Пол Нерс: Биология должна генерировать не только данные, но и идеи

Принимая Нобелевскую премию почти два десятилетия назад, мой старый друг Сидней Бреннер сделал предупреждение для биологии. "Мы тонем в море данных и испытываем голод по знаниям", — сказал он. Это предостережение одного из основателей молекулярной биологии, создавшего нематодного червя Caenorhabditis elegans в качестве модельного организма, сегодня еще более актуально для биологии. 

Довольно часто, придя на научный доклад, я чувствую себя утонувшим в данных. Некоторые докладчики считают, что для того, чтобы их воспринимали всерьез, они должны обрушить на слушателей цунами данных. При этом не уделяется должного внимания формулировкам, а также тому, зачем собираются данные, какие гипотезы проверяются, какие идеи возникают. Исследователи, похоже, не хотят приходить к биологическим выводам или представлять новые идеи. То же самое происходит и в письменных публикациях. Как будто рассуждения о том, что могут означать полученные данные, и обсуждение идей не совсем "уместны".

Я придерживаюсь другой точки зрения: описание и сбор данных необходимы, но недостаточны. Необходимы идеи, пусть даже предварительные, а также понимание того, что идеи будут меняться по мере накопления фактов и аргументов. 

Почему исследователи сдерживают свои идеи? Возможно, они опасаются предложить идею, которая окажется неверной, поскольку это может подорвать их шансы на продвижение по службе или финансирование. Но, как сказал Чарльз Дарвин: "Ложные факты очень вредны для прогресса науки, так как они часто долго сохраняются; но ложные взгляды, если они подкреплены некоторыми доказательствами, приносят мало вреда, так как каждый получает полезное удовольствие, доказывая их ложность; и когда это делается, один путь к ошибке закрывается, а путь к истине часто в то же время открывается". Иными словами, важно знать факты, но новые идеи полезны, если они основаны на разумных доказательствах и поддаются коррекции. 

Не поймите меня неправильно. Нам нужны данные, полученные с помощью новых технологий, для углубления понимания. Важность "исследований без гипотез" хорошо известна: философ Фрэнсис Бэкон предложил их в качестве части "эмпирического метода" в 1620 году. В своей книге "Novum Organum" он утверждал, что первым шагом в установлении научной истины должно быть описание фактов с помощью систематических наблюдений. Но это только первый шаг. Например, было бы очень жаль, если бы Дарвин прекратил свои размышления после того, как описал формы и размеры клювов зябликов, и не выдвинул бы идею эволюции путем естественного отбора.

Следующий шаг — извлечение знаний из данных. Чтобы переориентироваться на эту цель, мы должны улучшить наши рабочие процессы, сделать больший акцент на теории и изменить нашу исследовательскую культуру.

Как? Глубоко внедрить инженеров и экспериментаторов, разрабатывающих новые технологии и методы, в решение биологических проблем. Именно глубокое знакомство с биологией, а не просто стремление собирать все больше и больше данных, позволит задать важные вопросы. Такие вопросы будут поддерживать стремление исследователей продолжать изучать данные до тех пор, пока не появятся закономерности и знания, а также влиять на получаемые данные.

Есть и другие необходимые шаги. Разработать соответствующие аналитические инструменты, включая программы для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Убедиться в том, что данные пригодны для использования, правильно аннотированы и находятся в открытом доступе. Моделировать молекулярные и клеточные компоненты, участвующие в биологическом явлении, для анализа динамического поведения и взаимодействий. Иногда простое написание уравнений без поиска решений может быть полезным, просто потому, что это накладывает более строгий отпечаток на построение модели.

Необходимо больше теории. В качестве примера я привожу эволюционных биологов Билла Гамильтона и Джона Мейнарда Смита, а также генетиков Барбару МакКлинток и Фрэнсиса Крика. Их работы пронизаны богатой биологической интуицией, поэтому их приятно читать. Подобное мышление ускорит переход от описания к знанию. Теоретики могут найти благодатную почву для рассмотрения потока информации в живых системах, что поможет им лучше разобраться в потоке биологических данных.

Стремление руководствоваться теорией и знаниями, вероятно, потребует изменений в исследовательской культуре. Теоретизирование должно поощряться, а теории должны включаться в экспериментальные работы, чтобы рассматривать данные в контексте. Попытки сделать это не должны отвергаться редакциями и финансирующими организациями как пустые спекуляции. Как говорил Дарвин, это позволяет атаковать идеи и либо отвергать их, либо изменять. Своеобразная "тирания поля" иногда препятствует появлению объяснений, отличных от существующего консенсуса, но это ошибка. Если новые идеи неудовлетворительны, то они вскоре будут отброшены, и прогресс будет достигнут. 

Нельзя мириться с ложными фактами, но журналы и организации, финансирующие исследования, должны быть открыты для новых разумных идей и интерпретаций, особенно если они отличаются от существующего консенсуса. Комитеты по оценке должны быть терпимы, когда некоторые идеи людей, которых они рассматривают на предмет продвижения по службе или финансирования, оказываются неверными. Такие подходы будут способствовать развитию не только научных исследований, но и преподавания. Студенты будут лучше мотивированы и будут чувствовать себя более вдохновленными, если им объяснят, что у биологии есть идеи и что о них стоит говорить.

* * *

Paul Nurse, "Biology must generate ideas as well as data" | Nature, 2021