вирусное разнообразие может быть высоким в локальном масштабе, но относительно ограниченным в глобальном масштабе.

Вирусы – повсеместные спутники клеточных форм жизни: похоже, что каждый изученный клеточный организм имеет свои собственные вирусы или, по крайней мере, вирусоподобные эгоистичные генетические элементы. Вирусы активно перемещаются между биомами и считаются основными агентами эволюции в силу своей способности действовать как носители горизонтального переноса генов (HGT)30.

Вирусы могут быть эндогенными или экзогенными. Эндогенизация ретровирусов началась в геномах млекопитающих как минимум 550 млн лет назад и продолжается до настоящего времени.

Коалы в Австралии в настоящее время подвергаются эндогенизации ретровирусом (ретровирус коалы, KoRV) в «реальном времени» и демонстрируют возможные последствия для иммунитета. В начале 1900-х годов некоторые особи были переселены на острова, в том числе на остров Кенгуру, расположенный недалеко от материковой части Австралии, в целях восстановления популяции, поскольку коалам угрожало вымирание. Сегодня бóльшая часть популяции коал инфицирована ретровирусом коалы KoRV, который тесно связан с вирусом лейкемии гиббоновых обезьян (GaLV). Тем не менее, у коал, изолированных на острове Кенгуру, отрицательный показатель KoRV, это позволяет предположить, что KoRV появился в популяции коал примерно сто лет назад. Многие зараженные коалы заболели и умерли, но некоторые популяции выработали устойчивость на протяжении около 100 лет, что соответствует примерно 10 поколениям.

Коалы, вероятно, приобрели устойчивость из-за интегрированных провирусов ДНК. Ретровирус передается как экзогенный, так и как эндогенный вирус, при этом эндогенизированные вирусы защищают продукт вирусного гена от инфекций de novo с помощью «исключения суперинфекции».

Вирусы защищают от вирусов: ретровирусы защищают клетку от новой инфекции аналогичным вирусом, обозначенным как «исключение суперинфекции» или вирусное вмешательство. Это опосредуется продуктами вирусных генов, такими как белки или нуклеиновые кислоты. Точно так же бактериофаги защищают от бактериофагов: суперинфекцию бактерий предотвращает CRISPR/Cas РНК, которая, в свою очередь, происходит от предыдущих инфекций. Механизмы защиты от вирусов и бактериофагов аналогичны. Защита вирусов или бактериофагов от суперинфекций представляет собой клеточную защиту и приобретенный иммунитет.

Лишь небольшая часть вирусов являются патогенами; большинство из них не вызывают заболеваний. Напротив, они наиболее важны как движущие силы эволюции, как передатчики генетического материала, как инновационные агенты. В частности, наиболее инновационными являются РНК-вирусы. Некоторые из них патогенные и опасные, например, ВИЧ или вирус гриппа, либо вироиды в растениях. РНК-вирусы способны меняться настолько быстро, что иммунная система хозяина неспособна противодействовать инфекции. Патогенность возникает при изменении условий окружающей среды, например, когда вирус попадает в новый организм или вид31.

Аденовирусы (Ad) были впервые обнаружены в 1953 году, их выделили из культур аденоидных тканей человека. С тех пор было выделено и охарактеризовано более 50 различных серотипов аденовирусов человека, и было показано, что семейство Adenoviridae состоит из множества нечеловеческих серотипов различных видов млекопитающих, птиц, рептилий, амфибий и даже рыб.

Аденовирусы были одной из первых разработанных векторных систем. Использование аденовирусов для экспрессии чужеродных генов (трансгенов) было скорее открытием, чем преднамеренной разработкой. Со времени этого первого открытия разработка аденовирусных векторов существенно продвинулась. Большая часть ранних разработок была сосредоточена на «векторизации», полученной из серотипа 5 (Ad5) и серотипа 2 (Ad2) человека.32 Ad-векторы широко используются в клинической генной терапии. Около половины, возможно, даже две трети последовательности человеческого генома состоят из более или менее полных эндогенных ретровирусов и связанных ретроэлементов.

Одной из самых потрясающих работ этого столетия стала публикация последовательности генома человека33. Проект человеческого генома включал сначала картирование, а затем секвенирование генома человека. Первое было необходимо в то время, потому что в противном случае отсутствовала «основа» для организации фактического секвенирования или полученных данных последовательности. Карты генома человека служили «каркасом» для соединения отдельных сегментов собранной последовательности ДНК. Эти усилия по картированию генома были довольно дорогими, но в то время они были необходимы для создания точной последовательности генома. Трудно оценить размер затрат, связанных с «этапом картирования генома человека», но они определенно исчислялись многими десятками миллионов долларов (и, вероятно, даже сотнями миллионов долларов).

После начала значительного секвенирования генома человека в течение 15-месячного периода (с апреля 1999 года по июнь 2000 года) производили «черновую» последовательность генома человека34.

Быстрое развитие технологий редактирования генов, произошедшее за последнее десятилетие, уже обеспечивает значительные успехи в улучшении здоровья человека. Редакторы генов используются в текущих клинических испытаниях для лечения различных заболеваний человека, включая ВИЧ, рак и заболевания крови. По мере развития инструментов редактирования генов, вероятно, появятся новые методы лечения дополнительных заболеваний. В частности, инструменты редактирования генов на основе CRISPR быстро развиваются и используются для создания различных модификаций в клетках млекопитающих, включая целевое редактирование конкретных последовательностей ДНК, активацию или репрессию представляющих интерес генов и эпигенетическое перепрограммирование клеточных идентичностей. Однако несмотря на потенциальные преимущества использования технологий редактирования генов для терапии человека необходимо лучше понять фундаментальную биологию, лежащую в основе этих технологий, чтобы обеспечить пациентам безопасные и эффективные варианты лечения. Многие инструменты CRISPR были протестированы только in vitro, и нерешенным остается вопрос об эффективности и безопасности при их использовании in vivo. Это, вероятно, будет включать сложное взаимодействие между молекулярной функцией данного инструмента в сочетании со способом доставки. Некоторые компоненты CRISPR обладают иммуногенностью у определенных людей – как мы можем разработать эти потенциальные методы лечения, чтобы минимизировать риск возникновения контрпродуктивного иммунного ответа? Инструменты редактирования генов CRISPR часто демонстрируют широко распространенные побочные эффекты, которые могут оказаться опасными, если эти методы лечения необходимы в жизненно важных органах или оказываются там непреднамеренно – как мы можем максимизировать доставку к целевым участкам тела и минимизировать накопление в нецелевых участках? Все эти вопросы в настоящее время изучаются исследовательскими группами по всему миру, а подвижки в этих областях будут иметь решающее значение для успеха методов лечения с помощью редактирования генов.

Этические проблемы также возникают в результате этой недавней волны новых инструментов редактирования генов. Этично ли редактировать развивающийся человеческий эмбрион? Кто должен принимать эти решения и кто будет их регулировать? Потребуются глобальные дискуссии, объединяющие науку и политику, чтобы управлять использованием CRISPR и редактирования генов при развитии младенцев. Более того, здоровье и болезнь часто представляют собой спектр, а не два состояния, и решения должны приниматься на основе известных или вероятных компромиссов. Редактирование генов сопряжено со значительными рисками, так что баланс между приемлемым риском и значительной выгодой следует находить в каждом случае потенциального использования. Этот баланс будет меняться по мере развития технологий, изменяя профиль риска/пользы для данной терапии.

Наконец, по мере появления новых технологий всегда существует вероятность того, что они будут случайно или умышленно использоваться неправильно. Текущая работа по выявлению и разработке анти-CRISPR, таких как та, которая входит в программу DARPA Safe Genes, уже показывает путь к разработке контрмер, которые подавляют или отменяют нежелательное редактирование генов. Технологии редактирования генов чрезвычайно мощны и обладают огромным потенциалом, они открывают новые возможности для лечения множества человеческих болезней. Поскольку количество ресурсов, выделяемых на то, чтобы добиться лучшего понимания и описания этих технологий, продолжает резко увеличиваться с каждым годом, их полноценное клиническое внедрение кажется очень близким к тому, чтобы стать реальностью35.

ВЫВОДЫ

Вирусы появились раньше человека, их история насчитывает более 550 млн лет. После расшифровки человеческого генома удалось расшифровать также множество вирусов. Благодаря методам генной инженерии аденовирусы человека превратили в носителей различных белков и цепочек аминокислот, используемых для лечения многих заболеваний. Эти носители получили название векторы. На векторах сейчас разрабатывают и вакцины против COVID-19.

Искусственный интеллект, гаджеты, игры, чипы, 5G

Центральная контора комбината «Rossum’s Universal Robots». Справа дверь. В глубине сцены через окна видны бесконечные ряды фабричных зданий. Слева – другие комнаты конторы. Домин сидит за большим американским письменным столом во вращающемся кресле. На столе лампа, телефон, пресс-папье, картотечный ящик и т. д.; на стене слева – географические карты с линиями пароходных маршрутов и железных дорог, большой календарь, часы, показывающие без малого полдень; на стене справа прибиты печатные плакаты: «Самый дешевый труд – роботы Россума!», «Тропические роботы, новинка! 150 долларов штука!», «Каждый должен купить себе робота!», «Хотите удешевить производство? – Требуйте роботов Россума!» Кроме того, на стенах – другие карты, расписание пароходов, таблица с телеграфными сведениями о курсе акции и т. п. С таким украшением стен контрастируют роскошный турецкий ковер на полу, круглый столик справа, кушетка, глубокие кожаные кресла и книжный шкаф, на полках которого вместо книг стоят бутылки с вином и водкой. Слева – несгораемый шкаф. Рядом со столом Домина – столик с пишущей машинкой, на которой пишет девушка-робот Сулла36.

Это пролог к научно-фантастической пьесе «Россумские Универсальные Роботы», «Р.У.Р.»), написанной Карелом Чапеком в 1920 году. Результатом создания «R.U.R.» стало появление в английском языке термина «робот».

Три закона робототехники, сформулированные ученым, популяризатором науки и гениальным писателем Айзеком Азимовым, повлияли на дальнейшее развитие некоторых течений в робототехнике и философии этого направления, если так можно выразиться. О «Трех законах» не слышал только тот, кто не имеет отношения к технике и никогда не читал научную фантастику.

Стоит отметить, что впервые «Законы» были сформулированы в научно-фантастическом рассказе «Хоровод», который был опубликован в марте 1942 года. С тех пор прошло целых 73 года (на самом же деле к моменту написания этой книги прошло почти восемь десятилетий – прим. автора), но до сих пор «законы» актуальны, и рассматриваются и современными специалистами по робототехнике, искусственному интеллекту и сопряженным дисциплинам.

Впервые рассказ был переведен на русский язык спустя 20 лет после его написания – в 1963 году. Сам Азимов упоминал законы множество раз, используя их в различных рассказах цикла «Я, робот». Кроме того, использовали эти законы и другие писатели-фантасты, а после – и ученые. Тем не менее, сейчас законы рассматриваются больше как теория, чем практика – ведь чистого «ИИ» пока что нет, а те роботы, что есть сейчас, подобные законы просто не в состоянии «понять», их система управления и обработки информации гораздо примитивнее того, что было описано Азимовым в своих работах. Для того чтобы законы можно было использовать, и робот должен быть таким же совершенным, каким его видел Азимов.

Интересно, что сам Азимов считал, что сформулировал законы в нынешнем их виде не он сам, его друг и издатель Джон Кэмпбелл, главный редактор журнала «Astounding». Кэмпбелл, в свою очередь «говорил, что он просто вычленил Законы из того, что Азимов уже написал. Сам же Азимов всегда уступал Кэмпбеллу честь авторства «Трех Законов»:

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму Законам37.

Американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в 40-х годах ХХ века предложили математическую модель нейрона мозга человека, назвав ее математическим нейроном. Согласно предложенной модели, математический нейрон весьма правдоподобно имитировал структуру и свойства своего прототипа – биологического нейрона мозга. На этом основании Мак-Каллок и Питтс высказали весьма смелое предположение, которое впоследствии легло в основу современной нейроинформатики: если математические нейроны связать между собой проводниками, имитирующими нервные волокна, то такой искусственный мозг будет способен решать интеллектуальные задачи, подобно тому, как это делает естественный человеческий мозг38.

В процессе создания искусственных нейронных сетей выделяют два основных направления. Первое направление основано на моделировании человеческих рассуждений. Истоки этого приписывают Евклиду. В III веке до н. э. древнегреческий ученый Евклид написал книгу под названием «Начала». В ней он подытожил накопленные к тому времени геометрические знания и попытался дать законченное аксиоматическое изложение этой науки. Написана книга была настолько хорошо, что в течение 2000 лет всюду преподавание геометрии велось либо по переводам, либо по незначительным переработкам книги Евклида.

Продуманное и глубоко логическое изложение геометрии, данное в книге Евклида, привело к тому, что математики не мыслили возможности существования геометрии, отличной от евклидовой. Возникновение геометрических знаний, связанное с практической деятельностью людей, отразилось и в названиях многих геометрических фигур.

Еще в древности геометрия превратилась в дедуктивную, строго логическую науку, построенную на основе системы аксиом. Согласно евклидовой геометрии: есть система аксиом и есть правила логического вывода. Она непрерывно развивалась, обогащалась новыми теоремами, идеями, методами39.

Таким образом, первое направление развития искусственного интеллекта было основано на воспроизведении человеческих рассуждений согласно логической модели геометрических знаний. Однако у этого направления было множество ограничений в человеческих познаниях.

Поэтому параллельно с первым направлением ИИ, основанным на воспроизведении человеческих рассуждений, развивалось и второе направление, связанное с машинным обучением. Задача машинного обучения заключается как раз в том, чтобы из экспериментально наблюдаемых фактов попытаться автоматически извлекать некое обобщенное знание, которое компьютеры смогут в дальнейшем использовать для решения новых задач за пределами тех данных, на которых происходило обучение.

И если в связи с первым направлением мы говорили о Евклиде с его строгой системой аксиом и логических построений, то в связи с машинным обучением необходимо, в первую очередь, упомянуть Декарта и его идею системы координат, где любая точка пространства может быть описана набором чисел. Благодаря Декарту, мы можем описывать геометрические объекты не только словами или рисунками, как во времена Евклида, но и в численном виде, а также в виде алгебраических выражений. Так, прямую, плоскость или сферу можно представить в виде уравнений, числовые параметры которых описывают особенности расположения и формы описываемых объектов. Эта идея «координатизации мира» и легла в основу работы систем машинного обучения40.

Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными:

– Медицина и здравоохранение. Компьютерные системы ведут учет пациентов, помогают в расшифровке диагностических результатов. Например, снимки УЗИ, рентгена, томографа и другого медоборудования. Интеллектуальные системы даже могут по наличию признаков у пациента определять болезнь, предлагать оптимальные варианты лечения. В магазине приложений Гугла можно найти программы-помощники здорового образа жизни. Эти приложения считывают пульс и температуру тела при касании дисплея телефона пальцами, чтобы определить уровень стресса человека и подсказать, как его снизить.

– Розничные продажи в онлайн-магазинах. Многим уже знакома релевантная реклама Гугла и Яндекса. С ее помощью ритейлеры предлагают товары и услуги в соответствии с интересами пользователя. Например, вы посещали интернет-магазин купальников, какие-то модели рассматривали, читали характеристики и прочее. Покинув магазин, вы некоторое время будете видеть рекламу купальников на других сайтах. По схожему принципу работают блоки «похожие товары» в интернет-магазинах. Системы-аналитики изучают поведенческие метрики пользователя, определяют его покупательские пристрастия и показывают релевантные (по их мнению) предложения.

– Политика. Интеллектуальные машины помогли Бараку Обаме выиграть во второй раз президентские выборы. Для своей кампании тогда еще действующий президент США нанял лучшую команду в области анализа данных. Специалисты использовали возможности интеллектуальных машин, чтобы рассчитать наилучший день, штат и аудиторию для выступлений Обамы. По оценкам специалистов это дало перевес в 10—12%.

– Промышленность. Искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных участков и регулировать нагрузку на оборудование. Кроме того, интеллектуальные машины используются для прогнозирования спроса в разных отраслях промышленности.

– Игровая индустрия, образование. Искусственный интеллект активно применяется создателями игр. Умные машины, робототехника постепенно внедряются в образовательные процессы большинства государств41.

На протяжении истории человек всегда стремился к чему-то новому, более совершенному, упрощающему жизнь, создавая гаджеты. Гаджеты – это небольшие устройства, облегчающие жизнь. Самым старинным известным гаджетом являются счеты. Первые письменные сведения о счетах, сохранившиеся до наших дней, были получены от греческого историка Геродота (480—425 гг. до н. э.), который также упомянул, что древние египтяне использовали счеты. Есть непроверенная информация о том, что подобное счетам устройство использовалось в Вавилонии еще в 2400 году до н. э.42.

Использование счетов (абака) с бусами также было впервые зарегистрировано в Китае при династии Хань примерно в 190 году, но это слово относится к гораздо более ранним вычислительным устройствам. «Abacus» происходит от еврейского ibeq, что означает «протирать пыль», или от греческого abax, что означает «доска, покрытая пылью», оно описывает первые устройства, использованные вавилонянами. Китайская версия на протяжении веков была самым быстрым способом вычисления сумм, и в умелых руках она все еще может опережать электронные калькуляторы43.

В настоящее время для удобства мы называем гаджетами почти все продвинутые технологические устройства, такие как флешка, планшет, смартфон, MP3-плеер, ноутбук и многое другое.

Что такое 5G? 5G – это мобильная сеть 5-го поколения. Это новый глобальный стандарт беспроводной связи после сетей 1G, 2G, 3G и 4G. В свою очередь 5G обеспечивает новый вид сети, которая предназначена для соединения практически всех и вся, включая машины, объекты и устройства.

Беспроводная технология 5G рассчитана для обеспечения более высокой пиковой скорости передачи данных с несколькими Гбит/с, сверхнизкой задержки, бóльшей надежности, большой пропускной способности сети, повышенной доступности и более единообразного взаимодействия с пользователем для бóльшего числа пользователей. Более высокая производительность и повышенная эффективность расширяют возможности новых пользователей и объединяют новые отрасли44.

К концу 2019 года 5,2 млрд человек подписались на услуги мобильной связи, что составляет 67% населения мира. Все эти люди используют для подключения к сети гаджеты.

В 2019 году 4G стал доминирующей мобильной технологией во всем мире с более чем 4 млрд подключений, что составляет 52% общего числа подключений (без учета лицензированного сотового Интернета вещей). В ближайшие несколько лет количество подключений 4G продолжит расти, достигнув к 2023 году чуть менее 60% глобальных подключений.

Между тем, 5G набирает обороты: он уже запущен на 24 рынках; выпущено множество смартфонов 5G; растет осведомленность потребителей о 5G и стремление к обновлению. К 2025 году на 5G будет приходиться 20% глобальных подключений, особенно в развитых странах Азии, Северной Америки и Европы.

Операторы все чаще ищут способы увеличения доходов и сокращения расходов в условиях низкого роста, что усложняется высокими требованиями к услугам 5G (например, высокая скорость, низкая задержка и сверхнадежность). Поэтому операторам необходимо развивать свои сети (используя такие инновации, как виртуальная RAN, пограничные сети и автоматизация сети), чтобы соответствовать требованиям эпохи 5G.

Хотя увеличение скорости является общепризнанным преимуществом 5G, есть и другие улучшения, например сегментирование сети, периферийные вычисления и услуги с низкой задержкой45.