Онтогенез. От клетки до человека - Джейми Дейвис (2017)

γνϖθι σεαυτόν.[368]

Сократ

В предыдущих главах мы мысленно снова прошли замечательный путь от одной оплодотворенной яйцеклетки к организму взрослого человека, состоящему из десяти триллионов клеток. Многочисленные события и процессы, происходящие во время этого пути, невозможно описать в короткой книге, а кроме того, нам известны, скорее всего, далеко не все. Однако вовсе необязательно знать детали каждого процесса, чтобы понять, как работает эмбриональное развитие в целом. «Искусство науки» заключается в том, чтобы выводить общие истины из ограниченного числа наблюдений. Примеров тому множество. Движение нескольких планет легло в основу законов Кеплера, а затем и закона всемирного тяготения Ньютона, слоистая структура нескольких горных формаций в Шотландии подтолкнула Хаттона к созданию первой современной геологической теории строения Земли, а изучение изменчивости относительно немногих видов привело Дарвина к теории эволюции путем естественного отбора, применимой ко всему живому. Даже на основе ограниченного количества имеющихся данных по эмбриональному развитию человека, малая часть из которых представлена в этой книге, можно составить общее представление о том, как человеческое тело создает себя практически из ничего.

Красной нитью через почти все рассмотренные события проходит межклеточное взаимодействие. На каждом этапе развития «механизмы», построенные из белковых молекул, регистрируют сигналы клеточного окружения – механические (напряжение, свободная поверхность) или биохимические (молекулы, секретируемые клетками других тканей). Эти сигналы в сочетании с внутренним состоянием клетки определяют ее дальнейшие действия. Это тесное взаимодействие совсем не похоже на связи в обычных механизмах. Реле и транзисторы не обращают друг на друга внимания на этапе конструирования, и даже если взаимодействуют в работающей машине, например в компьютере. Тесное взаимодействие между компонентами – это тот аспект живой природы, который разительно отличает ее от неживой. С него и можно начать поиск новой модели эмбрионального развития, которая должна описывать его гораздо лучше, чем уже отвергнутые нами модели.

Обмен межклеточными сигналами, описанный в предыдущих главах, служит двум задачам: увеличению сложности и исправлению ошибок. Биологическую сложность трудно выразить численно,[369] но в случае эмбриона ее можно примерно оценить как число разных типов клеток и анатомических структур (без учета внутриклеточных структур).[370] Тогда эмбрион начинает с низкого уровня сложности (один тип клеток, одна структура) и приходит к высокому уровню (сотни типов клеток, тысячи внутренних структур). Более того, во время самой активной фазы развития число структур возрастает практически экспоненциально (рис. 85).

Рис. 85. На ранних этапах развития мыши число типов тканей экспоненциально увеличивается. На двух графиках показаны одни те же данные. Слева – линейный график с экспоненциальной кривой в качестве примера; справа – логарифмический график, на котором экспоненциальные взаимоотношения выглядят как прямые линии. По мере дальнейшего развития скорость увеличения числа типов ткани выравнивается. Список тканей, использованных при построении графика, приведен в Проекте эдинбургского атласа мышей (Edinburgh Mouse Atlas Project), www.emouseatlas.org (информация по состоянию на 6 июля 2013 г.)