KAS YRA INFORMACIJA?
KAIP MES JĄ ATPAŽĮSTAME?
IŠ KUR JI ATSIRANDA?
Esminis klausimas, kuris nulems diskusiją
apie biologinę kilmę,
yra būtent informacijos kilmės klausimas.
Jei neturite instrukcijų,
jei neturite informacijos,
negalite nieko panašaus sukurti.
Visi, kurie dirba biologijos srityje, žino,
kad informacija reikalinga tam,
kad gyva ląstelė darytų tai, ką ji daro.
Kita vertus, informaciją gaubia didžiulė paslaptis,
nes mes, žmonės, taip pat žinome,
kad informacija neatsiranda iš niekur,
ji turi iš kažkur atsirasti.
Taigi biologijoje turite šį didelį klaustuką kilmės klausimu -
iš kur atsirado visa informacija?
INFORMACIJOS MĮSLĖ: KAMBRO INFORMACIJOS SPROGIMAS
PRADŽIOJE... BUVO INFORMACIJA
Iki prieš 530 mln. Metų, ankstyvosios Žemės
vandenynuose beveik nebuvo gyvūnijos.
Tuomet per geologiškai trumpą,
gal dešimties milijonų metų laikotarpį,
vandenys staiga prisipildė gyvybės,
juose knibždėte knibždėjo sudėtingų gyvūnų,
atstovaujančių daugumai kada nors mūsų planetoje egzistavusių
gyvūnų kūno planų.
Šis paslaptingas gyvybės istorijos epizodas,
šiandien vadinamas Kambro sprogimu,
buvo gerai pažįstamas Čarlzui Darvinui,
kuris jį laikė nerimą keliančiu iššūkiu savo teorijai
apie laipsnišką ir nevaldomą evoliuciją
natūralios atrankos būdu.
Per pastarąjį šimtmetį
Kambro sprogimo paslaptis pagilėjo,
nes mokslininkai išsiaiškino, koks svarbus vaidmuo
gyvybės istorijoje tenka biologinei informacijai.
Kambro sprogimas - tai ne tik staigus
daugelio naujų gyvybės formų atsiradimas.
Tai taip pat sprogimas, pareikalavęs
didžiulio naujos biologinės informacijos įliejimo
arba generavimo.
Biologinei formai reikalinga biologinė informacija.
Mokslininkų supratimas
apie biologinę informaciją
smarkiai pažengė į priekį,
kai Kembridžo universiteto tyrėjai Džeimsas Vatsonas ir Frensis Krikas
padarė stulbinantį atradimą.
Jie nustatė, kad DNR molekulės struktūroje
informacija saugoma keturių ženklų
skaitmeninio kodo pavidalu.
Tiksliai išdėstytų cheminių medžiagų,
vadinamų nukleotidų bazėmis, eilutės pateikia
surinkimo instrukcijas - informaciją,
pagal kurią kuriamos baltymų molekulės,
būtinos gyvoms ląstelėms išgyventi.
Vėliau Krikas suprato,
kad cheminės DNR sudedamosios dalys
veikia kaip raidės rašytinėje kalboje
arba skaitmeniniai simboliai kompiuterio kodo dalyje.
Kaip kalbos raidės, priklausomai nuo jų išdėstymo,
perduoda tam tikrą žinią,
taip ir cheminių bazių sekos išilgai DNR molekulės stuburo
perduoda tikslias instrukcijas,
kaip sudaryti baltymus.
Šių bazių išsidėstymas lemia
20 skirtingų aminorūgščių,
iš kurių sudarytos baltymų molekulės, išsidėstymą.
Baltymai savo ruožtu atlieka daugybę
svarbių darbų ląstelėse:
katalizuoja reakcijas,
apdoroja genetinę informaciją,
formuoja molekulinių mašinų
ir kitų biologinių struktūrų dalis.
Naujiems gyvūnams sukurti reikia
daug naujų baltymų molekulių.
Naujiems baltymams sukurti reikia naujos biologinės informacijos.
Dėstydamas studentams užduodavau klausimą:
jei norite kompiuteriui suteikti naują funkciją,
ką turite jam duoti?
Ir jie žinodavo atsakymą, sakydavo
"kodą", "programinę įrangą",
"instrukcijas", "programą".
Visi šie atsakymai teisingi.
Kad kompiuteryje sukurtumėte naują funkciją,
turite turėti kodą, instrukcijas.
Tas pats, pasirodo, galioja ir biologijoje.
Tai didysis XX a. Antrosios pusės biologijos atradimas,
kad biologinse sistemas valdo informacija.
Norint sukurti naują gyvybės formą, reikia naujo tipo ląstelių,
reikia baltymų, taigi reikia genetinės informacijos.
Ir tai yra didysis klausimas,
kurį kelia Kambro sprogimas.
Jei galvojame, kaip sukurti gyvūną, kaip šie gyvūnai galėtų būtų sukurti,
turime turėti kokį nors paaiškinimą
dėl jų sukūrimui būtinos informacijos.
Pagal šiuolaikinę evoliucijos teoriją
nauji baltymai ir naujos gyvybės formos
atsiranda dėl atsitiktinių genetinių mutacijų,
persijotų natūraliosios atrankos.
Tačiau kalbos tekste ar kompiuterio kodo atkarpoje
atsitiktiniai pokyčiai
paprastai sugadina prasmę
ar funkcionalumą ir galiausiai sukuria nesąmones.
Kadangi pradėjome vertinti
skaitmeninį arba tipografinį
genetinės informacijos pobūdį,
tai kelia tikrai įdomių klausimų apie
šio mutacijų nulemto mechanizmo veiksmingumą.
Iš kompiuterinio kodo žinome, kad,
pavyzdžiui, jei pradėsite atsitiktinai keisti kompiuterinio kodo dalį,
daug didesnė tikimybė, kad sugadinsite ten jau esančią informaciją,
nei kad sukursite naują operacinę sistemą ar programą.
Šią problemą jau seniai pripažino informatikai,
matematikai ir inžinieriai,
įskaitant grupę iš Masačusetso technologijos instituto,
kurie organizavo dabar jau žinomą konferenciją
Wistar institute Filadelfijoje 1966 metais.
Šie mokslininkai susitiko svarstyti,
ar atsitiktinės mutacijos ir natūraliosios atrankos mechanizmas
galėtų sukurti pakankamai biologinės informacijos,
kad būtų galima sukurti naują gyvūną ar bent naują baltymą
per evoliucijos procesui skirtą laiką.
Vienas iš šių mokslininkų buvo MIT inžinerijos profesorius Murėjus Edenas.
Jokia šiuo metu egzistuojanti formali kalba
negali toleruoti atsitiktinių jos sakinius išreiškiančių
simbolių sekų pokyčių.
Prasmė beveik visada sunaikinama.
Murray Edenas, MIT.
Edenas žinojo, kad atsitiktiniai
abėcėlinių ar skaitmeninių simbolių pakeitimai neišvengiamai sugadina
bet kurios abėcėlinių tekstų ar skaitmeninio kodo dalies informaciją,
ir tai dėl labai pagrįstos priežasties.
Nesvarbu, ar kalbama apie skaitmeninį kodą kompiuterinėje programoje,
ar apie teksto dalį angliškame sakinyje ar knygoje,
ar apie genetinį tekstą DNR:
yra kur kas daugiau būdų išdėstyti atitinkamus simbolius,
kurie perteikia informaciją,
taip, kad susidarytų nesąmonės,
nei tokių, kurie sukurtų funkciją ar prasmę.
Edenas ir jo kolegos įtarė,
kad genetinis kodas susiduria su panašiu sunkumu.
Kai reikėjo sukurti naują genetinę informaciją,
bent jau pakankamą naujam baltymui sukurti,
atsitiktinės mutacijos ir natūraliosios atrankos mechanizmas
turėjo spręsti tai, ką matematikai vadina
kombinatorine problema.
Matematikoje terminas kombinatorinis reiškia skaičių galimų būdų,
kaip galima išdėstyti ar sujungti objektų rinkinį.
Genetikoje kombinatorinė problema yra rimtas iššūkis
atsitiktinių mutacijų ir natūralios atrankos mechanizmui.
Norėdami tai suprasti, įsivaizduokime vagį, kuris norėtų pavogti dviratį.
Tai, kas sulaiko vagį nuo dviračio pasisavinimo,
yra spyna su keturiais ciferblatais,
kurių kiekvienas pažymėtas skaičiais nuo 0 iki 9.
Tačiau yra tik viena teisinga kombinacija, kuri atrakins dviratį.
Dviračių spyna veiksmingai saugo todėl,
kad yra daug daugiau būdų, kaip išdėstyti tuos skaičius,
kad jie išlaiktų spyną užrakintą, negu ją atidarytų.
Vagis, nežinodamas kombinacijos,
turi atspėti teisingą kombinaciją iš dešimt
kart dešimt kart dešimt kart dešimt galimybių,
tai yra iš dešimties tūkstančių galimų kombinacijų,
kurių paprastai yra daugiau nei pakanka, kad atsitiktinai
būtų neįmanoma rasti vienos teisingos kombinacijos.
Visdėlto vis dar yra būdas, kaip vagiui gali pavykti.
Jei jis turi pakankamai laiko išbandyti pakankamai derinių,
galiausiai gali atsitiktinai nustatyti teisingą derinį.
Pavyzdžiui, jei kiekvieno derinio išbandymas trunka 10 sekundžių,
tai per 15 valandų ypač stropus vagis
galėtų išbandyti daugiau kaippenkis tūkstančius derinių,
arba daugiau kaip pusę visų galimų derinių.
Tokiu atveju labiau tikėtina, kad jam pavyks atrakinti spyną, nei kad nepavyks.
Tačiau dabar įsivaizduokite daug sudėtingesnę spyną.
Šioje spynoje vietoj 4 yra 10 ciferblatų.
Vietoj 10 000 galimų kombinacijų,
šioje spynoje yra 10 dešimtuoju laipsniu
arba 10 milijardų galimų kombinacijų.
Kai iš dešimties milijardų kombinacijų spyną atrakina tik viena,
daug didesnė tikimybė, kad vagis nesugebės jos atidaryti,
net jei užduočiai skirtų visą savo gyvenimą.
Tad ar atsitiktinėmis mutacijomis būtų įmanoma
rasti naują DNR seką, galinčią valdyti
naujo veikiančio baltymo statybą?
Ar labiau tikėtina, kad tokia atsitiktinė naujos genetinės informacijos
paieška būtų sėkminga ar nesėkminga
per evoliucijos procesui skirtą laiką?
Kitaip tariant, ar atsitiktinių mutacijų pagrindu atliekama naujo geno ar baltymo paieška
yra panašesnė į 4 ar 10 skaičių kombinacijos spynoje paiešką?
Mokslininkai, dalyvavę Vistaro konferencijoje,
negalėjo galutinai atsakyti į šį klausimą,
nes tuo metu niekas negalėjo tinkamai kiekybiškai įvertinti,
kokia sudėtinga yra paieškos problema.
Taigi septintojo dešimtmečio pabaigoje šiuos argumentus
buvo galima pateikti remiantis palyginimais su mums suprantamais dalykais
- rašytine kalba, kompiuterio kodu.
Tačiau neturėjome jokių eksperimentinių duomenų,
kurie parodytų, ar tos analogijos
iš tikrųjų tinka biologiniam atvejui.
Taigi niekas negalėjo pateikti tikslių skaičių,
kad atsakytų į šiuos klausimus.
Molekulinės biologijos specialistai tuo metu
žinojo, kad galimų kombinacijų, atitinkančių bet kurią DNR seką, skaičius
yra ypatingai didelis
ir auga eksponentiškai, didėjant atitinkamos molekulės ilgiui.
Pavyzdžiui, vienam trumpam 150 aminorūgščių ilgio baltymui
tenka 10 195-tuoju lapsniu kitų
tokio ilgio aminorūgščių kombinacijų.
Tai neįsivaizduojamai didelis skaičius.
Tačiau XX a. Septintajame dešimtmetyje
mokslininkai nežinojo, kiek iš tų išsidėstymų
iš tikrųjų yra funkcionalūs.
Iš esmės, jie nežinojo, kiek kombinacijų atidarys spyną.
Tai nesutrukdė evoliucijos biologams spėlioti.
Daugelis teigė, kad tarp visų galimų sekų
turi būti didelė veiksmingų sekų dalis,
todėl atsitiktinė naujos veiksmingos sekos paieška
turėtų didelę sėkmės tikimybę.
Jie sakė: na, galbūt biologinės sekos
nėra tokios smulkmeniškos,
ne tokios išrankios, kur kokius simbolius pasirinkti,
kaip rašytinės kalbos
ar kompiuterio kodas.
Ir štai tokiu keliu jie nuėjo sakydami, kad
galbūt baltymams nelabai rūpi, kuri aminorūgštis
yra kurioje vietoje, ir yra labai didelis kintamumas,
todėl tą pačią funkciją gali atlikti
labai daug baltymų grandinių
ir labai daug genų.
Tačiau naujausi molekulinės biologijos ir baltymų mokslo eksperimentai
spėliones pakeitė duomenimis.
Buvo nustatyta, kad DNR bazių sekos,
galinčios sukurti funkcionalius baltymus,
tarp didžiulio galimų sekų skaičiaus, yra itin retos.
Tačiau kaip retos?
Po darbo Kembridžo universitete,
molekulinės biologijos mokslininkas Douglas Axe
ėmėsi atsakyti į šį klausimą,
naudodamasis į vietą nukreiptos mutagenezės metodu.
Atlikęs eksperimentus jis nustatė,
kad kiekvienai DNR sekai,
kuri sukuria vos 150 aminorūgščių
ilgio funkcionalų baltymą,
tenka dešimt 77-tuoju laipsniu aminorūgščių,
kurios nesusilanksto į stabilią trimatę
baltymo struktūrą, galinčią
atlikti tą biologinę funkciją.
Viena teisinga seka
kiekvienai dešimt 77-tuoju laipsniu neteisingų sekų.
Tai tolygu ieškoti tik vienos kombinacijos
spynoje, kurios kiekviename iš 77 ciferblatų
yra dešimt skaitmenų.
Norėdami tai įvertinti iš platesnės perspektyvos, nepamirškime,
kad visoje mūsų galaktikoje tėra
10 65-tuoju laipsniu atomų.
Ar atsitiktinės genetinės mutacijos galėtų efektyviai ištirti
tokią didelę galimybių erdvę,
kad rastų nors vieną
funkcionuojančio baltymo seką?
Taigi, turint omenyje šią labai bauginančiai mažą tikimybę,
vieną iš dešimties 77-tuoju laipsniu,
kaip galėjo nutikti kažkas tokio neįtikėtino?
Na, kaip žinome, paprastai neįtikėtini dalykai
gali įvykti, jei yra daug ir įvairių
galimybių jiems įvykti.
Gyvybės atveju tokios galimybės yra
atskiri gyvi organizmai,
kuriuose gali įvykti mutacija,
galinti padėti rasti sprendimą.
Nesvarbu, kaip retai tai pasitaiko, jei galimybių yra pakankamai,
tai gali tapti tikėtina.
Taigi kyla klausimas, jei skaičius
1 iš dešimties 77-tuoju laipsniu
- tokia neįtikimybė -
turi būti įveikta,
ar nuo gyvybės pradžios planetoje
egzistuojančių organizmų skaičius
bent priartėja prie šio skaičiaus?
Pasirodo, kad nė iš tolo.
Per visą 3,5 milijardo metų gyvybės Žemėje istoriją,
kaip apskaičiuota, gyveno "tik"
dešimt 40-tuoju laipsniu atskirų organizmų.
Tačiau 10 40-tuoju laipsnu yra
tik maža dalis 10 77-tuoju laipsniu skaičiaus,
tiksliau, tik 1 dalį iš
10 trilijonų trilijonų trilijonų dalių.
Kitaip tariant, tam, kad atsirastų
bent viena funkcionuojanti baltymo struktūra,
mutacijų - natūralios atrankos mechanizmas
turėtų laiko ištirti
tik mažytę dalį visų atitinkamų sekų
- vieną iš 10 trilijonų trilijonų trilijonų dalių visų galimybių.
Vadinasi, absoliučiai tikėtina,
kad atsitiktinė mutacijų paieška
nesugebėtų sukurti nė vienos naujos
funkcionuojančios baltymo struktūro
per visą gyvybės Žemėje istoriją.
Žinoma, naujų gyvūnų suformavimui
reikėtų sukurti daug naujų baltymų.
Dėl šios ir kitų priežasčių
nemažai mokslininkų dabar abejoja
atsitiktinių mutacijų ir natūraliosios atrankos
mechanizmo kūrybine galia.
Net evoliucinės biologijos specialistai,
rašantys profesionaliuose recenzuojamuose
biologijos žurnaluose, pripažįsta tradicinės
evoliucijos teorijos sunkumus.
Kai kurie yra linkę pripažinti,
kad jau gyvename postdarvinistinėje epochoje.
O kiti ragina kurti
naujas evoliucijos teorijas.
Meyer'is ir Axe'as priklauso augančiai mažumai,
kuri ragina apsvarstyti kitą galimybę.
Meyer'iui tos kitos galimybės pripažinimas
kilo iš jo, kaip mokslo filosofijos doktoranto,
darbo Kembridžo universitete.
Studijuodamas Meyer'is galiausiai ėmė
nagrinėti mokslinį metodą, kurį naudojo
Čarlzas Darvinas savo klasikiniame
veikale "Rūšių kilmė".
Darvino metodas buvo sutelktas
į bandymą nustatyti tolimos istorinės praeities
įvykių priežastis.
Darvino istorinis mokslinis metodas
skiriasi nuo to, ką daugelis žmonių
įprastai įsivaizduoja apie mokslą.
Tai daug labiau kriminalistinis samprotavimo stilius
nei įprastinis eksperimentinis mokslas.
Samprotavimas nuo užuominų,
paliktų iš įrodymų, kuriuos turime,
eina prie tikėtinų ar galimų priežasčių,
galinčių paaiškinti,
kas apskritai sukūrė gyvybę
arba kas sukūrė gyvūnų gyvybę, arba kas sukūrė tas užuominas,
kurios yra prieš mūsų akis.
Ir aš galiausiai apsigyniau disertaciją Kembridže,
rašydamas apie istorinį mokslinį metodą.
Ir vienas iš dalykų, kurį atradau savo tyrimo procese,
buvo tai, kad jau egzistavo šis išskirtinis metodas,
jis turi pavadinimą -
tai yra kelių konkuruojančių hipotezių metodas
arba išvedimo iki geriausio paaiškinimo metodas.
Tačiau kaip biologinę istoriją tyrinėjantys mokslininkai
nustato, kuris paaiškinimas iš tikrųjų yra geriausias?
Meyer'is atsakymą vėlgi rado Darvino
ir jo amžininko - didžiojo geologo
Čarlzo Lajelio (Charles Lyell) darbuose,
kuris teigė, kad aiškinant praeitį
dabartis yra raktas.
Lyellas tvirtino, kad paaiškinimų turėtume ieškoti
remdamiesi žiniomis apie
šiuo metu veikiančias priežastis.
Visa tai paskatino Meyer'į
užduoti esminį klausimą:
kokia yra dabar veikianti
skaitmeninės informacijos atsiradimo priežastis?
Nes esminis klausimas gyvūnų kilmėje,
pačioje gyvybės kilmėje
yra šis: iš kur atsirado informacija,
skaitmeniniu pavidalu saugoma DNR molekulėje.
Iš kur atsirado ta informacija,
reikalinga šioms naujoms gyvybės formoms sukurti?
Ir aš supratau,
kad atsakymas į šį klausimą yra intelektas.
Dabar veikianti priežastis,
apie kurią žinome iš savo visuotinės
ir pasikartojančios patirties,
tai dar viena raktinė Lyell'io idėja,
galinti sukurti informaciją, yra intelektas.
Nesvarbu, ar žvelgtume į hieroglifų užrašą,
ar į knygos pastraipą,
ar į kompiuterio kodo dalį,
ar net į radijo signale įterptą informaciją.
Kai tik matome informaciją,
ypač skaitmeniniu ar tipografiniu pavidalu,
ir atsekame ją iki pirminio šaltinio,
visada prieiname prie proto,
o ne prie materialaus proceso.
Taigi atradimas, kad informacija valdo gyvybę,
atradimas, jog gyvybės istorijoje
būta tokių didžiulių informacijos antplūdžių,
kaip antai Kambro sprogimo metu,
rodo, kad joje veikė
kuriantis protas.
Man tai taip pat atskleidė,
jog galima suformuluoti
mokslinį protingojo plano pagrindimą,
pagrįstą tuo pačiu
moksliniu samprotavimo metodu,
kurį Čarlzas Darvinas taikė knygoje "Rūšių kilmė".
Taigi, jei norėtumėte pasakyti,
kad protingojo plano teorija nėra mokslas,
turėtumėte sakyti, kad
Darvino argumentai knygoje "Rūšių kilmė"
taip pat nėra mokslas.
Tačiau niekas to tikrai nenori sakyti.
Jis nenaudoja nemokslinio metodo,
jis tiesiog naudoja kitokį mokslinio samprotavimo metodą,
istorinį mokslinio samprotavimo metodą.
Aš naudojau lygiai tą patį metodą,
formuluodamas argumentus už protingąjį planą,
abiejose savo knygose -
"Darvino abejonė" ir "Parašas ląstelėje".