Инженерия знаний это область информационной технологий, цель которой накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект дл

Инженерия знаний – это область информационной технологий, цель которой – накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но тем не менее цель инженерии знаний – обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор – актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, они взаимно дополняют друг друга и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.

В данной работе я постарался описать методы решения одной из проблем данного комплекса – это проблемы приобретения знаний, или говоря другими словами – обучения.

^ Методы приобретения знаний.





Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее система­тизации. При этом в зависимости от способности си­стемы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также раз­личные формы получаемой информации. Форма пред­ставления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать, зависит от того, какие спо­собности имеет система для формализации информа­ции до уровня знаний. Если обучающаяся система со­всем лишена такой способности, то человек должен заранее подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше способности машины к логическим выводам, тем меньше нагрузка на че­ловека.
Функции, необходимые обучающейся системе для приобретения знаний, различаются в зависимости от конфигурации системы. В дальнейшем при рассмот­рении систем инженерии знаний предполагается, что Существует система с конфигурацией, показанной на рис, 1.1, которая включает базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач. Если база знаний пополняется зна­ниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями также можно воспользоваться. Сле­довательно, от функций обучения требуется преобра­зование полученной извне информации в знания и пополнение ими базы знаний.


Приобретение знаний на этом этапе происходит в наиболее простой форме: это знания, предварительно подготовленные человеком во внутреннем формате, какими являются большинство специальных знании, изначально заданных в экспертных системах. В слу­чае прикладных систем инженерии знаний необходи­мо преобразовать специальные знания из какой-либо области в машинный формат, но для этого нужен посредник, хорошо знающий как проблемную об­ласть, так и инженерию знаний. Таких посредников называют инженерами по знаниям. В общем случае для замены функции посредника можно использовать и специальные подпрограммы. Т.е. необходимо иметь функции выводов достаточно высокого уровня, но можно ограничиться и выводами на сравнительно низком уровне, а остальное доверить человеку — в этом и состоит приобретение знаний в диалоге. При­мером служит хорошо известная система TEIRESIAS. Это система-консультант в области медицины, разра­ботанная на базе системы MYCIN. Специалисты в проблемной области являются преподавателями обучающейся системы, а ученик — система инженерии знаний — изучает ответы на поставленные задачи и корректирует те правила в базе знаний, которые ра­нее приводили к ошибкам. Для подготовки знаний в экспертной системе необходимы вспомогательные средства типа редактора знаний, причем в процессе приобретения знаний в диалоге не только редактируются отдельные правила и факты, но и воспол­няются недостатки существующих правил, т. е. ведется редактирование базы знаний.

Если знания заданы во внешнем формате, например на естественном языке, то следует преобразовать их во внутренний формат. Для этого необходимо по­нимать внешнее представление, т. е. естественный язык, графические данные и т. п. Фактически приобретение знаний и их понимание тесно связаны. Проб­лема понимания сводится не только к преобразованию структуры предложений — необходимо получить фор­мат, удобный для применения.

Аналогичная проблема — преобразование во внутренний формат советов, подсказок по решению задач, что называется «операционализацией» знаний В этом заключается центральная проблема искус­ственного интеллекта; она, в частности, изучает пре­образование советов, подсказок, представленных в терминах проблемной области, в процедуры. Напри­мер, система UNDERSTAND выполняет операционализацию представления задачи о ханойской башне на английском языке путем построения соответствующих состояний и операций, приводящих к этим состоя* киям.

Приобретение знаний на метауровне

Выше было рассмотрено обучение на объектном уровне, а еще более сложная проблема - приобре­тение знаний на метауровне, т. е. знаний, основой которых является информация по управлению реше­нием задач с использованием знаний на объектном уровне. Для знаний на метауровне пока не установ­лены ни формы представления и использования, ни связь со знаниями на объектном уровне, ни другая техника их систематизации. Поскольку не определена форма их представления с точки зрения ис­пользования, то трудно говорить о приобретении знаний на метауровне. Тем не менее с этой пробле­мой связаны многие надежды в инженерии знаний,

Приобретение знаний из примеров

Метод приобретение знаний из примеров отличается от предыдущего метода, тем , что здесь выполняется сбор отдельных фактов, их преобразование и обобщение, а только затем они будут использованы в качестве знаний. И соответственно от уровня сложности системы вывода в системе будут возникать разные по степени общности и сложности знания. Необходимо также упомянуть о том, что этот метод приобретения знаний почти не нашёл практического применения, это может быть связано с тем, что входная информация представляет собой не систематизированный набор данных и для их обработки требуется наличие в системе обширных знаний по конкретной области.

По сравнению с предыдущим методом приобретения знаний, этот метод имеет большую степень свободы и соответственно необходимо описать общие положения этого принципа.
^ 1. Языки представления.






 Обучение по примерам — это процесс сбора отдельных фактов, их обобщение и систематизация, поэтому необходим унифицирован­ный язык представления примеров и общих правил. Эти правила, будучи результатом обучения, должны стать объектами для использования знаний, поэтому и образуют язык представления знаний. И наоборот, язык представления знаний должен учитывать и определять указанные выше условия приобретения знаний.

^ 2. Способы описания объектов.

 В случае обучения .по примерам из описаний отдельных объектов созда­ются еще более общие описания объектов некоторого класса, при этом возникает важная проблема: как описать данный класс объектов. В полном классе некоторых объектов следует определить меньший класс объектов, обладающих общим свойством (объ­екты только в этом классе обладают заданным свойством), но в действительности проще опреде­лить список объектов и убедиться, что все объекты в нем обладают общим свойством. Для некоторо­го типа задач можно эффективно использовать лож­ные примеры или контрпримеры, убедительно пока­зывающие, что данные объекты не входят в этот класс.. Иллюстрацией применения контр­примеров может служить понятие «почти то».

^ 3. Правила обобщения.

 Для сбора отдельных приме­ров и создания общих правил необходимы правила обобщения. Предложено несколько способов их опи­сания: замена постоянных атрибутов языка на пере­менные, исключение описаний с ограниченным при­менением и т. п. Очевидно, что эти способы тесно свя­заны с языком представления знаний.

^ 4. Управление обучением.

 В процессе обучения по примерам можно применять различные стратегии структуризации информации и необходимо управлять этим процессом в ответ на входные данные. Сущест­вуют два классических метода: метод «снизу-вверх», при .котором, последовательно выбираются и структу­рируются отдельные сообщения, и метод «сверху-вниз», при котором сначала выдвигается гипотеза, а затем она корректируется по мере поступления инфор­мации. На практике эти методы комбинируются, хотя управление обучением с максимальным эффектом не такая уж простая проблема.

При изучении метода приобретения знаний по примерам можно выделить следующий ряд методов:

1. 
   Параметрическое обучение
   
2. 
   Обучение по аналогии
   
3. 
   Обучение по индукции.

Параметрическое обучение.


Наиболее простая фор­ма обучения по примерам или наблюдениям состоит в определении общего вида правила, которое должно стать результатом вывода, и последующей корректи­ровки входящих в это правило параметров в зависи­мости от данных. При этом используют психологи­ческие модели обучения, системы управления обуче­нием и другие методы.

Примером обучающейся системы этой категории в области искусственного интеллекта является си­стема Meta-Dentral. Эта система выводит новые пра­вила путем коррекции правил продукций в процессе обучения или на основе исходных массспектральных данных параметрическое обучение в ней представ­лено в несколько специфичном виде, но все же она относятся к указанной выше категории, поскольку в системе задана основная структура знаний, кото­рая корректируется последовательно по отдельным данным.

Ярким примером применения этого метода приобретения знаний могут также служить системы распознавания образов (обсуждавшиеся ранее в другом докладе). В них ясно просматривается основной принцип этого метода - в ходе обучения нейронная сеть автоматически по определенным заранее законам корректирует веса связей между элементами и значения самих элементов.

^ Метод обучения по индукции.

Среди всех форм обучения необходимо особо выделить обучение на основе выводов по индукции - это обучение с использованием выводов высокого уровня, как и при обучении по аналогии. В процессе этого обучения путем обобщения совокупности имею­щихся данных выводятся общие правила. Возможно обучение с преподавателем, когда входные данные задает человек, наблюдающий за состоянием обу­чающейся системы, и обучение без преподавателя, когда данные поступают в систему случайно. И в том и в другом случае выводы могут быть различными, они имеют и различную степень сложности в зави­симости от того, задаются ли только корректные данные или в том числе и некорректные данные и т. п. Так или иначе, обучение этой категории включает открытие новых правил, построение теорий, создание структур и другие действия, причем модель теории или структуры, которые следует создать, за­ранее не задаются, поэтому их необходимо разра­ботать так, чтобы можно было объяснить все пра­вильные данные и контрпримеры.

Индуктивные выводы возможны в случае, когда представление результата вывода частично опреде­ляется из представления входной информации. В по­следнее время обращают на себя внимание про­граммы генерации программ по образцу с исполь­зованием индуктивных выводов.

Как уже было сказано, индуктивный вывод — это вы­вод из заданных данных объясняющего их общего правила. Например, пусть известно, что есть некото­рый многочлен от одной переменной. Давайте посмот­рим, как выводится f(х), если последовательно за­даются в качестве данных пары значений (0, f(0)), (1, f(1)), .... Вначале задается (0, 1), и естественно, что есть смысл вывести постоянную функцию f(х)=1. Затем задается (1, 1), эта пара удовлетворяет предложенной функции f{х)= 1. Следовательно в этот момент нет необходимости менять вывод. Наконец, задается (2, 3), что плохо согласуется с нашим выводом, поэтому откажемся от пего и после несколь­ких проб и ошибок выведем новую функцию f(х)==х²—х+1, которая удовлетворяет всем задан­ным до сих пор фактам (0, 1), (1, 1), (2,3). Далее мы убедимся, что эта же функция удовлетворяет фактам (3, 7), (4, 13), (5, 21) ..., поэтому нет необ­ходимости менять этот вывод. Таким образом, из последовательности пар переменная-функция можно вывести многочлен второй степени. Грубо говоря, такой метод вывода можно назвать индуктивным.

Как видно из этого примера, при выводе в каждый момент времени объясняются все данные, полученные до этого момента. Разумеется, данные, полученные позже, уже могут и не удовлетворять этому выводу. В таких случаях приходится менять вывод. Следова­тельно, в общем случае индуктивный вывод—это не­ограниченно долгий процесс. И это не удивительно, если вспомнить процесс освоения человеком языков, процесс совершенствования программного обеспече­ния и т. п.

Для точного определения индуктивного вывода необходимо уточнить:

1. 
   множество правил—объ­ектов вывода,
   
2. 
   метод представления правил,
   
3. 
   способ показа примеров,
   
4. 
   метод вывода и
   
5. 
   критерий правильности вывода.

В качестве правил—объектов вывода—можно рассматривать главным образом индуктивные функ­ции, формальные языки, программы и т. п. Кроме того, эти правила могут быть представлены в виде машины Тьюринга для вычисления функций, грам­матики языков, операторов Пролога и другим спо­собом. Машина Тьюринга—это математическая модель компьютера, ее в принципе можно считать про­граммой. В случае когда объектом вывода является формальный язык, он сам определяет правила, а его грамматика — метод представления правил, поэтому говорят о грамматическом выводе.

Для показа примеров функции f можно использо­вать последовательность пар (х,f(х)) входных и вы­ходных значений так, как указано выше, последовательность действий машины Тьюринга, вычисляющей и другие данные. Задание машине выводов пары входных и выходных значений (х, f(х)) функции f соответствует заданию системе автоматического син­теза программ входных значений х и выходных зна­чений f(х), которые должны быть получены програм­мой вычисления f в ответ на х. В этом смысле авто­матический синтез программ по примерам также можно считать индуктивным выводом функции f. Формальные языки — это множество слов; поэтому, например, для языка L можно рассматривать ва типа слов, принадлежащих и не принадлежащих этому языку. Первые назовем положительными, а вторые — отрицательными данными. Другими слова­ми, есть два способа показа примеров формального языка: с помощью положительных и отрицательных данных. Когда объектом служат сами программы, тогда то же самое можно говорить о функциях языка Лисп, но для Пролога показ примеров осуществляется в виде фактов. Например, (3>4, истина), (2<=1, ложь). В этом случае положительным данным соот­ветствуют данные с атрибутом «истина», а отрица­тельным — данные с атрибутом «ложь».

Вывод реализуется благодаря неограниченному повторению основного процесса

запрос входных данных -> предположение -> выходные данные.

Другими словами, при выводе последовательно по­лучают примеры как входные данные, вычисляют предположение па данный момент и выдают резуль­тат вычислений. Предположение в каждый момент времени основано на ограниченном числе примеров, полученных до сих пор, поэтому обычно в качестве метода вывода используют машину Тьюринга, вычис­ляющую предположение по ограниченному числу при­меров. Такую машину назовем машиной выводов.

Учитывая, что индуктивный вывод, как уже было отмечено, это неограниченно продолжающийся про­цесс, критерием правильности вывода, как правило, считают понятие идентификации в пределе. Это поня­тие введено Голдом, оно используется почти всегда в теории индуктивных выводов. Говорят, что машина вывода М идентифицирует в пределе правило R, если при показе примеров К последовательность выходных данных, генерируемых М, сходится к некоторому представлению т, а именно: все выходные данные, на­чиная с некоторого момента времени, совпадают с т, при этом т называют правильным представлением К.. Кроме того, говорят, что множество правил Г позво­ляет сделать индуктивный вывод, если существует некоторая машина выводов М, которая идентифици­рует в пределе любое правило К из множества Г. Обратите внимание на то, что слова «позволяет сде­лать индуктивный вывод» не имеют смысла для един­ственного правила, а относятся только к множеству правил.

^ Обучение по аналогии.

Приобре­тение новых понятий возможно путем преобразова­ния существующих знаний, похожих на те, которые собираются получить. Это важная функция, которую называют обучением на основе выводов по аналогии или просто обучением по аналогии. В нашей жизни много примеров, когда новые понятия или техни­ческие приемы приобретаются с помощью аналогии

Выводы по аналогии - один из важных объектов исследования искусственного интеллекта, наиболее интересные результаты здесь получены П. Уинстоном. Он использует выводы по аналогии, основываясь на следующей гипотезе: «Если две ситуации подобны по нескольким признакам, то они подобны и еще По одному признаку». Подобие двух ситуаций распознается путем обнаружения наилучших совпадений по наиболее важным признакам.

Аналогия—это метод выводов, при которых обнару­живается подобие между несколькими заданными объектами; благодаря переносу фактов и знаний, справедливых для одних объектов, на основе этого подобия на совсем другие объекты либо определяется. способ решения задач, либо предсказываются неиз­вестные факты и знания. Следовательно, когда чело­век сталкивается с неизвестной задачей, он на первых порах использует этот естественный метод вывода.

^ Направления исследования аналогии

Одна из важнейших проблем инженерии знаний— приобретение знаний. Под приобретением здесь по­нимается получение знаний в виде, пригодном для их использования компьютерами, поэтому многие исследователи указывают, что ключом к знаниям является теория и методология машинного обучения. В общем случае машинное обучение включает приобретение новых декларативных знаний, систематизацию и хра­нение новых знаний, а также обнаружение новых фактов. Среди указанных форм обучения аналогия, о которой будет идти далее речь, связана, и частности, с проблемой машинного обнаружения новых фактов.

Под новыми фактами мы будем понимать факты, которые дедуктивно не выводятся из некоторых существующих знаний. Получение новых знаний также рассматривалось выше в отношении к индуктивному выводу . В общем случае при индук­тивных выводах по заданным данным создается ги­потеза, их объясняющая, а с помощью дедукции из этой гипотезы можно вывести новые факты. С дру­гой стороны, при аналогии новые факты предсказы­ваются путем использования некоторых преобразова­ний уже известных знаний.

Индукция и аналогия крайне необходимы при об­работке интеллектуальной информации, и поэтому желательно изложить основы их совместного приме­нения. Шапиро ввел стро­гую формализацию индуктивных выводов в части вы­вода моделей с использованием логики предикатов первого порядка; в теории индуктивных выводов есть заметные успехи.

С целью обзора исследований аналогии, проведен­ных до настоящего времени, выделим два типа ана­логии: для решения задач и для предсказаний. Ана­логия первого типа применяется главным образом для повышения эффективности решения задач, кото­рые, вообще говоря, можно решить и без аналогии. Например, благодаря использованию решений ана­логичных задач в областях программирования и до­казательства теорем можно прийти к выводам о про­граммах или доказательствах. С другой стороны, используя аналогию для предсказаний, благодаря преобразованию знаний на основе подобия между объектами можно сделать заключение о том, что, возможно, справедливы новые факты. Например, если объектами аналогии является некая система аксиом, то знаниями могут быть теоремы, справедливые в этой системе. При этом, используя схожесть между системами аксиом, можно преобразовать теорему в одной из систем в логическую формулу для другой системы и сделать вывод о том, что эта формула есть теорема. Другими словами, аналогия используется и для решения некоторых строго сформулированных задач и для предсказаний, а также для приобретения не заданной ранее информации.

Примером использования метода приобретений знаний по аналогии может служить система доказательства теорем. При этом общая схема вывода выглядит следующим образом.

Это мы на олимпиаде по информатике,на которой мы заняли первое место.

ГЕННАЯ ИНЖЕНЕРИЯ

ГЕННАЯ ИНЖЕНЕРИЯ

или технология рекомбинантных ДНК, изменение с помощью биохимических и генетических методик хромосомного материала - основного наследственного вещества клеток. Хромосомный материал состоит из дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК). Биологи изолируют те или иные участки ДНК, соединяют их в новых комбинациях и переносят из одной клетки в другую. В результате удается осуществить такие изменения генома, которые естественным путем вряд ли могли бы возникнуть. Методом генной инженерии получен уже ряд препаратов, в том числе инсулин человека и противовирусный препарат интерферон. И хотя эта технология еще только разрабатывается, она сулит достижение огромных успехов и в медицине, и в сельском хозяйстве. В медицине, например, это весьма перспективный путь создания и производства вакцин. В сельском хозяйстве с помощью рекомбинантной ДНК могут быть получены сорта культурных растений, устойчивые к засухе, холоду, болезням, насекомым-вредителям и гербицидам.
Перенос плазмид у бактерий. Большая часть работ по переносу участков ДНК, или генов, проводилась до последнего времени на бактериях. У бактерий генетическая информация заключена в одной большой молекуле ДНК - хромосоме бактерии. Поскольку бактерии размножаются бесполым путем, эта генетическая информация на протяжении многих поколений остается в значительной степени неизменной. В бактериальной клетке имеются, помимо главной ее хромосомы, еще и небольшие кольцевые сегменты ДНК. Эти молекулы ДНК, т.н. плазмиды, часто несут в себе гены, ответственные за устойчивость к антибиотикам. Плазмиды можно извлечь из одной клетки и перенести в другую. Такие работы проводятся, например, на Esсherichia coli (кишечной палочке), безвредной бактерии, обитающей в желудочно-кишечном тракте человека. Некоторые из клеток E. coli содержат плазмиду с генами устойчивости к антибиотику тетрациклину. Такие плазмиды - их называют факторами устойчивости - легко отделить от главной хромосомной ДНК. Неустойчивые к тетрациклину (разрушаемые им) бактерии можно заставить включить в себя эти плазмиды, подвергнув клетки соответствующей химической обработке, которая сделает оболочку проницаемой для чужих плазмид. Клетки, получившие таким способом фактор устойчивости, выживают на культуральной среде, содержащей тетрациклин, тогда как неустойчивые клетки погибают. Из каждой клетки - в результате многократных делений - возникает клон, т.е. собрание точных копий одной-единственной клетки, полученных путем бесполого размножения. Плазмида воспроизводится в каждой клетке клона, и ее воспроизведение называют молекулярным клонированием. Соединение разных плазмид. Плазмиды можно разрезать, фрагменты сращивать друг с другом, а затем такие комбинированные плазмиды вводить в клетки. Можно соединять фрагменты ДНК одного и того же вида или же разных видов. Поскольку плазмидная ДНК представляет собой замкнутую кольцевую молекулу, кольцо нужно сперва разорвать таким образом, чтобы свободные концы были в химическом отношении реакционноспособными, пригодными для последующего соединения. Достичь этого удается либо простым механическим путем (например, сильным встряхиванием), либо с помощью различных ферментов, называемых нуклеазами (рестриктазами). Затем фрагменты ДНК соединяют с помощью лигаз - ферментов, исправляющих повреждения в ДНК и сшивающих концы ее разорванных нитей. Именно таким путем плазмиды из штамма E. coli, устойчивого к тетрациклину, и плазмиды из штамма, устойчивого к другому антибиотику, каномицину, можно соединить и получить штамм E. coli, устойчивый к обоим антибиотикам.
Эксперименты с двумя видами. Плазмиды другого вида бактерий, например Staphylococcus aureus (золотистого стафилококка), сами по себе не способны размножаться в клетках E. coli. Однако в них могут размножаться гибридные плазмиды, составленные искусственным путем из куска плазмиды S. aureus и фрагмента плазмиды E. coli. Был проведен эксперимент, в котором соединили плазмиды S. aureus, устойчивого к пенициллину, и плазмиды штамма E. coli, устойчивого к тетрациклину. Когда затем гибридные плазмиды были введены в клетки E. coli, полученный штамм оказался устойчивым и к пенициллину, и к тетрациклину. Этот эксперимент, в котором был осуществлен перенос генетической информации между неродственными организмами, позволил предположить, что в клетки бактерии можно вводить молекулы ДНК и высших организмов и что они будут в этих клетках реплицироваться (копироваться).
Перенос генов животных. Из генов животных первыми были введены в бактерию гены шпорцевой лягушки Xenopus laevis. Эти гены хорошо изучены и легко поддаются идентификации. Их ввели в клетки штамма E. coli, устойчивого к тетрациклину, и они здесь реплицировались. У полученных клонов состав ДНК соединял в себе характеристики X. laevis и E. coli. В настоящее время научились уже переносить гены от одного животного к другому и от животного к растениям. Получены "трансгенные" мыши, свиньи, овцы, коровы и рыбы. ДНК можно прямо инъецировать в оплодотворенное яйцо вида-реципиента, или можно использовать в качестве переносчика вирус, который, проникнув в клетку, внесет с собой и нужный ген. Третий метод связан с использованием неспециализированных стволовых (т.е. родоначальных) клеток эмбриона. Гены вводят в стволовые клетки путем инъекции или с помощью вируса, и полученные в результате трансгенные клетки инъецируют другому зародышу, который включает эти чужие клетки в свои ткани. Гены человека вводили и в растения, например в табак, в надежде получить таким способом большие количества нужных белков, в частности антител и ферментов. В этих экспериментах перенос генов оказался довольно простым делом. Была придумана специальная "генная пушка", выстреливающая ДНК прямо в листья растений.
Практическое применение. Теперь умеют уже синтезировать гены, и с помощью таких синтезированных генов, введенных в бактерии, получают ряд веществ, в частности гормоны и интерферон. Их производство составило важную отрасль биотехнологии. Интерферон - белок, синтезируемый организмом в ответ на вирусную инфекцию, изучают сейчас как возможное средство лечения рака и СПИДа. Понадобились бы тысячи литров крови человека, чтобы получить такое количество интерферона, какое дает всего один литр бактериальной культуры. Ясно, что выигрыш от массового производства этого вещества очень велик. Очень важную роль играет также получаемый на основе микробиологического синтеза инсулин, необходимый для лечения диабета. Методами генной инженерии удалось создать и ряд вакцин, которые испытываются сейчас для проверки их эффективности против вызывающего СПИД вируса иммунодефицита человека (ВИЧ). С помощью рекомбинантной ДНК получают в достаточных количествах и человеческий гормон роста, единственное средство лечения редкой детской болезни - гипофизарной карликовости. Еще одно перспективное направление в медицине, связанное с рекомбинантной ДНК, - т.н. генная терапия. В этих работах, которые пока еще не вышли из экспериментальной стадии, в организм для борьбы с опухолью вводится сконструированная по методу генной инженерии копия гена, кодирующего мощный противоопухолевый фермент. Генную терапию начали применять также для борьбы с наследственными нарушениями в иммунной системе. В сельском хозяйстве удалось генетически изменить десятки продовольственных и кормовых культур. В животноводстве использование гормона роста, полученного биотехнологическим путем, позволило повысить удои молока; с помощью генетически измененного вируса создана вакцина против герпеса у свиней.
Общественное мнение. Несмотря на явную пользу от генетических исследований и экспериментов, само понятие "генная инженерия" породило различные подозрения и страхи, стало предметом озабоченности и даже политических споров. Многие опасаются, например, что какой-нибудь вирус, вызывающий рак у человека, будет введен в бактерию, обычно живущую в теле или на коже человека, и тогда эта бактерия будет вызывать рак. Возможно также, что плазмиду, несущую ген устойчивости к лекарственным препаратам, введут в пневмококк, в результате чего пневмококк станет устойчивым к антибиотикам и пневмония не будет поддаваться лечению. Такого рода опасности, несомненно, существуют. Генетические исследования ведутся серьезными и ответственными учеными, а методы, позволяющие свести к минимуму возможность случайного распространения потенциально опасных микробов, все время совершенствуются. Оценивая возможные опасности, которые эти исследования в себе таят, следует сопоставлять их с подлинными трагедиями, вызванными недоеданием и болезнями, губящими и калечащими людей.
См. также

генная инженерия

генная инженерия иначе генетическая инженерия (англ. gene engineering или genetic engineering) — совокупность приемов, методов и технологий выделения генов из организма (клеток), осуществления манипуляций с генами (в том числе получения рекомбинантных РНК и ДНК) и введения их в другие организмы.

Описание

Генная инженерия является инструментом биотехнологии. В ней используются методы молекулярной и клеточной биологии, цитологии, генетики, микробиологии и вирусологии. Генная инженерия применяется для получения желаемых качеств изменяемого (генетически модифицированного) организма. В отличие от традиционной селекции, в ходе которой организм подвергается изменениям собственного генома посредством мутаций, методы генной инженерии позволяют изменять геном посредством введения в него желаемых генов, в том числе совершенно чужеродных. Примерами применения генной инженерии являются: получение генетически модифицированных сортов культурных растений, обладающих новыми полезными свойствами; создание бактерий и грибов, продуцирующих гормоны, антибиотики, витамины, ферменты и других вещества для нужд фармацевтической и пищевой промышленности; создание трансгенных животных в качестве живых фабрик для производства биомедицинских препаратов, а также новых пород экспериментальных мышей (нокауты) для научных исследований функционирования определенных генов.

В области нанобиотехнологий — создание генно-инженерных химерныхбелков, ионных каналов и биологических моторов с принципиально новыми свойствами ложится в основу современных биосенсоров, систем доставки лекарств и т.п.

НАИБОЛЕЕ ВПЕЧАТЛЯЮЩИЕ ПРАКТИЧЕСКИЕ СВЕРШЕНИЯ

Среди многих достижений генной инженерии, получивших применение в медицине, наиболее значительное W получение человеческого инсулина в промышленных масштабах.

Всем широко и печально известна такая болезнь, как сахарный диабет, когда организм человека утрачивает способность вырабатывать физиологически важный гормон W инсулин. В результате в крови накапливается сахар и больной может погибнуть. Инсулин уже давно получают из органов животных и используют в медицинской практике. Однако многолетнее применение животного инсулина ведет к необратимому поражению многих органов пациента из-за иммунологических реакций, вызываемых инъекцией чужеродного человеческому организму животного инсулина. Но даже потребности в животном инсулине до недавнего времени удовлетворялись всего на 60 - 70%. Так, в 1979 году из 6 млн. больных во всем мире только 4 млн. получали инсулин. Без лечения инсулином больные умирали. А если учесть, что среди больных диабетом немало детей, становится понятным, что для многих стран это заболевание превращается в национальную трагедию.

Генные инженеры в качестве первой практической задачи решили клонировать ген инсулина. Клонированные гены человеческого инсулина были введены с плазмидой в бактериальную клетку, где начался синтез гормона, который природные микробные штаммы никогда не синтезировали. Начиная с 1982 года фирмы США, Японии, Великобритании и других стран производят генно-инженерный инсулин. Проблема решена. Из 1000 литров бактериальной культуры получают приблизительно 200 г инсулина, что равно количеству, получаемому из 1600 кг поджелудочной железы животных. Параллельно была решена проблема иммунологического поражения организмов диабетиков животным инсулином.

Производство и продажу инсулина впервые начала американская фирма Eli Lilly. Мировой рынок инсулина составляет в настоящее время более 400 млн. долларов, ежегодное потребление около 2500 кг.

Более двадцати фирм Японии и несколько американских фирм разрабатывали другой очень важный медицинский препарат W интерферон, который эффективен при различных вирусных заболеваниях и злокачественных новообразованиях. Первым из этих соединений на рынок поступил альфаинтерферон, затем бета-интерферон.

Еще один эффективный противораковый препарат W интерлейкин W производится в Японии и США. Интересно отметить, что сегодня американский рынок медицинских препаратов, полученных методами генной инженерии, сравним с такими массовыми лекарствами, как антибиотики. К 2000 году стоимость продукции, выпускаемой в США на основе генно-инженерных методов, достигнет 50 млрд. долларов в год.

Около 200 новых диагностических препаратов уже введены в медицинскую практику, и более 100 генно-инженерных лекарственных веществ находится на стадии клинического изучения. Среди них лекарства, излечивающие артрозы, сердечно-сосудистые заболевания, некоторые опухолевые процессы и, возможно, даже СПИД. Среди нескольких сотен генно-инженерных фирм 60% работают над производством лекарственных и диагностических препаратов.

Генотерапия

Неблагоприятная экологическая обстановка и целый ряд других подобных причин приводят к тому, что все больше детей рождается с серьезными наследственными дефектами. В настоящее время известно 4000 наследственных заболеваний, для большинства из которых не найдено эффективных способов лечения.

Генные инженеры уже внесли свой вклад в решение этой проблемы, разработав диагностические препараты, позволяющие обнаруживать генетические аномалии в период беременности, что дает возможность предотвратить рождение больного ребенка. Однако более одного процента всех новорожденных имеют генетические заболевания, которые приводят к физическим и умственным нарушениям, а также к ранней смерти.

Буквально с первых шагов генной инженерии ученые задались целью разработать методы исправления генетических повреждений путем введения в организм "здоровых" генов. В 1989 году в Национальных Институтах Здоровья США впервые была предпринята попытка применить в клинической практике генотерапию для лечения опасного заболевания "тяжелый комбинированный иммунодефицит" (ТКИД). В настоящее время генотерапия ТКИД проходит завершающую стадию клинических испытаний.

Наиболее обнадеживающие результаты ожидают в тех случаях, когда заболевание обусловлено дефектом одного гена. В этом случае полагают, что удастся вводить нормальный ген в соматические клетки прицельно в то место на хромосоме, где находится дефектный ген. При гомологичной рекомбинации введенный ген заместит дефектный. Такой однократной процедуры в ряде случаев будет достаточно, чтобы излечить болезнь. Однако на практике очень трудно проконтролировать судьбу введенной в клетки ДНК, и на одно правильное встраивание в генном приходится более 1000 случайных. Разрабатывается и другой подход, когда введенный ген не заменяет дефектный, а компенсирует его функцию, встраиваясь в хромосому в другом месте.

Исследования ведутся очень интенсивно, хотя до реализации программы лечения для большинства наследственных заболеваний предстоит еще длинный и многотрудный путь. Возможность излечения таких заболеваний путем введения нормальных генов W это такая благородная задача, что в некоторых странах исследования в области генотерапии считаются наиболее приоритетными и финансируются в первую очередь.

Трансгенные растения

Веками селекционеры работают над выведением новых сортов культурных растений, придавая им свойства, необходимые для практического использования. Достаточно сравнить цветок розы с цветком шиповника, чтобы убедиться, сколь велики достижения трудов человеческих. Правда, при этом вспоминаешь, что путь от диких предков к культурным растениям простирается на десятки тысяч лет. При этом чем лучше сорт растения или порода животного, тем они капризнее, больше подвержены различным вирусным и микробным заболеваниям, малоустойчивы к насекомым, засухе и т.д.

И вот генные инженеры решили помочь селекционерам сделать культурные растения такими же устойчивыми к болезням и различным экстремальным воздействиям, как и их дикие предки.

С этой целью была разработана система переноса в растения различных чужих генов, которые могут сообщать растениям полезные свойства. Наиболее распространен перенос генов с помощью вируса, поражающего фитопатогенную бактерию Agrobacterium tumefaciens. Плазмида найденного в клетках A. tumefaciens способна переносить часть своей ДНК в растительные клетки. Именно в эту ДНК встраивается необходимый "полезный" ген. Растения, в хромосому которых встраивается чужой ген, называются трансгенными.

Впервые трансгенные растения были получены в 1982 году учеными из Института растениеводства в Кельне и компании Monsanto. В результате растения приобрели устойчивость к антибиотику канамицину, ингибирующему рост. В настоящее время только в компании Monsanto получено более 45 тысяч независимых линий трансгенных растений.

Одна из важных задач - получение растений, устойчивых к вирусам, так как в настоящее время не существует прямых способов борьбы с вирусными инфекциями сельскохозяйственных культур. Ученые из Университета штата Вашингтон решили, что устойчивость к вирусам можно "привить" растениям, вводя в растительные клетки гены белка оболочки вируса табачной мозаики. Эксперимент полностью подтвердил это предположение: интенсивный синтез белка оболочки любого вируса в клетках растений вызывает устойчивость к данному вирусу. В настоящее время получены трансгенные растения, способные противостоять воздействию более десятка различных вирусных инфекций. Еще одна задача связана с защитой растений от насекомых-вредителей. Применение инсектицидов не вполне эффективно, во-первых, из-за их токсичности, во-вторых, потому, что дождевой водой они смываются с растений. В генно-инженерных лабораториях Бельгии и США были успешно проведены работы по внедрению в растительную клетку генов, отвечающих за синтез инсектицидов бактериального происхождения. Эти гены ввели в клетки картофеля, томатов и хлопчатника. Трансгенные растения картофеля и томатов были устойчивы к колорадскому жуку, растения хлопчатника оказались устойчивыми к разным насекомым, в том числе к хлопковой совке. Применение инсектицидов было сокращено на 40 - 60%.

Генные инженеры вывели трансгенные растения с удлиненным сроком созревания плодов. Такие помидоры, например, можно снимать с куста красными, не боясь, что они перезреют при транспортировке.

Список растений, к которым успешно применены методы генной инженерии, составляет около пятидесяти видов, включая яблоню, сливу, виноград, капусту, баклажаны, огурец, пшеницу, сою, рис, рожь и много других сельскохозяйственных растений, возделывание которых в ближайшем будущем будет существенно облегчено благодаря генетическим модификациям.

На рис. 3 показаны два метода создания трансгенных растений. При использовании Agrobacterium вводимая ДНК (чужеродный ген) включается в бактериальную плазмиду. Бактериями, несущими химерную плазмиду, заражают клетки растений и переносят в них нужную ДНК. Второй метод W так называемая ДНК-пушка W состоит в том, что растительные клетки бомбардируют металлическими частицами, покрытыми ДНК. В обоих случаях попавшая в клетку ДНК встраивается в ее хромосомы, затем клетка делится, и из нее регенерирует целое растение.

НЕКОТОРЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Уже первые шаги в области изучения рекомбинантных молекул позволили считать, что достигнут не просто успех, но осуществлен прорыв, открывающий новые пути для познания наследственности. Возникли исключительные условия для изучения механизмов функционирования и структурной организации генома, в том числе и генома человека. Используя методы генной инженерии, ученые сделали много поразительных открытий. К одному из них относится явление дискретности генов эукариот. Если раньше было признано положение о коллинеарном переносе генетической информации от ДНК на мРНК и от мРНК на блок, то сейчас установлено, что гены животных и растений имеют внутри такие последовательности, которые после транскрипции удаляются и не копируются в структуре белка. Значимые части гена назвали экзонами, а удаляемые части W интронами. Последовательности РНК, соответствующие интронам, вырезаются и не транслируются, а последовательности, соответствующие экзонам, сшиваются специальными ферментами. Процесс получил название сплайсинг (рис. 2).

Другое очень важное открытие состоит в следующем. Было известно, что у бактерий, да и не только у них, в составе генома имеются такие гены, которые перемещаются, мигрируют, меняют свое место на хромосоме. Генная инженерия позволила глубже проникнуть в природу подвижных элементов, изучить их структуру, механизмы действия и биологическую роль. Именно при перемещении подвижных элементов (транспозонов) и происходит часто негомологичная рекомбинация.

ЧЕМ ГЕННАЯ ИНЖЕНЕРИЯ ПРИНЦИПИАЛЬНО ОТЛИЧАЕТСЯ ОТ КЛАССИЧЕСКОЙ СЕЛЕКЦИИ?

Для того чтобы это понять, перечислим ограничения, с которыми сталкиваются селекционеры при получении новых пород животных, сортов растений или активных рас практически ценных микроорганизмов:

1) нельзя скрещивать неродственные виды;

2) нельзя извне управлять процессом рекомбинации в организме;

3) нельзя предугадать, какое получится потомство.

Известно, что в природе скрещиваются между собой только близкородственные организмы, так как существуют специальные клеточные барьеры скрещивания клеток. Кроме того, процесс рекомбинации заключается во взаимодействии между гомологичными, то есть близкими по своей молекулярной структуре, хромосомами. Постоянство своего генетического состава организм очень надежно охраняет. Даже самая богатая фантазия не может вообразить, каких монстров породила бы природа, если бы не охраняла чистоту вида, препятствуя скрещиванию неродственных форм.

Генетическая рекомбинация в организме W очень сложный процесс, которым управлять извне невозможно. Это обстоятельство делает путь к получению новой породы или расы очень тернистым, долгим, а подчас и невозможным.

Результаты скрещивания невозможно предсказать заранее. Как хочется, чтобы ребенок был таким же очаровательным, как мама, сильным и добрым, как папа, умным, как дедушка, и веселым, как бабушка. Но процесс рекомбинации - статистический, и нам не дано стопроцентно предугадать, какие признаки родителей унаследует потомство, и результат бывает иногда прямо противоположным ожидаемому.

Молекулярная биология вооружила ученых пониманием законов передачи от родителей потомству наследственной информации. Стали понятными причины ограничений классической селекции, а также то обстоятельство, что природные механизмы, стоящие на страже чистоты и стабильности своего генома, преодолеть практически невозможно.

А что если попытаться проводить рекомбинацию хромосом или отдельных генов вне организма (in vitro), в пробирке? Первые удачные эксперименты такого рода сделаны в 1972 году, и вскоре был создан арсенал приемов и методов, позволяющих производить рекомбинацию генов in vitro, затем вводить полученную генную конструкцию в клетку, при этом в последней синтезируются продукты введенных генов.

Таким образом, суть генной инженерии состоит в том, что процесс рекомбинации производится вне организма и таким образом преодолеваются все ограничения, с которыми сталкиваются ученые, используя приемы классической селекции. Итак, теперь все стало можно: можно скрещивать отдельные гены "ужа и ежа", можно управлять процессом, можно предсказать результат