Ik had van biologie moeten houden

Ik had van biologie moeten houden, maar ik vond het een zielloze opsomming van namen: het Golgi-apparaat en de Krebs-cyclus; mitose, meiose; DNA, RNA, mRNA, tRNA.

In de tekstboeken werden verbazingwekkende feiten gepresenteerd zonder enige verbazing. Iemand vertelde me waarschijnlijk dat elke cel in mijn lichaam hetzelfde DNA heeft, maar niemand greep me bij mijn schouders om te zeggen hoe waanzinnig dat eigenlijk is. Ik had Lewis Thomas nodig, die in The Medusa and the Snail schreef:

De echte verbazing, als je verbijsterd wilt zijn, is dit proces. Je begint als een enkele cel, voortgekomen uit de koppeling van een zaadcel en een eicel; deze splitst zich in twee, dan vier, dan acht, enzovoort, en op een zeker moment ontstaat er een enkele cel die als al haar nakomelingen het menselijk brein heeft. Het loutere bestaan van zo'n cel zou een van de grote wonderen van de aarde moeten zijn. Mensen zouden de hele dag, gedurende al hun wakkere uren, in eindeloze verwondering tegen elkaar moeten roepen en over niets anders zouden moeten praten dan over die cel.

Ik wou dat mijn biologieleraar op de middelbare school de klas had gevraagd hoe een embryo zich überhaupt kan differentiëren — en dan had gepauzeerd om ons daar echt over te laten nadenken. Het hele vak zit in het antwoord op die vraag. Een chemische gradiënt in het embryonale vocht is voldoende als signaal om het genexpressieprogramma van sommige cellen iets te veranderen en van andere niet; nu weet het embryo "boven" van "onder" te onderscheiden. Cellen aan het ene uiteinde beginnen andere eiwitten te produceren dan cellen aan het andere uiteinde, en deze geven op hun beurt weer verfijndere chemische signalen af; al snel heb je hersencellen en voetcellen.

Hoe kwam het dat we chemische formules uit het hoofd leerden, maar hier niet over spraken? Pas op de universiteit, toen ik Gödel, Escher, Bach van Douglas Hofstadter las, begon ik cellen te begrijpen als recursief zelf-modificerende programma's. De taal alleen al was suggestief. Het suggereerde dat het embryo — DNA dat RNA maakt, RNA dat eiwit maakt, eiwit dat de transcriptie van DNA naar RNA reguleert — leek op een klein Lisp-programma, met macro's die macro's voortbrachten die weer macro's voortbrachten; de broncode bevatte alle instructies die nodig zijn voor leven op aarde. Kan er iets interessanters worden bedacht?

Iemand had dit tegen me moeten zeggen:

Stel je voor dat er een flitsend ruimteschip in je achtertuin landt. De deur gaat open en je wordt uitgenodigd om alles te onderzoeken om te zien wat je kunt leren. De technologie is duidelijk miljoenen jaren verder dan wat wij kunnen maken.

Dit is biologie.

— Bert Hubert, “Our Amazing Immune System”

In de biologieles werd biologie niet gepresenteerd als een zoektocht naar de geheimen van het leven. De tekstboeken persten de zoektocht eruit. We maakten geen kennis met echte biologen, de echte vragen die zij hadden, of de echte experimenten die ze deden om die te beantwoorden. We kregen simpelweg hun conclusies voorgeschoteld.

De mysteriën van erfelijkheid

Neem bijvoorbeeld Oswald Avery, die in de jaren 40 puzzelde over twee culturen van Streptococcus-bacteriën. De ene had een ruwe textuur wanneer hij in een schaaltje groeide; de andere was glad en glanzend. Avery merkte op dat wanneer hij de gladde stam mengde met de ruwe stam, elke volgende generatie ook glad was. Erfelijkheid in een schaaltje. Wat zorgde hiervoor? Dit was een van de meest spannende mysteries van die tijd — Sterker nog, van alle tijden.

De meeste experts dachten dat eiwit er op een of andere manier verantwoordelijk voor was, en dat eigenschappen "soepig" waren gecodeerd via verschillende concentraties chemicaliën. Avery vermoedde een rol voor het nucleïnezuur. Daarom deed hij een experiment dat we op school op onze eigen werkbanken hadden kunnen repliceren. Met enkel een centrifuge, water, detergent en zuur zuiverde hij het nucleïnezuur uit zijn gladde strep-cultuur. Na neerslag met alcohol werd het vezelig. Hij voegde een klein beetje hiervan toe aan de ruwe cultuur, en wonderwel: die cultuur werd in de volgende generaties glad. Dit vezelige spul was dus het "transformerende principe" — de langgezochte drager van erfelijkheid. Avery's experiment ontketende een razernij aan werk die een decennium later eindigde in de ontdekking van de dubbele helix.

In zijn "Mathematician’s Lament" beschrijft Paul Lockhart hoe de school wiskunde goedkoop maakt door ons de vragen te ontnemen. We krijgen niet gevraagd: "Hé, hoeveel van de driehoek neemt de doos in beslag?"

Dat is een puzzel waar we plezier aan zouden kunnen beleven. (Als je een verticale lijn vanuit de top van de driehoek laat vallen, eindig je met twee rechthoeken die in tweedeels zijn gesneden; je ontdekt dat de oppervlakte binnen de driehoek gelijk is aan de oppervlakte erbuiten). In plaats daarvan wordt ons verteld dat als we ooit de oppervlakte van een driehoek willen weten, we deze procedure moeten volgen.

Biologie is net zo, maar erger, omdat het een rommeliger vak is. De feiten lijken extra arbitrair. Ons wordt gevraagd om "lipide dubbellagen" te onderscheiden van "endoplasmatisch reticulum" zonder dat we begrijpen waarom we überhaupt geïnteresseerd zouden moeten zijn in een van beide.

Leren via projecten en vragen

Enorme vakgebieden worden het best benaderd in dunne, diepe plakken. Dit ontdekte ik toen ik voor het eerst leerde programmeren. Tekstboeken werkten nooit; het begon pas te klikken toen ik kleine projecten voor mezelf begon te doen. Het project was niet alleen motivatie, maar een organiserend principe, een magneet om de willekeurige ijzervijlsels die ik onderweg oppikte te ordenen. Ik wilde iets leren over een abstract concept, zoals "memoization", omdat ik het nodig had om mijn probleem op te lossen; en deze concepten verloren hun abstractie in het licht van mijn voorbeeld.

Biologie is niet anders. Leren begint met vragen. Hoe differentiëren embryo's? Waarom zijn mijn ogen blauw? Hoe verandert een hamster kaas in spieren? Waarom maakt het coronavirus sommige mensen veel zieker dan anderen?

Enkele maanden geleden begon ik aan een opdracht voor een magazine om enkele vragen over SARS-CoV-2 en het immuunsysteem te beantwoorden. Ik kwam paragrafen tegen als deze:

In infecties met een lage MOI (MOI, 0,2), maakte exogene expressie van ACE2 het SARS-CoV-2 mogelijk om te repliceren en ongeveer 54% van de totale reads te beslaan met meer dan 300x dekking over het ~30-kb genoom (Figuren 1A en 1B). Western blot-analyses bevestigden deze RNA-seq data… Het is opmerkelijk dat, ondanks deze dramatische toename in virale load, we noch activatie van TBK1, de kinase verantwoordelijk voor IFN-I en IFN-III expressie, noch inductie van STAT1 en MX1, IFN-I-gestimuleerde genen, observeerden (Figuur S1A; Sharma et al., 2003)…

— “Imbalanced Host Response to SARS-CoV-2 Drives Development of COVID-19,” Cell

Het was moeilijk om een zin door te komen zonder Wikipedia te raadplegen. Vooral in de immunologie is de nomenclatuur enorm. De ene zin kan verwijzen naar "leukocyten", de volgende naar monocyten, de volgende naar lymfocyten. Er zijn veel situaties van "vierkanten en rechthoeken": alle interleukinen zijn cytokinen, maar niet alle cytokinen zijn interleukinen.

Ik ben nog nooit een vak tegengekomen dat zo fractaal is in zijn complexiteit. Op die manier doet het me denken aan computing. Een dag programmeren kan bestaan uit het construeren van een ingewikkelde reguliere expressie, het onderzoeken van een file descriptor leak, het debuggen van een race condition in de applicatie die je net hebt geschreven, en het uitdenken van de interface van een module. Overal waar je kijkt — de compiler, de shell, de CPU, de DOM — is een abstractie die levenslang werk verbergt. Biologie is zo, maar veel, veel erger, omdat levende systemen niet opzettelijk zijn ontworpen. Het is één grote klomp van globale muteerbare status. Controle wordt bereikt door dit ding te upreguleren terwijl de promoter van de repressor van dat ding wordt afgezet. Je denkt dat je begrijpt hoe iets werkt — zoals toen ik dacht dat ik de neutrofiel, een belangrijke frontlinie-speler in het aangeboren immuunsysteem, onder de knie had — om er vervolgens achter te komen dat deze in verschillende varianten voorkomt, dat er meer worden ontdekt, en dat sommige van hen het tegenovergestelde lijken te doen van de varianten die je dacht te kennen. Alles in de biologie is zo. Het zijn allemaal uitzonderingen op de regel.

De fysica van de cel

Maar biologie heeft, net als computing, een bodem, en die bodem is niet abstract. Hij is fysiek. Het zijn vormen die tegen elkaar botsen. Sterker nog, de grote openbaring van de moleculaire biologie in de twintigste eeuw was de koppeling van structuur aan functie. Een aperiodisch kristal dat gepaarde helices vormt, is de natuurlijke opslag van erfelijkheid vanwege het vermogen om op te rollen, uit te rollen en zichzelf te verdubbelen met complementen. Hemoglobine, het eerste eiwit dat in volledig kristallografisch detail werd bestudeerd, bleek een efficiënte opslag van energie te zijn vanwege de manier waarop zuurstofatomen als Lego-steentjes in het lichaam klikken; elke klik maakt de overgebleven slots breder, zodat het zichzelf praktisch in één teug vult. De meeste eiwitten zijn zo. De eiwitten die voortbeweging aandrijven, draaien als kleine motoren; die die spieren samentrekken, klimmen en comprimeren elkaar. Cellen zijn ook constant in gesprek, en de taal die ze spreken is vorm. Het zijn sleutels die in sloten passen: een eiwit kan de celmembraan overspannen, en wanneer een cytokine (een soort signaalmolecuul) ermee koppelt, verandert het zijn vorm, waardoor zijn grip op een ander molecuul aan de binnenkant van de membraan verslapt, alsof hij een football laat vallen — die football kan zelf weer een signaal zijn, op weg naar de nucleus.

Ik denk dat mijn begrip van biologie op de middelbare school te veel op een stroomdiagram leek. Ik wist dat DNA → RNA → eiwit ging en dat dit "genexpressie" werd genoemd, maar ik was in de war over de basis, zoals: hoe worden genen eigenlijk "aan" gezet? En eenmaal aan, bleven ze dan voor altijd aan? Het is duidelijker wanneer je fysiek denkt. Mammalia-DNA is niet opgelegd als één lange dubbele helix; het is strak opgerold en opnieuw opgerold, zoals dit, rond kleine circulaire eiwitten die histonen worden genoemd.

De structuur van de resulterende vezel heeft effect op welke genen worden tot expressie gebracht. Dit komt omdat de kleine moleculaire machine die DNA in RNA transcribeert, daadwerkelijk langs de helix moet rijden, en hij kan alleen rijden over sommige delen ervan, namelijk de delen die niet uit het zicht zijn opgerold. Een gen "expresseren" betekent simpelweg dat de machine op een gegeven moment toegang heeft tot een specifiek deel van het DNA, wat resulteert in veel RNA-transcripten, wat weer resulteert in veel van het eiwit dat het gen codeert. Buig de vezel een beetje en je verandert wat de machine kan zien, waardoor de distributie van de eiwitten die hij produceert verandert. Je hebt de cel "herprogrammeerd". (Er zijn veel manieren om genexpressie te controleren, waarvan de meest voorkomende waarschijnlijk de "repressoren" zijn die ergens op het DNA parkeren en zo de transcriptiemachinerie fysiek blokkeren.)

Een van de belangrijkste technieken in de moderne biologie, RNA-sequencing (kortweg RNA-seq), neemt een bevroren cel en telt de RNA-transcripten daarin. In effect krijg je een momentopname van alle eiwitten die op dat moment worden tot expressie gebracht. Het resultaat is letterlijk een grote tabel die genen koppelt aan transcript-counts. Je ziet dat het verschil tussen het ene type cel en het andere — of het zijn in een bepaalde cellulaire "stemming", bijvoorbeeld gezond versus ziek — simpelweg een kwestie is van een andere distributie in deze tabel. RNA-seq resultaten worden vaak weergegeven als vectoren in een hoogdimensionale ruimte, waarbij de counts in de tabel de coördinaten vormen; cellen bewegen door deze expressieruimte terwijl ze zichzelf reguleren en zich aanpassen aan hun omgeving.

De cel als een drukke ruimte

Hoe ontwikkel je een fysiek begrip van biologie? Ik hou van plaatjes. Een van mijn favoriete boeken is The Machinery of Life van David Goodsell. Het staat vol met prachtige handgetekende illustraties. Hierin wordt bijvoorbeeld de flagellaire motor van een bacterie in context getoond, vervolgens ingezoomd in een inzetstuk, met een derde plaatje dat de functionele elementen highlight.

Wat het boek succesvol maakt, is dat het in feite een herintroductie is in de moleculaire biologie met de volgende premisse: de cel is een zeer snelle en drukke plek, vol met kleine machines, meestal eiwitten, die je begrijpt door er nauwkeurig naar te kijken. Het boek doet het vooral fantastisch met inzetstukken die zaken op verschillende schalen met elkaar verbinden. "Stel je voor dat je kamer gevuld is met rijstkorrels. Dat geeft je een idee van de miljard of zoveel cellen die je vingertop vormen."

De teksten zijn erg goed. Ze laten je op een bepaalde manier de beweging van deze machines voorstellen. Het is verleidelijk om bij het denken over de cellulaire wereld onze eigen wereld simpelweg te miniaturiseren; maar op cellulaire schaal gedragen dingen zich vreemd. Beweging vindt in essentie plaats door willekeurige diffusie. "De bewegingen en interacties van biologische moleculen worden volledig gedomineerd door de omringende watermoleculen... Binnen de cel wordt een eiwit van alle kanten gebombardeerd door watermoleculen. Het stuitert heen en weer, altijd met grote snelheid, maar doet er erg lang over om ergens te komen."

Het blijkt dat willekeurige diffusie een ongelooflijk langzame manier is om grote afstanden af te leggen, maar een ongelooflijk snelle manier om korte afstanden te verkennen. Een eiwit zijn in een cel is als aanwezig zijn op een druk huisfeest waar het een uur kan duren om aan de overkant van de kamer te komen, maar tegen de tijd dat je daar bent, ben je iedereen zeshonderdduizend keer tegengekomen.

Dit punt wordt prachtig gemaakt in een ander favoriet boek van mij, A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology door William W. Cohen:

Moleculen die dicht bij een organel komen, hebben de neiging om daar een tijdje te blijven en er vele malen tegenaan te schuren.

Het resultaat hiervan is dat als receptoren voor een eiwit p zelfs maar een klein fractie van het oppervlak van een organel beslaan, het organel verrassend efficiënt zal zijn in het herkennen van p. Als voorbeeld: als slechts 0,02% van het oppervlak van een typische eukaryote cel een receptor heeft voor p, zal de cel ongeveer half zo efficiënt zijn als wanneer het gehele oppervlak bedekt zou zijn met receptoren voor p.

Dit is het soort feit dat direct duidelijk maakt hoe biologie überhaupt zou kunnen werken. "Cel-grote objecten hebben dus een 'hoge bandbreedte'," schrijft Cohen. "Ze kunnen honderden verschillende chemische signalen herkennen of absorberen, zelfs als ze begrensd zijn door membranen."

Cohen's boek is bedoeld als een poging om te distilleren wat hij heeft geleerd om een "leesbare kennis" van biologie te verwerven — genoeg om een artikel in Cell te kunnen volgen. Hij is erg goed in het uitleggen van methoden: hoe weten biologen wat ze weten? Voor een computerwetenschapper kunnen de methoden van een bioloog krankzinnig overkomen; het probleem is dat cellen te klein, te talrijk en te complex zijn om te analyseren zoals een programmeur dat zou doen, bijvoorbeeld met een stap-voor-stap debugger. Wat biologen vooral doen is:

• Dingen centrifugeren tot 15.000 G om delen met verschillende dichtheden te scheiden.
• Dingen van verschillende groottes scheiden met behulp van gels en magneten ("Gelelektroforese").
• Een van die gels nemen en deze met speciaal papier "blotten" om de delen uit te spreiden. Vervolgens het papier wassen met een antilichaam dat bindt aan een specifiek eiwit. Ten slotte het papier wassen met een ander antilichaam dat bindt aan het eerste, en fluoresceert wanneer dat gebeurt. Waar het meta-antilichaam oplicht, daar bevindt zich het eiwit waarnaar werd gezocht. (Ik geloof dat ik hier een "Western blot" beschrijf.)
• De fluorescentie-antilichaamtruc gebruiken om cellen te markeren die één of meer eiwitten van belang tot expressie brengen. Vervolgens de cellen door een buisje persen dat zo klein is dat er slechts één tegelijk past. Terwijl elke cel passeert, schijnt men met een laser door de cel om de fluorescentie-tags te lezen, en gebruikt men een elektrische lading om de cel naar een specifieke bak te sturen. Nu kun je cellen sorteren en tellen die aan de criteria voldoen. ("Flowcytometrie").
• Micro-organismen genetisch modificeren om moleculaire machines volgens specificatie te maken; systematisch één gen per keer uitzetten in een cellijn en kijken wat er verandert; het genoom van een heel dier bewerken en het leven observeren.

Cohen ontdekte, en ik ook, dat bij het proberen te verwerven van leesbare kennis van biologie het bijna nuttiger is om de methoden te bestuderen dan individuele feiten. Dat komt omdat de methoden zeer consistent zijn over verschillende studies. Iedereen doet Western blots. Iedereen doet flowcytometrie en RNA-seq. Je ziet dit in elk artikel. (Of variaties op dezelfde thema's: scheiding, sortering, selectie, genetische manipulatie.)

De revolutie en de geschiedenis

En dan is er de basis. Of bijna: ik heb voor het laatst mijn favoriete bron bewaard, een ongelooflijk boek genaamd The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology door Horace Freeland Judson. Delen van dit boek werden in de jaren 70 in de New Yorker gepubliceerd. Het is het meesterwerk van de biologie. Het is niet alleen uitgebreid — Judson had honderden gesprekken met Francis Crick, Jacques Monod en François Jacob, hun vrienden, echtgenotes en collega's; hij las elk artikel en al hun brieven — maar hij maakt wetenschappelijk geen concessies. Judson beschrijft altijd de echte stand van zaken.

En hij benadrukt de verkeerde wendingen. Voorbeeld: vóór de ontdekking van tRNA — de adaptermoleculen die tripletten van RNA-basen koppelen aan de aminozuren die ze coderen — was er veel verwarring. Men geloofde algemeen dat er een soort interpunctie moest zijn; want hoe zou men anders weten waar men moest beginnen met transcriberen, of hoe men het ene codon van het volgende moest scheiden? Bepaalde mentale modellen waren ingesleten: een gangbare theorie was dat RNA speciaal gevormde zakken vormde voor de verschillende aminozuren. Het idee was dat als je inzoomde op elk triplet of quartet, dit altijd dezelfde unieke vorm zou aannemen waar slechts één soort aminozuur in paste. De aminozuurketen zou dan direct naast de RNA-streng worden gevormd, waarbij het RNA bijna als een mal fungeerde. Men dacht dat dit in de nucleus gebeurde. Het idee dat eiwitsynthese via een adapter gebeurde, en dat de nucleïnezuren daarom minder als een mal en meer als een digitale code fungeerden — puur informatie — was een grote verrassing.

Zittend op het gras in Woods Hole praatte Crick over genen en eiwitten, in het bijzonder over zijn aanname dat ze colineair waren, toen Ephrussi hem overviel met de vraag hoe hij wist dat aminozuren niet door iets in het cytoplasma in hun primaire volgorde werden geplaatst... "Ik denk niet dat Boris het noodzakelijkerwijs geloofde, maar het was een idee waarvan hij dacht dat het niet onmogelijk was."

Crick keek ook sceptisch naar de pogingen van Watson en Rich om modellen van RNA te bouwen. "Natuurlijk besef je dat onze ideeën daarover totaal fout waren. We dachten dat RNA een structuur had met twintig holtes, dat was het. Mm-hmm. Helaas zijn mensen vergeten wat we op dat moment niet wisten."

Anders gezegd: het boek geeft ons een beeld van de wetenschap vóór de ontdekking. Het is het perspectief van een beoefenaar. Het is het tegenovergestelde van een tekstboek.

Visie op het leren van biologie

Het bestuderen van het immuunsysteem heeft me in een soort "Bret Victor-stemming" gebracht, waarbij ik me afvraag wat er gedaan of gebouwd zou kunnen worden om het begrijpen van dit vak gemakkelijker te maken. Een paar dingen schieten te binnen:

Er zijn ongelooflijke YouTube-uitlegvideo's. De video's van Ninja Nerd Science over het immuunsysteem waren een wonder — allemaal gepresenteerd door een student in zijn master/doctoraat. Hij is een genie. Wat hij zo goed doet, is wat Goodsell in The Machinery of Life doet, en wat die beroemde "Inner Life of a Cell" 3D-animaties doen: hij helpt je "het onzichtbare te zien".

Maar ik vraag me af of het voor gewone mensen makkelijker zou moeten zijn om nuttige illustraties te maken. Denk aan hoe makkelijk het is om te schrijven: op het web ben je slechts één klik verwijderd van een Markdown-tekstveld waarmee je mooie, gelinkte documenten kunt maken en publiceren. Iedereen met een toetsenbord kan een paar zinnen toevoegen aan Wikipedia of een vraag beantwoorden op Stack Exchange. Tekenen is daarentegen moeilijk, en animeren is minstens een orde van grootte moeilijker. En toch zijn deze media essentieel voor het begrijpen van biologische processen.

Dus wat doen we?

Het is veelzeggend dat toen ik onlangs in een Zoom-call zat met een PhD-student die RNA-seq uitlegde, hij zijn iPad Pro pakte en in feite een Khan Academy-college gaf terwijl hij praatte, waarbij hij voortdurend tekende. Deze tools moeten gebruikelijker en goedkoper worden.

Maar we hebben ook meer software nodig zoals pattern brushes in Adobe Illustrator, BioRender en CellPAINT om het minder tedious te maken om complexe objecten te tekenen. We hebben meer software nodig zoals Molecular Maya, maar dan nog verder vereenvoudigd, à la Victor's Stop Drawing Dead Fish, om animeren toegankelijk te maken voor iedereen die een gebaar kan maken.

Door gebruik te maken van vectorgrafieken en een 'Undo'-geschiedenis, zou het mogelijk moeten zijn om collaboratively bewerkbare afbeeldingen te maken; afbeeldingen die langzaam kunnen worden verbeterd als onderdeel van een kennisproject zoals Wikipedia of Stack Exchange.

Ik wil een screenshot kunnen maken van het whiteboard in een Ninja Nerd-college — een groot, prachtig diagram van de spelers in het adaptieve immuunsysteem — en secties daarvan kunnen selecteren en linken naar sub-diagrammen, waarvan sommige door mij en andere door anderen zijn ingevuld, om elk van de delen op hun beurt te illustreren. We zouden grote, collaboratively bewerkte, zoombare "kaarten" moeten hebben — hiërarchische diagrammen — die gemakkelijk te navigeren zijn, werken in standaardbrowsers, in blogposts kunnen worden ingebed, enzovoort.

Natuurlijk moeten we meer mensen leren tekenen. Dat is een onderschatte vaardigheid. En hoe je levendig schrijft, zoals in de prachtige boeken hierboven.

Maar biologie is uniek geschikt voor simulatie — het is een wereld van machines die te klein zijn om te zien. Het probleem is dat het te veel gespecialiseerde vaardigheden vereist om driedimensionale interactieve simulaties te maken. We hebben een toolkit nodig die lijkt op MockMechanics, of Minecraft, of misschien zelfs Minecraft is, maar dan gefocust op biologie. Of iets dat veel beter is.

Het is geen toeval dat Watson en Crick voor hun ontdekking afhankelijk waren van een letterlijk fysiek model dat speciaal voor hen was gefreesd. Victor's Dynamicland stelt zich een immersieve collaboratieve ruimte voor waarin dergelijke modellen — nu we computers hebben — gebouwd kunnen worden alsof je een gesprek voert.

Dit is precies wat ik wilde terwijl ik mijn artikel over het immuunsysteem schreef. Ik wilde modellen kunnen oproepen waar ik in mijn hand mee kon spelen. Ik wilde een museum waar ik kon rondlopen in het epitheel tijdens een immuunrespons. Ik wilde ideeën in een fysieke ruimte kunnen plaatsen, zoals op een prikbord — TLR's hier, met de andere aangeboren bewapening; CD4+ T-cellen daar, in de adaptieve wereld — maar ik wilde dat het net zo doorzoekbaar, kopieerbaar, deelbaar en combineerbaar was als tekst.

Ik denk dat we ook inspiratie nodig hebben. Er zit een romantiek in de biologie, zoals in elke andere wetenschap, die een film als Good Will Hunting naar voren zou kunnen brengen. We hebben helden nodig. Wie ons ook verlost van deze pandemie in de vorm van een knalvaccin of een goedkope, snelle, betrouwbare test, zou een bekende naam moeten worden, niet voor hun eigen glorie, maar voor onze kinderen — een Feynman waar zij over een tijdje van kunnen dromen om zelf zo te worden.

Leeslijst

• The Machinery of Life, David Goodsell
• Bionanotechnology: Lessons from Nature, David Goodsell
• A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology, William W. Cohen
• The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology, Horace Freeland Judson
• The Medusa and the Snail: More Notes of a Biology Watcher, Lewis Thomas