Введение: Прощание с «тиранией случайности»
Ещё совсем недавно, каких-то три-четыре года назад, биология преподносила историю жизни на Земле как череду невероятных совпадений, которые могли бы и не произойти. Генетический код описывался как «застывшая историческая авария» — уникальный расклад карт, выпавший лишь однажды за 4,5 миллиарда лет и с тех пор неизменный. ДНК называли программой, забывая уточнить, что ни одна компьютерная программа не способна запуститься без процессора, операционной системы и электричества. Эукариотическую клетку — нас с вами, проще говоря — объявляли продуктом редчайшего симбиоза археи и бактерии, который мог бы и не случиться, и тогда сложная жизнь так и не появилась бы. Наконец, сам человек рассматривался как существо, чья биологическая эволюция практически остановилась десятки тысяч лет назад, уступив место эволюции культурной.
Этот нарратив был невероятно удобен. Он объяснял наше одиночество во Вселенной: если жизнь — редчайшая удача, то и искать братьев по разуму бессмысленно, их просто нет рядом. Он оправдывал неудачи синтетической биологии: мы пытались повторить то, что возникло лишь однажды по счастливому стечению обстоятельств, — где уж нам. Он даже примирял нас с устойчивостью к антибиотикам, объявляя эволюцию бактерий «естественным процессом», а наши антибиотики — всего лишь временной искусственной помехой, против которой природа рано или поздно найдёт противоядие.
Но за последние пятнадцать месяцев — с конца 2025 по начало 2026 года — всё изменилось с такой скоростью и синхронностью, что многие учёные до сих пор не могут отойти от шока. Перемены произошли не постепенно, как обычно бывает в науке, а лавинообразно, одновременно в десятках лабораторий по всему миру, в совершенно разных дисциплинах: от пребиотической химии до палеогеномики, от биоинформатики до клинической микробиологии. Мы получили ответы на вопросы, которые полвека считались «принципиально неразрешимыми». Почему генетический код устроен именно так, а не иначе? Какую долю своего генома мы унаследовали от архей, а какую — от бактерий, и кто на самом деле «сконструировал» сложную клетку? Можно ли не просто сдерживать антибиотикорезистентность, а обращать её вспять, «излечивая» целые популяции бактерий от устойчивости? И способна ли биоинформатика перестать быть служанкой экспериментаторов и начать генерировать фундаментальные гипотезы, экономя при этом миллиарды рублей на диагностике?
Эта статья — не хроника открытий и не дайджест научных новостей. Это попытка проследить смену самой парадигмы. Мы перестали спрашивать природу: «Как тебе это удалось?» Мы начали спрашивать: «Какими законами физики и химии это было неизбежно? И как нам использовать эти законы, чтобы строить новое — новые лекарства, новые организмы, новую эволюцию?»
Часть I. Происхождение жизни: от чудо-лотереи к универсальной закономерности
Код как молекулярное рукопожатие: флипоны и тинкеры выходят на сцену
В 1954 году физик Георгий Гамов, известный своими работами по альфа-распаду и теории Большого взрыва, задал биологии вопрос, на который у неё семь десятилетий не было вразумительного ответа. Гамов рассуждал так: ДНК построена из четырёх типов звеньев — нуклеотидов, а белки — из двадцати типов аминокислот. Каким образом последовательность из четырёх букв кодирует последовательность из двадцати? Ответ — триплетный код, где каждый триплет нуклеотидов соответствует одной аминокислоте — был найден довольно быстро. Но вопрос «почему код именно таков, почему именно эти триплеты соответствуют именно этим аминокислотам?» повис в воздухе. К началу 2020-х годов в большинстве учебников красовалась формулировка, которую даже язык не поворачивается назвать научной: «генетический код универсален, но выбор конкретных соответствий — результат исторической случайности, застывшей три миллиарда лет назад». Иными словами, биологи капитулировали перед сложностью вопроса, окрестив непонятное «историей».
В январе 2025 года Алан Герберт, научный консультант InsideOutBio и многолетний исследователь экзотических форм ДНК, опубликовал в журнале Biology Letters статью, которая мгновенно стала самой обсуждаемой в сообществе молекулярных биологов. Герберт совершил то, что раньше казалось невозможным: он использовал нейросеть AlphaFold3 не для предсказания структур конкретных белков (для чего её создавали), а для проверки гипотезы, которую невозможно было проверить экспериментально из-за комбинаторного взрыва — слишком много вариантов взаимодействий ДНК с пептидами нужно было бы перебрать в пробирке.
В центре внимания Герберта оказались так называемые флипоны — участки ДНК, способные сворачиваться в альтернативные, неканонические пространственные структуры. Речь идёт не о знаменитой двойной спирали Уотсона–Крика, закрученной вправо (её называют B-ДНК). Речь о левозакрученной Z-ДНК, трёхцепочечных структурах, четырёхцепочечных G-квадруплексах, крестообразных i-мотивах. Долгое время большинство биологов относились к этим формам как к лабораторным курьёзам, артефактам, не имеющим отношения к реальной работе генома. Герберт доказал обратное: флипоны — главные действующие лица происхождения генетического кода.
Он рассуждал так: если код не случаен, а детерминирован фундаментальными физико-химическими свойствами молекул, то простейшие повторяющиеся последовательности ДНК должны демонстрировать предсказуемое и специфичное сродство к определённым коротким пептидам. Герберт взял последовательность d(CG)n — классический двухбуквенный повтор, который с высокой вероятностью мог спонтанно образоваться в пребиотическом «первичном бульоне», поскольку для его синтеза не требуется сложная ферментативная машинерия. В присутствии ионов металлов и повышенной концентрации соли такая ДНК самопроизвольно переходит из правозакрученной B-формы в левозакрученную Z-форму.
Затем Герберт загрузил эту Z-ДНК в AlphaFold3 вместе с пептидом p(RA)n — повторяющимся дипептидом аргинин-аланин. Моделирование показало поразительный результат: дипептид связывается поперёк глубокого желобка левозакрученной спирали, причём остатки аргинина погружаются в щель и образуют водородные связи с атомом кислорода цитозина. Это не просто связывание — это идеальное комплементарное «рукопожатие». И вот что самое важное: в современном генетическом коде кодон CGC кодирует аргинин, а кодон GCG кодирует аланин. Последовательность ДНК, которая кодирует этот дипептид, сама же его и узнаёт с высочайшей специфичностью. Герберт проверил другие пары: d(AG)n — серин-аргинин, d(GT)n — валин-аланин. Каждый раз физическое взаимодействие повторяющихся мотивов идеально соответствовало таблице генетического кода.
Но самым важным концептуальным вкладом Герберта стало не просто установление соответствий, а реабилитация понятия «тинкер» (от англ. tinker — лудильщик, мастеровой). Этот термин ввёл нобелевский лауреат Франсуа Жакоб ещё в 1970-х годах, описывая эволюцию не как гениального инженера, а как мастерового, который не создаёт механизмы с нуля, а «чинит» их из того, что под рукой. Однако долгое время тинкеры оставались красивой метафорой без конкретного молекулярного наполнения. Герберт показал: комплекс флипон-пептид — это и есть молекулярный тинкер. В присутствии ионов магния и цинка такие комплексы способны к взаимному удлинению. ДНК-матрица направляет синтез пептида, пептид стабилизирует растущую ДНК, предотвращая её распад. Возникает автокаталитическая система, которая не требует ни готового РНК-мира, ни белкового мира, ни сложных ферментов репликации. Она собирается спонтанно из простых повторов, если есть вода, ионы металлов и циклы нагревания-высушивания (например, на приливной полосе или у геотермальных источников).
Почему же код стал именно триплетным и неперекрывающимся? Ответ следует из элементарной геометрии. Если бы код был дуплетным (два нуклеотида на аминокислоту), взаимодействие между коротким пептидом и ДНК оказалось бы слишком слабым и неспецифичным. Если бы код был квадруплетным, пространственные затруднения сделали бы укладку цепи невозможной — витки спирали оказывались бы слишком далеко друг от друга, и дипептид просто не мог бы стабилизировать одновременно два кодона. Триплет — физико-химический оптимум. А неперекрываемость диктуется тем, что каждый следующий дипептид требует нового «шага» вдоль спирали: аргинин-аланин узнаёт свой участок, смещается, следующий аргинин-аланин узнаёт соседний участок, и так далее. Перекрытие привело бы к пространственному конфликту.
Философское значение открытия Герберта трудно переоценить. Генетический код — не историческая случайность, а закономерный результат физики молекул. Если на планете есть вода, ионы металлов, простые нуклеотиды и аминокислоты, образование триплетного кода становится не вопросом «повезло — не повезло», а вопросом времени — и, возможно, времени совсем небольшого в геологических масштабах. Мы больше не ищем уникальное стечение обстоятельств, которое позволило зародиться жизни именно на Земле. Мы ищем условия, при которых жизнь не может не возникнуть.
РНК-мир: снятие «боратного проклятия»
Если с происхождением кода всё стало более-менее ясно, оставался ещё один камень преткновения — так называемая проблема боратов. Эксперименты 2000-х годов показали, что бораты — соли борной кислоты, широко распространённые в морской воде и земной коре, — разрушают рибозу, ключевой сахар РНК, связываясь с её гидроксильными группами. Создавался парадокс: боратов на ранней Земле было много, они должны были препятствовать накоплению рибозы, а значит, РНК-мир не мог возникнуть в земных условиях. Противники гипотезы абиогенеза активно использовали этот аргумент.
В январе 2026 года группа Юты Хиракавы из Университета Тохоку (Япония) опубликовала результаты эксперимента, который полностью опроверг устоявшееся мнение. Учёные воссоздали в лаборатории условия, которые, по их мнению, существовали вокруг подземных водоносных горизонтов ранней Земли. Они взяли смесь компонентов РНК, добавили туда бораты и базальт (вулканическую породу), а затем подвергли эту смесь циклам нагревания и высушивания, имитируя приливно-отливные или геотермальные процессы.
Результат оказался сенсационным. Бораты не только не препятствовали образованию РНК, но, напротив, стабилизировали рибозу на промежуточных этапах синтеза и способствовали формированию фосфатных связей. Базальт же выступил как естественный катализатор, ускоряя реакции полимеризации. «Химики ошибались, — заявил Хиракава в интервью. — Бораты не враги РНК, а её союзники».
Это открытие имеет далеко идущие последствия не только для земной биологии, но и для астробиологии. Если ключевое возражение против абиогенного синтеза РНК снято, то возникновение жизни становится вероятным процессом на любой каменистой планете, где есть вода, базальтовые породы и бораты. А бораты, как показывают спектроскопические наблюдения, присутствуют на Марсе, на спутнике Юпитера Европе и, вероятно, на многих других телах Солнечной системы. РНК-мир — не уникальная земная гипотеза, а планетарная норма.
Космическая доставка: что привёз Бенну
24 сентября 2023 года капсула с грунтом астероида Бенну, доставленная миссией OSIRIS-REx, совершила посадку в пустыне Юта. На Землю попало всего 121,6 грамма материала — меньше, чем планировали, но этого оказалось достаточно для нескольких революций. Первые результаты появились уже в 2024 году, однако главные сенсации пришлись на декабрь 2025-го, когда в журнале Nature Geoscience вышла статья, подводившая итоги трёх лет всестороннего анализа.
Группа Йосихиро Фурукавы из Университета Тохоку обнаружила в образцах Бенну рибозу и — впервые во внеземном образце — глюкозу. Шестиуглеродный сахар глюкоза является основой метаболизма практически всех живых организмов на Земле; до сих пор считалось, что её образование требует сложных биохимических реакций, доступных только живым клеткам. Но на астероиде, за миллиарды километров от Земли, в условиях глубочайшего вакуума и космической радиации, глюкоза всё-таки образовалась. Концентрации оказались статистически значимыми: рибозы — 0,097 наномоль на грамм, глюкозы — 0,35 наномоль на грамм, арабинозы — 0,11 наномоль на грамм.
Но ещё важнее то, чего учёные не нашли. Дезоксирибоза — сахар ДНК — в пробах полностью отсутствовала. Ранее, в предыдущих исследованиях того же образца, были обнаружены все пять нуклеотидных оснований (аденин, гуанин, цитозин, тимин, урацил) и фосфаты. Теперь комплект замкнулся: у астероидного грунта есть всё необходимое для сборки полноценной РНК. ДНК, более сложная и стабильная молекула, вероятно, является более поздним изобретением эволюции.
Критики всегда возражали против внеземного происхождения сахаров одним аргументом: рибоза крайне нестабильна. Как она могла сохраниться на астероиде миллиарды лет, подвергаясь космическому излучению и перепадам температур? Исследователи дали ответ, изучив минералогию Бенну. Условия на родительском теле астероида были щелочными — pH 8,23. Щелочная среда, наличие формальдегида и циклы замерзания-оттаивания в присутствии аммиака способствуют протеканию так называемых реакций формоэного типа, в результате которых из простейших молекул образуются сахара. Более того, относительно высокая концентрация рибозы указывает на то, что астероиды — не просто пассивные контейнеры, законсервировавшие органику на ранних этапах формирования Солнечной системы, а активные химические реакторы, где органический синтез продолжается постоянно.
«Это меняет всё, что мы думали о происхождении сырья для жизни, — заявил Фурукава в интервью BBC Sky at Night. — Все пять нуклеобаз, фосфаты и теперь рибоза. У Бенну есть всё для РНК». Жизнь, по крайней мере в форме РНК-мира, — не локальное земное изобретение. Это галактический процесс. Кирпичики для первого самовоспроизводящегося полимера были доставлены на молодую Землю из космоса, причём в форме, практически готовой к немедленному использованию.
Часть II. Эукариогенез: пересмотр главного симбиоза
Асгардархеи: забытый архитектор нашей клетки
Эукариоты — организмы, клетки которых содержат ядро, — фундаментально отличаются от бактерий и архей. Наши геномы огромны, наши белки многочисленны и разнообразны, наши клетки способны к фагоцитозу и образованию сложных тканей. Как возникла эта сложность? С 1970-х годов доминировала гипотеза симбиогенеза, согласно которой эукариотическая клетка — химера, возникшая при слиянии археи и бактерии. Эта гипотеза блестяще объясняла происхождение митохондрий (потомков древней альфа-протеобактерии) и, отчасти, хлоропластов у растений. Но открытым оставался вопрос о пропорциях вклада: кто дал больше генов? Кто «сконструировал» ядро, цитоскелет, систему эндоцитоза, аппарат деления клетки? Долгое время считалось, что вклад примерно равный, что эукариотическая клетка — это 50/50 гибрид.
В январе 2026 года группа Виктора Тобиассона и Евгения Кунина из Национального института здоровья США (NIH) опубликовала в журнале Nature работу, которая ставит точку в этом споре. Учёные провели всесторонний анализ происхождения тысяч консервативных эукариотических генов, которые можно проследить до последнего общего предка эукариот (LECA — Last Eukaryotic Common Ancestor). Используя строгие статистические модели проверки эволюционных гипотез, они сравнили, какая доля этих генов ближе к архейным гомологам, а какая — к бактериальным.
Результат оказался однозначным и неожиданным для многих: доминирующий вклад асгардархей. Асгардархеи — группа архей, открытая в 2010-х годах, геномы которых содержат множество генов, ранее считавшихся «эукариотическими сигнатурами». Оказалось, что именно они, а не бактерии, являются главными поставщиками генов для систем репликации ДНК, репарации, транскрипции, сплайсинга, везикулярного транспорта, цитоскелета и ремоделирования мембран. Вклад альфа-протеобактерий (митохондриальный предок) ограничен и касается преимущественно систем трансформации энергии и биогенеза железо-серных кластеров. Вклад других бактериальных фил разрознен, случаен и не демонстрирует чётких функциональных трендов.
Эта работа переворачивает популярную модель «равноправного слияния». Эукариотическая клетка — не 50/50 гибрид. Это надстройка над мощным архейным фундаментом, к которому в определённый момент эволюции был «подключён» энергетический модуль в виде альфа-протеобактерии. Другими словами, сначала сформировалась сложная клетка с зачатками ядра и цитоскелета, и только потом она приобрела митохондрию, которая позволила ей резко увеличить энерговооружённость и размер.
Молекулярные машины-призраки: эксперименты, доказавшие наследие
Работа Кунина и Тобиассона — филогеномика, то есть анализ последовательностей генов. Но в том же выпуске Nature и сопутствующих журналах появились экспериментальные подтверждения, которые превратили статистические выкладки в осязаемое доказательство.
Группа Ли и Лю из Китая охарактеризовала примасомы асгардархей группы Хеймдалль (Heimdallarchaeum). Примасома — это белковый комплекс, который синтезирует короткие РНК-затравки для инициации репликации ДНК. У эукариот примасома устроена сложнее, чем у большинства архей и бактерий. Исследователи обнаружили, что у асгардархей Хеймдалля примасома имеет дополнительный C-концевой домен, отсутствующий у других архей, но присутствующий у человеческой PriL — одной из субъединиц эукариотической примасомы. Биохимически эти примасомы ведут себя как эукариотические: они продуцируют короткие затравки (около 10 нуклеотидов), тогда как архейные примасомы обычно синтезируют более длинные фрагменты.
Но самый красивый эксперимент поставила группа Нарипогу и Робинсона. Они взяли гены, кодирующие ESCRT-белки, из асгардархеи Promethearchaeum syntrophicum и экспрессировали их в человеческих клетках. ESCRT-белки у эукариот участвуют в ремоделировании мембран — отпочковывании везикул, делении клетки, формировании вирусных частиц. У архей эти белки выполняют сходные, но более простые функции. Каково же было удивление исследователей, когда архейные белки в человеческой клетке локализовались не где попало, а в строго определённых структурах: тельцах Флемминга (структуры, участвующие в цитокинезе) и центросомах (центры организации микротрубочек). Это структуры, которых нет у архей, которые появились только у эукариот. Тем не менее, архейные белки «узнали» правильные места посадки в чужой клетке, словно у них сохранилась молекулярная память о функциях, которые будут востребованы миллиард лет спустя.
Эти результаты стали центральной темой симпозиума «Cell Biology of Eukaryogenesis», прошедшего в Институте Пастера в феврале 2026 года. Вывод, который сделали участники, звучит почти как научная фантастика: ключевые молекулярные машины эукариотической клетки — системы репликации, ремоделирования мембран, транспорта — сформировались внутри линии асгардархей задолго до появления самих эукариот. Они ждали своего часа, как детали конструктора, которые можно собрать в новую архитектуру. И когда подходящая бактерия предложила эффективный способ получения энергии, конструктор был собран.
Часть III. Великая перезагрузка в борьбе с супербактериями
Пределы химической обороны
Прогнозы на 2050 год, которые публикуют Всемирная организация здравоохранения и ведущие медицинские журналы, остаются катастрофическими: 10 миллионов смертей ежегодно от инфекций, вызванных устойчивыми к антибиотикам бактериями. Это больше, чем от всех видов рака вместе взятых. Фармацевтический рынок не справляется: разработка нового антибиотика занимает 10–15 лет и стоит миллиарды долларов, а резистентность к нему возникает за 1–2 года. Нужна не «очередная таблетка», а смена самой парадигмы — переход от химической атаки на бактерии к управлению их эволюцией.
Генетические драйвы против плазмид: технология pPro-MobV
В феврале 2026 года группа Этана Бира и Джастина Мейера из Калифорнийского университета в Сан-Диего опубликовала в журнале npj Antimicrobials and Resistance описание технологии, которая вполне может стать таким переломным моментом. Речь идёт о pPro-MobV — генетическом драйве второго поколения, адаптированном специально для бактерий.
Что такое генный драйв? Это система, которая заставляет наследоваться определённый генетический элемент с вероятностью более 50%, буквально «внедряя» его в популяцию вопреки законам Менделя. Обычно такие системы используют CRISPR-Cas: они разрезают гомологичную хромосому в определённом месте, и клетка, восстанавливая разрыв, копирует в это место нужную последовательность. В результате гетерозигота превращается в гомозиготу, и через несколько поколений все особи несут желаемый признак. Ранее генетические драйвы применялись в основном для подавления популяций комаров — переносчиков малярии и лихорадки денге. Бир и Мейер адаптировали эту концепцию для прокариот.
Ключевое усовершенствование 2026 года — механизм конъюгативного переноса. Бактерии не просто делятся надвое, они активно обмениваются генетическим материалом через полые белковые мостики — пили. Этот процесс называется конъюгацией и является одной из главных причин быстрого распространения антибиотикорезистентности: плазмиды с генами устойчивости переходят от бактерии к бактерии, даже между разными видами. pPro-MobV использует этот естественный процесс: бактерия, несущая систему, передаёт её своим соседям, те — следующим, и так далее. Система распространяется по популяции как эпидемия, но только «излечивает» бактерии от резистентности, а не заражает их болезнью.
Важнейший прорыв: система работает в биоплёнках. Биоплёнки — это сообщества бактерий, прикреплённые к поверхности (например, к катетеру, искусственному суставу или лёгочной ткани) и покрытые защитным матриксом из полисахаридов. Внутри биоплёнки антибиотики проникают плохо, а обмен генами идёт очень активно. Именно биоплёнки являются причиной хронических инфекций (у пациентов с муковисцидозом, при имплантатах) и большинства внутрибольничных заражений. pPro-MobV способна проникать в биоплёнку и распространяться в ней, неся с собой кассету, которая удаляет гены устойчивости к β-лактамам — самому широко используемому классу антибиотиков.
Исследователи также обнаружили, что компоненты этой генетической системы могут доставляться не только на плазмидах, но и с помощью бактериофагов — вирусов, эволюционно «заточенных» на проникновение в бактерии. Сейчас ведётся активная разработка фагов, способных обходить бактериальные системы защиты CRISPR-Cas и эффективно встраивать pPro-MobV-кассету в геном или плазмиды.
Критически важный элемент любой технологии генного драйва — механизм безопасности. pPro-MobV включает возможность гомологичной делеции, которая позволяет удалить генетическую кассету из популяции после выполнения задачи, предотвращая неконтролируемое распространение. Это отличает второе поколение драйвов от первых экспериментальных версий, вызывавших обоснованную тревогу экологов.
«Это одна из немногих технологий, которая может не замедлять распространение резистентности, а активно обращать его вспять», — комментирует Джастин Мейер. Человечество перестаёт быть пассивным наблюдателем гонки вооружений с микробами и начинает управлять эволюцией на молекулярном уровне.
Часть IV. Биоинформатика: от вспомогательного персонала к оракулу
Гистология как источник геномных данных: STPath
Долгое время биоинформатика оставалась «службой сервиса» при экспериментальной биологии и медицине. Её задача сводилась к обработке чужих данных: выровнять прочтения, собрать геном, найти отличия. Генерация гипотез оставалась прерогативой «мокрых» биологов. 2025 год стал годом, когда алгоритмы перестали быть пассивными инструментами и начали самостоятельно делать открытия.
В ноябре 2025 года была представлена система STPath — мультимодальная модель искусственного интеллекта, способная по обычному цифровому изображению гистологического среза, окрашенного гематоксилин-эозином, предсказывать активность тысяч генов в каждой точке ткани. Обучившись на огромных массивах данных, где гистология совмещена с пространственной транскриптомикой, STPath научилась распознавать паттерны, невидимые человеческому глазу. Точность предсказания статуса гена TP53 (ключевого супрессора опухолей) при раке молочной железы достигла 73%, что сопоставимо с результатами иммуногистохимии и ПЦР в реальном времени. Это означает, что теперь, имея только стандартный биопсийный материал и обычный микроскоп, патологоанатом может получить генетический портрет опухоли без дорогостоящего секвенирования. Для стран с ограниченными ресурсами здравоохранения это буквально спасение миллионов жизней.
Экономия на ChIP-seq: сибирский алгоритм
Коллектив из Института цитологии и генетики СО РАН, Новосибирского государственного университета и Университета Галле (Германия) разработал алгоритм для поиска совместно встречающихся мотивов в ДНК по данным одного ChIP-seq эксперимента. ChIP-seq — метод, позволяющий определить, где в геноме связывается конкретный белок, например, транскрипционный фактор. Но часто одного фактора недостаточно: он работает в кооперации с другими. Традиционные методы требуют проводить отдельный ChIP-seq для каждого предполагаемого партнёра, что дорого и долго. Новый алгоритм анализирует перекрывание пиков и статистически выявляет пары мотивов, которые достоверно чаще встречаются вместе. Экономия на реактивах и времени может достигать миллионов рублей в пересчёте на одно исследование. Но главное — это позволяет задавать вопросы, которые раньше были закрыты из-за стоимости, особенно в небольших лабораториях.
Уроки скромности: фундаментальные модели не всегда лучше
Однако обзор Nature Methods, подводящий итоги 2025 года, подчеркнул важный тренд, который можно назвать «уроком скромности». Несмотря на повсеместное внедрение больших языковых моделей (LLM) в биологию, в задаче предсказания ответа клетки на генетические пертурбации (например, нокаут гена) сложнейшие нейросети с миллиардами параметров не превзошли простые бейзлайны вроде линейной регрессии. Это отрезвляющий сигнал: биоинформатика — не просто внедрение «самой модной нейросети», а тщательная валидация, понимание границ применимости методов и, главное, интерпретируемость. Фреймворк InterPLM, разработанный в том же 2025 году, позволяет заглянуть «под капот» больших языковых моделей белков и понять, чему они на самом деле научились: распознавать гидрофобные ядра, поверхности взаимодействия, сайты посттрансляционных модификаций. Это не делает их бесполезными, но заставляет перестать относиться к ним как к магическим чёрным ящикам.
Национальный ресурс: проект «100 000 + Я»
В октябре 2025 года было объявлено о завершении формирования одной из крупнейших в мире баз полногеномных данных. Проект «100 000 + Я», реализуемый компанией «Биотехнологический кампус» под научным руководством Константина Северинова, достиг объёма в 100 тысяч секвенированных геномов.
Финансирование проекта со стороны ПАО «НК «Роснефть» превысило 20 миллиардов рублей. Работы велись с конца 2022 года, первая тысяча геномов была получена уже в апреле 2023-го. Сегодня база включает данные как здоровых добровольцев из разных регионов России (они составляют ровно половину выборки), так и пациентов с наследственными и онкологическими заболеваниями. Все данные хранятся и обрабатываются в собственном дата-центре «Биотехнологического кампуса» с использованием технологий DNBSEQ (MGI, Китай). Важно, что проект с самого начала позиционировался не как разовое исследование, а как национальный научный ресурс, доступный для исследователей и медицинских организаций. Международные партнёры инициативы — Qatar Precision Health Institute (Катар), Reliance Industries Limited и Strand Life Sciences (Индия).
Медико-генетический научный центр имени академика Н.П. Бочкова, ключевой клинический партнёр проекта, направил на полногеномное секвенирование более 20 тысяч образцов, собранных у 12 тысяч пациентов и членов их семей. Треть образцов уже прошла полный цикл анализа — от секвенирования до клинического заключения. Результаты впечатляют даже видавших виды генетиков. Точный молекулярный диагноз установлен у 29% пациентов. У половины пациентов выявлены варианты неопределённого клинического значения, которые пока нельзя классифицировать как однозначно патогенные или доброкачественные, но которые уже сейчас сужают диагностический поиск и позволяют назначить дополнительные исследования. У 2,7% здоровых участников обнаружены вторичные находки — патогенные варианты, ассоциированные с риском рака молочной железы (BRCA1/2), других онкологических заболеваний, сердечно-сосудистых и метаболических патологий. Эти люди теперь находятся под наблюдением, и их шансы на раннюю диагностику и эффективное лечение значительно выше.
Впервые в России с помощью этой базы были диагностированы сверхредкие заболевания: CHD2-ассоциированное нарушение развития нервной системы (всего в мире описано около 300 случаев), мандибулофациальный дизостоз Гион–Алмейда (около 200 случаев) и синдром Снейдерса–Блока–Кампо (всего 90 диагнозов в мире). Редкие болезни перестают быть «невидимками».
У 30% здоровых участников выявлены патогенные варианты в генах, ассоциированных с рецессивными наследственными заболеваниями. Как пояснил Константин Северинов, носители остаются совершенно здоровы, поскольку для развития болезни необходимы две копии повреждённого гена. Однако если оба супруга окажутся носителями одного и того же заболевания, риск рождения больного ребёнка составляет 25%. Эти данные формируют основу для программ репродуктивного скрининга и профилактики наследственных болезней на популяционном уровне. Россия входит в эпоху персонализированной медицины.
Параллельно МГНЦ совместно со Смоленским и Самарским государственными медицинскими университетами разработал платформу AMRcf для наблюдения за состоянием микробиома у пациентов с муковисцидозом. Это тяжёлое наследственное заболевание, при котором из-за нарушения транспорта ионов в лёгких образуется густая слизь, создающая идеальную среду для размножения бактерий. Антибиотикорезистентность у таких пациентов развивается очень быстро. На платформе собраны результаты микробиологических анализов 200 пациентов из 16 регионов России за 2018–2025 годы. Сервис позволяет врачам в реальном времени отслеживать динамику изменений микробиоты дыхательных путей, анализировать спектры устойчивости и своевременно корректировать терапию. В будущем база AMRcf будет объединена с Национальным регистром пациентов с муковисцидозом. Это пример точной персонализированной медицины, опирающейся на большие данные, — той самой медицины, которая без фундаментальных открытий в геномике и биоинформатике была бы невозможна.
Часть V. Инструментальная революция: увидеть жизнь в 4D
Мультиомное секвенирование: всё из одной клетки
2025 год стал годом, когда технологическое развитие биологии достигло точки кипения. Обзор Nature Methods (январь 2026) позволяет систематизировать ключевые тренды, которые определят лицо биомедицины на ближайшие пять лет.
Традиционные методы омиксного профилирования, какими бы мощными они ни были, всегда имели фундаментальное ограничение: они позволяли измерять либо геном (ДНК), либо транскриптом (РНК), либо открытый хроматин, но не всё вместе. При этом в разных клетках одного и того же генома могут происходить разные мутации, по-разному экспрессироваться гены и по-разному упаковываться хроматин. 2025 год стал годом мультиомных методов, объединяющих несколько уровней информации в одном эксперименте на одной и той же клетке.
DEFND-seq (DNA and expression through nucleosome depletion) позволяет одновременно профилировать РНК и ДНК из единичных ядер, связывая экспрессию генов с вариациями числа копий (CNV) и однонуклеотидными вариантами (SNV). Для онкологии это критически важно: одна клетка может нести мутацию в гене-драйвере, но не экспрессировать её — или наоборот, гиперэкспрессировать нормальный, неповреждённый ген. DEFND-seq впервые позволяет увидеть эту сложную динамику на единичном уровне, различая истинные драйверные мутации и пассажирские изменения.
SUM-seq и UDA-seq совместно анализируют экспрессию генов и доступность хроматина, обеспечивая сверхвысокую пропускную способность — десятки тысяч клеток за один эксперимент. Это делает возможным построение полных клеточных атласов целых органов, включая мозг человека, с разрешением до единичных клеток.
Пространственная транскриптомика: от 2D к 3D
Spatial-Mux-seq расширяет инструментарий пространственной транскриптомики, захватывая в одном анализе сразу четыре параметра: доступность хроматина, модификации гистонов, экспрессию белков и транскриптом. Это уже не просто «карта» активности генов, а многомерный ландшафт, где можно увидеть, как эпигенетические метки коррелируют с уровнем белков в разных зонах ткани.
Deep-STARmap и Deep-RIBOmap позволяют проводить трёхмерную количественную оценку транскриптов и активности трансляции в толстых блоках тканей (до нескольких миллиметров). Это не просто красивые картинки для обложек журналов. Это возможность увидеть, как в режиме реального времени (конечно, фиксированного, но с сохранением пространства) в тканях млекопитающих — включая человеческие органоиды мозга — происходит синтез белка и как этот синтез пространственно организован относительно ядра, эндоплазматического ретикулума, синапсов.
Особого внимания заслуживает вычислительный фреймворк, извлекающий механические сигнатуры из данных пространственной экспрессии генов в развивающихся эмбрионах мыши. Оказалось, что силы натяжения и сжатия тканей, измеряемые физиками с помощью аспирации микропипеткой или атомно-силовой микроскопии, прямо кодируются в паттернах экспрессии генов. Биология перестаёт быть только «наукой о молекулах», становясь наукой о физике живого — о том, как форма, сила и движение взаимодействуют с генетической программой.
Новые цвета для старых задач
Две работы 2025 года представили улучшенные красные флуоресцентные белки на основе mScarlet, обеспечивающие яркость и фотостабильность, достаточную для корреляционной световой и электронной микроскопии, а также для сверхразрешающей микроскопии с длительной съёмкой (сотни кадров в секунду в течение минут). Отдельного упоминания заслуживают «мостиковые» родаминовые красители, устойчивые к фотообесцвечиванию, и красители на основе бороновых кислот, специфично маркирующие внеклеточный матрикс млекопитающих и клеточную стенку растений. Это открывает новые возможности для изучения морфогенеза, миграции клеток и межклеточных взаимодействий в режиме реального времени.
Часть VI. Антропология 2.0: мы переписываем учебники
Амилаза: охота на мамонта и хлеб насущный
Долгие годы считалось аксиомой: дупликация гена амилазы слюны (AMY1), позволившая нашим предкам эффективно переваривать крахмал, произошла примерно 10–12 тысяч лет назад, после появления земледелия. Мол, сначала мы изобрели хлеб, а потом наши гены подстроились под новую диету.
В марте 2025 года группа Омера Гёкчумена из Университета Буффало опровергла эту красивую историю. Проанализировав 68 древних геномов, включая образец из Усть-Ишима (Сибирь) возрастом 45 000 лет, учёные обнаружили, что охотники-собиратели имели в среднем 4–8 копий гена AMY1. Множественные копии этого гена были найдены также у неандертальцев. Дальнейший анализ показал, что дупликация произошла более 800 тысяч лет назад — задолго до появления Homo sapiens, задолго до любого земледелия. Земледелие не создало адаптацию к крахмалу, а лишь усилило уже существовавшую изменчивость. Охотники-собиратели, вероятно, активно использовали крахмалистые клубни и корневища, которые добывали палками-копалками, и их геномы давно уже были к этому готовы.
Денисовцы: второй геном и тень третьего
В декабре 2025 года палеогенетики представили второй денисовский геном высокого качества, выделенный из моляра «Denisova 25». Возраст зуба — около 205 тысяч лет. Анализ показал: обладатель зуба принадлежал к ранней популяции, жившей на Алтае за 100 тысяч лет до знаменитой «девочки» Denisova 3, чей геном был прочитан в 2010 году. И этот ранний денисовец нёс в своей ДНК следы скрещивания с ранними неандертальцами — и, что самое интригующее, с ещё более древней, неидентифицированной ветвью гоминид. Кто были эти «третьи»? Возможно, потомки гейдельбергского человека, пришедшие в Азию ещё раньше. Возможно, какие-то совсем неизвестные формы, отделившиеся от нашего древа более миллиона лет назад. Ясно одно: в плейстоцене на территории Евразии одновременно существовали как минимум три ветви человечества — неандертальцы, денисовцы и загадочные «призраки», — и мы, современные люди, несём в себе гены всех троих.
Костер в Барнхэме: 400 тысяч лет назад
Ещё один миф, рухнувший в 2025 году, — о позднем освоении огня. Исследование стоянки Барнхэм в графстве Саффолк (Англия) обнаружило очаг с обожжённой глиной, фрагменты пирита и кремневые топоры со следами термического воздействия. Возраст — около 400 тысяч лет. Это означает, что ранние неандертальцы (или их предки — гейдельбергские люди) овладели технологией высекания искры на 350 тысяч лет раньше, чем считалось до сих пор. Они не просто поддерживали огонь от лесных пожаров, они умели его добывать. Это меняет наши представления об интеллекте и технологической сложности среднего плейстоцена.
Дживану: воскрешение забытых гипотез
Группа Раджа и Раи в 2025 году провела ретроспективный анализ работ индийского учёного Кришны Бахадура, который в 1960-х годах описывал «протоклетки» Дживану, образующиеся при взаимодействии неорганических солей и органических молекул. Долгое время эти работы считались маргинальными и невоспроизводимыми. Однако современные методы микроскопии и химического анализа подтвердили: Дживану действительно демонстрируют самосборку мембран, захват питательных веществ из среды, рост и даже деление, индуцированное изменением ионного состава. Сегодня Дживану рассматривается не как исторический курьёз, а как перспективная платформа для синтетической биологии и модель для астробиологии. Возможно, первые шаги к жизни были ещё проще, чем мы думали.
Заключение: Инженерия неизбежности
Мы подошли к концу нашего обзора. Пятнадцать месяцев — с конца 2025 по начало 2026 года — навсегда изменили облик биологии. Это не просто набор открытий, пусть и блестящих. Это смена фундаментальной парадигмы, подобная переходу от алхимии к химии или от натурфилософии к экспериментальной физике.
Первое: исчезла «тирания случайности». Мы доказали, что генетический код — не исторический курьёз, а закономерный результат физики молекул. Флипоны и тинкеры работают одинаково на Земле, на астероиде Бенну и, с высокой вероятностью, на миллиардах экзопланет в нашей Галактике. РНК-мир — не гипотеза, а неизбежный этап развития планет земного типа, сырьё для которого синтезируется в космосе и доставляется на молодые планеты астероидами и кометами.
Второе: мы установили своё место в эволюционном древе с беспрецедентной точностью. Наша реплисома, наши примасомы, наши системы ремоделирования мембран — прямое наследство асгардархей, древних архей, обитавших в глубоководных илах у «Замка Локи». Мы — не вершина эволюции и не венец творения. Мы — архив экспериментов, начатых миллиарды лет назад и продолжающихся до сих пор. Сложность не была привнесена в клетку извне; она вызревала внутри архейной ветви задолго до появления митохондрий и фотосинтеза.
Третье: мы перешли от обороны к наступлению в войне с супербактериями. Генетические драйвы второго поколения позволяют не подавлять резистентность, а удалять её из бактериальных популяций, распространяясь через биоплёнки подобно волне. Это смена парадигмы: от антибиотиков — к управляемой эволюции, от сдерживания — к обращению вспять.
Четвёртое: биоинформатика перестала быть «службой сервиса». STPath предсказывает экспрессию генов по обычным гистологическим срезам. Сибирский алгоритм экономит миллионы рублей на ChIP-seq. Российская база «100 000 + Я» становится национальным ресурсом для персонализированной медицины, позволяя диагностировать болезни, о которых раньше только читали в учебниках. Это уже не плотницкое дело при биологии. Это пророчество, основанное на данных.
Пятое: мы переписали историю собственного вида. Адаптация к крахмалу началась за 800 тысяч лет до земледелия. Неандертальцы разводили огонь 400 тысяч лет назад. Денисовцы скрещивались с неизвестными предками, чьей ДНК нет ни в одном учебнике. Белые медведи используют прыгающие гены, чтобы спастись от потепления. Эволюция не прекращалась и не прекратится. Она просто стала объектом инженерии.
Биология 2026 года — это уже не естественная история. Это инженерия неизбежности. Мы перестали спрашивать природу: «Как тебе это удалось?» Мы взяли её инструменты — флипоны, тинкеры, реплисомы асгардархей, ESCRT-белки, CRISPR-драйвы — и начали строить сами. Мы вошли в эпоху, когда эволюцию можно не только наблюдать, но и выбирать. И этот выбор — наша ответственность.