Полная модель клетки

Живая клетка — прекрасный пример нелинейной системы. Она выполняет все свои функции благодаря сложной сети химических реакций, превращающих сырье в конечные продукты. Как мы видели в предыдущей главе, структуру этой сети можно открыть символистскими методами, например обратной дедукцией, но для построения полной модели работы клетки нужен количественный подход: надо узнать параметры, которые связывают уровень экспрессии различных генов, соотносят переменные окружающей среды с внутренними переменными и так далее. Это непросто, потому что между этими величинами нет простой линейной зависимости. Свою стабильность клетка скорее поддерживает благодаря пересекающимся петлям обратной связи, и ее поведение очень сложно. Для решения этой проблемы хорошо подходит метод обратного распространения ошибки, который способен эффективно учиться нелинейным функциям. Если бы у нас в руках была полная карта метаболических цепочек и мы располагали достаточными данными наблюдений за всеми соответствующими переменными, обратное распространение теоретически могло бы получить подробную модель клетки и многослойный перцептрон предсказывал бы любую переменную как функцию ее непосредственных причин.

Однако в обозримом будущем у нас будет только частичное понимание клеточного метаболизма и мы сможем наблюдать лишь долю нужных параметров. Для получения полезных моделей в условиях недостатка информации и неизбежных противоречий нужны байесовские методы, в которые мы погрузимся в главе 6. То же касается прогнозов для конкретного пациента, если модель уже имеется: байесовский вывод извлечет максимум из неизбежно неполной и зашумленной картины. Хорошо то, что для лечения рака не обязательно понимать функционирование опухолевых клеток полностью и во всех подробностях: достаточно просто обезвредить их, не повреждая нормальные клетки. В главе 6 мы увидим, как правильно сориентировать обучение, обходя то, чего мы не знаем и не обязательно должны знать.

На нынешнем этапе нам известно, что на основе данных и предыдущего знания можно с помощью обратной дедукции сделать вывод о структуре клеточных сетей, однако количество способов его применения порождает комбинаторный взрыв, так что требуется какая-то стратегия. Поскольку метаболические сети были разработаны эволюцией, возможно, симулирование эволюции в обучающихся алгоритмах как раз подойдет. В следующей главе мы посмотрим, как это сделать.