автономность отдельных элементов может достигнуть уровня, когда элемент воспринимает себя в большей степени как автономного агента, нежели часть системы, а систему в большей степени как внешнюю среду, дающую возможность более индивидуальной траектории развития. На этой траектории исходов находятся и деление клетки, и ее опухолевое перерождение, и «вторичная» одноклеточность. Другим исходом может быть стремительная трансформация системы, своеобразный супердрайв по не менее стремительно меняющемуся адаптационному ландшафту, когда система неожиданным образом попадает в новую реальность, и ценность ее прежних достижений и навыков практически обнуляется, а система оказывается некоторым образом в исходной точке нового цикла с новым базовым уровнем энтропии.

Дэвид Кларк, профессор Университета Южного Иллинойса, автор ряда учебников и научно-популярных книг по микробиологии, уверен, что инфекционные воздействия (эпидемии) служат подлинными причинами не только биологического, но и социального развития (Кларк Д., 2011). Именно они создавали условия частичной самоликвидации, в которых смогли реализоваться общественно-политические трансформации практически всех человеческих сообществ, начиная от юстиниановой чумы и дизентерии, проложивших путь от господства рабовладения к феодализму, до Черной Смерти XIV века, открывшей путь стремительному развитию капитализма. Вполне ожидаемо, что именно серия тяжелых респираторных вирусных инфекций 10–20-х годов XXI века, включая новую коронавирусную, катализирует цифровые трансформации обществ со скоростью, просто недостижимой при любой взятой самой по себе мобилизации финансового капитала.

Общий вектор развития биологических систем можно обозначить как движение к увеличению эффективной сложности, предиктивности, способности рационализировать динамику окружающей среды (определять в ней регулярности, истинные или мнимые), сопровождаемое временным локальным снижением энтропии, которое неизбежно закончится ее фатальным забросом на уровень даже более высокий, который обрела бы вовлеченная в биологическую систему материя, развиваясь небиологическим образом.

Можно увидеть, что двигателем биологического развития в этой схеме служит переменная восприимчивость к импактам окружающей среды – от высокой в состояниях начального накопления предиктивности и СОК к низкой в фазах устойчивого равновесия и обратно. Естественный отбор, в свою очередь, представляется в этих условиях движителем эволюции, основным инструментом реализации «осознанной необходимости». Реализация наследуемых данных модулируется как различными демпферными механизмами, начиная с системы белков-шаперонов, обеспечивающих правильную укладку, а через нее и функцию белков и РНК в случае большинства точечных мутаций, далее – эпигенетическим контролем наследственности, и заканчивая поведенческими и социальными регуляциями. С другой стороны, в случае высокой неопределенности и необходимости эволюционных инноваций биологические системы используют ad hoc наиболее подходящие наследуемые решения или в форме массивных информационных манипуляций с активно применяемыми наследственными данными, например дупликация (удвоение генов), экзаптация (расширение или изменение функции), энтоз (поглощение извне), включая их комбинации, или путем мобилизации ранее пассивного наследственного материала. Эволюционное развитие, таким образом, может временно канализироваться в определенном направлении, реализуя своего рода квазиламарковский сценарий наследования приобретенных признаков.

Восприимчивость к информационным импактам управляется через разделительную сложность системы, определяющую правила сортировки входящих в систему информации, энергии и вещества. На уровне организма эти задачи приписываются иммунной системе (иммунитету). В концепции ОПЭ иммунитет – главная опора самореферентности, и «иммунитет системы» можно было бы назвать cognimmunity. В более широком контексте «иммунитет системы» определяет адаптируемость системы и в конце концов ее эволюционируемость (если не эволюционируемость эволюционируемости).

Рассмотрение с этих позиций человеческого иммунитета приводит к крайне интересным выводам.

Библиографический список

1. Степанов А. Д. (1966). Являются ли болезни факторами приспособления организмов к среде. – Арх. пат., № 7. С. 71–77.

2. Адо А.Д. (1985). Вопросы общей нозологии. – М.: Медицина.

3. Бом Д. (2010). Причинность и случайность в современном мире. – M.: URSS, 2-е изд.

4. Деминг Э. (2006). Новая экономика. – М.: Эксмо, 2-е изд.

5. Кларк Д. П. (2011). Микробы, гены и цивилизация. – М.: Эксмо.

6. Al-Shayeb B., Schoelmerich M. C., West-Roberts J., Alvarado L. E. V., Sachdeva R., Mullen S., Crits-Christoph A., Wilkins M. J., Williams K. H., Doudna J. A., Banfield J. F. (2021). Borgs are giant extrachromosomal elements with the potential to augment methane oxidation. bioRxiv 2021.07.10.451761.

7. Miller W. B. Jr. (2016). Cognition, Information Fields and Hologenomic Entanglement: Evolution in Light and Shadow. Biology, 5, 21.

8. Miller W. B. Jr. (2017). Biological information systems: Evolution as cognition-based information management. Prog Biophys Mol Biol. 134, 1–26.

9. Lloyd S. (2002). Computational capacity of the universe. Phys. Rev. Lett. 88, 237901.

10. Vogel D., Dussutour A. (2016). Direct transfer of learned behaviour via cell fusion in non-neural organisms. Proc. R. Soc. B 283, 20162382.

11. Torday J. S. (2016). The Cell as the First Niche Construction. Biology, 5, 19.

12. Hitziger M., Esposito R., Canali M., Aragrande M., Häslerd B., Rüegg S. R. (2018). Knowledge integration in One Health policy formulation, implementation and evaluation Bull World Health Organ; 96: 211–218.

13. Woods A., Bresalier M. (2014). One health, many histories. Vet Rec.; 174 (26): 650–4.

14. Mwangi W., de Figueiredo P., Criscitiello M. F. (2016). One Health: Addressing Global Challenges at the Nexus of Human, Animal, and Environmental Health. PLoS Pathog 12(9): e1005731.

15. Schmiege D., Arredondoa P. A. M., Ntajala J., Parisa J. M. G., Savia M. K., Patela K., Yasobanta S., Falkenberg T. (2020). One Health in the context of coronavirus outbreaks: A systematic literature review. One Health, 10, 100170.

16. Bohm D. (1980). Wholeness and the Implicate Order. London, Routledge.

17. McDonnell M. D., Ward L. M. (2011). The benefits of noise in neural systems: bridging theory and experiment. Nat. Rev. Neurosci. 12, 415–426.

Глава XII. Падение Лондона. В охране нужны предатели

Предательство – это вопрос даты.

Вовремя предать – это значит предвидеть.

Шарль Морис де Талейран-Перигор, французский политик и дипломат

Рассмотрим иммунитет

Если принять в качестве опоры для рассуждений принцип свободной энергии (ПСЭ) Карла Фристона, то лейтмотивом деятельности любой биологической системы следует признать снижение неопределенности в причинах динамики входных сигналов из окружающей среды и тем самым минимизация свободной энергии. Этот лейтмотив может реализовываться в двух формах: активного воздействия на локальное окружение или изменение в себе его внутренней модели. В целом это может соответствовать и двум формам менеджмента информации: управление источниками неопределенностей (вариациями) по особым причинам (эпистемическими неопределенностями), в значительной степени активное и направленное вовне системы, и управление источниками неопределенностей (вариациями) по общим причинам (алеаторными неопределенностями), преимущественно направленное вовнутрь, на совершенствование самой системы, ее способности «понимать контекст». Правила поведения системы во внешней среде определяют характеристики поступающей в систему информации, энергии и вещества, то есть в полной мере относятся к системе менеджмента информации и разделительной сложности системы, что образно