Magyar Tudomány, 2003/12 1529. o.

A neumanni örökség tanulságai

Venetianer Pál

az MTA rendes tagja, kutatóprofesszor, MTA Szegedi Biológiai Központ

Neumann János és korunk biológiája


"…A huszadik század tudományának talán az egyetlen valóban fontos áramlata, amelyet Neumann munkája nem termékenyített meg, a molekuláris biológia. Majdnem minden más jelentős dologgal foglalkozott: a matematikai logikával, tiszta matematikával, kvantumelmélettel, számítástechnikával (ez nagyrészt az ő felfedezése), kibernetikával, az automaták elméletével, a Bombával, áramlástannal, játékelmélettel (szintén az ő felfedezése), közgazdaságtannal, evolúciós biológiával, a háborúk és konfliktusok elméletével, mesterséges élettel, sejtautomatákkal (szintén az ő felfedezése), az önreprodukció elméletével, mesterséges evolúcióval. Mindazt az új és mélyreható változást a tudományos gondolkodás egészében, amely sokunk szerint a számítógépes modellezésnek és szimulációnak köszönhető, von Neumann látta meg, illetve hozta létre a negyvenes években. Ha egyetlen személyt nevezhetnénk meg a komplexitás és összes velejárója intellektuális őseként, az Johnny."

Neumann volt princetoni kollégájának naplójegyzete (Notebooks)

A mottóul választott fenti idézet méltóképpen foglalja össze a huszadik század egyik legnagyobb zsenijének sokoldalú hozzájárulását a tudomány és az emberi gondolkodás fejlődéséhez, felsorolja azokat a biológiai diszciplínákat is, amelyekben alkotott - fő állítása azonban vitatható. A molekuláris biológiát is megtermékenyítették Neumann gondolatai.

Ismeretes, hogy a molekuláris biológia alapító atyja Max Delbrück német-amerikai fizikus és a körülötte kialakult iskola, az úgynevezett "fág-csoport". Az ő munkásságuk a negyvenes években még egyáltalán nem volt a mainstream biológia része, jelentőségét még nagyon kevesen ismerték fel (e kevesek közé tartozott például Szilárd Leó).

Nos, 1946 novemberében Neumann hosszú levelet írt Norbert Wienernek, amelyben összefoglalta a biológia néhány alapkérdéséről kialakult nézeteit, és ezek mielőbbi megvitatását javasolta a címzettnek (Mandrekar, 1997). A levél első felében meglehetősen szkeptikus és pesszimista véleményét fejtette ki arról, hogy az ő (továbbá Alan Turing és mások) elméleti munkája segíthet-e az idegrendszer és az agy működésének megértésében (tudjuk, hogy néhány évvel később, halála előtti utolsó előadásaiban ezt mégis megkísérelte). Azt állítja (abszolút helyesen), hogy a mikroszkópiai és citológiai technika teljesítőképességének még nagyon sokat kell fejlődnie, hogy egyáltalán hozzá lehessen nyúlni a kérdéshez. Szemléletes hasonlata szerint olyan a helyzet, mintha a számítógép (ekkor még csak az ENIAC) működését úgy akarná megismerni valaki, hogy nincs hozzá fél méternél kisebb méretű szerszáma, és nem tud másképp beleavatkozni a működésébe, mint egy utcakő beledobásával, vagy egy tűzoltófecskendővel történő belespricceléssel.

Mit tehetünk tehát? - kérdezi. A válasz: a legegyszerűbb önreprodukáló organizmusokhoz kell fordulni, a sejtnél egyszerűbbekhez, azaz a vírusokhoz vagy fágokhoz, és meg kell kísérelni azok "valódi" megismerését. Valódi alatt azt a teljes mechanisztikus leírást értve, ahol minden egyes alkatrészt és annak helyét és mozgását megismerjük, mint a mérnök egy gépben. Ezután a bevezetés után ismerteti Wienerrel Delbrück munkásságát, és részletesen megindokolja, hogy az miért felel meg eme követelményeknek. Azt nem tudja (ekkor még Delbrück sem), hogy a fág öröklési anyaga a DNS, tehát fehérjékről beszél - ezek szerkezetét kell mielőbb megismerni. Hogyan? A válasz ismét megdöbbentően, szinte profetikusan pontos (1946-ot írunk): "…Nagypontosságú röntgensugaras elemzés, Fourier-transzformáció, masszív és gyors számítógépes munka, olyan kémiai szubsztitúciós technikákkal, amelyek változtatják a röntgendiffrakciós mintázatot".

Továbbá: "…óriási lehetőségei vannak az elektronmikroszkópos technikának. A legjobb mai elektronmikroszkópok felbontása 1 nanométer körül van. Mivel az átlagos atomok közti távolság kb. 1/5 nanométer, ez a felbontás nem elegendő, de nincs olyan messze a kívánatostól… nem biztos, hogy a jelenlegi elektronmikroszkópokkal ez elérhető, de a protonmikroszkóp talán 2-4 éven belül megvalósul, és áthidalja ezeket a nehézségeket".

A levél befejezése összefoglalásként mintegy előrevetíti a következő évtizedek molekuláris biológiai robbanásának fő irányait. Neumann szerint a teendők:

1. Tanulmányozni a vírusok és fágok biológiáját, mindent megtudni a gén-enzim viszonyról.

2. Megismerni a fehérjék szerkezetét.

3. Tanulmányozni a kémiai szerkezet-meghatározás röntgendiffrakciós módszerét és a Fourier-analízist.

4. Tanulmányozni az elektronmikroszkópia elveit és módszertanát.

Neumann 1948-ban publikálta alapvető munkáját az önreprodukáló automatákról (Neumann - Burks, 1966). A mű elsősorban az elméleti biológiát és az élet keletkezésének kutatóit termékenyítette meg, de ne feledkezzünk el arról, hogy ez az elmélet lényegében pontosan meghatározta azt az alapsémát, amelyet a molekuláris biológia - már Neumann halála után - kísérletileg igazolt.

Idézzük fel, mit írt erről két évtizeddel később Linus Pauling: "Neumann kimutatja, hogy egy önreprodukáló automatának négy fő komponenssel kell rendelkeznie:

"A" egy automatikus gyár, amely összeszedi a komponenseket, és kívülről kapott instrukciók alapján összeállítja.

"B" egy duplikátor, azaz olyan automata, amely lemásolja az írott instrukciókat.

"C" egy kontrolláló elem, amely mind "A"-hoz, mind "B"-hez kapcsolódik.

"D" az írott program. Nem nehéz felismerni, hogy e szereposztás mit jelent az élő sejtre applikálva: "A" a riboszóma, "B" a polimeráz enzimek, "C" a represszor vagy más kontrollmolekulák, és "D" a DNS (Pauling, 1968).

Természetesen az eddig elmondottak elsősorban Neumann zseniális intuícióját, a jövő tendenciáinak helyes felismerését bizonyítják, de az valóban nem állítható, hogy ezek a gondolatok alkotó szerepet játszottak a modern biológia fejlődésében. Vitathatatlan azonban ez a hozzájárulás - közvetett módon - olyan területeken, ahol Neumann gondolkodása, problémafelvetése eredetileg egyáltalán nem a biológiára irányult. Ilyen például a játékelmélet. Terjedelmi és kompetenciakorlátok miatt itt nem foglalkoznék ezzel részletesebben, de le kell szögezni, hogy a modern evolúciókutatásnak, elsősorban a viselkedésökológia, az etológia vonatkozásában, nélkülözhetetlen eszközévé vált a játékelmélet gondolati apparátusa. Nem véletlen, hogy korunk egyik legnagyobb evolúció-biológusának, John Maynard Smithnek egyik fontos műve az Evolúció és játékelmélet (Maynard Smith, 1982).

A neurobiológia és agykutatás területén Neumann hozzájárulása közvetlenebb, hiszen utolsó - befejezetlenül maradt - műve a magyarul is megjelent A számológép és az agy (Neumann, 1964). Ez a hatás elsősorban nem az experimentális neurobiológia területén észlelhető, hanem az agyműködés, a tudat súlyos problematikájával foglalkozó elméleti, részben filozófiai munkákban (például Daniel C. Dennettnél (1991)).

A neumanni életmű legfontosabb hatása a biológiára azonban minden bizonnyal az, amit a számítógép hozott. Le kell szögezni, hogy e vonatkozásban a számítógép nem egyszerűen egy új és rendkívül hatékony technikai eszközt jelent. Marshall McLuhan híres mondását -"a médium maga az üzenet" - parafrazeálva, a számítógép gyökeresen átalakította a biológiai tudomány egy nagy területének egész működésmódját.

Neumann már tudta, hogy "…maguk a gének kézenfekvően az alkatelemek bizonyos digitális rendszerébe tartoznak." (Neumann, 1964). Azt azonban még nem sejthette, hogy a halála utáni évtizedben megfejtik a genetika programnyelvét, majd pedig sor kerülhet az élőlények teljes digitális genetikai információtartalmának megfejtésére. Eme információ tárolása, kezelése, a belőlük levonható következtetések elemzése elképzelhetetlen volna a számítógép nélkül.

Illusztrációképpen: az adatbázisokban tárolt DNS-szekvencia információ 2000-ben érte el a 1010 nukleotidot (2,5 gigabyte), és ennek duplázódási ideje kevesebb mint egy év. Elkészült százharminckét baktérium, tizenhat archebacterium és tizenhárom magasabbrendű élőlény (Eukaryota) teljes genom-szekvenciája. Ezeken kívül óriási mennyiségű, alapvetően analogikus biológiai információ digitalizálható, tárolható és dolgozható fel (például több mint tízezer különböző fehérje háromdimenziós szerkezete, vagy - hála a DNS chip-technológiának - egy-egy élőlény vagy sejt több tízezer génjének működési intenzitásának mértéke, adott körülmények között). Természetesen itt nem egyszerűen az adatok tárolása és kezelése a lényeges, mert azok megszerzése is lehetetlen lett volna a számítógép és az informatika segítsége nélkül. Az ember teljes DNS-szekvenciáját megfejtő két rivális csapat közleményében igen nagy teret foglal el azoknak a (két esetben jelentősen különböző) informatikai módszereknek, stratégiáknak a leírása, amelyeket a cél elérésére kidolgoztak és alkalmaztak (International, 2001; Venter, 2001)

Megszületett tehát a bioinformatika tudománya, egy tréfás szakmai szlengszóból bevett kifejezéssé vált az "in silico" biológia.

Azt, hogy ezek a kifejezések mit jelentenek, legegyszerűbben egy neves - matematikusból bioinformatikussá vált - tudós (Richard M. Karp) szavaival lehet megvilágítani: "Úgy találtam, hogy a molekuláris biológiai kísérletek alapvető logikája bizonyos fokig absztrakt fogalmakkal kodifikálható, és felfedeztem, hogy a genomok és a szabályozási hálózatok vizsgálata érdekes kombinatorikai problémákhoz vezethet. Tipikus módon az igazság felderítése olyan stádiumokban zajlik, amelyeket a kísérletezés és a számítás kölcsönhatása jellemez, ahol a kísérleti adatok inkonzisztenciáját a számítás fedi fel és ezeket a további kísérletezés korrigálja" (Karp).

Ennek fordítottját illusztrálja az, hogy hogyan történt meg néhány évvel ezelőtt a teljesen megfejtett muslica DNS-szekvencia annotációja (annotáció a genomkutatás szótárában azt jelenti, hogy a lineáris és megszakítatlan nukleotid sorrendben felismerik és kijelölik az egyes funkcionális elemek - gének - határait, azonosítják ezeket az elemeket). A kutatás szervezői és finanszírozói egy izolált szállodában tizenegy napos folyamatos, éjjel-nappal zajló agytornára hívtak össze negyvenöt kiváló muslica-genetikust, fehérje-biokémikust és bioinformatikust. Az utóbbiak által kidolgozott annotációs program által szállított eredményeket a biológusok saját ismeretanyaguk alapján bírálták, rámutattak a hibákra, ennek alapján az informatikusok módosítottak a programon, és így, többszörös iteráció útján jutottak el az optimális eredményre (Pennisi, 2000).

A ma tudományában jelentős orvosi-biológiai tudományos felfedezések (és közlemények) születhetnek, egyetlen ún. "nedves" kísérlet (ez is újonnan polgárjogot nyert szlengszó!) elvégzése nélkül, csak az adatbázisokat és a számítógépet használva. Ezt jelenti az "in silico" biológia.

És végül, utalni szeretnék a mottóul szolgáló idézet utolsó mondatára, amely szerint a "komplexitás" fogalmának megalapozója Neumann. Ma világszerte jelentős munkacsoportok foglalkoznak azzal, hogy "in silico" felépítsenek egy minimális élő sejtet, azaz egy teljes, komplex, működőképes számítógépes sejtmodellt. Egy másik ilyen megközelítés a legjobban ismert élőlény, az Escherichia coli baktérium teljes genetikai információtartalmának ismeretében, ennek az organizmusnak a komplex működésmódját igyekszik modellezni (Selinger, 2003).

Ez a cikk természetesen csak futó impressziókat közölhetett tárgyáról, ami valójában kimeríthetetlen. Neumann jellemzésének feladata felidézi bennem azt, ahogyan Szerb Antal méltatta Goethét. Tehát: "Ő volt Neumann János."


Kulcsszavak: molekuláris biológia, bioinformatika, játékelmélet, neurobiológia, önreprodukáló automaták


Irodalom

Dennett, Daniel Clement (1991): Consciousness Explained. Little, Brown & Co.,

International Human Genome Sequencing Consortium (2001): Initial Sequencing and Analysis of the Human Genome. Nature. 409, 6822, 860-921.

Karp, Richard M.: http://www.crpc.rice.edu/CRPC/newsletters/fal97/pcp_karp.html

Mandrekar, V. - Masani, P. R. (eds.) (1997): “Letter to Norbert Wiener from John von Neumann" in Proceedings of the Norbert Wiener Centenary Congress, 1994; Proceedings of Symposia in Applied Mathematics 52, 506-512.

Maynard Smith, John (1982): Evolution and the Theory of Games. Cambridge University Press, Cambridge

Neumann János (1964): A számológép és az agy. Gondolat, Budapest

A teljes szöveg: http://mektukor.oszk.hu/porta/szint/muszaki/szamtech/rendszer/neumann/html/index.htm

Neumann, von John - Burks, Arthur W. (ed) (1966): Theory of Self-reproducing Automata. University of Illinois Press, Champaign, IL.

Notebooks, in http://cscs.umich.edu/~crshalizi/notebooks/von-neumann.html

Pauling, Linus (1968): Molecular Basis of Life: An Introduction to Molecular Biology. in http://osulibrary.orst.edu/specialcollections/coll/pauling/dna/notes/automata.html

Pennisi, Elizabeth (2000): Ideas Fly at Gene-Finding Jamboree. Science. 287, 5461, 2182-2184.

Selinger, Douglas W. - Wright, Matthew A. - Church, George M. (2003): On the Complete Determination of Biological Systems. Trends in Biotechnology, 21, 6, 251-262.

Venter, J. Craig et al. (2001): The Sequence of the Human Genome. Science. 291, 5507, 1304-1351.


<-- Vissza a 2003/12 szám tartalomjegyzékére
<-- Vissza a Magyar Tudomány honlapra
[Információk] [Tartalom] [Akaprint Kft.]