დღეს, დედამიწაზე არსებული დაახლოებით 1 ტრილიონი სახეობიდან, 99.999 პროცენტი მიკრობებად ითვლება — ბაქტერიები, არქეები, ვირუსები და ერთუჯრედიანი ეუკარიოტები. ჩვენი პლანეტის ისტორიის დიდი ნაწილის განმავლობაში, მიკრობები მართავდნენ დედამიწას, რადგან მათ შეეძლოთ ცხოვრება და გამრავლება ყველაზე ექსტრემალურ გარემოშიც კი. მკვლევრებმა მხოლოდ ბოლო რამდენიმე ათწლეულში დაიწყეს მიკრობების მრავალფეროვნების შესწავლა — ვარაუდობენ, რომ ცნობილი გენების 1 პროცენტზე ნაკლებს აქვს ლაბორატორიულად დადასტურებული ფუნქცია. გამოთვლითი მიდგომები მკვლევრებს სტრატეგიულ შესაძლებლობას აძლევს, გააანალიზონ ინფორმაციის ეს მართლაც გასაოცარი რაოდენობა. გარემოს მიკრობიოლოგი და კომპიუტერული მეცნიერი, MIT-ის ახალი ფაკულტეტის წევრი იუნჰა ჰვანგი დაინტერესებულია იმ ახალი ბიოლოგიით, რომელსაც დედამიწაზე სიცოცხლის ყველაზე მრავალფეროვანი და ნაყოფიერი ფორმები ავლენს. როგორც Samuel A. Goldblith-ის კარიერული განვითარების პროფესორი ბიოლოგიის დეპარტამენტში, ასევე ასისტენტ პროფესორი ელექტრული ინჟინერიისა და კომპიუტერული მეცნიერების დეპარტამენტში და MIT-ის შვარცმანის გამოთვლითი ტექნოლოგიების კოლეჯში, ჰვანგი იკვლევს გამოთვლითი ტექნოლოგიებისა და ბიოლოგიის გადაკვეთას. **კითხვა: რამ მიგიზიდეთ ექსტრემალურ გარემოში მიკრობების კვლევაში და რა გამოწვევები ახლავს მათ შესწავლას?** **პასუხი:** ექსტრემალური გარემო საუკეთესო ადგილია საინტერესო ბიოლოგიის მოსაძებნად. ბავშვობაში ასტრონავტობა მინდოდა, და ასტრობიოლოგიასთან ყველაზე ახლოს დედამიწის ექსტრემალური გარემოს შესწავლაა. ამ ექსტრემალურ გარემოში კი მხოლოდ მიკრობები ცხოვრობენ. მექსიკის სანაპიროდან ზღვაში ჩატარებული სინჯების აღების ექსპედიციის დროს, რომელშიც მონაწილეობა მივიღე, აღმოვაჩინეთ ფერადი მიკრობული ხალიჩა დაახლოებით 2 კილომეტრის სიღრმეზე წყალქვეშ, რომელიც აყვავდა იმის გამო, რომ ბაქტერიები ჟანგბადის ნაცვლად გოგირდს ისუნთქავდნენ — მაგრამ არცერთი მიკრობი, რომლის შესწავლასაც ვიმედოვნებდი, ლაბორატორიაში არ იზრდებოდა. მიკრობების შესწავლის ყველაზე დიდი გამოწვევა ის არის, რომ მათი უმრავლესობის კულტივირება შეუძლებელია, რაც იმას ნიშნავს, რომ მათი ბიოლოგიის შესწავლის ერთადერთი გზა მეტაგენომიკის მეთოდით ხდება. ჩემი უახლესი ნამუშევარია გენომური ენის მოდელირება. ჩვენ ვიმედოვნებთ, რომ შევიმუშავებთ გამოთვლით სისტემას, რათა ორგანიზმი მაქსიმალურად შევისწავლოთ „ინ სილიკო“ (in silico), მხოლოდ თანმიმდევრობის მონაცემების გამოყენებით. გენომური ენის მოდელი ტექნიკურად დიდი ენის მოდელია, იმ განსხვავებით, რომ ენა არის დნმ და არა ადამიანის ენა. ის ანალოგიურად არის გაწვრთნილი, უბრალოდ ბიოლოგიურ ენაზე და არა ინგლისურ ან ფრანგულ ენაზე. თუ ჩვენი მიზანი ბიოლოგიის ენის შესწავლაა, მიკრობული გენომების მრავალფეროვნება უნდა გამოვიყენოთ. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი მონაცემი გვაქვს და სულ უფრო მეტი ნიმუში ხდება ხელმისაწვდომი, ჩვენ მხოლოდ ზედაპირულად შევისწავლეთ მიკრობული მრავალფეროვნება. **კითხვა: იმის გათვალისწინებით, თუ რამდენად მრავალფეროვანია მიკრობები და რამდენად მცირეა ჩვენი ცოდნა მათ შესახებ, როგორ შეუძლია მიკრობების „ინ სილიკო“ შესწავლას, გენომური ენის მოდელირების გამოყენებით, გააღრმავოს ჩვენი გაგება მიკრობული გენომის შესახებ?** **პასუხი:** გენომი მილიონობით ასოსგან შედგება. ადამიანს არ შეუძლია მისი დათვალიერება და გააზრება. თუმცა, ჩვენ შეგვიძლია მანქანა დავაპროგრამოთ, რათა მონაცემები სასარგებლო ნაწილებად დაყოს. ბიოინფორმატიკა დაახლოებით ასე მუშაობს ერთი გენომის შემთხვევაში. მაგრამ თუ თქვენ უყურებთ ნიადაგის ერთ გრამს, რომელიც შეიძლება შეიცავდეს ათასობით უნიკალურ გენომს, ეს ძალიან ბევრი მონაცემია სამუშაოდ — ამ მონაცემებთან გამკლავებისთვის აუცილებელია ადამიანი და კომპიუტერი ერთად. ჩემი დოქტორანტურის და მაგისტრატურის დროს, ჩვენ მხოლოდ ახალ გენომებსა და ახალ ხაზებს აღმოვაჩენდით, რომლებიც იმდენად განსხვავდებოდნენ ყველაფრისგან, რაც აქამდე იყო დახასიათებული ან გაზრდილი ლაბორატორიაში. ამას ჩვენ უბრალოდ „მიკრობულ ბნელ მატერიას“ ვუწოდებდით. როდესაც ბევრი დაუხასიათებელი რამ არის, სწორედ აქ შეიძლება იყოს მანქანური სწავლება ნამდვილად სასარგებლო, რადგან ჩვენ მხოლოდ შაბლონებს ვეძებთ — მაგრამ ეს არ არის საბოლოო მიზანი. ჩვენ ვიმედოვნებთ, რომ ეს ნიმუშები ევოლუციურ კავშირებს დაუკავშიროთ თითოეულ გენომს, თითოეულ მიკრობს და სიცოცხლის თითოეულ შემთხვევას. ადრე პროტეინებს განვიხილავდით, როგორც დამოუკიდებელ ერთეულს — ეს გვაძლევს ინფორმაციის ღირსეულ ხარისხს, რადგან პროტეინები ჰომოლოგიით არიან დაკავშირებული, და შესაბამისად, ევოლუციურად დაკავშირებულ ნივთებს შეიძლება მსგავსი ფუნქცია ჰქონდეთ. რაც ცნობილია მიკრობიოლოგიის შესახებ, არის ის, რომ პროტეინები დაშიფრულია გენომებში, და კონტექსტი, რომელშიც ეს პროტეინი არის ჩასმული — რომელი რეგიონები მოდის წინ და უკან — ევოლუციურად კონსერვირებულია, განსაკუთრებით თუ არსებობს ფუნქციური დაწყვილება. ეს სავსებით აზრიანია, რადგან როდესაც გაქვთ სამი პროტეინი, რომლებიც ერთად უნდა იყოს გამოხატული, რადგან ისინი ერთ ერთეულს ქმნიან, მაშინ შესაძლოა, რომ ისინი ერთმანეთის გვერდით იყვნენ განლაგებული. რისი გაკეთებაც მინდა, არის უფრო მეტი გენომური კონტექსტის ჩართვა პროტეინების ძიებისა და ანოტაციის ხერხში და პროტეინის ფუნქციის გაგებაში, რათა გადავაჭარბოთ თანმიმდევრობის ან სტრუქტურულ მსგავსებას და დავამატოთ კონტექსტური ინფორმაცია იმას, თუ როგორ გვესმის პროტეინები და ვაყალიბებთ ჰიპოთეზებს მათი ფუნქციების შესახებ. **კითხვა: როგორ შეუძლია თქვენს კვლევას