Можно ли запрограммировать старение

Введение

Эволюция процесса старения уже давно остается биологической загадкой, так как эволюция признака, не приносящего индивидууму очевидных преимуществ, плохо поддается объяснению. Более 60 лет назад Медавар (Medawar) осознал, что сила естественного отбора угасает с увеличением хронологического возраста из-за неизбежных рисков, связанных с воздействием окружающей среды. Это легло в основу общепризнанной теории, согласно которой старение является следствием угасания давления отбора, направленного на бесконечное поддержание физиологических функций живых существ. Однако в последние годы появился ряд статей, указывающих на существование специфичных генов старения, то есть на то, что процесс старения генетически запрограммирован. Если это предположение верно, оно имеет большое значение для экспериментов, посвященных изучению и отсрочке старения. Поэтому авторы данной статьи детально проанализировали различные специфичные предположения, согласно которым старение должно быть запрограммировано. Оказалось, что ни одно из них не выдерживает тщательной проверки своих допущений или результатов моделирования. Теории незапрограммированного старения, основывающиеся на видении Медавара (впоследствии переработанном Гамильтоном (Hamilton) и Чарльзвортом (Charlesworth), до сих пор остаются лучшим объяснением эволюции процесса старения. Авторы надеются, что данный анализ поможет прояснить проблемы, ассоциированные с идеей запрограммированного старения.

Многих людей, впервые задумывающихся над вопросом «почему и как происходит старение?», естественным образом привлекает идея генетической программы. Согласно этой идее, старение необходимо либо для предотвращения перенаселения ареала обитания вида, либо для стимуляции эволюционных изменений путем ускорения смены поколений. Идея, согласно которой старение является запрограммированным свойством, положительно влияющим на выживание вида, впервые была сформулирована Вайсманом (Weismann, 1891), однако в настоящее время признается в целом неверной, так как за ее основу взят групповой отбор, обычно гораздо более слабый, чем отбор, действующий на индивидуальном уровне. Помимо этого она является цикличной, так как допускает, что неподверженные старению пожилые особи в целом «изнашиваются».

Вместо теории запрограммированного старения объяснение причин старения в последнее время принято выбирать между трех идей, основывающихся на принципе, согласно которому для итеропарных видов (размножающихся многократно в отличие от видов, воспроизводящихся один раз в жизни и погибающих вскоре после этого) давление естественного отбора угасает на протяжении взрослой жизни. Это угасание происходит потому, что по мере увеличения возраста происходит прогрессивное уменьшение сохраняющейся доли от общего потенциального репродуктивного выхода, на которую селекция может воздействовать с целью отделения более жизнеспособных генотипов от менее жизнеспособных.

Согласно теории накопления мутаций, предложенной Медаваром в 1952 году, с течением эволюционного времени происходит непрерывное накопление губительных мутаций, экспрессирующихся только после определенного возраста. Естественный отбор в целом способствует устранению губительных генов, однако его давление ослабевает с возрастом, при этом на фоне постоянного появления новых мутаций формируется баланс между мутациями и отбором, который (для доминантных мутаций) описывается как µ/s, где µ – это скорость появления мутаций, а s – неблагоприятный с точки зрения отбора признак.

Согласно теории антагонистической плейотропии, ген, имеющий положительное влияние в раннем возрасте, но пагубно действующий на поздних этапах жизни, может оказывать полезный результирующий эффект и поэтому подвергаться активному положительному отбору. Возможными примерами антагонистических эффектов является высокий уровень тестостерона, что хорошо для усиленной репродукции, но может повышать риск развития рака предстательной железы на более поздних этапах жизни, или деактивация теломеразы, предотвращающая развитие рака, при этом одновременно приводящая к вступлению клеток в фазу физиологического старения.

Теория одноразовой сомы описывает оптимизацию распределения ресурсов между поддержанием жизнеспособности с одной стороны и другими процессами, как рост и репродукция, с другой стороны. Организм, инвестирующий бОльшую часть своего энергетического бюджета в предотвращение накопления повреждений своих белков, клеток и органов, будет отличаться более медленной скоростью старения, однако в его распоряжении будет меньше ресурсов, которые можно затратить на рост и репродукцию, и наоборот. Математические модели данной концепции демонстрируют, что оптимальное вложение в поддержание жизнеспособности (максимизирующая жизнеспособность) всегда ниже фракции, необходимой для предотвращения старения.

Одним из аргументов против запрограммированного старения было общепринятое на протяжении продолжительного времени мнение, согласно которому в дикой природе лишь незначительная часть популяции выживает достаточно долго для того, чтобы умереть от возрастных причин. Отсутствие значительной роли физиологического старения в дикой природе свидетельствовало бы против эволюции запрограммированного старения как за счет устранения любого потенциального преимущества активного уничтожения состарившихся особей (что в нормальных условиях не было бы заметно), так и за счет снижения очевидности того, каким образом могла возникнуть программа, движущая процесс, которому в целом не придается значения.

Однако недавние полевые исследования предоставили убедительные свидетельства в пользу того, что старение представляет собой феномен, который можно наблюдать и в диких популяциях широкого спектра видов. Очевидно, что редкость наблюдения старения в живой природе никогда не могла быть безоговорочной, так как даже для незапрограммированных теорий сложный арсенал механизмов обеспечения долголетия мог сформироваться только в случае недостаточности возрастной смертности в живой природе для создания необходимого давления отбора. Это был бы особый случай эволюции увеличенного долголетия, которое, как принято считать, часто является результатом адаптаций, направленных на снижение смертности от внешних причин (например, за счет появления способности к полетам у птиц и летучих мышей), что оставило бы популяции подверженными усиленному истощению под действием внутренних причин (физиологическому старению) до появления вторичных адаптаций, повышающих вероятность долголетия. Однако новый взгляд на то, что старение широко распространено в живой природе, ослабил силу одного из традиционных аргументов против запрограммированного старения, сохраняя его теоретическую возможность. Поэтому наиболее важно проанализировать специфичные версии теорий запрограммированного старения и объяснить причины их несостоятельности.

Это обсуждение не только интересно с теоретической точки зрения, но и имеет практическое применение для проведения определенного типа экспериментов, целью которых является изучение механистических основ старения. Если бы генетическая программа старения существовала, существовали бы и гены, со специфическими функциями, нарушающими функционирование организма и таким образом состаривающие его. В таких условиях можно было бы планировать эксперименты по идентификации и ингибированию этих генов и, соответственно, модификации и даже предотвращения процесса старения. Однако если старение не запрограммировано, ситуация полностью изменяется. Поиск генов, активно вызывающих старение, был бы пустой тратой усилий, помимо этого было бы слишком просто неправильно интерпретировать происходящие по мере старения изменения генной экспрессии как первичные движущие механизмы возникновения фенотипа физиологического старения, а не вторичные реакции (например, реакции на молекулярные и клеточные дефекты). Бесспорно, гены оказывают влияние на долголетие, однако природа соответствующих генов должна значительно отличаться в зависимости от того, запрограммировано старение или нет.

Несмотря на убедительные аргументы в пользу того, что старение не запрограммировано, до сих пор предпринимаются попытки сформулировать теорию запрограммированного старения, имеющую убедительное подтверждение в форме количественных моделей. Важно серьезно относиться к подобным заявлениям, так как протест против общепринятого мнения является путем, часто ведущим к научному прогрессу. Однако также важно помнить, что подобные заявления следует рассматривать очень внимательно, так как аналогичные усилия необходимо прикладывать к проверке точности и достоверности как модели, так и эксперимента. В данной статье проведен критический анализ моделей, предложенных для поддержки теорий запрограммированного старения. В каждом случае авторы идентифицировали серьезные недостатки, подвергающие сомнению выводы, сделанные разработчиками этих моделей. Анализ показал, что рассматриваемые модели основывались преимущественно на методах имитационного моделирования, а не на методах математического анализа. Тогда как преимуществом аналитических (математических) моделей в целом является прозрачность, они малоприменимы в случаях, когда анализируемый феномен зависит от таких параметров, как пространственные эффекты, являющиеся краеугольным камнем ряда заявлений в пользу теории запрограммированного старения. Поэтому большая часть данного исследования основана на компьютерных симуляциях теоретических моделей, так как модели необходимо было оценивать внутри их собственных рамок. Авторы считают, что доступ к необходимому программному коду важен для воспроизведения симуляций и поиска предпосылок, четких упоминаний которых может не быть в публикациях. Поэтому исходный код, а также рабочие версии программ доступны в виде дополнительного материала (Data S1–S6 в оригинале статьи).

Регулируемость продолжительности жизни

Продолжительность жизни отличается не только для разных видов, в некоторых случаях она варьирует и внутри вида под действием внешних и генетических факторов. Поэтому теории эволюции старения должны объяснять регулируемость продолжительности жизни. Голдсмит (Goldsmith (2012, 2013)) утверждал, что способность организма точно регулировать свою продолжительность жизни в ответ на временные изменения условий окружающей среды (например, низкокалорийную диету) несовместима с теориями незапрограммированного старения и, соответственно, свидетельствует в пользу запрограммированного старения. В обеих публикациях приведена диаграмма, на которой давление отбора представлено как функция от продолжительности жизни в текущий момент времени (рисунок 1А). Согласно Голдсмиту, только теории запрограммированного старения могут породить кривую, пересекающую абсциссу (пунктирная линия). Такая модель указывает на существование значения продолжительности жизни, ниже которого возникает давление отбора, направленное на его увеличение, а выше которого – на его уменьшение. Однако это заявление ошибочно. Теории одноразовой сомы и антагонистической плейотропии основаны на компромиссах и поэтому порождают такую модель. Для иллюстрации этой точки зрения рисунок 1В демонстрирует четкое вычисление, проведенное согласно теории одноразовой сомы с подстановкой значений параметров, обеспечивающих оптимальную продолжительность жизни, соответствующую 8,68. Инвестирование большего количества ресурсов в поддержание жизнеспособности организма увеличило бы его продолжительность жизни, что одновременно снизило бы его эволюционную силу (из-за уменьшения фертильности) при оценке с использованием мальтузианского параметра, r. Что, соответственно, привело бы к появлению давления отбора, направленного на снижение количества ресурсов, инвестируемых в поддержание жизнеспособности, что, в свою очередь, автоматически восстанавливало бы продолжительность жизни до оптимального значения.

Рисунок 1 (А) Давление отбора в направлении увеличения продолжительности жизни как функция от продолжительности жизни в текущий момент времени (Goldsmith (2013)). (В) Давление отбора в направлении увеличения продолжительности жизни как функция от средней продолжительности жизни в текущий момент времени согласно теории одноразовой сомы (Kirkwood & Rose, 1991). Вертикальная линия соответствует оптимальному значению продолжительности жизни, при котором изменяющее продолжительность жизни давление отбора равняется нулю.

В то же время, теория накопления мутаций не основана на компромиссах и действительно генерирует кривую, соответствующую точечной линии на рисунке 1А. Голдсмит заявляет, что теории незапрограммированного старения основаны на идее, согласно которой чистое (без всяких компромиссов) эволюционное давление, направленное на жизнь и репродукцию за пределами определенного видоспецифичного возраста, фактически равняется нулю. Это практически подразумевает, что даже незначительное повышение такого давления привело бы к непрерывному увеличению продолжительности жизни, что также ошибочно. Как описано выше, в эволюционном масштабе происходит постоянное появление губительных генов, накапливающихся в популяции до определенного уровня, регулируемого равновесием между мутациями и отбором, указываемым как μ/s. Так как согласно теории накопления мутаций экспрессия губительных генов возрасто-специфична, ее стабильный уровень повышается с возрастом (т.к. s снижается по мере старения). Таким образом чистый эффект действия двух давлений отбора – (i) увеличивающего смертность из-за губительных генов и (ii) увеличивающего продолжительность жизни потому что это повышает приспособленность – может обеспечивать повышение возрасто-специфичной смертности несмотря на сохранение небольшого давления отбора, направленного на увеличение продолжительности жизни. Это и есть самая суть теории накопления мутаций, которую можно продемонстрировать математически.

И наконец, судя по всему, Голдсмит считает, что только теории запрограммированного старения допускают возможность тонкой регулировки продолжительности жизни организмом, например, в форме реакции на изменения окружающей среды. Очевидно, что такой признак может быть адаптивным и увеличивающее продолжительность жизни действие низкокалорийной диеты считалось результатом такой появившейся в ходе эволюции пластичности. Анализ, проведенный Шенли и Кирквудом (Shanley & Kirkwood (2001)), показал, что в жизненном цикле мыши, как и в рамках теории одноразовой сомы, есть место адаптивной гибкости, обеспечивающей точную регулировку инвестиций в поддержание жизнедеятельности. В действительности такая гибкость присуща всем характеристикам жизненного цикла, а эволюция оптимальной скорости старения является лишь одной из таких характеристик.

Способность к развитию

Скулачев (Skulachev, 1997)

Многие сторонники теорий запрограммированного старения считают, что стареющий вид имеет селекционное преимущество благодаря более быстрой эволюции. Например, в 1997 году Скулачев написал: «вызванная старением смерть очищает популяцию от предшественников и освобождает место для потомства, имеющего новые полезные свойства». Это напоминает идею Вайсмана (Weismann), на которую ссылается Скулачев. Отличие заключается в том, что по Скулачеву старение устраняет из популяции в целом полностью здоровых индивидуумов в надежде на то, что это будет компенсировано появлением новорожденных, имеющих благоприятные мутации. Проблема данной идеи заключается в том, что в большинстве своем мутации неблагоприятны, поэтому следующее поколение не является автоматически более адаптированным. Неясно, каким образом в отсутствие старения (которое следует признавать оригинальным состоянием, если предполагаемая теория не является циклической) описываемые Скулачевым механизмы смерти могут в действительности воздействовать на «предшественников». Даже если бы они могли, устранение хронологически старых особей может быть процессом, избирательно удаляющим организмы, приспособленность которых выше среднего, так как доживание до более позднего возраста в целом является признаком того, что организм имеет генотип, обеспечивающий повышенную приспособленность. Скулачев не предлагает никакого количественного обоснования своей гипотезы и при ближайшем рассмотрении следование его аргументам привело бы к непредвиденному последствию, проявляющемуся тем, что в реальности старение замедляет эволюцию посредством избирательного устранения особей, обладающих врожденной повышенной приспособленностью.

Голдсмит (Goldsmith, 2008)

Голдсмит предложил еще одну гипотезу, основанную на идее, согласно которой запрограммированное старение усиливает способность к развитию. Он уделяет внимание видам с половым размножением и отмечает, что половая рекомбинация порождает высокую генетическую вариабельность в популяции, что, согласно Голдсмит, должно ускорять процесс эволюции. Если старение уменьшает среднюю продолжительность жизни, оно также укорачивает время жизни поколения. Таким образом половая рекомбинация обеспечивает возможность «тестирования» большего количества генетических вариантов в течение одного и того же периода времени. Эта гипотеза рассматривает различные силы отбора (отрицательное влияние укорочения продолжительности жизни против гипотетического положительного влияния на генетическую вариабельность), действующие в противоположных направлениях и, соответственно, для ее визуализации и понимания ее адекватности требуется математическая модель. К несчастью, Голдсмит (2008) сформулировал свою идею исключительно на словах и авторы решили проанализировать ее правдоподобие с помощью разработки агенто-ориентированной компьютерной симуляции ее последствий.

Агенто-ориентированные компьютерные симуляции являются современным вариантом клеточного автомата, в котором агенты (в данном случае входящие в популяцию особи) живут в 2- или 3-мерном окружении и следуют сколь угодно сложному комплексу правил. Данный тип моделирования особенно хорошо подходит для анализа вопросов популяционного уровня, так как он автоматически учитывает пространственные эффекты, важные для изучения феноменов, в основе которых лежит родственный или групповой отбор.

Для своих симуляций авторы использовали MASON – превосходную бесплатную библиотеку программного обеспечения на базе языка Java, предназначенного для крупномасштабных, сложных в вычислительном отношении симуляций. В созданной ими модели агенты обитают в 2-мерном мире (шаг координатной сетки 250х250), грани которого циклически соединены таким образом, что формируют поверхность торуса. В данной модели агенты следуют трем правилам, позволяющим им перемещаться, размножаться и умирать. Правило перемещения создает медленную диффузию агентов, упрощенно воспроизводящую перемещение животных в дикой природе. Агенты либо перемещаются на незанятые свободные поля или меняются полями с соседними агентами. Исторически четыре соседствующих агента, располагающиеся на север, юг, запад и восток, формирующие так называемое фон-неймановское соседство, а 8 соседствующих агентов, включая четыре диагональных угла, – соседство Мура. Репродукция зависит от достижения возраста зрелости и комплекса генов, которые могут иметь значимость (аллели), варьирующую от 0 до 1, аддитивно способствующих общей вероятности репродукции (фертильности). Как предположил Голдсмит (2008), половое размножение особей происходит за счет выбора партнера для спаривания из соседства Мура, с которым происходит обмен генетическим материалом. Таким образом, каждый из родителей передает потомству 50% генов. И наконец, агенты могут умирать из-за зависящей от возраста смертности от внешних причин (y) или из-за достижения максимально возможной продолжительности жизни (симуляция запрограммированного старения). В таблице 1 резюмирован этот комплекс правил.

Таблица 1. Комплекс правил, описывающий поведение агентов в симуляции, тестирующей идею способности к развитию, высказанную Голдсмитом (2008). «А» соответствует текущему агенту, «Е» – пустому полю, а «Х» – содержимому любого поля. Индекс «N» соответствует полю в соседстве Мура, а отсутствие индекса – поле, на котором агент находится в текущий момент времени. Например, согласно первому правило, поле соседства, которое может иметь произвольное содержимое, с вероятностью mProb заполняется текущим агентом. Помимо этого, поле, на котором агент «А» находится в текущий момент времени, заполняется субстанцией «Х» (происходящей от Х_N).

В агенто-ориентированной симуляции тысячи особей соревнуются друг с другом, используя один и тот же комплекс правил, в то же время они имеют индивидуальные наборы генов, управляющие размножением. Если этот процесс эволюционного отбора продолжается на протяжении тысяч временных шагов (в данном случае каждый шаг соответствует 1 году), аллели, слабо способствующие фертильности, будут постепенно утрачены. Для предотвращения этого авторы изменяют направление отбора на противоположное через регулярные интервалы (при этом низкая значимость аллели обеспечивает высокую фертильность), что можно сделать с помощью графического пользовательского интерфейса (Рис. S1).

Авторы считают, что это также согласуется с идеей Голдсмита, так как его аргументы подразумевают, что более высокая генетическая вариабельность ускорит эволюцию в особенности при изменяющихся условиях окружающей среды. Происходящие в мире агентов конкуренция и отбор также предоставляют естественный метод изучения эволюции генетически запрограммированной максимальной продолжительности жизни. Каждый агент имеет не только свой собственный унаследованный комплекс генов фертильности, но и свою собственную унаследованную максимальную продолжительность жизни. Однако при формировании потомка его максимальная продолжительность жизни «мутирует» таким образом, что становится на небольшой период (epsLifespan) больше или меньше, чем продолжительность жизни его родителей. Впоследствии отбор определяет, в каком направлении изменяется запрограммированная максимальная продолжительность жизни популяции.

На рисунке 2 отражены типичные результаты таких симуляций. Диаграмма представляет результаты трех симуляций, начинавшихся с использованием агентов с максимальной продолжительностью жизни 20, 50 или 100 лет. Генетически запрограммированная продолжительность жизни всегда увеличивается за время эволюции в результате процесса выбора между особями, имеющими более короткую и более продолжительную жизнь. Авторы также провели симуляции с различными уровнями смертности от внешних причин, разным количеством генов фертильности и разными временными интервалами между переключениями направления отбора (данные не приведены). В результате они не нашли ни одной комбинации параметров, которая способствовала бы укорочению максимальной продолжительности жизни (maxLifespan). Как видно на диаграмме, чем ниже стартовое значение maxLifespan, тем сильнее его увеличение за 50 000 временных шагов. Это в точности соответствует ожиданиям, так как сила естественного отбора ослабевает по мере хронологического старения. Поэтому увеличение maxLifespan будет замедляться, но никогда не прекратится.

Рисунок 2. Согласно Голдсмиту (2008), старение должно эволюционировать, так как это усиливает способность к развитию. Однако проведенные авторами компьютерные симуляции демонстрируют, что силы отбора всегда увеличивают максимальную продолжительность жизни (на данном рисунке показаны для трех разных стартовых значений maxLifespan).

Где же слабое место в аргументации Голдсмита? Эволюция близорука, так как возможные преимущества для далекого будущего не обеспечивают немедленный благоприятный эффект. Если изменение окружающей среды (в данном случае изменение направления отбора) происходит на временной шкале, намного превосходящей продолжительность жизни особей, давление отбора не обеспечивает подготовку к подобным отдаленным событиям. В то же время, если изменения в окружающей среде происходят на временной шкале, сопоставимой с продолжительностью жизни представителей вида, для снижения генетической вариабельности в популяции недостаточно времени. В любом случае, запрограммированное ограничение продолжительности жизни имеет только недостатки (проявляющиеся уничтожением агентов) и не имеет компенсаторного преимущества.

Как показали авторы, предположение Голдсмита, согласно которому запрограммированное старение обеспечивает эволюционное преимущество через ускорение эволюционного прогресса, несостоятельно в своих собственных рамках. Однако существует более общее возражение против данной гипотезы, согласно которому скорость появления потомства (и, соответственно, способность к формированию новых адаптаций) определяется продолжительностью периода созревания, а не продолжительностью периода достижения физиологического старения, а также скоростью генетической рекомбинации и/или появления мутаций в клетках зародышевой линии. Несмотря на существование тенденции к корреляции между периодом созревания и продолжительностью жизни, очевидно, что отбор более сильно действует на первый фактор, а также то, что само по себе старение с малой вероятностью является большим потенциальным последствием. Весьма интригующим является вопрос: существует ли оптимальная скорость генетической рекомбинации и/или появления мутаций в клетках зародышевой линии. Этот вопрос активно обсуждался в публикациях, посвященных эволюции полов, однако практически не рассматривался в контексте запрограммированного старения.

Аналитические модели

Либертини (1988) предположил, что старение запрограммировано, на основании идеи, согласно которой укорочение продолжительности жизни через старение уменьшает продолжительность периода жизни поколения. Он утверждает, что это было бы преимуществом для других благоприятных генов в популяции, так как чем короче период жизни поколения, тем быстрее происходит распространение таких генов. Если ген С, вызывает старение (и поэтому является губительным для своего носителя), одновременно оказывая положительное влияние на других генетически родственных особей, он может подвергаться положительному отбору в случаях, когда чистое преимущество при отборе оказывает положительный эффект. Либертини предполагает, что особь, смерть которой является последствием действия гена С, замещается генетически родственной особью, которая также является носителем, не только этого гена, но и других благоприятных генов, скорость распространения которых увеличивается. Таким образом ген старения С является своего рода аллельным «попутчиком», который подвергается селекции «заодно», так как усиливает селективное преимущество других генов, оказывающих благоприятное влияние. Таким образом, аргументы Либертини основаны на родственном отборе, при котором ген оказывает влияние на приспособленность не только своего носителя, но и родственных ему особей, также имеющих этот ген. Для родственного отбора необходимо только чтобы родственные особи жили в непосредственной близости друг от друга. Так как это условие очень часто выполняется, Либертини приводит убедительный довод, для которого он разработал рекуррентное уравнение, описывающее, каким образом частота встречаемости гена старения С изменяется от поколения к поколению.

Уравнение зависит от селекционного преимущества S благоприятного гена, совместно с которым отбирается ген С, селекционного недостатка S0 укорачивающего продолжительность жизни действия гена С, степени укорочения продолжительности жизни Vc и степени родства r носителей гена С с живущими по соседству особями. На основании этого уравнения Либертини вычислил кривые, демонстрирующие, что обуславливающие запрограммированное старение гены могут накапливаться даже при очень низких степенях родства (рисунок 3, А).

Рисунок 3. Репродукция рисунка 8 из публикации Либертини (1988), демонстрирующего распространение обуславливающего старение гена С для разных степеней родства с обитающими по соседству особями.

Однако проведенный Либертини анализ имеет серьезную проблему. Вызываемое старением укорочение продолжительности жизни Vc абсолютно не зависит от селекционного недостатка S0, ассоциированного с данным фенотипом. Это означает, что Либертини волен выбирать произвольные значения для этих двух параметров. Это позволяет ему максимизировать положительные эффекты (помогая носителям С посредством снижения продолжительности жизни до Vc), одновременно минимизируя отрицательные эффекты (селекционный недостаток ранней смерти) без каких-либо обоснований. При использовании более реалистичных значений ген старения С исчезает (рисунок 3, В).

Продолжение: Пространственные модели