2017. 02. 013. Дэн-коен Т. Игнорируя сложность: эпистемные риски и практики знания в синтетической биологии. Dan-cohen T. ignoring complexity: epistemic wagers and knowledge practices among synthetic biologists // Science, technology & human values. - Cambridge (Mass. ), 2016. - Vol. 4, n 5. - p. 899-921. - doi: 10. 1177/0162243916650976. 

СОЦИАЛЬНЫЕ И ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ. ЛИЧНОСТЬ УЧЕНОГО

2017.02.013. ДЭН-КОЕН Т. ИГНОРИРУЯ СЛОЖНОСТЬ: ЭПИ-СТЕМНЫЕ РИСКИ И ПРАКТИКИ ЗНАНИЯ В СИНТЕТИЧЕСКОЙ БИОЛОГИИ.

DAN-COHEN T. Ignoring complexity: Epistemic wagers and knowledge practices among synthetic biologists // Science, technology & human values. - Cambridge (Mass.), 2016. - Vol. 4, N 5. - P. 899-921. - DOI: 10.1177/0162243916650976.

Ключевые слова: академические дисциплины и традиции; эпистемология; методологии; методы.

Статья американского антрополога объединяет две проблемы, которые в последнее время интересуют такую область, как «исследования науки и технологий» (ИНТ), - «сложность» и «невежество». Эти проблемы автор рассматривает в контексте практик знания, которыми пользуются специалисты по синтетической биологии. Синтетическая биология (СБ) - это новая научная область, цель которой - проектирование и создание в лабораторных условиях биологических систем, не встречающихся в природе.

Началом возникновения этой области считают появление в 2000 г. в журнале «Nature» двух статей, авторы которых смогли сконструировать простые регуляторные сети, которые имитировали электрическую цепь (с. 900). Тем самым была доказана возможность существования инженерной дисциплины, вдохновляемой электротехникой и компьютерной наукой, которая использует живую материю в качестве материала для конструирования новых биологических форм.

Соавтор одной из этих статей - Джеймс Коллинз (James Collins), начинавший как медицинский инженер, а сегодня известный специалист в области СБ. В своих воспоминаниях о событиях, предшествовавших появлению этой работы, он, с одной стороны, подчеркивает скептическую позицию биологов, а с другой - в плохом знании биологии и наивности инженеров, положивших начало этому направлению, видит определенные преимущества, позволившие абстрагироваться от деталей и сложившихся установок.

Однако позднее он писал: «Синтетическая биология часто описывается как область, объединяющая инженеров и биологов... На самом деле в ней мало биологов. И это тормозит ее развитие. Мы недостаточно знаем биологию, чтобы сделать СБ предсказуемой инженерной дисциплиной. Проекты часто терпят поражение, когда инженерия сталкивается со сложностью биологии» (цит. по: с. 902).

Т. Дэн-Коен, опираясь на наблюдения, проводившиеся ею в 2008-2009 гг. в лаборатории известного инженера и синтетического биолога Рона Уэйсса (R. Weiss) в Принстонском университете, а также на более поздние документы и материалы, касающиеся развития СБ, излагает эпистемологическую историю перехода от более раннего дискурса «наивности» или «невежества» в отношении биологических систем к рассуждениям об их сложности.

В последние десятилетия тема сложности стала очень модной как в социальных, так и в естественных науках. В социальных науках (от истории до антропологии, от культурологии до феминизма) произошло восстание против разного рода упрощений. В свою очередь, в естественно-научных и технологических исследованиях встала проблема перехода от контролируемых экспериментальных условий к глобальным технологиям или от клинических испытаний к больному человеку. При таком подходе упрощение и редукции обычно приписываются репрезентациям, а сложность - некоей базовой реальности.

Вопреки этому доминирующему дискурсу синтетические биологи, напротив, постарались избавиться от сложности. Их намерение состояло в том, чтобы путем искусственного проектирования и создания биологических систем получить возможность работать с более простыми моделями, сделав сложность функционально спорной. Замкнутость и «островное» положение СБ как часть ее

эпистемной культуры отмечались несколькими исследователями этой области. Это позволило ей придерживаться наивной, или невежественной, позиции в отношении биологического субстрата и одновременно критиковать организацию биологического знания.

Для того чтобы понять отношения между сложностью и невежеством, нужно обратиться к самому понятию «сложность» и выяснить, при каких эпистемологических условиях возникла надежда на то, что инженеры смогут справиться со сложностью биологии. Благодаря чему наивная установка или позиция невежества по отношению к существующему массиву литературы оказались надежным методологическим подходом?

Автор различает эпистемную сложность и онтологическую сложность. Эпистемная сложность возникает тогда, когда модель или аналитические средства приводят к появлению «большого остатка», указывая на то, что мир сложен (с. 903). Онтологическая сложность не зависит от познающих субъектов и их моделей, теорий или аналитических средств. Следовательно, это атрибут самого феномена, на который не влияют условия, при которых он репрезентируется или интерпретируется.

Таким образом, сложность может быть результатом недостаточности аналитических средств. Например, диагностируемая сложность социальных миров больше говорит о неудаче антропологического знания, чем о пространствах, которые изучают антропологи. Перенос сложности в некий внешний мир способен затемнить отношения между моделями или аналитикой и проявлениями, которые они не способны описать. В этих случаях интерпретация сложности как неотъемлемого качества изучаемого феномена на-турализирует сложность скорее как причину неудачи, чем как ее следствие.

Эти взгляды на сложность имеют радикальные последствия для широко распространенной нормативной установки, согласно которой чем больше знаний, тем лучше. Если рассматривать сложность как укорененную в самих феноменах, эта нормативная установка кажется само собой разумеющейся. «Но она уже не выглядит таковой, если допустить, что иногда сложность вырастает из самих теорий и моделей или из отношений между концептуальными схемами. В таких случаях опора на дополнительные комплексы зна-

ний уже внутри себя может содержать сложность, тогда как невежество может иметь методологическую ценность» (с. 906).

Изучение биологии долго опиралось на упрощение сложности жизни, что позволило управлять экспериментальной работой и интерпретировать ее результаты. Если экспериментальные системы -это «машины для редуцирования сложности», то их сила заключается в наличии связей с сетью отношений за пределами экспериментальной системы. Это позволяет им не быть тривиальными или замкнутыми на себе и создавать аномалии или преподносить сюрпризы. Отсюда следует, что баланс между упрощением и сложностью встроен в сами эпистемные практики биологии.

Нигде стремление к упрощению не было таким фундаментальным принципом, как в молекулярной биологии. Однако в последние десятилетия молекулярная биология и генетика столкну -лись со сложностью, которая оказалась для них сюрпризом, и связано это было в первую очередь с Проектом генома человека (ПГЧ). Возрождение сложности в молекулярной биологии началось после доминирования в течение нескольких десятилетий догмы, сформулированной Ф. Криком еще в 1957 г.: «ДНК делает РНК, которая делает белок» (цит. по: с. 906).

В последние годы заговорили о более «комплексном» понимании взаимоотношений между ДНК и окружающей жизнью. ПГЧ сыграл важную роль в подрыве представлений о центральной роли гена. Одним из главных результатов проекта стало ошеломляющее количество информации, которая указала генетикам на огромные пробелы в их знаниях. За 10 лет до начала проекта предполагалось, что человеческий геном содержит около 100 тыс. генов. Затем в ходе работы заговорили о 30 тыс., а дальше это число сократилось уже до 23 тыс. генов. Эта цифра близка к показателям Caenorhab-dities elegans - скромного кольчатого червя. Для многих этот результат стал шокирующим, поскольку ожидалось, что сложность видов коррелирует с количеством генов. Это заставило исследователей обратиться к тем частям генома, которые раньше они старались игнорировать. Позднее Э.Ч. Хайден (E.C. Hayden, 2010) назвала этот феномен «взрывом сложности» (с. 907).

Как пишет М. Гросс (M. Gross, 2010), «модернистская идея науки как средства превращения неопределенности в определенность на самом деле часто приводит к пониманию размеров того,

что нам неизвестно и, возможно, не может стать известным» (цит. по: с. 907). Для одних это означает, что они знают очень мало и нужно узнать еще больше, для других - что в действительности жизнь очень сложна. Последняя оценка склонна подчеркивать эпистемную сторону сложности.

Натурализация сложности происходит путем приписывания всего, что выходит за рамки теории или модели, сложности природного мира, но затем тщательно прячет разрыв между моделью и остатком, который, собственно, и породил это представление о сложности. На самом деле, чтобы инсталлировать многочисленные открытия в понимание работы генома, описание должно сильно возрасти в своей сложности. «Частичная неудача простых биологических моделей сейчас натурализуется и приписывается сложности органических систем. Более того... неясно, сможет ли молекулярная биология оградить себя от сложности, которую она создала и в которой она сейчас запуталась» (с. 908).

Рефлексии Дж. Коллинза по поводу своей «наивности» дают ключ к пониманию методологической роли невежества в первые дни СБ. Эту тему автор рассматривает на примере лаборатории Рона Уэйсса, где она проводила свои полевые исследования.

Как и Коллинз, описывая начало своей карьеры, Р. Уэйсс говорит о продуктивности наивности и отсутствия опыта. Он был аспирантом отделения электротехники и компьютерной науки в МТИ, когда открыл в середине 1990-х годов СБ. Тема его диссертации была связана с созданием аморфного компьютера. В какой-то момент он и его научный руководитель - специалист по компьютерной науке Том Найт (Tom Knight) - решили, что вместо того чтобы брать природу в качестве образца, а компьютеры в качестве цели, можно поступить наоборот. Они попытались сконструировать контролируемые биологические фрагменты, которые подчинялись бы абстрактному языку «логических вентилей» (базовых элементов цифровой схемы, выполняющих элементарные логические операции, преобразующие множество входных логических сигналов в выходной логический сигнал), и создать системы с помощью связывания логических вентилей между собой (с. 910).

Для начала Рон Уэйсс и его помощник должны были научиться работать с клетками. Они не были знакомы с работой в «мокрой» лаборатории, поэтому начали с посещения некоторых

университетских курсов по биологии, чтения статей и книг, а также бесед со специалистами. По словам Р. Уэйсса, МТИ - это Мекка для этики «сделай сам»; этот институт поддерживает творческую работу, которая выполняется самостоятельно без указаний сверху. Усилия Р. Уэйсса увенчались успехом.

В 2003 г., вскоре после того как Р. Уэйсс защитил докторскую диссертацию, его руководитель Т. Найт взялся за создание так называемых «биокирпичей». Это фрагменты ДНК, функция которых строго определена и которые можно внедрять в геном клетки для синтеза заранее известного белка. Т. Найт и другие ученые занялись стандартизацией этих фрагментов и созданием соответствующего банка.

В последние годы несколько групп работают над созданием новых биологических структур и организмов. В 2010 г. американский инженер Крейг Вентер синтезировал первую клетку с искусственным геномом, собранным на суперкомпьютере. Успехи новой дисциплины, молодость и наивность ее представителей позволяют говорить о ключевой роли любительства и неопытности в ее создании. И действительно, руководитель группы, с которым беседовала автор в 2015 г., превозносил «девственность мозгов» пионеров этого направления.

Наряду с «биокирпичами» появилась карта, показывающая, как соединять отдельные фрагменты, и получившая название «иерархии абстракций»; эти иерархии организованы по вертикальному принципу «снизу вверх». Иерархия абстракций для СБ начинается с ДНК, расположенной внизу, и заканчивается «системами», расположенными наверху (с. 911). В идеале она позволяет индивидам сосредоточить внимание на одном уровне, игнорируя другие, и тем самым справляться со сложностью биологических систем.

В беседах с автором Р. Уэйсс жаловался, что биологи слишком «увязли» в «деталях» и не способны подняться на более абстрактные и концептуальные уровни. А именно так можно найти осмысленный порядок в дизайне биологических систем, по крайней мере спроектированных инженерами. Его критика касалась и преподавания биологии. По его мнению, в ней слишком много внимания отводится деталям, которые могли бы быть лучше организованы в соответствии с логикой, используемой в информатике.

В 2008 г. в лаборатории Рона велись горячие споры о том, сколько знаний в области биологии нужно, чтобы заниматься СБ. С одной стороны, автор увидела признаки прежней бравады (больше знаний о биологическом субстрате - это не обязательно хорошо). С другой стороны, существовало мнение, что изучение биологического субстрата поможет выйти из тупика. Проанализировав проекты, над которыми велась работа в лаборатории, автор обнаружила, что далеко не все они двигались в ожидаемом направлении. Часть из них зашла в тупик. И обычно именно тогда, когда эксперименты не приводили к ожидаемым или желаемым результатам, ученые обращались к знаниям о деталях биологического субстрата. «Таким образом, более тщательное изучение биологических процессов проникало в СБ через заднюю дверь» (с. 915).

Вначале ряд синтетических биологов с их чрезмерной прагматической ориентацией успешно продвигались вперед, как будто биологическая сложность связана со способами изучения, а не является естественной чертой или атрибутом биологических систем. Эти инженеры воздвигли эпистемные барьеры между СБ и биологией, что позволило им пересказать биологию в инженерных терминах. Но столкнувшись с нарастающей неспособностью этого подхода продуцировать осмысленные результаты, они вынуждены были вернуться к биологии, которую они хотели обойти.

В итоге это привело к тому, что в 2014 г. ряд ведущих специалистов по СБ, включая Дж. Коллинза, заключили: «В дальнейшем наиболее эффективными практиками в этой области станут те, кто, имея инженерный ум... поймет, как работает природная биология» (цит. по: с. 915). Рон Уэйсс пришел к такому же выводу: «В конечном итоге среди исследователей в области СБ стало неуклонно расти понимание биологической сложности, которая требует междисциплинарных исследований» (цит. по: с. 915).

В настоящее время специалисты по СБ признают онтологическую сложность биологической материи. Как отмечает Г. Беннет (G. Bennett, 2010), «ссылки на сложность стали отличительным знаком критических оценок СБ» (цит. по: с. 916-917). Однако приписывание сложности биологическим системам, которое исходит из трудностей, с которыми сталкиваются инженеры, может слишком далеко завести. Автора смущает любое быстрое возвращение к витализму или онтологической сложности организмов (движение,

которое было сделано как практиками, так и наблюдателями). Каждый диагноз сложности должен ставиться вместе с описанием способов взаимодействия между многослойными репрезентациями и практиками знания.

В заключение автор возвращается к вопросу о невежестве, которому в настоящее время посвящено большое количество работ. Роберт Проктор (R. Proctor, 2008) критикует тривиальную позицию, согласно которой невежество - это то, что должно быть устранено; невежество не всегда дурная вещь. Целенаправленное методологическое невежество, как показывает опыт создания СБ, может быть очень эффективным. Оно может успешно использоваться для противостояния натурализациям и наступления на эпистемологическую сложность (с. 917).

Т.В. Виноградова

2017.02.014. БИОИНФОРМАТИКА И ИННОВАЦИОННАЯ ПОЛИТИКА В НАУКАХ О ЖИЗНИ: НАУКА И ГОСУДАРСТВО В ВЕЛИКОБРИТАНИИ, КИТАЕ И ИНДИИ / СОЛТЕР Б., ДЖОУ И., ДАТТА С., СОЛТЕР Ч.

Bioinformatics and the politics of innovation in the life sciences: Science and the state in the United Kingdom, China and India / Salter B., Zhou Y., Datta S., Salter Ch. // Science, technology & human values. - 2016. - Vol. 41, N 5. - P. 793-826. - DOI: 10.1177/ 0162243916631022.

Ключевые слова: политика; власть; правительство; рынки / экономика; другие.

Правительства Китая, Индии и Великобритании, по словам английских авторов, единодушны в своей вере в способность биоинформатики связать фундаментальные науки о жизни с медицинскими и технологическими инновациями. Но хотя эти государства и борются за место в будущей глобальной биоэкономике, для достижения этой цели они пользуются разными стратегиями.

Эти стратегии определяются взаимоотношениями, которые складываются в этих странах между научным сообществом и государственным аппаратом. Поэтому свою цель авторы видят в анализе: властных отношений между наукой и государством в каждой из стран; форм, которые они могут приобретать; влияния этих форм