Alt, hvad vi har endnu til at forstå

En tech-gigant samarbejder med en bioinformatik-pioner for at skabe en helt ny type genetisk kort.

T-celler angriber en kræftcelle.

Jeg tror, ​​at al virkelighed er information, og al information skaber virkelighed. Jeg er ikke alene om denne tro, men den er ikke desto mindre kontroversiel. Uanset hvad denne irriterende tese drejer sig næsten om alle de ufravigelige problemer, paradokser og muligheder inden for moderne videnskab, teknologi og muligvis politik og politik. Jo mere vi informerer den fysiske verden, desto mere kan vi belyse dens ukendte dybder.

Men der er så meget af det, denne information. Den rekursive vittighed fra en akroamatisk gud - vi forstår, at information driver alt, men der er simpelthen for meget information til at forstå. Start med vores sind - bestående af 100 milliarder neuroner forbundet på ikke mindre end 100 billioner stier. Hver synaptisk fyring over en af ​​disse hundrede billioner muligheder omfatter en informativ erklæring - og hver neuron kan skyde op til to hundrede gange i sekundet. Spørg mig ikke, hvor meget potentiel information der er - jeg kan ikke gøre den forbandede matematik.

Men inden for datalogi har menneskeheden måske fundet en vej fremad. Inden for datalogi har vi smedet en rosetta, en ciffer, der er i stand til at sindssyg absorbere næsten uendelige mængder information og identificere de mønstre, der betyder for os bare dødelige. Vi spreder disse mønstre som lys på tværs af en række pixels - mønstre, der bygger nye tjenester som world wide web, eller NetFlix, eller Google, eller ... Pokemon Go.

Men informationsvidenskab har så meget mere at give os, hvis vi kun kunne hoppe fra oplyste pixels til den analoge, rodede, vandbaserede kemi i vores kød og blod. Hvis vi kun kunne omdanne enhver proces i menneskekroppen til information, modelleret og overvåget i realtid, ja, kunne vi løse vores mest udødelige spørgsmål, kunne vi ikke? Vi ville være som guder.

Hvis vi er som guder, bliver vi bedst gode til det, nej?

Vi var nødt til at starte et sted. Fra det øjeblik Crick og Watson regnede ud med det menneskelige gens spiralformede, fire-proteinstruktur, længtede forskere efter at afkode det for at udskrive guds oprindelige programmering. Og afkode det, vi gjorde - langt hurtigere, end vi troede, vi ville gøre. Dette førte til en forbløffende march af videnskabelige fremskridt - der kulminerede med millioner af almindelige borgere, der frivilligt spyttede i små kuverter og sendte dem til for-profit-virksomheder, alt sammen i en slags djevelforhandling - du lærer måske, at du er 12,5 procent Ashkenazi-jøde, men igen, kan du også lære, at du er tilbøjelig til Crohns sygdom. Eller, jeg ved ikke, at du kan (eller ikke kan) lugte asparges i din tisse.

Det hele virker så ... tilfældigt og utilfredsstillende.

Hvilket fører til, at jeg sætter bongen ned og fortæller dig det aktuelle emne med denne artikel: Et partnerskab mellem en total NewCo kaldet Adaptive Biotechnologies, og Microsoft, og den dristige ting, de prøver at trække ud: Kortlægning ikke genomet (været der , gjort det), og heller ikke engagere robot CRISPR'd nanoprober i forfølgelsen af ​​patogener (der kommer senere), men snarere oprettelsen af ​​en meget speciel type kort; et kort, hvis det er bevist nøjagtigt, der måske bare giver grundlaget for en meget ny type medicin.

Adaptive og Microsoft kalder det nye territorium, der skal kortlægges "immunomet", og den lune Wikipedia-side for udtrykket belies dets relative nyhed. Min første stolpe til at forklare konceptet, efter en times tid i telefonen med adaptive ledere, er dette: "Alt genetisk materiale, der informerer om muligheden for matrix for menneskelig sygdom." Da jeg sprang den ene fra Dr. Harlan Robins, medstifter af adaptive bioteknologier, svarede han således: ”Immunomet er det sæt DNA-sekvenser, der koder for T-celle- og B-celle-receptorgener. Disse gener er specielle, fordi de omorganiseres med immuncellen og derfor er forskellige mellem celler (al anden DNA er den samme i hver celle - ekskl. Mutationer). Disse gener koder for receptorer, der genkender patogener gennem binding. ”

Tchad og Harlan Robins, medstiftere, adaptive bioteknologier (billede)

Bare rolig, hvis du fortsætter med at læse, lover jeg at prøve at give mening om det.

Der er meget information i det menneskelige genom. Men der er langt mere information i immunomet - med en faktor på to eller tre. Kortlægning af genomet tog ti år. Adaptive og Microsoft håber at kortlægge immunomet i de næste syv eller otte.

Er du her stadig? Godt. Lad os trække et øjeblik tilbage. Hvorfor vil nogen måske kortlægge immunomet? Det korte svar er at diagnosticere sygdomme langt tidligere og med langt mere præcision end vi har kunnet hidtil. Det alene ville revolutionere medicinen.

Men for virkelig at besvare dette spørgsmål kræves en forklaring af, hvordan det menneskelige immunsystem fungerer. Her er den korte version: Vores immunsystem drives i stor udstrækning af specielle celler (T- og B-cellerne Robins nævnt ovenfor), der krydder rundt i vores blodbane og identificerer og angriber dårlige hombres, der har invaderet vores krop. Disse dårlige hombres har videnskabelige navne og egenskaber som "antigener" og "patogener", men jeg prøver at holde det rigtigt her. Hvad der virkelig binder dette hele sammen er, at T- og B-cellerne bruger informative nøglekoder til at udføre deres arbejde. Disse nøglekoder består af uddrag af genetisk information, der matcher ondskabens egne genetiske signaturer. Når en bestemt T-celle finder en kamp, ​​slukker den ud (en proces kaldet klonal ekspansion) og fortsætter med at søge og ødelægge ethvert ondt, den kan finde. Nogle af disse T-celler hænger rundt i blodet i lang tid efter, bare for tilfældet. Derfor fungerer vacciner (undskyld Jenny McCarthy).

Nu er der mere end en million baddie-nøglekoder i det kendte universelle sygdomsunivers. Men på grund af mutationer er der bogstaveligt talt billioner af mulige onde, og den gode gamle Moder Natur har derfor givet vores B- og T-immunceller potentialet til at fremstille billioner af forskellige slags af disse baddie-mordere. Hver baddie indeholder omtrent otte til ti aminosyrer - byggestenene til proteiner. Det er deres nøglekode. Tilføj alle informationsmulighederne, og du er ved ... Nå, vi er tilbage til kvarteret øverst i dette stykke. Det er enormt. Det er næsten uforståeligt. Det er 10-til-femtende kompliceret. Der er ord til denne slags numre. (Det er "quadrillion" og "billiard", hvad det er værd).

Her er en bedre forklaring!

Hvis vi kun kunne identificere disse onde, når de lige er begyndt at blomstre i vores blodstrømme, inden de slår rod i vores celler og begynder at gøre deres skade…. Åh, kvalerne vi kunne forhindre! Forestil dig, at hvis din læge, som en del af en standard årlig blodtrækning, kunne opdage enhver latent baddie, der endnu ikke har opfyldt sin Hulk-ødelægger? Da vi ikke kan gøre det, venter vi, indtil disse onde graver sig ind og præsenterer deres skader som ”symptomer” - multippel sklerose, f.eks. Eller kræft i bugspytkirtlen. Dette tager ofte år, og når symptomerne udtrykkes, er vi ofte klar til. Men hvis vi kunne finde dem og målrette behandlinger mod dem, før de gør deres værste skade ...

Men jeg går foran mig selv.

Diagnostik er ofte det svageste område inden for medicinsk videnskab. Tests, tests og flere tests er normalt recept til patienter, der præsenterer symptomer, der kan være et vilkårligt antal sygdomme. Vi mangler præcisionsdiagnostik for så mange sygdomme netop fordi sygdomme udgør ekstraordinære informationsudfordringer. Indtil for nylig har det været umuligt at identificere sygdomme fra deres genetiske nøglekoder, der vandrer i blodomløbet - vi havde ikke kortet, og vi havde ikke nøglen.

Det er her Adaptive Biotechnologies kommer ind. Virksomheden, der blev grundlagt i 2009, har været banebrydende for en immunosekventeringsplatform, der identificerer immuncellereceptorer - det læser ondskabernes nøglekoder. Men da virksomheden begyndte at skalere sin platform, indså den hurtigt, at den manglede computerkraften og maskinlæringsbremsen, for at skære gennem de firedoblinger af muligheder, som dens forskning var begyndt at afsløre.

Gå ind i Microsoft. Da jeg ramte publicering på dette stykke, har de to virksomheder annonceret et stort partnerskab, der kombinerer Adaptives sekventeringsplatform med Microsofts Healthcare NExT-initiativ, selv en kombination af Microsofts formidable research, cloud computing, kunstig intelligens og maskinlæringsfunktioner. Microsoft investerer ikke kun i Adaptive (virksomheden har allerede indsamlet næsten en halv milliard dollars), den forpligter både fuldtidsforskningspersonale og betydelige beregningsressourcer til indsatsen. Virksomhederne vil ikke kvantificere handlen, men CEO Chad Robins (Harlans bror og medstifter) fortæller mig, at det vil tage “hundreder af millioner af dollars” for at kortlægge det menneskelige immunsystem. Denne aftale er et stort skridt hen imod gennemførelse af dette mål.

Men mens kortlægning af hele det menneskelige immunsystem er målet, vil arbejdet sandsynligvis give fordele, længe før et sådant kort er afsluttet. Det skyldes, at oprettelse af diagnostiske test for bare en lille del af kortet - visse typer kræftformer eller noget så simpelt som for eksempel diabetes tidligt - kunne give ekstraordinære terapeutiske fordele. CEO Robins mener, at disse test kun er to til tre år væk. Til at begynde med planlægger Adaptive at plukke et par tusinde antigener, krydse dem i tabel med flere millioner T-celler og køre maskinens læring for at finde, hvor informationen matcher lyser op (det er langt mere kompliceret end det, men jeg foregav aldrig at være en videnskabsforfatter *). Når kampene er fundet, kan der oprettes en diagnostisk test, der identificerer den tidlige tilstedeværelse af antigener i en patients blodbane i løbet af få dage, hvis ikke timer.

Og når disse slags diagnostiske test er almindelige, har vi de informationsværktøjer, der er til rådighed for at miste de terapeutiske CRISPR-nanobotter på en målrettet og livreddende måde. For ikke at nævne, vi har en rig ny database med sygdomsudvikling i et tidligt stadium, der i det mindste vil informere helt nye tilgange til sygdomsbehandlinger.

Men det hele starter med at finde informationssignalet i den biologiske støj, der er menneskekroppen. Måske med forsætlig ironi sammenlignede Robins de indledende faser i sit projekt med at køre en massiv Excel-opslagstabel. Bill Gates ville være stolt.

Adaptive bioteknologier vil blive repræsenteret på Shift Forum den kommende 26.-28. Februar. Deltag med os der for at lære mere.

  • Enhver og alt manglende videnskab involveret i dette indlæg er mine og mine alene. Jeg lover at rette op på, hvad jeg kan, hvis læsere, og de involverede virksomheder, sørger for at advare mig om mine fejl!