<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_biology</genre>
   <author>
    <first-name>Джонджо</first-name>
    <last-name>МакФадден</last-name>
    <id>4ef34484-50ed-11e6-99d6-0cc47a52085c</id>
   </author>
   <author>
    <first-name>Джим</first-name>
    <last-name>Аль-Халили</last-name>
    <id>2b0f8259-de36-11e5-a87e-0cc47a52085c</id>
   </author>
   <book-title>Жизнь на грани</book-title>
   <annotation>
    <p>Жизнь — самый экстраординарный феномен в наблюдаемой Вселенной; но как возникла жизнь? Даже в эпоху клонирования и синтетической биологии остается справедливой замечательная истина: никому еще не удалось создать живое из полностью неживых материалов. Жизнь возникает только от жизни. Выходит, мы до сих пор упускаем какой-то из ее основополагающих компонентов? Подобно книге Ричарда Докинза «Эгоистичный ген», позволившей в новом свете взглянуть на эволюционный процесс, книга «Жизнь на грани» изменяет наши представления о фундаментальных движущих силах этого мира. В ней авторы рассматривают как новейшие экспериментальные данные, так и открытия с переднего края науки, и делают это в неповторимо доходчивом стиле. Джим Аль-Халили и Джонджо Макфадден рассказывают о недостающем компоненте квантовой механики; феномене, который лежит в основе этой самой таинственной из наук.</p>
   </annotation>
   <date value="2014-01-01">2014</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Г.</first-name>
    <last-name>Сивченко</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>calibre 2.69.0, FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2016-10-06">6.10.2016</date>
   <id>F82FFC38-58D9-4D3F-8833-43D69A281DA3</id>
   <version>1.1</version>
   <history>
    <p>v 1.0 — создание fb2 — cleed</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <publisher>Питер</publisher>
   <year>2016</year>
   <isbn>978-5-496-02158-6</isbn>
   <sequence name="New Science"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="">© ООО Издательство «Питер», 2016 Copyright © Jim Al-Khalili and Johnjoe McFadden 2014 © Перевод на русский язык ООО Издательство «Питер», 2017 © Издание на русском языке, оформление ООО Издательство «Питер», 2017 © Серия «New Science», 2017</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Джим Аль-Халили, Джонджо Макфадден</p>
   <p>Жизнь на грани</p>
   <p>Ваша первая книга о квантовой биологии</p>
  </title>
  <epigraph>
   <p>Посвящается Пенни и Олли, Джули, Дэвиду и Кейт</p>
  </epigraph>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Авторы работали над этой книгой на протяжении трех лет, хотя их сотрудничество в области новой увлекательной научной дисциплины, объединяющей квантовую механику, биохимию и биологию, длится почти два десятилетия. Однако, когда речь идет о такой междисциплинарной области знаний, как квантовая биология, едва ли возможно даже за такой длительный срок стать в ней полноценным экспертом, чувствующим себя уверенным и глубоко разбирающимся во всех смежных науках, которые и создают целостную картину новой области исследования. Не менее трудно браться за написание первой книги о такой области, особенно если эта книга адресована широкому кругу читателей, далеких от науки.</p>
   <p>Совершенно точно никто из нас не смог бы написать такую книгу в одиночку, поскольку один из нас физик, а другой — биолог. Мы также с уверенностью можем сказать, что не смогли бы издать эту книгу, которой мы оба очень гордимся, если бы не помощь и советы многих людей, и большинство из них — ученые с мировым именем, признанные специалисты в своих исследовательских областях.</p>
   <p>Мы безмерно благодарны Полу Дейвису за плодотворные обсуждения многих вопросов, связанных с квантовой механикой и значением ее явлений для биологических процессов, которые он вел с нами на протяжении 15 лет. Мы также благодарны многим физикам, химикам и биологам, которые ежегодно совершают научные прорывы в новой науке и обладают такими талантами и глубокими знаниями в своих исследовательских областях, каких у нас не было и нет. Мы выражаем особую признательность Дженнифер Брукс, Грегори Энджелу, Адаму Годбиру, Сету Ллойду, Александре Олайа-Кастро, Мартину Пленио, Санду Попеску, Торстену Ритцу, Грегори Шоулзу, Найджелу Скраттону, Полу Стивенсону, Луке Турину и Влатко Ведралу. Мы также хотим поблагодарить Мирелу Дьюмик, координатора Института перспективных исследований Университета Суррея, которая практически в одиночку организовала международный симпозиум «Квантовая биология: актуальное состояние и возможности», успешно прошедший в Суррее в 2012 году (спонсорами симпозиума выступили IAS, BBSRC (Совет по научно-исследовательским работам в области биотехнологий и биологических наук) и проект MILES). Этот симпозиум позволил встретиться всем ведущим специалистам в области исследований квантовой биологии (новая наука только развивается, поэтому в данной научной области работает небольшое число ученых) и помог нам ощутить, что каждый из нас является частью действительно существующего исследовательского сообщества.</p>
   <p>Когда текст данной книги был готов, мы попросили нескольких коллег из перечисленных выше просмотреть книгу и высказать свое мнение. Таким образом, мы выражаем благодарность Мартину Пленио, Дженнифер Брукс, Александре Олайа-Кастро, Грегори Шоулзу, Найджелу Скраттону и Луке Турину. Мы также хотим поблагодарить Филипа Бола, Пита Доунза и Грега Ноулза — за то, что они прочитали весь текст или отдельные главы в последней редакции и высказали проницательные комментарии, которые оказались очень важными и помогли нам значительно улучшить книгу. Мы выражаем признательность нашему агенту Патрику Уолшу, без которого эта книга не была бы опубликована, и Салли Гаминара из издательства «Рэндом Хаус» за веру в нас и за искреннюю заинтересованность в нашем проекте. Патрик заслуживает особых благодарностей, как и Кэрри Плитт из издательства «Конвилл и Уолш», за их советы и предложения, касающиеся структуры и формата книги, и за то, какой эта книга получилась, особенно в сравнении с ее первоначальным видом. Мы также выражаем восхищение редакторским талантом Джиллиан Сомерскейлс.</p>
   <p>Наконец, мы хотим выразить глубокую благодарность нашим семьям за неоценимую поддержку, особенно в периоды дедлайнов, установленных издателями, а также авторам — самим себе — за то, что мы откладывали все текущие дела и погружались с головой в ноутбуки. Мы потеряли счет вечерам, выходным и семейным праздникам, когда вместо того, чтобы провести время с близкими людьми, мы отдавали его квантовой биологии. Надеемся, что эта книга того стоит.</p>
   <p>Мы верим, что самое интересное ожидает и нас, и новую науку — квантовую биологию — впереди, в будущем.</p>
   <cite>
    <text-author><emphasis>Джим Аль-Халили и Джонджо Макфадден,</emphasis></text-author>
    <text-author><emphasis>август 2014 года</emphasis></text-author>
   </cite>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>1. Введение</p>
   </title>
   <section>
    <p>В этом году морозы в Европу пришли рано, вечерний воздух скован пронизывающим холодом. Дремлющие где-то в глубине сознания, пробуждаются целеустремленность и решительность молодой малиновки.</p>
    <p>На протяжении нескольких предшествующих недель птица ежедневно съедала гораздо больше насекомых, пауков, червяков и ягод, чем ей обычно требуется. Теперь она весит вдвое больше, чем в августе, когда ее птенцы покинули гнездо. Этот лишний вес в основном составляют жировые запасы, которые понадобятся ей для поддержания сил в предстоящем нелегком путешествии.</p>
    <p>Ей впервые предстоит покинуть еловый лес в Центральной Швеции, где она прожила свою пока еще короткую жизнь и где еще несколько месяцев назад вырастила птенцов. К счастью для малиновки, прошлая зима была не такой суровой. Год назад она сама была птенцом и ей не хватило бы сил на столь длинный перелет. Но сейчас, когда родительские обязанности отложены до следующей весны, малиновке нужно думать только о себе и она готова лететь на юг от надвигающейся зимы в поисках более теплого климата.</p>
    <p>Прошло несколько часов после захода солнца. Вместо того чтобы устроиться на ночь, птичка в надвигающихся сумерках садится на краешек одной из нижних веток огромного дерева, который служит ей домом с начала весны. Она отряхивается, напоминая при этом атлетку, которая разминает мышцы перед марафоном. Оранжевая грудка птички переливается в свете луны. Совсем рядом, спрятанное за стволом, покрытым мхом, находится ее гнездо. Когда-то она сама свила его невероятными усилиями и с невиданным усердием, но сейчас о них осталось лишь смутное воспоминание.</p>
    <p>Не только наша малиновка готовится к перелету. Многие самцы и самки тоже решили, что эта ночь как никакая другая подходит для отправления в долгое путешествие на юг. С соседних деревьев доносится громкое, пронзительное щебетание, заглушающее привычные звуки обитателей леса, ведущих ночной образ жизни. Птицы словно объявляют во всеуслышание о своем отлете, но предупреждают остальных лесных пернатых, чтобы они хорошенько подумали, прежде чем занимать пустые гнезда малиновок во время их отсутствия. Ведь малиновки наверняка планируют вернуться сюда весной.</p>
    <p>Малиновка резко поворачивает головку в одну сторону, потом в другую. Путь свободен, и она взмывает в вечернее небо. С приближением зимы ночи становятся длиннее, поэтому птичке придется лететь около десяти часов, прежде чем она позволит себе отдохнуть.</p>
    <p>Она разворачивается на 195° и выбирает курс на 15° западнее прямого южного направления. В ближайшее время она будет придерживаться этого курса и в хороший день преодолеет более трехсот километров. Она не имеет ни малейшего понятия ни о том, что ожидает ее в этом долгом путешествии, ни о том, как долго оно продлится. Места, окружающие ее родной ельник, хорошо ей знакомы, но буквально через несколько миль начинается новый для нее пейзаж — озера, долины, города, залитые лунным светом.</p>
    <p>Ее путешествие окончится на одном из побережий Средиземного моря. Малиновка вовсе не летит в какие-то определенные края, но, когда она найдет подходящее местечко, она остановится там на зиму и обязательно запомнит окрестности, чтобы из года в год возвращаться сюда. Если у нее хватит сил, она, возможно, долетит до берегов Северной Африки. Но пока это ее первый долгий перелет, и на данный момент ее основная цель — побыстрее улететь подальше от страшных морозов надвигающейся северной зимы.</p>
    <p>Кажется, наша путешественница вовсе не замечает других малиновок, которые летят в том же направлении. Многие из этих птиц уже не раз проделывали этот долгий путь. Она прекрасно видит ночью, но сейчас ее не интересуют ни окружающие пейзажи (как интересовали бы нас с вами, если бы мы совершали подобное путешествие), ни узоры звезд на ясном ночном небе. Наша малиновка не прокладывает себе путь по звездам, как это делают многие другие птицы, путешествующие ночью. Миллионы лет эволюции подарили ей замечательный навык, благодаря которому она легко запомнит маршрут длиной три тысячи километров и станет преодолевать его каждый год.</p>
    <p>В мире животных миграция — обычное явление. Так, например, каждую зиму в озерах Северной Европы мечут икру миллионы особей лосося. Через некоторое время, разорвав оболочку икринок, мальки отправляются по рекам в моря Северной Атлантики, где они растут и крепнут. Через три года молодые особи лосося возвращаются на нерест в те же реки, где сами появились на свет. Североамериканская бабочка данаида монарх каждую осень мигрирует на большие расстояния, пролетая над всей территорией Соединенных Штатов. По пути данаиды монарх размножаются, и новые поколения бабочек возвращаются на север, к тем же деревьям, где весной окукливались их родители. Зеленые черепахи раз в три года откладывают яйца на песчаных берегах острова Вознесения в Южной Атлантике. Ради того, чтобы их потомство появилось на свет на тех же пляжах, покрытых яичной скорлупой, где однажды родились они сами, черепахи преодолевают расстояние в несколько тысяч километров. Этот ряд можно продолжить: многие виды птиц, киты, северные олени, лангусты, лягушки, саламандры и даже пчелы способны на такие далекие путешествия, от которых захватило бы дух у самых великих первопроходцев из рода человеческого.</p>
    <p>На протяжении многих столетий человека волновал вопрос о том, как животным удается ориентироваться на нашей большой планете. Сейчас нам известно, что в распоряжении братьев наших меньших есть множество надежных методов: одни существа днем ориентируются по солнцу, а ночью — по звездам, другие запоминают знаки на местности, третьи путешествуют по планете благодаря запахам. Пожалуй, самым загадочным способом ориентации в пространстве является магниторецепция — способность ориентироваться по направлению и силе действия магнитного поля Земли. Именно этой способностью может похвастаться любая малиновка. В настоящее время наличие магниторецепции обнаружено и у других видов, однако нас интересует именно европейская малиновка <emphasis>(Erithacus rubecula)</emphasis>, использующая эти необычные штурманские навыки в своем долгом путешествии.</p>
    <p>Механизм, благодаря которому наша птица точно знает, в каком направлении и как долго ей лететь, встроен в ДНК, унаследованную от родителей. Его можно назвать сложной и необычной способностью, своего рода <emphasis>шестым чувством</emphasis>, которым малиновка пользуется для выбора точного курса. Как и многие другие птицы, а также насекомые и обитатели морей, малиновка ощущает малейшие изменения магнитного поля Земли и обрабатывает эту информацию внутренним навигационным механизмом, который подразумевает наличие в организме своеобразного химического компаса.</p>
    <p>Магниторецепция во многом остается загадкой. Проблема заключается в том, что магнитное поле Земли очень слабое. Его напряженность на поверхности планеты равна 30–70 микротесла: этой силы хватает на то, чтобы отклонить ровную и практически свободную от трения стрелку компаса, но это лишь сотая часть силы, которая могла бы притянуть обычный магнитик для холодильника. В этом и заключается загадка: если животные способны чувствовать магнитное поле, оно должно каким-то образом оказывать воздействие на одну из многочисленных химических реакций, протекающих в организме. В конце концов, именно так все живые существа, включая нас с вами, воспринимают любой внешний сигнал. Однако количество энергии взаимодействия магнитного поля Земли с молекулами внутри клетки составляет менее одной миллиардной количества энергии, необходимого для того, чтобы разрушить или создать химическую связь. Так каким же чудесным образом малиновка чувствует магнитное поле?</p>
    <p>Загадка, даже самая простая, весьма пленительна, ведь всегда существует вероятность того, что ее разгадка может привести к существенному сдвигу в нашем понимании мира. В XVI веке размышления Коперника над одной из второстепенных нестыковок в геометрии Птолемеевой геоцентрической модели мира привели к тому, что человечество лишилось права считать свой мир центром тяжести всей Вселенной. Дарвин, например, одержимо интересовался географическим распределением видов на планете и много думал о том, почему виды вьюрков и пересмешников, изолированные на островах, так сильно отличаются от континентальных. Не в последнюю очередь именно эти размышления привели его к выдвижению теории эволюции. Немецкий физик Макс Планк, проливший свет на тайну теплового излучения и распределения энергии в спектре абсолютно черного тела, пришел в ходе разгадки этой тайны к мысли о том, что энергия существует в форме дискретных порций, называемых <emphasis>квантами</emphasis>. Идея Планка легла в основу квантовой теории, совершившей переворот в физике в 1900 году. Так может ли ответ на вопрос о том, каким образом птицы ориентируются в пространстве, совершить революцию в биологии? Да, может (как бы смело это ни звучало).</p>
    <p>Не следует забывать, что загадки такого рода собирают вокруг себя толпы псевдоученых и мистиков. Как заметил в одной из своих работ 1976 года профессор химии Оксфордского университета Питер Эткинс, «проблема влияния магнитного поля на химические реакции всегда притягивала внимание шарлатанов»<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>. Так, известно множество экзотических толкований механизма, которым пользуются для ориентации в пространстве мигрирующие птицы, — от телепатии и лей-линий (невидимых путей, которые соединяют различные места, представляющие археологический или географический интерес, и предположительно связаны с духовной энергией) до понятия «морфического резонанса», введенного Рупертом Шелдрейком, парапсихологом с сомнительной репутацией. Опасения Эткинса, высказанные им в 1970-е годы, вполне понятны. Они отражают скептицизм, присущий большинству ученых того времени, относительно предположений о том, что животные способны чувствовать магнитное поле земли. В то время просто невозможно было представить (по крайней мере, в рамках традиционной биохимии), что у живого организма может быть некий молекулярный механизм, позволяющий ощущать воздействие магнитного поля.</p>
    <p>Однако в том же году, когда Питер Эткинс высказал свой скептицизм, супружеская пара франкфуртских орнитологов Вольфганг и Росвита Вильчко опубликовали в Science, одном из ведущих мировых научных журналов, сенсационную статью, в которой доказывалось, что малиновки действительно чувствуют магнитное поле<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>. Орнитологи обнаружили, что птицы реагируют на магнитное поле благодаря внутреннему механизму и принцип действия данного механизма коренным образом отличается от принципа работы обычного компаса. Компас различает северный и южный магнитные полюса, в то время как малиновка способна различать лишь полюс и экватор.</p>
    <p>Чтобы понять, как работает подобный компас, следует обратиться к силовым линиям магнитного поля — невидимым линиям, определяющим направление действия магнитного поля. Именно вдоль этих линий отклоняется стрелка компаса, когда прибор помещен в любое место магнитного поля. Многие из нас наблюдали эти линии в узоре, складывающемся из железных опилок на бумажном листе, под который подкладывали магнитный брусок. А теперь представьте, что наша Земля — это гигантский магнит, из Южного полюса которого выходят силовые линии и, огибая Землю огромными петлями, входят в ее Северный полюс (рис. 1.1).</p>
    <image l:href="#i_001.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 1.1.</strong> Магнитное поле Земли</p>
    <empty-line/>
    <p>В районе полюсов эти линии направлены почти строго вертикально вовнутрь или вовне, однако чем дальше от полюсов, тем больший изгиб они приобретают, проходя почти параллельно поверхности Земли в районе экватора. Компас, который измеряет угол магнитного наклонения между силовыми линиями поля и поверхностью Земли (мы будем называть его <emphasis>инклинометр</emphasis>), способен различать направление к полюсу и направление к экватору, однако он не отличает Северного полюса от Южного, поскольку на обоих полюсах угол между силовыми линиями поля и поверхностью Земли одинаков. В 1976 году супруги Вильчко установили, что механизм магниторецепции у малиновки работает так же, как инклинометр. Проблема заключалась в том, что никто не мог объяснить принцип действия подобного биологического инклинометра: в то время биологический механизм, позволяющий птице определять угол магнитного наклонения, был не только неизвестен, но и немыслим. Оказалось, что разгадка этой тайны кроется в одной из самых потрясающих научных теорий нашего времени и связана с одной из самых удивительных наук — квантовой механикой.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Тайный мир призраков</p>
    </title>
    <p>Если устроить опрос среди ученых и поинтересоваться у них, какая научная теория, по их мнению, является самой успешной, всеохватывающей и важной, ответ будет с большой вероятностью зависеть от того, задаете вы вопрос ученому-физику или биологу. Большинство биологов считают самой глубокой теорией, когда-либо выдвинутой ученым, дарвиновскую теорию эволюции путем естественного отбора. Физики же наверняка отдадут пальму первенства квантовой механике, во многом лежащей в основании физики и химии и открывающей перед нами удивительно полную картину строения Вселенной. Действительно, без объяснительной силы квантовой механики рушатся все наши современные представления о мире.</p>
    <p>Каждый из нас хоть что-нибудь да слышал о квантовой механике. Более того, представления о том, что в этих сложнейших научных дебрях ориентируются только ничтожное количество очень умных людей, давно стали частью массовой культуры. На самом деле квантовая механика является неотъемлемой частью жизни каждого человека с самого начала XX века. В основе этой научной дисциплины лежит математическая теория, разработанная в середине 1920-х годов для объяснения процессов в мире ничтожно малых величин (так называемом микромире) — например, поведения атомов, из которых состоит все вокруг, а также свойств частиц гораздо меньших размеров. Так, описывая правила поведения электронов внутри атомов, квантовая механика становится фундаментом химии, материаловедения и даже электроники. Математические правила моделирования, разработанные в рамках квантовой механики (несмотря на ее странность и сухость), лежат в основе большинства научно-технических достижений последних 50 лет. Квантовая механика объясняет, как электроны движутся в различных материалах. Это дало человеку ключ к разгадке поведения полупроводников, на которых зиждется современная электроника. Без понимания поведения полупроводников мы не смогли бы создать кремниевый транзистор, а позднее — микрочип и современный компьютер. Список можно продолжить: без тех знаний, которые открыла нам квантовая механика, мы бы не имели лазера и, соответственно, CD и DVD и стандарта Blu-ray; без квантовой механики у нас не было бы смартфонов, спутниковой навигации и МРТ-сканеров. Более того, по оценкам специалистов, свыше одной третьей ВВП развитых стран мира связано с технологиями, которые были бы невозможны без понимания механики микромира.</p>
    <p>И это только начало. Мы смело можем надеяться на квантовое будущее (и с большой вероятностью мы с вами его застанем), когда нам благодаря управляемой термоядерной реакции, индуцированной лазерами, будут доступны неограниченные объемы электроэнергии; когда искусственные молекулярные механизмы будут выполнять множество задач в сфере машиностроения, биохимии и медицины; когда квантовый компьютер станет носителем искусственного интеллекта; и наконец, когда телепортация, придуманная писателями-фантастами, станет привычным способом передачи информации. Квантовая революция, начавшаяся в XX веке, в XXI невероятно ускоряет темпы. Дух захватывает от того, насколько она изменит нашу с вами жизнь.</p>
    <p>Так что же такое квантовая механика? Ответ на этот вопрос мы с вами будем искать на протяжении всей книги. Начнем, пожалуй, с некоторых примеров, интересных прежде всего новичкам, — примеров существования скрытой квантовой реальности, лежащей в основе нашей жизни.</p>
    <p>Первый пример иллюстрирует одну из странных особенностей квантового мира и, возможно, его главную отличительную черту — корпускулярно-волновой дуализм. Всем нам известен тот факт, что мы сами и все, что нас окружает, состоим из множества крошечных дискретных частиц — атомов, электронов, протонов и нейтронов. Вы, возможно, знаете также, что энергия (например, свет или звук) проявляет скорее свойства волн, нежели частиц. Волны распространяются в направлении движения, а не рассеиваются. Они движутся в пространстве, как, скажем… морские волны (другое слово трудно подобрать) с их вершинами и подошвами. Квантовая механика берет свое начало с того момента, когда в самом начале XX века ученые открыли, что частицы способны проявлять свойства волн, а световые волны могут вести себя как частицы.</p>
    <p>Разумеется, корпускулярно-волновой дуализм — не та вещь, о которой обычный человек станет задумываться каждый день. Тем не менее он является необходимой базой для создания многих приборов, в частности электронных микроскопов, благодаря которым врачи и ученые имеют возможность видеть, идентифицировать и исследовать объекты настолько малых размеров, что их нельзя наблюдать с помощью традиционных оптических микроскопов. К таким объектам относятся, например, вирусы, приводящие к развитию СПИДа или обычной простуды. Электронный микроскоп был создан благодаря открытию свойств волны у электронов. Немецкие ученые Макс Кнолль и Эрнст Руска пришли к мысли о том, что, поскольку длина волны (расстояние между ближайшими вершинами или подошвами) электрона намного короче, чем длина видимой световой волны, микроскоп, основанный на электронном изображении, должен обладать гораздо большей разрешающей способностью по сравнению с оптическим микроскопом. Это возможно благодаря тому, что любые крошечные объекты, размеры которых не превышают размеров волны, попадающей на них, никак не влияют на нее. Представьте океанские волны, длина которых достигает нескольких метров, обрушивающиеся на прибрежную гальку. Изучая эти волны, вы мало что узнаете о форме и размере отдельных камушков, омываемых ими. Для этого вам понадобятся волны гораздо меньших размеров, как, например, те, что образуются в волновом лотке, или те, которые демонстрируют школьникам учителя физики, чтобы дети «разглядели» камушек в тот момент, когда волна отскакивает от него или огибает. Итак, в 1931 году Кнолль и Руска создали первый в мире электронный микроскоп и с помощью нового прибора получили первые в мире изображения вирусов. За изобретение электронного микроскопа Эрнст Руска был удостоен Нобелевской премии по физике. Однако произошло это с большим запозданием — лишь в 1986 году (за два года до смерти ученого).</p>
    <p>Наш второй пример, возможно, еще более фундаментален и масштабен. Почему светит солнце? Большинство людей, скорее всего, имеют представление о том, что Солнце фактически является термоядерным реактором, в котором сжигается газообразный водород и выделяется тепло и свет, поддерживающие жизнь на Земле. Однако немногие знают, что Солнце не могло бы светить, если бы не одно замечательное квантовое свойство, позволяющее частицам «проходить сквозь стены». Солнце (и все остальные звезды во Вселенной) излучает огромные объемы энергии потому, что ядра атомов водорода, каждое из которых содержит единственную положительно заряженную частицу — протон, способны сливаться. В результате такого слияния выделяется энергия в виде электромагнитного излучения, которое мы называем солнечным светом. Два ядра водорода должны оказаться на очень близком расстоянии друг от друга, чтобы слиться воедино. Однако чем ближе они друг к другу, тем мощнее сила отталкивания между ними, ведь каждый из них несет положительный заряд, а одинаковые заряды отталкиваются. Для того чтобы приблизиться друг к другу на расстояние, необходимое для слияния, частицы должны преодолеть внутриатомный аналог кирпичной стены — на первый взгляд, абсолютно непроницаемый энергетический барьер. Классическая физика<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>, основанная на ньютоновских законах движения, механики и притяжения, достаточно точно описывающих мир шариков, пружин, паровых двигателей (и даже планет), предсказывала, что подобное преодоление невозможно. Частицы не могут проникать сквозь стены, а следовательно, солнце не должно светить.</p>
    <p>Тем не менее частицы, подчиняющиеся законам квантовой механики (например, атомные ядра), прячут, так скажем, козырь в рукаве: они легко могут преодолевать потенциальный барьер. Этот процесс в физике называют туннельным эффектом или туннелированием. Важно отметить, что именно корпускулярно-волновая двойственность частиц позволяет им совершать туннелирование. Волны могут обтекать объекты, например прибрежные камни, но они также способны проходить сквозь них. Так, звуковые волны проходят сквозь ваши стены, когда вы слышите, как работает телевизор соседа. Разумеется, воздух, в котором распространяется звуковая волна, сам не проходит сквозь стену. Колебания в воздухе — звук — заставляют стену вибрировать и проталкивать воздух, в котором распространяется волна, в вашу комнату. Таким путем звук достигает вашего уха. А если бы вы сами обладали свойствами атомного ядра, то время от времени могли бы проходить — совсем как призрак — сквозь достаточно толстые стены<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>. Как раз это успешно удается совершить внутри Солнца ядру атома водорода: оно может разогнаться и «просочиться» сквозь энергетический барьер, словно привидение, сблизиться с таким же ядром по другую сторону невидимой стены и слиться с ним. Когда вы в следующий раз будете нежиться на солнечном пляже и смотреть, как волны накатывают на берег, вспомните о волнообразном движении квантовых частиц-призраков, которые не только позволяют вам наслаждаться солнечным светом, но и поддерживают жизнь на всей нашей планете.</p>
    <p>Третий пример связан с двумя предыдущими. Он иллюстрирует еще одну, более странную, особенность квантового мира — явление, получившее название <emphasis>«принцип суперпозиции»</emphasis>. Данный принцип заключается в том, что частицы способны выполнять два (а то и сто, и миллион) действия одновременно. Именно это свойство частиц обусловливает сложность и богатейшее многообразие нашей с вами Вселенной. Вскоре после Большого взрыва, в результате которого и образовалась наша Вселенная, получившееся космическое пространство было заполнено атомами единственного элемента — простейшего по своей структуре водорода, состоящего из одного положительно заряженного протона и одного отрицательно заряженного электрона. Такое пространство являло собой довольно унылое зрелище: ни о звездах, ни о планетах, ни тем более о каких-либо живых организмах не могло быть и речи, ведь все, что нас окружает, включая нас самих, состоит из более прочных «кирпичиков», более тяжелых элементов, нежели водород, — например, углерода, кислорода и железа. К счастью для нас с вами, эти более тяжелые элементы образовались внутри звезд, первоначально состоящих из водорода. Существование же первоэлемента звезд — изотопа водорода под названием «дейтерий» — возможно только благодаря своего рода квантовому волшебству.</p>
    <p>Как же возникает дейтерий внутри Солнца? Первый шаг мы только что описали: два ядра атомов водорода, а точнее, два протона плотно приближаются друг к другу в результате туннелирования. При этом выделяется энергия, которая превращается в солнечный свет, согревающий нашу планету. Следующий шаг — объединение двух протонов. Оно не происходит в одно мгновение вовсе не потому, что при взаимодействии частиц не возникает достаточной для их слияния силы. Все атомные ядра состоят из двух типов частиц: протонов и нейтронов, не имеющих электрического заряда. Если ядро содержит слишком много частиц того или другого типа, законы квантовой механики обязывают его выравнять баланс. Тогда лишние частицы принимают новую форму: протоны становятся нейтронами или нейтроны — протонами в результате процесса, получившего название <emphasis>«бета-распад»</emphasis>. Вот что происходит при столкновении двух протонов: поскольку существование ядра, состоящего только из двух протонов, невозможно, один из них превращается в нейтрон. Оставшийся протон и образовавшийся нейтрон могут слиться в новый объект — дейтрон (ядро изотопа тяжелого водорода<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a> — дейтерия). В дальнейшем ядерные реакции могут привести к формированию сложных ядер новых элементов, более тяжелых, чем водород: от гелия (ядро которого содержит два протона и один либо два нейтрона) до углерода, азота, кислорода и других.</p>
    <p>Ключевой момент состоит в том, что дейтрон обязан своим существованием собственной способности пребывать одновременно в двух состояниях (в силу квантовой суперпозиции). Эта способность, в свою очередь, обусловлена тем, что протон и нейтрон могут объединяться двумя различными способами в зависимости от векторов <emphasis>спинов</emphasis>. Позже мы поговорим о том, что понятие спина связано с вращательным состоянием частицы, которое имеет квантовую природу и не может трактоваться как вращение объекта, например теннисного мячика, в терминах классической механики. Однако пока обратимся к обыденным, интуитивным представлениям о вращающейся частице. Вообразите, что внутри дейтрона протон и нейтрон исполняют совместный танец, поставленный блестящим хореографом, при этом одна частица движется в ритме медленного задушевного вальса, а другая танцует зажигательный джайв. Еще в 1930-е годы ученые открыли, что в ядре дейтерия две частицы исполняют вместе не какой-то один из этих танцев, а оба одновременно. Их в одно и то же время влечет ритм вальса и джайва, и именно это позволяет им составлять одно целое<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>.</p>
    <p>Естественной реакцией на такое утверждение является вопрос: «Откуда нам знать?» Безусловно, атомные ядра слишком малы, чтобы их увидеть, так не будет ли разумнее предположить, что в нашем понимании ядерных сил есть большие пробелы? Нет, не будет. В научных лабораториях из года в год снова и снова подтверждается, что, если бы протон и нейтрон исполняли вместе <emphasis>только</emphasis> квантовый вальс или квантовый джайв, ядерные связи между ними не были бы достаточно прочными, чтобы объединить их в пару. Только когда эти два состояния накладываются друг на друга (словно две реальности, существующие одновременно), возникает достаточно мощная связывающая сила. Давайте сравним подобное наложение реальностей друг на друга со смешиванием красок, например синей и желтой, в результате чего получается новый цвет — зеленый. Хотя вам известно, что зеленый получается из двух первичных цветов-компонентов, он не является ни одним, ни вторым. При смешивании синего и желтого в разных пропорциях мы получим различные оттенки зеленого. Подобным образом дейтрон образуется в том случае, когда протон и нейтрон увлечены классическим вальсом, в который вкраплены лишь некоторые элементы джайва.</p>
    <p>Итак, если бы частицы не умели танцевать джайв и вальс, наша Вселенная так и осталась бы бульоном из газообразного водорода и ничем более. Не было бы сияющих звезд, не сформировались бы никакие другие химические элементы, и вы сейчас не читали бы эти строки. Мы существуем благодаря способности протонов и нейтронов к такому парадоксальному квантовому поведению.</p>
    <p>Последний пример снова возвращает нас в мир технологий. Знание законов квантового мира можно использовать не только для того, чтобы разглядеть крошечные объекты вроде вирусов, но и для того, чтобы заглянуть внутрь самих себя. Магнитно-резонансная томография (МРТ) — метод исследования мягких тканей, позволяющий получать поразительно четкие изображения. МРТ-сканирование регулярно используется для подтверждения диагнозов и для обнаружения опухолей внутренних органов. В нетехнических описаниях МРТ, как правило, не упоминается тот факт, что этот метод основан на таинственных законах, действующих в квантовом мире. В МР-томографе используются мощнейшие магниты, способные изменять магнитный момент (спин) протона в ядре атомов водорода, находящихся в организме человека. Затем на ядра, протоны которых поменяли параметры спинов, воздействуют радиочастотным импульсом, что приводит к тому самому странному квантовому состоянию, когда частицы внутри ядра существуют одновременно в двух противоположных фазах. Бесполезно пытаться представить себе, как это выглядит, поскольку это невообразимо отличается от нашего повседневного опыта! Важно то, что, когда атомные ядра возвращаются в исходное положение (положение, в котором они пребывали до состояния квантовой суперпозиции, обусловленного воздействием магнитного поля), выделяется энергия, которую регистрирует электронная система сбора данных МР-томографа. Именно благодаря этой энергии мы получаем невероятно точные изображения внутренних органов пациента.</p>
    <p>Если вы когда-нибудь окажетесь внутри МР-томографа, слушая приятную музыку через наушники, подумайте о парадоксальном квантовом поведении частиц, благодаря которому работает это удивительное диагностическое устройство.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовая биология</p>
    </title>
    <p>Так какое же отношение имеет вся эта квантовая таинственность к долгому перелету малиновки через всю Европу и ее способности легко ориентироваться в пространстве и запоминать путь? Напомню, что в начале 1970-х годов супруги-ученые Вильчко установили: механизм магниторецепции у малиновки напоминает принцип работы иклинометра. В то время это открытие оставалось удивительной загадкой, ведь никто из ученых не мог предположить, каким образом может работать биологический компас отклонения. Однако приблизительно в те же годы немецкий ученый Клаус Шультен заинтересовался тем, как происходит перемещение электронов в химических реакциях, в которых участвуют свободные радикалы. Свободными радикалами называются молекулы, имеющие неспаренные электроны во внешней электронной оболочке (большинство электронов в молекулах спарены на атомных орбиталях). Об этом важно помнить, рассуждая о таинственном квантовом свойстве спина, ведь спаренные электроны обычно имеют различные (противоположные) спины и их суммарный спин равен нулю. Однако, не имея электрона-близнеца, обнуляющего момент импульса, неспаренные электроны в свободных радикалах имеют спин, наделяющий их свойством парамагнетизма: их спин может изменяться под воздействием магнитного поля.</p>
    <p>Шультен предположил, что в <emphasis>парах</emphasis> свободных радикалов, образующихся в процессе быстрой триплетной реакции, неспаренные электроны находятся в состоянии квантовой запутанности. По малопонятным причинам, которые прояснятся позже, два неспареных электрона, находящиеся в таком необычном квантовом состоянии, становятся сверхчувствительными к воздействию любого внешнего магнитного поля. В дальнейшем Шультен высказал предположение о том, что функционирование загадочного птичьего компаса, возможно, также основано на явлении квантовой запутанности.</p>
    <p>Мы не говорили о квантовой запутанности до этого момента, поскольку она представляет собой, вероятно, одну из самых странных особенностей квантовой механики. Она позволяет частицам, некогда находившимся во взаимодействии, сохранять постоянную, можно сказать, магическую взаимозависимость, даже если эти частицы разнесены в пространстве на огромные расстояния. Так, частицы, когда-то находившиеся рядом, а впоследствии разнесенные в разные концы Вселенной, могут (по крайней мере теоретически) сохранять связь между собой. Фактически воздействие на частицу будет моментально вызывать реакцию на это воздействие у удаленной частицы, связанной с первой<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>. Пионеры квантовой физики показали, что наличие такого явления, как запутанность, логически вытекало из их уравнений. Тем не менее оно казалось настолько неправдоподобным, что сам Эйнштейн, благодаря которому мы знаем о черных дырах и искривлении пространства-времени, отказался признать это явление, назвав его жутким дальнодействием. Именно это жуткое дальнодействие будоражит умы околонаучных «мистиков», которые идут на нелепые заявления о квантовой запутанности, в частности о том, что она способна объяснить такие паранормальные явления, как телепатия. Эйнштейн относился к этой идее скептически потому, что она противоречила его теории относительности, согласно которой никакое воздействие и никакой сигнал не могут передаваться в пространстве быстрее чем со скоростью света. По Эйнштейну, между частицами, находящимися друг от друга на большом расстоянии, не может быть никакой таинственной мгновенной связи. Эйнштейн ошибался. В наше время наличие такой связи между квантовыми частицами подтверждено эмпирически. На случай, если вы все-таки задумались над этим, скажем: квантовая запутанность никак не связана с телепатией и объясняет ее.</p>
    <p>Идея о том, что странное квантовое свойство запутанности проявляется в обычных химических реакциях, считалась нелепой даже в начале 1970-х годов. В то время многие ученые, подобно Эйнштейну, ставили под сомнение факт существования запутанных частиц, поскольку они еще не были обнаружены экспериментальным путем. Но спустя несколько десятилетий многочисленные блестящие эксперименты подтвердили реальность этой «жуткой» связи между частицами. Один из самых известных таких экспериментов был выполнен в 1982 году командой французских физиков под руководством Алена Аспе в Университете Париж-Юг XI.</p>
    <p>Команда Аспе получала пары фотонов (частиц света) со связанным состоянием поляризации. Поляризация света знакома тем, кто когда-нибудь носил поляроидные солнечные очки. Каждый фотон характеризуется величиной, сравнимой с направленностью — углом поляризации. Это понятие связано с понятием спина частицы, о котором мы говорили выше<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>. В потоке солнечного света попадаются фотоны со всеми возможными углами поляризации, однако поляроидные очки пропускают только фотоны с определенным углом поляризации. Аспе получал пары фотонов не только с различными поляризационными направлениями (скажем, один из них был направлен вверх, а другой — вниз), но и со связанным состоянием поляризации. Как и в случае описанной выше танцующей пары протона и нейтрона, ни один из связанных (запутанных) партнеров не имел какого-то определенного направления — они оба имели два направления одновременно, но только до тех пор, пока за ними велось <emphasis>экспериментальное наблюдение</emphasis>.</p>
    <p>Эксперименты, пожалуй, один из самых загадочных и уж точно один из самых обсуждаемых аспектов квантовой механики. Именно после того, как стали возможны экспериментальные измерения микромира, у многих из нас возник вопрос: почему же все объекты, которые мы видим, не совершают тех таинственных, чудесных действий, на какие способны квантовые частицы? Ответ состоит в том, что там, в микроскопическом квантовом мире, частицы способны совершать такие странные действия — находиться в двух взаимоисключающих состояниях одновременно, проходить сквозь стены и сохранять связь на таких расстояниях, которые и представить-то жутко, — только в том случае, когда за ними никто не наблюдает. Как только появляется наблюдатель, как только их начинают измерять каким-либо образом, они теряют свою странность и начинают вести себя как все видимые объекты, которые нас окружают. Тогда возникает очередной, вполне закономерный вопрос: что же такого особенного в наших экспериментах и наблюдениях? Что заставляет частицы менять квантовое поведение на классическое?<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a> Ответ на этот вопрос является самым важным моментом данной книги, поскольку как раз экспериментальные измерения лежат на границе квантового и видимого миров, на той линии, за которой начинается микромир, за которой, по нашему мнению (и вы, должно быть, уже поняли это из названия книги), тоже есть жизнь.</p>
    <p>Мы будем говорить о квантовых измерениях на протяжении всей книги и надеемся, что вам постепенно станут понятны все тонкости этого таинственного процесса. Сейчас мы остановимся на самом простом объяснении этого явления. Скажем только, что, когда квантовое свойство частицы, например состояние поляризации, измеряется научными приборами, частица в тот же миг будто бы вынужденно забывает о своих квантовых способностях (например, о способности двигаться одновременно во многих направлениях) и вынужденно же приобретает свойства объекта, описываемого классической механикой (например, способность двигаться лишь в одном направлении). Так, когда Аспе измерял состояние поляризации одной из запутанных частиц, наблюдая за тем, сможет ли она пройти сквозь поляризованную линзу, она немедленно теряла мистическую связь с другой частицей и сохраняла единственное направление поляризации. Точно таким же образом ведет себя вторая частица, на каком бы расстоянии она ни находилась, — во всяком случае, такой результат предсказывали уравнения квантовой механики, что, разумеется, заставляло Эйнштейна изрядно волноваться.</p>
    <p>Аспе и его команда проводили свой знаменитый эксперимент с парами фотонов, разнесенных друг от друга на несколько метров в пределах лаборатории ученого. Это расстояние было достаточно велико для того, чтобы некое взаимодействие, пусть даже распространяющееся со скоростью света (а согласно теории относительности ничто не может распространяться быстрее скорости света), произошло между ними и повлияло на угол поляризации. И все же в измерениях запутанных фотонов наблюдалась корреляция: если поляризация одной частицы была направлена вверх, то поляризация другой оказывалась направленной вниз. С 1982 года данный эксперимент повторялся много раз, в том числе на частицах, разнесенных в пространстве на сотни километров, но и в этом случае между ними сохранялась мистическая связь, существование которой никак не мог признать Эйнштейн.</p>
    <p>До эксперимента Аспе оставалось несколько лет, когда Шультен предположил, что явление квантовой запутанности лежит в основе работы внутреннего птичьего компаса, но существование данного явления оставалось под сомнением. Кроме того, Шультен не имел понятия, <emphasis>каким образом</emphasis> таинственная химическая реакция позволяла малиновке видеть магнитное поле Земли. Мы говорим «видеть», имея в виду еще одну особенность, открытую супругами Вильчко. Несмотря на то что европейская малиновка совершает длительные перелеты в ночное время, для активации магнитного компаса ей требуется небольшое количество света (из синей линии видимого спектра). Это говорит о том, что глаза птицы играют важную роль в работе ее внутреннего механизма магниторецепции. Но что же в ее глазах, кроме зрения, могло быть связано с восприятием изменений магнитного поля? Даже если в них и был встроен механизм, использующий запутанные радикальные пары, принцип его работы оставался загадкой.</p>
    <p>Гипотеза о том, что птичий магнитный компас работает на основе квантового механизма, пылилась на научном чердаке идей более 20 лет. Шультен вернулся в США, где возглавил весьма успешную исследовательскую группу специалистов-теоретиков в области химической физики (Иллинойский университет в Урбана-Шампейне). Тем не менее он не забывал о своей, можно сказать, бредовой идее и постоянно переписывал статьи на эту тему, предлагая очередные биомолекулы (молекулы, синтезирующиеся живыми организмами) на роль поставщиков радикальных пар для быстрой триплетной реакции. Ни одна молекула так и не подошла на эту роль: одни не образовывали радикальных пар, другие просто отсутствовали в глазах птиц. Однако в 1998 году в одном из научных журналов Шультен прочитал о том, что в глазах животных был обнаружен криптохром — загадочный рецептор света. Эта информация немедленно заставила ученого вернуться к своему давнему научному интересу, поскольку известно, что криптохром — это белок, который теоретически может продуцировать радикальные пары.</p>
    <p>Недавно в команду Шультена пришел работать талантливый аспирант Торстен Ритц. Еще будучи студентом Франкфуртского университета, Ритц посещал лекции Шультена. На одной из них он услышал о птичьем магнитном компасе и очень заинтересовался этой гипотезой. После окончания университета он не упустил возможность писать диссертацию на получение докторской степени именно в лаборатории Шультена. Сначала его работа была связана с фотосинтезом. Когда началась вся эта история с криптохромом, Ритц переключился на исследования магниторецепции. В 2000 году он в соавторстве с Шультеном написал статью под названием «Модель магниторецепции птиц, основанной на фоторецепторе», в которой описывалось, каким образом криптохром может снабдить глаз птицы квантовым компасом (более подробно мы рассмотрим этот вопрос в главе 6). Четыре года спустя Ритц совместно с супругами Вильчко провел исследование с участием европейских малиновок, в ходе которого были получены первые доказательства использования птицами механизма квантовой запутанности в целях успешной навигации. Казалось, Шультен был прав с самого начала. Их статья 2004 года, опубликованная в авторитетнейшем журнале <emphasis>Nature</emphasis> (издается в Великобритании), вызвала огромный интерес ученых всего мира, а птичий квантовый компас стал символом новой научной дисциплины — квантовой биологии (рис. 1.2).</p>
    <image l:href="#i_002.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 1.2.</strong> Участники симпозиума по квантовой биологии (Суррей, 2012), слева направо: авторы данной книги Джим Аль-Халили и Джонджо Макфадден; Влатко Ведрал, Грег Энгель, Найджел Скраттон, Торстен Ритц, Пол Дэвис, Дженнифер Брукс и Грег Скоулз</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Если квантовая механика — обычное дело, к чему такая шумиха вокруг квантовой биологии?</p>
    </title>
    <p>Итак, вы уже знаете, что квантовое туннелирование и квантовая суперпозиция — явления, которые происходят как внутри Солнца, так и в технических устройствах, например в электронном микроскопе или МР-томографе. Так что же удивительного в том, что квантовые явления могут происходить и в биологии? Биология, если уж на то пошло, представляет своего рода прикладную химию, а химию можно считать разновидностью прикладной физики. А если докапываться до глубин и основ, не является ли все вокруг, включая нас с вами и всех живых существ, сплошной физикой? На этот аргумент ссылаются многие ученые, считающие, что квантовую механику необходимо внедрять в биологию на очень глубоком уровне. При этом они настаивают, что ее роль в биологии ничтожно мала. Под этим они подразумевают следующее: поскольку законы квантовой механики управляют поведением атомов, а биология в конечном счете и есть не что иное, как взаимодействие атомов, то они же — законы квантового мира — должны действовать и на нижележащих уровнях организации жизни, изучаемых биологией. Однако эти законы действуют лишь в тех пределах, в которых они не оказывают значительного влияния на процессы жизнедеятельности, характерные для более высоких уровней организации жизни.</p>
    <p>Разумеется, эти ученые правы лишь отчасти. Биомолекулы (например, молекулы ДНК или ферментов) состоят из таких элементарных частиц, как протоны и электроны, взаимодействие которых регулируется законами квантовой механики. Но, с другой стороны, из тех же частиц состоит и книга, которую вы читаете, и стул, на котором вы сидите. Наконец, и то, как вы ходите, говорите, едите или спите, зависит от тех же квантовых сил, которые управляют поведением электронов, протонов и других частиц, не говоря уже о том, что от квантовой механики напрямую зависит функционирование вашей машины или тостера. По большому счету, вам не обязательно знать обо всем этом. Автомеханики не должны посещать лекции и сдавать экзамен по квантовой механике, а в большинстве университетских курсов по биологии не упоминаются ни туннельный эффект, ни квантовая запутанность, ни суперпозиция. Люди прекрасно живут, ничего не зная о том, что в квантовом мире действуют законы, кардинально отличающиеся от привычных законов окружающего нас мира. Те квантовые странности, которыми наполнен микромир, никак не отражаются на функционировании машин или тостеров — видимых предметов, которыми мы пользуемся каждый день.</p>
    <p>Почему не отражаются? Да, футбольные мячи не летают сквозь стены, между людьми не существует мистических связей на расстоянии (если не считать выдумки о телепатии) и, к большому сожалению, вы не можете одновременно находиться и в офисе, и дома. Но ведь элементарные частицы, находящиеся внутри футбольного мяча или человека, могут творить все эти чудеса. Почему же существует рубеж, непереходимая граница между видимым миром и тем миром, который, согласно утверждениям физиков, кроется за пределами видимого? Это одна из самых глубоких проблем в современной физике, и связана она с явлением квантовых измерений, о которых мы говорили выше. Когда квантовая система взаимодействует с измерительным прибором (например, с поляризованной линзой, как в эксперименте Аспе), она теряет чудесные квантовые свойства и начинает вести себя как объект классической механики. Но измерения, проводимые физиками, не могут обусловливать проявления видимого, окружающего нас мира больших объектов. Что же тогда заставляет объекты отказываться от квантового поведения за пределами физической лаборатории?</p>
    <p>Ответ на этот вопрос связан с тем, как организованы частицы в атомах и как они движутся внутри больших (макроскопических) объектов. Внутри твердых тел атомы и молекулы обычно распределены беспорядочно и совершают неравномерные колебания около собственных состояний равновесия; внутри жидкости или газа атомы и молекулы постоянно находятся в состоянии беспорядочного движения. Эти факторы — беспорядочное распределение, колебание и движение — обусловливают быструю утрату частицами их волновых квантовых свойств. Иными словами, совокупность внутренних факторов и без физиков совершает «квантовое измерение» каждой из частиц, из которых состоит какое-либо вещество, заставляя их менять свое поведение и придавая миру, который нас окружает, привычные формы и краски. Чтобы увидеть квантовые чудеса частиц, вам нужно оказаться в очень необычном месте (например, внутри Солнца), заглянуть в самые глубины микромира (с помощью таких приборов, как электронный микроскоп) или аккуратно выставить в одну линию квантовые частицы так, чтобы они прошлись у вас перед глазами стройным маршем (как это делают спины ядер водорода внутри вашего тела, когда вы лежите внутри МР-томографа, пока не выключат магниты и ориентация спина ядра снова не станет случайной, вновь нейтрализуя квантовые связи). Благодаря подобной молекулярной рандомизации мы и можем обходиться без квантовой механики большую часть времени: квантовые чудеса не работают внутри окружающих нас видимых объектов, которые состоят из случайно ориентированных молекул, находящихся в постоянном движении.</p>
    <p>Большую часть времени… но не всегда. Шультен обнаружил, что скорость быстрой триплетной химической реакции находит объяснение только в том случае, если обратиться к удивительному квантовому свойству запутанности. Но ведь быстрая триплетная реакция всегда является такой — <emphasis>быстрой</emphasis>. А участвует в ней всего только пара молекул. Если бы эта реакция была причиной поразительных навигационных способностей малиновки, она бы оказывала продолжительное воздействие на весь организм птицы. Поэтому утверждение, что внутренний птичий магнитный компас работает на основе квантовой запутанности, находилось на совершенно ином уровне по сравнению с утверждением о том, что запутанность каким-то образом связана с некой замысловатой химической реакцией, в которой участвует только пара частиц. Но и это утверждение было встречено немалым скептицизмом. Считалось, что живые клетки состоят в основном из воды и биомолекул, которые находятся в состоянии возбуждения, что приводит к постоянному измерению их состояния и утрате странных квантовых свойств. Под словом «измерение» мы, разумеется, не подразумеваем того, что молекулы воды или биомолекулы выполняют измерения подобно тому, как мы измеряем вес или температуру объекта, а затем записываем эти показатели на бумагу или на жесткий диск компьютера либо просто запоминаем их. Мы говорим о том, что происходит, когда молекула воды сталкивается с одной из запутанных частиц: ее последующее движение будет зависеть от состояния этой частицы. Если бы вы исследовали движение молекулы воды после столкновения с частицей, вы бы смогли сделать вывод о некоторых свойствах этой частицы. Поэтому в каком-то смысле молекула воды выполнила экспериментальное «измерение», поскольку ее движение фиксирует состояние запутанной пары частиц независимо от того, существует ли наблюдатель их столкновения. Даже подобное <emphasis>случайное</emphasis> измерение обычно приводит к нарушению состояния запутанности. Вот почему утверждение о том, что частицы способны сохранять настолько тонко организованные квантовые состояния запутанности в теплом пространстве сложно устроенных живых клеток, принималось многими за нелепую идею, граничащую с безумием.</p>
    <p>Тем не менее в последние годы наши познания в этой области значительно расширились, и не только в связи с изучением птиц. Было обнаружено, что такие квантовые явления, как суперпозиция и туннельный эффект, являются частью многих биологических процессов — от поглощения солнечного света растениями до синтеза биомолекул во всех клетках нашего организма. Даже чувство обоняния или набор генов, который мы наследуем от родителей, могут зависеть от таинственного квантового мира. Статьи с результатами исследований в области квантовой биологии регулярно появляются на страницах самых престижных научных журналов мира. Более того, уже существует небольшая (но постоянно растущая) группа ученых, уверенных в значительной, даже решающей роли законов квантовой механики в самом явлении жизни, а также в том, что жизнь и есть то самое состояние, которому таинственные квантовые свойства присущи на границе микро- и макромиров.</p>
    <p>Нам стало ясно, что таких ученых пока очень мало, когда мы решили провести международный симпозиум по квантовой биологии в Университете Суррея в сентябре 2012 года: на симпозиум приехали почти все специалисты в этой области, и все они разместились в небольшом лекционном зале. Однако в сферу квантовой биологии приходит все больше ученых, вдохновленных открытиями, которые подтверждают значительную роль квантовой механики в биологических процессах. Одной из самых увлекательных исследовательских областей, способной серьезно повлиять на развитие новых квантовых технологий, является та, что с недавних пор приоткрывает ученым тайну способности мистических квантовых свойств сохраняться в теплой, влажной и беспорядочной среде живых организмов.</p>
    <p>Чтобы в полной мере представить себе значимость этих открытий, мы должны сперва ответить на вопрос, который обманчиво может показаться вам простым: что есть жизнь?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>2. Что такое жизнь</p>
   </title>
   <section>
    <p>Одна из самых успешных в истории человечества научных программ была запущена 20 августа 1977 года: в небо над Флоридой поднялся космический аппарат «Вояджер-2», за которым спустя две недели отправился аппарат-близнец «Вояджер-1». Через два года «Вояджер-1» достиг первого пункта назначения — Юпитера, сфотографировал вихревые облака и знаменитое Большое красное пятно газового гиганта, а затем пролетел над ледяной поверхностью одного из спутников Юпитера, Ганимеда, и зафиксировал извержение вулкана на другом спутнике, Ио. Тем временем «Вояджер-2» летел совсем по другой траектории. В августе 1981 аппарат приблизился к Сатурну и стал отправлять на Землю удивительно красивые снимки его колец — прекрасного ожерелья планеты, изящно сплетенного из миллионов камней и небольших спутников. Прошло еще около десяти лет, прежде чем в 1990 году, 14 февраля, «Вояджер-1» сделал один из самых поразительных космических снимков — фото крошечного голубого пятнышка на зернисто-сером фоне.</p>
    <p>За последние 50 лет благодаря космическим аппаратам, запущенным в том числе в рамках программы «Вояджер», человечеству удалось высадиться на Луну, удаленно исследовать долины Марса и выжженные пустыни Венеры и даже увидеть, как комета врезается в атмосферу Юпитера. Но в основном космические аппараты обнаруживали и исследовали горные породы… очень много разных пород. Кстати, можно сказать, что исследование космических объектов в основном представляет собой исследование пород, начиная с тонны лунного грунта, доставленного на Землю экипажем «Аполлона-11», или микроскопических фрагментов кометы, за которыми летал космический аппарат НАСА «Стардаст», до результатов встречи зонда «Розетта» с кометой в 2014 году или исследования Красной планеты марсоходом «Кьюриосити». Много, очень много космических пород.</p>
    <p>Разумеется, образцы космических пород — объекты, представляющие для нас огромный интерес: их структура и состав дают ключи к разгадке тайны происхождения Солнечной системы, формирования планет и даже событий, предшествовавших образованию Солнца. Но для большинства людей, не разбирающихся в геологии, марсианский хондрит (разновидность каменистых метеоритов с низким содержанием металлов) ничем не отличается от лунного троктолита (метеорит, в больших пропорциях содержащий железо и магний). Тем не менее в нашей Солнечной системе есть одно укромное местечко, где основные составляющие всевозможных пород и камней представлены в таком многообразии форм, свойств и химического состава, что даже один грамм горной породы по содержанию будет богаче любого другого образца из разных уголков Вселенной. Это место, разумеется, то самое бледное голубое пятнышко, которое сфотографировал «Вояджер-1». Мы называем это пятнышко Землей. Самое поразительное то, что все это многообразие веществ, обусловивших уникальность поверхности нашей планеты, способствовало зарождению жизни.</p>
    <p>Жизнь удивительна. Мы уже знаем, что у европейской малиновки есть потрясающий механизм магниторецепции, но этот навык лишь одна из многообразных способностей птицы. Она может видеть, различать запахи, слышать, ловить мух. Она может летать над землей и между ветвями деревьев. Наконец, она может пролететь сотни километров в высоком небе. Но, пожалуй, самое чудесное из того, на что способна эта маленькая птичка (разумеется, не без помощи самца), — произвести на свет потомство похожих на нее птичек, сотворенных из тех же материалов, что и все горные породы на свете. А ведь наша малиновка — одно из триллионов живых существ, которые способны совершать все упомянутые выше и многие другие, не менее изумительные подвиги.</p>
    <p>Еще одно удивительное существо — это, безусловно, вы сами. Поднимите глаза в ночное небо, и в них устремятся волны света — фотоны, которые ваша сетчатка немедленно преобразует в слабые электрические сигналы. По зрительным нервам эти сигналы будут переданы в нервную ткань вашего головного мозга. Там они вызывают мерцающие вспышки нейронов, которые воспринимаются вами как звезды, сияющие высоко в небесах. В то же время волосковые сенсорные клетки вашего внутреннего уха фиксируют слабые колебания давления (в миллиард раз меньше, чем величина атмосферного давления), которые, преобразуясь в звуковые сигналы, говорят вам о том, что в ветвях деревьев гуляет ветер. Молекулы, попадающие вам в нос, распознаются специальными обонятельными рецепторами, которые немедленно передают всю химическую информацию мозгу, благодаря чему вы понимаете, что сейчас лето и цветет жимолость. Кроме того, в тот момент, когда вы смотрите на звезды, слушаете ветер или принюхиваетесь к какому-нибудь запаху, ваше тело совершает множество движений, каждое из которых порождается комплексом согласованных действий сотен мышц.</p>
    <p>И все же, какими бы необычными ни были физические подвиги, совершаемые нашим организмом, они меркнут в сравнении с ловкостью и мастерством, которые проявляют братья наши меньшие. Муравей-листорез способен переносить на себе груз, превышающий его собственный вес в 30 раз (как если бы вы взвалили на спину автомобиль и легко понесли его без посторонней помощи). Скорость смыкания челюстей тропических муравьев рода Odontomachus растет с 0 до 230 км/ч за 0,13 миллисекунды, а вот болиду «Формулы-1» требуется в 40 тысяч раз больше времени (около пяти секунд), чтобы набрать такую же скорость. Амазонский электрический угорь генерирует разряд 600 В, который может быть смертельным. Птицы умеют летать, рыбы — плавать, черви — рыть ходы, а обезьяны — прыгать по деревьям. И, как мы уже знаем, многие животные, в том числе европейская малиновка, могут прокладывать себе маршрут в тысячи километров, ориентируясь на магнитное поле Земли. Если говорить о способности к биосинтезу, то в этом отношении ничто не сравнится с зеленым разнообразием жизни земных растений: она волшебным образом смешивает молекулы воздуха и воды, добавляет некоторые минералы, и на свет появляются травы, дубы, водоросли, одуванчики, гигантские секвойи и лишайники.</p>
    <p>У всех живых организмов есть свои удивительные особенности, например, у малиновки — механизм магниторецепции, у тропических муравьев — скорость защелкивания челюстей. Тем не менее именно у человека есть уникальный орган, функции которого не имеют аналогов в природе. Этот мясистый орган серого цвета скрыт внутри человеческой черепной коробки и обладает поразительными вычислительными способностями, превосходящими возможности любого компьютера на нашей планете. Результатами деятельности этого органа являются египетские пирамиды, общая теория относительности, балет «Лебединое озеро», «Ригведа», трагедия «Гамлет», поэзия эпохи Мин и Дональд Дак. Но самым удивительным является то, что человеческий мозг наделен способностью <emphasis>знать</emphasis>, что он существует.</p>
    <p>И все же многообразие живой материи с его невообразимым богатством форм и неисчислимым количеством функций построено в основном из тех же самых атомов, которые образуют глыбы марсианских хондритов.</p>
    <p>Одним из главным вопросов науки и ключевым вопросом, поставленным в данной книге, является следующий: каким образом инертные атомы и молекулы, из которых состоят горные породы, ежедневно преобразуются в бег, прыжки, полет, ориентирование, плавание, рост, любовь, ненависть, страсть, страх, мысли, смех, слезы — одним словом, в <emphasis>жизнь</emphasis>. Очевидность сказанного оставляет это необычайное преобразование за пределами нашего внимания, однако не стоит забывать, что даже в эпоху генной инженерии и синтетической биологии ничто живое не было сотворено человеком из неживого материала. Какими бы технологиями мы ни обладали, на сегодняшний день мы не в силах совершить преобразование, на которое без лишних усилий способен простейший микроб. Это говорит о том, насколько все же неполно наше знание о том, что требуется для того, чтобы сотворить жизнь. Действительно ли от нашего взора ускользнула некая Божья искра, одушевляющая все живое и отсутствующая в неживом?</p>
    <p>Мы вовсе не собираемся утверждать, что любая порция жизненной силы, духовного начала или магии одушевляет неживое. Наша история гораздо интереснее. Мы будем говорить о современных исследованиях, открывших нам, что по крайней мере один из недостающих кусочков пазла, из которого складывается загадка жизни, можно обнаружить в мире квантовой механики, где объекты могут находиться в двух местах одновременно, устанавливать между собой таинственные связи и проходить сквозь заведомо непроницаемые барьеры. Создается впечатление, что жизнь стоит одной ногой в видимом мире окружающих нас вещей, а другой — в странных, замысловатых дебрях квантового мира. Мы же попробуем показать, что жизнь находится на границе этих миров.</p>
    <p>Так неужели существование животных, растений и микроорганизмов действительно регулируется теми же законами природы, которые, как мы всегда считали, управляют исключительно поведением элементарных частиц? Безусловно, живые организмы, состоящие из миллиардов частиц, являются макроскопическими объектами, которые (как футбольные мячи, автомобили или паровозы) описываются законами классической физики, например ньютоновскими законами классической механики или законами термодинамики. Прежде чем обратиться к скрытому квантовому миру для объяснения удивительных свойств живой материи, предлагаем вам совершить краткий экскурс в историю попыток ученых понять, что же такое особенное кроется в самом явлении жизни.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>«Жизненная сила»</p>
    </title>
    <p>Основная загадка жизни заключается в следующем: почему материя, из которой состоит живое существо, ведет себя настолько отлично от той материи, из которой состоят, к примеру, горные породы? Дать ответ на этот вопрос едва ли не первыми в истории науки пытались древние греки. Философ Аристотель — возможно, первый величайший ученый в истории человечества — точно определил некоторые свойства неживой материи, правдоподобные и предсказуемые: например, твердые тела падают, а огонь и пар — поднимаются, небесные тела движутся вокруг Земли по круглым орбитам. Но с живой материей все было иначе: несмотря на то что многие животные падают, они также и бегают; растения устремляются вверх, а птицы даже летают над землей. Что же отличает их всех от всего остального мира? Ответ на этот вопрос дал древнегреческий мыслитель Сократ, его слова дошли до нас благодаря записям его ученика Платона: «Что же такое есть в теле, что делает его живым? — Душа». Аристотель соглашался с Сократом в том, что живые существа имеют души, но при этом выделял три ступени жизни. На низшем уровне, согласно Аристотелю, находятся наделенные душой растения; именно благодаря душе они способны расти и получать питательные вещества. Ступенью выше находятся животные, души которых позволяют им иметь чувства и совершать движения. И только человек находится на высшей ступени жизни, поскольку душа наделяет его разумом и интеллектом. У древних китайцев были похожие представления о душе: они верили, что живые существа одушевлялись бесплотной жизненной силой ци, наполняющей их. Позднее понятие души стало неотъемлемой частью всех мировых религий, однако природа души и ее связь с телом до сих пор остаются загадкой.</p>
    <p>Еще одна загадка — конечность жизни. Душа считается бессмертной субстанцией, так почему же жизнь так эфемерна и коротка? Большинство культур дает на этот вопрос один и тот же ответ: конец жизни наступает тогда, когда душа отделяется от тела. В 1907 году американский врач Дункан Макдугалл заявил о возможности определить вес души: для этого нужно было лишь взвесить человека незадолго до смерти и сразу после нее. В ходе экспериментов он убедился, что душа весит примерно 21 грамм. Но почему душа обязательно должна отделяться от тела после, к примеру, отведенных ему 70 лет, так и осталось неясным.</p>
    <p>Душа не является объектом современной науки, однако именно это понятие обусловило отделение научных исследований неживого от изучения живых организмов. Это позволило ученым сосредоточиться на выявлении причин движения неживых объектов, не вдаваясь в философские и теологические вопросы, которые запутанным шлейфом тянутся за любым изучением живых существ. Научные исследования такого явления, как движение, имеют продолжительную, сложную и очень интересную историю, однако в этой главе мы предлагаем вам лишь краткий обзор ее некоторых аспектов. Мы уже упоминали Аристотеля, который считал, что тела обладают стремлением к движению по направлению к Земле, вверх от нее или вокруг Земли. Подобное движение Аристотель считал <emphasis>естественным</emphasis> движением. Он также заметил, что твердые тела можно толкать, тянуть и бросать. Виды движения, инициированного некой силой, которой обладает другой объект, например человек, бросающий твердое тело, Аристотель называл <emphasis>насильственными</emphasis> движениями. Но что же тогда инициировало такое движение, как полет птицы? В этой ситуации не наблюдалось никакого внешнего инициатора движения. Аристотель утверждал, что, в отличие от неживых объектов, живые существа обладали способностью инициировать собственное движение и что инициатором такого движения была душа живого существа.</p>
    <p>Представления Аристотеля об источниках движения доминировали в кругах мыслителей вплоть до Средних веков, пока не произошло одно знаковое событие. Ученые (в то время называвшие себя философами-натуралистами) стали формулировать теории движения неживых объектов на языке логики и математики. Вопрос о том, благодаря кому произошел этот необычайно продуктивный сдвиг человеческой мысли, остается открытым. Бесспорно, большую роль в этом сыграли труды средневековых арабских и персидских ученых, особенно Ибн аль-Хайсама и Авиценны, а их идеи в дальнейшем получили развитие в новых центрах научной мысли, возникших в те времена в Европе, — университетах (например, в Париже и Оксфорде). Но, пожалуй, первые серьезные плоды научного мировоззрения были получены благодаря данному способу описания мира в Падуанском университете (Италия), где Галилео Галилей записал простые законы движения в виде математических формул. В 1642 году, унесшем жизнь Галилея, в Англии, в графстве Линкольншир, родился Исаак Ньютон, ученый, который достиг невероятных успехов в математическом описании движения неживых объектов и его изменений под воздействием сил. Данная система математических формулировок законов движения по сей день известна как ньютоновская механика.</p>
    <p>Долгое время ньютоновские силы оставались загадочными понятиями, но на протяжении следующих столетий они постепенно стали отождествляться с понятием <emphasis>энергии</emphasis>. О движущихся объектах говорили, что они обладают энергией, которая при столкновении может быть передана объекту, находящемуся в состоянии покоя, и инициировать его движение. Но силы могут сообщаться объектам и <emphasis>на расстоянии</emphasis>. Примерами таких сил являются сила земного тяготения, которая заставила упасть ньютоновское яблоко на землю, или сила магнитного поля, под действием которой отклоняется стрелка компаса.</p>
    <p>Невероятный научный прогресс, начало которому положили идеи Галилея и Ньютона, проложил себе путь и в XVIII столетие, а к началу XIX века основные положения области знания, которую мы называем <emphasis>классической физикой</emphasis>, были четко сформулированы и глубоко укоренены в науке. К тому времени уже было известно, что другие формы энергии, такие как теплота и свет, также были способны взаимодействовать с составляющими материи — атомами и молекулами, заставляя их нагреваться, излучать свет или менять цвет. Считалось, что объекты состоят из частиц, движение которых подчиняется силам земного притяжения и электромагнетизма<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>. Итак, можно было говорить о двух формах существования материального мира (по крайней мере мира неживых объектов): о видимой материи, состоящей из частиц, и о невидимых силах, оказывающих на видимую материю воздействие каким-то малопонятным в то время образом. Об этих силах говорили либо как о волнах энергии, распространяющихся в пространстве, либо как о силовых полях. А как же тогда материя, из которой состоят живые организмы? Как она устроена и что заставляет ее двигаться?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Триумф машин</p>
    </title>
    <p>Древние представления о том, что все живые существа одушевлены некой сверхъестественной субстанцией или сущностью, послужили своего рода объяснением удивительных различий между живой и неживой материей. Жизнь — нечто принципиально иное, поскольку ею движет духовное начало, а не какие-то банальные механические силы. Но этого объяснения было недостаточно, как если бы мы взялись утверждать, что Солнце, Луна и звезды движутся потому, что их толкают ангелы. На самом деле это и не было объяснением, поскольку природа души (как, собственно, и ангелов) оставалась неразрешимой загадкой.</p>
    <p>В XVII веке французский философ Рене Декарт предложил радикально новый, альтернативный взгляд на живую материю. Он был впечатлен механическими часами, игрушками, заводными куклами, которыми в то время развлекались дети европейских знатных семейств. Механизмы, встроенные в эти устройства и игрушки, так вдохновили Декарта, что он высказал революционную для своего времени мысль: организмы растений и животных, в том числе и человека, представляют собой не что иное, как сложно устроенные машины. Эти машины состоят из обычных материалов и управляются такими механическими механизмами, как насосы, зубцы, клапаны и клинья, которые, в свою очередь, подвержены воздействию сил, обусловливающих движение неживой материи. Декарт исключил понятие человеческого разума из своей механистической модели тела, оставляя его концепциям бессмертной души. Однако философия Декарта может по праву считаться первой успешной попыткой предложить научное обоснование жизни, опираясь на физические законы, которые управляют неживыми объектами.</p>
    <p>Механистический биологический подход продолжил разрабатывать предшественник сэра Исаака Ньютона. Английский медик Уильям Гарвей открыл, что сердце — не что иное, как механический насос. Столетие спустя французский химик Антуан Лавуазье во время одного из опытов обнаружил, что в процессе дыхания морские свинки потребляют кислород и выдыхают углекислый газ — подобный «обмен» происходит при сгорании. Это открытие послужило движущей силой в разработке новой удивительной технологии — паровых двигателей. Лавуазье пришел к заключению о том, что «дыхание — это, по сути, медленное сгорание, похожее на сгорание древесного угля». Как, возможно, предвидел еще Декарт, животные не так уж сильно отличались от паровозов, работающих на угольном топливе, которые стали символом промышленной революции, прокатившейся по всей Европе.</p>
    <p>Но могут ли силы, приводящие в движение поезда, быть движущими силами жизни? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны разобраться в том, как поезда забираются на крутые холмы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Молекулярный бильярдный стол</p>
    </title>
    <p>Раздел физики, изучающий взаимодействие теплоты и материи, называется <emphasis>термодинамикой</emphasis>. Важнейшим поворотным пунктом развития термодинамики стала смелая идея австрийского физика Людвига Больцмана о сходстве поведения частиц материи с хаотичным столкновением большого количества бильярдных шаров, которые в своем движении подчиняются законам ньютоновской механики.</p>
    <p>Представьте себе бильярдный стол<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>, разделенный на две части подвижной планкой. Все шары, включая биток, находятся слева от планки. Игровые шары образуют аккуратный треугольник — пирамиду. Теперь представьте себе раскат шаров: биток сильным ударом разбивает пирамиду и шары стремительно разлетаются во всех направлениях, сталкиваясь друг с другом и отскакивая от твердых бортов стола и от подвижной планки. Подумайте, что происходит с планкой: на нее воздействуют силы многих столкновений с левой стороны, где находятся все шары, а с правой — пустой — стороны стола воздействие силы ударов отсутствует. Несмотря на то что шары движутся абсолютно хаотично, планка под воздействием силы этих хаотичных столкновений будет сдвигаться вправо, расширяя игровую зону стола слева и сокращая пустую правую сторону. А теперь представьте, что, соорудив на бильярдном столе устройство из рычажков и воротов, мы могли бы управлять движением планки в правую сторону и перенаправить его так, что движущая сила толкала бы, скажем, игрушечный поезд вверх по игрушечному холму.</p>
    <p>Больцман догадался, что подобным образом тепловые двигатели толкают настоящие паровые локомотивы — напомним, ученый жил в эпоху пара — вверх по настоящим склонам холмов. Молекулы воды внутри цилиндра паровой машины напоминают бильярдные шары, разлетевшиеся по столу после удара битком: их хаотичное движение ускоряется теплотой печи, молекулы сталкиваются друг с другом и с поршнем еще сильнее, заставляя поршень приводить в движение многочисленные валы, шестерни, цепи и колеса паровоза, направляя его вперед. Со времени открытия Больцмана прошло более 100 лет, но и сегодня ваш собственный автомобиль, работающий на бензине, приводится в действие точно таким же механизмом. Разница лишь в том, что пар заменили продукты сгорания топлива.</p>
    <p>Примечательным аспектом термодинамики является тот факт, что вся эта наука сводится лишь к одной идее, изложенной выше. Упорядоченное движение, порождаемое любым тепловым двигателем, когда-либо построенным, возможно благодаря управлению хаотичным движением миллиардов атомов и молекул. В то же время законы термодинамики носят общий характер. Они применимы не только к созданию тепловых двигателей, но и к широкому кругу химических процессов и действуют каждый раз, когда горит уголь, ржавеет железный гвоздь, готовится пища, производится сталь, соль растворяется в воде, закипает чайник или ракета отправляется на Луну. Все эти химические процессы сопровождаются теплообменом и на молекулярном уровне подчиняются законам термодинамики, основанным на принципах хаотичного движения. К слову, почти все небиологические (то есть физические и химические) процессы, обусловливающие значимые перемены в нашем мире, управляются законами термодинамики. Морские течения, сильнейшие штормы, выветривание скал, лесные пожары, окисление металлов — все эти процессы протекают под воздействием неудержимых сил хаоса, которые изучает термодинамика. Каким бы структурированным и упорядоченным ни казался нам какой-либо сложный процесс, в его основе всегда лежит хаотичное движение молекул.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Жизнь как хаос?</p>
    </title>
    <p>Приложимы ли эти принципы к живой материи? Вернемся к нашему воображаемому бильярдному столу, к самому началу партии, когда шары уложены аккуратным треугольником. На этот раз мы добавим к исходным много новых шаров (давайте представим, что перед нами очень большой стол) и сделаем так, чтобы они сильными ударами бились о пирамиду. И снова хаотичные столкновения шаров с разделительной планкой приведут ее в движение, но вместо того, чтобы использовать это движение для запуска паровозика вверх по холму, мы соорудим более сложное устройство. На этот раз наш механизм, приводимый в действие хаотичными столкновениями многочисленных шаров, совершит нечто необычное: среди хаоса движущихся шаров он будет сохранять первоначальные шары в упорядоченной форме. Каждый раз, когда один из шаров пирамиды выбивается со своего места ударом одного из хаотично движущихся шаров, некий удивительный датчик обнаруживает нарушение порядка. Этот датчик словно направляет незримую механическую руку заменить недостающий шар в пирамиде (например, в одной из ее вершин) на точно такой же из тех, что, сталкиваясь, катаются по столу.</p>
    <p>Надеемся, этим примером нам удалось показать вам, что система использует некоторое количество энергии хаотичных столкновений молекул, чтобы поддерживать один из своих участков в упорядоченном состоянии. В термодинамике для описания мер неупорядоченности системы используется термин <emphasis>«энтропия»</emphasis>. Соответственно, о высокоупорядоченном состоянии системы говорят как о состоянии с низкой энтропией. О системе нашего бильярдного стола можно сказать, что она пользуется энергией высокоэнтропийных (хаотичных) столкновений для поддержания одной из своих частей, пирамиды шаров, в упорядоченном состоянии с низкой энтропией.</p>
    <p>Не думайте о том, каким образом можно соорудить подобную замысловатую конструкцию. Главное, что на нашем столе (в системе, в которой наблюдаются состояния с разной энтропией) происходит нечто весьма интересное. Имея в распоряжении лишь силу хаотично движущихся шаров, новая система, объединяющая шары, стол, планку, датчик, фиксирующий движение шаров, и незримую руку, перенаправляющую движение, способна поддерживать порядок в собственной подсистеме.</p>
    <p>Давайте усложним задачу для нашего воображения и представим более сложную картину: на этот раз некоторое количество энергии движущейся планки (назовем ее <emphasis>свободной энергией</emphasis><a l:href="#n_12" type="note">[12]</a> системы) будет использоваться для <emphasis>создания</emphasis> и <emphasis>поддержания работы</emphasis> сенсорного устройства и подвижной незримой руки. В первую очередь энергия будет направлена на то, чтобы использовать огромное количество бильярдных шаров в качестве строительного материала для построения подобных устройств. Теперь вся система становится самодостаточной и в принципе способна поддерживать сама себя до тех пор, пока в нее регулярно будут попадать новые хаотично движущиеся шары и для планки будет достаточно места, чтобы двигаться.</p>
    <p>Наконец, будучи способной поддерживать себя в определенных состояниях, наша расширенная система совершит еще один удивительный подвиг. Она станет использовать доступную свободную энергию для обнаружения, захвата и упорядочения бильярдных шаров в целях создания собственной копии во всей полноте: стол, планка, сенсорное устройство, реагирующее на движение шаров, механическая рука и, разумеется, шары, уложенные треугольником. Подобные копии системы, в свою очередь, будут управлять собственными бильярдными шарами и свободной энергией их столкновений, производить новые самодостаточные механизмы, а эти новые копии…</p>
    <p>Думаем, вы догадались, к чему это ведет. Наш воображаемый проект «Сделай сам» создал эквивалент жизни, движущей силой которой является энергия бильярдных шаров. Подобно птице, рыбе или человеку, наша выдуманная система способна поддерживать собственный внутренний порядок и воспроизводить саму себя, управляя свободной энергией хаотичных столкновений молекул. Несмотря на то что это многоэтапное и сложное задание, движущая сила, необходимая для его выполнения, похоже, ничем не отличается от силы, толкающей паровоз вверх по склону холма. В реальной жизни в роли воображаемых бильярдных шаров выступают молекулы, получаемые из пищевых продуктов. Хотя процесс, в который они вовлечены, намного сложнее процесса, описанного в нашем простом примере, принцип остается неизменным: свободная энергия хаотичных молекулярных столкновений (и химических реакций, в которых участвуют молекулы) направлена на поддержание жизнедеятельности организма и на создание копии этого организма.</p>
    <p>Можно ли в таком случае считать жизнь разделом термодинамики? Неужели во время прогулки среди холмов мы взбираемся по склону благодаря тем же процессам, что приводят в движение паровые локомотивы? Неужели полет малиновки ничем не отличается от полета пушечного ядра? Если уж на то пошло, не является ли Божья искра жизни хаотичным движением молекул? Чтобы ответить на эти вопросы, нам следует внимательно присмотреться к тонкой организации живой материи.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Присмотримся к жизни внимательней</p>
    </title>
    <p>Первые успешные и очень важные шаги на пути к пониманию тонкой организации живого были сделаны «философом-натуралистом» XVII века Робертом Гуком, который, заглянув в простейший микроскоп, разглядел в структуре среза пробкового дерева нечто, что он назвал клетками, и голландским натуралистом, основоположником микроскопии Антони ван Левенгуком, который с помощью микроскопа обнаружил в каплях озерной воды существ, которых он сам назвал микроскопическими организмами (мы объединяем этих существ общим названием <emphasis>«одноклеточная жизнь»</emphasis>). Он также наблюдал и описывал клетки растений, красные кровяные тельца — эритроциты и даже сперматозоиды. Позже всему научному миру стало ясно, что любая живая ткань имеет клеточную структуру, а клетки являются строительным материалом живых организмов. В 1858 году немецкий биолог и врач Рудольф Вирхов писал: «Подобно тому как дерево представляет известным образом расположенную массу, в каждой части которой, в листе, как и в корне, в стволе, как и в цветке, последними элементами являются ячейки, точно так же и в формах животного царства каждое животное является суммой жизненных единиц, каждая из которых обладает всеми характеристиками жизни».</p>
    <p>Со временем ученые исследовали живые клетки с помощью все более мощных микроскопов. Оказалось, клетки имеют сложнейшую внутреннюю структуру. В центре каждой из них находится ядро, содержащее хромосомы. Ядро окружено <emphasis>цитоплазмой</emphasis>, в которой расположены специализированные структуры клетки — <emphasis>органеллы</emphasis>, выполняющие внутри клетки определенные функции по аналогии с внутренними органами тела. Например, органеллы митохондрии выполняют функцию внутриклеточного дыхания, а хлоропласты осуществляют фотосинтез внутри растительных клеток. В общем, клетка напоминает крошечный заводик, работающий на всех парах. Но что заставляет ее работать? Что <emphasis>оживляет</emphasis> клетку? Первоначально считалось, что клетки наполнены «жизненными силами», сходными по описанию с аристотелевскими представлениями о душе. Вера в витализм — наличие в живых организмах особой жизненной силы, отсутствующей в неживой материи, — господствовала среди ученых на протяжении почти всего XIX века. Для обозначения таинственной живой субстанции, наполняющей клетки, в то время был введен загадочный термин <emphasis>«протоплазма»</emphasis>.</p>
    <p>И все же позиции витализма значительно пошатнулись благодаря экспериментам некоторых ученых XIX века. В ходе этих экспериментов в лабораторных условиях были получены химические вещества, которые ранее извлекались только из живых клеток. Так, в 1828 году немецкий химик Фридрих Вёлер синтезировал из неорганического вещества мочевину — органическое вещество, до этого получаемое только из живой материи. Луи Пастеру удалось воспроизвести в лаборатории химическое преобразование, а именно процесс брожения (ранее считалось, что этот процесс возможен лишь при наличии микроорганизмов, но Пастер использовал в своих опытах секретируемые живыми клетками молекулы, позже названные энзимами). С годами в науке накапливалось все больше фактов, свидетельствующих о том, что живая материя строится в основном из тех же химических веществ, из которых состоит материя неживая. Следовательно, можно было предположить, что живая и неживая материя подчиняется общим химическим законам. Постепенно витализм уступил место механицизму.</p>
    <p>К концу XIX века биохимики одержали окончательную победу над виталистами<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>. Было доказано, что в клетках содержится множество веществ, участвующих в сложных химических процессах, в основе которых лежит описанное Больцманом хаотичное движение молекул, напоминающее беспорядочно сталкивающиеся бильярдные шары. Жизнь, по всеобщему мнению, представляла собой не что иное, как сложную термодинамику.</p>
    <p>Все бы ничего, если бы не один аспект — пожалуй, самый важный из всех аспектов, связанных с загадкой жизни.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Гены</p>
    </title>
    <p>Способность живого организма исправно передавать по наследству информацию, благодаря чему на свет появляются новые организмы — будь то малиновка, рододендрон или человек, — столетиями являлась для нас непостижимой тайной. В 1653 году в своем «51-м исследовании» английский врач Уильям Гарвей писал: «Несмотря на неоспоримость известной идеи о том, что эмбрион происходит и рождается на свет от мужского и женского полов и соответственно яйцо (как и цыпленка, вылупляющегося из него) производят петух и курица, ни одной медицинской школе, ни гениальному уму Аристотеля не удалось разгадать тайну того, каким образом семя петуха „чеканит“ из яйцеклетки цыпленка».</p>
    <p>Два века спустя завесу этой тайны приоткрыл австрийский монах и биолог Грегор Мендель, который в середине XIX века выращивал горох в саду Августинского монастыря в Брно. В ходе наблюдений за растениями Мендель пришел к выводу о том, что наличие у гороха некоторых признаков, таких как цвет лепестков или форма горошин, зависит от наследуемых «факторов», которые могут передаваться без изменений от одного поколения другому. «Факторы» Менделя, таким образом, обеспечивали создание своего рода хранилища наследственной информации, что позволяло растениям гороха сохранять свой вид неизменным на протяжении сотен поколений, а семени петуха — «чеканить» из яйцеклеток цыплят.</p>
    <p>Как известно, большинство современников Менделя, включая Дарвина, не обратили на открытие австрийца никакого внимания. Результаты его трудов оставались в забвении вплоть до начала XX века. Его «факторы» были названы <emphasis>генами</emphasis>. Вскоре это понятие было успешно встроено в укрепляющий свои позиции в биологии XX века механистический взгляд на мир. Несмотря на то что Мендель утверждал, что эти структуры находятся внутри живых клеток, никто в то время не наблюдал их и не мог предположить, из чего они состоят. Однако в 1902 году американский генетик Уолтер Саттон обратил внимание на то, что внутриклеточные структуры <emphasis>хромосомы</emphasis> способны передавать информацию, хранящуюся в менделевских «факторах». Это наблюдение привело Саттона к выводу о том, что гены находятся в хромосомах.</p>
    <p>Тем не менее хромосомы — это относительно большие и сложные структуры, состоящие из белка, сахаров и дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК). В то время ученым не было понятно, связан ли какой-либо из этих компонентов с механизмом наследственности. Позднее, в 1943 году, канадскому ученому Освальду Эвери удалось передать ген из одной бактериальной клетки в другую путем извлечения ДНК из клетки-донора и встраивания ее в клетку-реципиент. Эксперимент доказал, что именно ДНК, содержащаяся в хромосомах, а не белки или какие-либо другие вещества, хранит и передает генетическую информацию<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>. Казалось, в ДНК больше нет ничего необычного, волшебного — все считали ее обычным химическим веществом.</p>
    <p>Но важный вопрос все же оставался без ответа: как это все работает? Каким образом химическое вещество переносит в себе информацию, необходимую для того, чтобы «семя петуха „чеканило“ из яйцеклетки цыпленка»? И каким образом гены копируются и передаются от одного поколения другому? Традиционная химия, изучающая взаимодействия шаровидных больцмановских молекул, казалось, не может объяснить способ хранения, копирования и надежной передачи генетической информации.</p>
    <p>Наверняка всем известно, что в 1953 году была разгадана и эта тайна: в Кавендишской лаборатории Кембриджского университета Джеймсу Уотсону и Фрэнсису Крику на основе экспериментальных данных их коллеги Розалинд Франклин удалось разработать модель структуры ДНК — двойную спираль. Было доказано, что любая цепочка ДНК представляет собой нечто вроде молекулярной нити, состоящей из атомов фосфора, кислорода и сахара (дезоксирибозы), а также особых химических структур — <emphasis>нуклеотидов</emphasis><a l:href="#n_15" type="note">[15]</a>, нанизанных на нить, словно бусины. В этих бусинах содержатся азотистые основания четырех разновидностей: аденин (A), гуанин (G), цитозин (C) и тимин (T). На нити ДНК они располагаются в одномерной последовательности букв генетического кода, например GTCCATTGCCCGTATTACCG. Во время войны Фрэнсис Крик работал в научно-исследовательской лаборатории Британского адмиралтейства (в то время — командный орган Королевского флота). Неудивительно, что он мог быть знаком с теорией кодов, а также с различными шифрами вроде тех, что использовались в секретных сообщениях, созданных с помощью немецких шифровальных машин «Энигма» (во время войны их успешно расшифровывали в Блетчли-Парке, где располагалось главное шифровальное ведомство Великобритании). В любом случае, когда Крик увидел нить ДНК, он сразу заметил в ней код — последовательность блоков информации, представляющей собой важнейшие инструкции к действию механизма наследственности. Кроме того (об этом мы подробно поговорим в главе 7), открытие спиралевидной структуры нити ДНК позволило ученым сформулировать ответ на вопрос о том, каким образом копируется генетическая информация. Вот так, одним махом были разгаданы две величайшие научные тайны.</p>
    <p>Открытие структуры ДНК стало своего рода механистическим ключом к пониманию тайны генов. Гены — это химическое соединение, а в основе химии лежит термодинамика. Так неужели открытие двойной спирали ДНК наконец-то вернуло в лоно классической науки такой объект изучения, как жизнь?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Жизнь таинственно ухмыляется в ответ</p>
    </title>
    <p>В «Приключениях Алисы в Стране чудес» Льюиса Кэрролла есть чудесный персонаж — Чеширский кот, который умел исчезать на глазах, оставляя после себя лишь улыбку. Алиса на это заметила: «Видала я котов без улыбок, но улыбку без кота…» Прекрасно зная, как законы термодинамики действуют в живых клетках и как гены кодируют информацию, необходимую для формирования новой клетки, многие биологи тем не менее испытывают подобное недоумение, когда тайна жизни, оставаясь неразгаданной, продолжает улыбаться им в лицо.</p>
    <p>Одна из проблем, с которой сталкиваются ученые при попытках приблизиться к тайне жизни, заключается в невероятной сложности биохимических реакций, протекающих в каждой живой клетке. Когда химики искусственным путем получают аминокислоту или сахар, они в большинстве случаев синтезируют только одно химическое соединение за один раз. И это удается им большими усилиями: для эксперимента — то есть конкретной реакции — необходимо создать и постоянно поддерживать целый комплекс сложных условий, таких как температура или концентрация различных соединений, участвующих в реакции. Контролируя все условия эксперимента, ученые оптимизируют и ускоряют синтез искомого соединения. На самом деле это непростая задача: необходимо держать под контролем происходящее в многочисленных специальных колбах, конденсаторах, разделительных колонках, фильтрах и других замысловатых лабораторных сосудах и приборах. В то же время каждая клетка вашего организма непрерывно синтезирует тысячи химических соединений, имея в своем распоряжении реактивную камеру объемом в несколько миллионных микролитра<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>. Как же все эти разнообразные сложные реакции протекают одновременно? Как все это молекулярное действо разыгрывается на сцене микроскопической клетки? Эти вопросы находятся в центре внимания новой науки — системной биологии, но справедливости ради стоит отметить, что они до сих пор остаются без ответов.</p>
    <p>Еще одна загадка жизни заключается в ее конечности — в смерти. Особенность химических реакций заключается в их обратимости. Можно записать химическую реакцию в виде уравнения «субстраты —&gt; продукты». Но на самом деле одновременно всегда протекает обратная реакция «продукты —&gt; субстраты». Все дело в том, что при определенной совокупности условий доминирует одно из направлений реакции. Тем не менее для любой реакции всегда возможно создать другую комбинацию условий, при которых она меняет свое направление. Например, когда ископаемое топливо сгорает на воздухе, субстратами являются углерод и кислород, а единственным продуктом — двуокись углерода (парниковый газ). Принято считать, что данная реакция необратима, однако в рамках некоторых проектов по разработке технологии улавливания углекислого газа идет поиск условий и источника энергии для того, чтобы изменить направление данной реакции. Так, Рич Мейзел из Иллинойского университета основал компанию Dioxide Materials, цель которой — использовать силу электричества для преобразования атмосферного углекислого газа в топливо для транспортных средств<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>.</p>
    <p>С живой материей все обстоит по-другому. Еще никому не удалось создать условия, при которых было бы возможно превращение «мертвая клетка —&gt; живая клетка». Безусловно, размышления наших предков о подобном превращении вылились в идею о душе. Мы больше не верим в наличие души у клетки. Что же тогда исчезает безвозвратно, когда умирает клетка или человек?</p>
    <p>Вы наверняка уже задумались о том, что нового нам может рассказать о жизни молодая наука — синтетическая биология и владеют ли специалисты в этой области ключом к тайне жизни? Возможно, самым известным представителем синтетической биологии является пионер в области расшифровки генома Крейг Вентер, который в 2010 году поднял в научных кругах настоящую бурю, заявив, что создал <emphasis>искусственную жизнь</emphasis>. Результаты его работы отразились в газетных заголовках по всему миру и породили панику от мысли о новых расах искусственно синтезированных существ, которые в будущем захватят всю нашу планету. На самом деле Вентеру и его команде удалось модифицировать уже существующую форму жизни, а не создать новую. Сначала команда ученых под руководством Вентера синтезировала ДНК, содержащую полный геном паразитической бактерии <emphasis>Mycoplasma mycoides</emphasis>, вызывающей легочные заболевания у домашних коз. Затем синтезированный геном пересадили в живую бактериальную клетку и весьма хитрым способом убедили ее заменить свою изначальную (и единственную) хромосому синтетической копией.</p>
    <p>Результат экспериментов Крейга, безусловно, превосходен. Хромосома бактерии содержит 1,8 млн оснований (букв генетического кода), которые должны быть расположены в строго определенной последовательности. Но, по сути, ученым удалось сделать то, что каждый из нас выполняет без каких-либо усилий. Речь идет о трансформации веществ, содержащихся в пище, в нашу собственную плоть.</p>
    <p>Синтез хромосомы и ее пересадка в живую клетку, проделанные Вентером и его командой, открывают абсолютно новые горизонты синтетической биологии, о которых мы поговорим в последней главе. С большой вероятностью этой молодой науке удастся предложить новые эффективные способы производства лекарств, выращивания зерна и борьбы с загрязняющими веществами. Тем не менее в ходе экспериментов, направленных на эти и другие результаты, ученым пока не удалось создать новую жизнь. Несмотря на достижение Вентера, тайна самой сути жизни продолжает ухмыляться нам в лицо. Ричарду Фейнману, нобелевскому лауреату по физике, приписывается такое высказывание-озарение: «Мы не способны понять то, чего не можем создать». Согласно этому утверждению, мы не понимаем жизнь, поскольку нам пока не удалось ее воссоздать. Мы умеем смешивать химические соединения, умеем нагревать их, подвергать облучению. Мы даже умеем, подобно Франкенштейну Мэри Шелли, оживлять их с помощью электричества. Но создать жизнь мы можем пока единственным способом — внедрить эти химические соединения в уже существующие живые клетки или употребить их в пищу, сделав их тем самым частью наших собственных организмов.</p>
    <p>Так почему же мы до сих пор не способны справиться с задачей, с которой ежесекундно и без особых усилий справляются триллионы простейших микробов? Мы что-то упустили? Более 70 лет назад этот вопрос волновал известнейшего физика Эрвина Шредингера. Удивительный ответ, к которому пришел ученый, является ключевым моментом для содержания данной книги. Чтобы понять, почему вывод Шредингера о самых глубоких тайнах жизни был и остается революционным для науки, необходимо вернуться в самое начало XX века, когда спиралевидная структура ДНК еще не была открыта, а мир физики буквально переворачивался с ног на голову.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовая революция</p>
    </title>
    <p>В результате стремительного развития науки в эпоху Просвещения (XVIII–XIX века) появились ньютоновская механика, исследования электромагнетизма и термодинамика. Время показало, что вместе эти три раздела физики успешно описывали движение и поведение всех макроскопических объектов и явлений окружающего нас мира — от пушечных ядер до часов, от ураганов до паровозов, от маятников до планет. Но когда в конце XIX и в первой половине XX века ученые направили внимание на микроскопические составляющие материи — атомы и молекулы, они обнаружили, что в микромире привычные физические законы не действуют. В физике назревала революция.</p>
    <p>Первым революционным прорывом в физике начала XX века стал ввод в научный обиход понятия кванта. Уже 14 декабря 1900 года немецкий физик Макс Планк представил результаты своих трудов на заседании Немецкого физического общества. Именно этот день принято считать днем рождения квантовой теории. В то время считалось, что энергия теплового излучения, как любая другая форма энергии, распространяется в пространстве как волна. Проблема заключалась в том, что волновая теория не могла объяснить, каким образом некоторые теплые объекты излучали энергию. Планк высказал революционную мысль о том, что материя, из которой состояли эти теплые объекты, колеблется на определенных дискретных частотах. Из этого следовало, что тепловая энергия испускается небольшими дискретными порциями — квантами, которые, в свою очередь, являются неделимыми. Его простая теория имела ошеломительный успех, однако коренным образом отличалась от <emphasis>классической</emphasis> теории излучения, в рамках которой энергия считалась непрерывной. Согласно теории Планка, энергия выходит из материи как вода, но не непрерывным потоком, а отдельными неделимыми порциями — словно из закрытого, но подтекающего крана.</p>
    <p>Сам Планк крайне настороженно относился к идее о том, что энергия прерывна. Однако спустя пять лет после того, как он выдвинул квантовую теорию, Альберт Эйнштейн развил эту идею и предположил, что любой вид электромагнитного излучения, включая свет, выходит не непрерывно, а в виде квантов — дискретными порциями, или частицами, которые мы теперь называем фотонами. Он отметил, что такой взгляд на природу света объясняет еще одно явление, долгое время остававшееся загадкой, а именно фотоэффект — испускание электронов веществом под воздействием света. Именно за объяснение фотоэффекта, а не за более известные его работы по теории относительности, Эйнштейну была присуждена Нобелевская премия по физике в 1921 году.</p>
    <p>Тем не менее существовало множество доказательств того, что свет распространяется как непрерывная волна. Как же свет может быть одновременно прерывным и непрерывным? В то время этот вопрос казался бессмысленным, по крайней мере в рамках классической науки.</p>
    <p>Следующий гигантский шаг на пути к новой физике был сделан датским физиком Нильсом Бором. В 1912 году Бор переехал в Манчестер и стал работать с Эрнестом Резерфордом. Незадолго до того Резерфорд опубликовал работу о планетарной модели атома с крошечным, но крепким ядром, расположенным в центре и окруженным еще более крошечными электронами, вращающимися вокруг ядра. Однако никто не мог объяснить, как атому удается сохранять стабильность. Согласно классической электромагнитной теории, отрицательно заряженные электроны постоянно излучают энергию света, вращаясь вокруг положительно заряженного ядра. В таком случае они бы потеряли энергию и очень быстро (за одну миллионную секунды) закрутились бы по спиральной траектории по направлению к ядру, что привело бы к распаду атома. Однако электроны так себя не ведут. Так в чем же здесь дело?</p>
    <p>Для объяснения стабильности атомов Нильс Бор выдвинул идею о том, что электроны не свободны в выборе любой орбиты вокруг ядра, а могут занимать лишь определенные стационарные («квантованные») орбиты. Электрон может излучать порцию (квант) электромагнитной энергии лишь при переходе на другую, более низкую, орбиту, причем величина излучаемой энергии будет равна разнице энергий орбит. При переходе на более высокую орбиту электрон поглощает электромагнитную энергию в размере одного фотона.</p>
    <p>Попробуем наглядно продемонстрировать разницу между классической и квантовой теорией, а также объяснить, почему электрон может занимать только определенные стационарные орбиты в атоме. Давайте вспомним, как играются ноты на гитаре и на скрипке. Когда скрипач берет ноту, он зажимает пальцем одну из струн в каком-либо месте грифа, сокращая ее и таким образом добиваясь нужной ноты в тот момент, когда смычок касается струны, вызывая ее колебания. Чем короче струна, тем выше частота ее колебаний (больше колебаний в секунду) и тем выше получается звук. Чем длиннее область колебания струны, тем ниже частота колебаний (меньше колебаний в секунду) и тем ниже звук.</p>
    <p>Прежде чем продолжить эту тему, скажем несколько слов об одном из фундаментальных принципов квантовой механики, а именно о тесной связи частоты колебаний и энергии<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>. Мы уже говорили о том, что субатомные частицы имеют также свойства волны. Это означает, что у них, как и у любой волны, распространяющейся в пространстве, есть такие показатели, как длина волны и частота колебаний. Быстрые колебания всегда подразумевают больше энергии, чем медленные колебания (представьте стиральную машину, работающую в режиме «отжим» — ее барабан должен вращаться (колебаться) на высокой частоте, чтобы получить достаточно энергии для отжима воды из одежды).</p>
    <p>Вернемся к скрипке. Высота ноты (частота колебаний звука) может постоянно варьироваться в зависимости от длины колеблющейся струны, то есть расстояния от места закрепления струны до той точки на грифе, где она зажимается пальцем музыканта. Это сравнимо с обычной волной, длина которой (расстояние между двумя ближайшими вершинами) также может меняться. Именно поэтому мы отнесем скрипку к <emphasis>классическим</emphasis> инструментам, но не в смысле «классической музыки», а скорее в смысле «классической — не квантовой — физики». Вот почему так сложно научиться играть на скрипке: музыкант должен максимально точно знать, в каком месте грифа прижимать струну, чтобы извлечь нужную ноту.</p>
    <p>Гитарный гриф устроен по-другому. На нем металлическими перегородками, которые выступают над грифом, но не касаются струн, отмечены лады. Таким образом, когда гитарист прижимает пальцем струну, она касается одной из перегородок, которая временно становится одним из ее концов (а вовсе не то место, где ее прижимает палец). Когда музыкант дергает струну, из нее извлекается звук, высота которого зависит от колебаний струны длиной от мостика до того лада, на котором зажата струна. Положение пальца, зажимающего струну (ближе к правой перегородке или ближе к левой), никак не повлияет на высоту извлекаемой ноты. Гитара, таким образом, относится к <emphasis>квантовым</emphasis> инструментам. Поскольку, согласно квантовой теории, частота колебаний и энергия взаимосвязаны, колеблющаяся гитарная струна должна обладать скорее дискретной, нежели непрерывной энергией. Подобным образом элементарные частицы, например электроны, обладают лишь определенными показателями частоты волны, каждый из которых связан с определенным уровнем дискретной энергии. При переходе из одного энергетического состояния в другое электрон поглощает или излучает энергию, равную разнице между энергетическим уровнем, который он покидает, и уровнем, на который он попадает.</p>
    <p>К 1920-м годам Бор, вернувшийся в Копенгаген, уже был известен всему миру как один из нескольких европейских физиков, отчаянно работавших в то время над наиболее полной и последовательной математической теорией, способной описать все происходящее внутри атома. Одним из самых выдающихся физиков этой плеяды был молодой немецкий гений Вернер Гейзенберг. Летом 1925 года, поправляя здоровье на острове Гельголанд после приступа сенной лихорадки, Гейзенберг совершил прорыв в науке, сформулировав новые математические принципы, подходящие для описания внутриатомного мира. Однако это была довольно странная математика, а то, что она говорила нам об атомах, выглядело еще более странным. Так, Гейзенберг утверждал не только то, что мы не можем сказать наверняка, где находится электрон, не имея возможности его измерить, но и то, что сам электрон не имеет определенного местоположения, поскольку он расположен вокруг ядра неким неясным, непостижимым способом.</p>
    <p>Гейзенберг был вынужден признать, что мир атомов — это призрачное, зыбкое пространство, формы существования которого проступают лишь тогда, когда мы взаимодействуем с ним с помощью измерительных приборов. Речь идет о процессе квантового измерения, который мы кратко описали выше. Гейзенберг показал, что данный процесс проявляет лишь те особенности квантового мира, к измерению которых он приспособлен, — подобно тому как каждый отдельный прибор на приборной панели автомобиля предоставляет информацию о какой-либо одной величине, например о скорости, преодоленном расстоянии или температуре двигателя. Так, мы можем провести эксперимент с целью установить точное расположение электрона в определенный момент времени; мы также можем провести другой эксперимент с целью определить скорость того же электрона. Гейзенберг математически доказал, что невозможно провести один эксперимент, в ходе которого мы могли бы установить одновременно и с максимальной точностью и то, где сейчас находится электрон, и то, как быстро он движется. В 1927 году это утверждение легло в основу знаменитого принципа неопределенности Гейзенберга, который с тех пор был много тысяч раз проверен и подтвержден в различных лабораториях мира. Этот принцип является одной из наиболее значимых научных идей и одним из основных постулатов квантовой механики.</p>
    <p>В январе 1926 года, то есть в то самое время, когда Гейзенберг разрабатывал свои идеи, австрийский физик Эрвин Шредингер написал работу, в которой представил совершенно иную картину внутриатомного мира. В данной работе ученый предложил математическое уравнение, ныне известное как уравнение Шредингера, которое описывает не движение частицы, а изменение волны в пространстве. Согласно данному уравнению электрон является скорее не туманной частицей, вращающейся вокруг ядра по непостижимой траектории, а волной, распространяющейся внутри атома. Гейзенберг отрицал любую возможность получить изображение электрона в тот момент, когда мы его не измеряем. В отличие от него Шредингер склонялся к мысли о том, что электрон является самой настоящей физической волной, когда мы не наблюдаем за ним, но эта волна «сворачивается»<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a> в дискретную частицу, как только мы начинаем за ней наблюдать. Его версия атомистической теории легла в основу <emphasis>волновой механики</emphasis>, а уравнение Шредингера описывает развитие и поведение волн во времени. Сегодня мы рассматриваем теории Гейзенберга и Шредингера как различные способы интерпретации математических основ квантовой механики, каждый из которых является по-своему правильным.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Волновая функция Шредингера</p>
    </title>
    <p>Когда нам нужно описать движение привычных видимых объектов (будь то пушечные ядра, паровозы или планеты), каждый из которых состоит из триллионов частиц, мы делаем это с помощью набора математических уравнений, восходящих еще к работам Исаака Ньютона. Однако, если описываемая нами система объектов находится в квантовом мире, мы должны использовать уравнение Шредингера. Именно здесь кроется важнейшее различие между двумя подходами к описанию объектов: для ньютоновского мира решением уравнения, описывающего движения, будет число или набор чисел, которое (которые) определяет точное местоположение объекта в данный момент времени. Решением уравнения Шредингера, описывающего квантовый мир, является волновая функция — математическая величина, которая <emphasis>не</emphasis> определяет точное местоположение, скажем, электрона в данный момент времени, но предлагает вместо этого набор чисел, описывающих <emphasis>вероятность</emphasis> обнаружения электрона в разных точках пространства <emphasis>в случае, если мы попытались бы его обнаружить</emphasis>.</p>
    <p>Разумеется, вы можете отреагировать на это так, но этого недостаточно! Информация о том, где электрон <emphasis>может</emphasis> находиться, не кажется слишком уж полезной. Вам может показаться, что необходимо знать, где точно <emphasis>находится</emphasis> частица. Но в отличие от объекта классической физики, который всегда занимает определенное место в пространстве, электрон может находиться одновременно во многих местах до того момента, пока его не начнут измерять. Квантовая волновая функция распространяется на все пространство. Это означает, что при описании электрона нам остается довольствоваться набором чисел, выражающим вероятность обнаружения частицы не в каком-либо одном месте, а во всех точках пространства одновременно. Важно тем не менее понимать, что все эти квантовые вероятности не отражают пробела в наших знаниях, который можно заполнить, получив больше информации. Напротив, они отражают фундаментальную черту природного мира микроскопических размеров.</p>
    <p>Представьте себе, что преступник, осужденный за кражу драгоценностей, получил право на досрочное освобождение и выходит из тюрьмы. Вместо того чтобы встать на путь истинный, он тут же возвращается к прежнему образу жизни и начинает совершать кражи по всему городу. Изучив карту, полицейские могут проследить его приблизительное местонахождение с того момента, как он был освобожден. Они не могут определить его точное местонахождение в данный момент, но они могут предположить, какова вероятность того, что он совершит кражи в тех или иных районах города.</p>
    <p>Поначалу больше всего подвергаются риску быть ограбленными жители домов, расположенных недалеко от тюрьмы, однако со временем площадь территории, на которой могут быть совершены кражи, расширяется. Кроме того, помня, какие объекты кражи его интересовали, полицейские могут также с некоторой уверенностью предположить, что опасности подвергаются скорее благополучные районы, жители которых могут позволить себе дорогие украшения, нежели районы бедные. Подобную волну преступлений, совершаемых одним человеком, можно назвать волной вероятности. Она неосязаема и нереальна. Она представляет собой лишь ряд чисел, которые можно интерпретировать как координаты различных уголков города. Подобным образом волновая функция распространяется из точки, в которой в последний раз был замечен электрон. Вычисление значений волновой функции в различных точках пространства и времени позволяет строить предположения о том, где частица может появиться в следующий раз.</p>
    <p>А что, если полицейские будут действовать по наводке и им удастся поймать вора с поличным, когда он будет вылезать из окна чужого дома, а при нем будет мешок с крадеными вещами? В тот же момент вероятностное распределение возможных местонахождений вора распадется: вор будет точно находиться в конкретном известном месте, а вероятность его нахождения в любом другом месте сведется к нулю. Подобным образом, если электрон обнаруживается в каком-то конкретном месте, его волновая функция немедленно рушится. В момент обнаружения электрона вероятность его нахождения в каком-либо другом месте сводится к нулю.</p>
    <p>Однако кое в чем аналогия не срабатывает. Даже если перед тем, как поймать преступника, полицейские могут только установить вероятные места его пребывания, они понимают, что их предположения — результат нехватки информации. Ведь грабитель не распылил себя по городу: несмотря на то что в представлении полицейских он может находиться где угодно, он на самом деле всегда находится в каком-то одном месте в определенный момент времени. Кардинальное отличие поведения частицы от поведения вора заключается в том, что, когда мы не наблюдаем за движением электрона, мы все же не можем предположить, что он находится в определенном месте в какой-то момент времени. Мы можем только описать значения волновой функции, а волна может находиться везде одновременно. Только через акт наблюдения (выполняя над частицей некоторые измерения) мы можем «вынудить» электрон стать локализованной частицей.</p>
    <p>К 1927 году благодаря усилиям Гейзенберга, Шредингера и других ученых математические основания квантовой механики были окончательно сформулированы. В наши дни они являются тем фундаментом, на котором стоят физика и химия. Кроме того, они раскрывают перед нами удивительно полную картину строительных элементов, из которых состоит Вселенная. Без объяснительной силы квантовой механики, описывающей, как все элементы микромира складываются в слаженную систему, многие из современных технологических достижений были бы попросту невозможны.</p>
    <p>Итак, в конце 1920-х годов, вдохновленные собственными успехами в разгадке тайн внутриатомного мира, некоторые пионеры квантовой механики на время покинули свои физические лаборатории, чтобы покорить еще одну науку — биологию.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Первопроходцы в квантовой биологии</p>
    </title>
    <p>В 1920-е годы жизнь все еще являла собой научную загадку. Несмотря на то что биохимикам XIX века успешно удалось закрепить в науке механистическое понимание химии живой материи, многие ученые все еще придерживались одного из принципов витализма, согласно которому биология не сводится к химии и физике — ей требуется собственная система законов. Внутриклеточную протоплазму продолжали считать таинственной формой материи, которую неизвестные силы наделяют жизнью. Разгадка тайны наследственности неизменно ускользала от зарождающейся в то время генетики.</p>
    <p>Однако за какие-то десять лет появилось новое поколение ученых, называвших себя органицистами и отвергавших как идеалы витализма, так и принципы механистического подхода. Эти ученые допускали, что жизнь — это загадочное явление, однако утверждали, что эта загадка в принципе <emphasis>разрешима</emphasis> и ее можно объяснить с помощью физических и химических законов, которые ученым еще предстоит открыть. Одним из величайших последователей органистического движения был еще один австриец Людвиг фон Берталанфи, автор нескольких ранних работ по теориям биологического развития. В книге «Критическая теория морфогенеза», написанной в 1928 году, Берталанфи говорит о необходимости разработки некоторого нового биологического принципа для описания сущности жизни. Его идеи и, в частности, эта книга оказали большое влияние на многих ученых, среди которых был один из пионеров квантовой механики Паскуаль Йордан.</p>
    <p>Паскуаль Йордан родился и учился в Ганновере. Он продолжил учебу в Геттингене, где его преподавателем был один из отцов-основателей квантовой механики Макс Борн<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>. В 1925 году Йордан и Борн опубликовали статью «К вопросу о квантовой механике», ставшую классической. Год спустя было опубликовано продолжение первой статьи этих же ученых в соавторстве с Гейзенбергом. Данная статья, известная как «работа трех», также стала одной из классических работ по квантовой механике. Авторы превратили замечательное открытие Гейзенберга в математически изящный способ описания поведения объектов внутриатомного мира.</p>
    <p>Еще через год Йордан поступил так, как поступил бы в то время любой уважающий себя молодой физик, если бы ему выпала такая возможность: он отправился в Копенгаген для встречи и совместной работы с Нильсом Бором. Где-то около 1929 года Бор и Йордан стали обсуждать вопрос о том, каким образом квантовая механика применима к биологии. Паскуаль Йордан вернулся в Германию, где стал преподавать в Ростокском университете. Работая в Ростоке, Йордан на протяжении нескольких лет вел переписку с Бором преимущественно на тему взаимосвязи физики и биологии. В 1932 году Йордан сформулировал их с Бором идеи в статье «Квантовая механика и фундаментальные проблемы биологии и психологии»<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>, опубликованной в немецком журнале Die Naturwissenschaft, за которой некоторыми учеными признается право считаться первой научной работой по квантовой биологии.</p>
    <p>В работах Йордана содержатся некоторые весьма любопытные выводы о феномене жизни. Тем не менее его размышления на биологические темы со временем становились все более политизированными. В них стал прослеживаться явный уклон в нацистскую идеологию. В одной из работ Йордан пишет, что наличие властного лидера <emphasis>(фюрера)</emphasis>, или вождя, является ключевым принципом жизни: «Известно, что в любой бактерии, кроме бесчисленного множества молекул, из которых состоит это… существо… содержится ограниченное количество особых молекул, наделенных властью над всем организмом; они образуют центр управления живой клетки. Если поглощение кванта света произойдет вне центра управления, это едва ли убьет клетку, как убийство одного солдата не уничтожит большую нацию. Однако, если поглощение кванта света клеткой произойдет внутри центра управления, это может привести к гибели и распаду всего организма, как хорошо организованное убийство лидера (вождя) нации может спровоцировать распад этой нации»<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>.</p>
    <p>Попытки внедрить нацистскую идеологию в биологию одновременно завораживают и пугают. В этих попытках скрывался и зачаток любопытной идеи, которую Йордан назвал теорией усиления <emphasis>(Verstärkertheorie)</emphasis>. Ученый указывал на то, что неодушевленные объекты «управляются» хаотичным движением миллионов частиц, так что движение какой-то одной молекулы не повлияет на весь объект. Живая материя, по утверждению Йордана, устроена совсем по-другому: она управляется небольшой группой молекул, входящих в «центр управления». Эти молекулы оказывают сильнейшее влияние на весь живой организм через усиление квантовых явлений, управляющих их движением, а также через усиление действия принципа неопределенности Гейзенберга.</p>
    <p>Мы еще вернемся к этому интересному замечанию. Скажем только, что в то время оно не получило дальнейшего развития и не оказало на науку никакого влияния, поскольку после поражения нацистской Германии в 1945 году политические взгляды Йордана дискредитировали его в глазах современников и его идеи, касающиеся квантовой биологии, были преданы забвению. Другие ученые, пытавшиеся наладить прочные связи между биологией и квантовой физикой, после войны разъехались по всему свету. После трагических перипетий, связанных с применением атомной бомбы, физика вновь вернулась в русло традиционных вопросов.</p>
    <p>Тем не менее тлеющему огоньку квантовой биологии не дал погаснуть не кто иной, как создатель квантовой волновой механики Эрвин Шредингер. Накануне Второй мировой войны он бежал из Австрии (его жена согласно нацистским законам не была расовой арийкой) и обосновался в Ирландии, где в 1944 году вышла его книга с заглавием-вопросом «Что такое жизнь?». В этой книге Шредингер изложил новый взгляд на биологию и высказал идею, которая до сих пор остается основой квантовой биологии и, в частности, лежит в основе данной книги. Перед тем как завершить главу с экскурсами в историю науки, рассмотрим подробнее эту идею.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Порядок из хаоса</p>
    </title>
    <p>Шредингера глубоко волновала одна из проблем биологии — загадочный процесс наследования информации. Вы наверняка помните, что в то время — в первой половине XX века — ученым было известно, что гены родителей наследуются детьми, но наука не могла ответить на вопрос, из чего состоят гены и как они работают. Шредингер размышлял о том, по каким законам наследование информации протекает с такой поразительной точностью. Другими словами, каким образом точные копии генов передаются от родителей детям практически без изменений?</p>
    <p>Шредингер понимал, что точные, неоднократно проверенные на практике законы классической физики и химии (например, законы термодинамики, которая имеет дело с хаотичным движением атомов и молекул) были на самом деле законами статистическими. Это означает, что они верны лишь <emphasis>в среднем</emphasis>, а их надежность обусловлена тем, что они описывают взаимодействия огромного количества частиц. Помните наш бильярдный стол? Движение одного шара абсолютно нельзя предсказать, но если вы бросите на стол много шаров и будете катать их в течение часа так, что они постоянно будут беспорядочно сталкиваться, можно с уверенностью утверждать, что рано или поздно большинство из них окажется в лузах. Термодинамика работает примерно так: предсказать можно поведение в среднем большого количества молекул, но не поведение отдельных молекул. Шредингер отмечал, что статистические законы, например законы термодинамики, не подходят для точного описания систем, состоящих из небольшого количества частиц.</p>
    <p>Вспомним, к примеру, газовые законы, сформулированные Робертом Бойлем и Жаком Шарлем 300 лет назад. Их суть сводится к тому, что объем газа, заполняющего воздушный шар, будет при нагревании увеличиваться, а при охлаждении уменьшаться. Поведение газа в обоих случаях может быть выражено простой математической формулой, известной как закон идеального газа<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a>. Шар подчиняется этим строгим законам: при нагревании он расширяется, при охлаждении сужается. Заметим, подчиняется он этим законам несмотря на тот факт, что его наполняют триллионы молекул, каждая из которых ведет себя по-своему, словно беспорядочно движущиеся бильярдные шары: молекулы хаотично сталкиваются и отскакивают друг от друга, а также от внутренней стенки шарика. Так как же беспорядочное движение порождает точные, упорядоченные законы?</p>
    <p>Когда шар нагревают, молекулы воздуха внутри него начинают двигаться быстрее, вследствие чего они ударяются друг о друга, а также о стенки шара с большей силой. Эта дополнительная сила начинает оказывать большее давление на резиновые стенки шара (аналогично тому, как увеличивалось давление на подвижную планку на бильярдном столе Больцмана), заставляя его расширяться. Объем расширения шара зависит от температуры нагрева; его можно точно предсказать, поскольку эта зависимость описывается газовыми законами. Важно отметить, что единичный объект, в нашем случае — шар, строго подчиняется газовому закону, поскольку упорядоченное движение его резиновой поверхности инициируется хаотичным движением огромного количества частиц. Вот каким образом, как сказал Шредингер, порядок возникает из хаоса.</p>
    <p>Шредингер настаивал на том, что не только газовые законы обязаны своей точностью статистическим характеристикам больших чисел: <emphasis>все без исключения</emphasis> законы классической физики и химии (от законов динамики жидкостей до тех, что управляют химическими реакциями) основаны на принципе «усреднения больших чисел» или «порядка из хаоса».</p>
    <p>И все же газовые законы действуют в шаре обычных размеров, наполненном триллионами молекул воздуха. В микроскопическом шарике, который можно заполнить лишь несколькими молекулами, они не работают. Все потому, что даже при постоянной температуре эти немногочисленные молекулы будут иногда абсолютно случайно отдаляться друг от друга, отчего шарик будет расширяться. Подобным образом он будет иногда сжиматься по той простой причине, что все молекулы внутри него случайно скопятся в самом центре. Таким образом, поведение микроскопического шарика почти непредсказуемо.</p>
    <p>Зависимость упорядоченности и предсказуемости явлений от больших чисел, разумеется, знакома нам и по другим сферам нашей жизни. Например, американцы чаще играют в бейсбол, чем канадцы, а канадцы чаще американцев играют в хоккей с шайбой. На основе такого статистического «закона» можно сделать дополнительные предположения о том, что Америка, к примеру, импортирует больше бейсбольных мячей, чем Канада, а Канада — больше хоккейных клюшек, чем США. Тем не менее такие статистические законы имеют прогностическую силу, если применяются к событиям, охватывающим целые страны с населением несколько миллионов человек, но их бесполезно применять для прогноза импорта клюшек или мячей в рамках одного маленького города, скажем, в штате Миннесота или в провинции Саскачеван.</p>
    <p>Шредингер не просто заметил, что статистические законы классической физики не действуют на микроскопическом уровне. Он пошел дальше и рассчитал отклонение в точности данных законов для микромира. Шредингер показал, что величина отклонений от этих законов обратно пропорциональна квадратному корню числа задействованных частиц. Так, внутри шара, наполненного триллионом (миллион миллионов) частиц, газовые законы действуют с отклонением лишь в одну миллионную. Однако, если шар наполнен лишь сотней частиц, закон не будет действовать в одном случае из десяти. И хотя такой шар будет иметь тенденцию расширяться при нагревании и сужаться при охлаждении, эти явления не будут строго описываться никаким детерминированным законом. Все статистические законы классической физики подвержены данному ограничению: они верны лишь в том случае, когда речь идет об очень больших количествах частиц, но они не способны описать поведение объектов, состоящих из небольшого количества частиц. Таким образом, любой объект, который мы хотим надежно и точно описать с помощью классических законов, должен состоять из огромного количества частиц.</p>
    <p>А как насчет жизни? Можно ли объяснить ее «упорядоченное» поведение, например действие законов наследственности, статистическими законами? Размышляя над этим вопросом, Шредингер пришел к выводу о том, что принцип «порядок из хаоса», лежащий в основе термодинамики, не может управлять живой материей, поскольку, как он это понимал, по крайней мере некоторые из самых крошечных биологических механизмов действительно ничтожно малы, чтобы подчиняться классическим законам.</p>
    <p>К примеру, во время работы над книгой «Что такое жизнь?» (а это было время, когда ученым уже было известно о том, что наследственность связана с генами, однако природа генов оставалась научной загадкой) Шредингер задался простым вопросом: достаточно ли гены велики для того, чтобы точность, с которой они воспроизводят информацию, зависела от статистических законов, основанных на принципе «порядок из хаоса»<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>? По расчетам ученого, приблизительный размер гена не превышал размера куба, грани которого равны 300 ангстремам (1 ангстрем равен 10<sup>–7</sup> миллиметрам). В таком кубике содержится примерно миллион атомов. Количество может показаться огромным, но вот квадратный корень из миллиона — это тысяча, а значит, погрешность в передаче информации или «помехи» наследственности должны иметь место в одном случае из тысячи, то есть в 0,1 % случаев. Итак, если механизм наследования информации опирается на классические статистические законы, следовательно, он должен порождать ошибки (отклоняться от законов) с частотой один раз на тысячу случаев. Однако на тот момент было известно, что на миллиард случаев нормальной передачи гена приходится меньше одного случая мутации (ошибки). Такая необычайно высокая степень надежности убедила Шредингера в том, что законы наследственности не могут опираться на тот же принцип «порядок из хаоса», что и классические законы. Ученый предположил, что гены скорее напоминали отдельные атомы или молекулы тем, что подчинялись не классическим, но удивительно строгим законам науки, к развитию которой он имел самое прямое отношение, — квантовой механики. Шредингер высказал идею о том, что механизм наследственности основывается на совершенно ином принципе — «порядок из порядка».</p>
    <p>Впервые он изложил свою теорию в цикле лекций, прочитанных в дублинском Тринити-колледже в 1943 году, а через год — в опубликованной на их основе книге «Что такое жизнь?», в которой он писал: «Живой организм представляется макроскопической системой, частично приближающейся в своих проявлениях к чисто механическому… поведению, к которому стремятся все системы, когда температура приближается к абсолютному нулю и молекулярная неупорядоченность снимается». Мы скоро поговорим о причинах, по которым при абсолютном нуле все объекты подчиняются скорее квантовым, нежели термодинамическим законам. По утверждению Шредингера, жизнь — это явление квантового уровня, способное летать по воздуху, ходить на двух или четырех ногах, плавать в океане, произрастать из почвы и, добавим, читать данную книгу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Забвение идей</p>
    </title>
    <p>Через несколько лет после выхода книги Шредингера была открыта двойная спираль ДНК, и молекулярная биология стала развиваться невероятными темпами, причем без всякой связи с квантовыми явлениями. Клонирование генов, генная инженерия, генетическая дактилоскопия и секвенирование генома разрабатывались биологами, которые в основном с удовольствием и даже с мотивированным оправданием уклонялись от погружения в сложнейшую математику квантового мира. Безусловно, иногда исследования заводили ученых на границу биологии и квантовой механики, но лишь случайно. Большинство ученых уже и не помнили о смелом заявлении Шредингера. Более того, многие из них открыто выступали против идеи о том, что для объяснения феномена жизни необходимо обратиться к квантовой механике. Так, в 1962 году британский химик и когнитивист Кристофер Лонге-Хиггинс писал: «Я помню, что несколько лет назад имела место некоторая дискуссия о возможном наличии действующих на расстоянии квантово-механических связей между ферментами и их субстратами. Данная идея совершенно справедливо была воспринята с осторожностью не только из-за бездоказательности экспериментальных данных, но и из-за тех больших трудностей, которые возникают при попытке подогнать ее под общую теорию межмолекулярных сил»<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>. Даже в книге «Что такое жизнь? Пятьдесят лет спустя», объединившей работы участников дублинского симпозиума через 50 лет после публикации Шредингера (1993), квантовая механика едва ли вообще упоминалась.</p>
    <p>В то время заявление Шредингера было воспринято скептически еще и потому, что в научных кругах господствовали представления о том, что хрупкие квантовые состояния не могут поддерживаться в теплой, влажной и суетливой молекулярной среде внутри живых организмов. Как мы уже говорили, подобные представления являются основной причиной, по которой многие ученые ставили (а многие продолжают ставить) под сомнение тот факт, что внутренний птичий компас, возможно, работает на основе квантовых процессов и явлений. Вероятно, вы помните, что в главе 1 мы описывали квантовые свойства материи и говорили о том, что они «тонут» в хаотичном расположении молекул в больших объектах. После небольшого экскурса в термодинамику мы теперь можем точно назвать причину «растворения» этих свойств (или, по Шредингеру, причину, по которой работает принцип статистических законов «порядок из хаоса») — беспорядочные столкновения молекул, напоминающих бильярдные шары. Рассеянные частицы могут менять свое поведение и обнаруживать квантовые свойства, но лишь при определенных условиях и на очень короткий период времени. Например, мы с вами увидели, как ядра атомов водорода, содержащихся внутри нашего организма, способны выстраиваться в линию и генерировать <emphasis>когерентные</emphasis> сигналы об изменениях квантовых свойств спина, фиксируемые МР-томографом. Однако это возможно лишь при воздействии на атомы водорода сильнейшего магнитного поля, создаваемого мощнейшим магнитом и только во время такого воздействия: как только магнитное поле исчезает, частицы вновь начинают двигаться хаотично под воздействием общего молекулярного разрозненного движения, а квантовый сигнал рассеивается и становится недоступным для обнаружения. Процесс нарушения когерентности квантово-механической системы под воздействием хаотичного движения молекул макроскопической системы называют <emphasis>декогеренцией</emphasis>. Она является причиной исчезновения странных квантовых состояний частиц, из которых состоят большие неодушевленные объекты.</p>
    <p>При повышении температуры тела увеличивается скорость молекул и сила их столкновений, поэтому декогеренция быстрее и легче происходит при высоких температурах. Но не думайте, что «высокие температуры» означают «жаркие». Даже при комнатной температуре декогеренция происходит почти мгновенно. Вот почему идея о том, что в теплых живых организмах возможны квантовые состояния, считалась, по крайней мере первоначально, крайне неправдоподобной. Только при снижении температуры объекта до абсолютного нуля (–273 °C) молекулярное движение прекращается, декогеренция сдерживается и квантовая механика наконец имеет возможность проявить себя. Значение высказывания Шредингера, которое мы привели выше, становится немного яснее. Физик имел в виду то, что жизнь каким-то образом умудряется функционировать по инструкции, которая обычно предназначена для объектов градуса на 273 холоднее, чем любой живой организм.</p>
    <p>И все же, как утверждали Йордан и Шредингер и как увидите вы сами, если продолжите читать главы этой книги, живая материя радикально отличается от неодушевленных объектов, поскольку относительно небольшое количество высокоупорядоченных частиц (такие частицы есть внутри гена или внутри механизма птичьего компаса) могут определять состояние всего организма. Именно это явление Йордан называл усилением, а Шредингер — порядком из порядка. Цвет ваших глаз, форма носа, черты характера, интеллектуальные способности и даже предрасположенность к болезням определяются высокоупорядоченными супермолекулами, которых ровно 46: это ДНК-хромосомы, которые вы наследуете от своих родителей. Ни один неодушевленный макроскопический объект в известной нам части Вселенной не обладает подобной чувствительностью к структуре материи, настолько тонко и сложно организованной на самом глубинном уровне, где действуют уже не классические законы, а законы квантовой механики. Шредингер утверждал, что именно в этой особенности и заключается уникальность живой материи. Спустя 70 лет после первого издания книги Шредингера мы наконец-то начинаем осознавать поразительный скрытый смысл его ответа на вопрос о том, что такое жизнь.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>3. Движущие механизмы жизни</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Гамлет: «Сколько времени человек пролежит в земле, пока не сгниет?»</p>
    <p>Первый могильщик: «Да что ж, если он не сгнил раньше смерти — ведь нынче много таких гнилых покойников, которые и похороны едва выдерживают, — так он вам протянет лет восемь, а то и девять лет; кожевник, тот вам протянет девять лет».</p>
    <p>Гамлет: «Почему же он дольше остальных?»</p>
    <p>Первый могильщик: «Да шкура у него, сударь, от ремесла такая дубленая, что долго не пропускает воду; а вода, сударь, великий разрушитель для такого собачьего мертвеца».</p>
    <text-author>Уильям Шекспир. Гамлет. Акт V, сцена 1, «Кладбище»</text-author>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p>Все, что делают живые существа, можно представить в виде колебания и покачивания атомов…</p>
    <text-author>Ричард Фейнман<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a></text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Шестьдесят восемь миллионов лет назад, в те времена, которые мы сейчас называем меловым периодом, молодой тираннозавр прокладывает себе дорогу через редколесье речной долины в субтропические заросли. В свои 18 лет животное еще не достигло зрелости, но зато достигло примерно пять метров в высоту. С каждым тяжелым шагом многотонное тело динозавра ускоряется, приобретая достаточный импульс, чтобы сравнять с землей дерево или любое более мелкое существо, имевшее несчастье оказаться у него на пути. Его тело сохраняет свою целостность при этих разрушительных столкновениях благодаря тому, что каждая кость, сухожилие и мышца остается на своем месте благодаря прочным, но эластичным волокнам белка под названием <emphasis>«коллаген».</emphasis> Этот белок служит своего рода клеем, который скрепляет плоть, и является важным компонентом тел животных, включая нас с вами. Как все биомолекулы, он создается и разрушается самым удивительным механизмом в известной нам части Вселенной. В этой главе мы рассмотрим, как работают эти биологические наномеханизмы<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>, а также обсудим новейшие данные о том, что шестеренки и рычаги этих механизмов погружаются в мир элементарных частиц, чтобы поддерживать жизнь во всех организмах, населяющих землю.</p>
    <p>Но сначала вернемся в нашу древнюю долину. В тот самый день огромное тело динозавра, состоящее из миллионов наномеханизмов, станет причиной его гибели. Его мощные конечности, с помощью которых он так успешно охотился и разрывал пищу, окажутся бесполезными в липкой грязи речного русла, в которой увязнет динозавр. После долгих часов бесполезной борьбы огромные челюсти тираннозавра заполняются мутной водой и обессилевшее животное тонет в грязи. При других обстоятельствах его тело подверглось бы такому же быстрому разложению, как и покойники, о которых могильщик рассказывал Гамлету. Но наш динозавр утонул так быстро, что все его тело было тут же погребено в толстом слое грязи и песка. Спустя годы и века мельчайшие частицы минералов заполняли полости и поры его костей и плоти, замещая ткани животного камнем: труп динозавра превратился в окаменелость. Над ним прокладывали свои пути реки, нанося слои песка грязи и ила, пока окаменелость не оказалась погребенной под десятками метров песчаника и глины.</p>
    <p>Примерно 40 миллионов лет спустя наступило потепление климата, реки высохли и сухие пустынные ветры разрушили слои камня, покрывающие останки динозавра. Прошло еще 28 миллионов лет, и через долину этой реки пришли представители другого двуногого вида, <emphasis>Homo sapiens</emphasis>; но прямоходящим приматам не приглянулся этот сухой и недружелюбный край. Когда в наше время здесь обосновались европейские поселенцы, они назвали эту негостеприимную местность Дурные земли Монтаны, а долину высохшей реки — Хелл-Крик (от англ. <emphasis>Hell Creek</emphasis> — «адский ручей». — <emphasis>Примеч. пер.</emphasis>). В 2002 году здесь разбила лагерь команда палеонтологов во главе со знаменитым искателем ископаемых останков Джеком Хорнером. Один из членов группы, Боб Хормон, во время завтрака заметил крупную кость, выступающую из скалы над его головой.</p>
    <p>В течение трех лет около половины целого скелета животного было бережно извлечено из скалы. В выполнении этой нелегкой задачи были задействованы служащие инженерного корпуса армии США, научные работники и аспиранты, а также техника. Извлеченная из скалы часть скелета динозавра была перенесена в Музей Скалистых гор, расположенный в городе Бозмен, штат Монтана, и стала экспонатом под номером MOR 1255. Бедренную кость динозавра пришлось разрезать на две части, чтобы поднять на борт вертолета, в результате чего один из ее фрагментов был отломан. Джек Хорнер отдал несколько фрагментов коллеге-палеонтологу, доктору Мэри Швейцер из Университета Северной Каролины. Одним из научных интересов Мэри Швейцер был химический состав окаменелостей.</p>
    <p>Когда Швейцер открыла коробку, ее ожидал сюрприз. Первый фрагмент, который она видела, представлял собой необычную на вид ткань внутренней поверхности (костномозговой полости) кости. Она поместила кость в кислоту, которая растворила внешний минеральный слой и открыла более глубокие структуры. Однако исследовательница случайно передержала фрагмент кости в кислоте. Когда Швейцер вернулась, <emphasis>все</emphasis> минералы фрагмента растворились. Швейцер ожидала, что вся окаменелость будет разрушена, но она и ее коллеги были крайне удивлены, когда увидели, что после воздействия кислоты сохранилась пластичная волокнистая субстанция, которая под микроскопом напоминала мягкую ткань, содержащуюся в костях современных животных. Более того, так же, как и современные кости, эта ткань содержала кровеносные сосуды, клетки крови и длинные цепи коллагеновых волокон — тот самый биологический клей, который соединял огромное животное в единое целое.</p>
    <p>Ископаемые, в которых сохранилась структура мягких тканей, встречаются крайне редко. Фауна сланцев Берджесс, обнаруженная в канадской части Скалистых гор в провинции Британская Колумбия в период с 1910 по 1925 год, сохранила удивительно подробные отпечатки тел животных, которые плавали в морях кембрийского периода около 600 миллионов лет назад. Стоит упомянуть и знаменитого оперенного археоптерикса, жившего примерно 150 миллионов лет назад, — его останки были обнаружены в Зольнхофенском карьере в Германии. И все же ископаемые останки мягких тканей сохраняют только <emphasis>отпечаток</emphasis> биологического материала, но не<emphasis> вещество. </emphasis>Невероятно, но мягкое вещество, сохранившееся после воздействия кислоты в эксперименте Мэри Швейцер, оказалось самой настоящей мягкой тканью динозавра. Когда в 2007 году Швейцер опубликовала подробности своего открытия в журнале <emphasis>Science</emphasis><a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>, ученые отнеслись к предположениям, высказанным в статье, с изумлением и большим сомнением. Несмотря на то что сохранность биомолекул на протяжении миллионов лет на самом деле является чудом, нас интересует продолжение этой истории. Чтобы доказать, что ископаемая волокнистая структура на самом деле содержит коллаген, Швейцер продемонстрировала, что белки, которые присоединяются к современному коллагену, присоединяются и к волокнам ископаемой кости. В довершение эксперимента она смешала ткань динозавра с ферментом <emphasis>коллагеназой</emphasis> — одним из многих биомолекулярных механизмов, который создает и разрушает коллагеновые волокна в живых организмах. В течение нескольких минут коллагеновые цепи, которые сохранились на протяжении 68 миллионов лет, были разрушены ферментом.</p>
    <p>Ферменты — это движущие силы жизни. Некоторые из них, вероятно, знакомы вам, поскольку все мы применяем их в повседневной жизни. Так, протеазы добавляют в «биологические» моющие средства, устраняющие пятна, пектин добавляют в джем для придания необходимой консистенции, а реннин используется для сворачивания молока и превращения его в сыр. Ферменты, находящиеся в желудке и кишечнике человека, играют большую роль в переваривании пищи. Но это лишь самые простые примеры действия природных наномеханизмов. Все живое зависит и всегда зависело от ферментов: и первые микроорганизмы, вышедшие из первичного бульона, и динозавры, разгуливавшие по лесам юрского периода, и все организмы, живущие сейчас. Каждая клетка в вашем теле заполнена сотнями или даже тысячами молекулярных механизмов, поддерживающих непрерывный процесс сборки и разрушения биомолекул, то есть процесс, который мы называем жизнью.</p>
    <p>В описании деятельности ферментов ключевое слово — «помощь»: их задачей является помощь в ускорении <emphasis>(катализации)</emphasis> всех видов биохимических реакций, которые в отсутствие ферментов протекали бы слишком медленно. Таким образом, добавление ферментов протеаз в моющие средства ускоряет расщепление белков в пятнах, пектиновые ферменты ускоряют расщепление полисахаридов во фруктах, а реннин ускоряет свертывание молока. Подобным образом ферменты в наших клетках ускоряют <emphasis>метаболизм</emphasis> — процесс, в ходе которого триллионы внутриклеточных биомолекул непрерывно превращаются в триллионы других биомолекул и поддерживают нашу жизнь.</p>
    <p>Фермент коллагеназа, который Мэри Швейцер добавила к кости динозавра, является всего лишь биомеханизмом, функция которого заключается в разрушении коллагеновых волокон в организме животного. Степень ускорения, которое придают реакциям ферменты, можно примерно оценить, сравнив время, необходимое для расщепления коллагеновых волокон в отсутствие ферментов (а именно, более 68 миллионов лет) и в присутствии необходимого фермента (около 30 минут): время реакции ускоряется в триллионы раз.</p>
    <p>В данной главе мы рассмотрим, как ферменты, например коллагеназа, способны достигать таких астрономических показателей в ускорении химических реакции. Одной из сенсаций последних лет стало открытие ключевой роли квантовой механики в действии по крайней мере нескольких ферментов; а поскольку ферменты являются движущими силами жизни, то именно они и станут нашей отправной точкой в путешествии по квантовой биологии.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ферменты: выбор между быстрым или мертвым</p>
    </title>
    <p>Люди стали применять ферменты за многие тысячелетия до их открытия и описания. Несколько тысяч лет назад наши предки превращали зерно и виноградный сок в пиво или вино с помощью добавления дрожжей, которые, по сути, представляют собой микробиологический мешочек с ферментами<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a>. Люди давно поняли, что экстракты из оболочки желудка крупного рогатого скота (реннин, или сычужный фермент) ускоряют превращение молока в сыр. В течение многих столетий считалось, что эти превращающие свойства живых организмов обусловлены присущей им жизненной силой, от которой зависит и способность организмов к быстрым изменениям, а это и отличает живое («быстрое» из библейской цитаты в заголовке этого раздела) от мертвого.</p>
    <p>В 1752 году вдохновленный механистической философией Рене Декарта французский ученый Рене Антуан Реомюр начал исследовать пищеварение — один из процессов, в котором участвовали, по предположениям ученых того времени, пресловутые жизненные силы. Ученый провел гениальный эксперимент. В то время считалось, что пища в организме животных переваривается механически, измельчаясь в ротовой полости и перемешиваясь в органах пищеварения. Эта теория подтверждалась данными, полученными в ходе изучения птиц, поскольку в их желудках обнаруживались мелкие камни, предназначенные, как считалось, для измельчения пищи — механического действия. Подобные предположения согласовывались и с идеями Рене Декарта (о них мы говорили в предыдущей главе) о механистичности животных. Но Реомюр был озадачен тем, как хищные птицы, в желудке которых камней не было, также могли переваривать пищу. Итак, он накормил ручного сокола небольшими кусочками мяса, спрятанными в крошечные металлические капсулы с небольшими отверстиями. Когда капсулы вышли из организма птицы, он обнаружил, что мясо было полностью переварено, несмотря на тот факт, что оно было заключено в металл и не могло подвергаться какому-либо механическому воздействию. Зубцы, шестеренки и рычаги явно не подходили для описания по крайней мере одной из движущих сил живого организма.</p>
    <p>Через 100 лет после эксперимента Реомюра другой француз, химик и основатель микробиологии Луи Пастер, исследовал еще одно биологическое превращение, обусловленное, как считалось, воздействием жизненных сил. Речь идет о превращении виноградного сока в вино. Пастер доказал, что принцип превращения в ходе ферментации в действительности связан с живыми дрожжевыми клетками, присутствующими в «заквасках», которые используются в пивоваренной промышленности или при производстве хлеба. Термин «энзим» (в переводе с греческого — «в дрожжах») был введен немецким физиологом Вилли Кюне в 1877 году для описания активных веществ, участвующих в таких <emphasis>жизненных процессах</emphasis>, как, например, превращение под воздействием живых дрожжевых клеток или любых других веществ, взятых из живых тканей.</p>
    <p>Но что же такое ферменты? Каким образом они ускоряют жизненные процессы? Давайте вернемся к разговору о коллагеназе — ферменте, который мы упомянули в самом начале главы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зачем нам нужны ферменты и как головастики теряют свои хвосты</p>
    </title>
    <p>Коллаген — это белок, наиболее часто встречающийся в организмах животных, в том числе и человека. Он действует как своего рода молекулярная нить, которая вплетается в ткани и между ними и связывает их между собой. Как и все белки, коллаген состоит из основных химических строительных блоков — цепей аминокислот. Они встречаются в организме в 20 вариантах. Некоторые аминокислоты (например, глицин, глутамин, лизин, цистеин, тирозин) могут быть знакомы вам как добавки к пище из магазинов здорового питания. Каждая молекула аминокислоты содержит от 10 до 50 атомов углерода, азота, кислорода, водорода и иногда серы, соединенных химическими связями в трехмерные структуры уникальной формы.</p>
    <p>Несколько сотен закрученных аминокислотных молекулярных структур затем соединяются между собой и образуют белок, напоминающий нитку, на которую нанизаны бусины причудливой формы. Каждая бусина сцеплена со следующей с помощью <emphasis>пептидной связи</emphasis>, которая соединяет атом углерода одной аминокислоты с атомом азота следующей. Пептидные связи очень прочны; по крайней мере те, которые скрепляли коллагеновые волокна тираннозавра, выдержали 68 миллионов лет.</p>
    <p>Коллаген является особо прочным белком, который выполняет функцию внутреннего каркаса, поддерживающего форму и структуру наших тканей. Белки сплетаются в тройные цепи, которые, в свою очередь, связываются в толстые канаты, или <emphasis>волокна.</emphasis> Эти волокна пронизывают наши ткани и связывают клетки вместе. Они также содержатся в сухожилиях, которые присоединяют мышцы к костям, и в связках, соединяющих отдельные кости. Плотная сеть таких волокон называется <emphasis>внеклеточным матриксом</emphasis> и обеспечивает целостность нашего организма.</p>
    <p>Каждый, кто не является вегетарианцем, уже знаком с внеклеточным матриксом в виде волокнистого хряща, который можно встретить в трудноперевариваемой колбасе или в дешевых кусках мяса. Повара также знают о нерастворимом жилистом продукте, который не становится мягче даже после нескольких часов тушения. Несмотря на то что внеклеточный матрикс не очень приятно увидеть в тарелке с обедом, его присутствие в телах обедающих жизненно необходимо. Без коллагена наши тела распадутся, мышцы отвалятся от костей, а внутренние органы превратятся в желе.</p>
    <p>Тем не менее коллагеновые волокна, содержащиеся в ваших костях, мышцах или в обеде, не являются неразрушимыми. Кипячение их в сильных кислотах или щелочах в конечном счете разрушит пептидные связи между бусинами аминокислот и превратит эти прочные волокна в растворимый желатин, желеподобное вещество, похожее на то, что используется для приготовления зефира и желе. Киноманы могут вспомнить Зефирного человека из фильма «<emphasis>Охотники за привидениями</emphasis>» — гигантское неповоротливое существо из мягкой белой массы, наводившее ужас на жителей Нью-Йорка. Но Зефирного человека с легкостью победили, превратив в расплавленный зефирный крем. В пептидных связях между аминокислотами коллагеновых волокон и заключается отличие Зефирного человека от тираннозавра. Крепкие коллагеновые волокна придают прочность организмам реальных животных.</p>
    <p>Однако, если бы организм животного состоял только из такого прочного и долговечного материала, как коллаген, возникла бы серьезная проблема. Вспомните, что происходит, когда у вас появляется синяк или порез либо когда вы ломаете руку или ногу, — нарушается целостность тканей и поддерживающий их внеклеточный матрикс, внутренний волокнистый каркас, также повреждается или разрушается. Если дом частично разрушается во время шторма или землетрясения, перед ремонтом необходимо удалить сломанные конструкции. Подобным образом тело животного использует фермент коллагеназу, чтобы удалить поврежденные части внеклеточного матрикса и позволить ткани восстановиться — с помощью другого набора ферментов.</p>
    <p>Особенно важно то, что внеклеточный матрикс должен постоянно перестраиваться по мере роста животного: внутренний каркас, поддерживающий ребенка, не сможет выдержать большой вес взрослого. Эта проблема особенно остро стоит перед амфибиями. Тем более интересно ее решение. Дело в том, что взрослые амфибии сильно отличаются от молодых особей. Самым простым примером метаморфоза амфибий является превращение сферического яйца в извивающегося головастика, который по мере взросления становится прыгающей лягушкой. Ископаемые останки предков лягушек — коротких бесхвостых амфибий с уникальными мощными задними конечностями — были найдены в окаменелостях юрского периода и относятся к середине мезозойской эры (около 200 миллионов лет назад), также известной как век рептилий. Они тоже могут быть обнаружены в окаменелостях, относящихся к меловому периоду. Таким образом, весьма вероятно, что подобные лягушки плавали по той же реке в штате Монтана, в которой встретил свой конец музейный экспонат MOR 1255. Однако, в отличие от динозавров, лягушки смогли пережить великое мел-палеогеновое вымирание и теперь населяют наши пруды, реки и болота, поставляя вот уже многим поколениям школьников и ученых образцы для изучения формирования и превращения организмов.</p>
    <p>Превращение головастика в лягушку включает процессы отмирания и перестройки тканей, например хвоста, который постепенно реабсорбируется в тело и перерабатывается для формирования новых конечностей лягушки. Этот процесс требует быстрой резорбции внеклеточного матрикса, который поддерживает форму хвоста, и последующей перестройки его в формирующиеся конечности. Однако вспомните о том, что кости динозавра пролежали в горах Монтаны 68 миллионов лет — коллагеновые волокна не так легко разрушаются. Метаморфоз лягушки проходил бы очень медленно, если бы в основе его лежал химический распад коллагена под воздействием только неорганических веществ. Очевидно, тело животного не может растворить собственные сухожилия в горячей кислоте и нуждается в более мягких средствах расщепления коллагеновых волокон.</p>
    <p>На этом этапе в процесс вступает фермент <emphasis>коллагеназа.</emphasis></p>
    <p>Так как же действуют коллагеназа и другие ферменты? Виталистические представления о том, что активность фермента обусловлена таинственной жизненной силой, бытовали до конца XIX века. В то время один из коллег Кюне, химик Эдуард Бухнер, доказал, что неживые экстракты из дрожжевых клеток могут стимулировать точно такие же химические превращения, как и живые клетки. Бухнер сделал революционное предположение о том, что <emphasis>жизненная сила — </emphasis>это не более чем форма химического <emphasis>катализа.</emphasis></p>
    <p>Катализаторы — это вещества, ускоряющие обычные химические реакции. Они уже были известны химикам XIX века. К слову, многие химические процессы, ставшие основой промышленной революции, зависели от катализаторов. Например, серная кислота была главным веществом, способствовавшим как промышленной, так и сельскохозяйственной революции. Она использовалась при производстве железа и стали, в текстильной промышленности и для получения фосфатных удобрений. Серную кислоту получают в результате химической реакции, которая запускается с помощью диоксида серы (SO<sub>2</sub>) и кислорода (<emphasis>реактивы, </emphasis>или исходные вещества). Оба вещества реагируют с водой с образованием <emphasis>продукта</emphasis> — серной кислоты (H<sub>2</sub>SO<sub>4</sub>). Однако эта реакция протекает очень медленно, поэтому в таком виде ее сложно применять в промышленности. Но в 1831 году Перегрин Филипс, производитель уксуса из Бристоля (Англия), нашел способ ускорить ее путем пропускания диоксида серы через горячую платину, которая действовала как <emphasis>катализатор</emphasis>. Катализаторы отличаются от исходных веществ, участвующих в реакции, поскольку они помогают ускорить реакцию, не вступая в нее и не изменяя своей структуры. Таким образом, заявление Бухнера состояло в том, что ферменты, в сущности, не отличаются от неорганических катализаторов, открытых Филипсом.</p>
    <p>Десятки последующих биохимических исследований в значительной степени подтвердили идею Бухнера. Первым выделенным ферментом стал реннин, образующийся в желудках телят. Древние египтяне хранили молоко в емкостях, сделанных из оболочек желудков телят. Именно им приписывается открытие такого свойства этого странного вещества, как превращение молока в более удобный для хранения сыр. Опыт древних египтян применялся до конца XIX века. В то время желудки крупного рогатого скота высушивали и продавали в аптеках как сычуг. В 1874 году датский химик Кристиан Хансен проходил собеседование, устраиваясь на работу в аптеку, когда случайно услышал заказ на дюжину сычугов. Узнав, что это такое, он решил использовать свои познания в химии для открытия более привлекательного источника сычужного фермента. Он вернулся в свою лабораторию, где разработал метод превращения жидкости, полученной в процессе вымачивания желудков телят и отличающейся весьма неприятным запахом, в сухой порошок и успешно представил свой продукт на рынке под названием «Сычужный экстракт доктора Хансена».</p>
    <p>Реннин, или сычужный фермент, представляет собой смесь нескольких различных ферментов. В сыроварении наиболее активно используется фермент <emphasis>химозин,</emphasis> представитель большого семейства ферментов <emphasis>протеаз,</emphasis> ускоряющих расщепление белков. Его роль в производстве сыра заключается в том, что он способствует свертыванию молока, которое затем разделяют на сычужную закваску и сыворотку. Однако в организме молодого теленка данный фермент створаживает молоко, поступающее в желудок, так что оно дольше остается в пищеварительном тракте, увеличивая время всасывания. Коллагеназа также является протеазой, но способ ее выделения оставался неизвестным на протяжении еще 50 лет, пока в 1950-х годах Джером Гросс, исследователь из Гарвардской медицинской школы Бостона, не задался вопросом, как же головастик растворяет свой хвост и превращается в лягушку.</p>
    <p>Гросс исследовал функции коллагеновых волокон как пример самоорганизации молекул, в которой, как он считал, «заключается главный секрет жизни»<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>. В качестве образца для исследований он взял огромный хвост головастика лягушки-быка, достигающий в длину нескольких дюймов. Гросс правильно предположил, что процесс реабсорбции должен состоять из многочисленных этапов сборки и расщепления коллагеновых волокон животного. Чтобы определить активность коллагеназы, он разработал простой эксперимент, в ходе которого чашка Петри наполнялась слоем похожего на молоко коллагенового геля, состоящего из прочных, крепких коллагеновых волокон. Помещая фрагменты ткани хвоста головастика на поверхность геля, он отмечал, что в зоне вокруг фрагментов эти прочные волокна расщепляются и превращаются в растворимый желатин. В результате Гросс выделил разрушающее коллаген вещество — фермент коллагеназу.</p>
    <p>Коллагеназа присутствует в тканях лягушки и других животных, включая динозавра, утонувшего в Хелл-Крик. Еще 68 миллионов лет назад фермент выполнял ту же функцию, что и сегодня, а именно разрушал коллагеновые волокна. Когда животное погибло и провалилось в болото, фермент утратил свою активность. Тем не менее коллагеновые волокна сохранили свою структуру, пока Мэри Швейцер не добавила немного свежей коллагеназы к костным фрагментам.</p>
    <p>Коллагеназа — только один из миллионов ферментов, от которых зависят практически все виды жизнедеятельности животных, микроорганизмов и бактерий. Одни ферменты создают коллагеновые волокна внеклеточного матрикса; другие отвечают за сборку биомолекул — белков, ДНК, жиров и углеводов; наконец, целая группа различных ферментов расщепляет и перерабатывает эти молекулы. Ферменты отвечают за пищеварение, дыхание, фотосинтез и метаболизм. Они создают всех нас. Они поддерживают нашу жизнь. Они — механизмы жизни.</p>
    <p>Но являются ли ферменты только биологическими катализаторами, участвуя в химических реакциях наподобие получения серной кислоты и других промышленных веществ? Несколько десятилетий назад большинство биологов согласились бы с мнением Бухнера о том, что химия жизни не отличается от тех процессов, которые можно наблюдать на химических заводах или даже в наборе юного химика. Но в последние 20 лет взгляд на этот вопрос радикально изменился. В ходе нескольких ключевых исследований было сформировано абсолютно новое мнение о работе ферментов. Оказалось, что этим катализаторам жизни покоряются такие глубины, какие не подвластны классической химии, — ферменты творят чудеса и на квантовом уровне.</p>
    <p>Чтобы понять, почему для разгадки тайны жизни нам необходима квантовая механика, мы должны сначала узнать, как работают самые простые промышленные катализаторы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Изменение ландшафта</p>
    </title>
    <p>Катализаторы действуют посредством множества механизмов. Разобраться в этих механизмах помогает теория переходного состояния<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a>, доступно описывающая то, как катализаторы ускоряют реакции. Чтобы понять теорию переходного состояния, нужно посмотреть на проблему с другой стороны и подумать, <emphasis>зачем</emphasis> для ускорения реакций нужны катализаторы. Ответ прост: почти все химические вещества, окружающие нас, достаточно стабильны и инертны. Они не распадаются мгновенно, не вступают с другими веществами в быструю реакцию. К слову, если бы вещества именно так и поступали, их бы не было вокруг нас.</p>
    <p>Причина стабильности привычных соединений заключается в следующем: их связи редко разрушаются вследствие неизбежного турбулентного перемещения молекул, которое всегда происходит в любом веществе. Наглядно это можно представить так: молекулы веществ, участвующие в реакции, должны преодолеть препятствия рельефа, а именно забраться на вершину холма, который находится между ними и превращением в конечный продукт (рис. 3.1).</p>
    <image l:href="#i_003.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 3.1.</strong> Молекулы веществ, вступающих в реакцию (на рисунке — точки серого цвета), способны превратиться в молекулы продуктов реакции (на рисунке — точки черного цвета), но сперва они должны преодолеть энергетический «холм». При нормальной температуре молекулы не обладают достаточным количеством энергии для поднятия по склону этого «холма», однако чем выше температура, тем легче молекулы взбираются на его вершину</p>
    <empty-line/>
    <p>Энергию, необходимую для того, чтобы взобраться на склон этого «холма», молекулы получают в основном при нагревании. С повышением температуры атомы и молекулы начинают двигаться и совершать колебания быстрее. Подобная толкотня может разрушать химические связи между атомами в молекуле, а также способствовать созданию новых связей. Однако атомы более стабильных молекул (привычных для нашей среды) соединены достаточно крепкими связями, которые устойчивы к турбулентности окружающих молекул. Итак, химические соединения, окружающие нас, устойчивы благодаря тому, что их молекулы в основном стабильны<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a>, несмотря на их же активную толкотню.</p>
    <p>И все же даже стабильные молекулы разрушаются, если для разрыва связи между атомами достаточно энергии. Один из источников энергии, разрушающей молекулы, — дополнительная теплота, ускоряющая их движение. При нагревании химического соединения его внутримолекулярные связи в конце концов разрушаются. Вот почему нам так часто приходится готовить еду на плите: при нагревании ускоряются химические реакции, благодаря которым сырые ингредиенты (вещества, участвующие в реакции) превращаются в съедобные продукты.</p>
    <p>Чтобы понять, как теплота ускоряет химические реакции, обратимся к удобному наглядному примеру. Представьте, что молекулы исходного соединения — это песчинки в левом сосуде песочных часов, лежащих на боку (рис. 3.2, <emphasis>а</emphasis>).</p>
    <image l:href="#i_004.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 3.2.</strong> Смена энергетического ландшафта: <emphasis>а)</emphasis> молекулы могут перейти из сосуда с исходным веществом в сосуд с продуктом реакции, однако им необходима дополнительная энергия для достижения переходного состояния (чтобы попасть в горловину часов); <emphasis>б)</emphasis> если приподнять левый сосуд часов, молекулы исходного вещества (субстрата) приходят в состояние с большей энергией по сравнению с продуктом, что позволяет им легко проникать в правый сосуд; <emphasis>в)</emphasis> ферменты стабилизируют переходное состояние, снижая энергетический барьер (расширяя горловину наших часов), упрощая превращение молекул субстрата в молекулы продукта реакции. На рисунке R (reactants) — вещества, участвующие в реакции; P (products) — продукты реакции</p>
    <empty-line/>
    <p>Если оставить часы в состоянии покоя, никак на них не воздействуя, песчинки так и останутся лежать в левом сосуде до скончания веков, поскольку они не обладают достаточной энергией, чтобы преодолеть узкую горловину и попасть в правый сосуд, символизирующий конечный продукт реакции. Молекулы исходного вещества, участвующего в химической реакции, могут получить дополнительную энергию при нагревании. Они начинают двигаться и совершать колебания с более высокой скоростью, что позволяет некоторым из них превращаться в молекулы продукта реакции. Представим, будто кто-то хорошенько встряхнул наши песочные часы и некоторые молекулы-песчинки в результате попали из левого сосуда в правый, превратившись в молекулы продукта реакции (см. рис. 3.2, <emphasis>б</emphasis>).</p>
    <p>Еще один способ превратить субстраты в продукты заключается в том, чтобы снизить энергетический барьер, который должны преодолеть молекулы исходного вещества. Именно этим и занимаются катализаторы. Они расширяют горловину песочных часов и позволяют песку из левого сосуда беспрепятственно и с минимальными усилиями проникать в правый сосуд (см. рис. 3.2, <emphasis>в</emphasis>). Таким образом, ход реакции значительно ускоряется благодаря способности катализатора менять форму энергетического ландшафта и таким образом позволять субстратам<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a> гораздо быстрее превращаться в продукты.</p>
    <p>Поговорим подробнее о том, как это работает на молекулярном уровне. Для начала рассмотрим медленную реакцию, в ходе которой молекула коллагена расщепляется в отсутствие фермента коллагеназы<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a> (рис. 3.3).</p>
    <image l:href="#i_005.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 3.3.</strong> Белки — например, коллаген <emphasis>(а)</emphasis> — состоят из цепочек аминокислот, в состав которых входят атомы углерода (C), азота (N), кислорода (O) и водорода (H), связанные пептидными связями. Одна из этих связей обозначена на рисунке жирной линией. Взаимодействуя с водой (H<sub>2</sub>O), пептидная связь может подвергаться гидролизу и разрушаться <emphasis>(в)</emphasis>, однако реакция сначала должна пройти через неустойчивое переходное состояние, при котором возникают по крайней мере две различные структуры, способные превращаться друг в друга <emphasis>(б)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Как мы уже говорили, молекула коллагена представляет собой цепь из аминокислот, которые крепятся друг к другу посредством пептидной связи (на рисунке обозначена жирной линией), возникающей между атомами углерода и азота. Пептидная связь — лишь один из нескольких видов связей, благодаря которым атомы соединяются в молекулы. Она состоит из пары электронов, которую делят между собой атомы азота и углерода. Эти общие для двух атомов отрицательно заряженные электроны притягивают положительно заряженные ядра атомов с обеих сторон связи и представляют собой своего рода электронный клей, соединяющий атомы в пептидной связи<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>.</p>
    <p>Пептидные связи весьма устойчивы. Чтобы разрушить их, разъединив общую электронную пару, требуется большое количество «энергии активации»: связь должна преодолеть очень высокий энергетический барьер (в нашей метафоре — холм), чтобы достичь горловины песочных часов, где начинается реакция. Обычно связь не разрушается сама по себе — ей в этом помогают находящиеся рядом молекулы воды, инициируя процесс <emphasis>гидролиза</emphasis>. Чтобы этот процесс начался, молекула воды должна весьма плотно приблизиться к пептидной связи и отдать один из своих электронов атому углерода, находящемуся в этой связи (на рис. 3.3 передача электрона обозначена пунктирной линией). Эта промежуточная стадия реакции называется переходным состоянием (отсюда <emphasis>теория переходного состояния</emphasis>). Она представляет собой неустойчивую вершину энергетического «холма», который связь должна преодолеть, чтобы разрушиться в горловине песочных часов. На рисунке видно, что электрон, полученный от молекулы воды, опустился вниз до атома кислорода, соседствующего с пептидной связью. Атом кислорода с дополнительным электроном получил отрицательный заряд. Соответственно молекула воды, отдавшая электрон, осталась в переходном состоянии с положительным зарядом.</p>
    <p>В этом моменте ситуация усложняется. Давайте разбираться. Будем считать, что молекула воды (H<sub>2</sub>O) положительно заряжена не потому, что потеряла один электрон, а потому, что теперь в ней есть голое ядро атома водорода — его протон, обозначенный знаком «+» на рисунке. Этот протон с положительным зарядом больше не имеет строго закрепленного за ним места внутри молекулы воды и становится <emphasis>делокализованным</emphasis> в квантово-механическом смысле (об этом мы говорили выше). Несмотря на то что этот протон почти все время остается внутри своей молекулы воды (см. рис. 3.3, <emphasis>б</emphasis>, схема <emphasis>слева</emphasis>), иногда он оказывается немного дальше, ближе к атому азота (см. рис. 3.3, <emphasis>в</emphasis>, схема <emphasis>справа</emphasis>) на другом конце пептидной связи. В таком положении наш блуждающий протон способен притянуть к себе один из электронов, образующих пептидную связь, и, таким образом, разрушить ее.</p>
    <p>Подобное происходит нечасто. Дело в том, что переходные состояния (как, например, то, которое мы изобразили на рис. 3.3, <emphasis>б</emphasis>) очень кратковременны. Они настолько неустойчивы, что разрушаются легчайшим «толчком». Например, отрицательно заряженный электрон, который отдает молекула воды, легко возвращается назад и исходные вещества принимают прежнюю форму (на рисунке это показано жирной стрелкой). Такой сценарий гораздо более вероятен, чем реакция, в результате которой разрушается пептидная связь. Обычно пептидные связи не разрушаются. Так, в нейтральных растворах (не в кислых и не в щелочных) пептидная связь белка разрушится лишь наполовину более чем за 500 лет (этот временной отрезок называют периодом полупротекания реакции).</p>
    <p>Разумеется, все описанное выше происходит именно так <emphasis>в отсутствие</emphasis> ферментов. Теперь нам предстоит узнать, как фермент способствует ускорению процесса гидролиза. Согласно теории переходного состояния, катализаторы ускоряют химические процессы (в том числе разрушение пептидной связи), делая переходное состояние более устойчивым и тем самым повышая вероятность формирования исходных продуктов. Катализаторы действуют различными способами. Например, положительно заряженный атом металла, находящийся вблизи связи, способен нейтрализовать отрицательно заряженный атом кислорода в переходном состоянии, стабилизируя его (в этом случае атом кислорода не будет спешить расставаться с электроном, полученным от молекулы воды). Придавая переходным состояниям устойчивость, катализаторы ускоряют реакцию, выполняя функцию расширения горловины песочных часов, в которых, как мы с вами представляли, данная реакция протекает.</p>
    <p>Теперь пришло время выяснить, способна ли теория переходного состояния в рамках предложенной аналогии с песочными часами объяснить то, как ферменты ускоряют все остальные реакции, необходимые для поддержания жизни.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Туда-сюда</p>
    </title>
    <p>Итак, фермент коллагеназа, который Мэри Швейцер использовала для разрушения коллагеновых волокон, выделенных из кости древнего тираннозавра, был обнаружен Джеромом Гроссом в организме лягушки. Как вы помните, этот фермент необходим для того, чтобы преобразовать внеклеточный матрикс головастика в тот период, когда все его ткани, клетки и биомолекулы перестраиваются и он превращается во взрослую лягушку. В организме динозавра данный фермент выполнял ту же функцию. Более того, он продолжает выполнять ее в человеке: коллагеназа расщепляет коллагеновые волокна, способствуя росту и преобразованию тканей развивающегося организма или в период восстановления после травмы. Чтобы увидеть ферментативный процесс в действии, обратимся к идее, высказанной Ричардом Фейнманом в революционной для науки лекции «Там, внизу, полно места!», с которой он выступил в Калифорнийском технологическом институте в 1959 году. Считается, что лекция Фейнмана стала интеллектуальным фундаментом сферы нанотехнологий — технического проектирования на уровне атомов и молекул. Кроме того, идеи Фейнмана вдохновили создателей фильма «Фантастическое путешествие», вышедшего на экраны в 1966 году. По сюжету картины подводная лодка с экипажем ученых и врачей уменьшается до размеров молекулы и внедряется в мозг пациента с целью обнаружить и ликвидировать тромб. Чтобы разобраться в ферментативном процессе, мы также отправимся с вами в путешествие на воображаемой наноподлодке. Цель нашего путешествия — хвост головастика.</p>
    <p>Для начала нам необходимо найти головастика. В ближайшем пруду мы обнаружим кладку лягушачьей икры и аккуратно перенесем горсть желеобразных шариков, покрытых черными точками, в стеклянный резервуар. Через какое-то время мы заметим, что некоторые икринки подергиваются, а еще через несколько дней из них появятся крошечные головастики. Рассмотрев через увеличительное стекло их основные черты — относительно большую голову с тупой мордочкой и маленьким ртом, глазки по бокам и жабры, напоминающие перышки, расположенные перед длинным хвостовым плавником, — мы обеспечим головастиков достаточным количеством пищи (водорослями) и станем ежедневно наблюдать за ними. На протяжении нескольких недель мы не увидим никаких изменений в форме тела этих существ, зато останемся под сильным впечатлением от того, насколько быстро они увеличатся в объеме и вытянутся в длину. Приблизительно через восемь недель мы заметим, что жабры головастиков втянулись внутрь тела, а на их месте появились передние конечности. Пройдет еще недели две, и из того места, откуда растет крепкий хвостик головастика, появятся задние лапки. С этого момента мы станем чаще наблюдать за головастиками, поскольку темпы изменений, которые претерпевают растущие животные, значительно ускорятся. Жабры и жаберные карманы головастика полностью исчезают, а глаза сдвигаются выше. К списку колоссальных изменений внешнего вида головастика добавляется также резкое сокращение длины его хвоста. Как раз этого мы и ждали. Теперь пришло время погрузиться на борт нашей наноподлодки, отправиться в путешествие по стеклянному резервуару и приступить к исследованию одного из самых удивительных превращений, возможных в природе.</p>
    <p>Как только наше судно погружается в резервуар, мы получаем уникальную возможность рассмотреть некоторые детали превращения головастика в лягушку, например удивительные изменения кожи. Кожный покров головастика становится плотнее, тверже, на нем появляются слизистые железы, секрет которых сохраняет влажность и упругость кожи лягушки, когда она покидает пруд и выбирается на сушу. Наноподлодка погружается в одну из этих желез, и мы попадаем в кожный покров земноводного. Благополучно преодолев несколько клеточных барьеров, мы попадаем в кровеносную систему исследуемого животного. Путешествуя по венам и артериям молодой лягушки, мы становимся свидетелями многочисленных изменений, происходящих в организме, внутри которого мы с вами находимся в гостях. Из зачатков дыхательных органов, первоначально напоминавших сумочки, формируются легкие, которые вскоре расширяются и наполняются воздухом. Длинный, изогнутый кишечник головастика, приспособленный для переваривания водорослей, выпрямляется и становится похожим на кишечник хищника. Его прозрачный хрящевой скелет, в том числе и спинная струна (примитивная форма позвоночника, проходящая по всей длине тела головастика), приобретает плотную, непрозрачную структуру, поскольку хрящ заменяется костью. Следуя к нашей цели, мы плывем вдоль формирующегося позвоночника вниз, к хвосту головастика, где начинается процесс его втягивания в растущий организм лягушки. Здесь мы хорошо можем рассмотреть толстые, бороздчатые мышечные волокна, очень плотные по всей длине.</p>
    <p>Если мы еще уменьшимся в размерах, то сможем увидеть следующее: каждое из мышечных волокон состоит из длинных столбцов цилиндрических клеток. Именно эти клетки, периодически сокращаясь, обеспечивают перемещение головастика в пространстве. Цилиндрические клетки мышечных волокон окружены плотной сетью перекрученных нитей: это и есть внеклеточный матрикс, цель нашего путешествия. Матрикс сейчас претерпевает существенные изменения. Отдельные его нити распутываются и высвобождают застрявшие в них мышечные клетки, которые, вырываясь на свободу, вливаются в поток большого переселения клеток из исчезающего хвоста головастика в тело взрослой лягушки.</p>
    <p>Давайте уменьшимся еще немного и внимательнее рассмотрим одну из распутывающихся нитей разрушающегося внеклеточного матрикса. Приблизившись, мы увидим, что нить матрикса, словно веревка, сплетена из тысяч отдельных белковых проводков, каждый из которых, в свою очередь, состоит из пучков коллагеновых волокон. Каждая молекула коллагена представляет собой сплетение из трех белковых цепей (о подобных цепях, на которые, как бусины, нанизаны аминокислоты, мы уже говорили, обсуждая кость динозавра). Три цепи молекулы коллагена закручены в плотную спираль, напоминающую спираль ДНК, только тройную, а не двойную. Наконец перед нами предстает истинная цель нашего путешествия — молекула фермента коллагеназы. Она напоминает моллюска, вцепившегося в одну из нитей коллагена и сползающего по ней, раскручивая цепочки тройной спирали и разъединяя пептидные связи, которые держат на одной цепочке аминокислотные бусинки. Таким образом, у нас на глазах за одно мгновение разрушается цепочка, которая в отсутствие коллагеназы сохранила бы свою целостность на протяжении миллионов лет. Рассмотрим поближе, как происходит распад цепочки коллагена.</p>
    <p>Мы уменьшаемся и отправляемся в путешествие на молекулярном уровне, где объекты имеют размер несколько нанометров (несколько миллионных миллиметра). Представить себе такой крошечный масштаб невероятно трудно, поэтому для сравнения оцените размер буквы «о» на этой странице. Если бы мы с вами уменьшились до размера в несколько нанометров, то буква «о» приняла бы для нас такие же размеры, как территория Соединенных Штатов Америки при нашем нормальном росте. В таких условиях мы сможем рассмотреть, что внутреннее пространство клетки плотно заполнено молекулами воды, ионами металлов<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a> и многочисленными и разнообразными биомолекулами, среди которых встречаются аминокислоты причудливой формы. Этот шумный, заполненный до краев молекулами пруд непрерывно пребывает в волнении и движении. Молекулы вращаются, совершают колебания, сталкиваются друг с другом, словно бильярдные шары, о которых мы с вами говорили выше.</p>
    <p>Среди всей этой толчеи беспорядочно движущихся молекул мы видим моллюскообразные ферменты, ползущие по волокнам коллагена. Движение молекул коллагеназы не похоже на то, как ведут себя остальные молекулы. Мы приближаемся к одной из молекул фермента как раз в тот момент, когда она движется вдоль коллагеновой белковой цепи. На первый взгляд молекула коллагеназы кажется тяжелой и бесформенной. Создается впечатление, что она хаотично собрана из разрозненных частей. Однако коллагеназа, как и все ферменты, имеет четкую структуру, в которой каждый атом занимает строго отведенное ему место. Кроме того, в отличие от беспорядочного пихания окружающих молекул, фермент исполняет изящный и слаженный молекулярный танец, обвиваясь вокруг коллагеновой нити, раскручивая ее спираль, чтобы сделать аккуратный надрез как раз в том месте, где пептидная связь скрепляет аминокислоты. Затем коллагеназа сворачивается и направляется дальше, к следующей пептидной связи в цепочке, чтобы разрушить ее. Это вовсе не уменьшенные копии механизмов, сделанных рукой человека, которые встроены в клетку и приводятся в движение хаотичными толчками беспорядочно разлетающихся в разные стороны частиц, напоминающих бильярдные шары. Это своеобразные нанороботы, сотворенные природой, которые исполняют внутри клетки тщательно поставленный танец. Каждое движение этого танца оттачивалось на протяжении миллионов лет в процессе естественного отбора, чтобы теперь управлять элементарными частицами живой материи.</p>
    <p>Обратим все свое внимание на процесс разрушения пептидной связи. Для этого мы опускаемся к похожему на прищепку ответвлению молекулы фермента, которое, словно моллюск челюстью, фиксирует на месте субстраты реакции — белок коллаген и одну молекулу воды. Это место является <emphasis>активным центром</emphasis> фермента, его мастерской, в которой осуществляется ускорение распада пептидных связей, или, вспоминая нашу аналогию, разгибание и расширение горловины энергетических песочных часов. Хореографическая постановка, разворачивающаяся в молекулярном центре управления, отличается от той беспорядочной толкотни, которую устраивают другие молекулы вокруг фермента. Более того, этот танец играет несоизмеримо более важную роль в жизнедеятельности лягушки, чем движение любой другой молекулы.</p>
    <p>Активный центр фермента изображен на рис. 3.4.</p>
    <image l:href="#i_006.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 3.4. </strong>Разрыв пептидной связи (обозначена жирной линией) коллагена в активном центре фермента. Переходное состояние субстрата обозначено пунктирными линиями. Шарик внизу, чуть левее от центра рисунка, — положительно заряженный ион цинка; карбоксильная группа COO вверху принадлежит молекуле глутаминовой кислоты (аминокислота, находящаяся в активном центре фермента). Обратите внимание, что параметры масштаба расстояний между молекулами на рисунке не выдержаны</p>
    <empty-line/>
    <p>Сравнив данное изображение с рис. 3.3, вы заметите, что фермент продлевает переходное состояние пептидной связи, которого она должна достичь для полного разрушения. Между субстратами образуются слабые химические связи, обозначенные на рисунке пунктирными линиями. Эти связи представляют собой отдельные электроны, которые субстраты делят с ферментами. Благодаря этим связям субстраты приобретают определенную конфигурацию, в которой молекуле фермента, вернее, ее молекулярным «челюстям», удобнее всего разорвать пептидную связь.</p>
    <p>Приближаясь к месту пептидной связи, «челюсти» фермента совершают нечто более утонченное по сравнению с простым перекусыванием связи: они предоставляют средство, благодаря которому осуществляется ускорение реакции — катализ. Мы замечаем крупный атом с положительным зарядом, висящий прямо под мишенью — местом пептидной связи, которая уже развернута в удобное положение. Эта частица — положительно заряженный атом цинка. Если мы принимаем активный центр фермента за его челюсти, то атом цинка — один из резцов. Положительно заряженный атом забирает электрон у атома кислорода одного из субстратов, придавая устойчивости переходному состоянию и, следовательно, деформируя энергетический рельеф. Горловина песочных часов расширяется.</p>
    <p>Оставшуюся работу выполняет другой «резец» фермента — его собственная аминокислота, известная как глутамат (глутаминовая кислота). Молекула глутамата также принимает необходимое положение, располагая свой отрицательно заряженный атом кислорода непосредственно над местом пептидной связи. Первоначальная роль этой молекулы заключается в том, чтобы оторвать положительно заряженный протон от связанной молекулы воды. Затем она подбрасывает этот протон атому азота, расположенному на одном из концов пептидной связи. Атом азота получает положительный заряд, притягивающий электрон, который участвует в пептидной связи. Как вы помните, электроны служат своего рода клеем пептидных связей. Изъятие электрона из пептидной связи сходно с тем, как если бы мы разъединили склеенные поверхности и соскоблили клей — поверхности бы уже не соединились<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>. После перестановки нескольких электронов из молекулярных «челюстей» фермента наконец высвобождаются продукты реакции — разрушенные пептидные цепочки. Таким образом, реакция, которая без фермента протекала бы как минимум 68 миллионов лет, совершается за несколько наносекунд.</p>
    <p>Так при чем же тут квантовая механика? Как она объясняет катализ при участии ферментов? Для этого нам с вами вновь следует обратиться к идеям ученых, стоявших у истоков квантовой механики. Мы уже обсудили важную роль особенных немногочисленных частиц из активного центра фермента, чьи действия напоминают гениально поставленный танец и сильно отличаются от хаотичной молекулярной толкотни, происходящей на клеточном уровне. Здесь же, в особом месте, биомолекулы со сложной структурой вступают в очень специфические виды взаимодействия с другими биомолекулами с не менее сложной структурой. Эти взаимодействия могут быть описаны и в терминах Йордана и его идеи диктаторского усиления, и в терминах Шредингера и его идеи «порядка из порядка». Кроме того, обе идеи подходят для описания того пути, который проходит головастик, превращаясь во взрослую лягушку. Сначала мы описываем организованные ткани и клетки, затем — волокна, которые скрепляют ткани и клетки, затем — завораживающую хореографию элементарных частиц внутри активного центра коллагеназы, которая разрушает структуру коллагеновых волокон и таким образом обусловливает перестройку всего организма лягушки. Неважно, какую теорию мы выбираем — теорию Йордана или теорию Шредингера. Важно то, что с их помощью мы описываем нечто совершенно непохожее на хаотичное движение молекул, которое заставляет поезда подниматься по склонам холма.</p>
    <p>Так прав ли был Шредингер, утверждая, что подобный молекулярный порядок подразумевает совершенно иной свод законов, действительных только для живой материи? Чтобы ответить на этот вопрос, мы сначала должны подробнее разобраться в тех законах, которые действуют в микромире.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Так ли велика объяснительная сила теории переходного состояния</p>
    </title>
    <p>Правда ли, что в основе подобной хореографии молекул лежат квантово-механические явления? Мы говорили о том, что способность коллагеназы ускорять распад пептидных связей зависит от нескольких каталитических механизмов. Химики ежедневно используют эти механизмы для ускорения химических реакций, вовсе не прибегая к квантовой механике. Например, атом цинка в активном центре фермента играет такую же роль, какую раскаленная платина играла в получении серной кислоты в ходе реакции, которую провел в XIX веке Перегрин Филипс. Неорганические катализаторы полагаются скорее на хаотичное движение молекул, нежели на их блестяще поставленный танец, когда им требуется подвести каталитические группы ближе к субстратам и таким образом ускорить химическую реакцию. Возможно, ферментативный катализ представляет собой лишь совокупность простых и давно известных каталитических механизмов, которые заключены в активный центр фермента и высекают оттуда ту самую искру, из которой разгорается жизнь?</p>
    <p>До недавнего времени все специалисты по ферментам в один голос ответили бы вам: да, так и есть. Общепринятая теория переходного состояния и ее описания различных процессов, продлевающих промежуточные состояния, считались лучшим объяснением принципа действия ферментов. Однако, когда ученые приняли во внимание все сопутствующие факторы, возникли сомнения. Так, например, различные возможные механизмы, ускоряющие реакцию, в ходе которой распадается пептидная связь (мы говорили о них выше в этой главе), хорошо изучены. Каждый из них в отдельности увеличивает коэффициент усиления в 100 раз. Если же совместить все эти факторы, реакция будет протекать в миллион раз быстрее. И все же такое ускорение ничтожно мало по сравнению с коэффициентом усиления реакции с участием фермента: кажется, между теорией и практикой пролегла пропасть.</p>
    <p>Еще один интересный вопрос заключается вот в чем: как различные изменения в структуре ферментов влияют на их же активность. Например, коллагеназа, как все ферменты, состоит в основном из белковой основы, на которой держатся челюсти и зубы фермента, расположенные в его активном центре. Можно предположить, что замена аминокислот, формирующих челюсти и зубы активного центра, повлечет изменения в эффективности фермента. Так и есть. Более того, замена аминокислот, расположенных далеко от активного центра фермента, также весьма серьезно будет влиять на его эффективность. Теория переходного состояния пока не может объяснить, почему такие, казалось бы, незначительные изменения в структуре фермента влекут за собой такие серьезные последствия. Оказывается, этот вопрос проясняется благодаря объяснительной силе квантовой механики. Мы вернемся к этому обсуждению в последней главе нашей книги.</p>
    <p>Стоит упомянуть и о том, что теория переходного состояния так и не предложила ни одного способа создать искусственный фермент, который действовал бы как настоящий. Вспомните знаменитое высказывание Ричарда Фейнмана: «Мы не способны понять то, чего не можем создать». Это можно сказать и о ферментах, поскольку, несмотря на то что нам известно о них практически все, никому еще не удалось получить искусственный фермент, который имел бы такой же коэффициент ускорения реакции, как любой природный фермент<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a>. Согласно критерию Фейнмана, мы до сих пор не понимаем, как действуют ферменты.</p>
    <p>Однако взгляните еще раз на рис. 3.4 и попробуйте ответить на вопрос, что делает фермент. Ответ достаточно очевиден: ферменты манипулируют отдельными атомами, протонами и электронами внутри молекул и в межмолекулярном пространстве. До сих пор мы говорили о том, что все эти частицы ведут себя словно крошечные сгустки электрического заряда, перекатывающиеся туда-сюда внутри шаростержневых молекул. Тем не менее, как мы узнали из содержания данной главы, электроны, протоны и даже целые атомы вовсе не похожи на обычные шары, поскольку они подчиняются законам квантовой механики, включая те странные законы, которые связаны с явлением когерентности. В макромире — мире бильярдных шаров — эти законы нейтрализуются процессом декогеренции. Все же бильярдные шары — не очень подходящая модель для описания элементарных частиц. Итак, чтобы понять, что на самом деле происходит внутри активного центра фермента, мы должны отвлечься от представлений, навязанных классической физикой, и погрузиться в удивительный мир квантовой механики. В этом мире объекты могут участвовать одновременно в двух или ста процессах, образовывать таинственные связи между собой и преодолевать непроницаемые барьеры. Подобных трюков не совершал еще ни один бильярдный шар.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Помыкание электронами</p>
    </title>
    <p>Как мы уже знаем, одно из основных действий фермента заключается в том, чтобы перемещать электроны внутри молекул субстратов. Так, например, коллагеназа перемещает электроны внутри молекулы пептида. Однако электроны могут менять местоположение не только внутри молекул. Их можно переносить из одной молекулы в другую.</p>
    <p>Самый обычный тип реакции с переносом электронов в химии протекает в ходе <emphasis>окисления</emphasis>. Реакция окисления происходит, когда в атмосфере воздуха сгорают углеродные виды топлива, например уголь. Окисление заключается в переходе электронов от молекулы-донора к молекуле-акцептору. При горении куска угля высокоэнергетические электроны атомов углерода перемещаются и участвуют в формировании низкоэнергетических связей внутри атомов кислорода, способствуя образованию углекислого газа. Данная реакция сопровождается интенсивным выделением тепла от пламени. Мы используем тепловую энергию, выделяющуюся в результате горения, для обогрева домов, приготовления пищи, превращения воды в пар, который приводит в движение паровоз или раскручивает турбину для производства электричества. Тем не менее горение угля или двигатели внутреннего сгорания представляют собой весьма примитивные и неэффективные виды использования энергии электронов. Очень давно природа открыла намного более эффективный способ освоения этой энергии — через процесс дыхания.</p>
    <p>Мы привыкли к представлениям о дыхании как о двухэтапном процессе: первый этап — вдох, то есть наполнение легких необходимым кислородом, и второй этап — выдох, то есть выделение углекислого газа как побочного продукта. Однако на самом деле дыхание представляет собой комбинацию из первого (подача кислорода) и последнего (выделение углекислого газа) этапов более сложного и упорядоченного молекулярного процесса, который протекает в каждой клетке нашего организма, а именно в сложных органеллах<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a> под названием «митохондрии». Своим внешним видом митохондрии похожи скорее на бактериальные клетки, запрятанные внутрь наших животных клеток, поскольку они имеют собственные структурные единицы (мембраны) и даже собственную ДНК. Кстати, весьма вероятно, что митохондрии появились в результате захвата симбиотических бактерий предками современных животных и растительных клеток. Этот «захват» произошел сотни миллионов лет назад, и с тех пор захваченные клетками бактерии утратили способность существовать отдельно. Тем не менее вероятное происхождение митохондрий от независимых бактериальных клеток объясняет их способность совершать такой невероятно сложный процесс, как дыхание. К слову, если говорить о химической сложности процессов, дыхание занимает едва ли не второе место, уступая по сложности лишь фотосинтезу, о котором мы поговорим в следующей главе.</p>
    <p>Чтобы понять, какую роль здесь играет квантовая механика, стоит упрощенно объяснить, что происходит в процессе дыхания. Однако даже в упрощенном виде дыхание представляет собой последовательность удивительных процессов, которые являют собой настоящее чудо, создаваемое биологическими наномеханизмами. Дыхание начинается со сгорания углеродного топлива — в данном случае питательных веществ, которые мы получаем с пищей. Так, углеводы распадаются в желудочно-кишечном тракте человека на моносахариды, в том числе глюкозу, которые попадают в кровь и доставляются ею к клеткам, нуждающимся в энергии. Кислород, необходимый для сжигания этого сахарного топлива, поставляется к тем же клеткам через кровь из легких. Как и при сгорании угля, электроны, находящиеся на внешних орбитах атомов углерода в молекуле, перемещаются в молекулу восстановленной формы никотинамидадениндинуклеотида (НАДН). Однако вместо мгновенного сцепления с атомами кислорода электроны переносятся от одного фермента к другому по внутриклеточной <emphasis>дыхательной цепи</emphasis> белков, словно палочка, которую бегуны передают друг другу во время эстафетной гонки. В каждом звене этой цепи переноса электрон попадает в более низкое энергетическое состояние, при этом разница в энергии используется для того, чтобы привести в действие ферменты, которые выкачивают протоны из митохондрий. Протон, вытесненный из митохондрии, затем используется для приведения в действие еще одного фермента — АТФазы, образующего молекулу аденозинтрифосфорной кислоты (АТФ). АТФ играет важную роль для всех живых клеток, а именно роль источника энергии, которая быстро переносится по клетке. АТФ обеспечивает энергией такие важные для организма процессы, как движение и сокращение мышц.</p>
    <p>По своим функциям ферменты, приводимые в действие электронами и выкачивающие протоны, напоминают гидроаккумулирующую электростанцию, которая создает запас энергии, закачивая воду на горный склон. Аккумулируемая энергия в любой момент может быть высвобождена — стоит только пустить воду вниз по склону, и она запустит турбину, которая начнет производить электрическую энергию. Подобным образом ферменты дыхательной цепи выкачивают протоны из митохондрий. Когда протоны выходят из митохондрий наружу, они приводят в действие своего рода внутриклеточную турбину — фермент АТФазу. Фермент начинает свою работу и обусловливает очередной молекулярный танец, в результате которого из молекулы фермента и фосфатной группы образуется АТФ.</p>
    <p>Продолжая нашу аналогию процесса порабощения энергии с эстафетной гонкой, представим, что вместо палочки бегуны передают друг другу бутылку с водой (бутылка символизирует энергию электронов). Кроме того, каждый спортсмен (представляющий фермент) сначала отпивает глоток воды из бутылки и только затем передает ее следующему бегуну. Так продолжается до тех пор, пока оставшаяся в бутылке вода не выливается в стоящее на финише ведро (кислород). Захват энергии электрона мелкими порциями делает весь процесс более эффективным по сравнению с вливанием электронов напрямую в кислород — потери тепловой энергии практически не происходит.</p>
    <p>Итак, основные этапы дыхательного процесса вовсе не привычные для нас вдох и выдох, а упорядоченная передача электронов в эстафетной гонке с участием ферментов, которая проходит внутри наших клеток. Каждое звено цепи, на котором осуществляется передача электрона от одного фермента другому, составляет в длину несколько десятых ангстрема. В это расстояние укладывается много атомов, поэтому предполагалось, что электроны не могут перескочить через такую пропасть. Загадка дыхательного процесса заключается в том, как ферментам удается так быстро и успешно перебрасывать электроны через подобные молекулярные пропасти.</p>
    <p>Впервые этим вопросом задался еще в начале 1940-х годов американский биохимик венгерского происхождения Альберт Сент-Дьерди, ставший в 1937 году лауреатом Нобелевской премии по медицине за открытие витамина C. В 1941 году Сент-Дьерди выступил с публичной лекцией «Навстречу новой биохимии». В ней ученый высказал предположение о том, что легкость, с которой электроны передаются от одной биомолекулы к другой, напоминает движение электронов в полупроводниках, например внутри кремниевых кристаллов, используемых в электронике. Однако всего через несколько лет было обнаружено, что белки плохо проводят электричество, поэтому электроны передаются от фермента к ферменту вовсе не тем способом, о котором говорил Сент-Дьерди.</p>
    <p>Значительные успехи в химии были достигнуты в 1950-е годы. Выдающейся фигурой того времени является канадский химик Рудольф Маркус, основоположник теории, которая впоследствии была названа его именем (теория Маркуса). Теория Маркуса предлагает объяснение скорости, с которой электроны движутся и переходят из одних атомов и молекул в другие. За вклад в теорию переноса электронов Маркус был удостоен Нобелевской премии по химии в 1992 году.</p>
    <p>Тем не менее полвека назад ответ на вопрос о том, каким образом ферменты, в особенности ферменты дыхательной цепи, способны совершать передачу электронов с высокой скоростью через громадные по молекулярным меркам расстояния, оставался загадкой. Существовало предположение о том, что белки последовательно сменяли друг друга в цепи, работая по принципу заводных механизмов, которые подводили далекие друг от друга молекулы на близкое расстояние, таким образом позволяя электронам совершать прыжок из одной в другую. В дополнение к этому предположению высказывалась важная идея о том, что действие подобного механизма будет значительно замедляться при низких температурах, когда возникнет недостаток тепловой энергии, необходимой для запуска этого заводного механизма. Однако в 1966 году произошел первый мощнейший прорыв в истории квантовой биологии, заключавшийся в результатах экспериментов, которые провели в Пенсильванском университете два американских химика — Дон Де-волт и Бриттон Чанс. Ученые доказали, что, вопреки ожиданиям, скорость переноса электронов ферментами дыхательной цепи не снижается при низких температурах<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a>.</p>
    <p>Дон Де-волт родился в 1915 году в штате Мичиган, однако во время Великой депрессии его семья переехала на Запад. Он учился в Калифорнийском технологическом институте, а также в Калифорнийском университете в Беркли и получил докторскую степень по химии в 1940 году. Де-волт был ярым борцом за права человека. Во время Второй мировой войны он провел некоторое время в заключении за уклонение от военной службы. В 1958 году он отказался от должности профессора химии в Калифорнийском университете и переехал в штат Джорджия, где принимал активное участие в борьбе за расовое равноправие. Он обладал силой убеждения, был всей душой предан идее прав человека. Кроме того, он был сторонником мирных протестов, поэтому оказывался беспомощным в случае нападений, которые случались во время демонстраций с участием чернокожих активистов. Во время одного из маршей протеста ему сломали челюсть, когда на группу белых и чернокожих протестующих напала толпа. Однако это его не остановило.</p>
    <p>В 1963 году Де-волт получил должность в Пенсильванском университете и стал работать вместе с Бриттоном Чансом, который был всего на два года старше, однако уже прославился на весь мир как один из самых выдающихся ученых в своей отрасли. Чанс получил две докторские степени — по физической химии и по биологии, поэтому его «отрасль» была достаточно широка, а научные интересы — многообразны. Большую часть времени он посвящал изучению структуры и функций ферментов, однако у него оставалось время и на занятия спортом: в 1952 году он стал золотым призером Олимпийских игр в парусном спорте.</p>
    <p>Чанса интересовал вопрос о том, каким образом свет способствует передаче электронов от дыхательного фермента цитохрома к кислороду. Совместно с Мицуо Нишимура Чанс обнаружил, что перенос электронов из цитохрома к кислороду осуществляется внутри бактерии Chromatium vinosum даже в том случае, если ее клетки охлаждаются до температуры жидкого азота, то есть до –190 °C<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a>. Однако было неясно, претерпевал ли процесс передачи электронов какие-либо изменения со снижением температуры. Ответ на этот вопрос мог бы пролить свет на работу всего молекулярного механизма, участвующего в передаче электронов. Чанс понял, что необходимо придать большую скорость начальному этапу реакции короткой, но сильной вспышкой света. Вот где пригодился опыт Дона Де-волта, который несколько лет проработал научным консультантом в небольшой компании, занимавшейся разработкой лазера, способного производить подобные световые импульсы.</p>
    <p>Де-волт и Чанс провели совместный эксперимент, в ходе которого рубиновый лазер подавал короткую вспышку ярко-красного цвета в течение 30 наносекунд (30 миллиардных секунды) к бактериальным клеткам, заполненным дыхательными ферментами. Ученые обнаружили, что при снижении температуры скорость переноса электронов также снижалась, пока при температуре 100 К (–173 °C) реакция с переносом электронов не стала протекать в тысячу раз медленнее, чем при комнатной температуре. Это и ожидалось в случае, если процесс переноса электронов зависел только от количества тепловой энергии. Тем не менее, когда Де-волт и Чанс установили температуру реакции ниже 100 К, произошло нечто странное. Скорость процесса переноса электронов не снизилась, а стабилизировалась и продолжала оставаться неизменной, пока температура не упала до 35° выше абсолютного нуля (–238 °C). Это означало, что механизм переноса электронов не работает только на основе «классических» скачков электронов, описанных выше. За ответом вновь следует отправиться в квантовый мир, а именно рассмотреть такое явление, как квантовое туннелирование, которое мы упоминали в главе 1.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовое туннелирование</p>
    </title>
    <p>Из главы 1 вы, должно быть, помните, что квантовое туннелирование — это процесс, в ходе которого частицы преодолевают непреодолимые барьеры с той же легкостью, с какой звук проходит сквозь стены. Квантовое туннелирование было открыто в 1926 году немецким физиком Фридрихом Хундом и вскоре после этого было успешно использовано Георгием Гамовым, Рональдом Гернеем и Эдвардом Кондоном для объяснения понятия радиоактивного распада, причем все трое применили при этом новую в то время математику квантовой механики. Квантовое туннелирование стало одним из главных понятий ядерной физики, а впоследствии нашло широкое применение в материаловедении и химии. Как мы уже говорили, этот эффект имеет огромное значение для земной жизни, поскольку именно благодаря ему пары положительно заряженных ядер водорода, находящиеся внутри Солнца, сливаются воедино, начиная тем самым процесс превращения водорода в гелий, при котором выделяется огромное количество солнечной энергии. И все же до недавнего времени никто не предполагал, что квантовое туннелирование как-то связано с процессами, протекающими в живой материи.</p>
    <p>Квантовое туннелирование можно понимать как способ, с помощью которого частицы, находящиеся сначала по одну сторону барьера, попадают на другую его сторону, причем здравый смысл подсказывает, что этот способ невозможен. Под «барьером» мы подразумеваем физически непреодолимый (без необходимого количества энергии) участок пространства — что-то похожее на силовые поля из научной фантастики. Такой барьер может представлять собой узкий участок изоляционного материала, разделяющего проводники, или пустое пространство, например расстояние между двумя ферментами в дыхательной цепи. Он также может быть чем-то вроде энергетического «холма», который мы описывали выше, и ограничивать скорость протекания химических реакций (см. рис. 3.1). Представьте себе мячик, который толкнули вверх по склону невысокого холма. Для того чтобы мячик докатился до вершины, а затем скатился вниз по другому склону, необходимо толкнуть его достаточно сильно. Поднимаясь по склону, мяч будет замедлять движение и без необходимого количества энергии (полученной при достаточно сильном толчке) просто остановится и скатится туда, откуда его толкнули. Согласно классической механике Ньютона, единственный способ заставить мяч преодолеть барьер в виде вершины холма заключается в том, чтобы придать ему достаточное количество энергии для преодоления этой «энергетической» вершины. Но если бы на месте мяча оказался, скажем, электрон, а холм представлял бы собой барьер энергии отталкивания, существовала бы вероятность того, что электрон преодолел бы этот барьер в виде волны, прокладывая себе альтернативный и более эффективный путь. Это и есть квантовое туннелирование (рис. 3.5).</p>
    <image l:href="#i_007.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 3.5.</strong> Квантовое туннелирование сквозь энергетический ландшафт</p>
    <empty-line/>
    <p>Важной особенностью квантового мира является то, что чем легче частица, тем легче она преодолевает энергетический барьер. Следовательно, ничего удивительного нет в том, что, как только стало понятно, что этот процесс — обычное явление для внутриатомного мира, ученые быстро обнаружили, что наиболее распространено в квантовом мире именно туннелирование электронов, поскольку они представляют собой чрезвычайно легкие элементарные частицы. Эмиссия электронов из металлов под действием электрического поля была описана в конце 1920-х годов именно как туннельный эффект. Квантовое туннелирование объяснило и то, как именно происходит радиоактивный распад: ядра определенных атомов, например урана, вдруг выбрасывают частицу. Этот пример считается первым успешным применением квантовой механики для решения проблем ядерной физики. В современной химии также подробно описано квантовое туннелирование электронов, протонов (ядер водорода) и даже более тяжелых атомов.</p>
    <p>Важной особенностью квантового туннелирования является его зависимость (как и многих других квантовых явлений) от волновой природы частиц вещества. Однако тело, состоящее из большого количества частиц, которым необходимо преодолеть барьер, должно поддерживать такие условия, в которых волновые аспекты всех его составляющих подходили бы друг другу (например, совпадали бы длины волн). Иными словами, тело должно представлять собой то, что мы назвали бы когерентной системой или попросту системой, работающей «в унисон». Декогеренция описывает процесс, в ходе которого множество квантовых волн стремительно выбиваются из общего ритма и нарушают общее когерентное поведение, лишая тело способности к квантовому туннелированию. Частица может участвовать в квантовом туннелировании, только если она сохраняет волновые свойства, необходимые для преодоления барьера. Вот почему крупным объектам, например футбольным мячам, не свойственно квантовое туннелирование: они состоят из триллионов атомов, поведение и волновые свойства которых невозможно скоординировать и превратить в когерентную систему.</p>
    <p>По квантовым меркам живые клетки также являются крупными объектами, поэтому с первого взгляда возможность квантового туннелирования в теплой и влажной среде живых клеток, где атомы и молекулы движутся в основном беспорядочно, кажется невероятной. Однако, как мы уже выяснили, внутренне строение фермента отличается от неупорядоченной среды клетки: движение его частиц представляет собой скорее хорошо поставленный танец, нежели суетливую толкотню. Давайте разберемся, насколько важна эта хореография частиц для жизни.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовое туннелирование электронов в биологии</p>
    </title>
    <p>Де-волт и Чанс провели свой знаменитый эксперимент в 1966 году. Прошло всего несколько лет, и неожиданный температурный профиль эксперимента оказался вполне объяснимым. Джон Хопфилд — еще один американский ученый, сфера интересов которого охватывает несколько научных дисциплин — от молекулярной биологии и физики до компьютерных технологий. Хопфилд знаменит прежде всего как изобретатель ассоциативной нейронной сети, однако его всегда интересовали также и физические процессы, имеющие большое значение для биологии. В 1974 году он опубликовал работу под названием «Перенос электронов между биомолекулами путем термоактивированного туннелирования»<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a>, в которой предложил теоретическую модель, объясняющую результаты эксперимента Де-волта и Чанса. Хопфилд указал на то, что при высокой температуре энергии колебаний молекул будет достаточно для того, чтобы электроны могли достичь вершины барьера без туннелирования. При снижении температуры энергии колебаний будет недостаточно для того, чтобы поддержать ферментативную реакцию. Однако Де-волт и Чанс обнаружили, что реакция не прекращается при низких температурах. Хопфилд предположил, что при низких температурах электрон приводится в положение, при котором он оказывается на середине склона энергетического холма, при этом расстояние до вершины, которое он должен преодолеть, становится короче, а шансы на успешное осуществление квантового туннелирования — выше. И он оказался прав: перенос электронов путем туннелирования происходит даже при очень низких температурах, как и показали Де-волт и Чанс.</p>
    <p>В наши дни не многие ученые ставят под сомнение тот факт, что электроны путешествуют по дыхательным цепям путем квантового туннелирования. Это позволяет отнести важнейшие реакции покорения энергии в живых и (нефотосинтезирующих) микробных клетках строго к сфере квантовой биологии (о фотосинтезирующих клетках мы будем говорить в следующей главе). Однако электроны очень легкие, даже по меркам квантового мира, а их поведение явно имеет волновую природу. Таким образом, их движение нельзя описывать как хаотичное толкание и отскакивание друг от друга по аналогии с классическими маленькими частицами, несмотря на то что во многих стандартных работах по биохимии, опирающихся на планетарную модель атома, их движение описывается именно так. Намного более обоснованными и подходящими являются представления об электронах в атоме как о расфокусированном волновом облаке «электронности», которое окружает крошечное ядро, — «облаке вероятности», о котором мы говорили в главе 1. Таким образом, нет ничего удивительного в том, что электронные волны способны проходить сквозь энергетические барьеры, словно звуковые волны сквозь стены (см. главу 1), даже в биологических системах.</p>
    <p>А как насчет более крупных частиц, таких как протоны или даже целые атомы? Возможно ли их участие в квантовом туннелировании в биологических системах? Скорее всего, вы думаете, что это невозможно. Даже один протон в две тысячи раз тяжелее электрона, а ведь известно, что механизм квантового туннелирования весьма избирателен в этом плане: маленькие частицы легко преодолевают барьеры, в то время как крупные частицы испытывают в этом значительные трудности до тех пор, пока расстояние до вершины барьера не становится слишком малым. Тем не менее недавние блистательные эксперименты показали, что даже относительно крупные частицы осуществляют квантовое туннелирование в ходе ферментативных реакций.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Перемещение протонов</p>
    </title>
    <p>Как вы помните, фермент коллагеназа (см. рис. 3.4) не только стимулирует перенос электронов, но и перемещает протоны с целью ускорить распад коллагеновой цепи. Как уже упоминалось, данная реакция является одним из самых распространенных типов манипулирования частицами, которое осуществляют ферменты. Перемещение атома водорода происходит в каждой третьей реакции с участием ферментов. Обратите внимание на то, что под словосочетанием «атом водорода» могут подразумеваться разные частицы: нейтральный атом водорода (H), состоящий из электрона, окружающего ядро атома (протон); положительно заряженный ион водорода (H<sup>+</sup>), представляющий собой голое ядро — протон без электрона; или отрицательно заряженный ион — атом водорода с дополнительным электроном (H<sup>-</sup>).</p>
    <p>Как скажет вам любой уважающий себя химик или биохимик, перемещение атомов (хорошо, протонов) водорода внутри одной молекулы или между двумя разными не обязательно подразумевает некий квантовый эффект или по крайней мере явление, для объяснения которого мы должны обращаться к замысловатым процессам квантового мира, например к туннелированию. В самом деле, считается, что в большинстве реакций, протекающих при температурах, при которых возможна жизнь, протоны перемещаются от молекулы к молекуле в основном неквантовыми тепловыми скачками. Однако туннелирование протонов происходит в ходе нескольких реакций, для которых характерна относительная независимость от температуры — реакций, похожих на ту, которую провели Де-волт и Чанс, чтобы продемонстрировать туннелирование электронов.</p>
    <p>Жизнь возможна при высоких температурах (по меркам квантового мира). Поэтому на протяжении почти всей истории биохимии ученые полагали, что перенос протонов в ферментативных реакциях обусловлен исключительно неквантовым механизмом скачка через энергетический барьер<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>. Уверенность биохимиков пошатнулась в 1989 году, когда Джудит Клинман и ее коллеги из Беркли впервые доказали участие протонов в квантовом туннелировании в ходе ферментативных реакций<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>. Клинман давно указывала на большое значение туннелирования протонов для молекулярного механизма жизни. Более того, она утверждала, что это один из самых важных и наиболее распространенных механизмов во всей биологии. Открытие было совершено ею в ходе изучения конкретного фермента, а именно алкогольдегидрогеназы (АДГ), чья функция заключается в переносе протона из молекулы спирта в другую небольшую молекулу НАД+ и образовании НАДН (никотинамидадениндинуклеотида, молекулы, о которой мы уже говорили как об основном энергетическом барьере клетки). Команде ученых под руководством Клинман удалось подтвердить возможность туннелирования протонов, используя искусную технику <emphasis>кинетического изотопного эффекта</emphasis>. Эта идея хорошо известна в химии и заслуживает нашего с вами внимания, поскольку она доказывает едва ли не главное предположение квантовой биологии. На протяжении книги мы еще много раз будем обращаться к кинетическому изотопному эффекту.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Кинетический изотопный эффект</p>
    </title>
    <p>Вы когда-нибудь пробовали заехать на вершину холма на велосипеде? Если пробовали, то вас наверняка обгоняли пешеходы. На ровной дороге вы, управляя велосипедом, без труда обогнали бы всех пешеходов и даже бегунов. Так почему же езда на велосипеде по склону холма становится менее продуктивной?</p>
    <p>Теперь представьте себе, что вы слезли с велосипеда и идете пешком, ведя его за собой по ровной дороге или по склону холма. Сейчас все очевидно. Идя по склону, вы не только должны сами подниматься, но и толкать вверх велосипед. Вес велосипеда, который не имел особого значения при езде по горизонтальной поверхности, теперь работает против вас, когда вы пытаетесь подняться на вершину холма: вы тянете на себе велосипед, на протяжении многих метров преодолевая силу притяжения Земли. Вот почему производители гоночных велосипедов придают большое значение тому, насколько легкой будет модель велосипеда. Безусловно, вес объекта имеет большое значение в том случае, если его придется двигать человеку, однако наш пример с велосипедом скорее говорит о том, что важен не только вес объекта, который приходится толкать, но и тип движения.</p>
    <p>А сейчас вообразите, что вам хочется узнать, какая между двумя городами, скажем А и Б, пролегает местность: ровная или холмистая. При этом у вас не было возможности поехать в эти города и проверить это лично. Если вам известно, что между этими городами есть почтовое сообщение, причем почтальоны используют легкие и тяжелые велосипеды, один из вариантов выяснить особенности рельефа таков: необходимо отправить наборы одинаковых посылок из одного города в другой, при этом половину посылок передать с почтальонами на легких велосипедах, а вторую — с почтальонами на тяжелых. Если выяснится, что доставка всех ваших посылок заняла примерно одинаковое время, вы можете сделать вывод о том, что между городами местность скорее ровная. Если же доставка посылок на тяжелых велосипедах заняла гораздо больше времени, вы поймете, что местность между А и Б скорее холмистая. Таким образом, наши почтальоны-велосипедисты занимаются зондированием неисследованных территорий.</p>
    <p>Атомы любого химического элемента бывают, как и велосипеды, разного веса. Возьмем, к примеру, водород — самый простой элемент, который тем не менее представляет для нас с вами большой интерес. Каждый элемент определяется количеством протонов в ядре, которое совпадает с количеством электронов, окружающих ядро. Так, в ядре водорода находится один протон, в ядре гелия — два, лития — три и т. д. Однако ядра атомов содержат не только протоны, но и нейтроны, о которых мы упоминали в главе 1, когда говорили о слиянии ядер водорода внутри Солнца. Если в ядро попадают нейтроны, он становится тяжелее и его физические свойства меняются. Атомы одного элемента, отличающиеся количеством нейтронов в ядре, называются <emphasis>изотопами</emphasis>. Обычный изотоп водорода — самый легкий, поскольку состоит только из одного протона и электрона. Это самая распространенная форма водорода. Существует еще два более редких изотопа водорода: дейтерий (D), имеющий один лишний электрон, и тритий (T), у которого два лишних электрона.</p>
    <p>Поскольку химические свойства элементов обусловливаются в основном количеством электронов в атомах, разные изотопы одного и того же элемента, отличающиеся количеством нейтронов в атомных ядрах, будут иметь очень сходные, однако не идентичные химические свойства. Кинетический изотопный эффект показывает, насколько чувствительна химическая реакция к замене атомов в молекуле реагирующего вещества на более тяжелые изотопы. Он определяется как отношение скоростей реакции, протекающей с тяжелыми и легкими изотопами. Например, если в реакции участвует вода, тогда атомы водорода в молекулах H<sub>2</sub>O могут заменяться своими более тяжелыми собратьями — дейтерием и тритием, образуя соответственно молекулы D<sub>2</sub>O или T<sub>2</sub>O. Точно как наши почтальоны на велосипедах, реакция может отреагировать на изменение веса атомов, а может и не отреагировать — все зависит от пути, который выберут вещества, вступающие в реакцию, чтобы в итоге стать ее продуктами.</p>
    <p>Существует несколько механизмов, обеспечивающих сильные кинетические изотопные эффекты. Одним из этих механизмов является квантовое туннелирование — процесс, который, как и езда на велосипеде, зависит от массы частицы, пытающейся преодолеть барьер. Чем больше масса частицы, тем меньше проявляются ее волновые свойства, а следовательно, тем ниже вероятность того, что частица преодолеет энергетический барьер. Поэтому увеличение массы атома вдвое, например, в случае замены обычного изотопа водорода дейтерием резко снижает вероятность его участия в квантовом туннелировании.</p>
    <p>Таким образом, наличие сильного кинетического изотопного эффекта может свидетельствовать о том, что механизм реакции — путь от реагирующих веществ до продуктов — подразумевает квантовое туннелирование. Однако это не единственно возможный вывод, поскольку эффект может быть обусловлен и классическими химическими явлениями, не связанными с законами квантовой механики. Но если в ходе реакции имеет место именно квантовое туннелирование, реакция должна определенным образом отреагировать на изменение температуры: ее темп перестает ускоряться и выравнивается при низкой температуре, как и показал опыт Де-волта и Чанса в случае туннелирования электронов. То же самое показали опыты Клинман и ее команды для фермента АДГ, причем в ходе экспериментов были получены строгие доказательства того, что квантовое туннелирование было в данном случае частью механизма реакции.</p>
    <p>Команде ученых под руководством Клинман удалось получить важные доказательства того, что туннелирование протонов часто происходит в ходе ферментативных реакций при температурах, при которых также протекают жизненные процессы. Другие коллективы ученых, в том числе и группа под руководством Найджела Скраттона из Манчестерского университета, проводили подобные эксперименты с другими ферментами и наблюдали кинетические изотопные эффекты, указывающие на то, что реакция сопровождается квантовым туннелированием<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>. И все же вопрос о том, каким образом ферменты поддерживают квантовую когерентность и способствуют возникновению туннельного эффекта, остается противоречивым. Некоторое время считалось, что ферменты не статичны, что в ходе реакций они постоянно совершают колебания, движутся. Например, «челюсти» коллагеназы открываются и захлопываются каждый раз, когда они разрывают коллагеновую связь. Ученые полагали, что подобные движения, наблюдающиеся в ходе реакции, являются случайными либо призваны захватить субстраты и выровнять и упорядочить все атомы, вступающие в реакцию. Однако в наше время специалисты в области квантовой биологии утверждают, что подобные колебания — так называемые «приводные двигатели» и основная их функция — максимально близко подвести друг к другу атомы и молекулы, чтобы квантовое туннелирование частиц (электронов и протонов) стало возможным<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>. К этой теме — одной из самых захватывающих и быстроразвивающихся в квантовой биологии — мы вернемся в последней главе нашей книги.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Так что же составляет «квантовую часть» квантовой биологии</p>
    </title>
    <p>Каждую отдельную биомолекулу, которая существует или когда-либо существовала в любой живой клетке, создали и разрушили ферменты. Ферменты как никакая другая субстанция близки к понятию «движущих сил жизни». Открытие того, что некоторые (а возможно, и все) ферменты функционируют на основе дематериализации частиц в одном месте пространства и мгновенной их материализации в другой точке, позволяет нам по-новому взглянуть на загадку жизни. Несмотря на то что многие вопросы, связанные с функционированием ферментов, пока не до конца понятны (например, роль перемещения белков), нет сомнений в том, что квантовое туннелирование играет большую роль в механизме их работы.</p>
    <p>Несмотря на это, мы не можем не принимать во внимание критических замечаний, высказываемых многими учеными. Они признают открытия Клинман, Скраттона и других исследователей, однако утверждают, что квантовые эффекты играют в биологии такую же роль, как и в работе паровозов: их можно наблюдать, однако они в целом никак не способствуют пониманию того, как функционирует вся система. Данный аргумент нередко звучит в спорах о том, научились ферменты извлекать выгоду из квантовых явлений вроде туннелирования <emphasis>в ходе эволюции</emphasis> или нет. Критики отстаивают мнение, что возникновение квантовых явлений в ходе биологических процессов неизбежно благодаря тому, что большинство биохимических реакций попросту протекают на атомном уровне. Квантовое туннелирование вовсе не волшебство; это явление происходит в нашей Вселенной с самого ее возникновения. Разумеется, то, что является результатом «изобретательности» жизни, не может быть фокусом. И все же мы склонны полагать, что возникновение туннельного эффекта на фоне активности фермента не является неизбежным, учитывая условия внутриклеточной среды — те самые высокие температуры, влажность и сумбурную толкотню молекул.</p>
    <p>Как вы помните, пространство живой клетки характеризуется теснотой. Клетка буквально набита молекулами со сложной структурой, которые непрерывно находятся в состоянии волнения и турбулентности, а именно в состоянии хаотичного движения. Напомним, молекулы похожи на разлетающиеся в разные стороны и отталкивающиеся друг от друга бильярдные шары (об этом мы говорили в предыдущем разделе в связи с тем, что заставляет паровоз ехать вверх по склону холма). Как вы помните, именно это хаотичное движение частиц рассеивает и разрушает хрупкую квантовую когерентность, благодаря чему привычный для нас мир кажется нам «нормальным». Ученые не ожидали, что квантовая когерентность может сохраняться при молекулярной турбулентности, поэтому наблюдение таких квантовых эффектов, как туннелирование, в бурном море живой клетки стало удивительным открытием. Каких-то десять или чуть больше лет назад большинство ученых отказались от мысли о том, что туннелирование и другие неустойчивые квантовые явления могут наблюдаться в биологических процессах. Факт, что эти явления были обнаружены в биологических средах, говорит о том, что жизнь принимает особые меры, чтобы извлечь максимальную выгоду из квантового мира и <emphasis>поддерживать работу своих клеток</emphasis>. Но какие именно меры принимает жизнь? Каким образом жизни удается держать основного врага квантового поведения частиц — декогерентность — на расстоянии? Это одна из величайших тайн квантовой биологии, к разгадке которой ученые постепенно продвигаются. Об этом мы поговорим в последней главе нашей книги.</p>
    <p>Но прежде, чем начать новую тему нашего разговора, давайте вернемся к тому месту, где мы оставили нашу наноподлодку, а именно в активный центр фермента коллагеназы внутри исчезающего хвоста головастика. Мы быстро покидаем активный центр, как только «челюсти» фермента раскрываются, высвобождая коллагеновую цепочку (и нас с вами). Мы прощаемся с молекулой фермента, похожей на моллюска, который отправляется к следующей пептидной связи в цепи, чтобы разрушить ее. Затем мы совершаем короткое путешествие по организму головастика и наблюдаем обычную работу некоторых других ферментов, которая так же важна для жизнедеятельности организма, как и работа коллагеназы. Следуя за клетками, покидающими исчезающий на глазах хвост головастика и направляющимися в развивающиеся задние конечности, мы наблюдаем возникновение новых коллагеновых волокон, которые прокладываются, словно новые железнодорожные пути, для ускорения формирования организма взрослой лягушки. Зачастую они возникают из тех самых клеток исчезающего хвоста. Новые волокна образуются благодаря ферментам, которые захватывают блоки аминокислот, освобожденные коллагеназой, и сплетают их в новые коллагеновые волокна. У нас нет времени на то, чтобы погрузиться в эти ферменты, однако стоит сказать, что в их активных центрах мы наблюдали бы тот же тщательно поставленный танец, что и в коллагеназе, только с обратной последовательностью движений. Биомолекулы, от которых зависит жизнь, — будь то жиры, ДНК, аминокислоты, белки, сахара — формируются и разрушаются различными ферментами. Кроме того, любое действие, которое совершает молодая лягушка, обусловлено деятельностью ферментов. Например, когда животное замечает муху, электрические импульсы передаются от глаз в мозг посредством особых ферментов-нейромедиаторов, содержащихся в нервных клетках. Когда лягушка выбрасывает свой длинный язык, его мышечные сокращения, благодаря которым лягушка ловит муху и тянет добычу в рот, контролируются другим ферментом — миозином, содержащимся в мышечных клетках. Когда муха попадает в желудок лягушки, в дело вступает целая группа ферментов, ускоряющих переваривание и всасывание питательных веществ. Другие ферменты отвечают за то, чтобы эти питательные вещества трансформировались в ткани организма. Ферменты дыхательной цепи, содержащиеся в митохондриях, помогают трансформировать питательные вещества в необходимую для организма энергию.</p>
    <p>Любой этап <emphasis>жизнедеятельности</emphasis> лягушек и всех остальных живых организмов, любой процесс, поддерживающий их и нашу с вами жизнь, поддерживается и ускоряется ферментами — настоящими двигателями жизни. Их каталитические свойства обусловлены способностью некоторых элементарных частиц исполнять отточенные хореографические номера, а значит, и соприкасаться с квантовым миром и использовать в жизненных целях его странные законы.</p>
    <p>Однако туннелирование частиц далеко не единственное явление квантового мира, из которого жизнь извлекает для себя выгоды. В следующей главе мы поговорим о том, что в важнейшей химической реакции биосферы участвует еще одно загадочное явление квантового мира.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>4. Квантовые биения</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Дерево состоит из углерода, но откуда же он взялся? Он берется из воздуха; точнее, из воздуха берется диоксид углерода. Человек смотрит на дерево и думает, что оно [субстанция дерева] появляется из почвы; растения вырастают из почвы. Но если вы задумаетесь, откуда появляется вещество, окажется… что деревья рождаются из воздуха… Диоксид углерода из воздуха попадает внутрь дерева, и дерево меняет его, вытесняя кислород… Мы знаем, что атомы кислорода и углерода [в молекуле диоксида углерода] очень тесно связаны между собой… Как же дереву удается разрывать эти связи?.. Падающий на дерево солнечный свет разбивает связи между кислородом и углеродом… оставляя в субстанции дерева углерод и воду!</p>
    <text-author>Ричард Фейнман<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a></text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Массачусетский технологический институт, более известный как МТИ, является одним из мировых научных центров. Он был основан в 1861 году в Кембридже, штат Массачусетс. Из тысячи его нынешних профессоров девятеро являются лауреатами Нобелевской премии (данные за 2014 год). Среди его студентов были астронавты (в трети космических полетов НАСА участвовали выпускники МТИ), политики (в том числе Кофи Аннан, бывший Генеральный секретарь ООН, лауреат Нобелевской премии мира за 2001 год), предприниматели (например, Уильям Реддингтон Хьюлетт, соучредитель компании «Хьюлетт-Паккард») и, конечно, многие ученые, среди которых — создатель квантовой электродинамики, нобелевский лауреат Ричард Фейнман. Однако самым известным обитателем института является вовсе не человек, а растение — яблоня, растущая в Президентском саду в тени купола одного из корпусов МТИ. Она была отчеренкована от другого дерева, растущего в Королевском ботаническом саду в Англии, прямого потомка той самой яблони, под которой, предположительно, сидел Исаак Ньютон и наблюдал падение знаменитого яблока.</p>
    <p>Сидя под деревом на ферме своей матери в Линкольншире, Ньютон задавался одновременно простым и сложным вопросом: <emphasis>почему яблоки падают</emphasis>? Нелепо будет предположить, что ответ Ньютона на этот вопрос, перевернувший физику и всю науку в целом, мог быть неправильным. Но у этой знаменитой сцены есть один аспект, ускользнувший от внимания Ньютона и остававшийся незамеченным до сих пор: что вообще яблоко делало на дереве? Если ускоренное падение яблока на землю так озадачило ученого, то насколько более непонятным было соединение воздуха и воды Линкольншира с образованием сферического предмета на ветвях дерева? Почему Ньютон заинтересовался сравнительно тривиальной причиной воздействия земного притяжения на яблоко и не заметил совершенно непостижимую загадку первичного образования плода?</p>
    <p>Одной из причин, объясняющих недостаток любопытства Ньютона, было общепринятое в XVII веке мнение о том, что, несмотря на основанную на законах физики механистичность всех объектов, включая живые существа, их собственная внутренняя динамика (и та, что обеспечивает рост яблок) приводится в движение жизненной силой, или <emphasis>élan vital</emphasis>, исходящей из сверхъестественного источника, не поддающегося сухим математическим уравнениям. Но, как мы уже знаем, витализм не устоял перед последующими открытиями в области биологии, генетики, биохимии и молекулярной биологии. Ни один серьезный ученый сегодня не сомневается, что жизнь объяснима с научной стороны; но остается открытым вопрос, какая наука может предоставить тому доказательство. Несмотря на альтернативные заявления таких ученых, как Шредингер, большинство биологов все еще опираются на классические законы, в которых ньютоновские силы воздействуют на шаростержневые биомолекулы, чье поведение напоминает, скажем так, поведение шаров и стержней. Даже Ричард Фейнман, один из последователей Шредингера, описывал фотосинтез (в отрывке, представленном в начале главы) в строго классических терминах, например «солнечный свет падает и отрывает кислород от углерода», словно свет — это клюшка для гольфа, способная ударить по кислородному шару и оторвать его от молекулы углеводорода.</p>
    <p>Молекулярная биология и квантовая механика развивались скорее параллельно, чем совместно. Биологи редко посещали лекции по физике, а физики уделяли мало внимания биологии. Однако в апреле 2007 года группа физиков и математиков МТИ, работавших в загадочной сфере под названием «квантовая теория информации», собралась на очередное заседание публицистического кружка (каждый член по очереди представлял новую статью, которую он нашел в научной литературе). Один из участников принес экземпляр <emphasis>New York Times</emphasis> со статьей, в которой было выдвинуто предположение о том, что растения являются <emphasis>квантовыми компьютерами </emphasis>(подробности об этих замечательных механизмах — в главе 8). Группа взорвалась хохотом. Один из членов команды, Сет Ллойд, так вспоминает о первом впечатлении от подобного «квантового жульничества»: «Нам казалось, что это настоящая истерия… В голове прозвучало как „О Боже, это самая безумная вещь, которую я слышал в жизни“»<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>. Причиной их недоверия стал тот факт, что многие наиболее выдающиеся и финансируемые исследовательские группы в мире могли потратить десятилетия, пытаясь выяснить, как построить квантовый компьютер, машину, которая может проводить определенные расчеты намного быстрее и эффективнее, чем самые мощные современные компьютеры (вместо использования цифровых битов информации, выраженных в виде 0 или 1, новый компьютер позволит информации быть и нулем, и единицей одновременно, таким образом, производить все возможные расчеты синхронно — высшая степень параллельной обработки данных). В статье из <emphasis>New York Times</emphasis> говорилось о том, что ничтожная былинка способна проводить своего рода квантовые фокусы, которые лежат в основе квантовых вычислений. Неудивительно, что исследователи из МТИ были настроены скептично. Они, возможно, не могут построить работающий квантовый компьютер, но если статья правдива, то они могут съесть такой компьютер с салатом на ланч!</p>
    <p>Тем временем недалеко от аудитории, где члены кружка хохотали над статьей от всей своей квантовой души, фотон света со скоростью почти 300 тысяч километров в секунду стремился к дереву со знаменитой родословной.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Главная загадка квантовой механики</p>
    </title>
    <p>Мы вскоре вернемся к фотону и дереву и узнаем, как они связаны с квантовым миром, но сначала предлагаем вам рассмотреть удивительно простой эксперимент, который подчеркивает таинственность квантового мира. Пока мы прилагаем все усилия, чтобы как можно понятнее объяснить, что подразумевают такие выражения, как «квантовая суперпозиция», нет ничего нагляднее знаменитого опыта с двумя щелями, описанного ниже.</p>
    <p>Опыт с двумя щелями наиболее просто и в полной мере показывает, что в квантовом мире все устроено по-другому. Частицы могут вести себя как волны, распространяясь в пространстве, а волны могут иногда приобретать свойства частиц. Мы уже говорили о корпускулярно-волновом дуализме: во введении он описан как особенность, благодаря которой становится понятно, как Солнце генерирует энергию; в главе 3 мы с вами разобрались в том, как волновые характеристики электронов и протонов позволяют им преодолевать энергетические барьеры в структуре ферментов. В этой главе вы узнаете, что корпускулярно-волновой дуализм также влияет на наиболее важные биохимические реакции в биосфере: превращение воздуха, воды и света в растения, микроорганизмы и — косвенно — во всех нас. Но сначала мы должны понять, как смелая идея о том, что частицы могут находиться в нескольких местах одновременно, подтверждается простейшими, изящными и в то же время наиболее масштабными экспериментами в истории: один из этих экспериментов, согласно Ричарду Фейнману, «лежит в сердце квантовой механики».</p>
    <p>Однако должен предупредить, что описанное тут покажется вам невозможным и вы можете подумать, что должен быть более рациональный способ объяснить происходящее. Вы можете размышлять, в чем же секрет этого магического фокуса. Или вы можете прийти к выводу, что опыт представляет собой чистой воды теоретическую спекуляцию, выдуманную учеными, которым не хватило воображения, чтобы понять механизмы природы. Но ни одно из этих объяснений не является верным. Опыт с двумя щелями не имеет (здравого) объяснения, но является реальным и воспроизводился тысячи раз.</p>
    <p>Мы опишем эксперимент в три этапа; первые два будут касаться описания условий, чтобы вы могли оценить непостижимые результаты третьей, основной, стадии.</p>
    <p>Сначала пучок монохромного света (состоящий из волн одного цвета, то есть волн одинаковой длины) направляется на экран с двумя узкими щелями, которые позволяют некоторому количеству света пройти через обе щели на второй экран (рис. 4.1).</p>
    <image l:href="#i_008.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.1.</strong> Опыт с двумя щелями, стадия 1. Когда монохромный свет (имеющий определенную длину волны) направляется на две щели, каждая щель выступает в качестве нового источника света с другой стороны. Благодаря волновой природе свет распространяется (рассеивается) после прохождения через каждую щель, так что круговые волны перекрываются и взаимодействуют друг с другом, образуя темные и светлые полосы на заднем экране</p>
    <empty-line/>
    <p>Точно контролируя ширину щелей, расстояние между ними и расстояние между двумя экранами, мы можем создать последовательность светлых и темных полос на втором экране, известную как интерференционная картина.</p>
    <p>Интерференционные картины представляют собой графики волн, их легко увидеть в любой волновой среде. Бросьте камень на гладь пруда, и вы увидите, как ряд концентрических циркулярных волн расходится от места всплеска. Бросьте два камня в один пруд, и каждый из них будет образовывать свои собственные концентрические волны. В том месте, где волны от двух камней перекрываются, вы увидите интерференционную картину (рис. 4.2).</p>
    <image l:href="#i_009.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.2.</strong> Конструктивная и деструктивная интерференция волн</p>
    <empty-line/>
    <p>Там, где пик одной волны встречается с минимальной точкой другой, они нейтрализуют друг друга, что приводит к отсутствию волны в этой точке. Это явление называют деструктивной интерференцией. И наоборот, там, где встречаются два пика или две минимальные точки, они усиливают друг друга, создавая двойную волну: это явление называют конструктивной интерференцией. Подобная картина угасания и усиления волн может наблюдаться в любой волновой среде. Английский физик Томас Янг продемонстрировал интерференцию пучков света в ранней версии опыта с двумя щелями, проведенного более 200 лет назад. Результат убедил его и многих других ученых в том, что свет на самом деле представляет собой волну.</p>
    <p>Интерференция, которую мы наблюдаем в опыте с двумя щелями, в первую очередь зависит от пути, по которому волны света проходят через щель и затем распространяются — свойство волн, известное как дифракция. Таким образом, пучки, исходящие из щелей, до попадания на задний экран перекрывают и поглощают друг друга точно так же, как волны на воде. В определенных точках экрана волны света, исходящие из двух щелей, попадают в фазу, когда пики и низшие точки чередуются — либо потому, что они прошли одинаковое расстояние до экрана, либо потому, что разница в пройденном ими расстоянии кратна расстоянию между их пиками. В этом случае высшие и низшие точки волн сочетаются и образуют еще более высокие и низкие точки. Это явление называют конструктивной интерференцией. При наслаивании волн образуется свет высокой интенсивности и, следовательно, яркая полоса на экране. Но в других точках свет из двух щелей падает вне фазы и высшая точка одной волны встречает низшую точку другой. В этих точках волны нейтрализуют друг друга, что приводит к образованию темной полосы на экране, — деструктивная интерференция. Между этими двумя крайностями комбинация не попадает полностью ни «в фазу», ни «вне фазы» и некоторое количество света остается. Таким образом, мы видим на экране не точную последовательность светлых и темных полос, а плавное изменение интенсивности между максимальными и минимальными точками в интерференционной картине. Это закономерное волнообразное плавное изменение интенсивности является ключевым индикатором волновых феноменов. Есть пример и со звуковыми волнами: музыкант, настраивая инструмент, прислушивается к биениям<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>, которые получаются, если одна нота очень близка по частоте другой, так что по пути к уху музыканта они иногда попадают в фазу или вне фазы. Вариация их сочетаний производит общий звук, громкость которого периодически возрастает и снижается. Плавное изменение интенсивности звука происходит по причине интерференции между двумя отдельными волнами. Отметим, что эти биения представляют собой явление, подчиняющееся законам классической физики, которое не требует квантового толкования.</p>
    <p>Ключевым фактором в эксперименте с двумя щелями является то, что пучок света, попадающий на первый экран, должен быть монохромным (состоящим из волн одной длины). Белый свет, который исходит от обычной лампочки, наоборот, состоит из волн различной длины (всех цветов радуги), так что волны будут падать на экран беспорядочно. В таком случае, несмотря на то что пики и низшие точки волн будут взаимодействовать друг с другом, полученная картина будет настолько сложной и размытой, что отдельные полосы будут неразличимы. Подобным образом, несмотря на простоту получения интерференционной картины при бросании в пруд двух камней, огромный водопад, низвергающийся в пруд, образует столько волн, что увидеть какую-либо когерентную интерференционную картину невозможно.</p>
    <p>Теперь, на втором этапе опыта с двумя щелями, мы будем использовать не свет, а пули, летящие на экран. Суть в том, что мы используем твердые частицы, а не распространяющиеся волны. Каждая пуля должна, конечно, пройти через одну или другую щель, но не обе одновременно. После того как необходимое количество пуль пройдет через щели, мы увидим на заднем экране две полосы дырок от пуль, соответствующие двум щелям (рис. 4.3).</p>
    <image l:href="#i_010.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.3.</strong> Опыт с двумя щелями, этап 2. В отличие от поведения световых волн поток летящих через щели пуль демонстрирует поведение частиц. Каждая пуля, попадающая на задний экран, должна пройти через одну или другую щель, но не обе (конечно, принимая во внимание, что середина экрана имеет достаточную толщину, чтобы задержать пули, не попавшие в щели). В отличие от многополосной интерференции картина на заднем экране показывает скопление пуль вокруг двух узких полос, соответствующих каждой щели</p>
    <empty-line/>
    <p>Конечно, мы не имеем дела с волнами. Каждая пуля представляет собой отдельную частицу и не взаимодействует с другой, так что интерференции не наблюдается.</p>
    <p>А теперь третий этап: квантовый «фокус». Опыт повторяют с использованием атомов вместо пуль. Пучок атомов, исходящий из источника, летит на экран с двумя узкими щелями<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a>. Для регистрации попадания атомов второй экран имеет фотолюминесцентное покрытие, на котором проявляется крошечная яркая точка в месте попадания атома.</p>
    <p>Если бы на микроскопическом уровне действовал здравый смысл, то атомы повели бы себя как крошечные пули. Сначала мы проведем опыт, открыв только левую щель, и увидим полосу светлых точек на экране позади открытой щели. Определенное количество точек кладется на экран неровно: это может свидетельствовать о том, что некоторые атомы отталкиваются от краев, изменяют траекторию и не проходят строго через щель. Далее мы откроем правую щель и подождем, пока на заднем экране появятся яркие точки.</p>
    <p>Если бы вас попросили предсказать распределение ярких точек и вы бы ничего не знали о квантовой механике, вы бы, естественно, догадались, что оно напоминало бы картину, полученную в опыте с пулями. А именно: позади каждой щели образуется полоса точек, то есть на экране возникают два различных светящихся участка, более ярких в центре и постепенно угасающих к краям, поскольку попадания атомов становятся более редкими. Также можно ожидать, что участок посередине между двумя яркими полосами будет темным, так как он соответствует части экрана, непроницаемой для атомов, в какую бы щель они ни попали.</p>
    <p>Однако это не соответствует тому, что мы наблюдаем. Наоборот, мы видим очень четкую картину интерференции светлых и темных полос, точно такую же, как в опыте со светом. Верите или нет, но наиболее яркая часть экрана располагается в центре: на участке, на который не должно попадать много атомов (рис. 4.4).</p>
    <image l:href="#i_011.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.4. </strong>Опыт с двумя щелями, этап 3. При замене пуль на атомы, испускаемые из источника, расположенного перед щелями (разумеется, на каждом этапе подбираются соответствующие ширина и расстояние между щелями), мы вновь наблюдаем волнообразную интерференционную картину. Несмотря на то что каждый атом, попадающий на задний экран в определенной точке, ведет себя как частица, они объединяются в полосы, так же как мы видели в случае света. Почему атомы проходят через две щели одновременно, без чего мы не увидели бы множественных полос интерференции?</p>
    <empty-line/>
    <p>Фактически при правильном расстоянии между щелями и правильном расстоянии между двумя экранами мы можем убедиться, что яркий участок на заднем экране (куда атомы могли попасть при одной открытой щели) теперь, при двух открытых щелях, является темным (туда не попадает ни одного атома). Каким образом открытие второй щели, которая позволяет пройти большему количеству атомов, может помешать попаданию атомов на определенные части экрана?</p>
    <p>Давайте посмотрим, сможем ли мы объяснить происходящее с помощью обычной логики, не прибегая пока к квантовой механике. Предположим следующее: несмотря на то что каждый атом представляет собой микроскопическую частицу (в конце концов, каждый атом ударяет в экран в одном месте), огромное количество атомов, сталкивающихся и взаимодействующих друг с другом особым согласованным образом, образуют картину с <emphasis>видимостью </emphasis>интерференции. Как бы там ни было, мы знаем, что волны воды на самом деле состоят из множества молекул воды, которые по отдельности не являются волнами. Именно скоординированное движение триллионов молекул воды, а не каждая молекула в отдельности проявляет волнообразные свойства. Возможно, атомная пушка испускает координированный поток атомов подобно волновой установке в бассейне.</p>
    <p>Чтобы проверить теорию согласованных атомов, мы повторим эксперимент, но сейчас будем посылать атомы <emphasis>по одному</emphasis>. Мы включаем атомную пушку и ждем появления светящегося пятна на заднем экране, прежде чем включить ее второй раз, и т. д. Сначала может показаться, что здравый смысл все же преобладает: каждый атом, проходящий через щели, оставляет только одно локализованное пятно света в определенной части экрана. Кажется, атомы вылетают из пушки в виде частиц, подобно пулям, и попадают на экран как частицы. Безусловно, в пространстве между пушкой и экраном они также должны вести себя как частицы. Но — внимание — фокус: из шляпы появляется квантовый кролик. По мере того как пятна, каждое из которых регистрирует попадание одного атома-пули, постепенно покрывают экран, на нем вновь появляются светлые и темные полосы интерференции. Поскольку атомы теперь проходят через цель по одному, мы не можем говорить, что существует коллективное поведение множества атомов, сталкивающихся и взаимодействующих между собой. Это не похоже на волны воды. И снова мы сталкиваемся с противоречивым результатом: на заднем экране имеются места, на которые атомы могут попасть только при одной открытой щели и которые остаются полностью темными при открытии также второй щели, несмотря на то что ее открытие предоставляет дополнительный путь попадания атомов на экран. Кажется, что атом, проходя через одну щель, каким-то образом <emphasis>знает</emphasis>, открыта вторая щель или нет, и действует соответствующим образом!</p>
    <p>Итак, каждый атом испускается из пушки как крошечная частица и падает на второй экран также как частица, что видно из крошечной вспышки света при его попадании. Но в пространстве между ними, при встрече с двумя щелями, происходит что-то волшебное, подобно распространению волны, которая расщепляется на два компонента, каждый из которых проходит через щель и взаимодействует с другим по другую сторону экрана. Как еще может один атом <emphasis>знать</emphasis> о состоянии (открытом или закрытом) обеих щелей одновременно?</p>
    <p>Не забывая о подвохе, давайте посмотрим, можем ли мы поймать атомы, поджидая их позади щелей. Это можно осуществить, разместив датчик за левой щелью, скажем, чтобы он регистрировал «сигнал» (возможно, звуковой сигнал), когда атом будет проходить через эту щель по пути к экрану<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a>. Также мы можем поместить второй датчик за правой щелью для регистрации атомов, которые проходят через эту щель. Теперь, если атом проходит через одну или другую щель, мы услышим звуковой сигнал от правого или левого датчика. Но если атом сможет каким-то образом преодолеть свою пулеобразную природу и пройти через обе щели, то оба детектора издадут звуковой сигнал одновременно.</p>
    <p>Теперь мы видим, что при каждом включении атомной пушки, которое сопровождается появлением яркой точки на экране, сигнал издает левый или правый датчик, но не оба сразу. Несомненно, теперь мы наконец имеем доказательства, что взаимодействие атомов имеет место при прохождении атомов через одну или другую щель, но не обе одновременно. Однако будем терпеливыми и продолжим наблюдать за экраном. По мере того как отдельные вспышки света объединяются, мы видим, что рисунок, создаваемый ими, уже не похож на интерференционную картину. Вместо нее появляются две яркие полосы, указывающие на скопление множества атомов позади каждой щели, так же как в опыте с пулями. Теперь в ходе эксперимента атомы ведут себя как обычные частицы. Как будто каждый атом ведет себя как волна при встрече со щелями, <emphasis>если за ним не наблюдают,</emphasis> в противном случае он просто остается крошечной частицей.</p>
    <p>Возможно, присутствие датчика вызывает проблему, влияя на странное поведение атомов, проходящих через щели. Давайте проверим это, удалив один датчик, скажем, справа. Мы все еще можем получить некоторую информацию из этой схемы, потому что при включении пушки и появлении сигнала и яркого пятна на экране мы будем знать, что атом должен был пройти через левую щель. Когда мы включаем пушку, не слышим сигнала, но видим яркую точку на экране, то мы знаем, что атомы должны были попасть на экран через правую щель. Теперь мы можем знать, прошли атомы через левую или правую щель, но их траектория «нарушается» только с одной стороны. Если датчик сам по себе вызывает проблемы, мы будем ожидать, что атомы, которые вызвали звуковой сигнал, ведут себя как пули, а атомы, которые не вызвали сигнала (и прошли через правую щель), ведут себя как волны. Вероятно, мы увидим смесь пулеобразной картины (от атомов, прошедших через левую щель) и картины интерференции (от атомов, прошедших через правую щель) на экране.</p>
    <p>Но это не так. В данной ситуации мы снова не наблюдаем интерференционной картины. На экране позади каждой щели образуется рисунок, выполненный пулеобразными атомами, ведущими себя как частицы. Кажется, что самого присутствия датчика, регистрирующего расположение атома, достаточно для уничтожения его волнового поведения, даже если датчик располагается на некотором расстоянии от траектории атома, проходящего через другую щель!</p>
    <p>Возможно, физического присутствия датчика рядом с левой щелью достаточно, чтобы повлиять на прохождение атомов через нее, так же как большой камень изменяет направление воды в стремительном потоке. Мы можем провести эксперимент, выключив левый датчик. Он все еще на своем месте, так что мы можем ожидать, что его влияние будет практически таким же. Но теперь, в присутствии выключенного датчика, на экране опять появляется интерференционная картина! Все атомы, участвующие в опыте, опять стали вести себя как волны. Почему атомы ведут себя как частицы в присутствии включенного датчика около левой щели, но как только датчик выключают, они ведут себя как волны? Как частица, проходящая через правую щель, <emphasis>знает</emphasis> о том, включен или выключен датчик, расположенный слева?</p>
    <p>На данном этапе вам придется забыть о логике и здравом смысле. Теперь мы имеем дело с корпускулярно-волновым дуализмом крошечных объектов, таких как атомы, электроны или фотоны, которые ведут себя как волна, если мы не знаем, через какую щель они проходят, и как частица, если мы наблюдаем за ними. Это и есть процесс наблюдения или измерения квантовых объектов, о котором мы говорили в главе 1, рассматривая демонстрацию квантового запутывания отдельных фотонов в эксперименте Алена Аспе. Как вы помните, команда Аспе измеряла фотоны, пропуская их через поляризованную линзу, устранявшую их запутанное состояние — которое является признаком их волновой природы, — заставляя их <emphasis>выбирать</emphasis> одно классическое поляризационное направление. Подобным образом измерение атомов, участвующих в опыте с двумя щелями, заставляет их выбирать между прохождением через правую или левую щель.</p>
    <p>Квантовая механика действительно предоставляет нам замечательное логичное обоснование данного феномена; но единственное объяснение увиденного — результата опыта — не о том, что происходит, когда мы не наблюдаем. Однако, поскольку мы можем только видеть и измерять, вероятно, нет смысла требовать от квантовых объектов большего. Как мы можем оценить правомерность или правоту сообщения о феномене, которое мы не сможем никогда, даже в теории, проверить? Как только мы пытаемся это сделать, мы изменяем результат.</p>
    <p>Квантовая интерпретация опыта с двумя щелями заключается в том, что в любой данный момент времени каждый атом должен быть описан набором чисел, определяющим его вероятное расположение в пространстве. Это показатель, который мы описывали в главе 2 как <emphasis>волновую функцию.</emphasis> Тогда мы говорили о волновой функции на примере отслеживания волны преступления, распространяющейся по городу путем определения вероятности ограблений в различных районах. Подобным образом волновая функция, описывающая прохождение атома через две щели, прослеживает вероятность обнаружения его в любой точке аппарата в любое заданное время. Но, как мы уточняли ранее, если грабитель должен иметь одно расположение в пространстве и времени и волна «вероятности преступления» описывает только наш недостаток знаний о его действительном расположении, то, наоборот, волновая функция атома в опыте с двумя щелями <emphasis>реальна</emphasis>, то есть она описывает физическое положение атома, который в действительности не имеет конкретного положения, если мы его не измеряем. Атом, таким образом, находится во всех местах одновременно — с переменной вероятностью, конечно, так что мы вряд ли найдем атом в местах, где его волновая функция мала.</p>
    <p>Таким образом, вместо отдельных атомов, участвующих в опыте с двумя щелями, мы должны рассматривать волновую функцию, проходящую от источника к заднему экрану. При прохождении через щели волновая функция расщепляется на две и каждая половина проходит через одну из щелей. Отметим: то, что мы описываем здесь, является способом, которым абстрактное <emphasis>математическое </emphasis>число изменяется во времени. Бесполезно спрашивать, что <emphasis>в действительности </emphasis>происходит, так как мы должны посмотреть, чтобы проверить. Но как только мы попытаемся это сделать, мы исказим результат.</p>
    <p>Возникает вопрос: когда волновая функция вновь «превращается» в локализованный атом? Ответим: когда мы пытаемся определить его положение. При подобном измерении квантовая волновая функция <emphasis>распадается </emphasis>до единственной вероятности. Опять же это не похоже на ситуацию с грабителем, где неопределенность его местонахождения внезапно сводится к единственной точке, после чего его арестовывает полиция. В этом случае определение повлияло именно на нашу информацию о местонахождении грабителя. Он был всегда только в одном месте в одно время. Но для атома это не так; в отсутствие какого-либо измерения атом действительно находится везде.</p>
    <p>Таким образом, квантовая волновая функция рассчитывает вероятность обнаружения атома в конкретном месте, <emphasis>где мы сможем выполнить измерение его положения в данное время.</emphasis> Там, где перед измерением волновая функция велика, полученная вероятность обнаружения атома будет высока. Но там, где она мала, возможно, из-за деструктивной волновой интерференции, соответственно вероятность обнаружения атома, если мы захотим посмотреть, низка.</p>
    <p>Мы можем представить волновую функцию, описывающую один атом после его выхода из источника. Он ведет себя как волна, которая стремится к щелям, так что на уровне первого экрана ее амплитуда будет равна в каждой щели. Если мы помещаем датчик к одной из щелей, нам следует ожидать равных вероятностей: 50 % времени мы будем фиксировать атом на левой щели и 50 % времени — на правой щели. Но — и это важно — если мы не пытаемся обнаружить атом на уровне первого экрана, то волновая функция проникает через обе щели без разрушения. Таким образом, в квантовых терминах мы можем говорить о волновой функции, которая описывает один атом в его суперпозиции: его существовании в двух местах одновременно, соответственно его волновой функции, проходящей через правую и левую щели одновременно.</p>
    <p>По другую сторону щелей каждая отдельная часть волновой функции, одна из левой и одна из правой щели, снова распространяется и формирует набор математических волн, которые перекрываются, в одних точках усиливая, а в других — нейтрализуя амплитуду друг друга. Комбинированный эффект состоит в том, что волновая функция имеет картину, характерную для других волновых феноменов, таких как свет. Но будем иметь в виду, что эта сложная волновая функция все еще характерна для одного атома.</p>
    <p>На втором экране, где осуществляется окончательное измерение положения атома, волновая функция позволяет нам рассчитать вероятность обнаружения частицы в различных точках экрана. Яркие полосы на экране соответствуют тем позициям, где две части волновой функции, исходящей из двух щелей, усиливают друг друга, а темные полосы соответствуют тем позициям, где они нейтрализуют друг друга и образуют нулевую вероятность обнаружения атома в этих позициях.</p>
    <p>Важно помнить, что этот процесс усиления и нейтрализации — квантовая интерференция — имеет место даже при участии одной частицы. Помните, что существуют участки на экране, которых атомы, испускаемые одновременно, могут достичь только при одной открытой щели и которые остаются недостижимыми при обеих открытых щелях. Это имеет смысл только тогда, когда каждый атом, выпущенный из атомной пушки, описывается волновой функцией, которая может проходить оба пути одновременно. Комбинированная волновая функция с участками конструктивной и деструктивной интерференции исключает возможность обнаружения атома в некоторых позициях на экране, доступных только при одной открытой щели.</p>
    <p>Все квантовые частицы, будь то элементарные частицы или атомы или молекулы, состоящие из этих частиц, демонстрируют волнообразное поведение, так что они могут взаимодействовать друг с другом. В таком квантовом состоянии они могут проявлять любое странное квантовое поведение, такое как нахождение в двух местах одновременно, вращение в обоих направлениях одновременно, прохождение через непроницаемые барьеры или причудливые запутанные связи с отдаленными партнерами.</p>
    <p>В таком случае почему вы или я, состоящие из квантовых частиц, не можем быть в двух местах одновременно? Это было бы очень полезно в наше суетливое время. Ответ на это очень прост: чем больше и массивнее тело, тем меньше волновых свойств оно имеет и тело с массой и размерами человека или еще что-то достаточно большое и видимое невооруженным глазом будет иметь такую малую квантовую длину волны, которая не имеет измеримого эффекта. Но, если посмотреть глубже, вы можете подумать, что каждый атом в вашем теле наблюдается, или измеряется, другими атомами вокруг него, так что любые минимальные квантовые свойства, которыми он может обладать, очень быстро разрушаются.</p>
    <p>Что же тогда мы подразумеваем под «измерением»? Мы уже кратко ответили на этот вопрос в главе 1, но теперь должны остановиться на нем подробнее, так как это является ключевым моментом в вопросе, насколько велик квантовый компонент в квантовой биологии.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовое измерение</p>
    </title>
    <p>Несмотря на свою объяснительную силу, квантовая механика не говорит нам ничего о том, как сделать шаг от уравнений и описания того, как электрон, скажем, движется вокруг атома, к тому, что мы видим при конкретном измерении этого электрона. По этой причине отцы-основатели квантовой механики предложили набор временных правил, которые стали приложением к математическому формализму. Они известны как квантовые постулаты и предоставляют своего рода руководство о том, как перевести данные математического моделирования уравнений в осязаемые объекты, которые мы можем наблюдать, такие как положение или энергия атома в любой заданный момент.</p>
    <p>Что касается реального процесса, когда атом перестает находиться «здесь или там» и находится только «здесь», то никто не знает, что происходит. Большинство физиков с радостью приняли прагматичную точку зрения о том, что это «просто происходит». Проблема в том, что ситуация требует определения различий между квантовым миром, где происходят такие чудеса, и нашим ежедневным макромиром, где поведение объектов основано на органах чувств. Измерительный прибор, который обнаруживает электрон, должен быть частью этого макромира. Но <emphasis>как, где </emphasis>и <emphasis>когда</emphasis> этот измерительный процесс имеет место, основатели квантовой механики никогда не уточняли.</p>
    <p>Вопрос хрупкости квантовой когерентности (удержание волновой функции от исчезновения), несомненно, является главной задачей группы МТИ, с которой мы познакомились в начале этой главы, и их коллег по всему миру в их стремлении создать квантовый компьютер. Вот почему они так скептически отнеслись к заявлению в <emphasis>New York Times</emphasis> о том, что растения представляют собой квантовые компьютеры. Физики применили все виды интеллектуальных и дорогостоящих уловок, чтобы защитить квантовый мир внутри своих компьютеров от разрушающей когерентность внешней среды. Таким образом, идея, что квантовая когерентность может поддерживаться в жарком влажном и молекулярно турбулентном климате внутри травинки, была, очевидно, воспринята как безумие.</p>
    <p>Однако теперь мы знаем, что на молекулярном уровне многие важные биологические процессы могут на самом деле происходить очень быстро (порядка триллионов в секунду) и также могут быть ограничены короткими атомными расстояниями. Именно такие расстояния и скорости, на которых происходят квантовые процессы, например туннелирование, могут имеет эффект. Таким образом, несмотря на то, что полностью избежать декогерентности невозможно, ее можно отсрочить настолько, чтобы получить биологический эффект.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Путешествие к центру фотосинтеза</p>
    </title>
    <p>Взгляните на секунду на небо, и в ваш глаз попадет поток света длиной около 300 тысяч километров. В ту же секунду на земле растения и фотосинтезирующие микроорганизмы используют поток солнечного света для получения около 16 тысяч тонн нового органического вещества в виде деревьев, травы, водорослей, ландышей, гигантских секвой и яблок. В этом разделе мы должны разобраться, как действительно происходит этот первый шаг в трансформации неживого вещества в практически всю биомассу нашей планеты; и в качестве примера трансформации мы возьмем превращение воздуха Новой Англии в яблоко на дереве Ньютона.</p>
    <p>Чтобы увидеть этот процесс в действии, мы снова позаимствуем наноподлодку, которую использовали для исследования действия ферментов в предыдущей главе. Когда вы взойдете на борт, держите курс наверх, в листву дерева, на один из его растущих листьев. Лист продолжает расти, пока его дальние края не скроются за горизонтом, а его на первый взгляд гладкая поверхность превращается в неровную платформу, вымощенную зелеными кирпичиками с вкраплениями небольших круглых светлых блоков, в каждом из которых расположена дырка-пора. Зеленые кирпичи называются клетками эпидермиса, а круглые блоки — устьицами: их функция — пропускать воздух и воду (субстраты фотосинтеза) с поверхности листа в его внутреннюю среду. Вы ведете аппарат над ближайшим устьицем и, когда длина судна уменьшается до микрометра (миллионной части метра), снижаетесь, чтобы пройти сквозь пору и оказаться внутри зеленой и яркой среды листа.</p>
    <p>Оказавшись внутри, вы решаете отдохнуть в уютном и тихом интерьере листа, выстланном рядами зеленых клеток, похожих на камни, и накрытом толстыми цилиндрическими канатами. Канаты — это <emphasis>вены</emphasis> листа, которые либо несут воду от корней к листу (сосуды ксилемы), либо переносят только что синтезированные сахара от листа ко всему растению (сосуды флоэмы). Если вы продолжите уменьшаться в размере, то увидите, что клетка, похожая на камень, расширяется во всех направлениях, пока не увеличится до размеров футбольного поля. В таком масштабе — ваш рост равен примерно десять нанометров, или одна стотысячная миллиметра, — вы можете увидеть, что ее поверхность покрыта дерном из сети волокнистых ячеек, совсем как толстый джутовый ковер. Этот волокнистый материал представляет собой <emphasis>клеточную стенку</emphasis>, своего рода экзоскелет. Ваша наноподлодка оснащена инструментами, которые вы используете, чтобы проложить путь через этот волокнистый ковер и увидеть восковой нижний слой, клеточную мембрану, последний водонепроницаемый барьер между клеткой и внешней средой. При более близком рассмотрении выясняется, что она не полностью гладкая, а пронизана отверстиями, заполненными водой. Эти мембранные каналы называются <emphasis>поринами</emphasis> и представляют собой водопроводную систему клетки, пропускающую внутрь питательные вещества и выводящую продукты распада. Чтобы проникнуть в клетку, вам придется только подождать возле одного из поринов, пока он не расширится настолько, чтобы вы могли проникнуть в водную среду клетки.</p>
    <p>Уже через канал порина вы сможете сразу увидеть, что внутренняя среда клетки очень отличается от внешней. Вы не найдете великолепных колонн и широких залов. Интерьер заполнен и в некотором роде беспорядочен. Он выглядит как очень шумный деловой центр! Водянистая жидкость, заполняющая клетку, <emphasis>цитоплазма</emphasis>, плотная и вязкая; местами она больше похожа на гель, чем на жидкость. В геле подвешены тысячи неправильных шаровидных объектов, которые находятся в состоянии непрерывного внутреннего движения. Это белковые ферменты, похожие на те, что мы видели в предыдущей главе, ответственные за проведение метаболических процессов в клетке, разрушают питательные вещества и синтезируют биомолекулы, такие как углеводы, ДНК, белки и жиры. Многие их этих ферментов привязаны к сети кабелей (<emphasis>цитоскелету </emphasis>клетки), которая, совсем как горнолыжный подъемник, переносит многочисленные грузы в различные места клетки. Транспортная сеть исходит из нескольких узлов, где кабели прикрепляются к большим зеленым капсулам. Эти капсулы представляют собой <emphasis>хлоропласты</emphasis> клетки, в которых происходит центральный процесс фотосинтеза.</p>
    <p>Вы ведете подлодку через вязкую цитоплазму. Вы продвигаетесь медленно, но в конце концов подходите к ближайшему хлоропласту. Он лежит под вами, как огромный зеленый воздушный шар. Он, как внутренняя клетка, окружен прозрачной мембраной, через которую видны большие стопки зеленых монетоподобных предметов. Это <emphasis>тилакоиды</emphasis>, заполненные молекулами хлорофилла, пигмента, придающего растениям зеленый цвет. Тилакоиды — это механизмы фотосинтеза, которые при заправке фотонами света могут скреплять атомы углерода (полученные из углекислого газа воздуха) вместе с образованием сахаров, которые пойдут в наше яблоко. Чтобы лучше рассмотреть первый этап фотосинтеза, вы направляете свой аппарат в одну из пор мембраны хлоропласта, к верхней зеленой монете стопки тилакоидов. Достигнув своей цели, вы выключаете двигатель подлодки, позволяя ей дрейфовать над этой электростанцией фотосинтетических процессов.</p>
    <p>Перед вами лежит только один из триллионов фотосинтетических механизмов, которые производят мировую биомассу. С вашей выгодной точки вы можете увидеть, что, как мы узнали при изучении ферментных механизмов в предыдущей главе, несмотря на множество происходящих вокруг вас турбулентных столкновений молекул, подобно бильярдным шарам, существует определенная упорядоченность. Поверхность мембраны тилакоида усыпана скалистыми зелеными островками, покрытыми древоподобными структурами с похожими на антенны пятиугольными пластинками на концах. Эти пластинки-антенны представляют собой светопоглощающие молекулы, <emphasis>хромофоры</emphasis>, самым известным примером которых является хлорофилл. Именно здесь происходит первый ключевой этап фотосинтеза: захват света. Вероятно, вторая по значимости молекула на нашей планете (после ДНК) хлорофилл заслуживает более подробного рассмотрения (рис. 4.5).</p>
    <image l:href="#i_012.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.5.</strong> Молекула хлорофилла</p>
    <empty-line/>
    <p>Это двухмерная структура, состоящая из пятиугольных элементов, включающих в основном атомы углерода (серые сферы) и азота (N), с атомом магния (M) в центре, с длинным хвостом из атомов углерода, кислорода (O) и водорода (белые атомы). Внешний электрон магния слабо связан с атомом и может выбиваться в окружающий углеродный каркас при поглощении фотона солнечного света. В результате вместо него остается пустое место и атом получает положительный заряд. Это пустое место, или электронную дырку, можно рассматривать с абстрактной точки зрения как «вещь в себе»: положительно заряженную дырку. Суть в том, что мы расцениваем оставшийся атом магния как нейтральный, пока посредством поглощения фотона создаем систему, состоящую из выбитого отрицательного электрона и оставшейся положительной дырки. Эта бинарная система называется <emphasis>экситоном </emphasis>(рис. 4.6).</p>
    <image l:href="#i_013.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.6.</strong> Экситон состоит из электрона, выбитого со своей орбиты, и атома с оставшейся дыркой</p>
    <empty-line/>
    <p>Ее можно считать крошечной батареей с положительным и отрицательным полюсами, способной хранить энергию для последующего использования.</p>
    <p>Экситоны нестабильны. Электрон и его дыра ощущают воздействие электростатической силы, притягивающей их друг к другу. При их воссоединении солнечная энергия изначального фотона теряется в виде остаточного тепла. Таким образом, если растению необходимо использовать поглощенную солнечную энергию, оно должно очень быстро перенести экситон в производственную часть молекулы, известную как <emphasis>реакционный центр</emphasis>, где происходит процесс под названием «разделение зарядов». Фактически он включает полный отрыв энергетического электрона от атома и перенос его к соседней молекуле, подобно действию ферментов, которое мы наблюдали в прошлой главе. В результате этого процесса образуется более стабильная, чем экситон, химическая батарея (под названием НАДФН), которая используется во всех важных химических реакциях фотосинтеза.</p>
    <p>Но реакционные центры обычно располагаются достаточно далеко с молекулярной точки зрения (на расстоянии нанометров) от возбужденных молекул хлорофилла, так что энергия должна переходить от одной молекулы-антенны к другой по хлорофилльному лесу, пока не достигнет реакционного центра. Это возможно благодаря плотно упакованной структуре хлорофилла. Молекулы по соседству с той, которая захватила фотон, также приходят в возбуждение, эффективно принимая энергию от первичного возбужденного электрона и затем перенося ее к собственному электрону атома магния.</p>
    <p>Проблема заключается в том, каким путем должна происходить передача энергии. Если она выберет неправильное направление, в случайном порядке перескакивая от одной молекулы к другой в хлорофилльном лесу, энергия будет утрачена и не достигнет реакционного центра. Какой путь она должна выбрать? Путь к цели не должен занимать много времени, чтобы не утратить энергию экситона.</p>
    <p>До недавних пор считалось, что перенос энергии от одной молекулы хлорофилла к другой носит случайный характер, в сущности принимая характер стратегии последней надежды, известной как метод случайного блуждания. Иногда это называют «пьяным блужданием», потому что оно напоминает маршрут пьяницы, вышедшего из бара, который блуждает в поисках пути, пока случайно не находит свой дом. Но случайное блуждание — не очень эффективный способ добраться куда-нибудь: если дом пьяного далеко, он может проснуться следующим утром в кустах в другой части города. Объект, участвующий в случайных блужданиях, имеет тенденцию удаляться от точки старта на расстояние, пропорциональное квадратному корню из времени. Если за одну минуту пьяный человек продвинется на один метр, то через четыре минуты он уйдет на два метра, а через девять минут — только на три метра. С таким вялым прогрессом неудивительно, что животные и микробы редко используют случайное блуждание, чтобы найти пищу или добычу, прибегая к этой стратегии только при отсутствии другого выхода. Поместите муравья в незнакомую местность, и, как только он уловит запах, он бросит случайное блуждание и будет следовать за своим носом.</p>
    <p>Считалось, что, не имея ни носа, ни навыков навигации, энергия экситона продвигается по хлорофилльному лесу методом пьяницы. Но такая картина не имела особого смысла, так как известно, что первый этап фотосинтеза чрезвычайно эффективен. Фактически перенос энергии захваченного фотона от молекулы-антенны хлорофилла к реакционному центру знаменит свой эффективностью, большей, чем у любой естественной или искусственной реакции: почти 100 %. При оптимальных условиях почти каждая частица энергии, поглощенная молекулой хлорофилла, достигает реакционного центра. Если бы выбранный путь был блуждающим, то почти все они, по крайней мере большинство из них, должны были быть утеряны. Почему эта энергия фотосинтеза находит свой путь к конечной цели намного успешнее, чем пьяница, муравей или наша наиболее энергоэффективная технология? Это остается одной из величайших загадок биологии.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовое биение</p>
    </title>
    <p>Старшим автором научной работы<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>, блеснувшим в газетной статье, заставившей журнальный клуб МТИ смеяться от всей квантовой души, был американец Грэм Флеминг. Он родился в Барроу на севере Англии в 1949 году. В настоящее время он возглавляет группу Калифорнийского университета в Беркли, признанную одной из лидирующих исследовательских групп в своей области в мире. Группа использует мощную технологию под впечатляющим названием «электронная спектроскопия с двухмерным преобразованием Фурье» (2D-FTES). 2D-FTES может исследовать внутреннюю структуру и динамику мельчайших молекулярных систем, направляя на них высокофокусные кратковременные лазерные импульсы. Большую часть своей работы группа посвятила изучению не растений, а фотосинтетического комплекса под названием «белок Фенна-Мэтьюз-Ольсон» (FMO), который производится фотосинтезирующими микроорганизмами — зелеными серобактериями, живущими в глубинах богатых серой водоемов, таких как Черное море. Чтобы исследовать образец хлорофилла, ученые направили три импульса лазерного света на фотосинтетические комплексы. Эти импульсы хранят свою энергию в виде очень быстрых и точно рассчитанных вспышек и генерируют световой сигнал от образца, который регистрируется датчиками.</p>
    <p>Грег Энджел, главный автор статьи, провел целую ночь, сопоставляя данные, полученные от сигналов длительностью от 50 до 600 фемтосекунд<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>, чтобы получить итоговый результат. Он получил возрастающий и уменьшающийся сигнал, который колебался в течение как минимум 600 фемтосекунд (рис. 4.7).</p>
    <image l:href="#i_014.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.7. </strong>Квантовые биения, наблюдавшиеся Грэмом Флемингом и его коллегами в опыте 2007 года. С научной точки зрения важна не неправильная форма колебаний, а сам факт наличия колебаний</p>
    <empty-line/>
    <p>Колебания были похожи на картину интерференции светлых и темных полос в опыте с двумя щелями, или квантовый эквивалент пульсирующих звуковых биений, слышных во время настройки музыкального инструмента. Подобное квантовое биение показало, что экситон не следовал одному пути через лабиринт хлорофилла, а использовал несколько путей одновременно (рис. 4.8). Эти альтернативные пути несколько напоминают ноты почти настроенной гитары: они генерируют биения, когда их длина почти одинакова.</p>
    <image l:href="#i_015.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 4.8. </strong>Экситон, продвигающийся по комплексу FMO, выбирая несколько альтернативных путей одновременно</p>
    <empty-line/>
    <p>Но не стоит забывать, что такая квантовая когерентность очень хрупка и чрезвычайно трудно сохраняется. Возможно ли, что микроорганизм или растение способны прилагать героические усилия ярчайших и лучших исследователей квантовых компьютеров МТИ, чтобы отсрочить декогерентность? В своей статье Флеминг сделал действительно смелое заявление, и это было «квантовое жульничество», как это назвал Сет Ллойд, которое возмутило журнальный клуб МТИ. Группа Беркли предполагала, что комплекс FMO действует как квантовый компьютер, чтобы найти кратчайший путь к реакционному центру, бросая вызов проблеме оптимизации, подобно знаменитой задаче путешествующих моряков в математике, которую с маршрутами, имеющими несколько назначений, может решить только очень мощный компьютер<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a>.</p>
    <p>Несмотря на скептицизм, журнальный клуб поставил Сету Ллойду задачу исследования заявления. Ко всеобщему удивлению МТИ, в ходе своего научного расследования Ллойд пришел к заключению, что заявление группы из Калифорнийского университета имеет основание. Биения, которые обнаружила группа Флеминга в комплексе FMO, были действительно записью квантовой когерентности, и Ллойд пришел к заключению, что молекулы хлорофилла руководствуются новейшей стратегией поиска, известной как <emphasis>квантовое блуждание</emphasis>.</p>
    <p>Преимущества квантового блуждания над классическим случайным блужданием можно оценить, вернувшись к нашему медлительному пьянице и представив, что в баре, который он покинул, произошла утечка и из его дверей вытекает вода. В отличие от нашего нетрезвого героя, который должен выбрать один путь, волны воды, вытекающие из бара, могут двигаться во всех возможных направлениях. Наш пьяница вскоре обнаружит, что его обгоняют, так как водные потоки движутся по улице просто пропорционально времени, а не его квадратному корню. Итак, если за одну секунду они продвинутся на один метр, то через две секунды они протекут два метра, а через три секунды — три метра и т. д. Кроме того, как атом в суперпозиции из опыта с двумя щелями, вода путешествует во всех возможных направлениях одновременно, и какая-то часть волны определенно достигнет дома пьяного задолго до нетрезвого путешественника.</p>
    <p>Статья Флеминга вызвала свою волну удивления и изумления, которая распространилась далеко за пределы журнального клуба МТИ. Но некоторые комментаторы вскоре обратили внимание, что опыты были проведены на изолированных комплексах FMO, охлажденных до 77 К (–196 °C): это намного холоднее, чем любая температура, пригодная для фотосинтеза или даже для жизни растений, но достаточно холодно, чтобы отложить эту досадную декогерентность. Насколько значимы были эти охлажденные бактерии для всего, что происходит в жарком и беспорядочном внутреннем мире растительных клеток?</p>
    <p>Вскоре это станет ясно, однако квантовая когерентность не ограничивается охлажденными комплексами FMO. В 2009 году Йен Мерсер в Университетском колледже Дублина обнаружил квантовое биение в другой бактериальной системе фотосинтеза (или, для краткости, фотосистеме) под названием «светособирающий комплекс II» (LHC2), который очень похож на фотосистему растений, но при нормальных температурах, при которых растения и микробы обычно осуществляют фотосинтез<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a>. Затем, в 2010 году, Грег Шоулз в Университете Онтарио продемонстрировал квантовое биение фотосистемы группы водорослей (которые, в отличие от высших растений, не имеют корней, стеблей и листьев) под названием «криптофиты». Эти водоросли чрезвычайно изобильны, до такой степени, что они связывают столько атмосферного углерода (из атмосферного углекислого газа), как и высшие растения<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a>. Примерно в то же время Грег Энджел продемонстрировал квантовое биение в том же комплексе FMO, который изучали в лаборатории Грэма Флеминга, но теперь при намного более высоких, совместимых с жизнью, температурах<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a>. В таком случае вы можете решить, что этот замечательный феномен ограничен только бактериями и водорослями, однако Тесса Калхоун и ее коллеги из лаборатории Флеминга в Беркли недавно обнаружили квантовое биение в другой системе LHC2, на этот раз в шпинате<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a>. LHC2 присутствует во всех высших растениях и содержит 50 % всего хлорофилла на планете.</p>
    <p>Прежде чем двигаться дальше, мы кратко опишем, как используется полученная из солнечного света энергия экситона, как описывал Фейнман, чтобы оторвать «этот кислород от углерода… оставляя углерод и воду, чтобы создать субстанцию дерева» — или яблоко.</p>
    <p>После того как достаточное количество энергии достигает реакционного центра, пара молекул хлорофилла (под названием Р680) испускает электроны. Мы узнаем немного больше о том, что происходит в реакционном центре, в главе 10, и это потрясающее место, в котором может происходить другой новейший квантовый процесс. Источником этих электронов является вода (которая, как мы помним, выступает одним из ингредиентов в фейнмановском описании фотосинтеза). Как мы выяснили в предыдущей главе, захват электронов из любого вещества называется окислением и именно этот процесс имеет место во время горения. Когда дерево горит на воздухе, например, атомы кислорода отрывают электроны от атомов углерода. Электроны на внешней орбите углерода очень слабо удерживаются, поэтому углерод горит очень легко. Однако в воде они удерживаются очень крепко: системы фотосинтеза уникальны тем, что это единственное место в мире, где <emphasis>вода</emphasis> «сгорает» с выходом электронов<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a>.</p>
    <p>Пока все идет хорошо: сейчас мы имеем источник свободных электронов благодаря энергии, доставленной экситонами в хлорофилл. Далее растение должно послать эти электроны туда, где они будут использованы в работе. Сначала они захватываются описанным переносчиком электронов, НАДФН. Мы уже встречали похожую молекулу, НАДН, в предыдущей главе, где она участвовала в переносе электронов, захваченных от питательных веществ, таких как сахара, к дыхательной цепи ферментов в энергетических клеточных органеллах, митохондриях. Если помните, захваченные электроны, доставленные к митохондриям переносчиком НАДН, затем идут по дыхательной цепи ферментов как своего рода электрический ток, который используется для переноса протонов через мембрану, а обратный поток этих протонов используется для получения клеточного энергоносителя, АТФ. Очень похожий процесс используется для получения АТФ в хлоропластах растений. НАДФН захватывает электрон и переносит его к цепи ферментов, которые подобным образом выносят протоны через мембрану хлоропласта. Обратный поток этих протонов используется для получения молекул АТФ, которые впоследствии могут обеспечивать энергией многие энергозатратные процессы в растительной клетке.</p>
    <p>Но действительный процесс фиксации углерода, захват атомов углерода из углекислого газа воздуха и их использование для получения энергоемких органических молекул, таких как сахара, происходит вне тилакоида, но все еще внутри хлоропласта. Этот процесс проходит с участием большой молекулы фермента под названием RuBisCO, вероятно наиболее распространенного белка в мире, так как он предназначен для выполнения величайшей работы: создание практически всей мировой биомассы. Этот фермент связывает атом углерода, оторванный от углекислого газа, в молекулу простого пятиуглеродного сахара под названием рибулозо-1,5-бифосфат для получения шестиуглеродного сахара. Чтобы достичь такого мастерства, необходимо присутствие двух ингредиентов: электронов (доставляемых НАДФН) и источника энергии (АТФ). Оба ингредиента являются продуктами светозависимых процессов фотосинтеза.</p>
    <p>Шестиуглеродный сахар, полученный с помощью RuBisCO, немедленно распадается на два трехуглеродных сахара, которые затем связываются между собой множеством различных способов для построения всех биомолекул, лежащих в основе яблони, включая яблоки. Неживые воздух и вода Новой Англии с помощью света и доли квантовой механики становятся живой тканью дерева Новой Англии.</p>
    <p>Сравнивая фотосинтез у растений и дыхание (сжигание пищи), которое происходит в наших клетках, описанное в предыдущей главе, вы можете увидеть, что под кожей растения и животные не так различны. Ключевое отличие лежит там, где мы и они храним фундаментальные строительные блоки жизни. И тем и другим необходим углерод, но растения получают его из воздуха, в то время как мы берем его из органических источников, таких как растения. И тем и другим для построения молекул необходимы электроны: мы <emphasis>сжигаем</emphasis> органические молекулы для захвата их электронов, в то время как растения используют свет, чтобы <emphasis>сжигать</emphasis> воду и захватывать ее электроны. И тем и другим необходима энергия: мы получаем ее из высокоэнергетических электронов, которые получаем из нашей пищи, пропуская их по дыхательной цепи; растения захватывают энергию фотонов солнечного света. Каждый из этих процессов включает движение фундаментальных частиц, которые руководствуются квантовыми правилами. Кажется, что жизнь укрощает квантовые процессы, чтобы обеспечить и свое продолжение, и продолжение самих квантовых процессов.</p>
    <p>Открытие квантовой когерентности в теплых, влажных, турбулентных системах, таких как растения и микробы, повергло квантовых физиков в глубокий шок. Значительная часть исследований теперь сфокусирована на выяснении, как живые системы защищают и используют свои хрупкие состояния квантовой когерентности. Мы вернемся к этой загадке в главе 10, где исследуем некоторые удивительные возможные ответы, которые могут даже помочь физикам, таким как квантовые теоретики МТИ, построить практические квантовые компьютеры, которые смогут работать на вашем рабочем столе, не нуждаясь в глубокой заморозке. Вероятно, исследование также вдохновит новое поколение искусственных фотосинтетических технологий. Современные солнечные батареи мало основаны на принципах фотосинтеза и уже конкурируют с солнечными панелями на рынке чистой энергии, но их эффективность ограничена потерями при переносе энергии (в лучшем случае 70 %-ная эффективность по сравнению с почти 100 %-ной эффективностью этапа захвата энергии фотона в процессе фотосинтеза). Перенос биологической квантовой когерентности на солнечные батареи может потенциально увеличить эффективность солнечной энергии и, таким образом, сделать мир более чистым.</p>
    <p>Давайте кратко рассмотрим значимость того, что мы добавили к нашему пониманию особенностей жизни. Рассмотрим еще раз те квантовые биения, которые Грег Энджел впервые увидел в первых данных о комплексе FMO и которые показали, что частицы движутся в живых клетках как волны. Существует соблазн думать об этом как о лабораторных феноменах, не имеющих значимости вне биохимического эксперимента. Но последующие исследования показали, что они на самом деле существуют в природе, в листьях, водорослях и микробах и что они играют, вероятно, ключевую роль в построении нашей биосферы.</p>
    <p>Тем не менее квантовый мир остается незнакомым нам и часто заявляет, что эта неизвестность является признаком фундаментального раскола между миром, который мы видим вокруг нас, и его квантовым основанием. Но в реальности существует только один свод законов, указывающий путь, по которому работает мир: квантовые законы<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a>. Знакомые законы статистики и законы Ньютона являются в итоге квантовыми законами, пропущенными через линзу декогерентности, которая отсеивает таинственность (все, что нам кажется странным в квантовых феноменах). Копните немного глубже, и вы всегда увидите квантовую механику, скрывающуюся в основе знакомой нам реальности.</p>
    <p>Более того, определенные макроскопические объекты <emphasis>чувствительны</emphasis> к квантовым феноменам и большинство из них — живые. В прошлой главе мы открыли, как квантовое тунеллирование внутрь ферментов обусловливает отличие целой клетки. В этой главе мы выяснили, как первичный захват фотона, лежащий в основе образования большей части биомассы на планете, зависит от хрупкой квантовой когерентности, которая может поддерживаться в течение биологически значимого времени в теплой, но высокоорганизованной внутренней среде листа или микроорганизма. И опять мы видим принцип Шредингера <emphasis>«порядок из порядка»</emphasis>, ответственный за явления квантового захвата, и то, что Джордан назвал <emphasis>амплификацией </emphasis>квантовых феноменов в макроскопическом мире. Кажется, что жизнь связывает квантовый и классический миры, расположенные на квантовом краю.</p>
    <p>Далее мы обратим внимание на другой важнейший для нашей биосферы процесс. Яблоня Ньютона никогда не смогла бы произвести яблоки, если бы ее цветы сначала не опылили птицы и насекомые, в частности пчелы. Но пчелы должны найти цветок яблони; и они находят, используя другую возможность, которая, по мнению многих, основана на квантовой механике, — чувство обоняния.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>5. В поисках дома Немо</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Этот нос, например, о котором еще ни один философ не говорил с уважением и благодарностью, является между тем даже самым деликатным инструментом из находящихся в нашем распоряжении: он может еще констатировать минимальные разности движения, которых не констатирует даже спектроскоп.</p>
    <text-author>Фридрих Ницше. Сумерки идолов. 1889</text-author>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p>Кажется, они передают нам некое сообщение от материальной действительности.</p>
    <text-author>Гастон Башляр. Становление научного духа: заметки по психоанализу объективного познания. 1938</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Среди щупалец опасной морской актинии, обитающей на коралловом рифе недалеко от филиппинского острова Верде, спрятались две маленькие рыбки. Это полосатые оранжево-белые рыбы-клоуны, или, точнее, амфиприоны, а еще точнее — <emphasis>Amphiprion ocellaris</emphasis>. Жизнь одной из них — самки — прошла гораздо интереснее, чем жизнь большинства позвоночных, поскольку эта рыбка не всегда была самкой. Как и все амфиприоны, рыбка сначала была самцом, который подчинялся единственной самке в стае рыбок, населявших эту актинию. В стае амфиприонов устанавливается жесткая социальная структура, и этот самец соперничал с другими самцами, пока наконец не стал доминирующим и не завоевал право спариваться с единственной самкой в стае. Однажды самку съела проплывающая мимо мурена, и после этого у доминирующего самца стали развиваться яичники, которые несколько лет не функционировали, а семенники, наоборот, перестали функционировать. Так самец-амфиприон превратился в королеву-самку, готовую к спариванию со следующим самцом в иерархии стаи.</p>
    <p>Амфиприоны — типичные обитатели коралловых рифов Индийского и западной части Тихого океанов. Они питаются растениями, водорослями, планктоном, а также моллюсками и мелкими ракообразными. Из-за небольшого размера, яркого окраса и отсутствия шипов, острых плавников, усиков и зубцов сами амфиприоны становятся легкой добычей мурен, акул и других хищников, снующих по рифам в поисках пищи. Почуяв угрозу, они спасаются тем, что стремительно скрываются в щупальцах своей актинии. От ядовитого жала актинии рыбки защищены плотным слоем слизи, покрывающей их чешуйки. В свою очередь, актиния также пользуется защитой своих разноцветных жильцов, которые отпугивают нежеланных гостей, например рыб-бабочек, питающихся коралловыми полипами.</p>
    <p>Эти особенности образа жизни рыб-клоунов стали широко известны после выхода на экраны анимационного фильма «В поисках Немо»<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a>. По сюжету рыба-клоун по имени Марлин отправляется на поиски своего сына Немо, который поневоле оказался далеко от дома — Большого Барьерного рифа — и добрался до самого Сиднея. Но еще более сложным испытанием для амфиприонов оказываются поиски дороги домой.</p>
    <p>Каждая актиния может быть домом для целой колонии амфиприонов, в которой обязательно есть доминирующая пара — самец и самка. Кроме того, в колонии несколько молодых самцов конкурируют между собой за право стать партнером самки в будущем. Протандрический гермафродитизм амфиприона (необычная способность доминирующего самца менять пол после гибели самки) является, скорее всего, формой адаптации к жизни на опасном рифе. Благодаря этой способности колония предохраняет себя от вымирания после гибели единственной самки с репродуктивной функцией. Более того, рыбам даже не нужно покидать родную актинию в поисках нового дома. Одна и та же колония амфиприонов обычно живет на актинии на протяжении многих лет, однако потомство все же иногда покидает безопасный дом и рано или поздно сталкивается с испытанием — поиском обратного пути.</p>
    <p>Полнолуние является своеобразным сигналом для начала нереста большинства коралловых рыб<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a>. Когда луна над океаном начинает идти на убыль, самка рыбы-клоуна мечет икру, которую впоследствии оплодотворяет доминирующий самец. На этом работа самки окончена, а вот самец занимается тем, что охраняет икринки, отгоняя от них хищных рыб, обитающих на рифе. Отцовская забота об икринках длится примерно неделю. После на свет появляются сотни головастиков. Течения уносят их во взрослую рыбью жизнь.</p>
    <p>Головастики амфиприонов достигают в длину лишь нескольких миллиметров. Кроме того, они почти полностью прозрачны. В течение недели или около того они плавают в океане, питаясь зоопланктоном. Как знают опытные дайверы, не раз погружавшиеся на глубину в районе коралловых рифов, течение очень быстро относит вас от того места, где вы погрузились под воду; так головастиков амфиприонов относит от родного рифа на многие километры. Большинство из них становится жертвами хищных рыб, но некоторые выживают. Еще через неделю счастливчики, оставшиеся в живых, опускаются на дно, где в течение дня превращаются (как головастик лягушки, которого мы описали в главе 3) в мальков — маленькие копии взрослых рыб. Без защиты ядовитой актинии ярко окрашенные мальки становятся легкой добычей хищных рыб, охотящихся в придонных водах. Чтобы выжить, мальку амфиприона необходимо очень быстро найти коралловый риф, а следовательно, и защиту.</p>
    <p>Всегда считалось, что головастиков коралловых рыбок уносит океанским течением и что им остается лишь полагаться на счастливый случай быть вынесенными этим течением к подходящему для жизни кораллу. Однако здесь было что-то нелогичное: всегда было известно, что головастики достаточно сильные и умеют отлично плавать, но ведь нет смысла плыть неизвестно куда. В 2006 году Габриэле Герлах, исследовательница из знаменитой Лаборатории биологии моря в Вудс-Холе, Массачусетс, осуществила геномную идентификацию рыб, населяющих рифы, находящиеся на расстоянии от 3 до 23 километров. Исследование проводилось на одном из участков Большого Барьерного рифа недалеко от берегов Австралии. Выяснилось, что рыбы, населяющие отдельный риф, находятся друг с другом в более близком родстве, чем с рыбами, населяющими отдаленные рифы. Поскольку всех головастиков от родного рифа течение относит на многие километры, результат исследования можно объяснить лишь тем, что большинство взрослых рыб впоследствии возвращаются на тот риф, где они появились на свет. У мальков коралловых рыб, должно быть, есть какая-то метка, указывающая на тот участок рифа, где они родились.</p>
    <p>Так как же головастики или мальки амфиприонов, которых течение отнесло так далеко от дома, определяют, в каком направлении им плыть? Дно океана не дает никаких видимых подсказок. На дне мало ориентиров, оно выглядит одинаково во всех направлениях: песчаная пустыня, усеянная большими и маленькими камнями, среди которых то тут, то там снуют разные членистоногие. Вряд ли далекий коралловый риф посылает некий звуковой сигнал, который распространяется в воде на несколько километров. Течения сами по себе являются проблемой, ведь их направления постоянно меняются в зависимости от глубины и иногда сложно определить, движется массив воды или находится в покое. Нет никаких доказательств наличия у амфиприонов механизма наподобие магнитного компаса, который помогает малиновкам ориентироваться в пространстве во время миграций. Так как же мальки коралловых рыбок находят дорогу домой?</p>
    <p>У рыб хорошо развито обоняние. Известно, что акулы, у которых за обоняние отвечают две трети мозга, могут почувствовать запах одной капли крови на расстоянии более чем километр. Возможно, коралловые рыбки «вынюхивают» путь к дому? Чтобы проверить это предположение, в 2007 году Габриэле Герлах провела «двухканальный эксперимент на выбор водотока по запаху». Мальки коралловых рыб были поставлены перед выбором — поплыть по течению по одному из двух водотоков. Вода первого была собрана на том рифе, где рыбки появились на свет, а вода второго была перемещена с отдаленного рифа, чужого для мальков. Исследовательница наблюдала, какой водоток выберут мальки — с родной или чужой водой.</p>
    <p>Мальки неизменно плыли по водотоку, сформированному из воды родного рифа. Они сумели точно определить, где вода с того рифа, где они появились на свет, а где — вода с чужого рифа. Предположительно это связано с тем, что для мальков эти воды пахнут по-разному. Майкл Арведланд, ученый из Университета имени Джеймса Кука (Квинсленд, Австралия), провел похожий эксперимент, в ходе которого подтвердилось, что амфиприоны способны по запаху отличать вид их родной актинии от всех остальных видов, населенных иными колониями. Более того, Даниэлла Диксон из того же Университета имени Джеймса Кука доказала, что амфиприоны могут отличить воду, взятую из среды их обитания — с рифов, раскинувшихся недалеко от зеленых островов, — от воды, взятой с рифов, находящихся далеко от берега. Кажется, что Немо, как и остальные рыбы-клоуны, живущие в коралловых рифах, и правда мог бы найти дорогу домой по запаху.</p>
    <p>О способности животных прокладывать себе путь, полагаясь на обоняние, известно давно. Каждый год по всему миру миллионы особей лосося собираются в большие стаи у побережья океана в районе устья большой реки и плывут к местам нереста, преодолевая течение, пороги, водопады и песчаные отмели. Как и в случае с амфиприонами, ученые долгое время полагали, что лососи выбирают подходящую реку для нереста, полагаясь на случай. Однако в 1939 году канадец Уилберт Клеменс пометил около 470 тысяч молодых особей лосося, пойманных в одном из притоков реки Фрейзер. Спустя несколько лет он поймал в том же притоке почти 11 тысяч помеченных рыб, вернувшихся в родные воды. В других притоках реки Фрейзер не было поймано ни одной помеченной рыбы. Ни одна рыба не сбилась с пути, возвращаясь из океана в родную реку. Многие годы способность рыб ориентироваться в океане и речных потоках оставалась необъяснимой. Профессор Артур Хаслер из Висконсинского университета в Мадисоне предположил, что молодые рыбы находят путь в родную реку по запаху, и в 1954 году проверил свою гипотезу. Он поймал несколько сотен рыб, возвращавшихся вверх по течению реки Иссаква близ Сиэтла, в том месте, где сливаются два больших потока, и перенес их вниз по течению. Все рыбы вернулись в тот самый поток, в котором были пойманы. Тогда профессор заткнул их ноздри ватой и снова выпустил в незнакомом месте. Рыбы снова поплыли вверх по течению, однако в поисках своего потока они метались то в одну сторону, то в другую и никак не могли решить, куда им плыть — направо или налево.</p>
    <p>На суше роль обоняния еще заметнее, поскольку объем воздуха, в котором растворяются запахи, намного больше объема океана. Атмосферные потоки также подвержены турбулентности, обусловленной переменой погоды, поэтому молекулы газов рассеиваются в воздухе гораздо быстрее, чем в воде. Обоняние является важнейшим чувством для большинства наземных животных, от которого зависит их выживание. Они пользуются обонянием не только для того, чтобы найти путь домой, но и для того, чтобы поймать добычу, убежать от хищника, найти партнера, подать сородичам сигнал тревоги, пометить территорию, стимулировать физиологические изменения организма, а также для коммуникации. Разумеется, человеческому обонянию недоступны такие возможности, поэтому люди часто используют более сильное обоняние братьев своих меньших, например, для того, чтобы разгадать некоторые сигналы и знаки животных. Известно, например, как сильно запахи волнуют собак. Так, гончая породы бладхаунд, чей обонятельный эпителий (подробнее об этом позже) в 40 раз толще человеческого, способна найти человека по запаху. Все мы видели по крайней мере в кино, как собаке-ищейке достаточно понюхать брошенную одежду сбежавшего преступника и она тут же берет его след и находит злодея, преследуя его по болотам, лесам и вдоль ручьев. В кино, разумеется, встречаются вымышленные истории, однако уникальное обоняние, присущее гончим, — факт достоверный. Собаки способны определить по запаху, каким путем шел человек, а каким — животное, а также напасть на след по запаху, оставленному несколько дней назад.</p>
    <p>Продемонстрировать поразительные возможности обоняния животных можно на примерах тех подвигов, которые ежедневно совершает собака породы бладхаунд или рыба-клоун. Поговорим сначала о бладхаунде: у него такой тонкий нюх, что он способен различать в запахе человека или животного даже очень небольшое количество органических веществ, например масляной кислоты. Острота обоняния собаки удивительна. Если распылить один грамм масляной кислоты в комнате, то человек почувствовал бы ее сладковато-прогорклый запах. Однако собака учуяла запах масляной кислоты, если бы всего один грамм распылили над целым городом, причем на высоте 100 метров. А теперь вспомните, что рыба-клоун или лосось чувствуют запах родных мест на расстоянии несколько километров в необозримых просторах океана.</p>
    <p>Обоняние животных впечатляет не только своей остротой, но и хорошо развитой дискриминационной способностью. Ежедневно собаки помогают сотрудникам таможни обнаруживать по запаху целый спектр запрещенных веществ (обычно тщательно упакованных и спрятанных в чемодане): от наркотиков, например марихуаны и кокаина, до компонентов взрывчатых веществ, например C-4. Собаки также способны различать по запаху людей, даже абсолютно одинаковых близнецов. Как же они это делают? Ведь масляная кислота, выделяемая одним из нас, — это та же масляная кислота, которая выделяется любым другим человеком. Безусловно, это так. Однако, кроме масляной кислоты, любой организм выделяет тонкую и сложную смесь из сотен органических молекул, являющуюся уникальным запахом, который, как и отпечатки пальцев, не повторяется ни у кого. Собаки чувствуют этот индивидуальный запах так же легко, как мы, например, различаем цвет футболки. Таким же образом рыба-клоун или лосось так же легко различают запах их родных вод, как мы с вами узнаем родную улицу или определяем цвет входной двери.</p>
    <p>И все же собаки, лосось и амфиприоны не являются представителями живых существ с самым острым обонянием. Например, у медведя обоняние в семь раз острее, чем у бладхаунда: он может почуять живое существо на расстоянии 20 километров. Моль чувствует другую особь на расстоянии 10 километров; крысы способны воспринимать запахи в режиме «стерео», а змеи — языком. Все эти способности обоняния важны для животных, которые должны постоянно добывать себе пищу, находить партнеров, избегать встреч с хищниками. Они развили чувствительность к едва уловимым намекам, которые позволяют снизить риск опасности в воздухе или в воде. Обоняние настолько важно для выживания животных, что поведенческие реакции на запахи у некоторых видов являются врожденными. Во время экспериментов с участием полевок с Оркнейских островов грызуны избегали ловушек с запахом (секретом) хищника горностая, несмотря на то что горностаи не водятся на Оркнейских островах уже пять тысяч лет!</p>
    <p>Считается, что обоняние человека менее острое, чем обоняние его предков. Несколько миллионов лет назад <emphasis>Homo erectus</emphasis> оторвал верхние конечности от земли и стал прямоходящим. Его нос при этом также отдалился от земли — богатого источника разнообразных запахов. Со временем основными источниками информации наших предков стали зрение и слух, которые постепенно совершенствовались при более выгодном для глаз и ушей положении тела. Нос человека стал короче, ноздри сузились, а в большинстве генов (всего их у наших предков было около тысячи), кодирующих свойства рецепторов обоняния, накопились мутации (подробнее об этом позже). К сожалению, мы также лишились дополнительной обонятельной способности, встречающейся у других животных, за которую отвечает вомероназальный орган (орган Якобсона). Функция вомера состоит в улавливании половых феромонов.</p>
    <p>И все же, несмотря на скудный, по сравнению с предками, набор в три сотни генов, отвечающих за рецепторы обоняния, и некоторые анатомические изменения, мы сохранили на удивление хороший нюх. Мы не можем почувствовать запах человека или пищи на расстоянии нескольких километров, однако мы способны различать около десяти тысяч запахов и, как заметил Ницше, даже выполнить «спектральный анализ» пахучих веществ. Наша способность воспринимать запахи стала источником вдохновения великих поэтов («Роза пахнет розой, хоть розой назови ее, хоть нет») и имеет большое значение для нашего хорошего самочувствия и удовлетворения.</p>
    <p>В истории человечества обоняние также имело на удивление большое значение. В древнейших текстах говорится о благоговении человека перед приятными запахами. Неприятные запахи вызывали отвращение. В священных местах всегда распылялись благовония. В Библии есть эпизод, в котором Бог наставляет Моисея на строительство храма и говорит ему: «Возьми себе благовонных веществ: стакти, ониха, халвана душистого и чистого ливана, всего половину, и сделай из них искусством составляющего масти курительный состав, стертый, чистый, святый»<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a>. У древних египтян даже был бог благовоний — Нефертум, который также почитался как бог исцеления, своего рода мифический ароматерапевт.</p>
    <p>Из-за стойких ассоциаций здоровья с приятными запахами и, наоборот, болезней и упадка — с неприятными многие люди верили, что именно запахи являются причиной здоровья или болезней, а не наоборот. Например, древнеримский хирург Гален считал, что зловонное белье — простыни, одеяла, матрасы — вызывает заражение крови и других жидкостей организма. Считалось, что тошнотворные запахи (миазмы), исходящие из канализации, склепов, выгребных ям, а также болот, являются источником многих смертельных болезней. Люди верили, что приятные запахи способны отразить болезнь, защитить от нее. Именно поэтому врачи средневековой Европы перед тем, как войти в дом, где находится больной чумой, требовали, чтобы помещение сначала проветрили, а затем раскурили бы в нем благовония, например ладан, смирну, масло розы, гвоздики и другие ароматические травы. Таким образом, изначально профессия парфюмера была связана скорее с дезинфекцией, нежели с уходом за человеческим телом.</p>
    <p>Значение обоняния в жизни человека не ограничивается только распознаванием запахов, вдыхаемых носом. Возможно, вас это удивит, но считается, что наше чувство вкуса на 90 % является тем же обонянием. Когда мы пробуем пищу, рецепторы вкуса, расположенные на языке и небе, распознают химические вещества, растворенные в слюне. Однако у человека есть только пять видов рецепторов вкуса, способных различать комбинации пяти основных вкусов — сладкого, кислого, соленого, горького и вкуса умами (в переводе с японского «приятный пряный вкус»). В то же время запахи еды и напитков попадают из горла в носовую полость, где активизируют сотни рецепторов обоняния. По сравнению с рецепторами вкуса, рецепторы обоняния наделяют нас гораздо более широкими возможностями, позволяя различать тысячи различных запахов и наслаждаться ароматами хорошего вина, пахучих продуктов, приправ, трав или кофе. Несмотря на то что мы утратили вомероназальное обоняние, сохранившееся у большинства млекопитающих, широкая парфюмерная индустрия говорит о том, что запахи до сих пор играют важную роль в человеческих отношениях, особенно сексуальных. Фрейд даже усматривал связь между подавлением сексуальных желаний и сублимацией обоняния у большинства людей, однако при этом писал, что «есть целые народы, даже в Европе, в половой культуре которых высоко ценится сильный запах гениталий»<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a>.</p>
    <p>Так как же люди, собаки, медведи, змеи, мотыльки, акулы, крысы и амфиприоны расшифровывают эти послания «материальной действительности»? Каким образом мы способны различать такое многообразие запахов?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Природа запахов</p>
    </title>
    <p>В отличие от зрения и слуха, получающих информацию не напрямую, а посредством электромагнитных или звуковых волн, испускаемых объектом, органы вкуса и обоняния получают информацию, непосредственно контактируя с объектом (молекулой), несущим сообщение «материальной действительности». Механизмы обоих чувств (вкуса и обоняния) работают по очень схожему принципу. Молекулы, которые распознаются органами вкуса и обоняния, либо растворены в слюне, либо распространяются по воздуху и затем попадают на рецепторы, находящиеся на языке (рецепторы вкуса) или на обонятельном эпителии верхней носовой раковины носовой полости. Свойство летучести запахов говорит о том, что большинство из них представляют собой не что иное, как крошечные молекулы.</p>
    <p>Сам нос не играет важной роли в процессе обоняния. Он лишь способствует продвижению воздуха к месту, где расположен обонятельный эпителий, а именно к задней части носовой полости (рис. 5.1).</p>
    <image l:href="#i_016.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 5.1.</strong> Анатомия обоняния</p>
    <empty-line/>
    <p>Ткань обонятельного эпителия занимает небольшую площадь (у человека — всего лишь 3 кубических сантиметра, что составляет размер небольшой почтовой марки), однако она пронизана секретирующими клетками и миллионами <emphasis>обонятельных нейронов</emphasis> — нервных клеток, которые выполняют в обонянии ту же функцию, что палочки и колбочки в сетчатке глаза выполняют для зрения. Передний кончик обонятельного нерва напоминает метелку — многолучевую головку, на которой оболочка клетки расходится на множество ворсистых <emphasis>ресничек</emphasis>. Эта метелка, состоящая из тонких ресничек, выступает из клетки и ловит пролетающие мимо молекулы запахов. Задний кончик клетки напоминает ручку метелки и представляет собой <emphasis>аксон</emphasis> клетки, или нерв, протянутый через небольшую косточку в задней части носовой полости прямо в мозг, а точнее, в отдел мозга под названием <emphasis>«обонятельная луковица»</emphasis>.</p>
    <p>Оставшуюся часть главы мы посоветовали бы вам дочитать, положив перед собой апельсин. Лучше разрезать его на дольки так, чтобы резкий аромат фрукта достиг вашего обонятельного эпителия. Можете даже положить одну дольку в рот — тогда ее аромат попадет на ткань эпителия через ретроназальные пути. Как и все естественные запахи, аромат апельсина представляет собой сложную смесь сотен летучих компонентов, самый пахучий из которых — лимонен<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a>. Об этом веществе мы поговорим подробно и проследим путь от молекулы лимонена до запаха апельсина.</p>
    <p>Лимонен, как может подсказать его название, в большом количестве содержится в цитрусовых, например в апельсинах и лимонах, и формирует их резкий аромат и вкус. Это вещество относится к классу углеводородов под названием <emphasis>«терпены»</emphasis>. Терпены входят в состав эфирных масел и обладают сильным запахом, который входит в состав аромата сосны, розы, винограда и шишек. Если хотите, поставьте перед собой вместо апельсина стакан пива или вина. Лимонен содержится в разных частях цитрусовых растений, включая листья, но в наибольшей концентрации он обнаруживается в кожуре плода, из которой его можно буквально выжимать.</p>
    <p>Лимонен — это летучая жидкость, которая постепенно испаряется при комнатной температуре. Итак, из вашего апельсина в воздух разлетаются миллионы молекул лимонена. Большинство из них покинет комнату через дверь и окна, а некоторые молекулы окажутся недалеко от вашего носа. Вы будете дышать, и цитрусовый запах — то есть молекулы лимонена — попадет в ноздри и дойдет до назального эпителия, пронизанного примерно десятью миллионами обонятельных нейронов.</p>
    <p>Когда молекулы лимонена будут пролетать мимо щеточек обонятельного эпителия, некоторые из них обязательно попадут в ловушку обонятельных нейронов. Даже одной молекулы лимонена достаточно для того, чтобы в мембране нейрона открылся крошечный канал, через который в клетку начинают проникать положительно заряженные ионы кальция. Если в ловушку эпителия попадает около 35 молекул лимонена, последующий поток ионов, направляющихся в клетку, сравним со слабым электрическим током около 1 пА<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a>. Поток такой силы действует как стимул для возникновения волны электрического сигнала, известного как потенциал действия (об этом мы подробнее поговорим в главе 8), распространяющегося по ручке метелки, то есть по аксону клетки. Этот сигнал достигает обонятельной луковицы внутри головного мозга. Далее происходит обработка сигнала в нейронных сетях, и тогда вы наконец получаете «послание материальной действительности» в виде резкого цитрусового аромата.</p>
    <p>Ключевым моментом данного процесса является, безусловно, захват молекулы обонятельным нейроном. Так как же это происходит? По аналогии с механизмом зрения и светочувствительными колбочками и палочками сетчатки глаза (которые, кстати, представляют собой разновидность нейронов), предполагалось, что обоняние также осуществляется некими поверхностными рецепторами обонятельного эпителия. Однако еще в 1970-е годы ученые ничего не знали о природе и свойствах обонятельных рецепторов.</p>
    <p>Ричард Эксел родился в Бруклине (Нью-Йорк) в 1948 году. Он был первым ребенком в семье беженцев из оккупированной нацистами Польши. Его детство ничем не отличалось от детства любого бруклинского мальчишки того времени: между играми в стикбол (разновидность уличного бейсбола, в которой базами-подушечками служат канализационные люки, а битами — ручки от метел) и баскетбол на улицах и во дворах Ричард бегал по поручениям отца-портного. В 11 лет он получил свою первую работу курьера — доставлял неисправные вставные челюсти дантистам на починку. В 12 лет он укладывал ковровые покрытия, в 13 подавал солонину и копчености в местной забегаловке. Хозяином забегаловки был русский, который частенько цитировал Шекспира, нарезая капусту и приобщая Ричарда к миру великой культуры, лежащему где-то за пределами забегаловок и баскетбольных площадок. Так Ричард стал любителем литературы. Его интеллектуальные способности заметил один из учителей средней школы, впоследствии вдохновивший Эксела, причем успешно, на поступление в Колумбийский университет на литературный факультет.</p>
    <p>С первых дней учебы Эксел погрузился в интеллектуальный водоворот университетской жизни 1960-х. Чтобы ему хватало на активный образ жизни, подразумевавший посещение многочисленных вечеринок, он устроился на работу в молекулярно-генетическую лабораторию мойщиком лабораторной посуды. Эксел сильно увлекся новой интересной наукой и вскоре уволился с безнадежной должности мойщика посуды, устроившись в ту же лабораторию ассистентом. Перед ним встал выбор между литературой и наукой, и Эксел в конце концов решил продолжать учебу по специальности «Генетика», однако вскоре вынужден был перейти на медицинский факультет, чтобы избежать призыва во Вьетнам. Медицина давалась ему так же плохо, как и мытье стекла. Он не мог услышать сердечный шум, не мог рассмотреть и описать сетчатку глаза; однажды во время операции его очки упали в разрезанную брюшную полость и он каким-то образом умудрился пришить к пациенту палец хирурга. В конце концов, он получил диплом, но с него было взято обещание никогда не практиковать медицину на живых пациентах. Он вернулся в Колумбийский университет на отделение патологической анатомии, однако через год заведующий отделением запретил Экселу работать также и с мертвыми.</p>
    <p>Осознав, что медицина не является его призванием, Эксел решил вернуться к исследовательской деятельности в Колумбийском университете. Вскоре он достиг успехов и даже изобрел новую технологию введения чужеродной ДНК в клетки млекопитающих, ставшую отправным пунктом генно-инженерной и биотехнологической революции конца XX века. Кроме того, это изобретение принесло Колумбийскому университету доход в сотни миллионов долларов от лицензионных соглашений — неплохая выручка от вложений в студенческие стипендии.</p>
    <p>К 1980-м Эксел все чаще задавался вопросом, может ли молекулярная биология помочь разгадать самую таинственную из всех научных загадок: как работает человеческий мозг. Он оставил изучение поведения генов и сосредоточился на изучении генов поведения с целью «выявить, как высшие мозговые центры порождают „перцепт“ (умственный образ), скажем, запаха сирени, или кофе, или скунса…»<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a> Его первым шагом в нейронауке стало изучение поведения морской улитки в период откладывания яиц. Примерно в это же время в его лабораторию пришла работать талантливая исследовательница Линда Бак. Иммунолог по образованию (Университет Далласа), Бак увлеклась новым направлением молекулярных нейронаук и пришла работать в лабораторию Эксела, где проводились передовые исследования в этой новой области. Вместе Эксел и Бак провели серию выдающихся экспериментов с целью изучить молекулярный механизм обоняния. Первая задача, стоявшая перед ними, заключалась в том, чтобы идентифицировать рецепторные молекулы, которые, как предполагалось, находятся на поверхности обонятельных нейронов, захватывают и определяют различные молекулы запахов. Исходя из того, что было известно о других сенсорных клетках, Эксел и Бак догадались, что рецепторы обоняния работают на основе каких-то белков, появляющихся из оболочки клетки и связывающих пролетающие мимо молекулы запахов. Однако в то время рецепторы запахов еще не были выделены, поэтому ученые не знали, как выглядят эти рецепторы и тем более как они работают. Команда исследователей отталкивалась от предположения о том, что эти загадочные рецепторы относятся к группе рецепторов, сопряженных с G-белком, поскольку известно, что данная группа рецепторов также реагирует на химические сигналы, например активизируется гормонами.</p>
    <p>Линда Бак открыла новое семейство генов, кодирующих белки, которые экспрессируются<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a> в нейронах обонятельных рецепторов. Более того, Бак удалось доказать, что эти гены кодируют трудноуловимые рецепторы, различающие запахи. Дальнейшие исследования показали, что геном крысы кодирует около тысячи таких рецепторов, каждый из которых хоть незначительно, но отличается от других и, предположительно, служит для распознавания одного запаха. В геноме человека содержится примерно такое же количество генов, кодирующих обонятельные рецепторы, однако две трети из них деградировали до <emphasis>псевдогенов</emphasis> — своего рода ископаемых генов, которые накопили столько мутаций, что больше не способны нормально функционировать.</p>
    <p>Не так важно, 300 генов кодируют наши обонятельные рецепторы или тысяча, это все равно не сходится с десятью тысячами запахов, которые способен различать человек. Очевидно, что количество видов обонятельных рецепторов не совпадает с количеством запахов, которые они различают. Механизм трансформации сигнала, получаемого обонятельным рецептором, в запах оставался загадкой. Было неясно и то, каким образом различные клетки распределяли между собой функцию распознавания разнообразных молекул запахов. В геноме каждой клетки содержится полный набор генов, кодирующих обонятельные рецепторы, поэтому любая из них теоретически способна идентифицировать все возможные запахи. Или среди них действует некое разделение труда? Чтобы ответить на эти вопросы, команда ученых из Колумбийского университета провела еще более хитроумный эксперимент. Они изменили геном мыши так, что все обонятельные нейроны, отвечающие за конкретный рецептор одного запаха, окрасились в синий цвет. Если бы во всех клетках появились синие пятна, это означало бы, что данный рецептор экспрессируется во всех клетках. Все стало ясно, когда исследователи проверили обонятельные клетки подопытных мышей: синее пятно наблюдалось примерно в одной клетке из тысячи. Это говорило о том, что обонятельный нейрон является специалистом не широкого, а узкого профиля.</p>
    <p>Вскоре Линда Бак покинула Колумбийский университет и возглавила лабораторию в Гарварде. Команды ученых под руководством Эксела и Бак продолжали параллельные исследования, в ходе которых были разгаданы многие загадки обоняния. Так, например, была изобретена технология изолирования отдельных обонятельных нейронов и определения их чувствительности к конкретным запахам, например к запаху лимонена. Ученые обнаружили, что любое пахучее вещество активизирует не один, а несколько нейронов, а каждый нейрон реагирует не на один, а на несколько запахов. Благодаря этим открытиям стало понятно, каким образом 300 обонятельных рецепторов распознают десять тысяч запахов. Подобно тому как из нескольких десятков букв алфавита складывается огромное количество слов и текстов, так несколько сотен обонятельных рецепторов активизируются в триллионах комбинаций, позволяющих различать огромное количество запахов.</p>
    <p>Ричард Эксел и Линда Бак стали лауреатами Нобелевской премии по физиологии и медицине за 2004 год за передовые исследования «обонятельных рецепторов и организации системы органов обоняния».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Проникновение в тайну запаха</p>
    </title>
    <p>Исходным событием в определении запаха — будь то запах апельсина, кораллового рифа, партнера, хищника или жертвы — является, как теперь понятно, связывание одной молекулы запаха с обонятельным рецептором, которое осуществляется на разветвленном конце одного из обонятельных нейронов, похожих на метелку. Однако каким образом каждый рецептор распознает свой набор молекул, скажем молекулы лимонена, не захватывая других, не связываясь с любой другой молекулой из необозримого океана возможных запахов, достигающих обонятельного эпителия?</p>
    <p>Это и есть самая главная тайна запаха.</p>
    <p>Традиционное объяснение работы данного механизма всегда содержало сравнение с замком и ключом. Считается, что молекулы запаха подходят к обонятельному рецептору, словно ключ к замку, например, молекула лимонена плотно встраивается в подходящий обонятельный рецептор. Далее, как предполагалось, в процессе, который до сих пор остается неясным, подобное тесное связывание поворачивает замок и запускает механизм высвобождения G-белка, который обычно находится на внутренней поверхности рецептора, словно снаряд, прикрепленный к корпусу корабля. Когда белок-снаряд запускается в клетку, он прокладывает путь к клеточной мембране, где открывает канал, позволяющий электрически заряженным молекулам проникнуть в клетку. Этот электрический заряд, проникающий в клетку через мембрану, заставляет нейрон отправить сигнал (подробнее об этом — в главе 9) из обонятельного эпителия в мозг.</p>
    <p>Если говорить о механизме обоняния в терминах замка и ключа, это означает, что молекулы рецептора и молекулы запаха дополняют форму друг друга, поэтому вторые как бы встраиваются в первые. Простой аналогией являются головоломки-пазлы, которые так любят складывать малыши: на деревянной дощечке вырезаны отверстия определенной формы (скажем, круг, квадрат или треугольник), в которые вставляются подходящие фигурки той же формы и размера. Можно представить себе молекулы разных ароматов в виде таких фигурок: например, молекула запаха апельсина, то есть молекула лимонена, — круглая, молекула яблочного аромата — квадратная, молекула бананового запаха — треугольная. Таким образом, в каждом обонятельном рецепторе найдутся соответствующие отверстия — <emphasis>связывающие карманы</emphasis>, куда идеально войдет молекула определенного запаха.</p>
    <p>Разумеется, в действительности молекулы не имеют таких правильных форм, поэтому связывающие карманы белков-рецепторов устроены гораздо сложнее, чтобы в них могли как можно плотнее войти молекулы замысловатых форм. Большинство карманов отличаются, вероятно, очень сложными формами, напоминающими формы активных центров ферментов, которые, как вы помните из главы 3, связывают молекулы субстратов. К слову, считается, что взаимодействие молекул запаха со связывающими карманами рецепторов происходит по той же схеме, что и взаимодействие субстратов с активными центрами фермента (см. рис. 3.4) и даже взаимодействие лекарственных средств и ферментов. Кстати, ученые высказывали мысль о том, что понимание роли квантовой механики во взаимодействии молекул запахов с рецепторами может усовершенствовать процесс разработки лекарственных препаратов.</p>
    <p>В любом случае, из гипотезы о формах молекул и рецепторов вытекает следующее предположение: вероятно, существует корреляция между формой молекулы вещества и его запахом. Иными словами, схожие по форме молекулы должны иметь похожие запахи, а молекулы с сильно различающимися формами, вполне возможно, резко отличаются и запахами.</p>
    <p>Пожалуй, одним из самых зловещих запахов в истории человечества был запах горчицы или гнилого сена в траншеях времен Первой мировой войны. Невидимые газы беспрепятственно распространялись над нейтральной зоной. В воздухе едва уловимо чувствовался запах горчицы (иприт, или горчичный газ) или затхлого сена (фосген) — и у солдата оставались несколько драгоценных секунд на то, чтобы натянуть маску, пока смертельно опасное вещество не проникло в легкие. Химик Малкольм Дайсон выжил после химической атаки ипритом. Возможно, благодаря тому, что именно обоняние спасло его от смерти, он впоследствии решил посвятить себя разгадке природы запахов. После войны он занимался промышленным синтезом многих веществ и часто пользовался обонянием, анализируя запахи продуктов реакций синтеза. Дайсона поражало очевидное отсутствие какой-либо связи между формой молекул и их запахами. Так, многие молекулы, отличающиеся по форме (вещества на рис. 5.2, <emphasis>а — г</emphasis>), пахнут одинаково, в данном случае мускусом<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a>. И наоборот, вещества со схожей молекулярной структурой (<emphasis>д</emphasis> и <emphasis>е</emphasis> на рис. 5.2) имеют различные запахи, в данном случае вещество <emphasis>е</emphasis> обладает запахом мочи, а вещество <emphasis>д</emphasis> вообще не имеет запаха<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a>.</p>
    <image l:href="#i_017.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 5.2.</strong> Молекулы <emphasis>а, б, в</emphasis> и <emphasis>г</emphasis> различаются по форме, однако пахнут практически одинаково. Молекулы <emphasis>д</emphasis> и <emphasis>е</emphasis> практически совпадают по форме, однако сильно различаются запахом</p>
    <empty-line/>
    <p>Отсутствие прямой связи между формой и запахом молекул всегда являлось — и продолжает оставаться — одной из главных проблем производителей парфюмерии и ароматов. Вместо того чтобы создать запах по той же схеме, что и бутылочку для него — всего лишь выбрать форму молекулы, парфюмеры вынуждены полагаться на химический синтез, который обычно растягивается на многочисленные этапы проб и ошибок, в ходе которых химикам вроде Дайсона приходится перенюхать бесчисленное множество запахов. И все же Дайсон заметил, что вещества, пахнущие одинаково, обычно содержали компоненты с одинаковыми химическими группами, например атом кислорода, связанный с атомом углерода двойной связью C=O, во всех веществах, обладающих запахом мускуса (см. рис. 5.2). Эти химические группы входят в состав любых крупных молекул и определяют многие их свойства, в том числе, как заметил Дайсон, запах вещества. Еще одна многочисленная группа веществ с похожим запахом включает вещества, в молекулах которых встречается сероводородная группа (S — H). Если в структуре молекулы есть атом водорода, связанный с атомом серы, вещество имеет характерный запах тухлого яйца. Дайсон предположил, что наши носы улавливают не форму всей молекулы вещества, а совсем иное физическое свойство, а именно частоту колебаний молекулярных связей между атомами.</p>
    <p>Дайсон высказал свои предположения в конце 1920-х годов, когда никто не имел ни малейшего понятия, как обнаружить и зафиксировать молекулярные колебания. Однако в начале 1920-х годов во время путешествия в Европу индийский физик Чандрасекхара Венката Раман был восхищен «чудесными синими переливами Средиземного моря» и предположил, что «данное явление обязано своим происхождением рассеянию света молекулами воды». Обычно свет отталкивается от атома или молекулы «упруго», то есть без потери энергии, словно мячик из твердой резины от жесткой поверхности. Раман предположил, что в редких случаях свет может рассеиваться «неупруго», словно твердый мяч, ударяющий по бейсбольной бите, при этом передающий и бите и игроку некоторое количество энергии (помните, как в мультфильме Багс Банни отбивает быстро летящий мяч, после чего вибрирует и бита, и сам кролик). При «неупругом» рассеянии протоны также теряют энергию «в пользу» молекулярных связей, с которыми они сталкиваются и которые начинают колебаться. Рассеянный свет, таким образом, теряет энергию, что приводит к изменению его частоты и, соответственно, цвета (ближе к синему концу спектра), создавая эффект «чудесных синих переливов», которыми был очарован Раман.</p>
    <p>Химики применяют данный принцип при исследовании структуры молекул. Через образец исследуемого вещества пропускается луч света, и разница между цветом и частотой (то есть энергией) входящего и выходящего света фиксируется как рамановский спектр вещества, представляющий собой своего рода отпечатки его химических связей. Метод выявления данного спектра — рамановская спектроскопия — носит имя индийского физика. За разработку данного метода Раман был удостоен Нобелевской премии по физике. Услышав о результатах исследований Рамана, Дайсон понял, что они, возможно, объясняют и механизм, посредством которого органы обоняния идентифицируют колебания молекул запаха. Он предположил, что нос «является своеобразным спектроскопом», способным улавливать частоту колебаний различных химических связей. Он даже определил некоторые частоты Раман-спектра для веществ со схожим запахом. Так, частота пика комбинационного рассеяния всех <emphasis>меркаптанов</emphasis> (вещества, молекулы которых содержат концевую сероводородную связь) находится в диапазоне 2567–2580. Для всех этих веществ характерен запах протухших яиц.</p>
    <p>В рамках теории Дайсона по крайней мере можно было объяснить аналитическую природу запахов, однако никто не мог даже предположить, каким образом нечто подобное рамановской спектроскопии используется в системе органов обоняния для формирования образа запаха. Для этого нам понадобился бы не только внутренний биологический спектроскоп, который бы улавливал и анализировал рассеянный свет. В первую очередь при восприятии запаха нам понадобился бы источник света.</p>
    <p>Еще один серьезный недостаток теории Дайсона обнаружился тогда, когда стало понятно, что наши органы обоняния способны легко различать молекулы, имеющие одинаковую химическую структуру и идентичный рамановский спектр, однако при этом являются зеркальным отражением друг друга. Например, молекулу лимонена, формирующую запах апельсина, лежащего перед вами, можно назвать правосторонней молекулой. Однако существует практически идентичная по структуре молекула дипентена — левосторонняя (зеркальная) копия молекулы лимонена (рис. 5.3, на котором острые, затемненные области внизу каждой схемы обозначают углерод-углеродную связь, направленную в первом случае вниз, а в другом — вверх).</p>
    <image l:href="#i_018.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 5.3.</strong> Лимонен <emphasis>(а)</emphasis> и дипептен <emphasis>(б)</emphasis> — зеркальные изомеры с различными запахами. Молекулы различаются только направлениями нижних химических групп, которые на схеме обозначены затемненными стрелками (стрелка указывает вниз на схеме молекулы лимонена и вверх на схеме молекулы дипентена). Разумеется, молекулу дипентена можно перевернуть так, что данная химическая группа будет направлена вниз, как в молекуле лимонена, однако в этом случае двойная связь молекулы также поменяет расположение и окажется слева, а не справа, поэтому в структуре двух молекул все равно останутся различия. Подобные изомеры напоминают перчатки из одной пары</p>
    <empty-line/>
    <p>Дипентен имеет те же молекулярные связи, что и лимонен, и, соответственно, совпадает с ним в показателях рамановского спектра, однако он сильно отличается от лимонена резким скипидарным запахом. Молекулы, имеющие зеркальные отражения, называются <emphasis>хиральными</emphasis><a l:href="#n_71" type="note">[71]</a>. В большинстве случаев они имеют разные запахи. Свойством хиральности обладает также карвон — природное вещество, содержащееся в семенах укропа и тмина. Карвон имеет тминный запах, а его зеркальный изомер — запах остролистой мяты. Два этих изомера нельзя различить методом рамановской спектроскопии, однако они легко идентифицируются по запаху. Понятно, что обоняние не может полагаться только лишь на обнаружение молекулярных колебаний.</p>
    <p>Все эти, казалось бы, неотвратимые недостатки теории колебаний, объясняющей механизм обоняния, привели к тому, что ее надолго — практически на всю вторую половину XX столетия — затмила теория замка и ключа. Ученую общественность не расположили к ней даже усердные старания немногочисленных сторонников теории молекулярных колебаний исправить недостатки. Один из сторонников теории колебаний канадский химик Роберт Райт даже предложил потенциальное решение головоломки с зеркальными изомерами, имеющими различные запахи. Он высказал предположение о том, что сами обонятельные рецепторы обладают свойством хиральности (имеют лево- и правосторонние формы). Молекулу запаха может захватить рецептор с лево- или правосторонним строением, и в зависимости от этого колебания молекулярных связей будут восприняты по-разному. Обратимся к аналогии из мира музыки. Известно, что левша Джими Хендрикс (пусть он символизирует обонятельный рецептор) обычно играл на правосторонней гитаре (сравним ее с хиральной молекулой запаха), гриф которой был направлен вправо. Правша Эрик Клэптон играл на обычной гитаре (зеркальное отражение молекулы), гриф которой был рассчитан на левую руку<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a>. Оба музыканта могли сыграть один и тот же рифф (произвести одинаковые колебания) на зеркальных гитарах, однако звук, улавливаемый микрофоном (который в нашей аналогии представляет детектор колебаний — часть обонятельного рецептора), установленным, скажем, слева от музыкантов, будет различным. Отличия будут обусловлены тем, что струны двух гитар (то есть молекулярные связи) по-разному расположены относительно микрофона. Райт предположил, что хиральные обонятельные рецепторы реагируют на частоту колебаний химических связей только в том случае, если химические связи находятся в подходящем для рецептора положении: он утверждал, что рецепторы бывают левшами и правшами, как и гитаристы. И все же теория колебаний осталась на периферии науки, так и не объяснив механизм работы биологического детектора колебаний химических связей.</p>
    <p>Однако в теории замка и ключа (теории формы) также есть противоречия. Как мы уже говорили, в рамках данной теории невозможно объяснить наличие молекул с различной структурой и одинаковым запахом и наоборот. Размышляя над этими противоречиями, в 1994 году Гордон Шеперд и Кенсаку Мори сформулировали несколько идей, которые иногда объединяют общим названием «теория слабой формы», или «теория одотопа»<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a>. Основное отличие данной теории обоняния от классической теории формы заключалось в предположении Шеперда и Мори о том, что обонятельные рецепторы идентифицируют форму не всей молекулы, а лишь ее части — определенной химической группы. Например, мы уже говорили о том, что в состав молекул веществ с мускусным запахом (схемы представлены на рис. 5.2) входит атом кислорода, связанный двойной связью с атомом углерода. Согласно теории одотопа, рецепторы обоняния реагируют именно на форму этих химических групп, а не на форму целой молекулы. Эта теория больше подходит для объяснения аналитической природы запаха, однако не лишена недостатков, как и теория колебаний. Недостатки, например, всплывают тогда, когда речь идет о молекулах, которые сильно различаются по структуре, однако содержат одинаковые химические группы. Так, ни теория одотопа, ни теория колебаний не может объяснить, почему вещества различаются по запаху, несмотря на одинаковые химические группы в составе молекул. Например, молекулы ванилина (основного компонента ванили) и изованилина состоят из шестиатомного углеродного кольца и трех одинаковых боковых групп, расположенных в неодинаковом порядке (рис. 5.4). Согласно теории одотопа, одинаковые химические группы должны иметь одинаковый запах. Тем не менее ванилин, как вы понимаете, пахнет ванилью, а изованилин отличается резким запахом фенола (сладковато-медицинский запах).</p>
    <image l:href="#i_019.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 5.4.</strong> Молекулы с идентичными химическими группами (например, молекулы ванилина и изованилина) могут тем не менее иметь абсолютно разные запахи</p>
    <empty-line/>
    <p>Для преодоления этих противоречий сторонники теории замка и ключа предложили объединить ее с теорией одотопа. Они предположили наличие в обонятельной системе хирального механизма распознавания формы химических групп. И все же новая теория не способна объяснить наличие зеркальных молекул с одинаковым запахом<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a>. Согласно объединенной теории, запахи таких молекул распознаются одним и тем же рецептором. В таком случае данный рецептор, одинаково подходящий по форме для зеркальных изомеров, представляет собой своеобразный молекулярный организм с универсальной рукой, на которую можно надеть и правую и левую перчатку, а это уже похоже на бессмыслицу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовый нос и его обоняние</p>
    </title>
    <p>Обычному человеку нетрудно понять, в чем заключается смысл теории совпадения формы рецептора и молекулы: каждый день мы имеем дело с таким явлением, как комплементарность форм, надевая перчатку, вставляя ключ в замочную скважину или закручивая гайку гаечным ключом. Известно, что ферменты (о действии которых мы говорили в главе 3), антитела, рецепторы гормонов и другие биомолекулы взаимодействуют в основном посредством геометрического приспособления собственных атомов и молекул. Следовательно, нет ничего удивительного в том, что теория совпадения формы рецептора и молекулы была поддержана многими биологами, в том числе Ричардом Экселом и Линдой Бак, получившими Нобелевскую премию за изучение обонятельных рецепторов.</p>
    <p>Коммуникация, основанная на обработке колебаний химических связей, знакома и понятна нам в гораздо меньшей степени, несмотря на то что данный механизм лежит в основе как минимум двух каналов получения информации — зрения и слуха. В то время как физика таких процессов, как считывание глазом частоты колебаний света или фиксация ухом частоты колебаний воздуха, давно понятна, до недавнего времени никто не мог предложить ясного объяснения того, каким образом нос распознает частоту молекулярных колебаний.</p>
    <p>Лука Турин родился в 1953 году в Ливане. Он изучал физиологию в Университетском колледже Лондона. Получив образование в Лондоне, он переехал во Францию, где ему посчастливилось работать в Национальном центре научных исследований. Однажды он посетил известный магазин «Галерея Лафайет» в Ницце и пережил там моменты истинного откровения. В центре большого парфюмерного павильона находилась витрина, уставленная продукцией японской компании Shiseido, а именно их новым запахом Nombre Noir, о котором Турин пишет так: «Это было нечто среднее между розой и фиалкой, но абсолютно без сладкой приторности, присущей обоим ароматам; напротив, в нем был слабый, едва уловимый оттенок запаха кедровой коробки для сигар. В то же время аромат вовсе не был сухим. Казалось, он переливался свежестью глубокого, теплого цвета, и капли поблескивали в нем, словно стеклышки витража»<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a>. Японский аромат глубоко впечатлил Турина и вдохновил его на долгие поиски разгадки тайны запаха, а именно того, как молекулы, попадающие в нос человека, способны вызывать такие пронзительные ощущения.</p>
    <p>Как и его предшественник Дайсон, Турин был убежден в том, что взаимосвязь спектра колебаний и запаха не может быть простым совпадением. Он соглашался с аргументом Дайсона о том, что обонятельные рецепторы каким-то образом улавливают молекулярные колебания. В отличие от Дайсона, Турин предположил наличие в системе органов обоняния весьма абстрактного, но в то же время правдоподобного молекулярного механизма, который представляет собой набор биомолекул, способных улавливать колебания химических связей посредством квантового туннелирования электронов<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a>.</p>
    <p>Как вы помните из главы 1, туннелирование — это явление квантовой природы, основанное на способности частиц, например электронов или протонов, приобретать свойства волны и преодолевать препятствия, не преодолимые никаким другим способом, известным классической физике. В главе 3 мы говорили о том, что данное явление играет важную роль во многих реакциях с участием ферментов. Пока Турин бился над разгадкой тайны запаха, ему на глаза попалась статья о такой новой технологии, применяемой в химии, как <emphasis>туннельная спектроскопия неупруго рассеянных электронов</emphasis> (IETS). Механизм IETS таков: две металлические пластины помещают очень близко друг к другу, оставляя между ними тоненькую щель. Когда на пластины подается напряжение, электроны скапливаются на одной из них, придавая ей отрицательный заряд (пластина-донор). Вторая, положительно заряженная, — пластина-акцептор — начинает их притягивать. Если в рассуждениях не выходить за рамки классической физики, то можно утверждать, что электроны не обладают достаточной энергией для того, чтобы перепрыгнуть через щель, разделяющую две пластины. Однако электроны — это объекты, характеризующиеся квантовой природой, и если щель не очень широка, то они преодолеют путь от донора к акцептору посредством квантового туннелирования. Такой процесс называется «упругим» туннелированием, поскольку электроны не получают, но и не теряют энергию в ходе преодоления некоторого расстояния.</p>
    <p>«Упругое» туннелирование электрона от донора к акцептору возможно при одном важном условии — наличии на акцепторе свободной точки с энергией, совпадающей с энергией электрона. Если ближайшая доступная для электрона точка акцептора характеризуется меньшей энергией, тогда электрону необходимо утратить часть собственной энергии, чтобы совершить прыжок. Такой процесс называется «неупругим» туннелированием. Ненужная энергия должна быть направлена куда-либо, иначе электрон не сможет совершить туннелирование. Если между пластинами помещается некое вещество, электрон может совершать скачок от донора к акцептору, передавая этому веществу лишнюю энергию. Это возможно до тех пор, пока молекулы вещества, расположенного между пластинами, имеют связи, совершающие колебания на частоте, соответствующей сообщаемой энергии. Избавившись таким образом от лишней энергии, электроны, совершающие «неупругое» туннелирование, попадают на пластину-акцептор с меньшим количеством энергии. Устанавливая различия между количеством энергии электронов, покидающих пластину-донор, и количеством энергии прибывающих на акцептор частиц, туннельная спектроскопия «неупруго» рассеянных электронов помогает определить свойства и природу молекулярных связей химического вещества.</p>
    <p>Вернемся к аналогиям из мира музыки. Если вы когда-нибудь играли на струнном инструменте, вы должны знать, что извлечь звук из струны можно, даже не касаясь ее. Мы имеем в виду явление звукового резонанса. Этот «фокус» можно продемонстрировать, например, во время настройки гитары. Если вы поместите маленький кусочек тонкой бумаги на одну из струн, а затем возьмете ноту, соответствующую данной струне, на соседней, вы увидите, что бумажка упадет со струны, которой вы даже не коснулись. Это происходит потому, что в случае точной настройки струна, которую вы дергаете, передает воздуху колебания, а воздух, в свою очередь, передает колебания соседней струне. Возникает резонанс колебаний соседних струн. При «неупругом» туннелировании электрон перескакивает на пластину-донор, если в составе молекул вещества, помещенного между пластинами, окажется химическая связь, совершающая колебания с той частотой, которая необходима частице для совершения скачка. На самом деле электрон, совершающий туннелирование, теряет энергию в ходе <emphasis>дергания</emphasis> молекулярной связи во время квантового скачка между пластинами.</p>
    <p>Турин предположил, что обонятельные рецепторы функционируют подобным образом, только роль обеих пластин и щели между ними выполняет одна-единственная молекула — собственно обонятельный рецептор. Он представил электрон, изначально расположенный на <emphasis>донорской стороне</emphasis> молекулы рецептора. Как и при «неупругом» туннелировании, электрон мог бы совершить скачок на сторону акцептора в пределах той же молекулы, но, как предположил Турин, частице мешало несовпадение энергий двух сторон молекулы. Однако если рецептор захватывает молекулу запаха, которая имеет химическую связь, совершающую колебания с подходящей частотой, тогда электрон способен совершить прыжок от донора к акцептору посредством туннелирования, одновременно передавая некоторое количество энергии молекуле запаха, «дернув» за одну из ее химических связей. Турин также предположил, что электрон, совершивший туннелирование и находящийся теперь на стороне акцептора, запускает молекулярный снаряд — G-белок, приводящий в действие обонятельный нейрон, который отправляет сигнал прямо в мозг, после чего мы наконец «ощущаем» запах, скажем, апельсина.</p>
    <p>Турину удалось обнаружить множество косвенных доказательств своей квантовой теории колебаний. К примеру, как уже было сказано, для веществ, содержащих сероводородную связь, характерен резкий запах протухших яиц. В молекулах данных веществ содержится молекулярная связь S — H, совершающая колебания с частотой 76 терагерц (76 триллионов колебаний в секунду). В рамках теории Турина выдвигается смелая гипотеза: любое вещество, в молекуле которого обнаруживается химическая связь, совершающая колебания с частотой 76 терагерц, должно обладать запахом протухшего яйца независимо от формы молекул. К сожалению, немногие вещества могут похвастаться химическими связями с подобным спектром колебаний. Турин просмотрел практически всю имеющуюся литературу по спектроскопии в поисках упоминания о молекуле с той же частотой колебаний химической связи. Наконец он обнаружил, что концевые бороводородные связи в составе молекул боранов (бороводородов) совершают колебания с частотой 78 терагерц, близкой к частоте колебаний связи S — H. Так как же пахнут бороводороды? Такой информации в литературе по спектроскопии не нашлось, а сами вещества оказались такой редкостью, что Турин нигде не мог найти образец, чтобы понюхать самому. В статье одного из старых изданий он нашел упоминание о том, что бороводороды имеют отвратительный запах — то же можно сказать и о запахе серы. Таким образом, бораны — единственная на данный момент известная группа веществ, молекулы которых не имеют в своем составе атомов серы, но при этом обладают тем же запахом протухших яиц, что и сероводород. Одним из таких веществ является декаборан, молекулы которого состоят исключительно из атомов бора и водорода (химическая формула B<sub>10</sub>H<sub>14</sub>).</p>
    <p>Итак, Турин совершил открытие: из тысяч веществ, запахи которых известны человеку, такую же вонь, как и сероводород, источает молекула с такой же частотой колебаний химической связи. Это звучало весьма убедительно, поэтому теория колебаний химических связей получила широкую поддержку среди исследователей механизмов обоняния. Как вы помните, парфюмеры на протяжении долгих десятилетий бились над тем, как подобрать молекулярный ключик к тайне запаха. Турину удалось совершить то, чего не сумел добиться ни один химик: предсказать запах вещества, опираясь лишь на теоретические рассуждения. Для химиков это было равносильно тому, как если бы кто-то предсказал запах духов, исходя из формы флакончика. Теория Турина также описывает весьма правдоподобный с биологической точки зрения квантовый механизм, благодаря которому биомолекула способна распознавать молекулярные колебания. Однако теоретически «правдоподобного» механизма недостаточно. Где же кроется истина?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Битва носов</p>
    </title>
    <p>Возникновение теории колебаний сопровождалось очевидными яркими удачами, например в случае с предсказанием запаха декаборана. И все же она сталкивается с некоторыми проблемами, близкими тем подводным камням, которые не смогла обойти теория замка и ключа, — наличием зеркальных изомеров (например, лимонена и дипентена) с различными запахами и одинаковыми спектрами колебаний. Турин решил проверить еще одно предположение, выдвинутое в рамках его теории. Как вы помните, гипотеза о возникновении эффекта туннелирования во время действия фермента (см. главу 3) проверялась путем замены обычного атома водорода на более тяжелые изотопы, например дейтерий, с целью использовать кинетический изотопный эффект. Турин провел похожий эксперимент с запахом <emphasis>ацетофенона</emphasis>, который описывается как «резкий сладкий аромат… напоминающий запах боярышника или цветущего апельсинового дерева». Турин приобрел весьма дорогостоящую партию ацетофенона, в которой каждый восьмой атом водорода в углерод-водородных связях был заменен дейтерием. Чем тяжелее атомы (и чем толще гитарные струны), тем ниже частота их колебаний. Частота колебаний обычной углерод-водородной связи находится в промежутке от 85 до 93 терагерц, однако в случае замены атома водорода дейтерием частота колебаний углерод-водородной связи снижается до 66 терагерц. Таким образом, «дейтеризованное» вещество отличается от вещества, где в связях с углеродом находятся обычные атомы водорода, спектром колебаний. Но отличается ли оно еще и запахом? Перед тем как осторожно понюхать оба вещества, Турин плотно закрыл двери своей лаборатории. Он был уверен в том, что «вещества пахли по-разному; дейтеризованная партия обладала менее сладким запахом, как будто более растворенным»<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a>. Даже после тщательной очистки обоих веществ Турин был убежден, что партия с обычным водородом и партия с дейтерием имеют абсолютно разные запахи. Таким образом, он заявил, что его теория доказана.</p>
    <p>Исследования Турина привлекли внимание инвесторов, вложивших немалые деньги в основание новой компании Flexitral, цель которой заключалась в том, чтобы успешно применить идеи о квантовых колебаниях молекул в производстве новых ароматов. Журналист Чандлер Берр написал книгу о том, как Турин шел к разгадке тайны молекулярных механизмов запаха<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a>, а компания BBC сняла документальный фильм о его исследованиях.</p>
    <p>Тем не менее многих ученых было не так легко убедить в истинности данной теории, особенно приверженцев теории замка и ключа. Лесли Восшелл и Андреас Келлер из Рокфеллеровского университета (Нью-Йорк) повторяли пробы обычного и дейтеризованного ацетофенона на запах. Не полагаясь на тонко организованный нюх Турина, они пригласили 24 «наивных» испытуемых с целью выявить, чувствуют ли они разницу в запахах двух веществ. В результате был получен однозначный ответ: разницы нет. Статья Восшелла и Келлера была опубликована в журнале <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> в 2004 году<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a> и сопровождалась мнением редактора, который отозвался о теории колебаний как о «не имеющей веса в научных кругах».</p>
    <p>Однако, как подтвердит любой врач-исследователь, пробы, подразумевающие участие человеческих органов чувств, всегда сопряжены с рядом сложностей, таких как ожидания испытуемых или их опыт, предшествовавший эксперименту. Чтобы избежать подобных сложностей, команда ученых под руководством Эфтимиоса Скулакиса из Института Александра Флеминга (Вари, Греция) совместно с исследователями из МТИ, среди которых был и Лука Турин, решила провести эксперимент с более надежными испытуемыми — плодовыми мушками, выведенными в лабораторных условиях. Данный эксперимент по своему принципу напоминает эксперимент Габриэле Герлах с выбором потока воды коралловыми рыбками (мы говорили об этом эксперименте в самом начале данной главы). Ученые назвали этот эксперимент T-лабиринтом. Мушек запускали в лабиринт T-образной формы через узкий стержень и подгоняли к развилке, где они должны были решить, в какую сторону им лететь — направо или налево. С обеих сторон развилки в лабиринт был закачан ароматизированный воздух. Подсчитав количество мушек, выбравших то или иное направление, ученые надеялись определить, способны ли мушки почувствовать разницу в запахах, закачанных соответственно в левый и правый рукав лабиринта.</p>
    <p>Для начала ученые выяснили, чувствуют ли мушки запах ацетофенона. Оказалось, что они чувствуют его прекрасно: достаточно было распылить крошечную капельку вещества в правом рукаве лабиринта, как почти все мушки послушно устремились на его фруктовый аромат. Затем ученые заменили обычные атомы водорода в молекулах ацетофенона на дейтерий. В ходе данного эксперимента ученые меняли на дейтерий не каждый восьмой атом водорода, а три, пять или сразу все восемь атомов. Каждый вариант проверялся отдельно, причем в одном из рукавов лабиринта всегда оставалась недейтеризованная форма вещества. Исследователей ожидали поразительные результаты. Когда в левом рукаве был распылен ацетофенон с тремя тяжелыми изотопами в молекуле, мушки забывали о своих предпочтениях и выбирали направление совершенно беспорядочно: то направо, то налево. Когда в правом рукаве распылялся дейтеризованный ацетофенон с пятью или восьмью замещенными атомами в молекуле, мушки решительно сворачивали налево, подальше от дейтеризованного запаха. Казалось, что они чувствуют разницу между обычной и сильно дейтеризованной формой ацетофенона и им не очень-то нравится запах последней. Команда ученых ввела в эксперимент два дополнительных вещества. Выяснилось, что мушки легко различали на запах формы октанола с обычным водородом и дейтерием, однако не чувствовали разницу между соответствующими формами бензальдегида. Чтобы доказать, что при определении направления в лабиринте мушки пользуются именно обонянием, ученые провели такой же эксперимент с мушками-мутантами, у которых отсутствовали функциональные обонятельные рецепторы. Как и ожидалось, мушки-аносмики<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a> не способны различать формы пахучих веществ с обычными атомами водорода и дейтерием.</p>
    <p>Используя набор условных рефлексов Павлова, ученые научили мушек ассоциировать некоторые формы веществ с наказанием — легким ударом электрического тока, пропускаемого через лапки. Группе исследователей удалось провести еще один замечательный эксперимент, проверяющий состоятельность теории вибрации. Сначала ученые приучили мушек избегать веществ, в которых атом углерода был связан с дейтерием (частота колебаний данной химической связи равна 66 терагерцам). Затем они решили проверить, будут ли мушки избегать встречи с другими веществами, в молекулах которых окажутся другие химические связи, совершающие колебания с той же частотой. Проверка прошла успешно. Мушки, приученные избегать веществ, в молекулах которых есть связь углерод — дейтерий, также избегали встречи с группой веществ под общим названием «нитрилы», в молекулах которых углерод-азотная связь, несмотря на значительное отличие от углерод-водородной связи по структуре и химическим свойствам, совершает колебания с той же частотой. Результаты данного исследования были опубликованы в 2011 году в престижном научном издании <emphasis>Proceedings of the National Academy of Science</emphasis><a l:href="#n_81" type="note">[81]</a>, что значительно укрепило позиции теории колебаний, по крайней мере в объяснении механизма обоняния плодовых мушек.</p>
    <p>Год спустя Скулакис и Турин присоединились к группе исследователей из Университетского колледжа Лондона с целью продолжить поиски ответа на деликатный вопрос о том, основан ли механизм обоняния человека на распознавании колебаний молекулярных связей. Вновь не полагаясь на тонкий нюх Турина, команда ученых пригласила для участия в пробах на запах 11 испытуемых. Сначала ученые подтвердили результаты, полученные Восшеллом и Келлером: испытуемые не различали по запаху обычный и дейтеризованный ацетофенон. Однако ученые предположили, что восьми атомов в углерод-водородной связи может быть недостаточно. Возможно, сигнал, поступающий от дейтеризованной формы ацетофенона, настолько слаб, что человеческий нос его просто не улавливает. Ученые решили исследовать восприятие людьми веществ, отличающихся более сложной структурой и имеющих запах мускуса (например, тех, что показаны на рис. 5.2).</p>
    <p>В каждой молекуле подобного вещества содержится 28 атомов водорода, и все они могут быть заменены на дейтерий. На этот раз, в отличие от проб с ацетофеноном, все 11 испытуемых легко определили разницу между обычной и сильно дейтеризованной формой мускуса. Возможно, люди и правда способны чувствовать разницу между молекулами, химические связи которых различаются спектром колебаний.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Физики принюхиваются</p>
    </title>
    <p>Одной из основных претензий, выдвигаемых против теории квантовых колебаний, является мнение о неубедительности ее теоретических оснований. Громче всех в наши дни это мнение опровергает команда физиков из Университетского колледжа Лондона, сунувших свои носы (простите мне этот каламбур) в квантовые расчеты, на которых строится теория туннелирования. Физики пришли к выводу о том, что теория «согласуется с лежащей в ее основе квантовой физикой и с тем, что нам известно о природе обоняния, при условии, что рецептор обладает определенными общими свойствами»<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a>. Одна из исследователей, Дженни Брукс, даже предложила решение, казалось бы, неразрешимой проблемы зеркальных изомеров вроде лимонена и дипентена (см. рис. 5.3), характеризующихся одинаковыми спектрами колебаний и имеющих при этом совершенно разные запахи.</p>
    <p>Если быть точными, первым к решению данной проблемы пришел преподаватель и научный руководитель Дженни, ныне покойный профессор Маршалл Стоунхэм, сформулировавший идею, которая позднее стала известна как модель пластиковой карточки. Стоунхэм был одним из ведущих британских физиков своего поколения. Сфера его научных интересов простиралась от вопросов ядерной безопасности до квантовых вычислений, биологии и даже музыки (он прекрасно играл на валторне). Теория Стоунхэма и Брукс представляет собой всего лишь доработку в терминах квантовой механики идеи Роберта Райта о том, что в механизме обоняния одинаково важная роль отводится как форме обонятельного рецептора, так и колебаниям связей внутри молекулы запаха. Ученые предположили, что связывающий карман обонятельного рецептора работает по тому же принципу, что и аппарат, считывающий пластиковые карточки. В пластиковую карту встроена магнитная полоса, обусловливающая возникновение электрического тока в считывающем аппарате. Однако далеко не любая карточка может быть вставлена в считывающий аппарат: она должна иметь определенный размер и толщину, магнитная полоса должна находиться с определенной стороны. Все эти условия должны быть соблюдены <emphasis>до использования</emphasis>, то есть до того, как вы начнете проверять, считывает машина вашу карточку или нет. Брукс совместно с коллегами предположила, что обонятельный рецептор работает по тому же принципу. Сначала, как утверждают ученые, молекула запаха должна войти в лево- или правосторонний хиральный связывающий карман, подобно тому как кредитка входит в щель считывающего аппарата. Итак, пахучие вещества с одинаковыми химическими связями, но различными формами молекул — лево- и правосторонней — будут «считываться» разными рецепторами. Только после того как молекула запаха попадает в подходящий рецептор, она может запустить тесно связанное с колебаниями электронное туннелирование и привести в действие обонятельный нейрон. И поскольку левосторонняя молекула захватывается левосторонним рецептором, ее запах будет сильно отличаться от запаха правосторонней молекулы, захватываемой правосторонним рецептором.</p>
    <p>Обратимся в последний раз к нашей музыкальной аналогии, в которой гитара исполняет роль молекулы запаха, а струны выступают в качестве молекулярных связей, которые нужно дернуть, чтобы вызвать колебания. Эрик Клэптон и Джими Хендрикс, как вы помните, символизируют обонятельные рецепторы. Оба могут сыграть одни и те же молекулярные «последовательности нот», однако лево- и правосторонние молекулы должны захватываться соответствующими рецепторами. Иными словами, правша должен играть на правосторонней гитаре. Итак, несмотря на то, что лимонен и дипентен характеризуются одинаковым спектром колебаний, их молекулы захватываются разными рецепторами. Сигналы разных рецепторов обрабатываются разными отделами мозга, поэтому у нас и возникают разные образы запахов. Подобное сочетание теории замка и ключа и теории квантовой вибрации предлагает наконец описание такой модели обоняния, которая не противоречит результатам экспериментов.</p>
    <p>Безусловно, факт, что новая модель согласуется с данными экспериментов, сам по себе не является доказательством того, что в основе обоняния лежит квантовый механизм. Как видим, любая теория обоняния, принимающая во внимание форму молекул и рецепторов, а также колебания молекулярных связей, находит экспериментальное подтверждение. Еще ни один эксперимент не доказал напрямую возникновение эффекта квантового туннелирования при обработке запаха. Однако на сегодняшний день механизм улавливания белками колебаний молекулярных связей наиболее правдоподобно и непротиворечиво объясняется только наличием квантового туннелирования «неупруго» рассеянных электронов.</p>
    <p>Мы близки к разгадке тайны обоняния, и все же для решения данной головоломки нам не хватает важнейшего фрагмента, а именно описания структуры обонятельных рецепторов. Наличие данного фрагмента облегчило бы поиски ответов на ключевые вопросы, связанные с обонянием. Скроены ли связывающие карманы рецепторов под каждую отдельно взятую молекулу запаха? Захватываются ли зеркальные изомеры одними и теми же рецепторами? Делится ли молекула рецептора на область-донор и область-акцептор и идеально ли подходят эти области для неупругого туннелирования электронов? Несмотря на многолетний труд ведущих специалистов в области структурной биологии, ни одному из них пока не удалось выделить молекулу обонятельного рецептора и проверить экспериментальным путем, функционирует ли она на основе квантово-механического механизма, как это было возможно в случае ферментов (см. главу 3) и белков фотосинтетических пигментов (см. главу 4). Проблема заключается в том, что в обычном состоянии обонятельный рецептор заключен в клеточную мембрану, как медуза, плавающая в морской воде. Изъятие белка рецептора из мембраны будет иметь примерно такие же последствия, как и изъятие медузы из воды, — он, как и медуза, не сохранит своей первоначальной формы. До сих пор структура белков обоняния никем не описана, поскольку они продолжают скрываться в клеточных мембранах.</p>
    <p>Итак, при всей противоречивости единственной теорией, способной объяснить принцип различения мушками и человеком запахов обычных и дейтеризованных веществ, является теория, в основе которой лежит описание квантово-механического явления — неупругого туннелирования электронов. Эксперименты последних лет показали, что не только мушки и люди, но и некоторые другие виды насекомых и даже рыб способны различать запахи химических связей с обычным водородом и дейтерием. Если квантовое обоняние обнаружено у таких разных существ, возможно, оно распространено шире, чем мы думаем. Люди, плодовые мушки, рыбы-клоуны и представители многих других видов, вероятно, используют способность электронов исчезать из одной точки пространства и тут же материализоваться в другой для получения важных «посланий материальной действительности», помогающих найти пищу, партнера для продолжения рода или путь домой.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>6. Бабочка, дрозофила и квантовая малиновка</p>
   </title>
   <section>
    <p>Фред Уркухарт родился в 1912 году в Канаде, в городе Торонто. Там он учился в школе, расположенной вблизи рогозовых болот. Он проводил бессчетные часы, наблюдая за насекомыми, особенно за бабочками, населявшими камышовые заросли. Он очень любил раннее лето, когда на болота слетались тысячи монархов, знаменитых североамериканских бабочек с узнаваемой черно-оранжевой раскраской. Монархи остаются здесь на все лето, питаясь местным молочаем, а осенью улетают снова. Фреда всегда интересовал ответ на вопрос: куда же улетают эти бабочки?</p>
    <p>Согласно святому Павлу, взрослые со временем отбрасывают все детское. Но только не Фред, который, даже повзрослев, по-прежнему интересовался тем, где зимуют монархи. Изучив зоологию в Университете Торонто и впоследствии став профессором в этой области, он вернулся к своему детскому вопросу. К тому времени он женился на Норе Паттерсон, также зоологе и любительнице бабочек.</p>
    <p>Используя классические методы маркировки животных, Фред и Нора попытались раскрыть тайну исчезновения монархов. Задача была не из легких. В то время как метки, прикрепленные к лапкам малиновок или к плавникам китов, держатся крепко, приклеивание метки к хрупким перепончатым крыльям бабочек представляет собой настоящий вызов терпению ученого. Семейная команда экспериментировала с наклейками и липкими метками на крыльях насекомых, но метки отклеивались и падали, а меченые бабочки не могли нормально летать. Это продолжалось вплоть до 1940 года, когда решение было найдено: крошечные клейкие метки, похожие на те, что мы с таким трудом соскребаем с новой стеклянной посуды. Вооружившись специальным устройством, исследователи начали помечать и выпускать сотни бабочек-монархов, каждая из которых теперь имела при себе идентификационный номер и инструкцию, согласной которой нашедшему метку надлежало сообщить об этом <emphasis>«на кафедру зоологии Университета Торонто»</emphasis>.</p>
    <p>Но на миллионы особей американских монархов приходилось всего два Уркухарта, которые исследовали бабочек таким образом. Пара начала набор волонтеров. К 1950 году они создали сеть из тысяч энтузиастов, которые, в свою очередь, помечали, выпускали, ловили и «переписывали» сотни тысяч бабочек. По мере того как Фред и Нора обновляли карту, на которой отмечались места отлова и освобождения бабочек, постепенно стала вырисовываться следующая картина. Бабочек, выпущенных в Торонто, как правило, находили в южном направлении, на пути, который по диагонали пересекал Соединенные Штаты с северо-востока на юго-запад, проходя через Техас. Однако, несмотря на многочисленные экспедиции, Уркухарты не могли установить конечный пункт зимовья перелетных бабочек, который предположительно находился на юге США.</p>
    <p>В конце концов Уркухарты обратили свои взоры южнее, и в 1972 году отчаявшаяся Нора написала о своем проекте в мексиканских газетах. Она обратилась с просьбой к добровольцам сообщать о любых наблюдениях и помочь с маркировкой бабочек. В феврале 1973 года Уркухарты получили письмо от Кеннета C. Брюггера из Мехико, который предлагал свою помощь. Каждый вечер Кен садился за руль своего автофургона и вместе с верной собакой Колой выезжал за город в поисках бабочек. Более чем через год, в апреле 1974 года, он сообщил, что наблюдал множество монархов в горах Сьерра-Мадре в Центральной Мексике. Позже, в конце того же года, Кен сообщил, что видел много бабочек с изорванными крыльями, а также мертвых особей вдоль дорог в горах Сьерра. Нора и Фред с уверенностью ответили, что большие скопления мигрирующих монархов стали жертвами голодных птичьих стай.</p>
    <p>Вечером 9 января 1975 года взволнованный Кен позвонил Уркухартам с известием, что он «нашел колонию!.. Миллионы монархов — в вечнозеленых зарослях близ гор». Кен сообщил исследователям, что отправился туда по наводке мексиканских лесорубов, которые утверждали, будто бы видели стаи рыжих бабочек, когда пересекали горы с нагруженными ослами. Тогда в январе 1976 года при поддержке Национального географического общества Нора и Фред собрали экспедицию, чтобы найти и задокументировать таинственное место зимовки монархов, прибывающих в Мексику. На следующий день они отправились в деревню, чтобы совершить оттуда восхождение на «Гору бабочек», на высоту около трех тысяч метров. Такой трудный подъем на большую высоту не был привычным делом для уже немолодой пары (Фреду было 64), и они не были уверены, смогут ли они вообще добраться до вершины. Тем не менее с сердцами, выпрыгивавшими из груди, и с воспоминаниями о ярких бабочках, порхавших в солнечном свете Торонто, они достигли вершины — плато с редкими зарослями можжевельника и остролиста. И там не было никаких бабочек. Разочарованные и изнуренные, они спустились на поляну, заросшую хвойными деревьями, характерными для гор Центральной Мексики, — и именно здесь Фред и Нора наконец-то нашли то, что они искали полжизни: «Мириады бабочек — повсюду. В какой-то умиротворяющей полудреме они облепили ветви деревьев, подобно гирляндам, они окутали стволы деревьев и буквально укрыли землю живым ковром». Пока они стояли затаив дыхание, в восхищении от этого невероятного зрелища, ветка одного из деревьев обломалась, и среди упавших на него бабочек Фред заметил знакомую белую метку с его инструкцией: «на кафедру зоологии Университета Торонто». Эта конкретная бабочка была помечена добровольцем по имени Джим Гилберт из городка Часка, штат Миннесота, расположенного более чем в трех тысячах километров от места, где они находились<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a>!</p>
    <p>В наши дни путешествия бабочек-монархов считаются ярчайшим примером великих миграций животных. Каждый год в период с сентября по ноябрь миллионы монархов из юго-восточной Канады отправляются на юго-запад и совершают путешествие длиною несколько тысяч километров. Их путь лежит через пустыни, прерии, поля и горы, через географическое «игольное ушко» прохладных речных долин шириной 80 километров между Игл-Пасс и Дель-Рио в Техасе — к вершинам дюжины высоких гор в Центральной Мексике, где они в конце концов находят приют. А весной, после зимовки на прохладных вершинах мексиканских гор, монархи отправляются в обратный путь, к местам, где летом их ожидает огромное количество корма. Самое примечательное, что ни одна отдельно взятая бабочка не проделывает весь этот путь. Они размножаются по пути, так что бабочки, которые возвращаются в Торонто, — это внуки тех монархов, что покинули Канаду осенью.</p>
    <p>Как этим насекомым удается перемещаться с такой точностью, что они могут достичь крошечной цели за тысячи километров от места рождения — цели, где ранее бывали только их предки? Это еще одна из тех огромных загадок природы, которые начинают проясняться только сейчас. Как и все мигрирующие животные, бабочки используют различные чувства, включая зрение и обоняние, а также солнечный компас, который помогает корректировать движение по Солнцу в течение дня, по так называемым <emphasis>циркадным часам</emphasis>, биохимическому процессу, присущему всем животным и растениям, который позволяет отслеживать смену дня и ночи в течение суток. Такие часы мы часто называем биологическими или внутренними.</p>
    <p>Циркадные часы знакомы нам, например, по собственной усталости, накапливающейся к вечеру, бодрости, которую мы ощущаем утром, а также по тому, как тяжело порой переносим смену часовых поясов при длительном перелете. В последние несколько десятилетий была сделана целая череда увлекательных открытий, проливающих свет на механизм работы этих часов. Одним из наиболее удивительных является тот факт, что испытуемые, которые находятся в изоляции в условиях постоянного освещения, все равно способны поддерживать примерно 24-часовой цикл активности и отдыха, несмотря на отсутствие внешних ориентиров. Кажется, что наши «внутренние» — циркадные — часы жестко запрограммированы. Эти «встроенные» часы, задающие темп всему организму (наше «циркадное чутье»), находятся в головном мозге, а точнее, в гипоталамусе. Несмотря на то что люди в условиях постоянного освещения по-прежнему придерживаются примерно 24-часового цикла, их циркадные часы постепенно сдвигаются относительно реального времени суток, так что их периоды бодрствования и сна не будут синхронны с периодами бодрствования и сна у тех людей, которые не участвуют в эксперименте. Тем не менее при возвращении в условия естественного освещения циркадные часы испытуемых довольно быстро перенастраиваются на фактический цикл дня и ночи в процессе, который получил название <emphasis>«подгонка к суточному ритму».</emphasis></p>
    <p>Солнечный компас бабочек-монархов работает по принципу сравнения высоты Солнца с временем суток — отношения, которое изменяется как с широтой, так и с долготой. Должно быть, у них тоже есть свои биологические часы, которые, как и наши, автоматически подстраиваются под освещенность, чтобы компенсировать изменение во времени восхода и захода Солнца в течение долгой миграции. Но где же у монархов располагаются эти биологические часы?</p>
    <p>Как выяснили Уркухарты, бабочки не самые простые животные для исследования; плодовые мушки, о которых мы говорили в предыдущей главе и которые способны учуять и проложить путь сквозь лабиринт, являются гораздо более удобными лабораторными насекомыми, так как они очень быстро размножаются и легко мутируют. Как и мы, плодовые мушки корректируют свои биологические ритмы по циклам смены дня и ночи. В 1998 году генетики обнаружили дрозофил-мутантов, у которых циркадный ритм не зависит от воздействия света<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a>. Они выяснили, что мутация произошла в гене, кодирующем белок глаз под названием «криптохром». Подобно белковым каркасам фотосинтезирующих комплексов, которые обеспечивают целостность молекулы хлорофилла (как мы узнали из главы 4), криптохромные белки оборачиваются вокруг молекулы пигмента под названием ФАД (флавинадениндинуклеотид), который поглощает синий свет. Так же как в процессе фотосинтеза, поглощенный свет выбивает электрон из пигмента, что приводит к генерации сигнала, который поступает в мозг мушки, чтобы синхронизировать ее внутренние часы с каждодневной сменой дня и ночи. Мушки-мутанты, обнаруженные в 1998 году, утратили этот белок, так что их биологические часы уже не приспосабливаются к циклической смене дня и ночи: они утратили внутреннее ощущение времени.</p>
    <p>Похожие криптохромные пигменты были позже найдены в глазах многих других животных, включая человека, и даже у растений и у фотосинтезирующих микробов, которым они помогают предсказывать время суток, лучше всего подходящее для фотосинтеза. Они могут представлять собой очень древний светочувствительный «датчик», который развился у микробов миллиарды лет назад, чтобы синхронизировать жизнедеятельность клетки с суточными ритмами.</p>
    <p>Криптохром также обнаружили и в антеннах бабочек-монархов. Это изначально ставило ученых в тупик: что зрительному пигменту делать в антеннах? Но усики насекомых являются удивительными органами, которые отвечают сразу за несколько чувств, в том числе за обоняние и слух, определение давления воздуха и даже силы тяжести. Могут ли они также отвечать за внутренние часы насекомого? Чтобы проверить эту гипотезу, ученые окрасили усики некоторых бабочек в черный цвет, тем самым предотвращая прием световых сигналов. Они обнаружили, что бабочки с зачерненными антеннами уже не могли подстраивать свой солнечный компас к смене дня и ночи: они утратили циркадное чувство. Ученые предположили, что именно в антеннах бабочки и размещаются биологические часы. Примечательно, что часы в антеннах бабочки могут улавливать свет даже при отделении от насекомого.</p>
    <p>Действительно ли криптохром отвечает за подстройку биологических часов монарха? К сожалению, гены бабочек мутируют вовсе не так легко, как гены дрозофил, так что в 2008 году Стивен Репперт и его коллеги из Университета штата Массачусетс осуществили следующий замечательный эксперимент. Команда заменила поврежденный криптохромный ген у дрозофил-мутантов на здоровый ген бабочек-монархов и доказала, что способность синхронизировать внутренние часы со сменой дня и ночи у этих мушек была восстановлена<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a>. Если криптохрому здоровых бабочек удалось вернуть плодовым мушкам чувство времени, то весьма вероятно, что он помогает как следует работать и таким важным биологическим часам монархов, которые позволяют долететь от Торонто до Мексики, ни разу не сбившись с пути.</p>
    <p>Но какое отношение это все имеет к квантовой механике? Ответ относится к другому аспекту миграции животных, который мы называем <emphasis>«магниторецепция»</emphasis> — способность обнаруживать магнитное поле Земли. Как мы узнали из главы 1, многие существа, в том числе плодовые мушки и бабочки, обладают такой способностью, как магниторецепция. Обладают ею и малиновки, которые стали олицетворением квантовой биологии. К 2008 году стало ясно, что магнитное чувство малиновок как-то связано со светом (подробнее об этом позже), но природа светочувствительных рецепторов была неуловима. Стивен Репперт задался вопросом, может ли криптохром, который отвечает за светочувствительность мух и помогает им настраивать их внутренние часы, также отвечать и за магниторецепцию. Чтобы проверить свою теорию, он провел эксперимент вроде того, что был предпринят Габриэле Герлах, чтобы продемонстрировать обонятельную навигацию у рыб-клоунов (см. главу 5), в котором тестируемое животное вынуждено использовать сенсорные сигналы, чтобы выбрать один из двух путей к пище.</p>
    <p>Исследователи обнаружили, что мух можно обучить связывать сладкое вознаграждение с наличием магнитного поля. Когда им предоставлялась возможность выбора лететь в намагниченный или ненамагниченный рукав лабиринта (без пищи, то есть без обонятельных сигналов), они выбирали намагниченный путь. Должно быть, мухи чувствуют магнитное поле. Так принимает ли в этом участие криптохром? Исследователи обнаружили, что дрозофилы-мутанты, у которых криптохрома не хватает, одинаково часто летели в оба рукава, демонстрируя, что криптохром имеет важное значение для их магнитной чувствительности.</p>
    <p>В своей работе 2010 года группа Репперта также показала, что мухи сохраняют свою магнитную чувствительность и тогда, когда их криптохромные гены заменяют генами, кодирующими криптохром у бабочек-монархов<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a>. Это доказывает, что бабочка-монарх может также использовать криптохром для обнаружения магнитного поля Земли. Работа той же группы ученых в 2014 году показала, что, как и европейская малиновка, с которой мы познакомились в главе 1, бабочка-монарх обладает светочувствительным компасом, который она использует, чтобы найти свой путь от Великих озер до мексиканских гор; и, как и предполагалось, он должен находиться в антеннах<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a>.</p>
    <p>Но каким образом световой пигмент также может обнаруживать невидимое магнитное поле? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны вернуться к нашей знакомой европейской малиновке.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Птичий компас</p>
    </title>
    <p>Как мы уже отмечали в главе 1, наша планета представляет собой гигантский магнит с магнитным полем, влияние которого распространяется от внутреннего ядра в космос на тысячи километров. Этот намагниченный «пузырь», «магнитосфера», защищает все живое на Земле, потому что без него солнечный ветер — поток высокоэнергетических частиц, испускаемых Солнцем, — давно бы уничтожил нашу атмосферу. И в отличие от магнетизма обычного стержневого магнита, поле Земли меняется с течением времени, потому что его источником является расплавленное железное ядро Земли. Точно описать происхождение этого магнетизма довольно сложно, но обычно его объясняют через эффект «динамо-машины», который заключается в том, что электрические токи, порожденные циркуляцией жидких металлов в земной коре, в свою очередь, генерируют магнитное поле.</p>
    <p>Так, жизнь на Земле обязана своим существованием этому защитному магнитному экрану. Но его польза для живых существ этим не ограничивается; ученые уже более века знают, что многие виды развили оригинальные способы ее использования. Так же как моряки используют магнитное поле Земли в течение тысяч лет, чтобы перейти океаны, многие другие обитатели Земли, в том числе морские и наземные млекопитающие, птицы (подобные нашей малиновке) и насекомые, в течение миллионов лет развили чувство, которое обнаруживает магнитное поле Земли, чтобы использовать его для навигации.</p>
    <p>Самые ранние свидетельства о такой способности были представлены российским зоологом Александром фон Миддендорфом (1815–1894), который записывал места и даты прибытия нескольких видов перелетных птиц. На основании этих данных он нанес на карту ряд кривых, которые он назвал «изопиптезы» (линии одновременного прилета). По этой карте, отражавшей направления прилета птиц, он обнаружил тенденцию «сближения линий к северу», в направлении Северного магнитного полюса. Когда он опубликовал свои выводы в 1850 году, он предположил, что перелетные птицы ориентируются по магнитному полю Земли, используя его как «воздушные мореплаватели», которые могут перемещаться «несмотря на ветер, погоду, ночь и облачность»<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a>.</p>
    <p>Большинство других биологов XIX века относились к этим выводом скептически. Парадоксально, что даже те ученые, которые были готовы принять более диковинные псевдонаучные явления вроде паранормальной активности — а многие видные ученые конца XIX века действительно их признавали, — не могли поверить, что магнитное поле влияет на жизнь. К примеру, Джозеф Ястров, американский психолог и исследователь психологии, в июле 1886 года опубликовал письмо в журнале <emphasis>Science</emphasis>, озаглавленное «Существование магнитной чувствительности». Он описал эксперименты, которые провел с целью проверки, могут ли люди так или иначе чувствовать магнитное поле, но сообщил, что вообще не обнаружил какой-либо чувствительности.</p>
    <p>Тем не менее если вы оставите Ястрова с его мыслями позади и пойдете дальше, то в XX веке вы сможете найти работу Генри Йигли, американского физика, проводившего исследования для войск связи армии США во время Второй мировой войны. Навигация птиц представляла интерес для военных, так как почтовых голубей по-прежнему использовали для передачи сообщений и авиационные инженеры надеялись узнать об их навигационных способностях. Тем не менее, как именно птицам удавалось находить свой путь домой столь безошибочно, так и оставалось загадкой. Йигли разработал теорию о том, что почтовые голуби чувствуют как вращение Земли, так и ее магнитное поле. Это, по его словам, позволяет создавать «навигационную сеть» в птичьем мозге, давая ему координаты широты и долготы. Он даже проверил свою теорию, присоединив небольшие магниты к крыльям десяти голубей и немагнитных медных полосок того же веса — к крыльям десяти других. Восемь из десяти птиц с медными полосками, прикрепленными к крыльям, нашли свой путь домой, но только одному из десяти голубей с магнитами удалось вернуться в гнездо. Йигли пришел к выводу, что птицы используют для ориентирования магнитную навигационную чувствительность, которая могла быть нарушена прикрепленными магнитами<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a>.</p>
    <p>Хотя результаты эксперимента Йигли были первоначально отклонены как надуманные, некоторые исследователи также не ставили под сомнение тот факт, что многие животные обладают чувствительностью к магнитному полю Земли и это позволяет им остро чувствовать направление. Морские черепахи, например, могут вернуться к пляжу, на котором родились, через тысячи километров от места кормежки в океане без каких-либо визуальных ориентиров; и исследователи показали, что навигационное чувство снижается, если к их головам прикрепить мощные магниты. В 1997 году команда из Университета Окленда в Новой Зеландии опубликовала исследование в журнале <emphasis>Nature</emphasis> с предположением, что радужная форель использует клетки магнитных рецепторов, расположенных в носу<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a>. Если это подтвердится, это будет первый пример вида, который способен «унюхать» направление магнитного поля Земли! Микробы используют магнитное поле Земли, чтобы ориентироваться в мутной воде; и даже организмы, которые не мигрируют, такие как растения, по всей видимости, сохранили чувство магниторецепции.</p>
    <p>Способность животных к обнаружению магнитного поля Земли больше не вызывает сомнений. По-прежнему тайной остается лишь то, как они это делают, не в последнюю очередь потому, что магнитное поле Земли является чрезвычайно слабым и вряд ли может влиять на какие-либо химические реакции в организме. Есть две основные теории, и обе, вероятно, будут верны для разных видов животных. Первая состоит в том, что магнитная чувствительность функционирует по принципу обычного магнитного компаса, а вторая — в том, что магниторецепция сродни «химическому компасу».</p>
    <p>Первая теория — о том, что в той или иной форме обычный механизм компаса находится где-то в теле животного, была подкреплена открытием крошечных кристаллов магнетита, природного минерала оксида железа, у многих животных и микроорганизмов, что, вероятно, и обеспечивает их магнитную чувствительность. Например, бактерии, которые используют магнитную чувствительность для того, чтобы ориентироваться в мутных морских отложениях, часто содержат продолговатые кристаллы магнетита.</p>
    <p>К концу 1970 года магнетит был обнаружен в телах различных видов животных, способных к навигации по магнитному полю Земли. Примечательно, что магнетит был найден внутри нейронов в верхней части клюва самых известных птичьих навигаторов — почтовых голубей<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a>. Предположительно нейроны реагируют на магнитные сигналы, улавливаемые кристаллами магнетита, а затем посылают сигнал в мозг животного. Более поздние исследования показали, что голуби были дезориентированы и утрачивали способность отслеживать геомагнитное поле, когда маленькие магниты были прикреплены к верхним частям их клювов, где эти богатые магнетитом нейроны, по-видимому, и расположены. Казалось, что источник животной магниторецепции наконец-то удалось локализовать<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a>.</p>
    <p>Тем не менее пришлось снова вернуться к исходной точке в 2012 году, когда еще одна работа была опубликована в <emphasis>Nature</emphasis>. Она описывала подробное 3D-изучение клюва голубя с использованием метода МРТ. Исследование показало, что магнетит в клетках клюва голубя почти наверняка не имеет ничего общего с магниторецепцией. На самом деле богатые железом клетки, называемые макрофагами, участвуют в выработке иммунитета к патогенам, но, насколько известно, не влияют на чувствительность к магнитному полю<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a>.</p>
    <p>И вот как раз сейчас наступает самый подходящий момент для того, чтобы вернуться к выдающемуся немецкому орнитологу Вольфгангу Вильчко, с которым мы познакомились в главе 1. Интерес Вильчко к птичьей навигации разгорелся в 1958 году, когда он присоединился к исследовательской группе во Франкфурте под руководством орнитолога Фрица Меркеля. Меркель был одним из немногих ученых, которые в то время изучали магнитную чувствительность животных. Один из его учеников, Ганс Фромм, уже показал, что некоторые птицы могут ориентироваться внутри пустых закрытых помещений. Это доказывало, что их навигационные способности не были основаны на визуальных ориентирах. Фромм предположил два возможных механизма: либо птицы получали какие-то радиосигналы от звезд, либо же они могли чувствовать магнитное поле Земли. Вольфганг Вильчко склонялся ко второй версии.</p>
    <p>Осенью 1963 года Вильчко начал проводить эксперименты с европейскими малиновками, которые, как вы помните, обычно мигрируют между Северной Европой и Северной Африкой. Он поместил малиновок, пойманных в середине миграции, внутрь специальных камер, защищенных от магнитного излучения. Затем он подвергал птиц воздействию слабого искусственного статического магнитного поля, генерируемого устройством под названием «катушка Гельмгольца», которое может имитировать геомагнитное поле, но силу и направление которого можно изменять. Он обнаружил, что птицы, отловленные во время миграции, осенью или весной становились беспокойными и группировались с той стороны камеры, которая совпадала с направлением искусственного поля. После двух лет кропотливых усилий, в 1965 году, он опубликовал результаты, демонстрирующие, что птицы чувствительны к направлению наведенного поля и, соответственно, как он полагал, могут аналогично обнаруживать и магнитное поле Земли.</p>
    <p>Эти эксперименты придали больший авторитет идее птичьей магниторецепции и дали толчок дальнейшим исследованиям. Но в то же время никто не имел ни малейшего представления, как это чувство работает: как чрезвычайно слабое магнитное поле Земли действительно может влиять на органы животных? Ученые не могли даже договориться о том, где в теле животных расположен чувствительный орган, отвечающий за магниторецепцию. Даже после того, как кристаллы магнетита были найдены у некоторых видов животных, подтверждая идею работы механизма обычного магнитного компаса, навигационная способность малиновки оставалась загадкой, потому что в ее теле магнетит обнаружен не был. Чувствительность малиновки также имеет некоторые необъяснимые особенности, которые не согласуются с принципом работы магнитного компаса; например, удивительно то, что птицы теряли способность, когда им завязывали глаза, указывая на то, что они должны «видеть» магнитное поле Земли. Но как животные могут видеть магнитное поле?</p>
    <p>В 1972 году Вильчко (Вольфганг к тому времени стал работать в команде со своей женой Розвитой) обнаружили, что компас малиновки отличается от всех ранее изученных. Обычный компас имеет намагниченную иглу, один конец которой (ее южный полюс) притягивается к Северному магнитному полюсу Земли, а обратный конец — к Южному. Но есть и другой вид компаса, который не делает различий между магнитными полюсами. Такой компас, как вы помните из главы 1, называется инклинометром, он указывает на то, какой полюс находится ближе, и показывает, удаляетесь вы от полюса или приближаетесь к нему, но не указывает, к какому именно. Одним из способов получения такого рода информации является измерение угла между силовыми линиями магнитного поля и поверхностью Земли (рис. 6.1).</p>
    <image l:href="#i_020.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 6.1.</strong> Линии магнитного поля Земли и угол магнитного наклонения</p>
    <empty-line/>
    <p>Этот угол магнитного наклонения (<emphasis>inclination angle</emphasis> — отсюда и название для такого рода компаса) является почти вертикальным (указывает на землю) близко к полюсам и параллельно земле на экваторе. Между экватором и полюсами магнитные силовые линии проходят под острым углом к поверхности, достигая 90° на ближайшем полюсе. Таким образом, любое устройство, которое измеряет этот угол, может выступать в качестве инклинометра и обеспечивать информацию о направлениях.</p>
    <p>В своих экспериментах в 1972 году Вильчко поместили птиц в защищенную от геомагнитного поля камеру и подвергли их воздействию искусственного магнитного поля. Что отличает этот эксперимент от предыдущих, так это то, что они поменяли полярность, повернув магнит на 180°, но это не оказало никакого влияния на поведение птиц: они ориентируются по отношению к ближайшему магнитному полюсу, каким бы он ни оказался, поэтому их чувствительность нельзя объяснять принципом обычного магнитного компаса. Исследование 1972 года показало, что магниторецепция малиновки работает по принципу инклинометра. Но как именно она работает, так и осталось загадкой.</p>
    <p>Затем в 1974 году Вольфганг и Розвита были приглашены в Корнелльский университет в США американским экспертом по миграции птиц Стивом Эмленом. В 1960 году он разработал вместе со своим отцом Джоном, также весьма уважаемым орнитологом, специальную камеру для птиц, которая известна как воронка Эмлена<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a>. Воронка имеет форму перевернутого конуса со штемпельной подушечкой на дне и промокательной бумагой на внутренних наклоненных сторонах (рис. 6.2).</p>
    <image l:href="#i_021.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 6.2.</strong> Воронка Эмлена</p>
    <empty-line/>
    <p>Когда птица подпрыгивает или пытается взобраться по наклонной стенке, она оставляет видимые следы, которые дают информацию о предпочтительном направлении, в котором бы она полетела, если бы смогла выбраться. Среди видов птиц, которых изучали Вильчко в Корнельском университете, был индиговый овсянковый кардинал, небольшая североамериканская певчая птица, которая, как и европейская малиновка, мигрирует с помощью внутреннего компаса. Результаты годичного изучения поведения этой птички внутри воронки Эмлена были опубликованы в 1976 году<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a>. Было установлено, что индиговый овсянковый кардинал, несомненно, как и малиновка, может обнаруживать геомагнитное поле. Вольфганг Вильчко считает, что эта первая публикация о корнельских исследованиях стала настоящим прорывом для его команды, потому что она развеяла все сомнения в том, что мигрирующие птицы имеют встроенный магнитный компас, и привлекла внимание многих ведущих орнитологов мира.</p>
    <p>Конечно, никто в середине 1970-х годов не имел понятия, как именно работает биологический магнитный компас. Однако, как мы видели в главе 1, в том же году, в котором Вильчко и Стивен Эмлен опубликовали свою работу, немецкий химик Клаус Шультен предложил объяснение химического механизма, который связывает свет с магниторецепцией. Окончив Гарвард, Шультен с докторской степенью в области химической физики вернулся в Европу, где получил должность в Институте биофизической химии Макса Планка в Геттингене. Там он заинтересовался возможностью электронов, генерируемых в быстрой триплетной реакции под воздействием света, становиться квантово-запутанными. Его расчеты показали, что если запутанность действительно участвует в химических реакциях, то на скорость этих реакций должно влиять внешнее магнитное поле, и предложил способ доказательства своей теории.</p>
    <p>Поскольку Шультен свободно говорил о своей новой идее, он заработал в Институте Макса Планка репутацию сумасшедшего. Его проблема заключалась в том, что он был физиком-теоретиком, который работал с бумагой, ручкой и компьютером, а не химиком. Не будучи практикующим химиком, он просто не мог надеть лабораторный халат и собственноручно провести эксперимент, который доказал бы его идеи. Таким образом, он был в положении, знакомом многим теоретикам, которым в голову пришла отличная идея. Им нужно найти дружески настроенного экспериментатора, готового взять тайм-аут в своем напряженном графике работы в лаборатории, чтобы проверить теорию, которая, как правило, оказывается неверной. Шультену не везло, он никак не мог убедить кого-либо из коллег-химиков опробовать свою идею, потому что никто из них не считал, что его эксперимент имеет хоть какие-то шансы на успех.</p>
    <p>Источником этого коллективного скептицизма, как потом выяснил Шультен, был руководитель лаборатории Института Губерт Старк. В конце концов Шультен набрался смелости поговорить со Старком с глазу на глаз и найти наконец корни этого укоренившегося скептицизма: оказалось, Старк уже проводил подобный эксперимент и не обнаружил никакого влияния магнитного поля. Шультен был поражен. Казалось, что его гипотезу могла постигнуть участь, описанная эволюционным биологом Томасом Гексли: «Уродливый факт способен погубить прекрасную гипотезу».</p>
    <p>Поблагодарив Старка за проведение эксперимента, удрученный Шультен собирался было покинуть свой пост, но потом вернулся и попросил разрешения посмотреть на разочаровывающие данные. Когда Старк показал ему материалы, настроение Шультена внезапно поднялось. Он заметил что-то, что пропустил Старк: небольшое, но значимое отклонение в данных, которое он и предсказывал. Он сказал, что это было «именно то, чего я ожидал, и поэтому я был очень рад, что я увидел это. Катастрофа превратилась в счастливый момент, потому что я знал, что искать. А Старк не знал»<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a>.</p>
    <p>Шультен немедленно засел за работу, которая обещала стать настоящим научным прорывом. Но вскоре он получил еще один шок. За чашечкой кофе с коллегой Марией-Элизабет Мишель-Байерле на конференции в Техническом университете Мюнхена он выяснил, что Мишель-Байерле провела точно такой же эксперимент. Это поставило Шультена в этически затруднительное положение. Он мог рассекретить свое открытие и потенциально подсказать Мишель-Байерле срочно вернуться в Мюнхен, чтобы написать свою собственную работу, которая сделает его публикацию бессмысленной; или он мог бы извиниться и быстро поехать обратно в Геттинген, чтобы записать свои собственные результаты. Но если бы он сбежал, не говоря ни слова, а затем опубликовал работу первым, Мишель-Байерле могла бы впоследствии обвинить его в том, что он украл ее идею. Он вспоминает свои мысли: «Если я сейчас не скажу, что я проводил аналогичные исследования, то она может сказать, что я пошел домой, чтобы сделать эксперимент»<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a>. В конце концов Шультен признался Мишель-Байерле, что он проделал аналогичную работу. Оба ученых остались до окончания конференции, а затем вернулись каждый к себе домой, чтобы написать свои собственные работы (работа Шультена появилась чуть раньше), описывающие открытия влияния квантовой запутанности на химические реакции.</p>
    <p>В работе Шультена<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a> 1976 года содержалось предположение о том, что квантовая запутанность влияет на скорость необычных быстрых триплетных реакций, сделанное на основании исследований в лаборатории Макса Планка; но его новаторская работа также содержала экспериментальные данные Старка, которые ясно показали, что химическая реакция была чувствительна к воздействию магнитных полей. С двумя большими результатами «2 в 1» многие ученые были бы удовлетворены, но Шультен, еще не достигший 30, обладал безрассудством молодости и был готов лезть на рожон и дальше. Изучив работы Вильчко по миграциям малиновки, где была поставлена задача нахождения правдоподобного химического механизма биологического компаса, он понял, что его вращающиеся электроны могли бы обеспечить такой механизм; и в статье 1978 года он предположил, что птичий компас зависит от механизма взаимодействия пар квантово-запутанных частиц.</p>
    <p>В то время вряд ли кто-то воспринял эту идею всерьез. Коллеги Шультена из Института Макса Планка считали ее просто еще одной из его сумасшедших теорий, и редакторы <emphasis>Science</emphasis>, ведущего научного журнала, куда он отправил статью в первую очередь, были столь же мало впечатлены, написав: «Менее смелый ученый отправил бы это в мусорную корзину»<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a>. Шультен описывает свою реакцию: «Я почесал голову и подумал: это либо отличная идея, либо полная чушь! Я решил, что это отличная идея, и быстро опубликовал ее в одном немецком журнале!»<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a>. Но на данном этапе большинство ученых из тех, которые вообще об этом узнали, поместили теорию Шультена в один ряд с псевдонаучными и паранормальными объяснениями магниторецепции.</p>
    <p>Прежде чем мы сможем увидеть, как работы Шультена и Вильчко помогают объяснить нахождение птицами своего пути вокруг земного шара, необходимо вернуться к загадочному квантовому миру и внимательно рассмотреть явление запутанности, которое мы вкратце описывали в главе 1 этой книги. Возможно, вы помните, что запутанность настолько удивительна, что даже Эйнштейн настаивал, будто бы она не может быть правильной. Но сначала мы должны познакомить вас с еще одной неотъемлемой составляющей квантового мира — спином.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовый спин и таинственные действия</p>
    </title>
    <p>Многие научно-популярные книги по квантовой механике использует понятие «квантовый спин», чтобы подчеркнуть всю странность субатомного мира. Мы решили не делать этого здесь просто потому, что данное понятие сильно отличается от всего, что мы можем передать на понятном всем языке. Но мы не можем больше оттягивать, так что начнем.</p>
    <p>Так же как Земля вращается вокруг своей оси и вокруг Солнца, у электронов и других элементарных частиц есть свойство, называемое спином, которое заключается в отличии от их нормального движения. Но, как мы отмечали в главе 1, этот квантовый спин отличается от всего, что мы можем представить на основе нашего повседневного опыта и знаний о вращающихся объектах, таких как теннисные мячи или планеты. Для начала стоит отметить, что не имеет никакого смысла говорить о скорости вращения электрона, ведь его спин может принимать только одно из двух возможных значений: он квантуется, как энергия квантуется на квантовом уровне. Электроны могут только — в широком смысле — вращаться или по часовой стрелке, или против. Это соответствует тому, что обычно называют спином по полю и спином против поля. И поскольку это квантовый мир со своими законами, электрон может, будучи не под наблюдением, вращаться в обоих направлениях одновременно. Можно сказать, что их спин представляет собой суперпозицию (то есть комбинацию или смесь) из спина по полю и спина против поля. В некотором смысле это может звучать даже более странно, чем то, что электрон может находиться в двух местах одновременно, — как может один электрон вращаться и по часовой стрелке, и против часовой стрелки одновременно?</p>
    <p>Чтобы подчеркнуть, насколько нелогично понятие квантового спина, отметим, что после того, как электрон повернется на 360°, он не возвращается в исходное состояние; чтобы вернуться, он должен сделать два полных оборота. Это звучит странно, потому что мы до сих пор склонны представлять электрон как крошечную сферу вроде очень маленького теннисного мяча. Но теннисные мячи являются «обитателями» макромира, а электроны «живут» в субатомном квантовом мире, где действуют свои правила. На самом деле электроны не только не являются крошечными сферами, но о них нельзя даже сказать, что они вообще имеют размер. В общем-то, квантовый спин столь же реален, как и вращение теннисного мяча, просто он не имеет аналогов в привычной повседневной жизни и его нельзя нарисовать.</p>
    <p>Тем не менее не стоит думать, что это просто абстрактное математическое понятие, которое существует только в учебниках и заумных лекциях по физике. Каждый электрон в вашем теле и во всей Вселенной вращается по-своему. В самом деле, если бы они этого не делали, мир, каким мы его знаем, в том числе и мы сами, просто не мог бы существовать, потому что квантовый спин играет ключевую роль в одной из самых важных идей в науке, а именно — принципе Паули, который лежит в основе всей химии.</p>
    <p>Одно из последствий принципа Паули заключается в том, что если два спаренных электрона в атоме или молекуле имеют одинаковую энергию (как вы помните из главы 3, химические связи, удерживающие молекулы вместе, состоят из электронов, которые являются разделенными между атомами), то они должны иметь противоположные спины. Суммарный спин будет равен нулю, и тогда мы считаем их находящимися в синглетном состоянии. Это нормальное состояние пар электронов в большинстве атомов и молекул. Однако, когда электроны спарены на одном и том же энергетическом уровне, два электрона могут иметь однонаправленные спины, и это называется триплетным состоянием спина<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a>, как в реакции, которую изучал Шультен<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a>.</p>
    <p>Вы наверняка знакомы с весьма сомнительными утверждениями о том, будто однояйцевые близнецы способны чувствовать эмоциональное состояние друг друга даже на большом расстоянии. Так или иначе, идея состоит в том, что близнецы соединены на психическом уровне, и это науке еще только предстоит понять. Аналогичные предположения были сделаны, чтобы объяснить, как собака чувствует, когда ее владелец приходит домой. Мы должны разъяснить, что ни один из этих примеров не имеет никакой научной ценности, хотя некоторые люди ошибочно пытались приписать им квантово-механическую природу. Тем не менее, хотя подобное «мгновенное действие на расстоянии» (как оно часто описывается) не имеет места в нашем повседневном классическом мире, это ключевая особенность мира квантовой механики. Его техническое название — «нелокальность», или «запутанность», и это имеет отношение к тому, что что-то, происходящее «здесь», может иметь мгновенный эффект «там» — независимо от того, как далеко это самое «там» находится.</p>
    <p>Давайте рассмотрим пару игральных кубиков. Математическую вероятность выбросить два раза одно и то же число легко посчитать. Для любой грани, на которую приземляется кубик, вероятность выпасть составляет 1 к 6, такова же вероятность, что еще раз выпадет та же грань. Например, вероятность того, что выпадет четверка, — 1 к 6, а шансы выбросить две четверки — 1 к 36 (1/6 × 1/6 = 1/36). Вероятность такая же для любой пары чисел, любого дубля. И путем умножения 1/6 на 1/6 десять раз достаточно легко вычислить, что вероятность выбросить дубль десять раз подряд (будь это, к примеру, две четверки, затем две единицы и т. д.) составляет около 1 к 60 миллионам! Это означает, что если каждый человек в Великобритании бросит пару кубиков десять раз подряд, то, по статистике, только одному будет удаваться выбрасывать все дубли.</p>
    <p>Но представьте, что у вас есть пара кубиков, которые всегда приземляются на одну и ту же грань, когда их бросают вместе. Сама выпавшая грань остается случайной и, как правило, меняется при каждом броске, но в конечном счете на обоих кубиках всегда выпадает одна и та же грань. Очевидно, тут логично заподозрить какой-то трюк. Возможно, у этих кубиков есть сложный внутренний механизм, который управляет их движением так, чтобы они приземлялись на одинаковые грани в соответствии с запрограммированной последовательностью? Чтобы проверить эту теорию, вы можете начать бросать сначала один кубик, держа другой, а после этого бросаете пару. Теперь любая предварительно запрограммированная последовательность должна сбиться, а трюк должен перестать работать. Но, несмотря на эту стратегию, кубики продолжают и продолжают приземляться на одинаковые грани.</p>
    <p>Другое возможное объяснение — это то, что кубики должны каким-то образом синхронизироваться перед каждым броском, обмениваясь сигналом на расстоянии. Хотя такой механизм представляется довольно сложным, его по крайней мере можно в принципе себе представить. Тем не менее любой подобный механизм должен иметь ограничение, налагаемое теорией относительности Эйнштейна, согласно которой ни один сигнал не может двигаться быстрее скорости света. Это дает вам средства для проверки, проходит ли вообще какой-то сигнал между кубиками: все, что вам нужно сделать, — это разнести кубики достаточно далеко друг от друга, так, чтобы времени для прохождения любого сигнала между бросками и их синхронизации просто не хватало. Давайте представим тот же трюк, что и выше, но организуем дело так, что один кубик будет брошен на Земле, а другой — в то же время на Марсе. Даже на самом близком расстоянии свет летит от Земли до Марса четыре минуты, так что вы понимаете: любой сигнал синхронизации должен иметь аналогичную задержку. Чтобы исключить этот фактор, вам просто следует бросать два кубика с интервалом менее четырех минут. Это должно помешать любому сигналу между бросками. Если они будут продолжать падать на одинаковую грань, то, по всей видимости, должна быть какая-то тесная связь между ними, которая игнорирует известное ограничение Эйнштейна.</p>
    <p>Хотя описанный выше эксперимент не проводился с кубиками на разных планетах, аналогичные опыты были проделаны с квантово-запутанными частицами на Земле, и результаты показали, что отделенные частицы могут совершать такие же чудеса, как и наши кубики: их состояние коррелирует независимо от расстояния между ними. Эта удивительная особенность квантового мира, похоже, игнорирует ограничение скорости Эйнштейна, одна частица мгновенно воздействует на другую, как бы далеко друг от друга они ни находились. Термин «запутанность» для описания этого явления придумал Шредингер, который, как и сам Эйнштейн, не был поклонником того, что Эйнштейн назвал «ужасным действием на расстоянии». Но, несмотря на их скептицизм, квантовая запутанность была доказана во многих экспериментах и является одной из самых фундаментальных идей в квантовой механике, со многими следствиями и примерами в физике и химии — и, как мы увидим позже, возможно, в биологии тоже.</p>
    <p>Чтобы понять, как квантовая запутанность связана с биологией, мы должны объединить две идеи. Первая идея — это наличие мгновенной связи между двумя частицами через пространство (запутанности). Вторая — способность одиночной квантовой частицы быть в суперпозиции в двух или более различных состояниях сразу: например, электрон может вращаться в обоих направлениях сразу, тогда мы говорим, что он в суперпозиции состояний по полю и против поля. Мы объединяем эти две идеи, когда имеем два запутанных электрона в атоме, каждый — в суперпозиции двух спиновых состояний. Хотя ни один электрон не имеет определенного направления спина, он влияет на спин второго электрона и сам испытывает обратное влияние. Но надо помнить, что пары электронов в одном атоме всегда находятся в синглетном состоянии, а это означает, что они должны иметь противоположные спины в любой момент времени: один должен быть по полю, а другой — против поля. Таким образом, хотя оба электрона находятся в суперпозиции, находясь одновременно в состоянии по полю и против поля, в странном квантовом мире они должны в любой момент времени иметь противоположные спины.</p>
    <p>Теперь давайте разделим два запутанных электрона, чтобы они больше не находились в одном атоме. Если мы затем решим измерить спиновое состояние одного электрона, мы заставим его выбрать, в какую сторону вращаться. Скажем, мы измерили, что это спин по полю. Поскольку электроны были в запутанном синглетном спиновом состоянии, это означает, что другой электрон должен теперь иметь спин против поля. Но вспомните, что перед измерением они оба были в суперпозиции двух состояний. После измерения оба имеют различные состояния: один из них по полю, другой — против. Таким образом, второй электрон мгновенно и дистанционно изменил свое физическое состояние с суперпозиции на вращение в одном направлении (по полю) без контакта. Все, что мы сделали, — это измерили состояние его «напарника». И, в принципе, не имеет значения, как далеко находится второй электрон — он может быть на другом конце Вселенной, и эффект будет тот же: измерение лишь одного из пары запутанных электронов сразу же разрушит суперпозицию второго, как бы далеко он ни находился.</p>
    <p>Вот вам полезная аналогия, которая может помочь в понимании того, о чем мы тут говорим (хоть немножко!). Представьте себе пару перчаток, каждая из которых находится в запечатанной коробке, а расстояние между коробками — многие километры. В вашем распоряжении оказывается одна из этих коробок, и, прежде чем вы ее откроете, вы не узнаете, какая именно перчатка там лежит — левая или правая. Как только вы откроете коробку и узнаете, что там, например, правая перчатка, вы тут же поймете, что в другой коробке — левая, независимо от того, как далеко другая коробка находится. Здесь важно то, что не изменилось ничего, кроме ваших знаний. Во второй коробке всегда лежала левая перчатка, это не зависит от того, решились вы открыть свою коробку или нет.</p>
    <p>Квантовая запутанность сильно отличается от описанной ситуации. Перед измерением ни один электрон не имеет определенного направления вращения. Только сам акт измерения (любой из запутанных частиц) заставляет оба электрона изменять свое состояние квантовой суперпозиции на какое-либо одно — по полю или против поля. С перчатками же все было иначе: вы просто не знали, какая из них была во второй коробке (но она там всегда была). Мало того, что квантовое измерение одного электрона заставляет его «выбрать», вращаться ему по полю или против поля, этот «выбор» мгновенно заставляет его «напарника» тоже определиться с состоянием — независимо от того, как далеко он находится.</p>
    <p>Существует еще одна тонкость, о которой нужно помнить. Как мы уже говорили, два электрона находятся в синглетном состоянии, когда они соединены вместе и вращаются в противоположных направлениях, и в триплетном состоянии, когда они вращаются в одном направлении. Если один электрон из синглетной пары, находящейся в одном атоме, перескакивает в соседний атом, его спин может перевернуться, то есть он будет вращаться в том же направлении, что и его парный электрон, оставшийся «дома», тем самым переходя в триплетное состояние. Однако, несмотря на нахождение в текущий момент в разных атомах, пара может по-прежнему поддерживать свою запутанность, в которой они остаются квантово-механически соединенными вместе.</p>
    <p>Но это квантовый мир, и то, что электрон, выпрыгнувший из атома, теперь может поменять свой спин, не означает, что он обязательно должен это сделать. Каждый из двух электронов будет по-прежнему находиться в суперпозиции, вращаясь в обоих направлениях сразу; а как таковая пара электронов будет существовать в суперпозиции, находясь в синглетном и триплетном состоянии одновременно: вращаясь в одном и том же или в противоположных направлениях одновременно!</p>
    <p>Так что теперь, когда вы подготовлены, хотя, вероятно, и пребываете в легком замешательстве, самое время представить самую странную и в то же время самую замечательную идею в области квантовой биологии.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Радикальное чувство направления</p>
    </title>
    <p>В начале этой главы мы обсуждали проблему, как может что-то столь слабое, как магнитное поле Земли, обеспечить достаточную энергию для того, чтобы изменить ход химической реакции и тем самым генерировать биологический сигнал, который будет сообщать, например, малиновке, в каком направлении она должна лететь. Оксфордский химик Питер Хор провел отличную аналогию, поясняя, как такая крайняя чувствительность может быть возможной: «Представьте, что у нас есть гранитный блок весом один килограмм. Сможет ли муха его опрокинуть? Здравый смысл подсказывает, что ответ, безусловно, „нет“. Но предположим, камень балансирует на одном ребре. Очевидно, что он не будет стабильным в таком положении и будет иметь тенденцию к падению влево или вправо. Теперь предположим, что в то время, как блок балансирует таким образом, муха приземляется на его правую сторону. Даже несмотря на то, что энергия, переданная мухой, будет крошечной, этого может быть достаточно, чтобы блок упал вправо, а не влево»<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a>.</p>
    <p>Мораль заключается в том, что крошечные энергии могут иметь значительные последствия, но только если система, в которой они работают, очень тонко сбалансирована между двумя различными состояниями. Так, чтобы обнаружить влияние очень слабого магнитного поля Земли, нам нужен химический эквивалент балансирующего на одном ребре гранитного блока — так, чтобы на него могли значительно влиять малейшие внешние воздействия, подобные слабому магнитному полю.</p>
    <p>А теперь мы возвращаемся к Клаусу Шультену и его быстрым триплетным реакциям. Вы можете помнить, что электронные связи между атомами часто образуются в результате разделения пары электронов. Электроны этой пары всегда являются запутанными и почти всегда находятся в синглетном спиновом состоянии, то есть электроны имеют противоположные спины. Тем не менее надо отметить, что два электрона могут оставаться запутанными даже после того, как связь между атомами нарушена. Разделенные атомы, которые теперь называются свободными радикалами, могут расходиться, делая возможным изменение направления спина одного из запутанных электронов — сейчас уже находящихся в разных атомах, — тогда электроны оказываются в суперпозиции синглетного и триплетного состояний, как в описанной Шультеном быстрой триплетной реакции.</p>
    <p>Важной особенностью этой квантовой суперпозиции является то, что она не обязательно равновесно сбалансирована: вероятности «поймать» пару запутанных электронов в синглетном или триплетном состоянии не равны. И самое главное, баланс между этими двумя вероятностями чувствителен к любым внешним магнитным полям. На самом деле угол магнитного поля по отношению к ориентации разделенной пары сильно влияет на вероятность обнаружить его в синглетном или триплетном состоянии.</p>
    <p>Пары радикалов имеют тенденцию к крайней нестабильности, поэтому их электроны часто рекомбинируют с образованием продуктов химической реакции. Но точный химический характер продукта будет зависеть от синглет-триплетного баланса, высокочувствительного к магнитным полям. Чтобы понять, как это работает, мы можем думать о свободных радикалах как о промежуточной стадии реакции, как в метафоре с балансирующим гранитным блоком. В этом состоянии реакция настолько чувствительна к изменениям, что даже слабое магнитное поле — вспомним метафору с мухой — с индукцией менее 100 микротесла, подобное земному, является достаточным, чтобы повлиять на способ выпадения синглет-триплетного «жребия» и на появление определенных продуктов химической реакции<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a>. Наконец мы объяснили механизм, посредством которого магнитные поля могут влиять на химические реакции, и, как утверждал Шультен, обеспечивать работу птичьего магнитного компаса.</p>
    <p>Но Шультен понятия не имел, где именно в теле птицы эта предполагаемая реакция радикалов проходит, — по-видимому, было бы разумнее всего предположить, что они расположены в головном мозге. Но для того, чтобы механизм заработал, пара радикалов должна для начала возникнуть (как и гранитный блок кто-то должен поставить на ребро). Шультен представил свою работу в Гарварде в 1978 году, где описал эксперименты, проведенные его группой в Геттингене, в которых лазерный импульс был использован для создания радикалов из пар запутанных электронов. В аудитории был выдающийся ученый по имени Дадли Хершбах, который впоследствии получил Нобелевскую премию по химии. В конце лекции Хершбах спросил с добродушной насмешкой: «Но Клаус, где же у птицы находится лазер?» Под давлением и чтобы остроумно ответить уважаемому старшему преподавателю, Шультен предположил, что если действительно свет был необходим, чтобы активировать пару радикалов, то, возможно, этот процесс происходит в глазах птиц.</p>
    <p>В 1977 году, за год до статьи Шультена о парах радикалов, оксфордский физик Майк Лиск предположил в другой статье в <emphasis>Nature</emphasis>, что источник магнитной чувствительности действительно может лежать в пределах фоторецепторов глаз<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a>. Он также предположил, что молекула пигмента глаз, родопсина, отвечает за нее. Когда Вольфганг Вильчко прочитал статью Лиска, он был заинтригован, хотя у него и не было экспериментальных доказательств того, что свет играет определенную роль в птичьей магниторецепции. Таким образом, он поставил задачу проверить идею Лиска.</p>
    <p>В это время Вильчко проводит эксперименты с почтовыми голубями, чтобы увидеть, собирают ли они магнитную навигационную информацию по пути, чтобы затем использовать ее для поиска пути домой. Он выяснил, что подвергание голубей воздействию другого магнитного поля во время транспортировки нарушает их способность находить обратный путь. Вдохновленный теорией Лиска, он решил снова провести эксперимент, на этот раз без нарушения магнитного поля. Вместо этого он транспортировал голубей в полной темноте в коробке на крыше своего автобуса «Фольксваген». У птиц возникли трудности с нахождением пути домой. Это свидетельствовало о том, что им нужен свет, чтобы помочь построить магнитную «карту» пути «туда», которую они затем могли бы использовать для возвращения домой.</p>
    <p>Вильчко наконец встретился с Клаусом Шультеном на конференции во Французских Альпах в 1986 году. Они были к этому времени убеждены, что магниторецепция малиновки основана на действии света, попадающего в глаза, но, как и почти все остальные, кто интересовался биохимическими эффектами магнитных полей, они не были еще убеждены, что гипотеза о парах радикалов была верной. Действительно никто не знал, где в глазах может сформироваться пара радикалов. Затем, в 1998 году, белковый пигмент криптохром был обнаружен в глазах плодовых мушек, и, как мы описали ранее в этой главе, было доказано, что он отвечает за настройку циркадных ритмов. Важно отметить, что криптохром был известен как вид белка, способный образовывать свободные радикалы в процессе взаимодействия со светом. Эта идея была подхвачена Шультеном и его сотрудниками, чтобы предположить, что криптохром и был тем самым неуловимым рецептором птичьего химического компаса. Их работа была опубликована в 2000 году и стала одной из классических работ по квантовой биологии<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a>. Главным автором этой работы был, конечно, Торстен Риц, о котором мы уже говорили в главе 1 и который на данный момент работает над докторской диссертацией с Клаусом Шультеном. В настоящее время на физическом факультете Университета Калифорнии в Ирвине Торстен сегодня считается одним из ведущих мировых экспертов по магниторецепции.</p>
    <p>Статья 2000 года важна по двум причинам. Во-первых, она назвала криптохром кандидатом на то, чтобы быть ответственным за химический компас птиц; во-вторых, там красиво — хотя и сугубо теоретически — и подробно описано, как ориентируются птицы в магнитном поле Земли и как на это влияет то, что они видят.</p>
    <p>Первый шаг в их схеме — поглощение фотона синего света светочувствительной молекулой пигмента, ФАД (флавинадениндинуклеотида), которая находится в белке криптохроме и с которой мы встречались ранее в этой главе. Как уже говорилось, энергия этого фотона используется для извлечения электрона из одного из атомов в молекуле ФАД, что создает вакансию для электрона. Она может быть заполнена другим электроном из пары запутанных электронов в аминокислоте триптофане внутри белка криптохрома. Важно, однако, что отданный электрон остается запутанным со своим партнером. Пара запутанных электронов может затем образовать суперпозицию синглет-триплетных состояний, которая является той химической системой, которую Клаус Шультен считает столь чрезвычайно чувствительной к магнитному полю. Опять же тонкий баланс синглет-триплетных состояний очень чувствителен к силе и углу магнитного поля Земли, так что направление, в котором летит птица, зависит от состава конечных химических продуктов, создаваемых в ходе химической реакции. Так или иначе, в механизме, который не совсем ясен до сих пор, эта разница — «в какую сторону падает гранитный блок» — генерирует сигнал, который посылается в птичий мозг, чтобы сообщить ему, где находится ближайший магнитный полюс.</p>
    <p>Этот механизм с парами радикалов, предложенный Ритцем и Шультеном, был, конечно, очень элегантным, но реальным ли? В то время не было даже никаких доказательств, что криптохром может генерировать свободные радикалы при воздействии света. Тем не менее в 2007 году другой группе немецких ученых, на этот раз на базе Университета Ольденбурга, во главе с Хенриком Моуритсеном, удалось изолировать молекулы криптохрома сетчатки садовой славки и показать, что они действительно создают долгоживущие пары радикалов при воздействии синего света<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a>.</p>
    <p>Мы понятия не имеем, как это магнитное «ви́дение» выглядит для птиц, но, поскольку криптохром является пигментом глаз, который потенциально делает работу, похожую на работу пигментов опсина и родопсина, обеспечивающих цветное зрение, возможно, то, что видят птицы, окрашено дополнительным цветом, невидимым для нас (подобно тому как некоторые насекомые могут видеть ультрафиолетовое излучение), показывающим магнитное поле Земли.</p>
    <p>Когда Торстен Риц предложил свою теорию в 2000 году, не было никаких доказательств того, что криптохром вовлечен в магниторецепцию; но теперь, благодаря работе Стива Репперта и его коллег, стало известно, что этот пигмент участвует в механизме обнаружения внешних магнитных полей у плодовых мушек и бабочек-монархов. В 2004 году исследователи обнаружили три типа криптохромных молекул в глазах малиновки; а затем в 2013 году статья четы Вильчко (все еще таких же активных, хотя Вольфганг и ушел на пенсию) показала, что криптохром, экстрагированный из глаз цыплят<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a>, поглощает свет на тех частотах, которые, как они обнаружили, имеют важное значение для магниторецепции<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a>.</p>
    <p>Но действительно ли процесс основывается на принципах квантовой механики? В 2004 году Торстен Ритц пошел работать с Вильчко, чтобы попытаться разделить обычный магнитный компас и химический компас, основанный на механизме свободных радикалов. Работу компаса, безусловно, можно нарушить чем угодно магнитным: поднесите компас близко к магниту — и он будет указывать на северный полюс магнита, а не Земли. Стандартный стержневой магнит производит статическое магнитное поле, а это значит, что оно не меняется со временем. Тем не менее возможно также генерировать переменное магнитное поле — путем, например, вращения стержневого магнита, — и это уже более интересно. Работу обычного компаса все еще можно нарушить путем воздействия переменного магнитного поля, но только если его колебания достаточно медленны для того, чтобы игла компаса за ними поспевала. Если колебания происходят слишком быстро, скажем сотни раз в секунду, то игла компаса уже не может их отслеживать и их влияние сводится к нулю. Так, обычный компас может перестать правильно работать из-за магнитных полей, колеблющихся на низких частотах, но не на высоких.</p>
    <p>Однако химический компас будет реагировать совсем иначе. Вы помните, что химический компас предположительно зависит от пар радикалов, находящихся в суперпозиции синглетного и триплетного состояний. Поскольку эти два состояния различаются по своей энергии, а энергия связана с частотой, система будет связана с такой частотой, которая, принимая во внимание энергию, будет находиться в диапазоне около миллиона колебаний в секунду. Классическое объяснение того, что происходит (хотя это не совсем верно), — это представление, что пара электронов «переключается» между синглетным и триплетным состояниями много миллионов раз в секунду. В этом состоянии система может взаимодействовать с переменным магнитным полем, вступая с ним в резонанс, но только если поле совершает колебания с той же частотой, что и пара радикалов: только если, используя нашу предыдущую музыкальную аналогию, они «звучат в унисон». Резонанс затем подает в систему энергию, и она изменяет критический баланс между синглетным и триплетным состояниями, от которого химический компас и зависит — по сути, опрокидывая наш метафорический гранитный блок, прежде чем он успевает обнаружить магнитное поле Земли. Так, в отличие от обычного магнитного компаса, компас, основанный на парах радикалов, будет нарушаться магнитными полями, колеблющимися на очень высоких частотах.</p>
    <p>Команда Ритц — Вильчко поставила эксперимент, чтобы проверить это очень четкое предсказание теории пар радикалов с помощью любимых европейских малиновок: к низко- или высокочастотным магнитным полям окажется чувствительным их компас? Они подождали осени, когда птицы начали становиться беспокойными и стали собираться мигрировать на юг, и поместили их в воронки Эмлена. Ученые применяли переменные поля разных направлений и разных частот и ждали, чтобы увидеть, могут ли поля нарушить естественную способность птиц ориентироваться.</p>
    <p>Результаты были поразительными: магнитное поле с частотой 1,3 МГц (то есть колеблющееся 1,3 миллиона циклов в секунду), в тысячи раз слабее, чем поле Земли, тем не менее может нарушить способность птиц ориентироваться. Но с увеличением или уменьшением частоты поле делалось менее эффективным. Так, оказалось, что поле резонирует с чем-то, вибрирующим на очень высоких частотах в птичьем компасе, — явно не с обычным магнитным компасом, а с чем-то похожим на запутанную пару радикалов в суперпозиции синглетного и триплетного состояний. Этот интригующий результат<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a> также показывает, что если запутанная пара существует, то она должна быть в состоянии выжить в условиях декогеренции по крайней мере микросекунды (миллионные доли секунды), так как в противном случае ее жизнь была бы слишком коротка для обнаружения максимумов и минимумов приложенного переменного магнитного поля.</p>
    <p>Однако значение этих результатов недавно было поставлено под сомнение. Группа Хенрика Моуритсена из Университета Ольденбурга показала, что искусственные электромагнитные помехи от широкого спектра электронных устройств, просачиваясь через стенки незащищенных деревянных жилищ птиц на территории университетского городка, нарушают их магнитную ориентацию. Но способность возвращается, как только их помещают в специальные алюминиевые камеры, которые экранируют около 99 % городских электромагнитных помех. Важно отметить: их результаты показывают, что разрушительное воздействие радиочастотных электромагнитных полей не может быть ограничено узкой полосой частот<a l:href="#n_111" type="note">[111]</a>.</p>
    <p>Таким образом, все еще есть аспекты системы, которые остаются загадкой: например, почему компас малиновки должен быть настолько индивидуально чувствительным к переменным магнитным полям и как свободные радикалы могут оставаться запутанными достаточно долго, чтобы обеспечить биологическую разницу. Но в 2011 году статья лаборатории Влатко Ведрала из Оксфорда представила квантовые теоретические расчеты предлагаемого химического компаса и показала, что суперпозиция и запутанность должны быть устойчивыми в течение по крайней мере десятка микросекунд, что значительно превышает длительность, полученную во многих сопоставимых искусственных молекулярных системах; это потенциально достаточно долго, чтобы сообщить малиновке, куда именно ей следует лететь<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a>.</p>
    <p>Эти знаменательные исследования вызвали взрыв интереса к магниторецепции, которая в настоящее время обнаружена у широкого диапазона видов, включая целый ряд птиц, лангустов, скатов, акул, финвалов, дельфинов, пчел и даже микробов. В большинстве случаев механизмы еще не исследованы, но криптохром-ассоциированная магниторецепция в настоящее время обнаружена у широкого диапазона существ — от нашей славной малиновки, кур и плодовых мушек, которых мы уже упоминали, до многих других организмов, включая растения<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a>. Исследования, опубликованные чешской группой в 2009 году, доказали наличие магниторецепции у американского таракана и показали, что, как и у малиновки, она может быть нарушена высокочастотными переменными магнитными полями<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a>. Последующие исследования, представленные на конференции в 2011 году, показали, что компас тараканов имеет в своей основе криптохром.</p>
    <p>Открытие того, что подобные способности так широко распространены в природе и имеют общий механизм, дает основания предполагать, что они были унаследованы от общего предка. Но общий предок кур, малиновок, плодовых мушек, растений и тараканов жил давным-давно, более 500 миллионов лет назад. Так, квантовые компасы, вероятно, очень древние и, должно быть, обеспечивали навигационные навыки рептилий и динозавров, которые бродили по болотам мелового периода рядом с тираннозавром Рексом, с которым мы встречались в главе 3 (напомним, что современные птицы, такие как малиновки, произошли от динозавров), рыб, которые плавали в пермских морях, древних членистоногих, что ползали в кембрийских океанах, а возможно, даже докембрийских микробов, которые были предками всей клеточной жизни. Кажется, что эйнштейновское «таинственное действие на расстоянии», возможно, помогает существам найти свой путь вокруг земного шара на протяжении большей части истории нашей планеты.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>7. Квантовые гены</p>
   </title>
   <section>
    <p>Самое холодное место на Земле располагается не на Южном полюсе, как вы могли бы подумать, а в центре восточной части Антарктического ледяного щита, примерно в 1300 километрах от полюса. Здесь зимние температуры обычно падают на несколько десятков градусов ниже нуля по шкале Цельсия. Самая низкая температура на Земле, –89,2 °C<a l:href="#n_115" type="note">[115]</a>, была зарегистрирована 21 июля 1983 года в Восточной Антарктиде. Это место получило название «Южный полюс холода». При таких низких температурах крошится сталь, а дизельное топливо замерзает так, что его можно резать цепной пилой.</p>
    <p>При таких морозах в воздухе практически не остается влажности. Кроме того, здесь, на оледенелых равнинах, постоянно дуют сильные ветры, что превращает Восточную Антарктиду в самое суровое место на нашей планете.</p>
    <p>Но эти места не всегда были такими враждебными. Суша Антарктического материка была частью древнего суперконтинента Гондваны и располагалась в районе экватора. Эта часть Гондваны была покрыта обильной растительностью, среди которой преобладали семенные папоротники, гинкговые деревья и саговники. В этих зарослях паслись динозавры и травоядные рептилии, например листрозавры, напоминавшие носорогов. Однако около 80 миллионов лет назад огромный материк стал распадаться на части и один из фрагментов постепенно отдалялся на юг, со временем достигнув Южного полюса. Так образовалась Антарктида. Около 65 миллионов лет назад на Землю упал астероид. В результате падения небесного тела все динозавры и гигантские рептилии вымерли, освободив экологическое пространство для теплокровных млекопитающих. Несмотря на значительную удаленность Антарктиды от места удара, ее фауна и флора подверглись серьезным изменениям: папоротники и саговники уступили место лиственным лесам, которые населяли вымершие виды сумчатых, рептилий и птиц, в том числе гигантские пингвины. Реки с быстрым течением и глубокие озера, кишащие костными рыбами и членистоногими, разливались по долинам материка.</p>
    <p>Постепенно уровень парниковых газов в атмосфере снижался, что привело к падению средней температуры воздуха в Антарктиде. Циркулирующие вокруг материка океанические течения также становились холоднее, и около 34 миллионов лет назад поверхность рек и озер южного материка стала замерзать зимой. Примерно 15 лет назад зимний лед покрывал континент круглый год, надежно спрятав реки и озера под свой плотный покров. Постепенно планета продолжала охлаждаться, и на Антарктиду надвинулись массивные ледники, уничтожив ее обитателей — млекопитающих, рептилий и земноводных — и похоронив землю, озера и реки под гигантскими слоями льда шириной несколько километров. С тех пор Антарктида находится в ледяном и морозном плену.</p>
    <p>Первым человеком, ступившим на континентальную Антарктиду, стал американский охотник на тюленей капитан Джон Дейвис. Это случилось в XIX веке, а в XX веке на замерзшем материке появились первые постоянные поселения: сразу несколько стран заявили о своих территориальных правах на материк и стали строить здесь исследовательские станции. Первая советская антарктическая станция «Мирный» была открыта на побережье 13 февраля 1956 года. Именно отсюда два года спустя участники экспедиции отправились в глубь материка с целью основать станцию вблизи геомагнитного полюса. Полярников преследовали снежные бури, они увязали в рыхлом снегу, переносили лютый мороз (–55 °C) и нехватку кислорода. Наконец 16 декабря 1957 года, в разгар южнополушарного лета, они достигли геомагнитного полюса и основали станцию «Восток».</p>
    <p>С тех пор на научно-исследовательской станции «Восток» практически непрерывно работают ученые. В команду исследователей в разное время входили от 20 до 25 ученых и инженеров, производящих геомагнитные и атмосферные измерения. Одна из основных научных задач команды «Востока» — изучение по ледяному покрову под станцией изменений климата в прошлом. В 1970-е инженеры-полярники пробурили во льду несколько скважин глубиной до 952 метров и достигли слоя льда, относящегося к последнему ледниковому периоду Земли. Возраст этого слоя — десятки тысяч лет. В 1980-х годах на станцию было доставлено новое буровое оборудование, с помощью которого исследователи достигли глубины 2202 метра. К 1996 году инженерам-полярникам удалось пробурить скважину глубиной 3623 метра и достигнуть слоя возрастом 420 тысяч лет.</p>
    <p>Однако вскоре бурение было приостановлено. Под дном скважины было обнаружено нечто странное. К слову, еще в 1974 году, за 20 лет до находки, стало известно, что глубоко под станцией «Восток» располагается что-то очень необычное: британские сейсмологи выявили аномальные показатели для области площадью десять тысяч квадратных километров под слоем льда примерно четыре километра шириной. Российский географ Андрей Петрович Капица предположил, что радиолокационная аномалия свидетельствует о существовании огромного подледного озера, находящегося в изоляции от биосферы Земли и не замерзшего благодаря огромному давлению льда и теплым геотермальным источникам. Гипотеза Капицы подтвердилась в 1996 году, когда были получены снимки со спутника: подводное озеро глубиной до 500 метров (от поверхности воды до дна), площадью, равной примерно площади озера Онтарио, действительно существовало. Команда ученых назвала этот подледный водоем озером Восток.</p>
    <p>После обнаружения подо льдом древнего озера буровые работы на станции «Восток» приобрели новое значение: скважина, становясь все глубже, приближалась к уникальной биологической среде. Озеро Восток было изолировано от поверхности и биосферы Земли сотни тысяч (если не миллионов) лет<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a> — настоящий затерянный мир. Что произошло с животными, растениями, водорослями и микробами, населявшими озеро, пока оно не попало в ледниковый плен, обрекая живые организмы на абсолютный мрак и холод? Вымерла ли жизнь в озере, или каким-нибудь существам удалось выжить и приспособиться к условиям жизни под слоем льда шириной несколько километров? Если в озере сохранилась жизнь, то это должны быть очень стойкие организмы, столкнувшиеся с экстремальными, суровыми условиями: ужасный холод, кромешный мрак, давление на воду ледяной глыбы, более чем в 300 раз превышающее давление, которое испытывает поверхность любого другого земного озера. И все же известны удивительно разнообразные формы жизни, которые чудом приспосабливаются к другим экстремальным условиям, например на раскаленных краях вулканических кратеров, в кислотных озерах, даже в темных подводных туннелях на глубине несколько тысяч метров. Возможно, в озере Восток также сохранилась уникальная экосистема экстремофилов<a l:href="#n_117" type="note">[117]</a>.</p>
    <p>Открытие озера под толстым слоем льда приобрело еще большее значение благодаря другому открытию, совершенному в 1980 году. За полмиллиарда миль от Земли космический аппарат «Вояджер-2» сфотографировал поверхность Европы, спутника Юпитера. Снимки позволили ученым выдвинуть правдоподобную гипотезу о существовании под ледяной поверхностью Европы жидкого океана. Если жизнь могла сохраниться на протяжении сотен тысяч лет в воде под километрами антарктического льда, возможно, и на Европе в океане, накрытом льдом, существуют некие формы жизни. Поиски живых организмов в озере Восток стали репетицией еще более захватывающих поисков внеземных форм жизни.</p>
    <p>Бурение было приостановлено в 1996 году, когда до поверхности озера оставалось около 100 метров льда: нельзя было допустить контакта древней подледной воды с пропитанной керосином буровой головкой, на которой могли находиться микроорганизмы и вещества с поверхности Земли. Тем не менее был изучен состав озерного льда, взятого из других скважин. Термальные источники влияют на озеро таким образом, что его вода под покровом ледника то замерзает, то оттаивает. Этот процесс продолжается с тех пор, как озеро навсегда покрылось льдом, так что самый нижний слой льда — это не ледниковый лед, а замерзшая озерная вода, или <emphasis>аккреционный лед</emphasis>. Слой аккреционного льда над водой озера Восток достигает нескольких десятков метров. Несколько скважин, пробуренных ранее, достигли глубины, на которой залегал аккреционный лед, и в 2013 году впервые были опубликованы результаты подробного исследования образцов замерзшей воды озера Восток<a l:href="#n_118" type="note">[118]</a>. Основной вывод статьи заключался в следующем: скрытое подо льдом озеро является средой обитания сложной системы организмов — как одноклеточных бактерий, грибов и простейших, так и более сложных животных — моллюсков, червей, анемонов и даже членистоногих. Ученым даже удалось определить особенности метаболизма этих существ, а также их вероятные места и условия обитания.</p>
    <p>Однако в данной главе мы хотим подробнее поговорить не об удивительной экосистеме озера Восток, а о том, как любая экосистема может сохраниться в изоляции на протяжении тысяч и даже миллионов лет. Озеро Восток и правда представляет собой модель всей нашей планеты, которая, по сути, оказалась изолированной от внешних воздействий, за исключением солнечных фотонов, на четыре миллиарда лет и все же сохранила богатую и многообразную экосистему, несмотря на угрозы извержений крупных вулканов, столкновений с астероидами и изменений климата. Как же удается жизни — невероятно сложной и многообразной — выносить все испытания, уготованные окружающей средой, и сохраняться на протяжении тысяч и даже миллионов лет?</p>
    <p>Ключ к пониманию этой тайны кроется в образце вещества, которое было изучено командой биологов, работающих на станции и озере Восток, — в нескольких микрограммах химического соединения, извлеченного из замерзшей озерной воды. Это вещество играет главную роль в непрерывности и многообразии жизни на нашей планете и состоит из самых необычных молекул, известных во Вселенной. Мы называем это вещество ДНК.</p>
    <p>Образцы ДНК, полученные из замерзшей воды озера Восток, исследовали ученые из Университета Боулинг Грин, США. Для расшифровки последовательности из миллионов фрагментов молекул ДНК, извлеченных из воды озера Восток, ученые применили технологию секвенирования, которая ранее использовалась для расшифровки генома человека. Затем они сравнили ДНК из озера Восток с данными из базы, содержащей информацию о последовательности генов в геномах тысяч организмов, обитающих на нашей планете. Было обнаружено, что многие последовательности генов в образцах озера Восток идентичны или почти совпадают с генами бактерий, грибов, членистоногих и других существ, живущих и надо льдом, особенно в холодных озерах и глубоких и темных морских тоннелях, то есть в условиях, вероятно немного приближенных к среде озера Восток. Сходства генов позволили ученым выдвинуть вполне обоснованные предположения о природе и образе жизни существ, оставивших образцы ДНК глубоко подо льдом.</p>
    <p>Однако не забывайте, что организмы, обитавшие в озере Восток, попали в ледовый плен на сотни тысяч лет. Сходства последовательностей ДНК этих организмов с последовательностями геномов существ, обитающих на поверхности Земли, объясняются наличием у них общих предков, которые населяли Антарктиду до того, как она превратилась в ледовый континент. Последовательности генов предков, таким образом, копировались организмами, обитающими подо льдом и на поверхности Земли на протяжении жизни тысяч поколений. И все же, несмотря на многочисленные случаи копирования на протяжении сотен тысяч лет, некоторые гены остались неизмененными. Каким-то удивительным образом сложная генетическая информация, которая определяет форму, отличительные признаки и функции организмов, живущих на Земле и в воде подо льдом, надежно, практически без ошибок передавалась из поколения в поколение на протяжении сотен тысяч лет.</p>
    <p>Способность генетической информации надежно копировать себя и передаваться из поколения в поколение (эту способность мы и называем наследственностью), безусловно, играет главную роль в сохранении жизни. Гены — особые участки ДНК — кодируют белки и ферменты, которые в процессе метаболизма создают биомолекулы всех возможных живых клеток — от фотосинтетических пигментов растений и бактерий до обонятельных рецепторов животных и загадочных внутренних магнитных компасов птиц, одним словом, отвечают за любой признак живого организма. Многие биологи утверждают, что самокопирование является основной отличительной чертой жизни. Однако живые организмы не могли бы создавать копии самих себя, если бы они не были способны сперва копировать инструкции к самокопированию. Таким образом, жизнь возможна именно благодаря процессу наследственности — высококачественному копированию генетической информации. В главе 2 мы говорили о том, что тайна наследственности (то, каким образом генетическая информация может надежно передаваться из поколения в поколение) была той самой загадкой, которая убедила Эрвина Шредингера в том, что гены являются квантово-механическими сущностями. Но был ли он прав? Объясняет ли квантовая механика механизм наследственности? Поговорим об этом подробнее.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Надежность передачи информации</p>
    </title>
    <p>Мы принимаем как должное способность живых организмов копировать геномы с высокой точностью, однако на самом деле это один из удивительнейших и важнейших аспектов жизни. Ошибка в копировании ДНК (иными словами, мутация) случается в одном случае на миллиард. Чтобы представить себе уровень точности копирования информации, вообразите весь текст этой книги: приблизительно миллион букв, знаков препинания и пробелов. Теперь представьте тысячу книг такого же объема на библиотечных полках. Вы получаете задание точно скопировать тексты тысячи книг, каждую буковку и каждый пробел. Как вы думаете, сколько ошибок вы сделаете? Именно этим и занимались средневековые переписчики, вручную копировавшие тексты до изобретения печатного станка. Несмотря на старания, переписчики допускали (и это неудивительно) много ошибок, что видно из множества несходных копий одних и тех же средневековых текстов. Безусловно, компьютеры способны копировать информацию с высокой точностью, однако это возможно только благодаря современным электронным цифровым технологиям. Представьте, что копировальная машина создана из влажного, вязкого материала. Сколько, по-вашему, ошибок такая машина совершит при считывании и записи скопированной информации? Если этот влажный, вязкий материал представляет собой одну из клеток вашего организма, в которой информация кодируется с помощью ДНК, то вероятность ошибки — менее одной на миллиард.</p>
    <p>Высокая точность копирования информации имеет огромное значение для живого организма: структура живой ткани настолько сложна, что для ее копирования требуется не менее сложный набор инструкций, в котором одна-единственная ошибка может привести к фатальным последствиям. Геном, хранящийся в наших клетках, содержит около трех миллиардов букв генетического алфавита, кодирующих около 15 тысяч наших генов. Даже геномы самых простых бактерий, способных к самокопированию, к примеру тех, что живут в подледном озере Восток, состоят из нескольких тысяч генов, записанных на миллионах генетических букв. Несмотря на то что большинство организмов приобретают небольшое количество мутаций в каждом поколении, незначительный их перебор при передаче следующему поколению может вызвать серьезные проблемы. У человека это проявляется в виде генетических заболеваний или нежизнеспособности рожденного потомства. Кроме того, в процессе копирования любые клетки организма (клетки крови, кожи и другие) должны передать их ДНК дочерней клетке. Сбои в этом процессе приводят к онкологическим заболеваниям<a l:href="#n_119" type="note">[119]</a>.</p>
    <p>Так каким же образом квантовая механика связана с наследственностью? Чтобы разобраться в этом вопросе, перенесемся с вами в 1953 год, в Кембридж, в тот февральский день, когда Фрэнсис Крик вошел в «Игл паб» и заявил, что они с Джеймсом Уотсоном «открыли секрет жизни». Позже в том же году они опубликовали статью, перевернувшую мир науки<a l:href="#n_120" type="note">[120]</a>. В статье была представлена структура ДНК и описан набор простых правил, с помощью которых были найдены ответы на два из самых важных и таинственных вопросов жизни: как кодируется и наследуется биологическая информация.</p>
    <p>Мы хотели бы отдельно остановиться на одном из аспектов открытия генетического кода, который, по мнению многих, имеет второстепенное значение, — на форме двойной спирали молекулы ДНК. Эта изящная структура и правда удивительна. Форма молекулы ДНК по праву стала одним из самых культовых изображений науки. Ее печатают на майках, выбирают в качестве эмблемы сайта и даже воспроизводят в архитектурных сооружениях. Однако двойная спираль, в сущности, только каркас. Главный секрет ДНК кроется в том, от чего зависит целостность спирали.</p>
    <p>В главе 2 мы кратко говорили о том, что спиральную структуру ДНК (рис. 7.1) образует сахарофосфатный остов, несущий основную информацию ДНК: цепи оснований — гуанина (G), цитозина (C), тимина (T) и аденина (A). Уотсон и Крик заметили, что линейная последовательность оснований складывается в код, который, как они предположили, и является генетическим кодом.</p>
    <image l:href="#i_022.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 7.1.</strong> Структура ДНК: <emphasis>а</emphasis> — двойная спираль Уотсона и Крика; <emphasis>б</emphasis> — схема связи между спаренными основаниями A и T; <emphasis>в</emphasis> — схема связи между спаренными основаниями G и T. На схемах водородные связи (общий протон), объединяющие два основания в пару, показаны пунктирными линиями. В этом стандартном (каноническом) представлении сплетения оснований, предложенном Уотсоном и Криком, основания изображаются в их обычной, нетаутомерной форме</p>
    <empty-line/>
    <p>В последнем предложении своей эпохальной статьи Уотсон и Крик высказали мысль о том, что структура ДНК помогает раскрыть вторую величайшую тайну жизни: «От нашего внимания не ускользнуло и то, что открытая нами специфически сплетенная структура молекулы представляет собой механизм копирования генетического материала». От внимания ученых не ускользнула важнейшая особенность двойной спирали: информация, записанная на одной цепи (последовательность оснований), присутствует на второй цепи в виде «обратной копии»: аденин на одной цепи всегда связывается тимином на другой цепи, а гуанин всегда образует связи только с цитозином. Уникальное сплетение оснований двух цепей (пары A — T и G — C) поддерживается слабыми химическими связями, а именно водородными. Этот «клей», связывающий две цепочки, в сущности, состоит из одного протона, который два основания делят между собой и который имеет большое значение для нашего дальнейшего повествования, поскольку мы подробно рассмотрим природу этой связи. Однако именно слабый характер связи между парными цепочками ДНК в молекуле предполагает наличие копирующего механизма: цепочки легко отделяются друг от друга, и каждая из них может стать образцом для построения новой, комплементарной цепи, в результате чего получаются две копии первоначальной двойной спирали. То же самое происходит, когда в процессе деления клетки копируются гены. Цепи двойной спирали с комплементарной информацией отделяются друг от друга. К каждой из них получает доступ фермент ДНК — полимераза. Затем фермент прикрепляется к одиночной цепочке и скользит вдоль последовательности нуклеотидов, считывая каждую букву и с высокой точностью помещая соответствующее основание в новую растущую цепь: если фермент распознает A, то помещает напротив T, а если видит G — помещает C, и так до конца, пока не получится целая комплементарная цепь. То же самое происходит со второй цепочкой, в результате чего образуются две копии изначальной двойной спирали — по одной на каждую дочернюю клетку.</p>
    <p>Этот, казалось бы, простой процесс является основой продолжения жизни на нашей планете. Когда Шредингер в 1944 году высказал идею о том, что необычайно высокая степень надежности и точности наследственности не может быть обусловлена классическими законами (он настаивал на том, что гены слишком малы, чтобы подчиняться принципу «порядок из хаоса»), он предположил, что гены представляют собой нечто наподобие <emphasis>апериодических кристаллов</emphasis>. Так ли это?</p>
    <p>Кристаллы, например крупинки соли, обычно имеют характерную форму. Например, кристаллы хлорида натрия (обычной пищевой соли) имеют форму кубика, а молекулы воды в замерзшем состоянии представляют собой шестиугольные призмы, которые разрастаются в чудесные, бесконечно многообразные формы снежинок. Это удивительное многообразие форм возможно благодаря большому количеству способов сворачивания молекул внутри кристалла, которые управляются квантовыми законами, определяющими формы молекул. Однако обычные кристаллы, несмотря на высокую упорядоченность, не способны кодировать большое количество информации, поскольку в них, подобно узору на обоях, повторяется одна и та же единица кода. Таким образом, структура целого кристалла может быть описана одним простым правилом. Шредингер предположил, что гены являются так называемыми апериодическими кристаллами — с регулярно повторяющейся молекулярной структурой, как в обычном кристалле, но с некоторыми вариациями. Так, например, между повторяющимися структурами могут быть разные интервалы, или периоды (отсюда и название «апериодические»), или повторяющие структуры могут незначительно отличаться друг от друга, напоминая скорее сложный орнамент гобелена, нежели простые обои. Ученый предположил, что слегка измененные повторяющиеся структуры кодируют наследственную информацию и что их порядок, как в любом кристалле, кодируется на квантовом уровне. Не забывайте, что эти идеи были высказаны Шредингером за десятилетие до Уотсона и Крика — всего за несколько лет до того, как были открыты структура и материал генов.</p>
    <p>Был ли прав Шредингер? Первый очевидный факт — код ДНК действительно состоит из повторяющихся участков, ДНК-оснований, и в этом смысле он является апериодическим, поскольку каждый повторяющийся участок может быть занят одним из четырех оснований. Гены и правда являются апериодическими кристаллами, как и предсказывал Шредингер. Но апериодические кристаллы не обязательно кодируют информацию на квантовом уровне: нерегулярные растры на фотографической пластинке образуются кристаллами соли серебра, в которых нет ничего квантово-механического. Чтобы понять, был ли прав Шредингер, предполагая, что гены являются квантовыми сущностями, мы должны подробнее рассмотреть структуру оснований ДНК и особенно природу связи комплементарных (парных) оснований — A с T и G с C.</p>
    <p>Скрученная форма молекулы ДНК, хранящей генетический код, обусловлена химическими связями, благодаря которым комплементарные основания образуют пары. Как мы уже упоминали, эти связи (их называют водородными связями) формируются одиночными протонами, а точнее, ядрами атомов водорода. Протон является общим для двух атомов, каждый из которых относится к одному из комплементарных оснований, расположенных на разных цепочках напротив друг друга. Именно этот протон и связывает основания в пару (см. рис. 7.1). Основание A связывается с основанием T потому, что в каждой молекуле A протоны находятся в подходящих позициях для формирования водородных связей только с основанием T. A не может образовать пары с C, поскольку протоны расположены в молекулах так, что связи с C не образуются.</p>
    <p>Регулируемое протонами спаривание азотистых оснований и есть генетический код, который копируется и передается следующему поколению. И это вовсе не разовая передача информации наподобие закодированного сообщения, написанного в одноразовом блокноте, который уничтожается сразу после использования. Генетический код должен постоянно считываться на протяжении жизни клетки, обеспечивая работу механизма по производству белков, которые, в свою очередь, отвечают за образование движущих сил жизни — ферментов, управляющих всеми остальными функциями клетки. Считывание кода осуществляется ферментом РНК-полимеразой, который, как и ДНК-полимераза, читает порядок кодирующих протонов вдоль цепи ДНК. Подобно тому как буквы на странице, расположенные в правильном порядке, складываются в значимое сообщение или в сюжет целой книги, порядок протонов на двойной спирали определяет историю жизни.</p>
    <p>Шведский физик Пер-Улоф Левдин первым указывал на то, что сейчас, ретроспективно, кажется очевидным: порядок протонов регулируется не классическими, а квантовыми законами. Так, генетический код, благодаря которому возможно существование жизни, бесспорно, является квантовым кодом. Шредингер был прав: гены записаны квантовыми буквами, а надежность наследственности обеспечивается квантовыми, а не классическими законами. Подобно тому как форма кристалла регулируется в основном квантовыми законами, форма вашего носа, цвет глаз и черты характера подчиняются квантовым законам, действующим внутри структуры молекулы ДНК, которую вы наследуете от матери или отца. Как и предсказывал Шредингер, жизнь поддерживается порядком, который пронизывает весь организм — от его структуры и поведения до распределения протонов вдоль цепей ДНК. Это и есть «порядок из порядка», обеспечивающий надежность передачи наследственной информации.</p>
    <p>Но даже квантовые репликаторы, способные создавать собственные копии, иногда ошибаются.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ненадежность</p>
    </title>
    <p>Жизнь вряд ли бы могла сохраниться на нашей планете и выдержать многие испытания, уготованные ей окружающей средой, если бы процесс копирования генетического кода всегда протекал идеально, без единой ошибки. Например, бактерии, обитавшие в умеренных водах антарктических озер несколько тысячелетий назад, лучше и быстрее приспособились бы к жизни в относительно теплой и светлой среде. Когда над их миром сомкнулся ледяной купол, бактерии, чьи геномы на протяжении поколений копировались со стопроцентной точностью, скорее всего, вымерли. Однако многие бактерии допускали небольшое количество ошибок в процессе копирования генетической информации, в результате чего на свет появлялись особи-мутанты, слегка отличавшиеся от родителей. Эти отличия способствовали более успешному приспособлению к холодной и темной среде обитания, поэтому именно бактерии-мутанты стали размножаться активнее. Постепенно, спустя несколько тысяч поколений и многочисленных неточных копий наследственной информации, потомки бактерий, попавших в ледовый плен, приспособились к жизни в подледном озере.</p>
    <p>Повторимся: процесс адаптации к новым условиям жизни посредством мутации (ошибок репликации ДНК) в среде озера Восток — это модель процесса, протекающего в каждом уголке нашей планеты на протяжении миллиардов лет. За долгое время своего существования Земле пришлось пережить множество глобальных катастроф: извержения крупных вулканов, ледниковые периоды, столкновения с небесными телами. Жизнь не смогла бы сохраниться, не приспособившись к изменениям через копирование ошибок. Не менее важен и тот факт, что мутации привели к генетическим изменениям, которые создали из простейших бактерий — первых живых организмов нашей планеты — удивительное многообразие современной биосферы. Небольшая неточность в копировании проходит длинный и интересный путь развития, особенно на долгом временном отрезке.</p>
    <p>Кроме идеи о том, что квантовая механика объясняет надежность передачи наследственной информации, Эврин Шредингер высказал еще одно смелое предположение в своей книге «Что такое жизнь?», опубликованной в 1944 году. Он рассуждал о том, что мутации представляют собой своего рода квантовый скачок внутри гена. Насколько это правдоподобно? Чтобы ответить на этот вопрос, нам с вами необходимо разобраться в одном противоречии, которое уходит своими корнями в теорию эволюции.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Жираф, боб и дрозофила</p>
    </title>
    <p>Мы привыкли к утверждению о том, что эволюция была «открыта» Чарльзом Дарвином. Тем не менее по крайней мере за 100 лет до Дарвина ученым-натуралистам, изучавшим окаменелости, было известно, что организмы меняются на протяжении геологических эпох. Так, еще дед Чарльза Эразм Дарвин был настоящим эволюционистом. Однако самая известная протоэволюционистская теория, предвосхитившая теорию Дарвина, была создана французским ученым, дворянином по происхождению, носившим красивое имя Жан-Батист Пьер Антуан де Моне Шевалье Ламарк.</p>
    <p>Ламарк родился в 1744 году. Он учился в иезуитском колледже, где его готовили к духовному сану, однако после смерти отца он получил деньги, которых хватило на покупку лошади. На этой лошади он и уехал воевать в Семилетней войне против Пруссии. Он был ранен, и его военная служба прервалась. Он вернулся в Париж, где стал работать клерком, а все свободное время посвящал изучению ботаники и медицины. Вскоре он получил место помощника ботаника в Королевском ботаническом саду и проработал там до тех пор, пока директора сада не казнили во время революции. Ламарк пережил кровавые события. После революции он получил кафедру в Парижском университете. В это время он переключил свое внимание с ботаники на зоологию и стал с увлечением изучать беспозвоночных.</p>
    <p>Ламарк является одним из величайших ученых, вклад которых в науку недооценивается современниками, по крайней мере в англосаксонском мире. Помимо того что он ввел в обращение термин <emphasis>«биология»</emphasis> (от греческого корня <emphasis>bios</emphasis> — «земля»), Ламарк создал теорию эволюции, которая по крайней мере давала правдоподобное объяснение механизму эволюционных изменений. Это было сделано за полвека до теории Дарвина. Ламарк указал на то, что организмы способны изменять некоторые признаки, приспосабливаясь к окружающей среде. Так, например, у фермеров, привыкших к тяжелому физическому труду, развиваются гораздо более крепкие мышцы, чем у банковских клерков. Ламарк утверждал, что подобные приобретенные признаки могут наследоваться потомками, а следовательно, привести к эволюционным изменениям. Наиболее известен пример с жирафами, который чаще других подвергался насмешкам и критике современников. Ламарк полагал, что неким антилопам часто приходилось вытягивать шею, чтобы дотянуться до листьев, растущих на верхних ветвях деревьев. Постепенно их шеи вытягивались, и этот приобретенный признак унаследовали их потомки, которые также продолжали тянуться за верхними листьями и передавать признак вытянутой шеи по наследству, в результате чего антилопы данного вида эволюционировали и постепенно превратились в жирафов.</p>
    <p>Теория Ламарка, особенно его идеи о наследовании приобретенных признаков, не получила поддержки современников и была подвержена жесткой критике, особенно в англосаксонском мире. Ученые располагали многочисленными доказательствами того, что характеристики, приобретенные особью на протяжении жизни, обычно не передаются по наследству потомству. Например, несколько сотен лет назад в Австралию хлынул поток светлокожих переселенцев из Северной Европы. Кожа людей, проводящих много времени под палящим солнцем, покрывается загаром. Тем не менее у потомков европейцев в Австралии рождаются такие же светлокожие дети, как и их предки. Очевидно, что кожный загар — приобретенный признак-реакция на постоянное воздействие солнечных лучей — не передается по наследству. Итак, эволюционная теория Ламарка окончательно ушла в тень теории естественного отбора Дарвина, изложившего основные ее положения в книге 1859 года «Происхождение видов»<a l:href="#n_121" type="note">[121]</a>.</p>
    <p>В наши дни особо подчеркивается следующий аспект теории Дарвина: выживает сильнейший, более приспособленный к жизни в неумолимой природе, не принимающей слабых, менее совершенных. Однако естественный отбор — это не полная история эволюции. Чтобы эволюция протекала успешно, естественный отбор нуждается в источнике изменений, на которых и оттачивается его «мастерство». Для Дарвина это была одна из величайших загадок, поскольку, как мы уже говорили, передача наследственной информации характеризуется высокой степенью надежности. Это не так уж и очевидно в случае эукариот — организмов, для которых характерно половое размножение, поскольку потомство данных организмов значительно отличается от родителей. Однако при половом размножении черты родителей всего лишь перемешиваются в особи-потомке. К слову, в начале XIX века повсеместно считалось, что смешение признаков родителей при половом размножении происходит примерно так же, как смешение красок. Если вы возьмете несколько сотен оттенков-образцов различных красок, смешаете половину образца одного цвета с половиной образца другого и повторите то же самое с другими образцами несколько тысяч раз, в результате получится несколько сотен оттенков серой краски: индивидуальные различия оттенков будут стираться и все образцы будут иметь схожие, усредненные признаки. Однако перед Дарвином стояла задача иного рода: объяснить постоянное сохранение индивидуальных различий у особей и, более того, приращение индивидуальных различий (в том случае, если в них кроется источник эволюционных изменений).</p>
    <p>Дарвин был убежден в том, что эволюция происходила постепенно, медленно, поскольку естественный отбор «проверял» малейшее изменение признака, передававшееся по наследству: «Естественный отбор действует только путем сохранения и кумулирования малых наследственных модификаций, каждая из которых выгодна для сохраняемого существа; и как современная геология почти отбросила такие воззрения, как, например, прорытие глубокой долины одной делювиальной волной, так и естественный отбор изгонит веру в постоянное творение новых органических существ или в какую-либо большую и внезапную модификацию»<a l:href="#n_122" type="note">[122]</a>. Однако источник этого исходного материала для эволюции, а именно «малых наследственных модификаций», оставался необъяснимой загадкой. Странные сбои, а точнее, мутации наследуемых признаков были хорошо известны биологам века. Так, например, в конце XVIII века на одной из ферм Новой Англии (в штате Массачусетс) на свет появился ягненок с короткими кривыми ногами. Он вырос в здорового барана и принес потомство, похожее на него. Так было положено начало анконовой породе овец. Их было удобно и легко разводить, поскольку коротконогие овцы не могли перепрыгивать через короткие изгороди. Однако Дарвин считал, что подобные мутации не могут быть движущей силой эволюции, поскольку организм особи подвергается слишком значительным изменениям, в результате чего на свет появляются весьма странные существа, зачастую не способные выжить в дикой природе. Чтобы его теория заработала, Дарвину необходимо было найти источник менее значительных наследуемых изменений, вызывающих «малые наследственные модификации». Ученому так и не удалось решить эту задачу. К слову, в поздних изданиях «Происхождения видов» он даже обращался к некоторым аспектам эволюционной теории Ламарка, в частности, чтобы сформулировать идею о наследуемых малых модификациях.</p>
    <p>Частично тайна загадки, которую никак не мог разгадать Дарвин, была раскрыта еще при его жизни. Это удалось австрийскому монаху и ботанику Грегору Менделю, о котором мы уже говорили в главе 2. Эксперименты Менделя, проведенные на горохе, показали, что незначительные модификации формы горошин или цвета лепестков растения наследовались <emphasis>стабильно и прочно</emphasis>. Это означает, что модифицированные признаки не смешивались, а, наоборот, передавались из поколения в поколение, иногда, правда, пропуская одно или два из них, если признак был рецессивным, а не доминантным. Мендель предположил, что дискретные наследственные «факторы», которые мы называем генами, кодируют биологические признаки и являются источниками биологических вариаций. Итак, половое размножение следует сравнивать скорее не со смешиванием различных оттенков, а со смешиванием бусин различных цветов и форм, наполняющих два горшочка. В каждом поколении перемешивается половина бусин из одного горшочка с половиной бусин из второго. Важно то, что даже через тысячи поколений каждая отдельная бусинка сохраняет свой изначальный цвет, то есть признаки могут передаваться без изменений на протяжении сотен или даже тысяч поколений. Таким образом, гены являются постоянным источником вариаций, опираясь на которые и действует механизм естественного отбора.</p>
    <p>Научные результаты Менделя были проигнорированы его современниками, а после его смерти и вовсе забыты. Насколько известно, Дарвин не был знаком с теорией Менделя о «наследственных факторах» и скрывавшемся в данной теории ключом к разгадке тайны смешивания признаков. Проблема с поисками источника наследственных изменений, управляющих эволюцией, привела к тому, что к концу XIX века и теория эволюции Дарвина заметно сдала свои позиции в науке. Но в начале XX века об идеях Менделя вспомнили ученые-ботаники, занимавшиеся скрещиванием растений и открывшие законы, управляющие наследованием изменений. Как и подобает настоящим ученым в случае, когда они считают, что открыли что-то новое, они просмотрели имеющуюся литературу перед тем, как публиковать результаты своей работы. Каково же было их удивление, когда они обнаружили, что открытые ими законы наследственности были описаны Менделем за несколько десятилетий до этого.</p>
    <p>Повторное открытие менделевских факторов, получивших название <emphasis>«гены»</emphasis><a l:href="#n_123" type="note">[123]</a>, подвело ученых и к разгадке тайны смешения признаков, которую так и не смог раскрыть Дарвин. И все же ученые не сразу решили проблему поиска источника генетических изменений, управляющих длительным процессом эволюции, поскольку предполагалось, что гены наследуются без изменений. Естественный отбор может перемешать бусинки-гены в каждом следующем поколении, однако не в силах создать новые бусинки. Выход из сложившейся тупиковой ситуации обнаружил один из ботаников, вернувших генетику Менделя из забвения. Хуго де Фриз шел по картофельному полю и заметил растения ослинника Ламарка <emphasis>(Oenothera lamarckiana)</emphasis> непривычной разновидности — выше обычного, с овальной формой лепестков (как правило, у ослинника лепестки имеют форму сердца). Он отметил, что данное растение является «мутантом», и, что еще важнее, показал, что мутация наблюдается и у следующего поколения растений, то есть наследуется.</p>
    <p>Генетик Томас Хант Морган познакомился с работами де Фриза, посвященными мутациям, в начале 1900-х годов в Колумбийском университете, где проводил эксперименты с плодовыми дрозофилами. Команда ученых под его руководством подвергала дрозофил воздействию сильных кислот, рентгеновского излучения и токсинов с целью создать мушек-мутантов. Наконец в 1909 году из куколки появилась мушка с белыми глазами. Ученым удалось доказать, что, как и в случае со странной формой лепестков ослинника, которую заметил де Фриз, мутировавший признак мушки передавался по наследству, как и любой менделевский ген.</p>
    <p>Синтез теории естественного отбора Дарвина, генетики Менделя и теории мутации привел к тому, что в науке сложилась новая синтетическая теория эволюции, или неодарвинизм. Мутация понималась как конечный источник наследуемых генетических изменений, которые в основном имели небольшое воздействие и иногда были абсолютно безвредными, а в некоторых случаях даже полезными — мутировавшее потомство оказывалось более приспособленным к условиям окружающей среды, чем родители. Затем в игру вступает естественный отбор, отсеивающий менее приспособленных мутантов из популяции, способствуя выживанию и размножению сильнейших. В конце концов, приспособленные к условиям жизни мутанты становятся нормой для данного вида, и эволюция идет «путем сохранения и кумулирования малых наследственных модификаций».</p>
    <p>Одним из ключевых аспектов синтетической теории эволюции является принцип, согласно которому мутации случайны: вариация в геноме не возникает как ответ на эволюционные изменения. Так, при изменении условий окружающей среды вид не развивает мутационный признак — он должен дождаться необходимой мутации, которая возникает случайно и помогает последующим поколениям приспособиться к изменениям. Это противоречит представлениям Ламарка об эволюции, согласно которым наследуемая адаптация вида (например, длинная шея у жирафа) возникает как реакция на вызов со стороны изменяющейся окружающей среды и, соответственно, приобретается всеми последующими поколениями.</p>
    <p>В начале XX века ученым еще не было известно, происходят наследуемые мутации случайно, как предполагали неодарвинисты, или возникают как ответ на изменения окружающей среды, как утверждали сторонники идей Ламарка. Напомним, что Морган подвергал дрозофил воздействию токсичных веществ и излучения, чтобы добиться мутаций. Возможно, в ответ на этот «вызов» окружающей среды у дрозофил возникли новые мутации, которые помогли им справиться с тяжелыми испытаниями. Как и жирафы Ламарка, они, метафорично выражаясь, <emphasis>вытянули свои шеи</emphasis>, а затем передали этот адаптивный признак своим потомкам в виде наследуемой мутации.</p>
    <p>В 1943 году Сальвадор Лурия, научный руководитель Джеймса Уотсона, и Макс Дельбрюк поставили серию экспериментов, ставших классикой генетики. Одной из целей экспериментов была проверка конкурирующих теорий. К тому времени дрозофилы уступили место бактериям, которые наилучшим образом подходили на роль подопытных организмов в эволюционных исследованиях благодаря легкости их выведения в лаборатории и краткой продолжительности генерации. Ученым было известно, что бактерии можно поражать вирусами, однако, если это делать регулярно, бактерии довольно быстро вырабатывают устойчивость к вирусам благодаря мутациям. Эти условия идеально подходили для проверки конкурирующих теорий — неодарвинизма и теории мутаций Ламарка. Лурия и Дельбрюк хотели проверить, способны бактерии-мутанты противостоять вирусной инфекции, уже существовавшей в популяции (согласно идеям неодарвинизма), или они возникают как ответ на вызов окружающей среды, в данном случае на воздействие вируса (согласно идеям ламаркизма). Ученые обнаружили, что мутации в популяции возникают одинаково регулярно независимо от наличия вируса или его отсутствия. Иными словами, регулярность мутаций не зависела от селективного давления окружающей среды. Именно за эти эксперименты Лурия и Дельбрюк были удостоены Нобелевской премии по физиологии и медицине за 1969 год, а сформулированный ими принцип случайного возникновения мутаций стал ключевым аспектом современной эволюционной биологии.</p>
    <p>Но даже тогда, в 1943 году, когда Лурия и Дельбрюк проводили свои эксперименты, ученым все еще не было известно, из чего состоят гены-бусинки и благодаря каким физическим механизмам возникает мутация — превращение одной бусинки в другую. Ситуация прояснилась в 1953 году, когда Уотсон и Крик открыли двойную спираль. Было показано, что гены-бусины строятся на основе материала ДНК. Принцип случайного возникновения мутаций лишний раз подтвердился: излучение и мутагенные вещества повреждают молекулу ДНК на случайно выбранном участке цепи, вызывая мутации случайных генов, независимо от того, кодируют ли они признаки, важные для выживания вида в условиях конкретных изменений окружающей среды.</p>
    <p>Во второй статье, посвященной структуре ДНК<a l:href="#n_124" type="note">[124]</a>, Уотсон и Крик высказали предположение о том, что процесс таутомеризации, подразумевающей движение протонов внутри молекулы в определенном порядке, возможно, является причиной мутаций. Мы уверены, что, дойдя до этого места в книге, наши читатели прекрасно понимают, что любой процесс, подразумевающий движение элементарных частиц, например протонов, относится к квантово-механическим процессам. Значит ли это, что Шредингер был прав? Действительно ли мутации являются своего рода квантовым скачком?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Роль протонов в кодировании информации</p>
    </title>
    <p>Посмотрите еще раз на нижнюю часть рис. 7.1. Вы заметите, что мы изобразили водородную связь (которая, как вы помните, представляет собой общий для двух оснований протон) в виде пунктирной линии, соединяющей два атома (кислород (O) и азот (N)) спаренных оснований. Но ведь протон является частицей, не так ли? Почему же он изображен в виде линии, а не одиночной точки? Разумеется, потому, что протоны представляют собой квантовые сущности, обладающие свойствами частицы и волны. Так, внутри молекулы ДНК протон делокализован; он ведет себя как нечто размытое, как волна, накатывающая то на одно, то на другое основание. Водород (H) на рис. 7.1 (наиболее вероятное положение протона) во всех связях изображен не на одинаковом расстоянии от парных оснований, а ближе к одному из них, к одной из двух цепочек спирали. Такая асимметрия обусловливает одно из важнейших свойств ДНК.</p>
    <p>Давайте рассмотрим одну из возможных пар оснований, а именно A — T. A находится на одной цепочке спирали, T — на другой. Основания держатся в паре благодаря двум водородным связям (протонам): один протон изображен ближе к атому азота основания A, а другой — ближе к атому кислорода основания T (рис. 7.2, <emphasis>а</emphasis>).</p>
    <image l:href="#i_023.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 7.2.</strong> Пары оснований A — T:<emphasis> а</emphasis> — стандартный вид связи пары оснований A — T с обычным расположением протонов; <emphasis>б</emphasis> — протоны поменяли положение на двойной спирали, образовав таутомерическую форму соединений A и T</p>
    <empty-line/>
    <p>Эти протоны и образуют водородную связь A — T. Однако не следует забывать, что для квантового мира понятие «ближе» является очень скользким: здесь частицы не имеют фиксированных положений, а характеризуются спектром возможностей пребывания одновременно в разных положениях, включая и те, что возможны только при условии эффекта туннелирования. Если бы протоны, связывающие две буквы генетического кода, вдруг совершили скачок к обратным концам соответствующих водородных связей, они оказались бы ближе к атомам противоположных оснований. Возможность протонов менять свое положение в связи обусловливает существование альтернативных форм соединений оснований — <emphasis>таутомеров</emphasis> (см. рис. 7.2, <emphasis>б</emphasis>). Так, каждое из оснований ДНК может существовать в обычной (канонической) форме, которая представлена в модели структуры двойной спирали ДНК Уотсона и Крика, и в редкой таутомерической форме, при которой связывающие основания протоны сдвигаются и меняют позицию в связи.</p>
    <p>Напомним, что протоны, формирующие водородные связи в молекуле ДНК, обусловливают специфические свойства пары оснований, важные при репликации генетического кода. Так, если пара протонов движется (в противоположных направлениях), это означает, что они успешно переписывают генетический код. Например, если на одном из участков цепи ДНК находится генетическая буква T (тимин), то напротив будет стоять A (в канонической форме пары оснований). Однако при двойном скачке протонов T и A принимают таутомерические формы. Разумеется, протоны могут совершить и обратный скачок, если они оказываются в связи таутомерической формы<a l:href="#n_125" type="note">[125]</a> в тот момент, когда происходит копирование цепи ДНК. В этом случае в новую цепочку ДНК могут быть встроены неправильные основания. Таутомер T образует пару скорее с G, а не с A, поэтому в новую цепочку напротив T (туда, где в старой цепи стоит A) будет вставлено основание G. Подобным образом, если A приобретает таутомерическую форму в момент репликации ДНК, образуется пара A — C, а не A — T, поэтому в новой цепи напротив A (туда, где в старой цепи стоит T) будет вставлено основание C (рис. 7.3). В обоих случаях в новых цепочках ДНК будут наблюдаться мутации — изменения в последовательностях ДНК, которые будут переданы последующим поколениям.</p>
    <image l:href="#i_024.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 7.3.</strong> Таутомер T в енольной форме (на рисунке обозначается T*) ошибочно образует пару с G, а не со своим постоянным партнером A. Подобным образом таутомер A (на рисунке A*) ошибочно образует пару с C, а не с T. Если эти пары образуются в процессе репликации ДНК, возникает мутация</p>
    <empty-line/>
    <p>Несмотря на очевидную правдоподобность данной гипотезы, было очень сложно подтвердить ее прямыми доказательствами. Однако в 2011 году, почти через 60 лет после того, как Уотсон и Крик опубликовали статью о двойной спирали ДНК, команде ученых из Медицинского центра Университета Дьюка (США) удалось доказать, что неправильные пары оснований ДНК с таутомерическими положениями протонов в связях действительно могут встраиваться в активный центр ДНК-полимеразы (фермент, образующий новую ДНК), а точнее, в новые цепочки ДНК в процессе репликации и обусловливать мутации<a l:href="#n_126" type="note">[126]</a>.</p>
    <p>Таким образом, таутомеры с альтернативным расположением протонов являются причиной мутаций, а следовательно, и движущей силой эволюции. Однако что же заставляет протоны менять положение? Согласно одному из «классических» объяснений, протоны время от времени «встряхиваются» из-за постоянных молекулярных вибраций, окружающих их. Тем не менее это возможно только при условии достаточного количества тепловой энергии, которая дает толчок, «встряску» молекуле. Как и в реакциях, катализируемых ферментами, о которых мы говорили в главе 3, для смены положения протону необходимо преодолеть достаточно высокий энергетический барьер. К тому же протоны могут получать толчок после столкновений с соседними молекулами воды, однако вблизи протонов, формирующих водородные связи внутри молекулы ДНК, нет молекул воды, способных передать такой толчок другим частицам.</p>
    <p>Однако есть еще один фактор — тот, который играет важную роль в переносе электронов и протонов ферментами. Благодаря волновой природе элементарные частицы, такие как электроны и протоны, могут участвовать в квантовом туннелировании. Нестабильность положения какой бы то ни было частицы позволяет ей <emphasis>просачиваться</emphasis> через энергетический барьер. В главе 3 мы говорили о том, как ферменты обеспечивают возможность туннелирования электронов и протонов, подводя молекулы ближе друг к другу. Спустя десятилетие после публикации фундаментальной статьи Уотсона и Крика шведский физик Пер-Улоф Левдин, которого мы уже упоминали в этой главе, предположил, что протоны внутри водородных связей перемещаются посредством квантового туннелирования, в результате чего образуются таутомерические — мутационные — формы нуклеотидов.</p>
    <p>Важно отметить, что мутации ДНК могут быть обусловлены действием множества различных механизмов, в том числе воздействием химических веществ, ультрафиолетового излучения, частиц, выпускаемых в результате радиоактивного распада, и даже космического излучения. В результате воздействия этих факторов изменения происходят на молекулярном уровне, а значит, они неизбежно сопровождаются квантово-механическими процессами. Пока не получены доказательства того, что все эти источники мутаций связаны с таинственными аспектами квантовой механики. Тем не менее доказано, что квантовое туннелирование играет большую роль в образовании таутомерических форм ДНК-оснований. Значит, мистическая природа других квантовых процессов, возможно, играет определенную роль в возникновении мутаций, движущих эволюцией.</p>
    <p>И все же таутомеры ДНК-оснований составляют лишь 0,01 % всех ДНК-оснований. Их образование приводит к ошибкам одного порядка. Такое соотношение гораздо выше, чем показатель всех мутаций в природе, — одна на миллиард случаев, поэтому, если таутомеры действительно присутствуют в двойной спирали, потенциальных сбоев легко избежать путем различных процессов исправления ошибок (проверочных процессов), призванных обеспечивать высокую надежность репликации ДНК. Однако ошибки, возникающие благодаря квантовому туннелированию, не поддаются корректировке проверочных механизмов и продолжают быть источником природных мутаций, которые обеспечивают эволюцию всех земных форм жизни.</p>
    <p>Открытие механизмов, лежащих в основе мутации, важно не только для понимания эволюции. Оно может пролить свет на то, как возникают генетические заболевания, как здоровые клетки становятся раковыми (доказано, что генетические и онкологические заболевания обусловлены мутациями). Однако не так легко проверить, основан ли механизм конкретной мутации на эффекте туннелирования, поскольку, в отличие от некоторых других видов воздействия на клетку, например химических веществ или излучения, этот эффект нельзя просто «включить» и «выключить». Следовательно, пока мы не имеем возможности сравнить соотношение мутаций, обусловленных квантовым туннелированием и не обусловленных квантовым процессом, и посмотреть, чем они отличаются друг от друга.</p>
    <p>Есть еще один способ подтвердить квантово-механический аспект генетических мутаций. Он основывается на различиях между информацией в классическом понимании и квантовой информацией. Классическая информация может считываться и перечитываться снова и снова, при этом не меняя своего содержания, в то время как информация квантовых систем искажается при попытке измерений. Когда фермент ДНК-полимераза изучает ДНК-основание и пытается определить положение протонов в водородной связи, он осуществляет квантовое измерение, ничем не отличающееся от измерений, проводимых над теми же протонами ученым-физиком в лаборатории. Оба этих процесса и их измерения влияют на квантовую систему: с точки зрения квантовой механики вовсе не важно, выполняется измерение ферментом ДНК-полимеразой внутри клетки или счетчиком Гейгера в лаборатории, — в любом случае положение измеряемой частицы изменится. Если состояние частицы соответствует определенной букве генетического кода, означает ли это, что измерения, особенно частые, регулярные, будут способствовать изменению кода и вызывать мутации? Есть ли тому доказательства?</p>
    <p>Несмотря на то что весь геном человека копируется во время репликации ДНК, считывание большей части информации генома осуществляется в ходе двух процессов, при которых генетическая информация используется для обеспечения синтеза белков. Первый из этих процессов — <emphasis>транскрипция</emphasis> — подразумевает перенос генетической информации с ДНК в РНК. РНК химически родственна ДНК. Скопировав информацию ДНК, РНК отправляется к механизму синтеза белков и инициирует их производство, или второй из упомянутых процессов, известный также как <emphasis>трансляция</emphasis>. Чтобы отличать эти процессы от репликации ДНК (копирования генетической информации), мы будем называть их процессами <emphasis>считывания</emphasis> ДНК-кода.</p>
    <p>Ключевая особенность процесса считывания ДНК-кода заключается в том, что некоторые гены считываются чаще, чем другие. Если считывание ДНК-кода во время транскрипции является квантовым измерением, можно предположить, что наиболее часто считываемые гены будут подвержены более серьезным изменениям, обусловленным измерениями, а следовательно, будут содержать большее количество мутаций. Некоторые исследователи утверждают, что их эксперименты доказывают это предположение. Так, например, Абхиджит Датта и Сью Джинкс-Робертсон из Университета Эмори (Атланта, США) воздействовали на один и тот же ген дрожжевой клетки таким образом: сначала ген был считан несколько раз для получения небольшого количества белка, а затем — множество раз для получения больших объемов белка. Ученые обнаружили, что количество мутаций гена возросло в 30 раз после того, как участились случаи считывания его информации<a l:href="#n_127" type="note">[127]</a>. В ходе эксперимента с клетками мыши были получены схожие результаты<a l:href="#n_128" type="note">[128]</a>, а недавние исследования генов человека показали, что наиболее часто считываемые гены чаще подвергаются мутациям<a l:href="#n_129" type="note">[129]</a>. Такие результаты согласуются с наличием квантово-механического измерения, однако они <emphasis>не доказывают</emphasis> связи образования мутаций с квантовой механикой. Считывание ДНК-кода сопровождается биохимическими реакциями, которые могут изменить или даже разрушить молекулярную структуру генов различными способами, также вызывая мутации, к которым квантовая механика не имеет никакого отношения.</p>
    <p>Чтобы проверить, связан ли биологический процесс с квантовой механикой, необходимы данные, которые очень трудно или вовсе невозможно интерпретировать, не прибегая к основам квантовой механики. К слову, именно этот парадокс пробудил в нас интерес к определению роли квантовой механики в биологии.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Совершают ли гены квантовые скачки</p>
    </title>
    <p>В сентябре 1988 года в журнале <emphasis>Nature</emphasis> была опубликована статья, посвященная генетике бактерий. Автором статьи был выдающийся генетик Джон Кейрнс, сотрудник Гарвардской школы общественного здоровья (Бостон)<a l:href="#n_130" type="note">[130]</a>. Идеи, высказанные в статье, противоречили фундаментальному принципу неодарвинистской эволюционной теории, согласно которому мутации, источники генетических вариаций, происходят случайно, а направление эволюции определяется естественным отбором — «выживанием сильнейших».</p>
    <p>Кейрнс получил образование в Оксфорде, затем работал в Австралии и Уганде. В 1961 году он, будучи сотрудником лаборатории в Колд-Спринг-Харбор (штат Нью-Йорк), взял творческий отпуск. С 1963 по 1968 год Кейрнс возглавил лабораторию в Колд-Спринг-Харбор, которая в то время была местом, где зарождалась новая наука — молекулярная биология. В 1960-е и 1970-е годы лаборатория переживала настоящий золотой период, поскольку здесь работали такие выдающиеся ученые, как Сальвадор Лурия, Макс Дельбрюк и Джеймс Уотсон. Кейрнс, кстати, познакомился с Уотсоном за много лет до этого, когда молодой и немного неопрятный будущий нобелевский лауреат делал довольно бессвязный доклад на конференции в Оксфорде и не произвел на Кейрнса большого впечатления. По правде говоря, первое впечатление Кейрнса от одного из величайших ученых за всю историю человечества сводилось к следующему: «Я подумал, что он абсолютно ненормальный»<a l:href="#n_131" type="note">[131]</a>.</p>
    <p>В лаборатории Колд-Спринг-Харбор Кейрнс провел несколько эпохальных исследований. Так, например, он показал, как репликация ДНК начинается в одной конкретной точке и продвигается вдоль хромосомы подобно поезду, который движется по рельсам. Он наверняка стал намного лучше относиться к Уотсону, поскольку в 1966 году вышла их совместная книга о роли бактериальных вирусов в развитии молекулярной биологии. Позднее, в 1990-е годы, он заинтересовался ранним исследованием нобелевских лауреатов Лурии и Дельбрюка, которое, казалось, доказывало случайный порядок мутаций в организме, не подвергаемом воздействию мутагенных факторов. Кейрнс заметил, что в плане эксперимента Лурии и Дельбрюка был один слабый момент, который не был учтен и «помог» ученым доказать, что бактерии-мутанты, устойчивые к вирусу, существуют в популяции всегда, а не возникают в результате воздействия вируса на популяцию.</p>
    <p>Кейрнс отметил, что бактериям, не имеющим устойчивости к вирусу, не хватило бы времени на развитие адаптивных мутаций в ответ на вызов окружающей среды, поскольку вирус, являющийся этим самым вызовом, уничтожил бы их. Он предложил альтернативный план эксперимента, в ходе которого бактериям предоставлялась более удобная возможность мутировать в ответ на вирус. Вместо того чтобы ожидать появления у бактерий мутаций, благодаря которым у них развивается устойчивость к вирусу, он подверг бактерии голоданию с целью выявить мутации, позволяющие бактерии выжить и расти в условиях нехватки питательных веществ. Кейрнс показал (как, впрочем, Лурия и Дельбрюк до него), что некоторые бактерии продолжили расти и нормально развиваться в условиях голода, что доказывало наличие у них изначальной устойчивости к нехватке питательных веществ. Однако, в отличие от исследования Лурии и Дельбрюка, в ходе эксперимента Кейрнса выявилось гораздо больше бактерий-мутантов, появившихся в популяции намного позже, а именно как <emphasis>ответ</emphasis> на воздействие голоданием.</p>
    <p>Результаты эксперимента Кейрнса противоречили общепринятому принципу случайного возникновения мутаций; наоборот, они свидетельствовали о том, что мутации возникают тогда, когда для их возникновения создаются благоприятные условия. Открытие Кейрнса, казалось, доказывало поставленную под сомнение состоятельность теории эволюции Ламарка: голодающие бактерии не «отращивали длинные шеи» — они, подобно вымышленной антилопе Ламарка, реагировали на вызов, брошенный окружающей средой, развитием наследуемых модификаций организма — мутаций.</p>
    <p>Экспериментальные открытия Кейрнса очень скоро подтвердились в ходе исследований других ученых. И все же данному феномену не находилось приемлемого объяснения в рамках современной генетики и молекулярной биологии. Науке не было известно о механизме, который позволял бактерии (или любому другому живому организму) <emphasis>выбирать</emphasis>, какие гены должны подвергнуться мутации и в какой именно момент. Открытие Кейрнса, на первый взгляд, также противоречило центральной догме молекулярной биологии, согласно которой во время транскрипции информация передается только в одном направлении: от ДНК белкам и далее во внутреннюю среду клетки или организма. Если Кейрнс оказался прав, клетки должны обладать способностью менять направление передачи генетической информации, позволяя среде влиять на то, что записано в ДНК.</p>
    <p>Публикация статьи Кейрнса вызвала массу споров и лавину писем в редакцию журнала <emphasis>Nature</emphasis>: научная общественность стремилась понять смысл открытия. Будучи специалистом в области бактериальной генетики, Джонджо заинтересовался явлением «адаптивных мутаций», как все их стали называть. В то время он как раз читал популярную работу Джона Гриббина о значении квантовой механики «В поисках кота Шредингера»<a l:href="#n_132" type="note">[132]</a> и не мог не задуматься над тем, не кроется ли объяснение результатов Кейрнса в этой таинственной области, а именно в загадочных процессах квантовых измерений. Джонджо был также знаком с утверждением Левдина о том, что генетический код записан квантовыми буквами. Итак, если Левдин был прав, геном бактерий, исследуемых Кейрнсом, должен рассматриваться как квантовая система. Если это так, то попытка узнать, произошла ли мутация, будет представлять собой квантовое измерение. Может ли эффект квантового измерения объяснить довольно странные результаты исследования Кейрнса? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо подробнее рассмотреть модель его эксперимента.</p>
    <p>Кейрнс поместил миллионы бактерий кишечной палочки <emphasis>E. coli</emphasis><a l:href="#n_133" type="note">[133]</a> на поверхность желе в емкости, где из питательных веществ бактериям была доступна лишь лактоза. У бактерий одного из штаммов <emphasis>E. coli,</emphasis> которые использовал Кейрнс, был генетический сбой, из-за которого бактерии не принимали лактозу, а следовательно, подвергались голоданию в ходе данного эксперимента. Однако они не погибли; они оставались на поверхности желе. Затем произошло нечто, что очень удивило Кейрнса и вызвало множество споров среди ученых впоследствии, когда результаты эксперимента были опубликованы. Через некоторое время после начала эксперимента Кейрнс исследовал новые колонии, появившиеся на поверхности желе. В каждой колонии были бактерии-мутанты — потомки одной-единственной клетки, в которой мутация исправила ошибку в ДНК-коде дефектного гена, отвечающего за усваивание лактозы. Колонии мутантов продолжали расти на протяжении нескольких дней, пока желе из лактозы полностью не исчезло с тарелок.</p>
    <p>Согласно одному из принципов классической теории эволюции, подтвержденному экспериментами Лурии и Дельбрюка, для эволюции одноклеточных <emphasis>E. coli</emphasis> требовалось изначальное присутствие в популяции бактерий-мутантов. Некоторые из них действительно появились в колонии в самом начале эксперимента, однако их было недостаточно для возникновения новых колоний, способных усваивать лактозу, спустя лишь несколько дней <emphasis>после</emphasis> того, как дефективные бактерии были помещены в лактозную среду (в которой мутации могли стать адаптивным преимуществом клетки, отсюда и название <emphasis>«адаптивные мутации»</emphasis>).</p>
    <p>Кейрнс отказался от тривиальных объяснений данного явления, как, например, общая тенденция повышения частотности мутаций. Кроме того, ученый продемонстрировал, что адаптивные мутации возникают лишь в той среде, где от данной мутации будет преимущество. И все же результаты эксперимента Кейрнса не находили объяснения в рамках классической молекулярной биологии: мутации возникали с одинаковой частотой в присутствии и отсутствии лактозы. Однако в том случае, если (как утверждал Левдин) гены представляют собой квантовые информационные системы, наличие лактозы подразумевает потенциальное квантовое измерение, поскольку благодаря ему выявляется, мутирует ДНК клетки или нет, — перед нами не что иное, как явление квантового уровня, зависящее от положения одиночных протонов. Объясняются ли различия в частотности мутаций, выявленные Кейрнсом, именно наличием квантовых измерений?</p>
    <p>Джонджо решил высказать свои соображения на одной из открытых лекций на физическом факультете Университета Суррея. Джим был среди слушателей и, несмотря на скептическое отношение к высказываемым идеям, заинтересовался ими. Мы решили работать вместе и выяснить, есть ли у предположений Джонджо квантовая подоплека. В конце концов нам удалось разработать достаточно «шаткую»<a l:href="#n_134" type="note">[134]</a> модель, которая, как нам кажется, способна объяснить механизм адаптивных мутаций. Описание объяснительной модели было опубликовано нами в журнале <emphasis>Biosystems</emphasis> в 1999 году<a l:href="#n_135" type="note">[135]</a>.</p>
    <p>Описание модели начинается с допущения того, что протонам свойственно квантово-механическое поведение. Следовательно, протоны в ДНК голодающих бактерий <emphasis>E. coli</emphasis> могут время от времени совершать скачок в таутомерическое (мутагенное) положение путем квантового туннелирования и с такой же легкостью возвращаться в исходное положение. С точки зрения квантовой механики такая система считается находящейся в суперпозиции, или одновременно в двух состояниях — туннелированном и нетуннелированном. Протон описывается в терминах волновой функции, распространяющейся в обе стороны, однако асимметрично: вероятность того, что протон находится в обычной (не мутагенной) позиции, гораздо выше, чем вероятность его перемещения в таутомерическое положение. В этой ситуации у нас нет никакого экспериментального измерительного прибора, который зафиксировал бы положение протона; процесс измерения, о котором мы подробно говорили в главе 4, осуществляется окружающей средой. Этот процесс происходит непрерывно: например, считывание ДНК механизмом синтеза белков заставляет протон «определиться», с какой стороны водородной связи ему находиться — обычной или таутомерической. В большинстве случаев протон выбирает обычное положение.</p>
    <p>Давайте представим себе тарелку Кейрнса с бактериями кишечной палочки в виде коробочки с монетами, где каждая монета будет символизировать протон одного из связанных оснований гена, отвечающего за усвоение лактозы<a l:href="#n_136" type="note">[136]</a>. Протон может существовать в двух положениях: положении «орла», соответствующего обычному, не таутомерическому положению частицы, и «решки», соответствующей более редкой таутомерической позиции. Представьте, что все наши монеты лежат вверх «орлами», что соответствует началу эксперимента, когда все протоны находятся в обычном положении. Однако с точки зрения квантовой механики протон постоянно находится в суперпозиции — в обычном и таутомерическом положении одновременно, поэтому наши воображаемые квантовые монеты тоже будут находиться в суперпозиции — одновременно и «орлами» и «решками» вверх, однако вероятность того, что они лежат вверх «орлами», будет выше. В то же время положение протона постоянно измеряется внутренней средой клетки, заставляя его <emphasis>выбирать</emphasis>, в каком месте находиться: представьте себе, что наши монетки постоянно подбрасываются вверх и в подавляющем большинстве случаев выпадает «орел». Иногда выбор протона осуществляется во время копирования ДНК<a l:href="#n_137" type="note">[137]</a>, однако каждая новая цепочка будет кодировать только ту генетическую информацию, которая записана в изначальной цепи и в большинстве случае содержит код дефектного фермента. Это означает, что бактерия будет продолжать испытывать голод, не будучи способной усвоить лактозу.</p>
    <p>Не забывайте, однако, что в нашей аналогии монета символизирует квантовую частицу — протон в водородной связи на цепочке ДНК. Квантовая частица способна вернуться в исходное положение и восстановить суперпозицию даже после измерения. Итак, после того, как монета была подброшена и легла «орлом» вверх, ее будут подбрасывать снова и снова. Рано или поздно выпадет «решка». В этом положении может повториться попытка копирования ДНК, и на этот раз в геноме будет закодирована информация об активном ферменте. В отсутствие лактозы это не будет иметь никакого значения, поскольку от гена, кодирующего активный фермент, не будет никакой пользы: бактерия по-прежнему будет испытывать голод.</p>
    <p>Ситуация изменится, если бактерии будет доступна лактоза, поскольку исправленный ген позволит клетке усваивать это питательное вещество, а значит, расти и воспроизводиться путем деления. Возвращение в квантовую суперпозицию будет невозможным. Система клетки-мутанта навсегда станет частью мира, в котором действуют законы классической физики. Что же происходит с нашими воображаемыми монетами в присутствии фактора включения исправленного гена (для бактерий этот фактор — присутствие лактозы)? Переложим те немногочисленные монеты, что после подбрасываний легли вверх «решками», в другую коробочку и пометим их как «мутировавшие». В первой коробке оставшиеся монеты (бактерии кишечной палочки) будут подбрасываться снова и снова, и каждый раз монеты, на которых выпадут «решки», будут изыматься и перемещаться в коробку с «мутировавшими» экземплярами. Постепенно вторая коробочка будет заполняться монетами. Это означает, что в ходе эксперимента количество бактерий-мутантов, способных усваивать лактозу, будет расти, что и показал Кейрнс.</p>
    <p>Мы опубликовали описание нашей модели в 1999 году, однако сторонников у нас едва ли прибавилось. Не остановившись перед неудачей, Джонджо написал книгу «Квантовая эволюция»<a l:href="#n_138" type="note">[138]</a>, в которой говорится о значительной роли квантовой механики в биологии и эволюции. Однако книга вышла до того, как признание роли туннелирования протонов в реакциях с участием ферментов стало общепринятым, и до открытия квантовой когерентности при фотосинтезе. Неудивительно, что ученые скептически отнеслись к идее о причастности к мутациям каких-то странных квантовых явлений. К тому же мы упустили несколько важных тем<a l:href="#n_139" type="note">[139]</a>. Кроме того, поднялась неразбериха вокруг феномена адаптивных мутаций. Было обнаружено, что подвергавшиеся голоданию бактерии <emphasis>E. coli</emphasis> питались микроэлементами мертвых и умирающих клеток и иногда копировали ДНК и даже обменивались ими. Стали появляться результаты новых исследований адаптивных мутаций, согласно которым учащение мутаций было обусловлено совокупностью различных процессов: общего учащения мутаций всех генов, гибели клеток и высвобождения мутировавшей ДНК мертвых клеток и, наконец, выборочного поглощения и распространения мутировавшего гена, отвечающего за усвоение лактозы, выжившими клетками, которым удалось встроить ген в собственный геном<a l:href="#n_140" type="note">[140]</a>.</p>
    <p>Пока неясно, способны ли подобные «общепринятые» объяснения полностью описать механизм адаптивных мутаций. Спустя 25 лет после публикации результатов Кейрнса адаптивные мутации остаются во многом загадочным явлением. Об этом свидетельствует постоянное появление в научных изданиях статей, посвященных исследованию механизма адаптивных мутаций<a l:href="#n_141" type="note">[141]</a> на примере не только кишечной палочки, но и других бактерий. На данный момент ситуация обстоит так: мы не исключаем возможности того, что возникновение адаптивной мутации сопровождается квантовым туннелированием, однако не можем утверждать, что это единственное объяснение механизма таких мутаций.</p>
    <p>В отсутствие первостепенной необходимости связывать квантовую механику с механизмом адаптивных мутаций мы решили вернуться на шаг назад и рассмотреть более фундаментальный вопрос: сопровождаются ли любые мутации, не только адаптивные, квантовым туннелированием. Как вы помните, первое теоретическое обоснование роли квантового туннелирования в возникновении адаптивных мутаций было предложено Левдином и с тех пор подтверждалось несколькими теоретическими исследованиями<a l:href="#n_142" type="note">[142]</a>, а также экспериментами с «моделями пар оснований» — химическими соединениями, синтезированными специально для лабораторных опытов и характеризующимися свойствами оснований ДНК. Тем не менее никому еще не удалось доказать, что квантовое туннелирование обусловливает мутацию. Проблема в том, что квантовое туннелирование влияет на возникновение мутации только в совокупности с другими факторами, обусловливающими мутации и включение механизма их исправления, что усложняет задачу определения роли квантового явления (туннелирования) в биологическом процессе (мутации).</p>
    <p>Чтобы разобраться в этой проблеме, Джонджо обратился к результатам экспериментов с ферментами, описанных в главе 3. Как вы помните, предположение о роли туннелирования протонов в реакциях с ферментами было высказано после того, как был обнаружен «кинетический изотопный эффект». Если ускорение реакции с участием фермента обусловлено квантовым туннелированием, то при замене ядра атома водорода (одиночного протона) на ядро дейтерия (содержащего протон и нейтрон) реакция замедлится, поскольку масса частицы, совершающей туннелирование, удвоится. В настоящий момент Джонджо пытается выяснить, действует ли тот же принцип при возникновении мутации, проверяя его на частоте мутаций в дейтерированной воде D<sub>2</sub>O. Пока мы писали эту книгу, эксперименты показали, что после замены обычного ядра водорода ядром дейтерия частота мутаций возросла. Однако следует проделать еще немало работы, чтобы подтвердить обусловленность данного эффекта квантовым туннелированием, поскольку замена обычного водорода дейтерием может воздействовать на многие другие биомолекулярные процессы, что, в свою очередь, может вызвать мутации, не обусловленные квантовомеханическими явлениями.</p>
    <p>Джим сосредоточился на изучении того, насколько возможно, исходя из теоретических обоснований, квантовое туннелирование протонов в двойной спирали ДНК. Когда физик-теоретик берется за рассмотрение сложной проблемы, он обычно создает ее упрощенную модель, поддающуюся математическому описанию и сохраняющую основные свойства исследуемой системы или процесса. Такие модели могут со временем достигать высокой степени сложности, поскольку ученый постоянно дополняет их новыми данными, достраивает новые элементы с целью достичь максимального сходства с реальной моделируемой ситуацией.</p>
    <p>В нашем случае модель, построенная для первоначального математического анализа, представляет собой шарик (символизирующий протон), подвешенный на пружинах, прикрепленных к стенам (рис. 7.4).</p>
    <image l:href="#i_025.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 7.4.</strong> Протон в водородной связи, соединяющей два парных основания ДНК, можно представить в виде шарика на двух пружинах, качающегося из стороны в сторону. Он имеет два возможных стабильных положения, смоделированных на основе явления двойной потенциальной ямы. Левая яма (соответствующая обычному положению протона при отсутствии мутации ДНК) немного глубже правой (соответствующей таутомерическому положению), поэтому протон предпочитает находиться в левой яме</p>
    <empty-line/>
    <p>Каждая из пружин тянет шарик на себя. Шарик пытается найти положение, в котором тянущая сила обеих пружин уравновешивается. Если одна из пружин натянута туже (менее упругая), то шарик будет находиться ближе к той стене, к которой закреплена эта тугая пружина. И все же в тугой пружине должен быть некий «задел упругости», необходимый для того, чтобы шарик мог оказаться в менее стабильном положении у другой стены. Это соответствует явлению, которое в квантовой физике известно как <emphasis>двойная потенциальная яма</emphasis>, и поведению протона в водородной связи на цепочке ДНК: яма, изображенная на диаграмме слева, соответствует обычному положению протона, а правая — его редкой таутомерической позиции. С точки зрения классической физики, несмотря на то что протон почти всегда будет находиться в левой яме, если он получит сильный энергетический заряд от внешнего источника, он может переместиться и на другую сторону цепи — в таумерическое положение. Однако в определенный момент времени он всегда будет находиться либо в одной яме, либо в другой. Согласно квантовой механике протон может в любой момент спонтанно туннелировать, даже если энергии для преодоления барьера будет не хватать — для этого протону вовсе не обязательно получать энергетический толчок извне. Кроме того, в этом случае протон будет находиться в состоянии суперпозиции, то есть в левой и правой яме одновременно.</p>
    <p>Безусловно, нарисовать картинку гораздо проще, чем разработать математическую модель, которая точно описывала бы исследуемую ситуацию. Чтобы понять поведение протона, необходимо очень точно представлять форму потенциальной ямы, или карту энергетической поверхности. Это не такая простая задача, поскольку форма потенциальной ямы зависит от многих переменных. Дело не только в том, что водородная связь является элементом огромной, сложной структуры — молекулы ДНК, состоящей из сотен или даже тысяч атомов. Следует также учитывать и то, что протон погружен в теплую ванну — внутри клетки его окружают молекулы воды и другие жидкие химические соединения. Кроме того, молекулярные вибрации, тепловые флуктуации, химические реакции с участием ферментов, а также ультрафиолетовое и радиоактивное излучение могут напрямую и косвенно влиять на состояние и поведение водородных связей ДНК.</p>
    <p>Аспирант Джима Аль-Халили Адам Годбир при изучении проблем такого уровня сложности придерживается подхода, который подразумевает использование мощного математического метода — теории функционала плотности. Этот метод широко используется современными физиками и химиками для моделирования сложных структур. Теория функционала плотности позволяет рассчитать форму энергетической ямы, в которую попадает водородная связь, настолько точно, насколько это возможно в вычислительном отношении, учитывая сложность структурной информации пар ДНК-оснований. Представьте себе, что этот метод создает карту всех воздействий на водородную связь, в том числе притягивающих и отталкивающих сил атомов ДНК, окружающих протон. Затем информация обо всех этих силах используется для просчитывания возможного квантового туннелирования и поведения протона на продолжительном отрезке времени. Дополнительную сложность для расчетов создает присутствие окружающих атомов ДНК, а также молекул воды, которые оказывают постоянное воздействие на поведение протона и на его способность совершать туннелирование из одной цепи ДНК в другую. Однако подобное воздействие внутренней среды может также учитываться в квантово-механических уравнениях. Сейчас, когда мы пишем эту книгу (лето 2014-го), предварительные результаты исследований Адама таковы: несмотря на то что оба протона водородной связи между основаниями A и T могут перемещаться в таутомерические положения посредством квантового туннелирования, вероятность такого скачка крайне мала. В то же время теоретические модели показывают, что воздействие внутриклеточной среды, окружающей протоны, вовсе не препятствует процессу туннелирования, а активно ему способствует.</p>
    <p>Что же на данный момент мы можем сказать о связи квантовой механики с генетикой? Безусловно, квантовая механика играет важную роль в копировании и передаче наследственной информации, поскольку наш с вами генетический код записан квантовыми частицами. Как и предсказывал Эрвин Шредингер, квантовые гены кодируют структуру и функции всех бактерий, растений и животных, которые когда-либо жили на Земле. Это вовсе не случайность. Более того, это очень важная особенность живых организмов, поскольку процесс копирования генетической информации не характеризовался бы такой высокой степенью надежности, если бы гены представляли собой структуры, подчиняющиеся законам классической физики: они слишком малы, чтобы не подчиняться законам квантовой механики. Именно квантовая природа генов позволила бактериям, обитавшим в озере Восток, успешно копировать геном на протяжении нескольких тысяч лет, а нашим предкам — передавать генетический код на протяжении миллионов и даже миллиардов лет, а именно с тех самых пор, когда на нашей планете зародилась самая первая форма жизни. Жизнь не могла бы зародиться и сохраниться на Земле, если бы много миллионов лет назад не «обнаружила» способ кодировать информацию на квантовом уровне<a l:href="#n_143" type="note">[143]</a>. С другой стороны, науке только предстоит выяснить, имеет ли квантовая механика непосредственное отношение к генетическим мутациям — сбоям в копировании генетической информации, имеющей первостепенное значение для эволюции.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>8. Разум</p>
   </title>
   <section>
    <p>Жан-Мари Шове родился в старинной французской провинции Овернь. Когда ему было пять, его родители переехали на юго-восток, в Ардеш, живописный край рек, ущелий и каньонов, врезавшийся в известняковые скалы. В 12 лет Жан-Мари обнаружил увлечение всей своей жизни — вместе с друзьями в касках времен Второй мировой войны отправившись изучать многочисленные полости и пещеры в долине большой реки Ардеша. Он бросил школу в 14 лет; работал сначала каменщиком, потом клерком в хозяйственном магазине и, наконец, смотрителем. Вдохновленный книгой Норбера Кастере «Моя жизнь под землей», Жан-Мари посвящал по возможности каждые выходные своему детскому увлечению, взбираясь по отвесным скалам или копаясь в темных пещерах, мечтая однажды первым найти клад в неизвестной пещере. «Неизведанное всегда влечет. Когда вы идете по пещере, вы не знаете, что найдете. Закончится все за следующим поворотом, или вы откроете нечто фантастическое?»<a l:href="#n_144" type="note">[144]</a></p>
    <p>В субботу 18 декабря 1994 года начинались обычные выходные для 42-летнего Жана-Мари и двух его друзей-спелеологов, Элиет Брюнель и Кристиана Иллэра, бродивших по ущельям в поисках чего-нибудь нового. Минул полдень, воздух становился холоднее, и они решили исследовать область, известную как Cirque d’Estre, незначительно освещенную полуденным солнцем и, как правило, чуть более теплую в холодный зимний день, чем теневые участки долины.</p>
    <p>Друзья шли протоптанной мулами тропинкой вдоль скалы между порослей вечнозеленого дуба, самшита и вереска, с прекрасным видом на Понт Д’Арк у входа в ущелье. Пробираясь через мелколесье, они заметили небольшую полость в горной породе, примерно 25 сантиметров в ширину и 75 в высоту.</p>
    <p>Это было в буквальном смысле открытое приглашение для спелеологов, и вскоре они, протиснувшись через пролом, попали в небольшую камеру несколько метров в длину и по высоте едва позволявшую стоять в полный рост. Почти сразу они заметили слабое дуновение из дальнего конца камеры. Любой, кто исследовал пещеры, знаком с ощущением теплого ветерка из невидимого туннеля. Большинство скрытых проходов хорошо известны опытным спелеологам; они просто лежат за пределами узкого участка, освещенного фонариком. Но движение воздуха в этой крошечной камере не исходило из какой-либо известной пещеры. Команда по очереди убирала камни из конца камеры, пока не обнаружила источник воздуха: воздуховод уходил вертикально вниз. Элиет, самую миниатюрную из команды, первой опустили на веревке в темноту, в узкую шахту, куда она могла пролезть. Ход сначала вел вниз, затем повернул обратно вверх и раскрылся — в этот момент Элиет увидела, что она висит в десяти метрах над глиняным полом. Ее фонарь светил слабо, не освещал дальнюю стену, но эхо от ее крика в темноте дало понять, что она была в большой пещере.</p>
    <p>Команда была заинтригована, но им пришлось вернуться в свой фургон, припаркованный у подножия скалы, чтобы принести лестницу. Придя обратно в пещеру, они развернули лестницу, и Жан-Мари первым достиг пола. Это была действительно большая пещера, по крайней мере 50 метров в высоту и столько же в ширину, с великолепными колоннами белого кальцита. Троица осторожно продвигалась сквозь темноту, ступая след в след, не нарушая первозданной среды, мимо огромных сводов и занавесей перламутра и среди костей и зубов давно вымерших медведей, разбросанных в древней спячке по ячейкам в глиняном полу.</p>
    <p>Осветив стену, Элиет расплакалась. Ей открылись рисунки красной охрой, изображавшие силуэт мамонтенка. Молча друзья прошли вдоль стены, освещая один за другим очертания медведя, льва, хищных птиц, еще одного мамонта, даже носорога и обрисованных рук человека. «Я все думал: „Это сон. Это сон“», — вспоминал ШовеChauvet J.-M., Brunel-Deschamps E., Hillaire C. and Clottes J. Dawn of Art. The Chauvet Cave: The Oldest Known Paintings in the World. — N.Y.: Harry N. Abrams, 1996..</p>
    <p>В фонарях садились батарейки, поэтому команда повернула обратно, они выбрались из пещеры и поехали обратно к дому Элиет, чтобы поужинать с ее с дочерью Кэрол. Но их эмоциональные, несвязные и во многом неясные рассказы об увиденном так заинтриговали Кэрол, что она настояла, чтобы они взяли ее с собой в пещеру — увидеть чудеса собственными глазами.</p>
    <p>Уже стемнело, когда они снова вошли в пещеру, уже с более мощными фонарями, свет которых показал все великолепие их открытия. Несколько пещер, украшенных чудесным набором животных: лошади, утки, сова, львы, гиены, пантеры, олени, мамонты, горные козы и бизон. Большинство выполнены в прекрасном натуралистическом стиле, с нарисованными углем тенями, перекрывающимися в перспективе головами, и в позах, имеющих реальную эмоциональную окраску. Там был ряд спокойных, задумчивых лошадей, милый мамонтенок с большими круглыми ногами, а также пара дерущихся носорогов. Был даже носорог, чьи семь ног предположительно изображали бег.</p>
    <p>Пещера Шове, как она теперь называется, сегодня признана одним из самых важных мест в мире первобытного искусства. Сохраненная в первозданном виде — там даже есть следы древних жителей, — она опечатана и охраняется для безопасности ее хрупкой среды. Доступ строго контролируется, и лишь немногим счастливчикам было позволено войти в пещеру. Один из них — немецкий режиссер Вернер Херцог, чей фильм 2011 года «Пещера забытых снов» является для большинства из нас наилучшей возможностью насладиться замечательным наскальным искусством охотников ледникового периода, которые укрывались в этих пещерах 30 тысяч лет назад.</p>
    <p>Цель этой главы — исследовать не наскальные изображения сами по себе, а загадку, вероятно лучше, чем где-либо, поставленную названием фильма Херцога. Как видно из любого обзора тех рисунков, они не просто плоские, одномерные представления о том, что видит глаз. Они подчас абстрагированы и дают ощущение движения, они используют изгибы и закругления в скалах, наделяя изображенных животных почти трехмерным видом<a l:href="#n_145" type="note">[145]</a>. Художник(и) не просто рисовал(и) объекты — это были идеи. Те, кто расписывал стены пещеры Шове, были, как и мы, людьми, думавшими о мире и своем месте в нем; они обладали сознанием.</p>
    <p>Но что есть сознание? Это, конечно, вопрос, который волновал философов, художников, нейробиологов, да и всех нас, возможно, все время, которое мы <emphasis>были</emphasis> в сознании. В этой главе мы пойдем легким путем, не пытаясь давать каких-либо строгих определений. В самом деле, мы считаем, что стремление понять это чрезвычайно странное биологическое явление часто сдерживается придирчивостью в его определении. Биологи не могут даже договориться о едином определении самой жизни; но это не остановило их от исследования вопросов клетки, двойной спирали ДНК, фотосинтеза, ферментов и множества других явлений живой природы, в том числе тех, что подчиняются квантовой механике, толкующей сейчас многое из того, что значит быть живым.</p>
    <p>Мы исследовали многие из этих открытий в предыдущих главах, но все то, что мы до сих пор обсуждали — от магнитных компасов до действия ферментов, от фотосинтеза до наследственности и обоняния, — может обсуждаться с точки зрения обычной химии и физики. Хотя квантовая механика может быть нам незнакома, но, в частности, в ракурсах многих биологов она все равно полностью вписывается в рамки современной науки. И хотя мы не можем иметь интуитивного или осмысленного понимания того, что происходит в эксперименте с двумя щелями или квантовой запутанности, математика, как фундамент квантовой механики, является точной, логичной и невероятно мощной.</p>
    <p>Но сознание — это другое. Никто не знает, где и как оно вписывается в ту науку, которую мы обсуждали до сих пор. Нет (авторитетных) математических формул, которые включают в себя термин «сознание», и в отличие, скажем, от катализа или переноса энергии оно до сих пор не было обнаружено в чем-либо неживом. Свойство ли это <emphasis>всего</emphasis> живого?</p>
    <p>Большинство людей так не думают и наделяют сознанием те существа, которые обладают нервной системой; но тогда насколько развитая нервная система необходима? Скучает ли рыба-клоун по родному рифу? Неужели наш европейский дрозд действительно так хочет лететь на юг зимой; или он действует на автомате, как беспилотный летательный аппарат? Большинство владельцев собак, котов или лошадей убеждены, что их питомцы обладают сознанием; значит, сознание возникает у млекопитающих? Многие владельцы волнистых попугайчиков и канареек в равной степени уверены, что их любимцы также обладают индивидуальностью и столь же сознательны, как кошки, их караулящие. Но если сознание является общим для птиц и млекопитающих, то и те и другие, вероятно, унаследовали его от общего сознательного предка, возможно, кого-то вроде примитивной рептилии — <emphasis>амниота</emphasis>, который жил более 300 миллионов лет назад и представляется предком птиц, млекопитающих и динозавров. Ну а чувствовал ли тираннозавр из главы 3 страх, погружаясь в болото триасового периода? А более примитивные животные на самом деле не обладают сознанием? Многие владельцы аквариумов будут настаивать на том, что рыбы или моллюски вроде осьминогов имеют сознание; но, чтобы найти предка для всех этих групп, мы должны вернуться к возникновению позвоночных в кембрийский период 500 миллионов лет назад. Неужели сознание действительно такое древнее?</p>
    <p>Конечно, мы не знаем точно. Даже владельцы домашних животных высказывают только догадки, ведь никто не знает, как отличить поведение, подобное человеческому, от истинного сознания. Не зная, <emphasis>что такое</emphasis> сознание, мы никогда не узнаем, какие формы жизни им обладают. И при таком наивном подходе мы будем избегать всех споров и дискуссий и оставаться полностью в неведении о том, когда же возникло сознание на нашей планете или кто из наших родственников в животном царстве обладает самосознанием. Мы принимаем в качестве отправной точки утверждение, что те из наших предков, кто рисовал медведей, бизонов или диких лошадей на стенах древних пещер, были определенно сознательными. Так, в период между приблизительно тремя миллиардами лет назад, когда микробы возникли из первобытной грязи, и десятками тысяч лет назад, когда первые современного вида люди украшали пещеры изображениями животных, в живой материи появилось необычное свойство: эта материя осознала себя. Наша цель в этой главе — рассмотреть, как и почему это получилось, а также рассмотреть спорное предположение, что квантовая механика играет ключевую роль в возникновении сознания.</p>
    <p>Во-первых, в свете наших предыдущих глав зададимся вопросом, <emphasis>нужно ли</emphasis> нам прибегать к квантовой механике, чтобы объяснить этот самый загадочный из человеческих феноменов. Конечно же, недостаточно принять распространенную точку зрения, что сознание загадочно и трудноопределимо и квантовая механика загадочна и трудноопределима, поэтому наверняка они должны быть как-то связаны.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Насколько необычно сознание</p>
    </title>
    <p>Пожалуй, самое необычное, что мы знаем о Вселенной, — то, что мы знаем очень много о ней благодаря удивительному ее свойству, заключенному в наших собственных черепах: нашим сознательным умам. Это действительно весьма необычно, и не в последнюю очередь потому, что функция данного странного свойства не совсем ясна.</p>
    <p>Философы часто исследуют этот вопрос, представляя существование зомби. Они функционируют как человеческие существа, выполняют какие-то действия вроде росписи стен пещер или чтения книг, но все это без какой-либо внутренней жизни; ничего не происходит у них в головах, кроме механических расчетов, которые управляют движением конечностей или двигательными функциями, приводят в действие язык. Зомби — автоматоны, не имеющие осознания или ощущения того, что они делают. То, что такие существа по крайней мере теоретически возможны, подтверждается фактом, что многие наши действия — ходьба, езда на велосипеде, движения во время игры на музыкальном инструменте и т. д. — могут быть выполнены бессознательно (в том смысле, что наше сознание может быть в другом месте при выполнении этих задач), без осознания или воспоминания о проделанном. Действительно: когда мы начинаем думать об этом, нам, как ни парадоксально, становится труднее проделывать эти действия. Казалось бы, они несущественны для сознания. Но если существуют действия, которые могут быть выполнены без участия сознания, то возможно ли представить себе создание, осуществляющее все виды человеческой деятельности на автопилоте?</p>
    <p>Казалось бы, нельзя; есть виды деятельности, где без сознания, как представляется, не обойтись, например естественный язык. Очень трудно представить себе общение на автопилоте. Так же трудно было бы на автомате произвести хитрый расчет или решить кроссворд. Мы не можем представить себе нашу первобытную художницу (будем условно считать ее женщиной) в состоянии нарисовать бизона, если она имеет только стену пещеры перед собой, без участия сознания. Все эти непременно сознательные действия объединяет то, что ими движут <emphasis>идеи</emphasis>, такие как идея, стоящая за словом, решение для проблемы или понимание того, чем является бизон и что он значит для первобытных людей. Действительно, стены пещеры Шове дают много доказательств самого мощного применения идей: соединения их вместе для формирования нового понятия. На нависающем камне, например, нарисована выдуманная фигура, обладающая верхней частью тела бизона, но нижней человеческой половиной. Такой объект мог быть создан только в сознании.</p>
    <p>Тогда чем являются идеи? Учитывая наши цели, допустим, что идеи представляют собой сложную информацию, которая соединяется в нашем сознании, чтобы сформировать понятия, которые имеют смысл для нас, например, что бы мог значить образ получеловека-полубизона на стене пещеры Шове для людей, населявших эти пещеры. Такое сжатие сложной информации в особую идею упоминалось применительно к Моцарту, описывавшему, как целостная музыкальная композиция может быть «закончена в моей голове, хотя она и долгая. Тогда мой ум захватывает ее, как будто я ее вижу… Процесс идет непоследовательно, с детальной доработкой различных частей до того вида, в каком они будут потом, уже в целостном произведении»<a l:href="#n_146" type="note">[146]</a>. Сознательный ум способен «захватить» сложную информацию «в различных частях» так, что ее значение воспринимается как «целостное произведение». Сознание позволяет нашему уму работать на идеях и понятиях, а не просто на раздражителях.</p>
    <p>Но как сложная нейронная информация соединяется в нашем сознании, формируя идею? Этот вопрос является одним из аспектов первой головоломки сознания — тем, что часто называют <emphasis>проблемой связи</emphasis>: как информация, закодированная в разрозненных областях нашего мозга, связывается в нашем сознании? Проблема связи обычно формулируется в терминах визуальной или иной сенсорной информации. Вспомним, например, как Лука Турин описывал по памяти аромат духов Shiseido Nombre Noir: «Это было нечто между розой и фиалкой, но без следов их сладости — скорее, доведенные до строгости, с тонкой кедровой основой, как у коробки с сигарами». Турин воспринимал аромат не как смесь разных запахов, каждый из которых связан с раздражением конкретного обонятельного рецептора, но как единый аромат с диапазоном основных запоминающихся нот и тонов, в том числе целого ряда вспомогательных понятий, таких как сигары и фиалки. Точно так же виды и звуки воспринимаются не как отдельные пропорции цветов, текстур или нот, а в качестве интегрированных сенсорных впечатлений, воспоминаний и понятий, как, например, бизон, дерево или человек.</p>
    <p>Представьте себе нашу художницу из палеолита, наблюдающую за настоящим бизоном. Ее глаза, нос, уши и, если бы это был убитый бизон, тактильные рецепторы в пальцах захватили бы множество сенсорных впечатлений от животного, в том числе его запах, очертания, цвет, текстуру, движение и звук. В главе 5 мы обсуждали, как запахи улавливаются нашим обонянием. Вспомните, что молекулы пахучих веществ, которые связываются с каждым обонятельным нейроном, заставляют клетку «сработать», то есть послать электрический сигнал вдоль аксона (пучкообразный отросток клетки) от обонятельного эпителия в задней части носа до обонятельной луковицы в головном мозге. Мы изучим детали этого возбудительного процесса далее в этой главе, поскольку это ключ к пониманию возможного участия квантовой механики в наших мыслях. Сейчас, однако, мы представим себе молекулу запаха, доносящегося от нашего бизона до носа нашей художницы, где он связывается с обонятельным рецептором и запускает цепь электрических импульсов, чтобы двигаться по проводящему аксону, подобно телеграфному сигналу, содержащему только точки, или импульсы, а не точки и тире, как в телеграмме.</p>
    <p>Когда обонятельный нервный сигнал прибыл в мозг нашей художницы, это вызвало раздражение (усиление импульсов) еще большего числа нервов на его пути: импульсный сигнал прыгал от одного нерва к другому, и каждый из них действовал как своего рода ретранслятор. Другие сенсорные данные были также захвачены в импульсные сигналы. Например, палочки и колбочки (специализированные нейроны наподобие обонятельных, но реагирующие на свет, а не на запах), которыми выложена сетчатка глаза, послали потоки импульсных сигналов с помощью оптических нервов к зрительной коре мозга художницы. И точно так же, как обонятельные нейроны отреагировали на отдельные молекулы запаха, оптические нервы отреагировали лишь на некоторые черты образа, который попал на ее сетчатку: одни реагировали на определенный цвет или оттенок серого, другие — на контуры, линии или отдельные текстуры. Слуховые нервы в ее внутреннем ухе так же отреагировали на звук — возможно, тяжелое дыхание раненого бизона; а прикосновение к его меху было зафиксировано <emphasis>механочувствительными</emphasis> нервами в коже. Во всех этих случаях каждый сенсорный нейрон отозвался бы только на некоторые особенности сенсорного воздействия. Например, отдельный слуховой нейрон возбуждался бы только, если звук, дошедший до ушей художницы, включал определенную частоту. Но, независимо от источника, сигнал, создаваемый каждым нервом, был бы точно такой же: электрические импульсы, проходящие от органа чувств к соответствующим областям мозга художницы. Там эти сигналы могут вызвать сиюминутные двигательные реакции; но они могут также и модифицировать связь между нейронами, чтобы ее наблюдения запоминались по принципу «нейроны, которые срабатывают вместе, связываются вместе», что иллюстрирует, как воспоминания кодируются в головном мозге.</p>
    <p>Важным моментом является то, что нигде среди примерно 100 миллиардов нейронов человеческого мозга не существует участка, где этот обширный сенсорный импульсный поток объединяется, формируя осознанное впечатление от бизона. На самом деле «поток» не совсем правильное слово здесь, потому что оно предполагает некоторое объединение информации внутри себя, чего не происходит в нейронах. Вместо этого каждый нервный сигнал остается блокированным в отдельно взятом нерве. Таким образом, вместо потока вы должны представлять информацию, проходящую через мозг в виде последовательности сигналов — импульс за импульсом, — проходящих вдоль отдельных нитей огромного клубка из триллионов нейронов. Проблема связи — это проблема понимания того, как вся эта информация, закодированная в неизмеримом числе импульсов, генерирует унифицированное восприятие бизона.</p>
    <p>И связываются ведь не только чувственные впечатления. Сырьем для сознания являются не сенсорные данные, лишенные контекста, а значимые понятия — в случае с бизоном это «шерстистый», «пахнущий», «страшный» или «великолепный», — каждое из которых содержит множество сложной информации. Весь этот дополнительный багаж должен быть связан с чувственными впечатлениями, чтобы обеспечить впечатление шерстистого, пахнущего, страшного, но великолепного бизона, которого наша первобытная художница в дальнейшем вспомнит и нарисует<a l:href="#n_147" type="note">[147]</a>.</p>
    <p>Формулирование проблемы связи с точки зрения идей, а не чувственных впечатлений подводит нас к сути проблемы сознания — загадке того, как идеи могут двигать умы и тем самым тела. Мы никогда не узнаем, что именно было в сознании первобытной художницы, что побудило ее нанести рисунок на камень. Может быть, она думала, что изображение бизона украсило бы темный угол; или, может, она считала, что, нарисовав животное, она улучшает шансы своих друзей-охотников на успех. Но в чем мы можем быть уверены, так это в том, что художница могла <emphasis>верить</emphasis>, что решение рисовать бизона было ее <emphasis>идеей</emphasis>.</p>
    <p>Но как идея может двигать материю? Мозг, рассматриваемый как вполне авторитетный объект, получает информацию через один из сенсорных входов, а затем обрабатывает эту информацию, генерируя выходные сигналы так же, как компьютер (или зомби). Но где же в том переплетении импульсов кроется наше сознание, то чувство «я», которое, по нашему убеждению, управляет нашими намеренными действиями? Чем именно это <emphasis>сознание</emphasis> является и как оно взаимодействует с материей нашего мозга, чтобы двигать наши руки, ноги или язык? Сознание, или свободная воля, даже не фигурирует в полностью детерминистской вселенной, потому что законы причинности допускают только поочередный порядок вещей в бесконечной цепи причин и следствий, простирающейся от той пещеры Шове обратно к Большому взрыву.</p>
    <p>Жан-Мари описывает момент, когда он и его друзья впервые осмотрели картины в пещере Шове: «На нас давило чувство, что мы были не одни — нас окружали духи художников. Казалось, мы чувствовали их присутствие»<a l:href="#n_148" type="note">[148]</a>. Очевидно, что исследователи получили глубокий, как некоторые назвали бы, духовный опыт. Когда мы смотрим внутрь черепа человека или животного, все, что мы находим, — влажная мягкая плоть, не особенно отличающаяся по составу от бизоньего стейка. Но когда эта плоть находится внутри нашего собственного черепа, она осознает себя и усваивает опыт, понятия, которые, думается, не существуют в материальном мире. И каким-то образом этот неосязаемый материал осознания и опыта — наше сознание — движет нашим материальным мозгом, <emphasis>обусловливая</emphasis> наши действия (или по крайней мере мы так это воспринимаем). Эта головоломка, по-разному называемая то <emphasis>психофизической проблемой</emphasis>, то <emphasis>трудной проблемой сознания</emphasis>, безусловно, самая глубокая тайна всего нашего существования.</p>
    <p>В этой главе мы зададимся вопросом, может ли квантовая механика дать какие-то разгадки этой глубокой тайны. Следует подчеркнуть прежде всего, что любые доводы о сознании остаются весьма спекулятивными по своей природе, так как никто не знает, что это такое и как это работает. Среди неврологов, психологов, компьютерщиков и исследователей искусственного интеллекта даже нет консенсуса по поводу необходимости чего-то еще, помимо очевидной сложности человеческого мозга, для объяснения сознания.</p>
    <p>Нашей отправной точкой будут мозговые процессы, которые привели к тому, что на скале в Ардеше появился силуэт бизона.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Механика мышления</p>
    </title>
    <p>В этом разделе мы будем следовать причинно-следственной цепочке в обратном направлении от появления линии красной охры на стене пещеры 30 тысяч лет назад. Этот путь поведет нас от сокращений мышц в руке художника, рисовавшего ту линию, обратно к нервным импульсам, заставившим мышцы сокращаться, далее к импульсам в мозге, возбудившим эти нервы, и сенсорному воздействию, которое запускает цепь событий. Наша цель — установить, где сознание вносит свой вклад в эту причинно-следственную цепочку, чтобы исследовать роль квантовой механики в этом событии.</p>
    <p>Мы можем представить себе картину, как тысячи лет тому назад неизвестная художница, одетая, возможно, в медвежьи шкуры, всматривалась в темноту пещеры Шове. Рисунки были обнаружены глубоко внутри пещеры, и у нее, наверное, кроме емкостей с красками, был с собой в пещере факел. Затем в какой-то момент художница обмакнула палец в плошку с окрашенным углем и нанесла краску на стену, изображая контур бизона.</p>
    <p>Движение руки художницы по стене пещеры инициировал мышечный белок миозин. Миозин — фермент, который использует химическую энергию для подпитки мышечных сокращений, по сути заставляя мышечные волокна скользить друг по другу. Детали этого механизма сокращений вычислялись сотнями ученых в течение нескольких десятилетий, и это замечательный пример биологической инженерии и динамики на наноуровне. Но в этой главе мы опустим увлекательные молекулярные подробности сокращения мышц, сосредоточившись на том, как некая эфемерная идея может заставить мышцы сокращаться (рис. 8.1).</p>
    <image l:href="#i_026.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 8.1.</strong> Нервные сигналы идут от головного мозга по спинному, достигая мышечных волокон и заставляя мышцы сокращаться и двигать конечность — руку</p>
    <empty-line/>
    <p>Ответ в данном случае — никак. Сокращения мышечных волокон художницы фактически запустились, когда положительно заряженные ионы натрия направились в ее мышечные клетки. Мышечные клетки имеют больше ионов натрия на внешней стороне их мембраны, чем внутри, что приводит к разнице напряжения на их мембране, и это немного напоминает крошечную батарейку.</p>
    <p>Однако в этих мембранах есть поры, называемые <emphasis>ионными каналами</emphasis>, которые, открываясь, впускают ионы натрия в клетку. Именно этот процесс электрической разрядки и вызвал сокращение мышц художницы.</p>
    <p>Следующим шагом к началу нашей цепочки причинно-следственных связей будет вопрос: что заставило ионные каналы в мышцах открыться в тот момент? Ответ заключается в том, что <emphasis>двигательные нервы,</emphasis> присоединенные к мышцам руки художницы, высвободили химические вещества, называемые нейротрансмиттерами, которые и открыли ионные каналы. Но что же тогда заставило эти двигательные нервы выпустить дозу нейротрансмиттеров? Нервные окончания выпускают нейротрансмиттеры всякий раз, когда появляется электрический сигнал, называемый <emphasis>потенциалом действия</emphasis> (рис. 8.2). Потенциалы действия имеют основополагающее значение для всех сигналов нервной системы, поэтому нам нужно более внимательно взглянуть на то, как они работают.</p>
    <image l:href="#i_027.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 8.2. </strong>Нервы посылают электрические сигналы от тела клетки вдоль аксона к нервным окончаниям, где они вызывают высвобождение нейротрансмиттера в синапсах. Нейротрансмиттер попадает в тело следующего по цепочке нейрона, возбуждая его и тем самым передавая нервный сигнал от одного нейрона к другому</p>
    <empty-line/>
    <p>Нервная клетка, или <emphasis>нейрон</emphasis>, — чрезвычайно длинная, тонкая змеевидная клетка, состоящая из трех частей. На головном конце у нее паукообразное <emphasis>клеточное тело</emphasis>, где и берет начало потенциал действия. Затем он проходит вдоль тонкой средней части под названием <emphasis>«аксон»</emphasis> («пучкообразный отросток» обонятельного нейрона) к нервному окончанию, где молекулы нейротрансмиттеров высвобождаются (см. рис. 8.2). Хотя аксон напоминает маленький электрический кабель, способ передачи в нем электрического сигнала гораздо сложнее, чем процесс прохода потока отрицательно заряженных электронов через медный провод.</p>
    <p>Нервная клетка так же, как мышечные клетки, как правило, имеет больше положительно заряженных ионов натрия снаружи, чем внутри. Эта разница поддерживается с помощью насосов, которые выталкивают положительно заряженные ионы натрия из нервной клетки через мембрану. Избыток внешних положительных зарядов обеспечивает разницу напряжения на клеточной мембране около одной сотой доли вольта. Хотя это с виду немного, вы должны помнить, что клеточные мембраны толщиной всего несколько нанометров, так что это напряжение возникает на очень коротком расстоянии. Это означает, что мы имеем разность потенциалов (чем и является напряжение на самом деле) на клеточной мембране в миллион вольт на метр. Это эквивалентно ошеломляющим десяти тысячам вольт на отрезке один сантиметр и почти достаточно, чтобы создать искру, какая, например, требуется свече зажигания вашего автомобиля для воспламенения топлива.</p>
    <p>Головной отдел двигательного нерва художницы, или тело нервной клетки, соединяется со скоплением структур, называемых <emphasis>синапсами</emphasis> (см. рис. 8.2), которые являются своего рода распределительными коробками между нервами. Верхние нервы высвобождают молекулы нейротрансмиттера в эти распределители в таком количестве, в каком их высвобождается в нервно-мышечном соединении; это вызывает открытие ионных каналов в мембране тела нервной клетки и позволяет тем самым положительно заряженным ионам устремляться внутрь, вызывая резкое падение напряжения.</p>
    <p>Большинство падений напряжения, вызванных открытием нескольких ионных каналов в синапсе, не будут иметь практически никакого эффекта. Но если поступает большое количество нейротрансмиттера, то и множество ионных каналов будет открываться. Последующее движение положительных ионов в клетку приводит к снижению напряжения ее мембраны ниже критического порога, около –0,04 В. Когда это происходит, вступает в дело другой набор ионных каналов. Это <emphasis>потенциалозависимые ионные каналы</emphasis>, то есть они чувствительны не к нейротрансмиттерам, а к разности напряжений на мембране. В примере нашей художницы, когда напряжение в теле клетки упало ниже критического порога, целое скопление этих каналов открылось, чтобы позволить большему количеству ионов устремиться в нерв, после чего их участок мембраны замкнулся. От последующего падения напряжения открылось еще больше потенциалозависимых каналов, позволяя еще большему числу ионов двинуться внутрь клетки, вызывая больше замыканий на мембране. Длинный проводящий элемент нерва, аксон, выстлан этими потенциалозависимыми каналами, и как только короткое замыкание произошло в теле клетки, это вызвало своего рода эффект домино в замыканиях на мембране — потенциал действия, — который быстро пошел вниз по нерву, пока не достиг нервного окончания (см. рис. 8.3). Там он стимулировал высвобождение нейротрансмиттера в <emphasis>нервно-мышечное соединение</emphasis>, в результате чего мышцы руки художницы сократились так, чтобы очертить контур бизона на стене пещеры (см. рис. 8.1).</p>
    <image l:href="#i_028.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 8.3.</strong> Потенциалы действия перемещаются по аксонам посредством работы потенциалозависимых ионных каналов в мембранах нервных клеток. В состоянии покоя мембрана имеет больше положительных ионов на внешней стороне, чем на внутренней. Тем не менее изменение напряжения, вызванное верхним потенциалом действия, вызовет открытие ионных каналов, и волна положительно заряженных ионов натрия — потенциал действия — устремится в клетку, временно изменяя напряжение мембраны. Этот электрический импульс откроет нижние ионные каналы эффектом домино, что обусловит всплеск электричества, идущий по нерву, до нервных окончаний, где он вызывает высвобождение нейротрансмиттера. После того как потенциал действия спадает, ионные насосы возвращают мембрану в обычное состояние покоя</p>
    <empty-line/>
    <p>Из описания видно, как отличаются нервные сигналы от электрического сигнала, перемещающегося по проводу. Скажем, ток, как движение зарядов, идет не по всей длине нервных проводов по направлению нервного сигнала, а перпендикулярно к направлению потенциала действия — извне внутрь, с помощью тех самых ионных каналов в клеточной мембране. Кроме того, когда потенциал действия инициируется открытием первых ионных каналов, они немедленно снова захлопываются и ионные насосы начинают работать на восстановление исходного напряжения по всей мембране. Так что еще один способ исследования нервного сигнала состоит в волнообразном открытии и закрытии ионных дверей мембран с перемещением от тела клетки к нервным окончаниям: движущийся электрический импульс.</p>
    <p>Нерв-нервные соединения большинства двигательных клеток располагаются в спинном мозге, где они получают нейротрансмиттерные сигналы от сотен или даже тысяч верхних нервов (см. рис. 8.1). Некоторые верхние нервы выбрасывают нейротрансмиттеры в распределительную коробку (синапс), открывающую ионные каналы в теле клетки, для увеличения вероятности возбуждения двигательного нерва, в то время как другие, как правило, каналы закрывают. Таким образом, тело каждой нервной клетки действует подобно логическому элементу компьютера, генерируя выход — срабатывающий или нет — на основании входов. И если нейрон похож на логический элемент, то мозг, состоящий из миллиардов нейронов, может рассматриваться как своего рода компьютер; по крайней мере это предположение большинства когнитивных нейробиологов, присоединившихся к так называемой <emphasis>вычислительной теории разума</emphasis>.</p>
    <p>Но мы забегаем слишком далеко вперед — мы еще не достигли мозга. Двигательный нерв нашей художницы должен был получить множество нейротрансмиттеров в его нерв-нервных распределительных коробках, чтобы возбудиться. Эти входящие сигналы пришли из верхних нервов, которые в основном возникали в ее мозге. Если вернуться по причинно-следственной связи назад, головные отделы этих нервов могли принять свои решения о том, возбуждаться ли им, на основании многочисленных входных сигналов, а также входов для этих входных сигналов и так далее все дальше и дальше в обратном направлении через причинно-следственную цепь, пока мы не достигнем нервов, получивших входные сигналы от глаз, ушей, носа и тактильных рецепторов художницы, а также центров памяти, которые получили бы сенсорные сигналы от предыдущих наблюдений за живым и мертвым бизоном. Между сенсорными входами и двигательным выходом стоит <emphasis>нейронная сеть</emphasis> мозга, которая выполняла вычисления, определяющие решение о генерировании на выходе точного движения для рисования контуров бизона.</p>
    <p>И вот что мы имеем: полная цепочка событий, приведших к сокращению мышц, двигавшему руку художницы вдоль стены. Мы что-нибудь пропустили? То, что мы описали, является полностью механистической причинно-следственной цепью от сенсорного входа к двигательному выходу, с некоторой информацией, поступающей через центры памяти. Это своего рода механизм, о котором Декарт говорил, когда заявил (обсуждено в главе 2), что животные суть просто машины; все, что мы сделали, — это заменили его блоки и рычаги нервами, мышцами и логическими элементами.</p>
    <p>Но помните, что Декарт отвел роль и духовной сущности, душе, как первоочередному двигателю человеческих поступков. Где находится душа среди входов и выходов в этой цепи событий? До сих пор мы описывали художницу только как зомби. Где же ее сознание, ее идея о том, что она должна изобразить что-то значащего бизона на стене пещеры, вошли в цепь событий между входом и выходом? Это остается самой большой загадкой науки о мозге.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как разум движет материей</p>
    </title>
    <p>Так или иначе, большинство людей, вероятно, на стороне <emphasis>дуализма</emphasis> — убеждения, по которому ум/душа/сознание есть не что иное, нежели физическое тело. Но дуализм утратил уважение в научных кругах в XX веке, и большинство нейробиологов теперь предпочитают идею <emphasis>монизма — </emphasis>убеждение, что ум и тело суть одно и то же. Например, нейрофизиолог Марсель Кинсборн утверждает: «Осознавать — значит иметь нейронную схему для каждого интерактивного функционального состояния»<a l:href="#n_149" type="note">[149]</a>. Но логические элементы компьютера, как мы уже отмечали, весьма похожи на нейроны, и непонятно, почему множество связанных компьютеров, как во Всемирной сети, где около миллиарда интернет-хостов (хотя это все равно меньше по сравнению с 100 миллиардами нейронов мозга), не проявляют никаких признаков сознания. Почему кремниевые компьютеры — зомби, тогда как компьютеры из плоти — сознательны? В сложности ли дело и полной «взаимоподключенности» наших клеток мозга при непохожести этого на Всемирную паутину<a l:href="#n_150" type="note">[150]</a> или же в том, что сознание — это совершенно иного рода вычисления?</p>
    <p>Конечно, есть множество толкований сознания, которые изложены в целом ряде книг по этой теме. Но в нашем случае мы сосредоточим внимание на весьма спорном, но увлекательном утверждении, которое имеет самое непосредственное отношение к нашей теме, а именно, что сознание является феноменом квантовой механики. В этом отношении наиболее известен пример оксфордского математика Роджера Пенроуза, который в своей книге 1989 года «Новый ум короля» утверждал, что человеческий разум — это квантовый компьютер.</p>
    <p>Вы, наверное, помните разговор о квантовых компьютерах в главе 4, где мы вспоминали статью из <emphasis>New York Times</emphasis> 2007 года, в которой утверждалось, что растения — это квантовые компьютеры. Исследователи Массачусетского технологического института в конце концов пришли к мысли, что системы фотосинтеза у микробов и растений действительно могут выполнять своего рода квантовые вычисления. Но могут ли их собственные умы так же работать в квантовой сфере? Для того чтобы изучить этот вопрос, мы сначала должны более внимательно взглянуть на то, что такое квантовые компьютеры и как они работают.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Расчеты с квантовыми битами</p>
    </title>
    <p>Когда мы думаем о компьютере сегодня, мы имеем в виду электронное устройство, способное выполнять инструкции по манипулированию и обработке информации при помощи совокупности электрических переключателей во включенном или выключенном состоянии, каждый из которых способен кодировать двоичное число (или бит) как 1 или 0. Совокупность таких переключателей может организовываться для построения схем, выполняющих логические инструкции, которые могут быть объединены и использованы для выполнения арифметических операций, таких как сложение и вычитание, или в действительности для открытия и закрытия каналов, описанных нами применительно к нейронам. Большим преимуществом этого электронного <emphasis>цифрового компьютера</emphasis> является то, что такие расчеты намного быстрее, чем любой ручной способ выполнения такой же задачи, будь то подсчет на пальцах, в уме или на бумаге.</p>
    <p>Но в то время, как электронные компьютеры могут чрезвычайно быстро высчитывать суммы, даже они не могут уследить за сложностью квантового мира с множеством пересекающихся вероятностей. Чтобы преодолеть эту проблему, лауреат Нобелевской премии физик Ричард Фейнман придумал возможное решение. Он предложил выполнять вычисления в квантовом мире с помощью квантового компьютера.</p>
    <p>Чтобы увидеть, как квантовые компьютеры могли бы работать, полезно будет в первую очередь представить бит классического компьютера в виде сферического компаса, стрелка которого может указывать либо на 1 (северный полюс), либо на 0 (южный полюс) и может вращаться на 180°, переключаясь между этими двумя состояниями (рис. 8.4, <emphasis>а</emphasis>). Центральный процессор (ЦПУ) компьютера состоит из многих миллионов этих однобитовых переключателей, поэтому весь вычислительный процесс может быть представлен как применение сложного набора коммутационных правил (алгоритмов), которые могут поворачивать множество сфер на 180°.</p>
    <image l:href="#i_029.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 8.4.</strong> Бит классического компьютера в виде сферического компаса:<emphasis> а</emphasis> — классический бит, переключаемый с 1 на 0, представлен как вращение классической сферы на 180°; <emphasis>б</emphasis> — кубит (квантовый бит), переключаясь, может быть представлен как вращение сферы через любой произвольный угол. Тем не менее когерентный кубит может быть также в суперпозиции для множества вращений; <emphasis>в</emphasis> — три когерентных кубита в состоянии запутанности, как будто воображаемые нити соединяют поверхности каждой сферы. Натяжение этих нитей, следуя вращениям, иллюстрирует квантовые вычисления</p>
    <empty-line/>
    <p>Эквивалент бита из квантовых вычислений называется <emphasis>кубитом</emphasis>. Он похож на классическую сферу<a l:href="#n_151" type="note">[151]</a>, но его движение не ограничивается 180°. Вместо этого он может поворачиваться на любой произвольный угол в пространстве и, будучи элементом квантовой механики, может ориентироваться на множество направлений одновременно в квантовой когерентной суперпозиции (см. рис. 8.4, <emphasis>б</emphasis>). Эта повышенная гибкость позволяет кубиту кодировать больше информации, чем классический бит. Но реальным толчком для наращивания вычислительной мощности будет помещение кубитов вместе.</p>
    <p>В то время как состояние одного классического бита не влияет на состояние соседних, кубиты могут быть также в <emphasis>квантовой запутанности</emphasis>. Возможно, вы помните из главы 6, что запутанность является квантовым шагом от когерентности, где квантовые частицы теряют свою индивидуальность, и то, что происходит с одним, затрагивает их все мгновенно. С точки зрения квантовых вычислений запутанность можно визуализировать, как если бы каждая сфера-кубит была соединена эластичными нитями<a l:href="#n_152" type="note">[152]</a> с любой другой (см. рис. 8.4, <emphasis>в</emphasis>). Теперь давайте представим себе, что мы вращаем только одну из сфер. Без запутанности вращение не будет влиять на соседние кубиты. Но если наш кубит спутан с другими, то вращение изменяет натяжение во всех соединительных нитях между этими связанными кубитами. Вычислительный ресурс всех этих связующих нитей возрастает <emphasis>по экспоненте</emphasis> с увеличением числа кубитов, а это означает, что растет он в самом деле очень быстро.</p>
    <p>Чтобы получить представление об экспоненциальном росте, вспомните наверняка известный сюжет о китайском императоре, который был настолько доволен изобретением шахмат, что обещал наградить изобретателя тем, что тот выберет. Смекалистый изобретатель попросил только одно зернышко риса для первого квадрата на шахматной доске, два зернышка — для второго, четыре — для третьего и т. д., удваивая количество зерен с каждым последующим квадратом до 64-го. Император, считая это скромной просьбой, охотно согласился и приказал своим слугам принести рис. Но когда рисовые зерна отсчитали, он тут же осознал свою ошибку. Первый ряд квадратов собрал только 128 зерен (27 плюс один — помните, первый квадрат имеет только одно зерно риса) и даже к концу второго ряда квадратов вышло только 32 768 зерен, чуть менее килограмма риса. Но когда килограммы стали множиться на последующих квадратах, император встревожился, обнаруживая, что к концу третьего ряда ему пришлось выдать более 200 тонн риса. Достижение конца четвертого ряда уже разорило бы королевство! На самом деле, чтобы дойти до конца шахматной доски, потребовалось бы 9 223 372 036 854 775 808 (263 плюс один) зерен риса, или 230 584 300 921 тонна, что примерно равно всему мировому урожаю риса на протяжении всей истории человечества.</p>
    <p>Проблемой императора была его неспособность осознать, что удвоение числа снова и снова приводит к экспоненциальному росту — другими словами, увеличение числа от одного к другому пропорционально размеру предыдущего числа. Экспоненциальный рост является взрывным, как убедился император на собственном состоянии. И точно так же, как рисовые зерна в этой истории экспоненциально множились вслед за количеством квадратов шахматной доски, и мощность квантового компьютера растет по экспоненте вслед за количеством кубитов.</p>
    <p>Это сильно отличается от классического компьютера, мощность которого возрастает только <emphasis>линейно</emphasis> с числом битов. Например, если добавить один бит в восьмибитном классическом компьютере, мощность увеличится на одну восьмую; чтобы мощность удвоить, нужно удвоить количество битов. А добавление просто одного кубита к квантовому компьютеру удвоит его мощность, приводя все к тому же экспоненциальному росту мощности, который наблюдал император в случае с рисовыми зернами. На самом деле если квантовый компьютер может поддерживать когерентность и запутанность в пределах всего 300 кубитов, которые потенциально могут привлечь только 300 атомов, то он в определенных заданиях может превзойти классический компьютер размером с целую вселенную!</p>
    <p><emphasis>Но</emphasis> — и это очень большое <emphasis>НО</emphasis> — для работы квантового компьютера кубиты должны взаимодействовать только друг с другом для выполнения вычислений (с помощью своих невидимых запутанных нитей). Это означает, что они должны быть полностью изолированы от окружающей среды. Проблема в том, что любое взаимодействие с внешним миром заставит кубиты спутаться с окружающей их средой, которую мы можем рассмотреть как формацию гораздо большего числа нитей, которые тянули бы кубиты со всех сторон, конкурируя с нитями между ними и, следовательно, мешая расчетам, которые они выполняют. Это, по сути, представляет собой процесс декогеренции (рис. 8.5). Даже при очень слабом взаимодействии внешняя среда создает такой беспорядок в нитях кубитов, что они перестают вести себя слаженно относительно друг друга: их квантовые нити фактически разрываются и кубиты ведут себя как независимые классические биты.</p>
    <image l:href="#i_030.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 8.5.</strong> Декогерентность в квантовом компьютере, вызванная, как представляется, спутыванием нитей кубитов со скоплением нитей внешней среды. Это всячески сдвигает и растаскивает кубиты, и они больше не реагируют на связи в своей собственной запутанности</p>
    <empty-line/>
    <p>Квантовые физики делают все возможное, чтобы поддерживать когерентность в запутанных кубитах, работая с чрезвычайно разреженными и тщательно контролируемыми физическими системами, кодируя кубиты в небольшое количество атомов, охлаждая систему на грани абсолютного нуля и тщательно изолируя оборудование для недопущения влияния окружающей среды. При таких подходах они получили значимые результаты. В 2001 году ученым из IBM и Стэнфордского университета удалось построить семикубитный «пробирочный квантовый компьютер», который мог реализовать сложный код под названием «алгоритм Шора», названный в честь математика Питера Шора, разработавшего его в 1994 году специально для запуска на квантовом компьютере. Алгоритм Шора кодирует очень эффективный способ разложения чисел на множители (устанавливающий, какие простые числа должны быть перемножены для получения требуемого числа). Это был огромный прорыв, разошедшийся по заголовкам научных изданий всего мира; на начальном этапе работы этот квантовый компьютер-новичок смог лишь вычислить простые множители числа 15 (3 и 5, если вам интересно).</p>
    <p>За последнее десятилетие некоторые из ведущих физиков, математиков и инженеров упорно трудились, чтобы построить более крупные и качественные квантовые компьютеры, но прогресс был скромным. В 2011 году китайские исследователи сумели факторизовать число 143 (13 × 11), используя только четыре кубита. Как и американцы до них, китайская команда использовала систему, в которой кубиты были закодированы в спиновых состояниях атомов. Совершенно иной подход был впервые предложен канадской компанией D-Wave — они кодируют кубиты в движении электронов в электрических цепях. В 2007 году компания заявила, что разработала первый коммерческий 16-кубитный квантовый компьютер, способный решить головоломку судоку и другие задачи по сличению с образцом и оптимизации. В 2013 году НАСА, Google и Ассоциация университетов по космическим исследованиям (USRA) сообща приобрели (за неизвестную сумму) 512-кубитную машину, построенную D-Wave, которую НАСА планирует использовать для поиска экзопланет, то есть вращающихся вокруг не нашего Солнца, а далеких звезд. Однако задачи, до сих пор решаемые компанией, все были в пределах досягаемости обычной компьютерной мощности, и многие эксперты по квантовым вычислениям не уверены, что технология D-Wave является действительно квантовым вычислением или — даже если это так — что этот проект будет работать быстрее, чем классический компьютер.</p>
    <p>Какой бы подход экспериментаторы ни выбирали, задачи, стоящие перед ними в превращении нынешнего зарождающегося поколения квантовых компьютеров в нечто полезное, остаются тяжелыми. Самая большая проблема — наращивание. Удвоение кубитов удваивает мощность квантового вычисления, но также и удваивает сложность поддержания квантовой согласованности и запутанности. Атомы должны быть холоднее, экранирование должно быть более эффективным, и становится все труднее и труднее поддерживать когеренцию дольше, чем несколько триллионных долей секунды. Декогеренция происходит задолго до того, как компьютеру удается завершить даже простейший расчет. (Хотя на момент написания этой работы при комнатной температуре квантовая когерентность ядерных спиновых состояний достигла впечатляющих 39 минут<a l:href="#n_153" type="note">[153]</a>.) Но, как мы обнаружили, живым клеткам действительно удается сдерживать декогеренцию достаточно долго, чтобы транспортировать экситоны в фотосинтетических комплексах, или электроны и протоны в ферментах. Можно ли подобным образом сдерживать декогеренцию в центральной нервной системе, позволяя осуществляться квантовым вычислениям в головном мозге?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Расчеты с микротрубочками?</p>
    </title>
    <p>Первоначальный аргумент Пенроуза о том, что мозг является квантовым компьютером, пришел с довольно неожиданного направления — из известного (по крайней мере в математических кругах) ряда теорем о неполноте, выдвинутых австрийским математиком Куртом Геделем. Эти теоремы вызвали сильное удивление у математиков 1930-х годов, которые уверенно приступили к программе определения действенного набора математических аксиом, способных доказать, что истинные утверждения истинны, а ложные заявления ложны — то есть вся арифметика внутренне согласованна и свободна от каких-либо внутренних противоречий. Звучит так, будто это положение волнует только математиков или философов, однако это было и остается большим вопросом для логики. Теоремы Геделя о неполноте показали, что такая попытка была обречена на провал.</p>
    <p>Первая из его теорем показала, что логические системы, такие как естественный язык или математика, могут делать некоторые истинные утверждения, которые они не могут доказать. Это может показаться безобидным, но имеет очень далеко идущие последствия. Рассмотрим знакомую логическую систему, такую как язык, который способен рассуждать на основе утверждений, например, «Все люди смертны. Сократ есть человек», чтобы заключить, что «Сократ смертен». Легко увидеть и легко формально доказать, что последнее утверждение логически вытекает из первых двух, учитывая простой набор алгебраических правил (если A = B и B = C, то A = C). Но Гедель продемонстрировал, что любая логическая система достаточно сложна, чтобы доказать фундаментальное ограничение математических теорем: применение их правил может генерировать утверждения, которые являются истинными, но не могут быть доказаны с помощью тех же инструментов, которые первоначально использовались для их создания.</p>
    <p>Это кажется довольно странным, и это действительно так. Тем не менее, что важно, теорема Геделя не означает, что некоторые истинные утверждения просто недоказуемы. Вместо этого один набор правил может доказать истинность утверждений, порожденных и, следовательно, недоказуемых с помощью другого набора правил. Например, истинные, но недоказуемые утверждения из языка могут быть доказуемы по правилам алгебры и наоборот.</p>
    <p>Это, конечно, огромное упрощение, несправедливое по отношению к тонкостям темы. Заинтересованный читатель мог бы обратиться к книге 1979 года за авторством американского профессора когнитивной науки Дугласа Хофштадтера<a l:href="#n_154" type="note">[154]</a> и к близким к ней публикациям. Ключевым моментом здесь является то, что в своей книге «Новый ум короля» Пенроуз принимает теоремы Геделя о неполноте в качестве отправной точки для своего аргумента, указывая вначале на то, что классические компьютеры используют формальные логические системы (компьютерные алгоритмы) для формулировки утверждений. Из теоремы Геделя следует, что они также должны быть способны генерировать истинные утверждения, которые они не могут доказать. Но, как утверждает Пенроуз, люди (или по крайней мере те представители вида, которые являются математиками) могут доказать истинность этих недоказуемых, но правдивых компьютерных утверждений. Таким образом, он заявляет, что человеческий разум больше, чем просто классический компьютер, так как он способен на то, что называется невычислимыми процессами. Далее он допускает, что эта невычислимость требует чего-то большего, что может дать только квантовая механика. Сознание, как он утверждает, требует квантового компьютера.</p>
    <p>Это, конечно, очень смелое утверждение, основанное на доказуемости или недоказуемости сложного математического утверждения, к которому мы вернемся. Но в своей более поздней книге <emphasis>«Тени разума» </emphasis>Пенроуз пошел еще дальше, предлагая физический механизм, с помощью которого мозг может вычислить свои суммы в квантовом мире<a l:href="#n_155" type="note">[155]</a>. Вместе со Стюартом Хамероффом<a l:href="#n_156" type="note">[156]</a>, профессором анестезиологии и психологии Аризонского университета, он утверждает, что структуры под названием <emphasis>«микротрубочки»</emphasis>, обнаруженные в нейронах, являются кубитами квантового мозга<a l:href="#n_157" type="note">[157]</a>.</p>
    <p>Микротрубочки — это длинные нити белка тубулина. Хамерофф и Пенроуз предположили, что эти тубулиновые частицы — бусины на нити — могут принимать по меньшей мере две различные формы: расширение и сжатие — и, самое главное, способны вести себя как квантовые объекты, существующие в суперпозиции обеих форм сразу, чтобы сформировать что-то похожее на кубиты. Более того, они предположили, что тубулиновые частицы в одном нейроне спутаны с тубулиновыми частицами белков во множестве других нейронов. Вы помните, что спутывание — это «странное действие на расстоянии», которое потенциально соединяет объекты, находящиеся очень далеко друг от друга. Если бы эти странные связи между всеми триллионами нейронов в человеческом мозге были возможны, то они вполне могли бы связать воедино всю информацию, закодированную в разделенных нервах, и таким образом решить проблему связи. Они могли бы также наделить сознательный ум неуловимыми, но необычайно мощными свойствами квантового компьютера.</p>
    <p>Теория сознания Пенроуза — Хамероффа дополняется множеством положений, в том числе, возможно, еще более спорным моментом об участии гравитации<a l:href="#n_158" type="note">[158]</a>. Но насколько этому можно верить? Мы, как и почти все неврологи и исследователи квантовой физики, не уверены в этом. Одно из наиболее очевидных возражений вытекает из представленного выше описания того, как информация передается от мозга к нервам. Вы, возможно, заметили, что там мы не упоминали микротрубочки. Просто нет необходимости это делать, поскольку, как известно, они не играют ведущих ролей в обработке нервной информации.</p>
    <p>Микротрубочки поддерживают архитектуру каждого нейрона и перемещают нейротрансмиттеры вверх и вниз по его длине; но не предполагается, что они участвуют в сетевой обработке информации и отвечают за расчеты в мозге. Вряд ли микротрубочки составляют субстрат для наших мыслей.</p>
    <p>Но, возможно, еще более весомым является возражение, что микротрубочки мозга весьма маловероятные кандидаты на место когерентных квантовых кубитов просто потому, что они слишком большие и сложные. В предыдущих главах мы рассматривали случаи квантовой когерентности, запутанности и туннелирования в целом ряде биологических систем — от фотосинтезирующих систем до ферментов, обонятельных рецепторов, ДНК и неуловимых органов магниторецепции у птиц. Но ключевой особенностью всего этого является то, что «квантовая» часть системы (экситон, электрон, протон или свободный радикал) — проста. Она состоит либо из одной частицы, либо из небольшого числа частиц, которые делают то, что требуется, на расстояниях, исчисляемых в атомах. Это, конечно, соответствует взглядам Шредингера 70-летней давности о том, что виды живой системы, которые наверняка подпадают под квантовые правила, будут включать в себя небольшое число частиц.</p>
    <p>Но теория Пенроуза — Хамероффа предполагает, что целые белковые молекулы, состоящие из миллионов частиц, находятся в квантовой суперпозиции и спутаны не только с молекулами в пределах одной микротрубочки, но и с микротрубочками, также состоящими из миллионов частиц, в миллиарды нервных клеток по всему объему головного мозга. Это очень далеко от истины. Хотя никто и не сумел измерить когерентность в микротрубочках мозга, расчеты показывают, что квантовая когерентность даже одиночных микротрубочек не может сохраняться дольше нескольких пикосекунд<a l:href="#n_159" type="note">[159]</a>, что слишком скоротечно, чтобы иметь какое-либо влияние на вычисления в мозге<a l:href="#n_160" type="note">[160]</a>.</p>
    <p>Однако, возможно, еще более фундаментальной проблемой теории квантового сознания Пенроуза — Хамероффа является оригинальный тезис Пенроуза о мозге, являющемся квантовым компьютером. Как вы помните, здесь Пенроуз основывался на своем утверждении, что люди могут доказать утверждения по Геделю, тогда как компьютеры не могут. Но это подразумевает квантовые вычисления в мозге только тогда, когда квантовые компьютеры могут доказать геделевские утверждения лучше, чем классический компьютер; этому утверждению не только нет абсолютно никаких доказательств, но и большинство исследователей считают иначе<a l:href="#n_161" type="note">[161]</a>.</p>
    <p>Далее мы видим, что не обязательно человеческий мозг <emphasis>может</emphasis> работать лучше, чем классический компьютер, при доказательстве геделевских утверждений. Хотя люди могут быть в состоянии доказать истинность недоказуемых геделевских утверждений, генерируемых компьютером, в равной степени возможно, что и компьютеры могут доказать истинность недоказуемых геделевских утверждений, порожденных человеческим разумом. Теорема Геделя лишь ограничивает способность одной логической системы доказать свои собственные утверждения; и она не накладывает ограничений на способность одной логической системы доказать геделевские утверждения из другой системы.</p>
    <p>Но означает ли это, что квантовая механика не играет никакой роли в головном мозге? Есть ли вероятность, что, при такой значительной квантовой активности в наших телах наши мысли приводятся в движение исключительно за счет классических процессов, напоминающих паровой двигатель? Может быть, и нет. Новейшие исследования показывают, что квантовая механика действительно может сыграть решающую роль в работе разума.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Квантовые ионные каналы?</p>
    </title>
    <p>Возможно, место для квантово-механических явлений в мозге отведено среди ионных каналов в клеточных мембранах нейронов. Как мы уже говорили, они выступают как посредники для потенциалов действия — нервных сигналов, — которые передают информацию в мозг и таким образом играют центральную роль в обработке нейронной информации. Длина каналов — всего одна миллиардная метра (1,2 нанометра), ширина — менее половины длины, поэтому ионы проходят через них по одному. Тем не менее они делают это на чрезвычайно высокой скорости, около 100 миллионов в секунду. Кроме того, каналы весьма избирательны. Например, канал, отвечающий за проникновение ионов калия в клетку, позволяет пройти примерно одному иону натрия на каждые десять тысяч ионов калия, несмотря на то что ион натрия немного меньше иона калия, а вы могли наивно полагать, что он легко проскользнет, ведь места достаточно для прохода крупного иона калия.</p>
    <p>Такая высокая скорость движения в сочетании с особой избирательностью поддерживает скорость потенциалов действия и, таким образом, их способность передавать наши мысли в мозге. Но как ионы перемещаются так быстро и избирательно — остается загадкой. Может ли здесь помочь квантовая механика? Мы уже открыли для себя (в главе 4), что квантовая механика может усилить движение энергии в процессе фотосинтеза. Может ли она так же усилить движение ионов в головном мозге? В 2012 году нейробиолог Густав Бернроидер из Университета Зальцбурга совместно с Иоганном Суммхаммером из Института атома Венского технологического университета осуществили квантово-механическое моделирование прохождения иона через потенциалозависимый канал и обнаружили, что ион делокализуется (сбивается с курса), когда проходит через канал: волна более когерентна волне, чем частица. Также эта ионная волна колеблется на очень высоких частотах и передает энергию окружающему белку посредством своего рода резонансного процесса, так чтобы канал эффективно действовал в качестве <emphasis>ионного холодильника</emphasis>, который уменьшает кинетическую энергию иона примерно наполовину. Такое эффективное охлаждение иона помогает поддерживать делокализованное квантовое состояние, сдерживая декогеренцию и тем самым способствуя быстрому квантовому движению в канале. Это также благоприятствует избирательности, так как степень охлаждения будет сильно отличаться, если калий заменяется натрием: конструктивная интерференция даст иону калия двигаться, в то время как деструктивная интерференция может сдерживать перенос ионов натрия. Группа ученых пришла к выводу, что квантовая когерентность играет незаменимую роль в проводимости ионов через каналы нервов и, таким образом, так протекает существенная часть нашего мышления<a l:href="#n_162" type="note">[162]</a>.</p>
    <p>Следует подчеркнуть, что эти исследователи не показали способность квантовых когерентных ионов действовать как нейронные кубиты, а также не показали, что они могли бы играть определенную роль в сознании; и, на первый взгляд, трудно понять, как они могли бы способствовать решению проблем сознания, таких как проблема связи. Тем не менее, в отличие от микротрубочек в гипотезе Пенроуза — Хамероффа, ионные каналы по крайней мере играют четкую роль в нейронных вычислениях — они лежат в основе потенциалов действия. Поэтому их состояние будет отражать состояние нервной клетки: если нерв возбужден, то ионы будут двигаться (помните, что они движутся как квантовые волны) быстро через каналы, в то время как, если нерв спокоен, любые ионы в каналах будут неподвижны. И поскольку общая сумма возбужденных и спокойных нейронов в нашем мозге должна каким-то образом кодировать наши мысли, то эти мысли также отражены — закодированы — в сумме всего этого квантового потока ионов, входящих и выходящих из нервных клеток.</p>
    <p>Но как можно было бы объединить отдельные процессы мышления для создания осознанных, связных мыслей? Один когерентный ионный канал — квантовый или классический — не может кодировать всю информацию, связанную в мыслительные процессы, которые достигают высшей точки в визуализации сложного объекта, такого как бизон. Чтобы играть свою роль в сознании, ионные каналы должны быть связаны каким-либо образом. Может ли квантовая механика помочь здесь? Возможно ли, например, что ионы в канале не только когерентны по всей его длине, но когерентны или даже перепутываются с ионами в соседних каналах или даже соседних нервных клеток? Почти наверняка нет. Ионные каналы и ионы в них столкнутся с той же проблемой, что и идея Пенроуза — Хамероффа о микротрубочках. Хоть это всего лишь вероятность, что один ионный канал может быть спутан с соседним в пределах одной нервной клетки, но запутанность ионных каналов в различных нервах, которая необходима для решения проблемы связи, совершенно неосуществима в теплой, влажной, очень динамичной и декогерентно-возбудимой среде живого мозга.</p>
    <p>Таким образом, если запутанность не может связать информацию квантового уровня в ионных каналах, есть ли что-нибудь еще, способное на это? Возможно. Потенциалозависимые ионные каналы, конечно, чувствительны к напряжению: они открывают и закрывают каналы. Напряжение — это лишь показатель разности в электрическом поле. Но мозг по всему объему заполнен своим собственным электромагнитным (ЭМ) полем, которое генерируется с помощью электрической активности всех его нервов. Это поле обычно обнаруживается технологиями сканирования мозга, такими как электроэнцефалография (ЭЭГ) или магнитоэнцефалография (МЭГ), и простой взгляд на одно из этих сканирований расскажет вам только, насколько это поле сложное и информационно богатое. Большинство нейробиологов проигнорировали потенциальную роль, которую ЭМ-поле может играть в мозговых вычислениях, сравнивая ее с паровым гудком поезда: продукт деятельности мозга, но без влияния на эту деятельность. Тем не менее некоторые ученые, в том числе Джонджо, недавно ухватились за идею, что переход сознания из дискретных частиц мозгового вещества в единое ЭМ-поле вполне может решить проблему связи и предоставить место для сознания<a l:href="#n_163" type="note">[163]</a>.</p>
    <p>Чтобы понять, как это могло бы работать, мы, вероятно, должны сказать немного больше о том, что подразумеваем под <emphasis>полем</emphasis>. Термин происходит от его применения: нечто расширяющееся в пространстве, как кукурузное или футбольное поле. В физике термин «поле» имеет, по существу, то же значение, но, как правило, относится к энергетическим полям, которые способны перемещать объекты. Гравитационные поля перемещают все, что имеет массу, а электрические или магнитные поля перемещают электрически заряженные или магнитные частицы, такие как ионы в нервных каналах. В XIX веке Джеймс Клерк Максвелл обнаружил, что электричество и магнетизм являются двумя аспектами одного и того же явления, электромагнетизма, поэтому мы рассматриваем их как ЭМ-поля. Уравнение Эйнштейна <emphasis>E</emphasis> = <emphasis>mc<sup>2</sup></emphasis> с энергией по одну сторону и массой по другую лихо продемонстрировало, что энергия и материя являются взаимозаменяемыми. Поэтому электромагнитное энергетическое поле мозга — левая часть уравнения Эйнштейна — столь же реально, как и материя, связывающая свои нейроны; и поскольку оно происходит от возбуждения нейронов, то кодируется в точности такая же информация, как в моделях нейронных возбуждений мозга. Однако в то время, как нейронная информация остается в возбужденных нейронах, электрическая активность, порожденная ими, объединяет всю информацию в ЭМ-поле мозга. Это потенциально может решить проблему связи<a l:href="#n_164" type="note">[164]</a>. А открывая и закрывая потенциалозависимые ионные каналы, ЭМ-поле связывается с квантовыми когерентными ионами, проходящими через каналы.</p>
    <p>Когда теории сознания, связанные с ЭМ-полем, были впервые предложены в самом начале нынешнего века, не было прямых доказательств того, что электромагнитное поле мозга может влиять на модели возбуждения нерва и двигать нашими мыслями и действиями. Однако эксперименты, проведенные в нескольких лабораториях, недавно продемонстрировали, что внешние ЭМ-поля, по прочности и структуре аналогичные тем, что создает сам мозг, действительно влияют на нервное возбуждение<a l:href="#n_165" type="note">[165]</a>. В самом деле, кажется, что поле координирует нервное возбуждение, то есть синхронизирует множество нейронов так, чтобы они все вместе возбуждались. Полученные данные свидетельствуют о том, что собственное ЭМ-поле мозга, порожденное нервным возбуждением, также влияет и на возбуждение, обеспечивая своего рода автореферентный цикл, являющийся, по утверждениям многих теоретиков, важным компонентом сознания<a l:href="#n_166" type="note">[166]</a>.</p>
    <p>Синхронизация нервного возбуждения, осуществляемая мозгом, имеет также очень важное значение в контексте разгадки головоломки сознания, потому что это одна из немногочисленных особенностей нервной активности, которые, как известно, коррелируют с сознанием. Например, все знакомы с явлением, когда мы ищем простой объект, который все время на виду, например наши очки, а затем теряем его среди множества других объектов. Пока мы смотрим на это множество, визуальная информация, кодирующая объект, проходит через наши глаза в мозг, но так или иначе мы не видим объект, который ищем: мы не <emphasis>осознаем</emphasis> его. Но потом мы его видим. Что меняется в нашем мозге между моментами, когда мы сначала не осознаем, а затем осознаем объект в пределах одного и того же поля зрения? Примечательно, что само нервное возбуждение, кажется, не меняется: одни и те же нейроны возбуждены независимо от того, видим мы очки или нет. Но когда мы не замечаем наши очки, нейроны возбуждаются асинхронно, а когда замечаем, они возбуждаются синхронно<a l:href="#n_167" type="note">[167]</a>. ЭМ-поле, собирающее вместе все когерентные ионные каналы в разрозненных частях мозга, чтобы они синхронно возбудились, может играть определенную роль в переходе от бессознательных к сознательным мыслям.</p>
    <p>Подчеркнем, что мы ссылаемся на такие идеи, как идея ЭМ-полей мозга или идея квантовых когерентных ионных каналов, чтобы объяснить: сознание никоим образом не поддерживает так называемые «паранормальные явления» вроде телепатии, так как оба понятия способны только влиять на нервные процессы <emphasis>внутри</emphasis> одного мозга — они не допускают коммуникацию между различными мозгами! И, как мы уже отмечали при рассмотрении геделевского аргумента у Пенроуза, нет фактически никаких доказательств того, что квантовая механика вообще нужна для объяснения сознания — в отличие от других биологических явлений, которые мы рассмотрели в этой книге, как, например, действие фермента или фотосинтез. Но возможно ли, что странные особенности квантовой механики, которые, как мы обнаружили, участвуют в столь многих важных явлениях жизни, исключаются из самого таинственного продукта — из сознания? Мы предоставим читателю возможность решать. Представленная выше схема, включающая квантовые когерентные ионные каналы и электромагнитные поля, конечно, гипотетическая, но это по крайней мере обеспечит вероятную связь между квантовой и классической сферами в головном мозге.</p>
    <p>Имея это в виду, <emphasis>осознавая</emphasis> это, давайте еще раз вернемся к той темной пещере на юге Франции, чтобы завершить цепочку событий, следующих от мозга к руке, когда наша художница замерла перед стеной, наблюдая за мерцанием факела над серыми контурами. Определенная игра света на камне приносит образ бизона в ее сознание. Этого вполне достаточно, чтобы создать в голове идею, возможно конкретизирующуюся вместе с колебаниями электромагнитного поля мозга, где открываются кластеры когерентных ионных каналов в множестве отдельных нейронов, заставляя их возбуждаться синхронно. Синхронные нервные сигналы пробуждают потенциалы действия по всему ее мозгу, а через синаптические связи инициируется движение сигналов, идущих по ее спинному мозгу и с помощью нерв-нервных соединений — к двигательным нервам, которые выделяют дозы нейротрансмиттеров в нервно-мышечные соединения, прикрепленные к мышцам ее руки. Эти мышцы сокращаются, осуществляя скоординированное движение ее руки, которая скользит вдоль стены пещеры, нанося угольные линии, изображающие бизона, на скалу. И, возможно, еще важнее то, что она чувствует: она инициировала действие <emphasis>благодаря</emphasis> идее в ее сознании. Она не зомби.</p>
    <p>Тридцать тысяч лет спустя Жан-Мари Шове освещает ту же стену пещеры, и идея, воплощенная в жизнь в мозге той давно умершей художницы, в очередной раз вспыхивает в нейронах сознательного человеческого ума.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>9. Как зародилась жизнь</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>…Если (и — о! — какое огромное если!) мы могли бы представить себе небольшой теплый пруд со всеми видами солей аммония и фосфорной кислоты, со светом, теплом, электричеством и т. д., так чтобы химически могло сформироваться белковое соединение, готовое к еще более сложным изменениям…</p>
    <text-author>Чарльз Дарвин. Письмо Джозефу Хукеру. 1871</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Гренландия, вообще, не очень-то зеленая. Около 982 года н. э. датский викинг, известный как Эрик Рыжий, был обвинен в убийстве и бежал. Он уплыл на запад от Исландии и там открыл остров. В этом Эрик не стал первопроходцем: остров уже был несколько раз обнаружен людьми каменного века, которые прибыли с востока Канады еще около 2500 года до н. э. Но окружающая среда Гренландии сурова и неумолима, и эти ранние культуры исчезли, оставив совсем мало следов. Эрику повезло больше, он прибыл во время так называемого средневекового теплого периода, когда условия были более мягкими. Поэтому Эрик дал острову нынешнее название, полагая, что зеленые пастбища заманят его соотечественников на запад. Замысел, очевидно, сработал, потому что вскоре была создана колония из нескольких тысяч человек и по крайней мере первоначально она процветала. Но по мере того, как теплый период стал заканчиваться, Гренландия вернулась к климатическим условиям, более типичным для Северной Атлантики, а центральный ледник вырос, покрыв почти 80 % острова. С переменой погоды островитяне изо всех сил старались сохранить свою скандинавскую систему земледелия на почвах отмелей тонкой прибрежной полосы, но и урожайность культур, и продуктивность домашнего скота снизились.</p>
    <p>По иронии судьбы примерно в то же время, когда колония викингов начала испытывать трудности, еще одна волна иммигрантов, инуитов (эскимосов), начала зарабатывать на жизнь на севере острова особыми способами рыбалки и охоты, которые были хорошо приспособлены к местным условиям. Викинги могли бы спастись, если бы они заимствовали стратегии выживания у инуитов, но единственная запись, которую мы имеем о контакте между двумя народами, — это заметка одного викинга-поселенца о том, что от ножей викингов пролито было много инуитской крови. Это наблюдение едва ли указывает на готовность викингов учиться у своих северных соседей. Результатом стало то, что через некоторое время, в конце XV века, колония викингов разрушилась, а последние несколько жителей, по-видимому, даже прибегли к каннибализму.</p>
    <p>Тем не менее датчане никогда не забывали о своем западном форпосте, и в начале XVIII века была организована экспедиция для возобновления связи с поселенцами. Но участники экспедиции нашли только остатки хуторов и кладбища. Однако визит все же привел к созданию более успешной колонии, которая вкупе с местными инуитами в конечном счете стала современной страной Гренландией. Сегодняшняя экономика Гренландии выросла из инуитских корней и основывается главным образом на рыбной ловле, но в последнее время все большее внимание привлекают потенциальные минеральные богатства острова. В 1960 году Геологическая служба Дании и Гренландии наняла молодого новозеландского геолога Вика Макгрегора провести геологическое изучение на юго-западе острова, недалеко от его столицы Готхоба (ныне переименован в Нуук).</p>
    <p>Макгрегор провел несколько лет, путешествуя по региону, изрезанному фьордами, на маленькой, частично открытой лодке, достаточной только для него самого, экипажа, состоящего из двух местных жителей, и для случайного гостя. Все умещалось среди палаток, охотничьих и рыболовных инструментов, не особо отличавшихся от набора ранних инуитских колонистов, и геологического оборудования. Используя стандартные методы стратиграфии, он пришел к выводу, что породы в этом районе состоят из десяти последовательных слоев, из которых самый старый и самый глубокий, вероятно, «действительно очень древний» — возможно, ему даже более трех миллиардов лет.</p>
    <p>В начале 1970-х годов Макгрегор послал образец древней породы в Оксфордскую лабораторию Стивена Мурбата, ученого, который обладал авторитетом в радиометрическом датировании пород. Метод измерения основывается на соотношении радиоактивных изотопов и продуктов их распада. Например, уран-238 имеет период полураспада 4,5 миллиарда лет (через цепочку нуклидов в конечном итоге до стабильного изотопа свинца); так, если возраст Земли составляет около четырех миллиардов лет, концентрация природного урана в породе за все время существования Земли сократилась в два раза. Измеряя соотношение этих изотопов в любом образце породы, ученые могут, следовательно, рассчитать, сколько времени эти породы залегают в земле. Именно этот метод Стивен Мурбат использовал в 1970 году для анализа образца породы под названием «гнейс», который Макгрегор прислал ему из прибрежной области на юго-западе Гренландии, известной как Амитсок. Удивительно, но он обнаружил, что этот гнейс содержал пропорционально больше свинца, чем любая известная доселе земная руда или горная порода. Очень высокий уровень содержания свинца означал, что гнейс из Амитсока был, как уже догадался Макгрегор, «действительно очень древним», по крайней мере 3,7 миллиарда лет — старше, чем любая порода, найденная ранее на земле.</p>
    <p>Мурбат был настолько поражен открытием, что затем присоединился к Макгрегору в нескольких экспедициях по Гренландии. В 1971 году они вдвоем решили посетить удаленную и практически неисследованную область Исуа на краю внутреннего ледникового покрова (рис. 9.1).</p>
    <image l:href="#i_031.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 9.1.</strong> Карта Гренландии с указанием местонахождения Исуа</p>
    <empty-line/>
    <p>Сначала они должны были плыть в крошечной лодке Макгрегора к началу полного айсбергов фьорда Готхоб, где поселенцы-викинги влачили свое жалкое существование в Средние века. Затем ученых подобрал вертолет, принадлежащий местной горнодобывающей компании, которая была также заинтересована в регионе, так как аэромагнитные исследования показали потенциально богатые месторождения железной руды. Ученые обнаружили, что в местных диабазах Исуа было много подушкообразных масс породы, известных как базальтовая «подушечная лава», которая были сформирована в результате извержения вулканической лавы непосредственно в морской воде из так называемых грязевых вулканов. Эти породы вновь были датированы по меньшей мере 3,7 миллиарда лет. Данное исследование ясно показало, что Земля вскоре после образования была покрыта теплыми океанами<a l:href="#n_168" type="note">[168]</a> с грязевыми вулканами (рис. 9.2), извергавшимися из гидротермальных жерл на дне мелких водоемов.</p>
    <image l:href="#i_032.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 9.2.</strong> Современный грязевой вулкан в Тринидаде. Могла ли первая жизнь на земле появиться в подобном грязевом вулкане, оставив следы в диабазах Исуа? Фото Майкла С. Райджела с «Викисклада»</p>
    <empty-line/>
    <p>Тем не менее настоящий сюрприз заключался в том, что получилось, когда Миник Розинг, исследователь из Геологического музея в Копенгагене, измерил соотношение изотопов углерода в диабазах Исуа. Породы содержат около 0,4 % углерода, и когда было измерено соответствующее количество двух изотопов — <sup>13</sup>C и <sup>12</sup>C, было установлено, что количество более тяжелого и более редкого <sup>13</sup>C в породах было значительно меньше, чем ожидалось. Неорганические источники углерода, такие как атмосферный углекислый газ, содержат около 1 % <sup>13</sup>C, но фотосинтез предпочитает включать более легкий изотоп <sup>12</sup>C в растения и микробиологическую биомассу, поэтому низкий уровень <sup>13</sup>C, как правило, является показателем наличия органического материала. Эти результаты свидетельствуют о том, что в теплых водах, окружавших грязевые вулканы Исуа, 3,7 миллиарда лет назад жили организмы, которые, как и современные растения, захватывали углерод из углекислого газа, либо из атмосферы, либо растворенный в воде и использовали его, чтобы создать на основе углерода соединения для строительства своих клеток.</p>
    <p>Теория о породах Исуа остается спорной, и многие ученые не уверены в том, что низкий уровень найденного там <sup>13</sup>C обязательно подразумевает такое раннее присутствие живых организмов. Большая часть скептицизма проистекает из того факта, что 3,8 миллиарда лет назад Земля подвергалась тому, что известно как «поздняя тяжелая бомбардировка». Это были регулярные удары астероидов и комет, обладающих энергией, достаточной для испарения любой воды с поверхности и, вероятно, также для стерилизации океанов. Открытие окаменелостей любых подобных древних фотосинтезирующих организмов, конечно, помогло бы подтвердить теорию, но породы Исуа были сильно деформированы на протяжении тысячелетий и любые такие окаменелости сейчас просто неузнаваемы. Мы должны отправиться вперед по крайней мере на несколько сотен миллионов лет — до того момента, с которого доказательства существования жизни явно присутствуют в породах в виде распознаваемых окаменелостей древних микробов.</p>
    <p>Несмотря на отсутствие убедительных доказательств, многие считают, что изотопные данные пород Исуа обозначают самые ранние признаки жизни на Земле; и грязевые вулканы Исуа, конечно, создавали просто идеальные условия для возникновения жизни, с их теплыми щелочными водами, фонтанирующими из термальных вентиляционных жерл. Они были богаты растворенными неорганическими карбонатами и изверженными ультраосновными серпентиноподобными породами, которые были очень пористыми, пронизанными миллиардами крошечных полостей, каждая из которых могла бы быть микросредой, способной концентрировать и стабилизировать небольшое количество органических соединений. Возможно, жизнь действительно зародилась в грязях Гренландии. Возникает вопрос: как?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Проблема «гадости»</p>
    </title>
    <p>Три самые большие загадки в науке — это происхождение Вселенной, происхождение жизни и происхождение сознания. Квантовая механика тесно участвует в первой, и мы уже обсуждали ее возможную связь с третьей загадкой; как мы скоро выясним, она может также помочь объяснить и вторую загадку. Но мы должны сначала изучить вопрос о том, способны ли неквантовые объяснения представить полный отчет о происхождении жизни.</p>
    <p>Ученые, философы и теологи, которые веками размышляли о происхождении жизни, придумали множество разнообразных теорий, начиная от Божественного творения до привнесения на нашу планету жизни из космоса (так называемая теория панспермии). Более строгий научный подход был инициирован в XIX веке учеными, такими как Чарльз Дарвин, который предположил, что химические процессы, происходящие в каком-то «небольшом теплом пруду», возможно, привели к созданию живой материи. Официальная научная теория, которая построена на предположениях Дарвина, была выдвинута независимо друг от друга русским ученым Александром Опариным и англичанином Дж. Б. С. Холдейном в начале XX века и в настоящее время широко известна как гипотеза Опарина — Холдейна. Оба предположили, что атмосфера ранней Земли была богата водородом, метаном и водяным паром, которые под воздействием молний, солнечной радиации или вулканического тепла могли образовывать смеси простых органических соединений. Они предположили, что эти соединения затем накапливаются в первичном океане, образуя теплый разбавленный органический «бульон», который существовал в течение миллионов лет, возможно омывая грязевые вулканы Исуа, пока какое-то случайное сочетание его составных частей в конечном счете не дало новые молекулы с необычным свойством: способностью копировать самих себя.</p>
    <p>Холдейн и Опарин предположили, что появление первичного репликатора было ключевым событием, которое привело к возникновению жизни в том виде, в каком мы ее знаем. Ее последующий успех будет обеспечиваться дарвиновским естественным отбором. Будучи простым объектом, репликатор порождал множество ошибок или мутаций в репликации. Эти мутантные репликаторы тогда конкурировали с немутировавшими формами за химические материалы, из которых можно построить больше репликаторов. Те, которые оказывались наиболее успешными, оставили наибольшее количество потомков, и молекулярный процесс дарвиновского естественного отбора способствовал выживанию репликаторов большей эффективности и большей сложности. Репликаторы, захватившие дополнительные молекулы, например пептиды, которые ферментативно катализируют их репликацию, получили преимущество, и некоторые из них оказались даже заключенными в пузырьках (крошечных, заполненных жидкостью или воздухом мешочках), ограниченных жирными мембранами, подобно современным живым клеткам, что защищало их от воздействия внешней среды. После того как возникла оболочка, внутренняя часть клетки стала способна поддерживать биохимические превращения — метаболизм — и создавать свои собственные биомолекулы, не допуская их утечки. Благодаря способности сохранять и поддерживать свое внутреннее состояние, оставаясь при этом изолированной от внешней среды, и родилась первая живая клетка.</p>
    <p>Гипотеза Опарина — Холдейна научно описывает, как могла возникнуть жизнь на Земле. Тем не менее в течение нескольких десятилетий теорию никто не проверял, пока интерес к ней не проявили два американских химика.</p>
    <p>К 1950 году Гарольд Юри был выдающимся, но весьма противоречивым ученым. Он был удостоен Нобелевской премии по химии в 1934 году за открытие дейтерия, изотопа водорода, который, как вы помните из главы 3, был использован для изучения кинетического изотопного эффекта в ферментах, продемонстрировав, что их деятельность связана с квантовым туннелированием. Опыт Юри в очистке изотопов привел его к назначению в 1941 году главой части Манхэттенского проекта по обогащению урана (Манхэттенский проект — проект по созданию атомной бомбы). Тем не менее Юри со временем разочаровался в целях Манхэттенского проекта и его секретности и попытался отговорить президента США Гарри Трумэна сбрасывать бомбу на Японию. После Хиросимы и Нагасаки Юри написал статью для популярного журнала <emphasis>Collier’s</emphasis> под названием «Я испуганный человек», где предупреждал об опасности, исходящей от атомного оружия. На своей должности в Университете Чикаго он также активно выступал против антикоммунистической «охоты на ведьм» Маккарти в 1950-е годы, писал письма президенту Трумэну в поддержку Юлиуса и Этель Розенберг, которые предстали перед судом за шпионаж и в конце концов были казнены за передачу атомных секретов в СССР.</p>
    <p>Стэнли Миллер, другой американский химик, участвовавший в проверке гипотезы Опарина — Халдейна, поступил в Университет Чикаго в качестве аспиранта в 1951 году, где занимался в первую очередь проблемами нуклеосинтеза элементов внутри звезд под руководством ученого Эдварда Теллера, известного как «отец водородной бомбы». Жизнь Миллера изменилась, когда в октябре 1951 года он посетил лекцию Гарольда Юри о происхождении жизни, в которой Юри обсуждал возможность реализации сценария Опарина — Холдейна и предполагал, что кто-то должен провести эксперименты. Очарованный идеей, Миллер перевелся из лаборатории Теллера в лабораторию Юри и принялся убеждать того стать его научным руководителем и позволить ему проводить эксперименты. Юри изначально скептически относился к полным энтузиазма студенческим планам Миллера по проверке теории Опарина — Халдейна: он прикидывал, что неорганическим химическим реакциям понадобились миллионы лет для генерации достаточного количества органических молекул, в то время как у Миллера будет всего три года, чтобы защитить кандидатскую! Тем не менее Юри был готов дать ему место и ресурсы, необходимые тому, на полгода-год. Таким образом, если эксперименты не дадут результатов, у Миллера еще будет время, чтобы перейти к более безопасному научно-исследовательскому проекту.</p>
    <p>В своей попытке повторить условия, в которых возникла жизнь на Земле, Миллер имитировал первичную атмосферу, просто заполнив бутылку водой для имитации океана, добавил газы, которые, по его мнению, присутствовали в атмосфере: метан, водород, аммиак и водяной пар. Затем он смоделировал молнию, прокаливая смесь, которая начинала искрить. К собственному удивлению и ко всеобщему удивлению научного мира, Миллер обнаружил, что после всего недели действия искусственных молний на воссозданную первичную атмосферу в бутылке уже содержалось значительное количество аминокислот, строительных блоков для белков. Статья с описанием этого эксперимента была опубликована в журнале <emphasis>Science</emphasis> в 1953 году<a l:href="#n_169" type="note">[169]</a> — с Миллером в качестве единственного автора. Гарольд Юри занял очень необычную позицию, настаивая, чтобы честь открытия досталась целиком и полностью его аспиранту.</p>
    <p>Эксперимент Миллера — Юри — как его обычно называют сегодня, несмотря на благородный жест Юри — был провозглашен первым шагом на пути создания жизни в лаборатории и остается очень важным событием в биологии. Несмотря на то что самовоспроизводящиеся молекулы не были получены в «первичном бульоне» Миллера, считалось, что аминокислоты полимеризовались бы с образованием пептидов и сложных белков и в конечном счете получились бы репликаторы Опарина — Холдейна, если бы было достаточно много времени и имелся достаточно большой объем.</p>
    <p>С 1950-х годов десятки ученых повторяли эксперимент Миллера — Юри множеством способов с использованием различных смесей химических веществ, газов и разных источников энергии, чтобы получить не только аминокислоты, но и сахара и даже небольшие количества нуклеиновых кислот. И все же до сих пор (а прошло уже более полувека) ни одной лаборатории не удалось воссоздать «первичный бульон», который дал бы первичный репликатор Опарина — Халдейна. Чтобы понять почему, нам нужно более внимательно изучить эксперименты Миллера.</p>
    <p>Первый момент — это сложность химической смеси, созданной Миллером. Большая часть полученного органического материала представляла собой сложные смолы наподобие тех, что хорошо знакомы химикам-органикам. Они часто видят такие вещества, когда их процедуры сложного химического синтеза нестрого контролируются и получаются побочные продукты. На самом деле легко приготовить аналогичную смолу на вашей собственной кухне, просто передержав ужин: та черновато-коричневая гадость, которую потом так трудно отмыть от дна кастрюли, довольно близка по составу к смоле Миллера. Проблема с такими химическими смесями в том, что они, как известно, не производят ничего больше, кроме такой же смолоподобной «гадости». С химической точки зрения их не назовешь «продуктивными» — они настолько сложны, что какие-то конкретные химические вещества, например аминокислоты, начинают взаимодействовать с таким количеством других различных соединений, что просто теряются в «лесу» непоследовательных химических реакций. Миллионы поваров, а также тысячи студентов-химиков производили подобные органические маслянистые смолы в течение многих столетий, однако результатом становилось лишь сложное мытье посуды.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>От «гадости» к клеткам</p>
    </title>
    <p>Представьте себе, что, пытаясь приготовить первичный бульон, вы очищаете всю «гадость» со дна всех подгоревших кастрюль во всем мире, а затем растворяете все эти триллионы сложных органических молекул в океане. Теперь добавьте немного гренландских грязевых вулканов в качестве источника энергии и, возможно, искру молнии — и перемешайте. Как долго вы должны размешивать суп, прежде чем создадите жизнь? Миллион лет? Сто миллионов лет? Сто миллиардов лет?</p>
    <p>Даже самая простая жизнь, такая как наша химическая «гадость», чрезвычайно сложна. В отличие от «гадости», однако, она также высоко-организованна. Проблема с использованием смол в качестве исходного материала для создания организованной жизни состоит в том, что случайные термодинамические силы, которые действовали на молодой Земле, — молекулярные движения, подобные движениям бильярдных шаров, о которых мы говорили в главе 2, — как правило, нарушают порядок, а не создают его. Вы бросаете курицу в кастрюлю с водой, нагреваете ее, перемешиваете, варите и получаете куриный бульон. Но вы не выливаете бульон из банки в кастрюлю в надежде получить курицу.</p>
    <p>Конечно, жизнь не началась с курицы (или яйца). Самые простые самовоспроизводящиеся живые организмы сегодня — это бактерии, которые гораздо проще, чем любая птица<a l:href="#n_170" type="note">[170]</a>. Самая простая из бактерий называется микоплазма (бактерия, которая была предметом эксперимента Крейга Вентера по синтезированию жизни). Но даже эти существа являются чрезвычайно сложными формами жизни. Их геном содержит около 500 генов, которые кодируют примерно такое же количество сложных белков, и они, наряду с ферментами, создают липиды, сахара, ДНК, РНК, клеточную мембрану, хромосомы и тысячи других структур, каждая из которых гораздо сложнее, чем двигатель вашего автомобиля. На самом деле микоплазма — это не совсем полноценная бактерия, она не может выживать самостоятельно и должна получать многие биомолекулы от своего хозяина: она является паразитом и как таковая не смогла бы выжить в любом реальном «первичном бульоне». Более вероятным кандидатом можно назвать другой одноклеточный организм — цианобактерию, которая способна к фотосинтезу и, таким образом, может обеспечивать свои потребности. Если цианобактерии присутствовали на ранней Земле, они могли быть потенциальным источником низких уровней <sup>13</sup>C, обнаруженных в породах Исуа в Гренландии (возрастом 3,7 миллиарда лет). Но эта бактерия является гораздо более сложной, чем микоплазма, с геномом из почти двух тысяч генов. Как долго вы должны размешивать свой океан «первичного бульона», чтобы «приготовить» цианобактерии?</p>
    <p>Британский астроном, который ввел термин «Большой взрыв», сэр Фред Хойл, все время проявлял интерес к происхождению жизни. Вероятность того, что в результате случайных химических процессов зародилась жизнь, по его словам, столь же высока, как и вероятность того, что пронесшийся над свалкой торнадо соберет «Боинг». Дело в том — и Хойл это ярко демонстрирует, — что клеточная жизнь, какой мы ее знаем сегодня, является слишком сложной и организованной для того, чтобы возникнуть только по воле случая; ей должны были предшествовать более простые саморепликаторы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Мир РНК</p>
    </title>
    <p>Так какими были эти ранние саморепликаторы? И как же они действовали? Поскольку они не дожили до наших дней, по-видимому не выдержав конкуренции со своими более успешными потомками, знания об их природе в основном строятся на догадках. Одна из них заключается в экстраполяции назад от сегодняшних простейших форм жизни, чтобы представить себе более простой саморепликатор, своего рода «урезанную» бактерию, которая, возможно, является предшественником всей жизни на Земле.</p>
    <p>Проблема заключается в том, что не представляется возможным выделить простые саморепликаторы из живых клеток, так как ни один из компонентов клеток не способен к самовоспроизведению сам по себе. Гены ДНК не копируют себя, это работа фермента ДНК-полимеразы. В свою очередь, эти ферменты не воспроизводят себя, потому что они должны быть сначала закодированы в цепочках ДНК и РНК.</p>
    <p>РНК будет играть важную роль в этой главе, так что полезно напомнить, что это такое и что она делает. РНК (рибонуклеиновая кислота) проще своей химической «сестры» ДНК (дезоксирибонуклеиновой кислоты), и здесь речь идет об одинарной спирали по сравнению с двойной спиралью ДНК. Несмотря на это различие, РНК имеет сходный со своей «сестрой» потенциал кодирования генетической информации — у нее просто нет дополнительной копии этой информации. И так же, как и у ДНК, ее генетическая информация записана четырьмя различными буквами, так что гены могут быть закодированы в РНК так же, как и в ДНК. На самом деле многие вирусы, такие как вирус гриппа, например, обладают РНК-, а не ДНК-геномами. Но в живых клетках — бактериальных, животных или растительных — РНК играет роль, отличную от ДНК: генетическая информация, записанная в ДНК, сначала копируется в РНК в процессе считывания гена, который мы обсуждали в главе 7. А поскольку, в отличие от относительно массивной и неподвижной ДНК, короткие части РНК могут свободно перемещаться по клетке, они могут нести генетические сообщения генов от хромосом к аппарату синтеза белка. При этом последовательность РНК считывается и переводится в последовательность аминокислот, которые входят в белки, например ферменты. Таким образом, в современных клетках по крайней мере, РНК является ключевым посредником между генетическим кодом, написанным на ДНК, и белками, которые идут на то, чтобы создавать остальные компоненты наших клеток.</p>
    <p>Возвращаясь к нашему вопросу происхождения жизни, заметим, что, хотя живая клетка в целом является самовоспроизводящейся сущностью, отдельные ее компоненты таковыми не являются; подобно тому как женщина является самовоспроизводящимся организмом (с небольшой «помощью»), но ее сердце или печень — нет. Это создает проблему при попытке экстраполировать назад от сегодняшней сложной клеточной жизни к ее более простым доклеточным предкам. Если сформулировать вопрос иначе: что появилось первым — ДНК, РНК или ферменты? Если сначала были ДНК или РНК, то что их создало? Если сначала был фермент, то как он был закодирован?</p>
    <p>Одно из возможных решений было предложено американским биохимиком Томасом Чехом, который открыл в 1982 году, что наряду с кодированием генетической информации некоторые молекулы РНК могли взять на себя функцию ферментов по катализации реакций (работа, за которую он разделил в 1989 году Нобелевскую премию по химии с Сиднеем Альтманом). Первые примеры этих рибозимов, как они были названы, нашли в генах крошечных одноклеточных организмов тетрахимен <emphasis>(Tetrahymena)</emphasis>, которые являются одним из видов простейших, найденных в пресноводных водоемах; однако с тех пор выяснилось, что рибозимы играют важную роль во всех живых клетках. За их открытие быстро ухватились как за возможное решение головоломки в стиле «яйцо или курица» о происхождении жизни. Гипотеза мира РНК (такое название она получила) предполагает, что изначально химический синтез привел к образованию молекул РНК, которые могли выступать в качестве как генов, так и ферментов и, таким образом, могли одновременно кодировать свою собственную структуру (как ДНК) и делать копии самих себя (как ферменты) из биохимикатов, имеющихся в «первичном бульоне». Этот процесс копирования был первоначально достаточно бессистемным, что приводило к большому количеству мутантных версий, которые конкурировали друг с другом в «дарвиновской» молекулярной конкуренции, рассмотренной ранее. С течением времени эти репликаторы РНК привлекли белки, чтобы повысить эффективность репликации, что привело к появлению ДНК и в конце концов первой живой клетки.</p>
    <p>Идея о том, что мир самовоспроизводящихся молекул РНК предшествовал возникновению ДНК и клеток, теперь стала почти догмой в исследованиях о происхождении жизни. Было доказано, что рибозимы могут выполнять все основные функции, которых можно ожидать от любой самовоспроизводящейся молекулы. Например, один класс рибозимов может соединить две молекулы РНК вместе, в то время как другой может разделить их. Еще одна форма рибозимов может делать копии коротких отрезков (всего лишь небольших участков) РНК-оснований. Из этих простых действий мы можем представить себе более сложные рибозимы, способные катализировать полный набор реакций, необходимых для самовоспроизведения. После того как саморепликация начала действовать, в силу вступил и естественный отбор; так что мир РНК пошел по пути конкуренции и привел в конце концов (по крайней мере так считается) к первой живой клетке.</p>
    <p>Однако с этим сценарием не все так гладко. Хоть рибозимы и могут катализировать простые биохимические реакции, самовоспроизведение рибозимов является гораздо более сложным процессом, включающим определение самим рибозимом последовательности собственных оснований, поиск таких же химических веществ в окружающей среде и сборку этих химических веществ в правильной последовательности, чтобы создать свою точную копию. Это непростая задача даже для белков, которым повезло жить в клетках, наполненных «правильными» биохимикатами, так что сложно представить, как рибозимы умудрялись в хаотичном и грязном «первичном бульоне» совершать подобные подвиги. На сегодняшний день никому не удалось найти или создать рибозим, который смог бы взять на себя такую сложную задачу, даже в лаборатории.</p>
    <p>Существует также более фундаментальная проблема: как создать сами молекулы РНК в «первичном бульоне». Молекула состоит из трех частей: РНК-основания, которое кодирует свою генетическую информацию (подобно ДНК-основаниям), фосфатной группы и сахара под названием рибоза. Хотя некоторые успехи были достигнуты в разработке вероятных химических реакций, которые могли бы создать РНК-основания и фосфатные компоненты в «первичном бульоне», наиболее достоверная реакция, которая дает рибозу, также производит множество других сахаров. Нет никакого известного небиологического механизма, с помощью которого рибоза могла бы быть сгенерирована самостоятельно. И даже если рибоза была создана, разместить все три компонента вместе в правильной последовательности — сама по себе сложная задача. Когда вероятные формы трех компонентов РНК сведены вместе, они просто объединяются произвольными способами в неизбежную первичную «гадость». Химики обходят эту проблему, используя специальные формы оснований, чьи химические группы модифицированы, чтобы избежать нежелательных побочных реакций — но это жульничество. И в любом случае возникновение «активированных» оснований является еще менее вероятным в первичных условиях, чем возникновение обыкновенных исходных оснований РНК.</p>
    <p>Тем не менее химики способны синтезировать основания РНК из простых химических веществ, проводя крайне сложную серию тщательно контролируемых реакций, в которых каждый желаемый продукт из одной реакции выделяют и очищают, прежде чем брать его для следующей реакции. По оценкам шотландского химика Грэма Кэрнса-Смита, насчитывается около 140 шагов, необходимых для синтеза РНК-оснований из простых органических соединений, которые предположительно присутствовали в «первичном бульоне»<a l:href="#n_171" type="note">[171]</a>. Для каждого шага есть минимум пять альтернативных реакций, которых следует избегать. Это позволяет легко визуализировать химический синтез: представим себе каждую молекулу как некий вид молекулярного «кубика», причем каждый шаг соответствует броску, где число шесть позволяет генерировать правильный продукт, а любое другое число указывает на то, что продукт был получен неправильный. Таким образом, шансы любой исходной молекулы в конечном счете превратиться в РНК эквивалентны тому, чтобы выбросить шестерку на кубике 140 раз подряд.</p>
    <p>Конечно, химики сильно повышают эти немыслимо малые шансы, тщательно контролируя каждый шаг, но в добиологическом мире приходилось полагаться только на случай. Возможно, солнце вышло в нужное время, чтобы испарить небольшой пруд с растворенными химическими веществами вокруг грязевого вулкана? Или, может быть, грязевой вулкан извергся, чтобы добавить в воду немного больше серы для создания другого набора соединений? Возможно, гроза всколыхнула смесь и ускорила еще несколько химических изменений с помощью электрической энергии? Эти вопросы можно было бы задавать и дальше, но достаточно легко оценить вероятность того, что, полагаясь только на случай, каждый из 140 необходимых шагов дал бы один правильный вариант из шести возможных: она составляла 1 к 6140 (примерно 10 109). Для того чтобы иметь статистический шанс получить РНК чисто случайным образом, вам понадобилось бы по крайней мере такое количество исходных молекул в вашем «первичном бульоне». Но 10 109 — это гораздо больше, чем число элементарных частиц во всей видимой Вселенной (около 1080). На Земле просто не было достаточного количества молекул или достаточно времени, чтобы создать значительные количества РНК в те миллионы лет, что прошли между ее формированием и возникновением жизни во времена, которыми датируются породы Исуа.</p>
    <p>Тем не менее представьте себе, что синтез значительных количеств РНК случился путем какого-то еще не открытого химического процесса. Теперь мы должны преодолеть не менее сложную проблему укладки четырех различных оснований РНК (эквивалентных, как вы помните, четырем буквам ДНК-кода: A, G, C и T) вместе в правильной последовательности, чтобы сделать рибозимы способными к самовоспроизведению. Большинство рибозимов — это отрезки РНК длиной по меньшей мере 100 оснований. На каждой позиции на отрезке должно присутствовать одно из четырех оснований, так что есть 4100 (или 1060) различных вариантов собрать отрезок РНК длиной 100 оснований. Насколько велика вероятность того, что случайное перемешивание РНК-оснований будет генерировать только правильную последовательность вдоль длины отрезка для создания самовоспроизводящихся рибозимов?</p>
    <p>Пока мы тут развлекаемся с большими числами, мы как раз можем посчитать. Получается, что 4100 отдельных отрезков по 100 РНК-оснований в длину будут иметь общую массу 1050 килограммов. Именно столько нам потребуется для того, чтобы иметь одну копию большинства отрезков и, следовательно, разумный шанс, что один из них будет иметь все свои основания, расположенные в правильном порядке, для того, чтобы быть способным к самовоспроизведению. Тем не менее вся масса галактики Млечный Путь, по оценкам ученых, равняется примерно 1042 килограммов.</p>
    <p>Понятно, что мы не можем полагаться только на случай.</p>
    <p>Конечно, возможно, что среди 4100 вероятных комбинаций 100 РНК-оснований найдется больше чем одна, способная к самовоспроизведению. Там их может быть намного больше. Там даже могут быть триллионы возможных репликаторов, которые образованы из отрезков РНК длиной 100 оснований. Возможно, самовоспроизводящиеся РНК на самом деле довольно распространенное явление и нам нужен лишь миллион молекул, чтобы иметь какой-то шанс формирования саморепликатора. Проблема с этим предположением только одна: это всего лишь предположение! Несмотря на многочисленные попытки, никто никогда не создавал ни одной самореплицирующейся РНК (или ДНК, или белка) и не наблюдал их в природе. Это неудивительно, если учесть, насколько непростой работой является саморепликация. В современном мире нужна целая живая клетка, чтобы совершить этот подвиг. Могли ли это сделать гораздо более простые системы несколько миллиардов лет назад? Конечно, они должны были это сделать, иначе мы бы здесь сегодня не рассматривали эту проблему. Но как это было достигнуто, прежде чем клетки эволюционировали, далеко не ясно.</p>
    <p>Принимая во внимание трудности идентификации биологических саморепликаторов, мы могли бы получить представление, задавая более общий вопрос: насколько вообще сложна саморепликация в любой системе? Современные технологии предоставили нам большое количество машин, которые могут копировать материал: от копировальных машин для ЭВМ до 3D-принтеров. Может ли какое-либо из этих устройств сделать копию самого себя? Вероятно, ближе всего к этому подошел 3D-принтер, например такой, как RepRap (сокращенно от англ. Replicating Rapid Prototyper — «самовоспроизводящийся механизм для быстрого изготовления прототипов»), который является детищем Адриана Боуера из британского Университета Бата. Эти машины могут печатать свои собственные компоненты, которые затем могут быть собраны в еще один 3D-принтер RepRap.</p>
    <p>Но не совсем. Машина печатает только пластик, а ее собственный каркас выполнен из металла, как и большинство ее электрических компонентов. Так что реплицировать он может только пластиковые детали; к тому же они должны быть вручную собраны с использованием дополнительных частей, чтобы получился новый принтер. Цель дизайнеров — сделать самовоспроизводящиеся принтеры RepRap (существует несколько альтернативных конструкций) доступными для всех. Но на момент написания этой книги мы пока далеки от построения подлинно самореплицирующейся машины.</p>
    <p>Таким образом, если поиск самовоспроизводящихся машин не помогает нам в нашем стремлении обнаружить, насколько проста или сложна саморепликация, мы можем отойти от материального мира и изучить этот вопрос в компьютерах, где наши беспорядочные и сложные в получении химические вещества можно заменить простыми строительными блоками цифрового мира, а именно битами, которые могут иметь только значение 1 или 0. А байт данных, состоящий из 8 бит, представляет один символ текста в компьютерном коде и может быть примерно приравнен к единице генетического кода — ДНК- или РНК-основанию. Теперь мы можем задать вопрос: среди всех возможных строк байтов насколько часто появляются те, которые могут копировать сами себя на компьютере?</p>
    <p>Здесь у нас есть огромное преимущество, так как самовоспроизводящиеся строки байтов на самом деле являются довольно распространенным явлением: мы знаем их как компьютерные вирусы. Это сравнительно короткие компьютерные программы, которые могут заразить наши компьютеры, убедив их процессоры делать кучу копий. Эти компьютерные вирусы затем проникают в нашу электронную почту, чтобы заразить компьютеры наших друзей и коллег. Так что, если мы рассматриваем память компьютера как своего рода цифровой «первичный бульон», то компьютерные вирусы можно считать цифровым эквивалентом первичных саморепликаторов.</p>
    <p>Один из самых простых компьютерных вирусов, Tinba, имеет длину всего 20 килобайт: он очень короткий по сравнению с большинством компьютерных программ. Тем не менее Tinba успешно атаковал компьютеры крупных банков в 2012 году, проникая в браузеры их сотрудников и воруя регистрационные данные; можно сказать, этот вирус был грозным саморепликатором. В то время как 20 килобайт — мало для компьютерной программы, это тем не менее относительно длинная последовательность цифровых данных: с 8 битами в байте он соответствует 160 тысячам бит информации. Поскольку каждый бит может находиться в одном из двух состояний (0 или 1), мы можем легко вычислить вероятность случайного генерирования конкретных строк в двоичной системе. Например, шансы создания конкретной трехбитной строки, скажем, 111, составляет 1/2 × 1/2 × 1/2, или 1 к 23. Следуя той же математической логике, можно сказать, что воссоздать случайно определенную строку в 160 тысяч бит (длина вируса Tinba) можно с вероятностью 1 к 2<sup>120 000</sup>. Это умопомрачительно малое число, и это свидетельствует о том, что Tinba не мог возникнуть только благодаря случаю.</p>
    <p>Может быть, здесь, аналогично тому как мы предполагали для молекул РНК, очень много самовоспроизводящихся кодов, которые намного проще, чем Tinba, и которые могли бы возникнуть случайно. Но если бы это было так, то, конечно, компьютерные вирусы в настоящее время возникали бы спонтанно из всех несметных гигабайтов компьютерного кода, передаваемого в Интернете каждую секунду. Большинство из этих кодов, по большому счету, просто последовательности единиц и нулей (подумайте обо всех изображениях и фильмах, которые загружаются каждую секунду). Эти коды ориентированы на то, чтобы поручать нашим процессорам выполнение основных операций, например копирования или удаления. До сих пор все компьютерные вирусы, которые когда-либо заражали чей-то компьютер, показывали безошибочные признаки человеческого вмешательства. Насколько нам известно, гигантский поток цифровой информации, который протекает по всему миру каждый день, никогда спонтанно не генерировал компьютерные вирусы. Даже в рамках благоприятной для репликации среды компьютера саморепликация сложна и, насколько нам известно, никогда не происходила спонтанно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сможет ли помочь квантовая механика</p>
    </title>
    <p>Этот экскурс в цифровой мир демонстрирует существенную проблему в поисках происхождения жизни, которая сводится к характеру поисковой системы, используемой для приведения необходимых ингредиентов к правильной конфигурации для формирования саморепликаторов. Независимо от химических веществ, которые были доступны в «первичном бульоне», они должны были исследовать огромное пространство возможностей, прежде чем дойти до чрезвычайно сложного самовоспроизведения. Может быть, наша проблема в том, что мы ограничились поиском по правилам классического мира? Возможно, вы помните из главы 4, что квантовые теоретики в МТИ (Массачусетском технологическом институте) изначально были весьма скептически настроены по поводу отчета <emphasis>New York Times</emphasis> о том, что растения и микробы способны к квантовому поиску. Но в конце концов они пришли к идее, что фотосинтезирующие системы действительно реализовывали квантовую стратегию поиска, или квантовое блуждание. Многие исследователи, включая нас самих<a l:href="#n_172" type="note">[172]</a>, изучали идею о том, что происхождение жизни могло аналогичным образом быть связано с каким-то квантовым сценарием поиска.</p>
    <p>Представьте себе крошечный первичный пруд, заключенный в полостях серпентиновых пород, изверженных из грязевого вулкана под древним морем в Исуа 3,5 миллиарда лет назад, когда формировались гнейсовые слои Гренландии. Вот он, дарвиновский «небольшой теплый пруд со всеми видами солей аммония и фосфорной кислоты, со светом, теплом, электричеством и т. д., так чтобы химически могло сформироваться белковое соединение, готовое к еще более сложным изменениям…». Как раз здесь оно и могло сформироваться. Теперь представьте, что одно «белковое соединение» (это с легкостью может быть и молекула РНК), полученное в ходе химических процессов, обнаруженных Стэнли Миллером, является своего рода протоферментом (или рибозимом), который имеет некоторую ферментативную активность, но пока еще не является самовоспроизводящейся молекулой. Далее представьте, что некоторые из частиц в этом ферменте могут перемещаться на разные позиции, но не имеют возможности сделать это из-за классических энергетических барьеров. Однако, как мы уже говорили в главе 3, и электроны и протоны способны к квантовому туннелированию через энергетические барьеры, которые запрещают их классическую передачу, — функция, ключевая в действии фермента. По сути, электрон или протон существуют по обе стороны барьера одновременно. Если мы представим себе, что это происходит в наших протоферментах, то сможем ожидать различные конфигурации — нахождение частицы по обе стороны от энергетического барьера, — которые связаны с различными видами деятельности ферментов, то есть способностью к ускорению различных типов химических реакций, возможно, в том числе и самовоспроизведения.</p>
    <p>Чтобы легче было работать с цифрами, давайте представим себе, что есть в общей сложности 64 протона и электрона в пределах воображаемого протофермента, каждый из которых способен к квантовому туннелированию в одну из двух разных позиций. Общее количество структурных вариаций, имеющихся в нашем воображаемом протоферменте, по-прежнему огромно: 264 — просто тьма возможных конфигураций. Теперь представьте, что только одна из этих конфигураций имеет то, что требуется, чтобы стать самовоспроизводящимся ферментом. Вопрос заключается в том, насколько легко найти конкретную конфигурацию, которая может привести к возникновению жизни? Появится ли вообще саморепликатор в нашем небольшом теплом пруду?</p>
    <p>Рассмотрим сначала протофермент в качестве совершенно классической молекулы, не способной на какие-либо квантовые фокусы вроде суперпозиции или туннелирования. Молекула должна в любой момент времени быть только в одной из 264 возможных различных конфигураций, тогда вероятность того, что этот протофермент будет самовоспроизводящимся, равняется 1 к 264 — действительно чрезвычайно маленькая вероятность. В неравной борьбе с превосходящими силами противника классический протофермент просто застрял бы в одной из тех скучных конфигураций, которые не способны к самовоспроизведению.</p>
    <p>Конечно, молекулы изменяются в результате общего термодинамического износа, но в классическом мире такое изменение происходит относительно медленно. Для того чтобы изменить одну молекулу, исходное расположение атомов должно быть разобрано, а составляющие его частицы перестроены в новую молекулярную конфигурацию. Как мы выяснили в главе 3 на примере долгоживущего коллагена динозавра, химические изменения иногда могут происходить в геологических масштабах времени. В классическом мире нашему протоферменту потребуется очень много времени, чтобы изучить даже малую долю этих 264 химических конфигураций.</p>
    <p>Однако ситуация в корне меняется, если рассмотреть 64 ключевые частицы протофермента как электроны и протоны, которые способны к туннелированию между альтернативными позициями. Будучи квантовой системой, протофермент может существовать во всех возможных конфигурациях одновременно (квантовая суперпозиция). Причина нашего выбора числа 64 теперь становится яснее: это то же самое число, которое мы использовали, когда рассказывали в главе 8 о грубой шахматной ошибке китайского императора, чтобы проиллюстрировать возможности квантовых вычислений. Только здесь роль шахматных клеток или кубитов (квантовых битов. — <emphasis>Примеч. пер.</emphasis>) играют частицы. Наш протосаморепликатор, если он существовал достаточно долго, мог выступать в качестве 64-кубитного компьютера; и мы уже открыли для себя, насколько мощным будет такое устройство. Вероятно, он может использовать свои огромные квантовые вычислительные ресурсы для выяснения ответа на вопрос: какова правильная молекулярная конфигурация для саморепликаторов? В таком виде проблема и ее возможное решение становятся более ясными. Представим, что протофермент находится в такой квантовой суперпозиции, и тогда задача по поиску одной из 264 возможных структур, которая будет являться саморепликатором, становится разрешимой.</p>
    <p>Но существует загвоздка. Вы, наверное, помните, что кубиты должны оставаться когерентными и запутанными для выполнения квантовых вычислений. После того как в дело вступает декогерентность, суперпозиция из 264 различных состояний разрушается и остается только одно. Помогает ли это? На первый взгляд, нет, поскольку вероятность того, что квантовая суперпозиция сколлапсирует в единственное самовоспроизводящееся состояние, такая же, как и раньше, — ничтожная (1 к 264), такая же, как шанс выбросить «решку» 64 раза подряд. Но что происходит дальше, когда квантовые процессы отклоняется от своих классических аналогов?</p>
    <p>Если молекула не ведет себя квантово-механически и обнаруживает (почти наверняка так и будет) у себя неправильное расположение атомов, которые не в состоянии самовоспроизводиться, то для того, чтобы попробовать другую конфигурацию, ей придется включать геологически медленный процесс «разборки» и «перестройки» молекулярных связей. Но после декогерентности в квантовой молекуле каждый из 64 электронов и протонов нашего протофермента будет почти сразу же снова готов к туннелированию в суперпозицию двух возможных состояний, чтобы восстановить первоначальную квантовую суперпозицию из 264 различных конфигураций. В своем 64-кубитном состоянии квантовая молекула-протосаморепликатор сможет повторять свой поиск пути к самовоспроизведению в квантовом мире непрерывно.</p>
    <p>Декогерентность будет быстро разрушать суперпозицию снова, но почти в тот же момент молекула окажется в другой из 264 различных классических конфигураций. И снова декогерентность разрушит суперпозицию, и снова система найдет себя в другой конфигурации; и этот процесс будет продолжаться до бесконечности. По существу, в этой относительно защищенной среде разрушение и восстановление состояния квантовой суперпозиции является обратимым процессом: «квантовая монета» постоянно «подбрасывается» процессами декогерентности и восстановления суперпозиции — а это процессы, которые идут гораздо более быстрыми темпами, чем классические образование и разрушение химических связей.</p>
    <p>Но есть одно событие, которое остановит подбрасывание квантовой монеты. Если квантовая молекула проторепликатора в конечном счете окажется в состоянии саморепликатора, она начнет копировать сама себя и так же, как и клетки голодающих <emphasis>E. coli</emphasis>, которые мы обсуждали в главе 7, репликация заставляет систему совершить необратимый переход в классический мир. «Квантовая монета» будет необратимо «брошена», и первый саморепликатор будет рожден в классическом мире. Конечно, эта репликация будет задействовать какие-то биохимические процессы внутри молекулы или между молекулами и ее окружением. Это заметно отличается от того, что имело место до того, как состояние проторепликатора было найдено. Другими словами, должен быть механизм, который закрепляет эту особую конфигурацию в классическом мире, прежде чем она будет потеряна и молекула перейдет к следующей квантовой конфигурации.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как выглядел первый саморепликатор</p>
    </title>
    <p>Предположение, которое мы обозначили выше, конечно, сугубо теоретическое. Но если поиск первого саморепликатора проводить в квантовом, а не классическом мире, то проблема, по крайней мере потенциально, решаема.</p>
    <p>Для того чтобы этот сценарий работал, первичные биомолекулы-протосаморепликаторы должны были быть способны исследовать множество различных структур с помощью квантового туннелирования частиц в разные позиции. Знаем ли мы, какие молекулы могли быть способны на подобные фокусы? Ну, в определенной степени, знаем. Как мы уже выяснили, электроны и протоны в ферментах остаются относительно свободными, что позволяет им легко туннелировать в различные положения. Протоны в ДНК и РНК также способны к туннелированию, по крайней мере по водородным связям. Таким образом, мы могли бы представить себе наши первичные саморепликаторы чем-то вроде белков или молекул РНК, которые слабо удерживаются вместе водородными и слабыми электронными связями, позволяющими его частицам — протонам и электронам — свободно передвигаться по их структуре, чтобы сформировать суперпозицию из триллионов различных конфигураций.</p>
    <p>Есть ли какие-либо доказательства такого сценария? Апурва Д. Пател, физик из Центра физики высоких энергий Индийского научного института Бангалора, является одним из ведущих мировых экспертов по квантовым алгоритмам — программному обеспечению квантовых компьютеров. Апурва предполагает, что аспекты генетического кода (последовательности оснований ДНК, которые кодируют ту или иную аминокислоту) выдают свое квантовое происхождение<a l:href="#n_173" type="note">[173]</a>. Здесь не самое подходящее место, чтобы вдаваться в технические подробности (а то мы слишком глубоко закопаемся в математику квантовой теории информации), но его идеи не должны нас сильно удивить. В главе 4 мы видели, как в процессе фотосинтеза энергия фотона передается в реакционный центр, следуя по нескольким путям сразу — квантовым случайным блужданием. Затем, в главе 8, мы обсуждали идею квантовых вычислений и вопрос, могла ли жизнь использовать квантовые алгоритмы для повышения эффективности определенных биологических процессов. Аналогичным образом сценарии происхождения жизни, связанные с квантовой механикой, пусть и теоретические, являются не более чем продолжением этих идей: велика вероятность того, что квантовая когерентность в биологии играла такую же роль в происхождении жизни, какую она в настоящее время играет в живых клетках.</p>
    <p>Конечно, любой сценарий о происхождении жизни около трех миллиардов лет назад с участием квантовой механики остается весьма теоретическим. Но, как мы уже говорили, и классические объяснения происхождения жизни сталкиваются с проблемами: не так-то легко начать жизнь с чистого листа! Обеспечивая более эффективные стратегии поиска, квантовая механика, возможно, сделала задачу по созданию саморепликатора немного легче. Это почти наверняка не вся история, но квантовая механика может сделать возникновение жизни в тех древних породах Гренландии намного более вероятным.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>10. Квантовая биология: жизнь на границе бури</p>
   </title>
   <section>
    <p>Эпитет «таинственный» чаще других используется для описания мира, где действуют законы квантовой механики. Этот мир на самом деле таинственен. Разве можно назвать обычной теорию, описывающую мир, где объекты способны преодолевать непроницаемые барьеры, находиться в двух местах одновременно или образовывать «призрачные связи»? Тем не менее математические основы квантовой механики логичны и непротиворечивы. Они очень точно описывают мир элементарных частиц и сил, действующих в нем. Таким образом, квантовая механика — это основание физической реальности. Дискретные энергетические уровни, корпускулярно-волновой дуализм, когерентность, запутанность и туннелирование — не просто интересные идеи, которые касаются только ученых, работающих в физических лабораториях со сложным оборудованием. Они так же реальны и обычны, как яблочный пирог, испеченный бабушкой, и, кстати говоря, все эти процессы протекают внутри яблочного пирога. Квантовая механика — обычное явление. Таинственным является тот мир, который она описывает.</p>
    <p>Тем не менее, как мы уже говорили, большинство особенностей вещества, противоречащих здравому смыслу и присущих квантовому миру, теряются в структуре больших объектов, для которой характерна весьма неспокойная термодинамика. Утрата квантовых свойств происходит в процессе, который мы называем декогерентностью. За чертой декогерентности лежит знакомый нам мир, в котором действуют законы классической физики. Итак, мы можем изобразить структуру физической реальности в виде трех уровней (рис. 10.1).</p>
    <image l:href="#i_033.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 10.1.</strong> Три уровня реальности. На верхнем уровне находится мир видимых объектов — например, падающих яблок, пушечных ядер, поездов и самолетов. Движение видимых объектов описывается законами ньютоновской механики. Ниже расположен уровень, где действуют термодинамические законы, описывающие взаимодействие частиц, движущихся в структуре вещества беспорядочно, подобно бильярдным шарам. Этот уровень отвечает также за действие принципа «порядок из неупорядоченности», который распространяется на объекты видимого мира, например паровые двигатели. Еще ниже находится уровень элементарных частиц — сфера действия стройных квантовых законов. Свойства объектов видимого мира, поддающиеся наблюдению, обусловлены особенностями либо ньютоновского, либо термодинамического уровня. Свойства живых организмов связаны с квантовой основой нашей реальности</p>
    <empty-line/>
    <p>На верхнем уровне находятся макроскопические объекты, с которыми мы имеем дело каждый день (например, футбольные мячи, поезда, планеты). Поведение таких объектов подчиняется законам ньютоновской механики, основные понятия которой всем вам знакомы: скорость, ускорение, инерция, сила. На среднем (термодинамическом) уровне находятся жидкости и газы, к описанию которых также применимы классические законы Ньютона. Тем не менее, как отметил Шредингер и как мы с вами узнали из главы 2, термодинамические законы, описывающие, например, расширение газа при нагревании или работу парового двигателя, толкающего поезд вверх по склону холма, основаны на принципе «порядка из неупорядоченности». Этот хаос, как вы помните, создается беспорядочным толканием миллиардов атомов и молекул, напоминающих бильярдные шары. На третьем, самом глубоком уровне расположена основа физической реальности — квантовый мир. В этом мире поведение атомов и молекул, а также частиц, из которых они состоят, подчиняется точным и упорядоченным правилам не классической, а квантовой механики. Однако большинство квантовых странностей скрыто от человеческого глаза. Кое-что открывается лишь тогда, когда мы наблюдаем отдельные молекулы, как в случае эксперимента с двумя щелями: мы можем увидеть глубоко сокрытые квантовые законы в действии. Поведение объектов, описываемое этими законами, кажется нам непонятным, поскольку мы видим реальность сквозь призму декогерентности, лишающей большие объекты таинственных свойств.</p>
    <p>Большинство живых организмов являются относительно большими объектами. Их движение, как и движение поездов, футбольных мячей и пушечных ядер, надежно описывается законами Ньютона: человек, запущенный из пушки, будет лететь примерно по той же траектории, что и ядро. На более глубоком уровне — на уровне физиологии тканей и клеток — работают термодинамические законы: расширение и сжатие легкого, в сущности, не отличается от расширения и сжатия воздушного шарика. На первый взгляд вам может показаться (как долгое время казалось ученым), что квантовые свойства исчезают в организмах малиновки, рыбы, динозавра, в яблонях, бабочках и в нас с вами, как и в любых объектах, управляемых законами классической физики. Однако мы убедились, что в случае живой ткани этот принцип срабатывает не всегда — жизнь словно пускает свои корни с поверхности мира ньютоновских законов, просачиваясь сквозь мир жидкостей, структуру которых составляют подвижные турбулентные молекулы, подчиняющиеся законам термодинамики, к самому дну, к квантовому основанию реальности. Так жизнь достигает квантового «дна» и присваивает себе некоторые из его загадочных свойств — когерентность, суперпозицию, туннелирование и запутанность (см. рис. 10.1). Каким образом она это делает? Попытаемся ответить на этот вопрос в нашей последней главе.</p>
    <p>Частично мы уже ответили на него. Более 60 лет назад Эрвин Шредингер отметил, что жизнь отличается от неорганического мира тем, что она структурированна и упорядоченна на молекулярном уровне. Этот порядок, пронизывающий структуру жизни насквозь, наделяет ее своего рода четким, надежным механизмом, связывающим ее молекулярный уровень с макроскопическим. Так, квантовые свойства, наблюдаемые в поведении отдельных биомолекул, имеют важные последствия для всего организма — то самое усиление воздействия квантового уровня на макроскопический, о котором говорил Паскуаль Йордан, пионер квантовой механики.</p>
    <p>Не стоит забывать о том, что, когда Шредингер и Йордан писали о биологии, никто еще не знал, из чего состоит ген, как работают ферменты и фотосинтез. Затем последовали 50 лет интенсивных и плодотворных исследований в области молекулярной биологии, результатом которых стало поразительно подробное описание структуры биомолекул на уровне отдельных атомов в связях ДНК и белков. И, как мы с вами убедились, дальновидные предсказания пионеров квантовой механики оказались точными, пусть их подтверждение немного и затянулось. В структуре фотосистем, ферментов, дыхательных цепей и генов имеет значение даже положение отдельных элементарных частиц, а их квантовые перемещения на самом деле влияют на процесс дыхания, поддерживающий жизнь, на работу ферментов, обеспечивающих целостность организмов, на фотосинтез, производящий практически всю биомассу на нашей планете.</p>
    <p>И все же многие вопросы остаются неясными. В основном они касаются того, каким образом жизни удается сохранять свойство квантовой когерентности в теплой и влажной среде биомолекул внутри живой клетки. Белки и ДНК вовсе не являются стальными конструкциями с угловатыми элементами, как те приборы, которые используются для обнаружения квантовых эффектов во время экспериментов в физических лабораториях. Белки и ДНК имеют вязкую, гибкую структуру, которая постоянно испытывает воздействие тепловых колебаний, выдерживает удары окружающих молекулярных бильярдных шаров и <emphasis>молекулярный шум</emphasis><a l:href="#n_174" type="note">[174]</a>. Казалось бы, эти случайные вибрации и молекулярные столкновения должны разрушать тонко организованные атомы и молекулы, частицам которых необходимо сохранять квантовые свойства. Остается загадкой то, каким образом в биологии поддерживается квантовая когерентность. Тем не менее, как мы с вами узнаем, завеса тайны начинает приоткрываться, позволяя ученым проникать в самую сущность жизни. Возможно, эти новые знания будут использованы для разработки квантовых технологий будущего.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Приятные, приятные, приятные, приятные вибрации (боп-боп)<a l:href="#n_175" type="note">[175]</a></p>
    </title>
    <p>Не многие научно-популярные книги нуждаются в дополнениях во время написания. Тем не менее в последней главе данной книги мы расскажем о результатах исследований, которые проводятся в настоящий момент. Квантовая биология развивается очень быстро, и направления ее развития настолько многочисленны, что к моменту выхода этой книги ее содержание рискует стать неактуальным. Наиболее неожиданные результаты были получены в ходе недавних исследований взаимодействия жизни с молекулярными вибрациями, или шумом.</p>
    <p>Один из самых поразительных результатов был получен в ходе очередного исследования процесса фотосинтеза. В главе 4 мы говорили о том, что в микробах и листьях растений содержится огромное количество хлоропластов, которые заполнены молекулами пигмента хлорофилла, а также о том, что первой стадией фотосинтеза является захват фотона света молекулой пигмента и его преобразование в вибрирующий экситон, который пробирается сквозь хлорофилльный лес к реакционному центру. Как вы помните, было обнаружено, что этот процесс переноса энергии имеет признаки когерентности — квантового биения, и почти со стопроцентной точностью доказано, что он в принципе возможен благодаря квантовому перемещению экситона к реакционному центру. До сих пор оставалось загадкой, каким образом экситонам удается поддерживать когерентные волновые свойства, прокладывая путь сквозь пространство живой клетки, наполненное молекулярным шумом. К настоящему моменту установлено, что разгадка, вероятнее всего, заключается в следующем: живые системы не пытаются избежать молекулярного шума; напротив, они пытаются подстроиться под его ритм.</p>
    <p>В главе 4 мы описали квантовую когерентность при фотосинтезе как своего рода молекулярный оркестр, в составе которого музыканты — когерентные молекулы пигмента — демонстрируют очень четкую и слаженную игру. Однако система, элементы которой работают в унисон, сталкивается с одной проблемой: во внутриклеточном пространстве слишком шумно. Молекулярный оркестр исполняет свою программу не в тихом концертном зале, а в месте, напоминающем деловой центр города, — посреди какофонии молекулярного шума. Этот шум мешает музыкантам исполнять партии — вибрации экситона, которые то и дело выбиваются из общего ритма, что приводит к нарушению и без того хрупкого состояния квантовой когерентности.</p>
    <p>С этой проблемой постоянно сталкиваются физики и инженеры, работающие над созданием таких приборов, как квантовые компьютеры. Специалисты используют две основные стратегии сдерживания молекулярного шума. Во-первых, когда это возможно, они стараются охлаждать системы практически до абсолютного нуля. При таких низких температурах молекулярные колебания затихают, что, в свою очередь, приводит к затиханию молекулярного шума. Во-вторых, внутри молекулярной студии звукозаписи они создают вокруг своих систем своего рода стеклянный щит, сквозь который не проникает шум окружающей среды. Разумеется, внутри живых клеток нет никаких студий звукозаписи, а растения и бактерии живут в теплой среде. Так как же фотосистемам удается так долго поддерживать мелодию оркестра квантовой когерентности?</p>
    <p>Дело в том, что реакционные центры фотосинтеза используют две разновидности молекулярного шума для поддержания, а вовсе не нарушения когерентности. К первой разновидности относится более или менее слабый, низкий шум, который иногда называют <emphasis>белым шумом</emphasis>. Он напоминает теле- или радиопомехи, улавливаемые на всех частотах<a l:href="#n_176" type="note">[176]</a>. Белый шум исходит из термальных столкновений окружающих молекул и частиц, например молекул воды с ионами металлов, которыми заполнено пространство живой клетки. Ко второй разновидности относится <emphasis>цветной шум</emphasis>, более громкий. Этот шум характеризуется ограниченным диапазоном частот, подобно тому как окрашенный (видимый глазом) свет ограничен узким диапазоном частот электромагнитного спектра. Источником цветного шума являются колебания более крупных молекулярных структур в составе хлоропластов, например молекул пигмента (хлорофилла) и белковых структур, обеспечивающих их целостность. Белки, в свою очередь, представляют собой нити, на которые нанизаны аминокислотные бусины. Аминокислотные бусы закручены так, что на них легко держатся молекулы хлорофилла. Их изгибы и связи отличаются гибкостью, и они могут совершать колебания, но только на определенных частотах, подобно гитарным струнам. В свою очередь, молекулы пигмента также имеют собственную частоту колебаний. Эти колебания и производят цветной шум, который, как музыкальный аккорд, строится всего из нескольких нот. Фотосинтетическая реакционная система использует белый и цветной шум для продвижения когерентного экситона к реакционному центру.</p>
    <p>К разгадке того, как живая клетка использует данные разновидности молекулярных колебаний, одновременно (в 2008–2009 годах) и независимо пришли две группы исследователей. Одну из них возглавляли супруги Мартин Пленио и Сюзана Хуэльга, на тот момент работавшие в Великобритании. Их давно интересовало влияние внешнего шума на динамику квантовых систем, поэтому они не были сильно удивлены, когда услышали об эксперименте с фотосинтезом, который в 2007 году провел Грэм Флеминг (об этом эксперименте мы говорили в главе 4). Сразу после этого они опубликовали несколько статей (не так уж широко цитируемых), в которых предлагалась модель того, что, по их мнению, происходит в ходе данного эксперимента<a l:href="#n_177" type="note">[177]</a>. Они предположили, что шумная среда живой клетки придает импульс квантовой динамике и скорее поддерживает, чем нарушает квантовую когерентность фотосинтетических комплексов и других биологических систем.</p>
    <p>Другая группа ученых работала над той же проблемой по другую сторону Атлантики: коллектив специалистов по квантовой информации из МТИ под руководством Сета Ллойда, который ранее, как вы помните, считал наличие квантово-механических механизмов в растениях «бредовой идеей». Вместе с коллегами из соседнего Гарварда Ллойд внимательно исследовал фотосинтетический комплекс водорослей, в котором Флеминг и Энгель обнаружили квантовые биения<a l:href="#n_178" type="note">[178]</a>. Они показали, что замедлению или ускорению квантового продвижения когерентного экситона способствует шум внутриклеточного пространства. Все зависит от того, насколько <emphasis>громким</emphasis> является этот шум. Если температура системы достаточно низкая и сама система находится в состоянии покоя, экситон бесцельно колеблется, не стремясь никуда продвинуться. При относительно высокой температуре и шумной среде возникает так называемый <emphasis>квантовый эффект Зенона</emphasis>, задерживающий квантовое перемещение. Между этими двумя полярными состояниями находится <emphasis>зона Златовласки</emphasis> — совокупность условий, при которых возникают колебания, способствующие квантовому перемещению экситона.</p>
    <p>Квантовый эффект Зенона назван именем древнегреческого философа Зенона Элейского, сформулировавшего философские проблемы в форме серии парадоксов, один из которых известен как апория о полете стрелы. Рассуждая о летящей стреле, Зенон отметил, что в каждый момент времени она занимает определенное положение. Если бы стрелу можно было наблюдать в какое-то определенное мгновение, то мы бы увидели, что в это мгновение она неподвижна и находится над землей в состоянии покоя. Парадокс заключается в том, что полет стрелы представляет собой последовательность застывших моментов времени, в которых стрела не движется. Если все эти моменты сложить, стрела летит. Как же последовательность моментов покоя образует движение? Дело в том, что определенный промежуток времени не состоит из последовательности неделимых промежутков отсутствия времени. Однако этот вывод ожидал своего часа, пока в XVII веке не был разработан математический анализ — спустя более двух тысячелетий с тех пор, как Зенон сформулировал свои апории. И все же парадокс Зенона сохранился по крайней мере в названии одного из самых оригинальных эффектов квантовой механики. Квантовые стрелы действительно способны замереть в полете благодаря акту наблюдения за ними.</p>
    <p>В 1977 году физики из Техасского университета опубликовали статью о том, что в квантовом мире может происходить нечто, напоминающее апорию Зенона о полете стрелы<a l:href="#n_179" type="note">[179]</a>. Квантовый эффект Зенона (как впоследствии было названо данное парадоксальное явление) заключается в том, что частые наблюдения предотвращают некоторые квантовые события. К примеру, если постоянно наблюдать за радиоактивным атомом, то он никогда не распадется — этот эффект можно описать старой пословицей «Кто над чайником стоит, у того он не кипит». В реальности чайник в конце концов закипает, наблюдаете вы за ним или нет, однако, если вас одолевает жажда и вам очень хочется чаю, вам кажется, что чайник закипает целую вечность, — время будто бы замедляется. Однако, как указывал Гейзенберг, в квантовом мире акт наблюдения (или измерения) неизбежно влияет на поведение наблюдаемого объекта.</p>
    <p>Чтобы понять, как относится парадокс Зенона к реальной жизни, обратимся снова к одной из стадий фотосинтеза — стадии переноса энергии. Давайте представим, что молекула хлорофилла внутри зеленого листочка захватила фотон солнечного света и преобразовала его энергию в экситон. В классическом понимании экситон — это частица, локализованная в пространстве и времени. Однако, как показал опыт с двумя щелями, квантовые частицы обладают также свойствами волны, позволяющими им пребывать в состоянии квантовой суперпозиции — во многих местах одновременно. Именно волновые свойства экситона играют ключевую роль в квантовом переносе энергии, поскольку благодаря этим свойствам экситон, как и волна воды, может распространяться одновременно в нескольких направлениях. Тем не менее квантовая волна может разбиться о рифы молекулярного шума внутри листа. Вследствие декогерентности экситон теряет волновые свойства и вновь превращается в локализованную частицу, занимающую одно определенное положение. Таким образом, молекулярный шум действует на частицу как своего рода постоянное измерение, и, если он достаточно интенсивен, декогерентность будет происходить очень быстро и у квантовой когерентности не остается шансов помочь экситону достичь пункта назначения. В этом и заключается квантовый эффект Зенона: волны из мира квантовой механики постоянно разбиваются о преграды из мира классической физики.</p>
    <p>В ходе изучения влияния молекулярного шума (колебаний) на работу фотосинтетического комплекса бактерий команда ученых из МТИ обнаружила, что для квантового переноса оптимальными являются температуры, при которых бактерии и растения осуществляют фотосинтез. Идеальное совпадение оптимальных условий для квантового переноса энергии и температур, при которых протекает жизнедеятельность живых организмов, является примечательным фактом. Этот факт, по утверждению ученых, говорит о том, что квантовое эволюционное проектирование процесса перемещения экситона совершенствовалось на протяжении трех миллиардов лет действия естественного отбора и привело к созданию идеальных условий для самой важной биохимической реакции в биосфере. Как было отмечено авторами данного исследования в одной из поздних статей, «естественный отбор дает импульс квантовым системам для достижения ими той степени квантовой когерентности, которая „как раз хороша“ для максимальной эффективности»<a l:href="#n_180" type="note">[180]</a>.</p>
    <p>И все же благоприятные молекулярные колебания не ограничиваются такой разновидностью, как белый шум. В настоящее время считается, что ключевую роль в сдерживании декогерентности играет также цветной шум, производимый ограниченным диапазоном колебаний молекул хлорофилла или окружающих их белков. Если проводить аналогии, то белый тепловой шум можно представить как шум радиопомех, производимых плохо настроенным радиоприемником, а колебания цветного шума — как простой ритм вроде повторяющегося «боп-боп» в песне Good Vibrations («Приятные вибрации») группы The Beach Boys. Однако не следует забывать о том, что экситон также способен вести себя как волна и производить когерентные квантовые биения, которые были описаны Грэмом Флемингом и его коллегами. В двух статьях, опубликованных в 2012 и 2013 годах учеными из группы Мартина Пленио, работающей в Ульмском университете (Германия), говорится о том, что, когда когерентный экситон сбивается со своего ритма вследствие воздействия белого шума, настроить его на «верную мелодию» может цветной шум, если колебания экситона и окружающих его молекул белков (собственно цветной шум) войдут в один и тот же ритм<a l:href="#n_181" type="note">[181]</a>. Уже в 2014 году в журнале <emphasis>Nature</emphasis> появилась статья Александры Олайа-Кастро, в которой автор изложила результаты блестящего теоретического исследования. Оказалось, что экситон и колебания окружающих молекул (цветной шум) имеют общий квант энергии — явление, которое не может быть описано без обращения к теории квантовой механики<a l:href="#n_182" type="note">[182]</a>.</p>
    <p>Чтобы в полной мере оценить роль двух рассмотренных нами разновидностей молекулярного шума в процессе перемещении экситона, предлагаем вам вернуться к метафоре из мира музыки, которую мы приводили выше, и вновь представить фотосистему в виде оркестра. На этот раз музыкантами являются молекулы пигмента (хлорофилла), а исполняемой мелодией — экситон. Представьте, что мелодия начинается с соло скрипки — так молекула хлорофилла захватывает фотон и преобразует его энергию в колебания экситона. Затем мелодию-экситон подхватывают остальные струнные инструменты, затем духовые, и наконец вступают ударные, чей ритм символизирует реакционный центр. Кроме того, в нашем воображении оркестр исполняет эту мелодию в театре, где слушатели в зале постоянно производят белый шум — шуршат пакетами, ерзают в креслах, кашляют и чихают. Дирижер в нашей метафоре исполняет роль цветного шума.</p>
    <p>Для начала представим, что мы оказались в зале и в этот вечер публика особенно расшумелась — музыканты с трудом слышат своих коллег и самих себя. Посреди громкого гула первая скрипка начинает свою партию, однако остальные музыканты не слышат ее и, следовательно, не могут вовремя подхватить мелодию. Это и есть ситуация, в которой возникает квантовый эффект Зенона: слишком интенсивный шум препятствует квантовому переносу энергии. Однако при очень низком уровне шума, скажем в пустом зале без единого зрителя, музыканты слышат только игру друг друга, поэтому все подхватывают первую партию, словно никак не могут избавиться от мелодии, застрявшей в голове, и сыграть каждый свою партию. Это обратная ситуация избытка квантовой когерентности, в которой экситон постоянно колеблется в пределах системы, однако так и не останавливается в каком-либо определенном месте.</p>
    <p>В зоне Златовласки из зала не раздается лишних звуков — воспитанные зрители контролируют себя. Если и есть какие-либо помехи, то они лишь помогают музыкантам отвлечься от монотонного повторения одной партии и сыграть в полную силу и с правильным ритмом. Некоторые инструменты, бывает, все же сбиваются с общего ритма, однако лишь в том случае, если в зале какой-то невежа вдруг зашуршит пакетом. Но дирижер одним взмахом палочки возвращает их в общий ритм, и оркестр продолжает исполнять слаженную мелодию фотосинтеза.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Размышления о движущих силах жизни</p>
    </title>
    <p>В главе 2 мы заглянули внутрь парового двигателя и выяснили, что его движущей силой является обуздание беспорядочного движения молекул, толкающихся, словно бильярдные шары, и воздействие силой молекулярной турбулентности на поршень внутри цилиндра. Затем мы задались вопросом, может ли механизм жизни работать на том же термодинамическом принципе «порядка из неупорядоченности», на котором работает паровая машина. Возможно, жизнь — это всего лишь усовершенствованный паровой двигатель?</p>
    <p>Многие ученые уверены, что так оно и есть, однако все не так просто, как кажется. Теория сложности изучает тенденцию определенных форм хаотического движения к упорядоченности благодаря феномену <emphasis>самоорганизации</emphasis>. Например, как мы уже говорили, молекулы жидких веществ движутся абсолютно хаотично, однако, когда вы открываете сливное отверстие в ванне, вода вдруг начинает двигаться вокруг него в строго определенном порядке — по часовой стрелке или против нее. В видимом мире подобный «порядок неупорядоченности» можно также наблюдать в формах конвекционных потоков нагреваемой воды, в ураганах и торнадо, в красном пятне на Юпитере и во многих других природных явлениях. Самоорганизация является неотъемлемым признаком некоторых биологических явлений, например роения насекомых и образования стай у птиц и рыб, рисунка полосок на шкуре зебры, сложной фрактальной структуры листьев некоторых растений.</p>
    <p>Все упомянутые выше системы примечательны тем, что их видимый «порядок из неупорядоченности» не отражается на молекулярном уровне. Если бы у вас был мощный микроскоп, с помощью которого вы могли посмотреть на молекулы в воронке воды, стекающей в слив, вы бы с удивлением обнаружили, что их движение хаотично, хоть в нем и присутствует едва уловимое смещение от хаотичности к тенденции двигаться по часовой стрелке или против нее. На молекулярном уровне остается лишь хаос, однако это хаос с небольшим смещением в сторону упорядоченности, которое на макроскопическом уровне может выглядеть как упорядоченное движение, то есть «порядок из хаоса», как иногда называют этот принцип<a l:href="#n_183" type="note">[183]</a>.</p>
    <p>Концептуально принцип «порядок из хаоса» напоминает «порядок из неупорядоченности» Эрвина Шредингера. Принцип Шредингера, как мы уже говорили, лежит в основе движущей силы парового двигателя. Однако, как мы с вами обнаружили, жизнь основывается на других механизмах. Несмотря на то что внутри живой клетки происходит беспорядочное движение молекул, механизм жизни связан с упорядоченным движением — отточенной хореографией элементарных частиц внутри ферментов, фотосинтетических систем, молекул ДНК и других веществ. Жизнь обладает упорядоченностью на молекулярном уровне. Таким образом, нельзя объяснить фундаментальные признаки живой материи только принципом «порядок из хаоса». Жизнь не имеет <emphasis>ничего</emphasis> общего с паровой машиной.</p>
    <p>Тем не менее недавние исследования показали, что механизм жизни, возможно, действует именно по образцу квантовой версии парового двигателя.</p>
    <p>Принцип работы паровой машины был впервые описан в XIX веке французским ученым Саади Карно. Его отцом был известный государственный деятель, военный министр при Наполеоне Лазар Карно, который еще при Людовике XVI служил в инженерных войсках. После смещения короля Лазар Карно не покинул Францию, как это сделали многие дворяне, а поддержал революцию. Как военный министр, он взял на себя ответственность за формирование французской революционной армии, которая давала отпор прусским войскам. Однако Лазар Карно был не только блестящим военным стратегом, но и математиком, любителем музыки и поэзии (он назвал сына в честь средневекового персидского поэта Саади Ширази) и инженером. Он также написал книгу о том, как машины превращают одну форму энергии в другую.</p>
    <p>В Саади проявился революционный и националистический пыл отца, когда он в 1814 году, будучи студентом, принимал участие в обороне Парижа от прусской армии, взявшей город в осаду. Он также унаследовал инженерный талант отца. Саади Карно является автором замечательной книги «Размышления о движущей силе огня» (1823 год), которая считается основополагающей работой по термодинамике.</p>
    <p>Одним из источников вдохновения Карно было изучение устройства паровых машин. Он был убежден, что поражение Франции в наполеоновских войнах было напрямую связано с тем, что его страна не успела укротить силу пара и направить ее на создание тяжелой промышленности, как это успешно сделала Англия. Несмотря на то что паровая машина была изобретена и поставлена на производство в Англии, ее устройство было далеко не совершенно. В сущности, оно представляло собой результат проб, ошибок и во многом интуитивных решений шотландского изобретателя Джеймса Уатта. Несовершенство устройства объяснялось недостаточной теоретической базой. Карно стремился исправить ситуацию. Он провел математические расчеты и описал, как необходимо использовать тепловую машину (такую, какие приводили в движения поезда), чтобы ее работа представляла собой круговой процесс, получивший в науке название <emphasis>«цикл Карно»</emphasis>.</p>
    <p>Цикл Карно описывает принцип, согласно которому тепловая машина переносит энергию из тепла в холод и использует некоторое количество этой энергии для выполнения определенной работы, а затем возвращается в исходное положение. Например, паровая машина переносит горячий пар (теплоту) из нагревателя в конденсатор, где пар охлаждается, но в процессе переноса использует некоторое количество энергии пара для механической работы: энергия передается поршню, а следовательно, и колесам локомотива. Охлажденная вода снова возвращается из конденсатора в нагреватель, и весь процесс (цикл Карно) вновь повторяется по кругу.</p>
    <p>Принцип цикла Карно применим ко всем типам двигателей, использующих тепловую энергию для выполнения любой механической работы, — от паровых машин, положивших начало промышленной революции, до современных бензиновых двигателей и электронасосов, поддерживающих низкую температуру в холодильниках. Карно показал, что эффективность любого двигателя, или, как он сам говорил, «любой тепловой машины, какую только можно вообразить», зависит от нескольких фундаментальных принципов. Кроме того, он доказал, что КПД любой классической тепловой машины не может превышать теоретически выведенного максимума, известного как <emphasis>предел Карно</emphasis>. Например, КПД электромотора, который тратит 100 Вт электроэнергии на производство механической силы 25 Вт, составляет 25 %. Классические тепловые машины не отличаются высокой эффективностью.</p>
    <p>Принципы работы и ограничения возможностей тепловых машин, описанные Карно, настолько универсальны, что могут быть применимы к описанию, например, размещенных на крышах некоторых зданий фотоэлементов, которые улавливают энергию света и превращают ее в электроэнергию. Те же принципы подходят и к описанию действия биологических фотоэлементов, заключенных в хлоропласты, содержащиеся в листьях растений (мы уже говорили о них в этой книге). Подобная <emphasis>квантовая тепловая машина</emphasis> выполняет работу, схожую с работой классической тепловой машины, с той лишь разницей, что пар здесь уступает место электронам, а источник теплоты — фотонам света. Сначала электроны поглощают фотоны и получают энергию. Они могут отдать эту энергию, если требуется, на проведение полезной химической работы. Данная идея была сформулирована в одной из работ Альберта Эйнштейна, а гораздо позднее легла в основу разработки лазера. Проблема заключается в том, что большое количество электронов, захвативших фотоны, растрачивают энергию и теряют теплоту еще до того, как успевают применить ее с пользой. Таким образом, у квантовой тепловой машины также есть предел КПД.</p>
    <p>Как вы помните, в фотосинтетических комплексах конечным пунктом назначения движущихся и колеблющихся экситонов является реакционный центр. До сих пор мы уделяли внимание только процессу переноса энергии, однако сам акт фотосинтеза происходит внутри реакционного центра. Именно здесь хрупкая энергия экситонов превращается в устойчивую химическую энергию молекулы белка — переносчика электронов. Эту энергию растения и бактерии используют для выполнения полезной работы, в частности для создания новых растений и бактерий.</p>
    <p>Происходящее в реакционном центре не менее удивительно, чем стадия перемещения экситона. Во всяком случае, таинственности здесь явно больше. Окисление представляет собой химический процесс, в ходе которого происходит отдача электронов одними атомами другим. Бывает, что электроны быстро и легко передаются одним атомом (который становится окисленным) другому (окислителю). Однако в некоторых случаях (например, при сжигании угля, древесины или любого углеродного вида топлива) электроны, которые изначально относятся к одному атому, становятся общими для нескольких атомов (в данном случае донор электрона все равно теряет электрон, когда делится им, подобно тому как вы лишаетесь шоколадки, если делитесь ею). Так, если на воздухе горит углерод, его атомы делятся электронами, находящимися на внешних орбитах, с атомами кислорода. Эти электроны образуют молекулярные связи углекислого газа. В реакциях горения внешние электроны атомов углерода являются относительно слабо связанными, поэтому атомы отпускают их сравнительно легко. Однако в фотосинтетическом реакционном центре растения или бактерии необходима энергия, чтобы выдернуть электроны из молекул воды, в которых электроны связаны гораздо прочнее. Фактически происходит распад двух молекул воды H<sub>2</sub>O с образованием одной молекулы O<sub>2</sub>, четырех положительно заряженных ионов водорода и четырех электронов. Итак, поскольку молекулы воды <emphasis>теряют</emphasis> электроны, можно сказать, что реакционный центр фотосинтеза — это единственное место в природе, где возможно окисление воды.</p>
    <p>В 2011 году американский физик Марлан Скалли, в настоящее время профессор одновременно Техасского университета A &amp; M и Принстона, совместно с коллегами из нескольких университетов США предложил интересный способ спроектировать гипотетическую квантовую тепловую машину таким образом, что предел КПД стандартной квантовой тепловой машины будет значительно превышен<a l:href="#n_184" type="note">[184]</a>. Для достижения такого результата необходимо использовать способность молекулярного шума ввести электрон в суперпозицию, когда он пребывает одновременно в двух энергетических состояниях. Когда такой электрон поглощает энергию фотона и переходит в возбужденное состояние, он продолжает сохранять суперпозицию двух энергий (энергии теперь становится больше). В этом случае вероятность того, что электрон вернется в свое изначальное состояние и потеряет энергию в виде растраченной теплоты, снижается благодаря квантовой когерентности его энергетических состояний, что напоминает пример с рисунком интерференции в эксперименте с двумя щелями, который мы описывали в главе 4. Как вы помните, некоторые положения на заднем экране, доступные атомам при одной открытой щели, становятся недоступными вследствие деструктивной интерференции при двух открытых щелях. В случае с нашим электроном аккуратное взаимодействие молекулярного шума и квантовой когерентности настраивает квантовую паровую машину так, чтобы снизить неэффективные растраты тепловой энергии и, следовательно, повысить квантовый предел Карно.</p>
    <p>Но возможны ли такие тонкие настройки на квантовом уровне? Для этого нам придется проектировать и контролировать количество энергии и положение отдельных электронов, точно рассчитывать интерференцию, чтобы ускорить передачу энергии по продуктивным маршрутам и не допустить ее растрат. Придется также настраивать в квантовой среде молекулярный белый шум таким образом, чтобы возвращать в общий ритм выбившиеся электроны, но делать это нужно не слишком активно, поскольку электроны могут подхватить новые ритмы и когерентность будет утрачена. Так есть ли во Вселенной такое место, где мы могли бы обнаружить подобные тонкие настройки молекулярной упорядоченности, при которых бы наблюдались эффективные результаты квантовых явлений в мире частиц?</p>
    <p>Статья Скалли 2011 года является теоретической работой. Никому еще не удалось построить квантовую паровую машину, которая обладала высоким КПД, преодолев предел Карно. Однако в 2013 году вышла еще одна статья авторства той же группы ученых, в которой был отражен любопытный факт, касающийся фотосинтетических реакционных центров<a l:href="#n_185" type="note">[185]</a>. Все они содержат не одну молекулу хлорофилла, способную приводить в движение возможную квантовую паровую машину, а пару молекул хлорофилла, названную учеными <emphasis>специальной парой</emphasis>.</p>
    <p>Несмотря на то что молекулы хлорофилла в специальной паре являются идентичными, их окружают и удерживают в центре различные белки, что обусловливает их колебания на незначительно отличающихся частотах. Иными словами, они «звучат» немного не в тон. В более поздней статье Скалли и его коллеги отметили, что благодаря такой структуре фотосинтетический реакционный центр характеризуется точной молекулярной архитектурой, необходимой для его превращения в квантовую паровую машину. Исследователи показали, что специальная пара молекул хлорофилла настраивается на общий ритм и использует квантовую интерференцию, чтобы препятствовать переносу энергии по непродуктивным маршрутам, на которых высока вероятность ее растраты. В таком случае молекула-акцептор получит энергии на 18–27 % больше, чем предполагает предел, просчитанный математиком Карно более 200 лет назад. Может показаться, что это не такой уж большой показатель. Однако, если мы обратимся к прогнозам, согласно которым мировое потребление энергии вырастет с 2010 до 2040 года на 56 %, станет понятно, что разработка технологии, благодаря которой можно получить энергию сравнимых объемов, имеет стратегическое значение.</p>
    <p>Этот удивительный результат является еще одним ярким примером того, что живые организмы, получающие жизненные силы из квантового мира, обладают способностями, которые отсутствуют у неодушевленных макроскопических объектов. Безусловно, для того, чтобы такой смелый проект осуществился, необходима квантовая когерентность. Однако совсем недавно, в июле 2014 года, команда ученых из Нидерландов, Швеции и России опубликовала сенсационные результаты. Они обнаружили квантовое биение в растительном фотосинтетическом реакционном центре II<a l:href="#n_186" type="note">[186]</a> и заявили, что эти центры функционируют как «квантовые световые ловушки»<a l:href="#n_187" type="note">[187]</a>. Не забывайте о том, что фотосинтетические реакционные центры появились между двумя и тремя миллиардами лет назад. Похоже на то, что на протяжении почти всей истории нашей планеты растения и бактерии пользовались встроенными квантовыми паровыми машинами (процесс настолько сложный и хитроумный, что нам еще очень далеко до его искусственного воспроизведения), чтобы передавать энергию углероду. Так была создана вся биомасса Земли, в которой сформировались бактерии, растения, динозавры и, разумеется, мы. На самом деле мы до сих пор пользуемся древнейшей квантовой энергией в виде энергетических ресурсов, которые греют наши дома, заводят машины и поддерживают всю современную промышленность. Невозможно переоценить преимущества, которые современные технологии человечества получают от древнейших природных технологий квантового мира.</p>
    <p>Итак, в фотосинтезе шум, вероятно, используется как для повышения эффективности перемещения экситонов к реакционному центру, так и для захвата энергии солнечного света, как только он попадает в реакционный центр. Однако способность превратить молекулярный порок (шум) в квантовую добродетель присуща не только фотосинтезу. В 2013 году группа исследователей из Манчестерского университета под руководством Найджела Скраттона (об экспериментах, проведенных этой командой, связанных с туннелированием протона в ферментах, мы говорили в главе 3) заменила обычные атомы в ферменте на более тяжелые изотопы. В результате цепочки молекул белка потяжелели и стали совершать колебания (производить цветной шум) на разных частотах. Ученые обнаружили, что туннелирование протона и активность фермента в целом нарушены в ферменте с тяжелыми изотопами<a l:href="#n_188" type="note">[188]</a>, из чего следует, что в обычном состоянии при наличии более легких атомов колебания белковой цепи способствуют эффективному туннелированию и активности фермента. Похожие результаты (в экспериментах с другими ферментами) были получены группой ученых под руководством Джудит Клинман из Калифорнийского университета<a l:href="#n_189" type="note">[189]</a>. Итак, молекулярный шум не только активно участвует в фотосинтезе, оказывая влияние на его протекание, но и, по всей видимости, играет важную роль в побуждении фермента к активности. Напомним, что ферменты являются движущими силами жизни, благодаря которым возможно существование любой отдельно взятой молекулы из тех, что содержатся в клетках всех живых организмов нашей планеты. Вполне вероятно, что ключевое значение для поддержания жизни на Земле имеют «приятные» молекулярные вибрации.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Жизнь на квантовом краю классической бури</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Корабль на море. Буря, гром и молния.</p>
     <text-author>Уильям Шекспир. Буря. Акт I, сцена I, описание места действия</text-author>
    </epigraph>
    <p>Дают ли все эти новые открытия ответ на вопрос о природе жизни, который несколько десятков лет назад сформулировал Шредингер? Мы приняли во внимание его тезис о том, что жизнь — это система, в которой преобладает порядок, пронизывающий все ее уровни — высокоорганизованных макроскопических организмов, бурного термодинамического океана молекул, из которых состоят макроскопические объекты, и, наконец, квантового уровня — самого основания жизни (см. рис. 10.1). Ключевое значение имеет тот факт, что механизм жизни настроен и сбалансирован настолько тонко, что последствия событий, происходящих на квантовом уровне, могут проявляться в мире видимых объектов, как и предсказывал Паскуаль Йордан еще в 1930-е годы. Подобная чувствительность макроскопического уровня к явлениям квантового мира характерна только для живой материи и позволяет механизму жизни использовать квантовые явления (туннелирование, когерентность, запутанность частиц) в наших с вами интересах.</p>
    <p>Но (и это очень большое НО) подобное использование квантового мира в интересах жизни возможно лишь при одном условии — при сдерживании декогерентности. В противном случае система утрачивает квантовые свойства и начинает вести себя строго по законам классической физики или термодинамики, по принципу «порядка из неупорядоченности». В ходе экспериментов ученым удавалось препятствовать декогерентности путем ограждения квантовых реакций от деструктивного шума. В данной главе мы показали, что жизнь, судя по всему, избрала иную стратегию. Жизнь не только не позволяет шуму нарушить когерентность, но и использует его для поддержания связи с миром квантовых явлений. В главе 6 мы метафорично представили жизнь в виде гранитного блока, балансирующего в положении, в котором он может сохранять связь с явлениями квантового мира. По причинам, которые скоро вам станут понятны, в дальнейшем повествовании мы заменим в нашей метафоре гранитный блок парусником.</p>
    <p>Для начала представим, что наш парусник стоит в доке, а его киль представляет собой тонкую линию, на которой расположен ряд атомов. В этом достаточно неустойчивом положении наш корабль, как и живая клетка, имеет связь с квантовыми событиями, протекающими на его атомном киле. Туннелирование протона, электронное возбуждение или запутанность частицы могут иметь последствия для всего корабля, например изменить его положение в доке. Однако представим теперь, что капитан нашего судна придумал замечательный хитроумный способ использовать квантовые явления, происходящие на киле (когерентность, туннелирование, суперпозицию, запутанность), для упрощения навигации, когда парусник выходит в открытое море.</p>
    <p>И все же не забывайте, что мы все еще находимся в доке и пока корабль никуда не отправляется. Несмотря на то что в таком неустойчивом состоянии парусник может использовать последствия квантового уровня, это состояние подвержено воздействию легчайшего бриза — для корабля, киль которого представляет собой линию атомов, достаточно даже не дуновения ветерка, а прикосновения одной молекулы воздуха, чтобы перевернуться. Инженерный подход к проблеме поддержания корабля на плаву и, следовательно, сохранения связи с квантовыми явлениями, происходящими на киле, подразумевает возведение вокруг корабля защитной камеры, из которой необходимо будет выкачать весь воздух, чтобы ни одна молекула, словно бильярдный шар, не нарушила его равновесие. Инженеру придется также охладить всю систему до абсолютного нуля, чтобы исключить фактор влияния молекулярных колебаний. Однако опытные капитаны знают, что существует еще один способ поддерживать наш парусник на плаву: его нужно отпустить в плавание в бурные термодинамические воды.</p>
    <p>Мы принимаем как должное тот факт, что легче поддерживать равновесие судна на воде, а не на суше. Тем не менее, если говорить о молекулярном уровне, мы увидим, что причины более стабильного положения корабля на воде не так уж и очевидны. Мы только что выяснили, что, с точки зрения инженера, сохранить корабль с узким килем в положении равновесия в доке можно лишь в том случае, если нам удастся предотвратить воздействие на него отдельных атомов и молекул. Но море ведь как раз и является средой, которая заполнена атомами и молекулами, хаотично ударяющимися друг о друга и о киль любого корабля, словно бильярдные шары, сталкивающиеся друг с другом и сдвигающие планку, о которых мы говорили в главе 2. Так почему же наш корабль в доке может перевернуться от легчайшего удара крошечной молекулы, а в море остается невосприимчивым к множеству таких ударов?</p>
    <p>Ответ на этот вопрос следует искать, снова опираясь на принцип «порядок из неупорядоченности», описанный Шредингером. Корабль действительно будет испытывать триллионы молекулярных ударов по обе стороны борта. Разумеется, в море сохранение равновесия нашего корабля будет зависеть не только от ультратонкого киля, но и от подъемной силы воды. Учитывая многочисленные удары об оба борта корабля, сила воздействия на нос, корму, равно как и на правый и левый борт, будет примерно одинаковой. Итак, плывущие корабли не переворачиваются, поскольку их равновесие сохраняется благодаря триллионам хаотичных ударов молекул о все его борта: это и есть порядок (вертикальное положение судна) из неупорядоченности (триллионы хаотичных ударов молекул, которые бьются о его борта, словно бильярдные шары).</p>
    <p>Однако корабли, разумеется, тонут и в открытом море. Представьте, что капитан повел корабль в море в сильный шторм, но экипаж не успел поднять паруса. Теперь волны бьются о борт судна вовсе не в случайном порядке — с обеих сторон на корабль может обрушиться вал, который легко перевернет парусник. Но наш умный капитан знает, как удержать равновесие корабля: он приказывает поднять паруса, чтобы сила ветра удерживала корабль на ровном киле (рис. 10.2).</p>
    <image l:href="#i_034.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 10.2.</strong> Жизнь лавирует на краю квантового и видимого миров. Живая клетка напоминает корабль, киль которого достигает квантового уровня реальности и, следовательно, может использовать последствия таких явлений, как туннелирование или квантовая запутанность, для сохранения собственной жизни. Подобная связь с квантовым миром поддерживается живыми клетками благодаря укрощению термодинамических бурь — молекулярного шума, что помогает поддерживать, а вовсе не нарушать квантовую когерентность</p>
    <empty-line/>
    <p>На первый взгляд, подобный маневр капитана кажется противоречивым. Легко предположить, что резкий ветер и непредсказуемые порывы скорее перевернут корабль, нежели будут способствовать поддержанию его хрупкого равновесия — это ведь будут не единичные, а повторяющиеся порывы ветра, которые будут все с большей силой обрушиваться то на правый, то на левый борт. Однако капитан знает, как рассчитать угол между парусом и штурвалом, чтобы ветер и течение действовали против самих себя и сами исправляли крен. Таким образом, он укрощает бурю, чтобы удержать корабль в равновесии.</p>
    <p>Жизнь имеет много общего с нашим воображаемым кораблем, плывущим по бушующим волнам видимого мира с опытным капитаном на борту: генетическая программа, которая совершенствовалась на протяжении четырех миллиардов лет эволюции, работает на любых глубинах квантового и видимого уровней жизни. Вместо того чтобы прятаться от бурь, жизнь смело встречает их и укрощает молекулярные шквалы и порывы, чтобы наполнить паруса и удерживать равновесие своего корабля на узком киле, который, опускаясь глубже в термодинамические воды, держит связь с квантовым миром (см. рис. 10.2). Жизнь пускает корни так глубоко, что достигает края квантового мира и использует в своих интересах последствия происходящих там таинственных явлений.</p>
    <p>Помогает ли нам данная метафора лучше понять, что есть жизнь? Что ж, мы предлагаем рассмотреть еще одно предположение. Подчеркнем: это лишь предположение, однако мы не можем не высказать его, зайдя так далеко в нашем повествовании о механизмах жизни. Помните вопрос, который мы обсуждали в главе 2? Это был вопрос о различии между живым и неживым. Наши предки считали, что это различие заключается в наличии у живого души. Смерть, полагали они, связана с тем, что душа покидает тело. Механистическая философия Декарта пошатнула позиции витализма и отказалась от понятия души (по крайней мере обосновала ее отсутствие у растений и животных). Тем не менее различие между живым и неживым так и не было сформулировано. Может ли наше новое понимание жизни заменить понятие души понятием «квантовая искра жизни»? Многие могут посчитать, что подобная постановка вопроса является подозрительной и даже в какой-то степени дискредитирует традиционную науку, сближая ее с псевдонаукой и эзотерикой. Мы вовсе не имеем в виду такое сближение. Наоборот, мы предлагаем вашему вниманию идею, которая, как мы надеемся, могла бы стать крупицей научной теории, способной сокрушить мистические и метафизические представления о жизни.</p>
    <p>В главе 2 мы сравнили способность жизни сохранять высокую степень организованности с тем хитроумным порядком на бильярдном столе, который поддерживается неупорядоченным движением. Как вы помните, в центре стола находятся шары, уложенные пирамидой, а другие шары беспорядочно катаются по столу, сталкиваясь друг с другом, выбивая шары из пирамиды и тут же ставя на место выбитого новый шар. Наш воображаемый бильярдный стол напоминает термодинамическую систему. Теперь, когда вы узнали много нового о том, как устроена жизнь, вы понимаете, что ее самодостаточность поддерживается сложным молекулярным механизмом ферментов, пигментов, ДНК, РНК и других биомолекул, многие свойства которых зависят от квантово-механических явлений — туннелирования, когерентности и запутанности частиц.</p>
    <p>Результаты недавних научных исследований, о которых мы говорили в данной главе, говорят о том, что некоторые из всех многообразных явлений, связанных с квантовым миром (те явления, которые происходят с нашим воображаемым кораблем во время шторма), во многом возможны благодаря удивительной способности жизни укрощать термодинамические бури и поддерживать связь с квантовой реальностью. Однако что происходит в том случае, если термодинамическая буря слишком сурова? Представим, например, что во время бури сломалась мачта нашего метафорического корабля. Что тогда? Не в состоянии управлять порывами термодинамического ветра и ударами волн (белым и цветным шумом) и удерживать киль ровно, корабль-клетка без парусов будет сокрушен бурей. Его будет подбрасывать на волнах, и постепенно он потеряет связь с миром квантовых явлений (рис. 10.3).</p>
    <image l:href="#i_035.jpg"/>
    <p><strong>Рис. 10.3.</strong> Возможно, смерть живого организма есть не что иное, как разрыв его связи с высокоупорядоченным квантовым миром, после утраты которой организм бессилен сопротивляться случайному воздействию хаотичных термодинамических сил</p>
    <empty-line/>
    <p>Когда эта связь будет нарушена, когерентность, запутанность частиц, туннелирование или суперпозиция не смогут влиять на функционирование клетки в макромире, поэтому без опоры на квантовые явления клетка утонет, словно потерявший равновесие корабль, в бушующих термодинамических волнах, превратившись в обычный объект видимого мира, не имеющий спасительных квантовых свойств. Если корабль затонул, ни один шторм не сможет вернуть его на поверхность воды. Возможно, тот же принцип работает и с живым организмом: как только он теряет равновесие в бурном молекулярном океане, никакая буря не сможет восстановить его утраченную связь с миром таинственных квантовых явлений.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Можно ли использовать результаты исследований квантовой биологии для создания новых технологий на основе жизни</p>
    </title>
    <p>Возможно, шторм не может поднять со дна затонувшее судно, однако это под силу людям. Изобретательный ум человека способен на гораздо большее, нежели случайные силы. В главе 9 мы говорили о том, насколько ничтожно мала вероятность того, что пронесшийся над свалкой торнадо вдруг соберет «Боинг». А вот авиаинженеры умеют собирать самолеты. Можем ли мы подобным образом собрать жизнь? На страницах этой книги мы уже не раз упоминали о том, что никому еще не удалось создать жизнь из инертных химических веществ. Согласно известному высказыванию Ричарда Фейнмана, это означает, что мы пока не до конца поняли сущность явления жизни. Однако, возможно, новые открытия квантовой биологии могут обеспечить нас тем самым средством, с помощью которого нам удастся создать жизнь, — новой, революционной формой технологии, основанной на жизни.</p>
    <p>Мы, разумеется, знакомы с подобными технологиями и всецело от них зависим, особенно в сфере сельского хозяйства и производства пищевых продуктов. Мы питаемся продуктами, которые являются результатом таких технологий: хлеб, сыр, пиво и вино получаются в результате переработки муки, молока, зерна и сока фруктов дрожжами и бактериями. Подобным образом весь современный мир пользуется неживыми результатами деятельности некогда живых клеток, такими, например, как ферменты, которые Мэри Швейцер использовала для расщепления кости динозавра. Похожие ферменты применяются для расщепления природных волокон и изготовления тканей. Кроме того, они входят в состав моющих и чистящих средств. Биотехнологическая и фармакологическая индустрия, в которую вложены миллионы долларов, выпускает сотни продуктов (в том числе антибиотики), защищающих нас от инфекций. В энергетической промышленности применяется способность бактерий превращать избыточную биомассу в биотопливо. Многие материалы, без которых невозможно представить современную жизнь, например древесина и бумага, некогда были живой материей, как и те топливные ресурсы, которыми мы обогреваем дома и заправляем автомобили. Даже в XXI веке мы всецело зависимы от тысячелетней технологии, основанной на жизни. Если у вас остаются какие-либо сомнения на этот счет, прочтите роман-антиутопию Кормака Маккарти «Дорога». В этой книге описывается суровый мир, в котором окажется человечество, беспечно уничтожившее технологии жизни.</p>
    <p>Однако у существующих технологий жизни есть свои ограничения. Например, несмотря на невероятно высокую энергетическую эффективность некоторых стадий процесса фотосинтеза, о которых мы говорили выше, большинство из них эффективными не являются. В целом эффективность превращения солнечной энергии в химическую (это превращение мы применяем в сельском хозяйстве) очень невысока. Дело в том, что собственные планы растений и бактерий отличаются от тех планов, которые строим мы с вами. Например, они производят растения и семена — казалось бы, рутинная работа, не требующая особых энергетических затрат, но тем не менее невероятно важная для выживания этих организмов. Так, бактерии, участвующие в производстве антибиотиков, ферментов и лекарственных средств, также делают это весьма неэффективно, поскольку их собственная программа, опирающаяся на эволюцию, заставляет их тратить силы на «ненужную» деятельность, например на производство новых бактериальных клеток.</p>
    <p>Можем ли мы создать жизнь, которая действовала бы по нашей программе? Разумеется, можем. Мы уже давно пользуемся результатом успешного одомашнивания человеком диких растений и животных: выращивание злаков и разведение домашнего скота тоже является технологией, основанной на жизни. Однако искусственный отбор, благодаря которому мы имеем растения с более крупными семенами и послушных животных, удобных для разведения, все же имеет свои рамки. Например, миллиарды долларов ежегодно тратятся на удобрения, восполняющие утрату почвой азота вследствие интенсивного использования ее в земледелии. Бобовые культуры, например горох, не нуждаются в азотных удобрениях, поскольку в их корнях живут бактерии, захватывающие необходимый растению азот прямо из воздуха. Эффективность сельского хозяйства значительно возросла бы, если бы мы сумели вывести и зерновые культуры, которые могли бы сами добывать себе азот из воздуха, как это делает гороховое растение. Однако пока злаки с таким полезным свойством вывести не удалось.</p>
    <p>Тем не менее даже такое ограничение преодолимо, по крайней мере частично. Генетические манипуляции с растениями, бактериями и даже животными (генная инженерия) получили широкое распространение в конце XX века. В наши дни большую часть урожая основных сельскохозяйственных культур, например сои, мы получаем с генетически модифицированных растений, невосприимчивых к болезням и воздействию гербицидов. Современные ученые работают над внедрением в геном злаков генов, отвечающих за получение азота из воздуха. Современную биотехнологическую промышленность невозможно представить без генетически модифицированных бактерий, которые широко применяются для производства антибиотиков и других лекарственных препаратов.</p>
    <p>И все же в этой сфере не обойтись без ограничений. Генная инженерия в основном занимается тем, что перемещает гены из одного вида живых организмов и растений в другой. Например, листья, но не зерна рисового растения содержат витамин A (бета-каротин), поэтому в одном из ведущих продуктов питания развивающихся стран мира едва ли найдется один из самых полезных витаминов. От витамина A зависит нормальное функционирование нашей иммунной системы и зрения. Его нехватка в самых бедных регионах планеты, где основным продуктом питания является рис, приводит к тому, что ежегодно в этих странах миллионы детей теряют зрение или умирают от инфекций. В 1990-х годах Питер Бейер из Фрайбургского университета и Инго Потрикус из Швейцарской высшей технической школы в Цюрихе внедрили в геном рисового растения два гена (один из генома нарцисса, другой — из бактерии), отвечающих за выработку витамина A, чтобы получить рис с высоким содержанием витамина A в зернах. Генетически модифицированный сорт «Золотой рис», как его назвал Бейер за золотисто-желтый цвет зерен, способен обеспечить детей развивающихся стран необходимым витамином A. Однако, несмотря на то что генная инженерия является довольно успешной технологией, она только начинает серьезные эксперименты с живой материей. Развивающаяся научная дисциплина — <emphasis>синтетическая биология</emphasis> — занимается разработкой революционных технологий на основе жизни, благодаря которым станет возможным появление новых ее форм.</p>
    <p>Существует два взаимодополняющих подхода к синтетической биологии. О научном подходе «сверху вниз» мы уже упоминали, когда говорили о том, как известный генетик, пионер в области расшифровки генома Крейг Вентер создал так называемую синтетическую жизнь, заменив геном бактерии микоплазмы синтетической копией того же генома. Замена генома живого организма сопровождалась незначительными изменениями в последовательности генов, и все же новый организм был настоящей бактерией микоплазмы: своим вмешательством ученые не сильно повлияли на биологию бактерии. В ближайшие годы Вентер и его команда планируют внести в геном синтетического организма радикальные изменения, однако согласно научному подходу «сверху вниз» эти изменения будут вводиться постепенно, шаг за шагом. Команда Вентера не создала новую жизнь — они лишь модифицировали одну из существующих ее форм.</p>
    <p>Второй подход в синтетической биологии — принцип «снизу вверх» — является более радикальным. В рамках данного подхода ученые отдают предпочтения не модификации уже существующих живых организмов, а созданию новых форм жизни на основе инертных химических соединений. Многие посчитают подобные эксперименты опасными и даже кощунственными. Осуществимы ли такие проекты? Что ж, живые организмы вроде нас с вами — это удивительно сложно устроенные механизмы. Чтобы понять принципы их действия, как и в случае с любыми другими механизмами, необходимо провести инженерный анализ и так называемое обратное проектирование. Впоследствии можно использовать выявленные принципы для построения более совершенных механизмов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Создание жизни по принципу «снизу вверх»</p>
    </title>
    <p>Сторонники принципа синтетической биологии «снизу вверх» мечтают о создании новых форм жизни, которые могли бы изменить наш мир. Например, одно из самых важных понятий для современной архитектуры — экоустойчивость: архитекторы проектируют экоустойчивые дома, офисы, заводы и целые города. И тем не менее, несмотря на то что современные здания и города часто характеризуются как «самодостаточные», их функционирование всецело зависит от усилий и навыков действительно самодостаточных существ — людей, способных поддерживать необходимые условия данных объектов: когда ветер срывает черепицу с крыши вашего дома, вы вызываете строителя, который забирается на крышу и покрывает ее новой черепицей; когда у вас протекает труба, вы вызываете сантехника; когда ломается ваш автомобиль, вы обращаетесь за помощью к механику. В сущности, человек до сих пор своими руками исправляет тот ущерб, который наносят его вещам, машинам, домам ветер, дождь и другие природные явления, в основе которых лежит знакомое нам хаотичное движение молекул, напоминающее движение беспорядочно сталкивающихся бильярдных шаров.</p>
    <p>Жизнь устроена по-другому. Живые организмы способны поддерживать сами себя, обновляя, заменяя или «ремонтируя» поврежденные или изношенные ткани. До тех пор пока мы живы, мы действительно самодостаточны. Современная архитектура попыталась наделить многие знаковые здания, построенные в последние годы, определенными свойствами живых организмов. Например, башня Мэри-Экс, или «огурец», построенная в Лондоне в 2003 году по проекту Нормана Фостера, имеет уникальную поверхность из шестигранников, что позволяет небоскребу успешно выдерживать ветровые нагрузки. Такая особенность покрытия придает зданию сходство с морской губкой <emphasis>Euplectella aspergillum</emphasis>, известной также как цветочная корзиночка Венеры. Система кондиционирования воздуха, обеспечивающая вентиляцию и охлаждение здания <emphasis>Eastage Centre</emphasis>, построенного по проекту архитектора Мика Пирса в столице Зимбабве Хараре, устроена по принципу вентиляционной системы термитника. Рэйчел Армстронг, одна из руководителей исследовательской группы архитекторов AVATAR Гринвичского университета, придерживается еще более смелых взглядов — она считает возможным создание биометрической архитектуры и полностью самодостаточных зданий. Наряду с некоторыми другими архитекторами — мечтателями и единомышленниками, она увлечена идеей проектирования зданий из искусственно созданных живых клеток, которые будут способны сами поддерживать функционирование, устранять ущерб и самовоспроизводиться<a l:href="#n_190" type="note">[190]</a>. Подобные «живые» здания будут способны оценить степень ущерба, нанесенного им ветром, дождем или, скажем, наводнением, и, как любой живой организм, использовать внутренние ресурсы для самовосстановления.</p>
    <p>Идеи Армстронг можно развить и подумать, как можно еще использовать свойства живых организмов в синтетической биологии. Материалы, созданные на основе жизни, можно использовать в протезировании, например в производстве искусственных конечностей и суставов, которые имели бы способность к самовосстановлению и защите самих себя от воздействия микробов, то есть обладали бы некоторыми важными свойствами живой ткани. Искусственные формы жизни можно было бы внедрять в человеческий организм, например, для поиска и уничтожения раковых клеток. Лекарственные препараты, топливо и продукты питания можно было бы создавать на основе синтетических форм жизни, не обремененных эволюционной историей. Можно также вполне серьезно говорить о будущем, в котором всю «черную» работу за людей будут выполнять живые роботы — андроиды. Они также могли бы заняться терраформированием Марса, созданием на красной планете условий для жизни людей, а также строительством космических кораблей, которые могли бы исследовать нашу Галактику.</p>
    <p>Идеи создания синтетических форм жизни по принципу «снизу вверх» возникли еще в начале XX века, когда французский биолог Стефан Ледюк написал: «Подобно тому как синтетическая химия начиналась с искусственного создания простейших органических продуктов, синтетическая биология должна поначалу довольствоваться созданием форм, напоминающих низшие организмы»<a l:href="#n_191" type="note">[191]</a>. В главе 9 мы говорили о том, что даже современные «низшие организмы» — это сложнейшим образом организованные бактерии, состоящие из нескольких тысяч частей, которые невозможно синтезировать даже за очень длительный промежуток времени в рамках какого бы то ни было научного подхода. Жизнь, несомненно, начиналась с более простой формы, чем бактерия. Как мы уже говорили в этой главе, современные представления о нашем древнейшем предке связаны с молекулами самореплицирующейся ферментативной РНК (рибозимами) или белка, скопившимися в некоем пузырьке и таким образом сформировавшими простейшую клеточную структуру — <emphasis>протоклетку</emphasis>, способную к самовоспроизведению. Природа первых протоклеток, если они на самом деле существовали, остается полнейшей загадкой. Многие ученые полагают, что первые формы жизни сохранились в микроскопических порах древнейших пород (например, в горах Исуа, о которых мы говорили в главе 9), заполненных простыми биохимическими соединениями, способными поддерживать жизнь. Другие считают, что протоклетки представляли собой пузырьки или капельки биохимических соединений, связанных чем-то наподобие мембраны, плавающей в «первичном бульоне».</p>
    <p>Большинство сторонников принципа «снизу вверх» черпают вдохновение из различных теорий происхождения жизни и пытаются создать живые протоклетки, способные выживать в искусственно созданном в лаборатории первичном океане. Возможно, простейший вариант такой протоклетки — пузырек или капелька масла в воде или, наоборот, воды в масле. Получить такую протоклетку несложно: вы и сами миллион раз ставили этот эксперимент, например заправляя салат маслом. Известно, что вода и масло не вступают в реакции, поэтому быстро отделяются друг от друга. Однако, если вы добавите к ним вещество, молекулы которого займут место между молекулами воды и масла (этим веществом — <emphasis>сурфактантом</emphasis> — может послужить, например, горчица), и хорошенько перемешаете все три компонента, у вас получится густая, однородная заправка для салата. На самом деле полученная смесь только на вид густая и однородная: в ее структуре сохраняются триллионы отдельных стабильных капелек масла.</p>
    <p>Мартин Ханцик, профессор Университета Южной Дании, получил удивительно правдоподобные протоклетки из капель масла в воде, которые он стабилизировал при помощи синтетического компонента моющих средств. Его протоклетки имеют очень простую структуру и состоят в основном только из пяти соединений. Если соблюдать правильные пропорции, эти соединения самоорганизуются в маслянистые капельки. Химия таких капелек очень проста: подобные протоклетки приходят в движение благодаря конвекции (передаче тепла) и подобным химическим силам, благодаря которым масляные капельки объединяются в более крупные пузырьки. Они также характеризуются способностью к простейшей форме роста и самовоспроизведения. Протоклетки способны поглощать «сырье» из окружающей среды и распадаться на две части<a l:href="#n_192" type="note">[192]</a>.</p>
    <p>Сравнение протоклеток Ханцика с живыми клетками как бы вывернуто наизнанку: протоклетки характеризуются маслянистой внутренней средой, а окружает их водная среда. Большинство исследователей все же склоняются к созданию протоклеток с внутренней водной средой. Это позволит заполнить протоклетки готовыми биомолекулами, растворимыми в воде. Так, в ходе эксперимента, проведенного в 2005 году, генетик Джек Шостак заполнил протоклетки рибозимами РНК<a l:href="#n_193" type="note">[193]</a>. Как вы помните (из главы 9), рибозимы — это молекулы РНК, кодирующие генетическую информацию, как и ДНК, и обладающие ферментативной активностью. Команда ученых продемонстрировала, что заполненным рибозимами протоклеткам свойственна простейшая форма наследственности: они, как и протоклетки Ханцика, в конце концов распадаются на две протоклетки. В 2014 году группа исследователей под руководством Себастиана Лекоммандо (Университет Неймегена имени святого Радбода, Нидерланды) создала еще один вид протоклетки, многочисленные ячейки которой были заполнены ферментами, способными, как и живые клетки, поддерживать простейший метаболизм, передающийся от одной ячейки к другой<a l:href="#n_194" type="note">[194]</a>.</p>
    <p>Эти динамичные, химически активные протоклетки представляют собой удивительные, впечатляющие конструкты. Но являются ли они простейшей формой жизни? Прежде чем ответить на этот вопрос, нам необходимо сформулировать рабочее определение жизни. На первый взгляд, в определении должен присутствовать один из очевидных признаков живой клетки — способность к саморепликации, однако в некоторых случаях он не является обязательным. Большинство клеток взрослого организма, например красные кровяные тельца или нервные клетки, не реплицируются, однако они, несомненно, являются живыми клетками. Более того, некоторые люди, состоящие из миллиарда клеток, например буддийские монахи или католические священники, не заботятся (в большинстве случаев) о самовоспроизведении и все же являются очень даже живыми организмами. Итак, саморепликация, безусловно, является необходимой способностью для длительного существования любого вида живых организмов, однако она не представляет собой обязательное свойство жизни.</p>
    <p>О другом свойстве жизни, еще более фундаментальном, чем самовоспроизведение, мы уже говорили, когда упоминали биомиметический подход в современной архитектуре: самодостаточность. Жизнь способна сама поддерживать себя в «живом состоянии». Таким образом, нашим минимальным требованием к протоклетке, созданной в лабораторных условиях в рамках синтетического подхода «снизу вверх», будет способность поддерживать жизнь в бурной термодинамической среде — тогда протоклетку можно будет классифицировать как живую.</p>
    <p>К сожалению, согласно такому упрощенному определению ни одно из существующих поколений искусственно полученных протоклеток нельзя отнести к формам жизни. Даже протоклетки, способные на некоторые чудеса вроде простейшей формы репликации (деление на две части), производят дочерние клетки, которые на самом деле не похожи на клетки старшего поколения: в них содержится гораздо меньше компонентов (рибозимов или ферментов), поэтому на дальнейших стадиях репликации эти компоненты в конце концов растрачиваются полностью. Подобным образом, несмотря на то что протоклетки, полученные группой под руководством Лекоммандо, способны поддерживать метаболизм, свойственный простейшим живым организмам, их нужно постоянно заполнять активными биомолекулами, без которых протоклетки теряют самодостаточность. Существующие поколения протоклеток, полученных в лабораторных условиях, напоминают механические часы с заводным механизмом: они способны сохранять химическую активность при поддержке готовых ферментов и субстратов, пока запасы этих поддерживающих веществ не иссякнут. Затем под воздействием хаотичных ударов окружающих молекул структура протоклеток постепенно разрушается, их поведение становится все более случайным и беспорядочным, и в конце концов они растворяются в окружающей их среде. Таким образом, искусственные протоклетки, в отличие от живых, не способны «заводить» собственный механизм жизни.</p>
    <p>Возможно, в протоклетках отсутствует какой-то важный компонент? Синтетическая биология — очень молодая дисциплина. Вполне вероятно, что в ближайшие десятилетия специалисты в этой области совершат немало новых открытий. В последней части нашей книги мы бы хотели поговорить о том, что квантовая механика может предоставить ту самую недостающую искру жизни, необходимую для того, чтобы искусственные формы жизни стали по-настоящему живыми. Создание синтетической жизни на основе квантовой механики могло бы предоставить человечеству не только революционно новые технологии и возможности, но и наконец дать подсказку, которая приведет нас к ответу на вопрос, который мы задавали на протяжении всей книги: что есть жизнь?</p>
    <p>Мы, как и многие другие исследователи, считаем, что описание механизма жизни в рамках термодинамики является неполным, поскольку оно не учитывает способности живой материи управлять явлениями квантового мира. Мы уверены, что жизнь зависит от законов квантовой механики. Но правы ли мы? Как мы уже говорили, данное предположение едва ли возможно проверить с помощью современных технологий, поскольку мы не имеем возможности проникнуть в живую клетку так глубоко, чтобы отключать и снова включать действующий в ней квантовый механизм. Тем не менее мы выдвигаем гипотезу о том, что жизнь, естественная или искусственная, невозможна без тех таинственных свойств квантового мира, о которых мы говорили в этой книге. Единственный способ проверить нашу гипотезу заключается в том, чтобы создать синтетические формы жизни с квантовыми свойствами и, если это возможно, без них и проверить, какие из них являются более жизнеспособными.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Первичная квантовая протоклетка</p>
    </title>
    <p>Давайте представим, что нам необходимо создать простую живую клетку из неживой материи; возможно, это будет клетка, способная выполнять простые задачи, например найти себе пищу в своего рода «первичном море», также созданном в лабораторных условиях. Наша задача заключается в том, чтобы создать две такие модели. Одна клетка должна использовать таинственные свойства квантовой механики (назовем ее <emphasis>квантовой протоклеткой</emphasis>), а другая не будет их использовать (мы будем называть ее <emphasis>классической протоклеткой</emphasis>).</p>
    <p>Хорошим отправным пунктом для обеих моделей могли бы стать протоклетки Себастиана Лекоммандо, состоящие из многочисленных ячеек, связанных мембранами. Мы можем использовать различные ячейки протоклетки для разграничения различных функций жизни. Затем мы должны обеспечить нашу протоклетку источником энергии — для этого мы будем использовать неограниченную энергию протонов — частиц солнечного света. Заполним одну из ячеек протоклетки молекулами пигмента и каркасного белка — таким образом мы получим одну из форм солнечной батареи, способной улавливать протоны и превращать их энергию в экситоны. Иными словами, мы получим искусственный хлоропласт. Однако беспорядочно перемешанные молекулы пигмента вряд ли смогут обеспечить высокоэффективную передачу энергии, которая характеризует процесс фотосинтеза. В подобной молекулярной неразберихе невозможно поддерживать квантовую когерентность, необходимую для эффективного переноса энергии. Чтобы получить квантовые биения, мы должны заставить молекулы пигмента двигаться так, чтобы когерентная волна прошла через всю систему клетки.</p>
    <p>В 2013 году группе ученых из Чикагского университета под руководством Грега Энджела, пионера в области квантового фотосинтеза, удалось решить эту проблему, объединив молекулы в фиксированную группу с помощью химических связей. Как и в случае с комплексом FMO, в котором Энджел впервые обнаружил квантовые биения (см. главу 4), искусственно созданная система молекул пигмента также произвела когерентные квантовые биения, которые продолжались несколько десятков фемтосекунд, причем при комнатной температуре<a l:href="#n_195" type="note">[195]</a>. Итак, чтобы обеспечить солнечную батарею нашей квантовой протоклетки экситонами, чья эффективность будет зависеть от когерентности, мы заполним ее молекулами пигмента, связанными способом, предложенным Энджелом. Классическая протоклетка будет содержать те же пигменты, однако они будут располагаться в ней в случайном порядке, так что экситону придется с большим трудом прокладывать путь через всю систему. Таким образом мы смогли бы проверить, зависит эффективность продвижения экситона от фотосинтеза или нет.</p>
    <p>Однако, как мы уже говорили, захват частиц света является только первой стадией фотосинтеза. Затем нам необходимо преобразовать нестабильную энергию экситона в стабильную химическую форму. Ученые уже добились результатов в этом направлении. После того как в 2013 году группа ученых под руководством Скалли опубликовала статью о том, что фотосинтетический реакционный центр является не чем иным, как квантовой паровой машиной, исследователи пришли к мысли о том, что биологические квантовые паровые машины могут стать образцом для создания более эффективных фоточувствительных клеток<a l:href="#n_196" type="note">[196]</a>. Позже в том же году ученые из Кембриджского университета, ухватившись за эту идею, создали подробную модель искусственной фоточувствительной клетки, которая должна функционировать как квантовая паровая машина<a l:href="#n_197" type="note">[197]</a>. Группа исследователей смоделировала искусственный реакционный центр из молекулы пигмента, связанной с другими молекулами способом Энджела, и показала, что при данном расположении молекул перенос экситона к молекуле-акцептору осуществляется с эффективностью, превышающей предел Карно, как и в эксперименте Скалли с естественным процессом фотосинтеза.</p>
    <p>Итак, давайте представим, что наша квантовая солнечная батарея оснащена искусственным реакционным центром, устроенным по модели команды ученых из Кембриджа, который способен улавливать электроны высокой энергии в виде стабильной химической энергии. Мы снова создадим систему, которую будем противопоставлять классической фоточувствительной клетке, осуществляющей подобный перенос энергии без преодоления предела Карно. Захваченная клеткой энергия солнечного света может использоваться для создания сложных биомолекул, например молекул пигмента.</p>
    <p>Однако, как и электроны, биосинтетические реакции нуждаются в дополнительном количестве энергии, которое в наших клетках (см. главу 3) обеспечивается клеточным дыханием. «Вдохновившись» дыханием, мы переместим несколько высокоэнергетических электронов в ячейку клетки, которая выполняет функцию электростанции. Здесь электроны туннелируют от одного фермента к другому, как и в естественной дыхательной цепи, и образуют АТФ — носитель молекулярной энергии клетки. Перед нами стоит новая задача: сконструировать в клетке дыхательный центр и оценить роль квантовой механики в этом важнейшем биологическом процессе.</p>
    <p>Оснащенная источником электронов и дополнительной энергии, наша квантовая фоточувствительная клетка способна производить собственные биомолекулы. Однако для этого она нуждается в источнике сырья для биомолекул, а попросту — в пище. Итак, мы обеспечиваем нашу клетку таким источником — простым сахаром, а точнее, глюкозой, растворенной в нашем лабораторном «первичном океане» (среде, в которой пребывает наша клетка). Нам потребуется встроить в клетку работающие на энергии АТФ станции переработки сахара, закачивающие глюкозу в клетку и при помощи других ферментов, способных управлять отдельными атомами молекул глюкозы (здесь мы имеем дело уже с квантовой инженерией), образующие более сложные биомолекулы. Многие из этих ферментов обычно используют туннелирование электронов и протонов (об этом мы говорили в главе 3), однако наша задача снова будет заключаться в том, чтобы смоделировать два варианта клеток (один — с возможностью использовать свойства квантового мира, другой — без), чтобы проверить, действительно ли квантовая механика обеспечивает эти движущие силы жизни необходимой энергией.</p>
    <p>Проектируя нашу квантовую протоклетку, мы должны будем предусмотреть еще одно ее свойство — способность укрощать разрушительные силы молекулярного шума, чтобы поддерживать квантовую когерентность. В настоящее время нам слишком мало известно о том, каким образом это удается живой клетке, поэтому мы едва ли способны искусственно создать клетку с таким свойством. Здесь могут быть задействованы многие факторы: например, известно, что избыточное количество молекул в среде живой клетки влияет на ход многих биохимических реакций<a l:href="#n_198" type="note">[198]</a>, а также способствует сдерживанию разрушительного влияния молекулярного шума. Поэтому нам придется заполнить протоклетку биомолекулами практически «под завязку», чтобы создать подобие заполненной молекулами среды живой клетки в надежде, что это поможет направить силу термодинамических шквалов и порывов на поддержание квантовой когерентности.</p>
    <p>И все же наша квантовая протоклетка представляет собой слишком капризное судно — на его борту заранее должны присутствовать все необходимые ферменты. Чтобы она обладала самодостаточностью, мы должны создать в одной из ее ячеек центр управления. В центр управления необходимо поместить геном из искусственно созданной ДНК, способной кодировать все необходимые клетке белки, а также механизм, превращающий код, основанный на квантовых протонах, в белки. Это напоминает эксперимент Крейга Вентера в рамках синтетического подхода «сверху вниз» с той лишь разницей, что наш геном будет встроен в <emphasis>неживую</emphasis> протоклетку. И последнее: мы могли бы обеспечить нашу протоклетку системой навигации. В этом случае протоклетка будет обладать молекулярным нюхом, способным определять расположение питательных веществ посредством обонятельного рецептора, действующего на основе квантовой запутанности (принцип действия обонятельного рецептора описан в главе 5), а также молекулярным мотором, который будет обеспечивать движение протоклетки по «первичному океану». Возможно, мы могли бы создать в клетке квантовую навигационную систему, которой обладает описанная нами в начале книги малиновка. Подобная система позволила бы протоклетке без труда ориентироваться в лабораторном «первичном океане».</p>
    <p>Описанный нами проект представляет собой эпизод из области научной фантастики. Он не более реален, чем шекспировский Ариэль. В описании мы опустили огромное количество подробностей и, в целях простого и ясного изложения, не упомянули о многих других колоссально трудных задачах, с которыми сталкиваются ученые, берущиеся за проект на основе принципа «снизу вверх» синтетической биологии. Если бы какая-нибудь группа ученых и взялась за подобный проект, стало бы ясно, что невозможно запустить все необходимые процессы одновременно, как это предусматривает наш воображаемый алгоритм. Для начала в протоклетке необходимо обеспечить самый простой или самый понятный процесс, возможно фотосинтез. Этот первый шаг уже будет огромным достижением, а полученная протоклетка — идеальной моделью для исследования роли квантовой когерентности в процессе фотосинтеза. Если бы создание такой протоклетки было возможным, следующие этапы эксперимента заключались бы в усложнении ее строения. В конце концов, мы, возможно, могли бы получить синтезированную живую клетку. Мы предполагаем, что подобный проект осуществим при условии тесного сотрудничества синтетической биологии с квантовой механикой. Мы уверены, что механизм жизни не работает, если не имеет связи с квантовым миром.</p>
    <p>Итак, если взяться за детальную разработку описанного нами проекта, возможно, в результате ученым удастся создать новую форму жизни, а значит, дать человечеству поистине революционную технологию — искусственную жизнь, функционирующую на краю квантового и видимого миров. Синтезированные живые клетки могли бы стать строительным материалом для экоустойчивых и самодостаточных «живых» зданий. Такие клетки могли бы выполнять задачи микрохирургов, внедряемых в организм человека для замены или восстановления поврежденных или изношенных тканей. Фантастические возможности квантовой биологии, которые мы рассмотрели в данной книге (фотосинтез и действие ферментов, квантовые обонятельные рецепторы и геномы, квантовые компасы и, возможно, даже квантовый мозг), могут однажды быть использованы для создания дивного нового мира синтезированных живых организмов, которые избавили бы своих создателей от рутинной работы по удовлетворению большинства потребностей.</p>
    <p>Однако самое важное, на наш взгляд, заключается в следующем: возможность создать жизнь с нуля ответит наконец на главный вопрос биологии «Что есть жизнь?» и утверждение Фейнмана «Мы не понимаем того, чего не можем создать» больше не будет относиться к таинственному феномену жизни. Если нам удастся создать искусственную жизнь, мы наконец сможем утверждать, что понимаем жизнь и ее удивительную способность укрощать силы хаоса и плыть на всех парусах по узкому проливу — границе видимого и квантового миров.</p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>…затмил я солнце,</v>
      <v>Мятежный ветер подчинил себе,</v>
      <v>В лазурь небес взметнул зеленый вал</v>
      <v>И разбудил грохочущие громы.</v>
     </stanza>
     <text-author>Уильям Шекспир. Буря. Акт V, сцена 1</text-author>
    </poem>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Эпилог: квантовая жизнь</p>
   </title>
   <p>Малиновка, о которой мы говорили в главе 1, благополучно перезимовала под средиземноморским солнцем и теперь порхает между редкими лесами и древними камнями Карфагена в Тунисе. Она кормится мухами, жуками, червями и зернами — иными словами, биомассой, созданной из воздуха и света настоящими квантовыми фотосинтетическими машинами, которые мы называем растениями и животными. Но вот наступает время, когда полуденное солнце греет нестерпимо горячо и осушает ручьи в лесу. Выжженный солнцем лес перестает быть гостеприимным домом для нашей родственницы воробья. Приходит время улетать.</p>
   <p>День начал клониться к вечеру, и крохотная птичка вспорхнула на высокую ветку кедра. Она осторожно чистит клювом перышки, как делала это несколько месяцев назад. Она слушает щебет других птиц, которые тоже готовятся к долгому перелету. Когда последние солнечные лучи исчезают за горизонтом, малиновка поворачивается на север, расправляет крылья и взмывает в вечернее небо.</p>
   <p>Она направляется к северному побережью Африки, пересекает Средиземное море, строго следуя своему маршруту, только в обратном направлении. Как и полгода назад, ее ведет внутренний компас с встроенной квантовой стрелкой. Каждый взмах ее крыльев приводится в действие сокращением мышечных волокон. Источником энергии для этих сокращений является квантовое туннелирование электронов и протонов посредством дыхательных ферментов. Через несколько часов полета наша малиновка достигает побережья Испании и спускается в лес в речной долине Андалусии. Здесь она отдыхает среди богатой растительности. Ива, клен, вяз и ольха, фруктовые деревья и цветущие кустарники, например олеандр, — все они появились в результате квантового фотосинтеза. Молекулы запахов проникают в ее носовые ходы, связываются с молекулами обонятельных рецепторов и запускают квантовое туннелирование. Через квантовые когерентные ионные каналы в мозг птицы поступают нервные импульсы, и она понимает, что неподалеку растут цитрусовые деревья, на которых обитают пчелы и другие насекомые-опылители, которыми она сможет полакомиться перед следующим этапом своего путешествия.</p>
   <p>После нескольких дней полета малиновка наконец возвращается в скандинавский хвойный лес, который она покинула много месяцев назад. Ее главная задача сейчас — найти самца. Самцы вернулись несколькими днями раньше, нашли подходящие для гнездования места и завлекают самок своими трелями. Нашу малиновку привлекает особенно мелодичная песня одного самца, который во время ритуала ухаживания угощает ее личинками жука. После короткого спаривания сперма самца соединяется с яйцеклеткой самки, и в результате появляется новое поколение птиц, точно копирующих генетическую информацию родителей — форму, структуру, биохимию, физиологию, анатомию и даже трели.</p>
   <p>В предыдущих главах мы неоднократно говорили о том, что не можем быть на 100 % уверенными, что все явления, описанные в этой книге, можно объяснить с точки зрения квантовой механики. Однако не вызывает сомнений тот факт, что чудесные и уникальные свойства малиновки, рыбы-клоуна, бактерий, которые выжили под антарктическим льдом, динозавров, которые бродили в лесах юрского периода, бабочки-монарха, дрозофил, растений и микробов и нас, людей, берут начало в квантовом мире. Многое остается непознанным и неоткрытым. Но прелесть любой новой области исследований заключается в абсолютной неизвестности. Ведь как говорил Исаак Ньютон: «Не знаю, каким видит меня мир, но себе я кажусь мальчиком, который играет на морском берегу, развлекаясь тем, что время от времени подбирает камешек поглаже, раковину покрасивее, в то время как великий океан Истины неизведанный лежит передо мной».</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторах</p>
   </title>
   <p><strong>Джим Аль-Халили</strong> — профессор, кавалер ордена Британской империи, академик, автор книг и участник научно-популярных передач. Джим Аль-Халили — ведущий физик-теоретик, работающий в университете Суррея, занимающийся исследованиями в сфере квантовой механики и преподавательской деятельностью. Автор бестселлера «Парадокс. Девять великих загадок физики» (СПб.: Питер, 2015).</p>
   <p><strong>Джонджо Макфадден</strong> — профессор молекулярной генетики в Суррейском университете, научный редактор ведущих учебных пособий по молекулярной биологии и системной биологии туберкулеза. Более десяти лет занимается исследованиями туберкулеза и менингита, изобрел успешный молекулярный тест для диагностики менингита. За свои открытия удостоен премии Вольфсона от Королевского научного общества Великобритании. Автор и соавтор нескольких научно-популярных книг. Макфадден регулярно публикует в газете Guardian научно-популярные статьи — в частности, о генномодифицированных растениях, психоделических препаратах и квантовой механике.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p><emphasis>Atkins P. W.</emphasis> Magnetic field effects // Chemistry in Britain, 1976. — № 12. — P. 214.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p><emphasis>Emlen S., Wiltschko W., Demong N. and Wiltschko R.</emphasis> Magnetic direction finding: evidence for its use in migratory indigo buntings // Science, 1976. — № 193. — P. 505–508.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>В науке принято относить детерминистские физические теории, которые предшествовали квантовой механике (в том числе специальную и общую теории относительности), к классической физике в отличие от неклассической квантовой механики. — <emphasis>Здесь и далее примеч. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Все же неправильно полагать, что туннельный эффект подразумевает преодоление барьеров физическими волнами; способность квантовой частицы в одно мгновение оказаться по другую сторону барьера описывается абстрактными математическими моделями волн. В этой книге мы будем стараться приводить аналогии квантовых явлений, интуитивно понятные читателям, однако реальность такова, что квантовая механика чрезвычайно контринтуитивна, поэтому авторы рискуют слишком упростить некоторые аналогии, пусть и с благородной целью максимально ясного изложения.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Все химические элементы имеют разновидности атомов, называемые изотопами. Отдельный элемент выделяется на основе количества протонов в ядре его атомов: атомные ядра водорода содержат один протон, ядра гелия — два и т. д. Однако количество нейтронов, содержащихся в ядре, может варьироваться. Так, водород имеет три разновидности (изотопа): обычно в атоме водорода содержится только протон, а более тяжелые изотопы — дейтерий и тритий — имеют в ядре, кроме протона, один или два нейтрона соответственно.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Строго говоря, дейтрон обязан своей стабильностью одному из свойств ядерных сил. Протон и нейтрон связываются благодаря тензорному взаимодействию, которое вынуждает эту пару частиц находиться в квантовой суперпозиции двух одновременных моментов импульса — S-волны и D-волны.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Следует оговориться, что специалисты в области квантовой физики не пользуются таким упрощенным языком. Правильнее будет сказать, что две удаленные, но запутанные частицы сохраняют нелокальную взаимозависимость потому, что являются частями одного и того же квантового состояния. Однако такая формулировка мало что проясняет, не правда ли?</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Поскольку свет — это не только частицы, но и волна, поляризацию (в отличие от квантового спина) гораздо проще понимать как направление, в котором распространяется волна.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>И вновь мы во многом упрощаем язык изложения, чтобы читатель мог себе представить описываемое максимально ясно. Измерение определенного свойства квантовой частицы (например, ее положения) означает, что у нас больше нет неопределенности относительно этого свойства — оно попадает в центр нашего внимания и перестает быть туманным, неясным. Однако это не означает, что отныне, с измеренным и описанным нами свойством, частица начинает вести себя традиционно, в рамках классической физики. Согласно принципу неопределенности Гейзенберга частица больше не имеет фиксированной скорости. На самом деле частица в определенном положении будет в тот момент времени находиться в состоянии суперпозиции, двигаясь одновременно со всеми возможными скоростями и во всех возможных направлениях. Что касается квантового спина, поскольку это свойство присуще только объектам микромира, его измерение точно не заставит частицу вести себя подобно объекту классической механики.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Во второй половине XIX века шотландский физик Джеймс Клерк Максвелл доказал, что электрические и магнитные силы представляют собой проявления одной и той же силы — электромагнетизма.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Имеется в виду стол для игры в американский бильярд, или пул.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Свободная энергия — одно из важнейших понятий термодинамики, содержание которого описание, приведенное в данной главе, иллюстрирует достаточно точно.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Стоит отметить, что некоторые биохимики того времени были виталистами.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Как ни странно, в то время эксперименты Эвери не были приняты учеными в качестве достаточного доказательства того, что генетическим материалом является именно ДНК. Споры об этом разгорелись с новым жаром лишь во времена Крика и Уотсона.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Каждый нуклеотид состоит из азотистого основания, в структуру которого входят углерод, азот, кислород и водород, а также хотя бы одной фосфатной группы. Все эти соединения закреплены на длинной нити ДНК.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Один микролитр равен одному миллиметру кубическому.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Harris S. Chemical potential: turning carbon dioxide into fuel // The Engineer, 2012. — 9 August. — http://www.theengineer.co.uk/energy-and-environment/in-depth/chemical-potential-turning-carbon-dioxide-into-fuel/1013459.article#ixzz2upriFA00.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Кстати, отношение энергии и частоты излучения выражено в уравнении, предложенном Максом Планком в 1900 году: E = ħω, где E — энергия, ω — частота, а ħ — величина, получившая название «постоянная Планка». Из уравнения видно, что величина энергии прямо пропорциональна показателю частоты.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Этот процесс называют редукцией или коллапсом волновой функции. В современных работах под этим понятием подразумевается изменение математического описания электрона, а вовсе не физическое разрушение настоящей волны.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Именно Макс Борн предложил вероятностную интерпретацию волновой функции Шредингера.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Die Naturwissenschaften, 1932. — Vol. 20. — P. 815–821.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Jordan Pascual, 1938, цит. по: Galison P., Gordin M. and Kaiser D., eds. Quantum Mechanics: Science and Society. — London: Routledge, 2002. — P. 346.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Данный закон записывается уравнением PV = nRT, где n — количество молей газа, R — газовая постоянная, P — давление, V — объем газа и T — температура.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Murphy M. P. and O’Neil L. A. J., eds. What is Life? The Next Fifty Years: Speculations on the Future of Biology. — Cambridge: Cambridge University Press, 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Longuet-Higgins H. C. Quantum mechanics and biology // Biophysical Journal, 1962. — Vol. 2. — P. 207–215.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Feynman R. P., Leighton R. B. and Sands M. L. The Feynman Lectures on Physics. — Reading, MA: Addison-Wesley, 1964. — Vol. 1. — P. 3–6.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Приставка нано- означает одну миллиардную часть метра.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Schweitzer M. H., Suo Z., Avci R., Asara J. M., Allen M. A., Arce F. T. and Horner J. R. Analyses of soft tissue from Tyrannosaurus rex suggest the presence of protein // Science, 2007. — Vol. 316: 5822. — P. 277–280.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Дрожжи — это одноклеточные грибы.</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Gross J. How tadpoles lose their tails: path to discovery of the first matrix metalloproteinase // Matrix Biology, 2004. — Vol. 23: 1. — P. 3–13.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Lienhard G. E. Enzymatic catalysis and transition-state theory // Science, 1973. — Vol. 180: 4082. — P. 149–154.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Разумеется, есть несколько очень важных исключений: прежде всего, такие соединения, как кислород, — они постоянно вступают в реакции, однако их запас на нашей планете не иссякает благодаря регулярным процессам, связанным в основном с жизнедеятельностью живых организмов, например растений, выделяющих кислород в атмосферу.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Исходные вещества реакции принято называть веществами, участвующими в реакции, или реагирующими веществами. Однако, если в реакции участвует катализатор (например, фермент), исходное вещество называют субстратом.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Названия многих ферментов начинаются с наименования вещества (субстрата), разрушающегося в ходе реакции, и оканчиваются на — аза. Таким образом, коллагеназа — это фермент, расщепляющий коллаген.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Этот тип связи относится к ковалентной связи.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Ионом называют атом или молекулу с электрическим зарядом, который является результатом утраты электронов (положительно заряженный ион) или их приобретения (отрицательно заряженный ион).</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Tallant C., Marrero A. and Gomis-Ruth F. X. Matrix metalloproteinases: fold and function of their catalytic domains // Biochimica et Biophysica Acta (Molecular Cell Research), 2010. — Vol. 1803: 1. — P. 20–28.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Kirby A. J. The potential of catalytic antibodies // Acta Chemica Scandinavica, 1996. — Vol. 50: 3. — P. 203–210.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Как вы помните из главы 2, органеллы — это «органы» клетки, ее внутренние структуры, выполняющие определенные функции, например функцию дыхания.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>DeVault Don and Chance Britton. Studies of photosynthesis using a pulsed laser: I. Temperature dependence of cytochrome oxidation rate in chromatium. Evidence for tunneling // BioPhysics, 1966. — Vol. 6. — P. 825.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Большинство ученых пользуются единицей температуры К (кельвин). Изменение температуры на 1 К соответствует изменению на 1 °C. Начало шкалы температуры в кельвинах совпадает с абсолютным нулем, которому по шкале Цельсия соответствует температура –273 °C. Так, например, температура человеческого тела равна 310 К.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Hopfield J. J. Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling // Proceedings of the National Academy of Sciences, 1974. — Vol. 71. — P. 3640–3644.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Возможно, у вас возникнет вопрос: зачем объяснять процессы слияния протонов внутри Солнца в терминах квантового туннелирования? Однако даже невероятно высокой внутрисолнечной температуры и давления недостаточно для того, чтобы два положительно заряженных протона преодолели электрическое отталкивание и слились в одно ядро. В таком случае на помощь приходит квантовая механика.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Cha Yuan, Murray Christopher J. and Klinman Judith. Hydrogen tunneling in enzyme reactions // Science, 1989. — Vol. 243: 3896. — P. 1325–1330.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Masgrau L., Basran J., Hothi P., Sutcliffe M. J. and Scrutton N. S. Hydrogen tunneling in quinoproteins // Archives of Biochemistry and Biophysics, 2004. — Vol. 428: 1. — P. 41–51; Masgrau L., Roujeinikova A., Johannissen L. O., Hothi P., Basran J., Ranaghan K. E., Mulholland A. J., Sutcliffe M. J., Scrutton N. S. and Leys D. Atomic description of an enzyme reaction dominated by proton tunneling // Science, 2006. — Vol. 312: 5771. — P. 237–41.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Glowacki David R., Harvey Jeremy N. and Mulholland Adrian J. Taking Ockham’s razor to enzyme dynamics and catalysis // Nature Chemistry, 2012. — Vol. 4. — P. 169–76.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Из телесериала ВВС Fun to Imagine 2: Fire (1983), видео доступно по ссылке YouTube: http://www.youtube.com/watch?v=ITpDrdtGAmo.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Интервью CBC News доступно по ссылке: http://www.cbc.ca/news/technology/quantum-weirdness-used-by-plants-animals-1.912061.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Биения представляют собой колебания громкости — своего рода пульсацию, которая образуется двумя нотами практически одинаковой частоты и, таким образом, почти созвучными. Не следует путать биения с ритмом.</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Щели действительно должны быть очень узкими и располагаться очень близко друг к другу. В опытах, которые проводили в 1990-е годы, экран представлял собой лист золотой фольги, а ширина щелей составляла порядка одного микрометра (одной тысячной миллиметра).</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Мы допускаем, что датчик имеет 100 %-ную эффективность и точно дает нам знать, что атом проходит через щель, не влияя при этом на траекторию атома. Разумеется, на практике это невозможно, так как мы посредством наблюдения неизбежно нарушим путь прохождения атома, как мы увидим далее.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Engel G. S., Calhoun T. R., Read E. L., Ahn T.-K., Mancal T., Cheng Y.-C., Blankenship R. E. and Fleming G. R. Evidence for wavelike energy transfer through quantum coherence in photosynthetic systems // Nature, 2007. — Vol. 446. — P. 782–786.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Фемтосекунда равна одной миллионной от одной миллиардной секунды, или 10–15 секунд.</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Задача странствующего моряка состоит в том, чтобы найти кратчайший путь, проходящий через несколько городов. Математически это описывается как задача недетерминированной полиномиальной сложности: это одна из задач, для которых не существует короткого решения, даже теоретического. Единственным способом найти оптимальное решение является полный перебор всех возможных маршрутов с множеством вычислений.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Mercer I. P., El-Taha Y. C., Kajumba N., Marangos J. P., Tisch J. W. G., Gabrielsen M., Cogdell R. J., Springate E. and Turcu E. Instantaneous mapping of coherently coupled electronic transitions and energy transfers in a photosynthetic complex using angle-resolved coherent optical wave-mixing // Physical Review Letters, 2009. — Vol. 102: 5.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Collini E., Wong C. Y., Wilk K. E., Curmi P. M., Brumer P. and Scholes G. D. Coherently wired light-harvesting in photosynthetic marine algae at ambient temperature // Nature, 2010. — Vol. 463: 7281. — P. 644–647.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Panitchayangkoon G., Hayes D., Fransted K. A., Caram J. R., Harel E., Wen J., Blankenship R. E. and Engel G. S. Long-lived quantum coherence in photosynthetic complexes at physiological temperature // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2010. — Vol. 107: 29. — P. 12 766–12 770.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Calhoun T. R., Ginsberg N. S., Schlau-Cohen G. S., Cheng Y. C., Ballottari M., Bassi R. and Fleming G. R. Quantum coherence enabled determination of the energy landscape in light-harvesting complex II // Journal of Physical Chemistry B, 2009. — Vol. 113: 51. — P. 16 291–16 295.</p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Когда мы говорим «сгорание воды», мы, конечно, не имеем в виду, что вода является топливом, как уголь, но мы свободно используем этот термин для описания молекулярного процесса окисления.</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Тут мы должны сделать оговорку: квантовая механика все еще не может объяснить силу тяготения, так как теория относительности (под которой мы понимаем гравитацию) несовместима с квантовой механикой. Объединение квантовой механики и теории относительности для построения квантовой теории гравитации остается одной из величайших задач современной физики.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>К сожалению, популярность этого фильма привела к тому, что сохранение рыб-клоунов в дикой природе оказалось под угрозой. Рыбы-клоуны стали излюбленной добычей браконьеров, которые продают любителям аквариумов амфиприонов в больших количествах. Не нужно держать Немо у себя дома! Помните: настоящий дом амфиприонов — коралловый риф!</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Считается, что при сильных приливах нерест облегчается.</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Исход, гл. 30, 34–5.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Le Guerer A. Scent: The Mysterious and Essential Power of Smell. — N.Y.: Kodadsha America Inc., 1994. — P. 12.</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>1-метил-4-(1-метилэтиленил) — циклогексен.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>1 пикоампер равен 10–12 ампер.</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Eisner R. Richard Axel: one of the nobility in science // P &amp; S Columbia University College of Physicians and Surgeons, 2005. — Vol. 25: 1.</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>В данном контексте экспрессия означает активность гена в процессе преобразования информации в РНК, которая запускает механизм синтеза белка, кодируемого данным геном, например фермента или обонятельного рецептора.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Традиционно мускус получали из нескольких естественных источников, в том числе половых желез мускусного оленя, лицевых желез мускусного быка, испражнений лесной куницы и мочи барсука. Тем не менее в наше время в парфюмерии применяется только синтетический мускус.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Sell C. S. On the unpredictability of odor // Angewandte Chemie, International Edition (English), 2006. — Vol. 45: 38. — P. 6254–6261.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Хиральные молекулы не совмещаются в пространстве со своим зеркальным отражением.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Если быть точными, Хендрикс играл на обычной гитаре, перевернув ее в другую сторону и переставив струны так, что ми большой октавы оказывалась нижней струной, как и на левосторонней гитаре.</p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Mori K. and Shepherd G. M. Emerging principles of molecular signal processing by mitral/tufted cells in the olfactory bulb // Seminars in Cell Biology, 1994. — Vol. 5: 1. — P. 65–74.</p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Например, (4S,4aS,8aR)-(K) — геосмин и его зеркальный изомер (4R,4aR,8aS)-(C) — геосмин имеют одинаковый специфический запах сырой земли.</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Turin L. The Secret of Scent: Adventures in Perfume and the Science of Smell. — London: Faber &amp; Faber, 2006. — P.4.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Turin L. A spectroscopic mechanism for primary olfactory reception // Chemical Senses, 1996. — Vol. 21: 6. — P. 773–791.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Turin. The Secret of Scent. — P. 176.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Burr C. The Emperor of Scent: A True Story of Perfume and Obsession. — N.Y.: Random House, 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Keller A. and Vosshall L. B. A psychophysical test of the vibration theory of olfaction // Nature Neuroscience, 2004. — Vol. 7: 4. — P. 337–338.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>От термина «аносмия», обозначающего отсутствие способности различать запахи. Приобретенная аносмия обычно связана с поражением назального эпителия. Врожденная аносмия встречается редко.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>Franco M. I., Turin L., Mershin A. and Skoulakis E. M. Molecular vibration-sensing component in Drosophila melanogaster olfaction // Proceedings of the National Academy of Science, 2011. — Vol. 108: 9. — P. 3797–3802.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Brookes J. C., Hartoutsiou F., Horsfield A. P. and Stoneham A. M. Could humans recognize odor by phonon assisted tunneling? // Physical Review Letters, 2007. — Vol. 98: 3.</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Urquhart F. A. Found at last: the monarch’s winter home // National geographic. — Aug. 1976.</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Stanewsky R., Kaneko M., Emery P., Beretta B., Wager-Smith K., Kay S. A., Rosbash M. and Hall J. C. The cryb mutation identifies cryptochrome as a circadian photoreceptor in Drosophila // Cell, 1998. — Vol. 95: 5. — P. 681–692.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Zhu H., Sauman I., Yuan Q., Casselman A., Emery-Le M., Emery P. and Reppert S. M. Cryptochromes define a novel circadian clock mechanism in monarch butterflies that may underlie sun compass navigation // PLOS Biology, 2008. — Vol. 6: 1.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Reppert D. M., Gegear R. J. and Merlin C. Navigational mechanisms of migrating monarch butterflies // Trends in Neurosciences, 2010. — Vol. 33: 9. — P. 399–406.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Guerra P. A., Gegear R. J. and Reppert S. M. A magnetic compass aids monarch butterfly migration // Nature Communications, 2014. — Vol. 5: 4164. — P. 1–8.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Middendorf A. T. von. Die Isepiptesen Russlands Grundlagen zur Erforschung der Zugzeiten und Zugrichtungen der Vögel Russlands. — St Petersburg, 1853.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Yeagley H. L. and Whitmore F. C. A preliminary study of a physical basis of bird navigation // Journal of Applied Physics, 1947. — Vol. 18: 1035.</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Walker M. M., Diebel C. E., Haugh C. V., Pankhurst P. M., Montgomery J. C. and Green C. R. Structure and function of the vertebrate magnetic sense // Nature, 1997. — Vol. 390: 6658. — P. 371–376.</p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Hanzlik M., Heunemann C., Holtkamp-Rotzler E., Winklhofer M., Petersen N. and Fleissner G. Superparamagnetic magnetite in the upper beak tissue of homing pigeons // Biometals, 2000. — Vol. 13: 4. — P. 325–331.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Mora C. V., Davison M., Wild J. M. and Walker M. M. Magnetoreception and its trigeminal mediation in the homing pigeon // Nature, 2004. — Vol. 432. — P. 508–511.</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Treiber C., Salzer M., Riegler J., Edelman N., Sugar C., Breuss M., Pichler P., Cadiou H., Saunders M., Lythgoe M., Shaw J. and Keays D. A. Clusters of iron-rich cells in the upper beak of pigeons are macrophages not magnetosensitive neurons // Nature, 2012. — Vol. 484. — P. 367–370.</p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>Не путать с Эмленом Таннелом, великим американским футболистом 1950-х годов.</p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Emlen S. T., Wiltschko W., Demong N. J., Wiltschko R. and Bergman S. Magnetic direction finding: evidence for its use in migratory indigo buntings // Science, 1976. — Vol. 193: 4252. — P. 505–508.</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Pollack L. That nest of wires we call the imagination: a history of some key scientists behind the bird compass sense. — May 2012. — P. 5: http://www.ks.uiuc.edu/History/magnetoreception.</p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>Pollack L. That nest of wires we call the imagination: a history of some key scientists behind the bird compass sense. — May 2012, p. 6.</p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Schulten K., Staerk H., Weller A., Werner H.-J. and Nickel B. Magnetic field dependence of the geminate recombination of radical ion pairs in polar solvents // Zeitschrift für Physikale Chemie, 1976. — Vol. 101. — P. 371–390.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Pollack L. That nest of wires we call the imagination. — P. 11.</p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>Schulten K., Swenberg C. E. and Weller A. A biomagnetic sensory mechanism based on magnetic field modulated coherent electron spin motion // Zeitschrift für Physikale Chemie, 1978. — Vol. 111. — P. 1–5.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Термин «триплетный» здесь может ввести в заблуждение неспециалиста в квантовой механике, тем более что речь идет о паре электронов, так что здесь необходимо краткое пояснение: считается, что электрон имеет спин 1/2. Так, когда пара электронов имеют противоположные спины, эти значения в сумме дают ноль (1/2 — 1/2 = 0). Это касается синглетного спинового состояния. Но когда их спины однонаправленны, эти значения складываются (1/2 + 1/2 = 1). Термин «триплетный» относится к тому, что комбинированный спин 1 может быть в трех возможных направлениях (по полю, против поля, в сторону).</p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Два неспаренных электрона в молекуле кислорода, которые держат два атома вместе, обычно находятся в триплетном состоянии.</p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>From Hore P. The quantum robin // Navigation News. — Oct. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>Lambert N. Quantum biology // Nature Physics, 2013. — Vol. 9: 10. И источники, упомянутые в данном издании.</p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>Leask M. J. M. A physicochemical mechanism for magnetic field detection by migratory birds and homing pigeons // Nature, 1977. — Vol. 267. — P. 144–145.</p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Ritz T., Adem S. and Schulten K. A model for photoreceptor-based magnetoreception in birds // Biophysical Journal, 2000. — Vol. 78: 2. — P. 707–718.</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Liedvogel M., Maeda K., Henbest K., Schleicher E., Simon T., Timmel C. R., Hore P. J. and Mouritsen H. Chemical magnetoreception: bird cryptochrome 1a is excited by blue light and forms long-lived radicalpairs // PLOS One, 2007. — Vol. 2: 10.</p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>Куры, конечно, не мигрируют, даже в дикой природе. Но они, оказывается, по-прежнему сохранили способность к магниторецепции.</p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>Nießner C., Denzau S., Stapput K., Ahmad M., Peichl L., Wiltschko W. and Wiltschko R. Magnetoreception: activated cryptochrome 1a concurs with magnetic orientation in birds // Journal of the Royal Society Interface, 2013. — Nov. 6. — Vol. 10: 88.</p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>Ritz T., Thalau P., Phillips J. B., Wiltschko R. and Wiltschko W. Resonance effects indicate a radical-pair mechanism for avian magnetic compass // Nature, 2004. — Vol. 429. — P. 177–180.</p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Engels S., Schneider N.-L., Lefeldt N., Hein C. M., Zapka M., Michalik A., Elbers D., Kittel A., Hore P. J. and Mouritsen H. Anthropogenic electromagnetic noise disrupts magnetic compass orientation in a migratory bird // Nature, 2014. — Vol. 509. — P. 353–356.</p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>Gauger E. M., Rieper E., Morton J. J., Benjamin S. C. and Vedral V. Sustained quantum coherence and entanglement in the avian compass // Physical Review Letters, 2011. — Vol. 106: 4.</p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>Ahmad M., Galland P., Ritz T., Wiltschko R. and Wiltschko W. Magnetic intensity affects cryptochrome-dependent responses in Arabidopsis thaliana // Planta, 2007. — Vol. 225: 3. — P. 615–624.</p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>Vacha M., Puzova T. and Kvicalova M. Radio frequency magnetic fields disrupt magnetoreception in American cockroach // Journal of Experimental Biology, 2009. — Vol. 212: 21. — P. 3473–3477.</p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>По новым данным, в 2010 году в том же районе было уже менее 93°: https://ru.wikipedia.org/wiki/Полюсы_холода. — <emphasis>Примеч. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>Дно ледника, непосредственно накрывающего озеро, образовалось более чем 400 тысяч лет назад, однако само озеро могло замерзнуть еще раньше. Пока неясно, этот ли ледник накрыл озеро изначально, или он пришел на смену более ранним ледникам, а также замерзало ли озеро в перерыве между ледниковыми периодами.</p>
  </section>
  <section id="n_117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p>Организмы, живущие в средах с экстремальными (с точки зрения человека) условиями.</p>
  </section>
  <section id="n_118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>Shtarkman Y. M., Kocer Z. A., Edgar R., Veerapaneni R. S., D’Elia T., Morris P. F. and Rogers S. O. Subglacial Lake Vostok (Antarctica) accretion ice contains a diverse set of sequences from aquatic, marine and sediment-inhabiting bacteria and eukarya // PLOS One, 2013. — Vol. 8: 7.</p>
  </section>
  <section id="n_119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>Онкологические заболевания возникают вследствие мутаций в генах, контролирующих рост клеток. Мутации приводят к неконтролируемому росту клеток и, следовательно, к возникновению опухоли.</p>
  </section>
  <section id="n_120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>Watson J. D. and Crick F. H. C. Molecular structure of nucleic acids: a structure for deoxyribose nucleic acid // Nature, 1953. — Vol. 171. — P. 737–738.</p>
  </section>
  <section id="n_121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>Разумеется, новая теория эволюции с таким же успехом могла бы называться теорией естественного отбора Уоллеса, по имени великого британского натуралиста и географа Альфреда Рассела Уоллеса, который, путешествуя в тропиках, подхватил малярию и, проходя лечение в больнице и рассуждая о выживании, пришел к тем же идеям, что и Дарвин.</p>
  </section>
  <section id="n_122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>Дарвин Ч. Происхождение видов путем естественного отбора или сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь. Пер. с англ. 6-го изд. [1872]. — СПб.: 1991. Глава 4.</p>
  </section>
  <section id="n_123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p>Термин «генетический» был предложен в 1905 году Уильямом Бэтсоном, английским генетиком и сторонником идей Менделя. Термин «ген» был введен в научный оборот четырьмя годами позже датским ботаником Вильгельмом Иогансеном для различения совокупности внешних признаков индивида (его фенотипа) и его генов (генотипа).</p>
  </section>
  <section id="n_124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>Watson J. D. and Crick F. H. C. Genetic implications of the structure of deoxyribonucleic acid // Nature, 1953. — Vol. 171. — P. 964–969.</p>
  </section>
  <section id="n_125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p>Альтернативные таутомерические соединения гуанина и тимина называют также енольной формой или кетоформой в зависимости от положения протонов; таутомеры цитозина и аденина называют кетоформой или аминоформой.</p>
  </section>
  <section id="n_126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <p>Wang W., Hellinga H. W. and Beese L. S. Structural evidence for the rare tautomer hypothesis of spontaneous mutagenesis // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011. — Vol. 108: 43. — P. 17 644–17 648.</p>
  </section>
  <section id="n_127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>Datta A. and Jinks-Robertson S. Association of increased spontaneous mutation rates with high levels of transcription in yeast // Science, 1995. — Vol. 268: 5217. — P. 1616–1619.</p>
  </section>
  <section id="n_128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>Bachl J., Carlson C., Gray-Schopfer V., Dessing M. and Olsson C. Increased transcription levels induce higher mutation rates in a hypermutating cell line // Journal of Immunology, 2001. — Vol. 166: 8.</p>
  </section>
  <section id="n_129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p>Cui P., Ding F., Lin Q., Zhang L., Li A., Zhang Z., Hu S. and Yu J. Distinct contributions of replication and transcription to mutation rate variation of human genomes // Genomics, Proteomics and Bioinformatics, 2012. — Vol. 10: 1. — P. 4–10.</p>
  </section>
  <section id="n_130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>Cairns J., Overbaugh J. and Millar S. The origin of mutants // Nature, 1988. — Vol. 335. — P. 142–145.</p>
  </section>
  <section id="n_131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>Cairns John on Watson Jim. Cold Spring Harbor Oral History Collection. Интервью доступно по ссылке: http://library.cshl.edu/oralhistory/interview/james-d-watson/meeting-jim-watson/watson/.</p>
  </section>
  <section id="n_132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>Gribbin J. In Search of Schrödinger’s Cat. — London: Wildwood House, 1984; repr. Black Swan, 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>Escherichia coli.</p>
  </section>
  <section id="n_134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>Имеется в виду модель, не имеющая строгой математической базы.</p>
  </section>
  <section id="n_135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p>McFadden J. and Al-Khalili J. A quantum mechanical model of adaptive mutation // Biosystems, 1999. — Vol. 50: 3. — P. 203–211.</p>
  </section>
  <section id="n_136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>На самом деле в образовании пары оснований участвуют несколько водородных связей, однако приводимое нами сравнение работает и в упрощенной форме, если свести модель водородной связи к одному протону.</p>
  </section>
  <section id="n_137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>Голодающие бактерии, испытывающие стресс, могут продолжать попытки копировать собственную ДНК, однако попытки репликации будут, скорее всего, неудачными ввиду нехватки ресурсов для организации процесса, поэтому клетка будет создавать лишь короткие цепочки, соответствующие нескольким генам.</p>
  </section>
  <section id="n_138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>McFadden J. Quantum Evolution. — London: HarperCollins, 2000.</p>
  </section>
  <section id="n_139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Критический обзор книги опубликован здесь: http://arxiv.org/abs/quant-ph/0101019 ответ авторов можно найти по ссылке: http://arxiv.org/abs/quant-ph/0110083.</p>
  </section>
  <section id="n_140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>Hendrickson H., Slechta E. S., Bergthorsson U., Andersson D. I. and Roth J. R. Amplification-mutagenesis: evidence that «directed» adaptive mutation and general hypermutability result from growth with a selected gene amplification // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2002. — Vol. 99: 4.</p>
  </section>
  <section id="n_141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p>Например, Stumpf J. D., Poteete A. R. and Foster P. L. Amplification of lac cannot account for adaptive mutation to Lac+ in Escherichia coli // Journal of Bacteriology, 2007. — Vol. 189: 6.</p>
  </section>
  <section id="n_142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>Например, Kryachko E. S. The origin of spontaneous point mutations in DNA via Lowdin mechanism of proton tunneling in DNA base pairs: cure with covalent base pairing // International Journal Of Quantum Chemistry, 2002. — Vol. 90: 2; Zhao Zhen Min, Zhang Qi Ren, Gao Chun Yuan and Zhuo Yi Zhong. Motion of the hydrogen bond proton in cytosine and the transition between its normal and imino states // Physics Letters A, 2006. — Vol. 359: 1. — P. 10–13.</p>
  </section>
  <section id="n_143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>Один из самых интересных вопросов современной квантовой биологии — сама ли жизнь «обнаружила» квантовые преимущества, или квантовая механика случайно оказалась бок о бок с генетикой.</p>
  </section>
  <section id="n_144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p>Интервью для the Los Angeles Times, 14 февраля 1995 года.</p>
  </section>
  <section id="n_145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p>К удивлению киноманов, фильм Херцога снят в 3D.</p>
  </section>
  <section id="n_146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Hadamard J. Essay on the Psychology of Invention in the Mathematical Field. — Princeton: Princeton University Press, 1945. However, according to Daniel Dennett in ‘Memes and the exploitation of imagination’, Journal of Aesthetics and Art Criticism, 1999. — Vol. 48.</p>
  </section>
  <section id="n_147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>McFadden J. The CEMI field theory gestalt information and the meaning of meaning // Journal of Consciousness Studies, 2013. — Vol. 20: 3–4. — P. 152–182.</p>
  </section>
  <section id="n_148">
   <title>
    <p>148</p>
   </title>
   <p>Chauvet et al. Dawn of Art.</p>
  </section>
  <section id="n_149">
   <title>
    <p>149</p>
   </title>
   <p>Kinsbourne M. Integrated cortical field model of consciousness // Experimental and Theoretical Studies of Consciousness, CIBA Foundation Symposium No. 174. — Chichester: Wiley, 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_150">
   <title>
    <p>150</p>
   </title>
   <p>Размеры Интернета не так легко оценить, но каждая веб-страница в настоящее время ссылается в среднем на чуть менее сотни других страниц, в то время как нейроны имеют синаптические связи с тысячами других нейронов. Таким образом, если говорить о связях, то их около триллиона между веб-страницами и примерно в сотни раз больше между нейронами в человеческом мозге. Но Интернет удваивается в размере каждые несколько лет, поэтому ожидается, что он будет соперничать по сложности с человеческим мозгом в течение ближайших десяти лет. Станет ли Интернет тогда сознательным?</p>
  </section>
  <section id="n_151">
   <title>
    <p>151</p>
   </title>
   <p>Для читателя-физика: описанное нами здесь является сферой Блоха.</p>
  </section>
  <section id="n_152">
   <title>
    <p>152</p>
   </title>
   <p>В действительности нити представляют собой математическую зависимость между фазой и амплитудой запутанных кубитов, представленную в уравнении Шредингера.</p>
  </section>
  <section id="n_153">
   <title>
    <p>153</p>
   </title>
   <p>Saeedi K., Simmons S., Salvail J. Z., Dluhy P., Riemann H., Abrosimov N. V., Becker P., Pohl H.-J., Morton J. J. L. and Thewalt M. L. W. Room-temperature quantum bit storage exceeding 29 minutes using ionized donors in silicon-28 // Science, 2013. — Vol. 342: 6160.</p>
  </section>
  <section id="n_154">
   <title>
    <p>154</p>
   </title>
   <p>Hofstadter D., Escher Gödel. Bach: An Eternal Golden Braid. — N. Y: Basic Books, 1999; first publ. 1979.</p>
  </section>
  <section id="n_155">
   <title>
    <p>155</p>
   </title>
   <p>Penrose R. Shadows of the Mind: A Search for the Missing Science of Consciousness. — Oxford: Oxford University Press, 1994.</p>
  </section>
  <section id="n_156">
   <title>
    <p>156</p>
   </title>
   <p>Джонджо [Макфадден], пользуясь случаем, хотел бы извиниться перед Хамероффом за ошибочное написание его имени в книге «Квантовая эволюция».</p>
  </section>
  <section id="n_157">
   <title>
    <p>157</p>
   </title>
   <p>Hameroff S. Quantum computation in brain microtubules? The Penrose — Hameroff «Orch OR» model of consciousness // Philosophical Transactions of the Royal Society Series A, 1998. — Vol. 356: 174; Hameroff S. and Penrose R. Consciousness in the universe: a review of the «Orch OR» theory // Physics of Life Reviews, 2014. — Vol. 11.</p>
  </section>
  <section id="n_158">
   <title>
    <p>158</p>
   </title>
   <p>Это еще одна сложная концепция, но Пенроуз предложил совершенно особенную интерпретацию проблемы измерения в квантовой механике, предположив, что в достаточно сложных (и, следовательно, более массивных) квантовых системах их гравитационное влияние на пространство-время создает возмущение, которое разрушает волновую функцию, превращая квант в классическую систему, и что этот процесс порождает наши мысли. Подробности этой экстраординарной теории хорошо описаны в книгах Пенроуза, но стоит сказать, что его предложение имеет на сегодняшний день мало приверженцев среди исследователей квантовой физики.</p>
  </section>
  <section id="n_159">
   <title>
    <p>159</p>
   </title>
   <p>Tegmark M. Importance of quantum decoherence in brain processes // Physical Review E, 2000. — Vol. 61.</p>
  </section>
  <section id="n_160">
   <title>
    <p>160</p>
   </title>
   <p>Пикосекунда — это одна миллионная от одной миллионной доли (или 10–12) секунды.</p>
  </section>
  <section id="n_161">
   <title>
    <p>161</p>
   </title>
   <p>Смотреть, например, Litt A., Eliasmith C., Kroon F. W., Weinstein S. and Thagard P. Is the brain a quantum computer? // Cognitive Science, 2006. — Vol. 30: 3.</p>
  </section>
  <section id="n_162">
   <title>
    <p>162</p>
   </title>
   <p>Bernroider G. and Summhammer J. Can quantum entanglement between ion transition states effect action potential initiation? // Cognitive Computation, 2012. — Vol. 4.</p>
  </section>
  <section id="n_163">
   <title>
    <p>163</p>
   </title>
   <p>McFadden J. Synchronous firing and its influence on the brain’s electromagnetic field: evidence for an electromagnetic theory of consciousness // Journal of Consciousness Studies, 2002. — Vol. 9. — P. 23–50; Pockett S. The Nature of Consciousness: A Hypothesis. — Lincoln, NE: Writers Club Press, 2000; John E. R. A field theory of consciousness // Consciousness and Cognition, 2001. — Vol. 10: 2; McFadden J. The CEMI field theory closing the loop // Journal of Consciousness Studies, 2013. — Vol. 20: 1–2. — P. 153–168.</p>
  </section>
  <section id="n_164">
   <title>
    <p>164</p>
   </title>
   <p>McFadden J. The CEMI field theory gestalt information and the meaning of meaning.</p>
  </section>
  <section id="n_165">
   <title>
    <p>165</p>
   </title>
   <p>Anastassiou C. A., Perin R., Markram H. and Koch C. Ephaptic coupling of cortical neurons // Nature Neuroscience, 2011. — Vol. 14: 2. — P. 217–223; Frohlich F. and McCormick D. A. Endogenous electric fields may guide neocortical network activity // Neuron, 2010. — Vol. 67: 1. — P. 129–143.</p>
  </section>
  <section id="n_166">
   <title>
    <p>166</p>
   </title>
   <p>McFadden J. The CEMI field theory closing the loop.</p>
  </section>
  <section id="n_167">
   <title>
    <p>167</p>
   </title>
   <p>Singer W. Consciousness and the structure of neuronal representations // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 1998. — Vol. 353: 1377. — P. 1829–1840.</p>
  </section>
  <section id="n_168">
   <title>
    <p>168</p>
   </title>
   <p>Земля, как полагают, сформировалась из остатков звезды около 4,5 миллиарда лет назад, но на формирование твердой земной коры ушло около полутора миллиардов лет.</p>
  </section>
  <section id="n_169">
   <title>
    <p>169</p>
   </title>
   <p>Miller S. L. A production of amino acids under possible primitive earth conditions // Science, 1953. — Vol. 117: 3046. — P. 528–529.</p>
  </section>
  <section id="n_170">
   <title>
    <p>170</p>
   </title>
   <p>Это исключает вирусы, которые могут реплицироваться только с помощью живой клетки.</p>
  </section>
  <section id="n_171">
   <title>
    <p>171</p>
   </title>
   <p>Cairns-Smith S. L. Seven Clues to the Origin of Life: A Scientific Detective Story. — Cambridge: Cambridge University Press, 1985; new edn 1990.</p>
  </section>
  <section id="n_172">
   <title>
    <p>172</p>
   </title>
   <p>McFadden J. Quantum Evolution; McFadden J. and Al-Khalili J. Quantum coherence and the search for the first replicator // in D. Abbott, P. C. Davies and A. K. Patki, eds. Quantum Aspects of Life. — London: Imperial College Press, 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_173">
   <title>
    <p>173</p>
   </title>
   <p>Patel A. Quantum algorithms and the genetic code // Pramana Journal of Physics, 2001. — Vol. 56. — P. 367–381; available at: http://arxiv.org/pdf/quant-ph/0002037.pdf.</p>
  </section>
  <section id="n_174">
   <title>
    <p>174</p>
   </title>
   <p>Термин, используемый для обозначения беспорядочных молекулярных вибраций.</p>
  </section>
  <section id="n_175">
   <title>
    <p>175</p>
   </title>
   <p>Из песни The Beach Boys «Good vibrations».</p>
  </section>
  <section id="n_176">
   <title>
    <p>176</p>
   </title>
   <p>Амплитуда колебаний достаточно мала, поэтому распространение помех не сопровождается передачей большого количества энергии.</p>
  </section>
  <section id="n_177">
   <title>
    <p>177</p>
   </title>
   <p>Plenio M. B. and Huelga S. F. Dephasing-assisted transport: quantum networks and biomolecules // New Journal of Physics, 2008. — Vol. 10; Caruso F., Chin A. W., Datta A., Huelga S. F. and Plenio M. B. Highly efficient energy excitation transfer in light-harvesting complexes: the fundamental role of noise-assisted transport // Journal of Chemical Physics, 2009. — Vol. 131.</p>
  </section>
  <section id="n_178">
   <title>
    <p>178</p>
   </title>
   <p>Mohseni M., Rebentrost P., Lloyd S. and Aspuru-Guzik A. Environmentassisted quantum walks in photosynthetic energy transfer // Journal of Chemical Physics, 2008. — Vol. 129: 17.</p>
  </section>
  <section id="n_179">
   <title>
    <p>179</p>
   </title>
   <p>Misra B. and Sudarshan G. The Zeno paradox in quantum theory // Journal of Mathematical Physics, 1977. — Vol. 18. — P. 746: http://dx.doi.org/10.1063/1.523304.</p>
  </section>
  <section id="n_180">
   <title>
    <p>180</p>
   </title>
   <p>Lloyd S., Mohseni M., Shabani A. and Rabitz H. The quantum Goldilocks effect: on the convergence of timescales in quantum transport. — 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_181">
   <title>
    <p>181</p>
   </title>
   <p>Chin A. W., Huelga S. F. and Plenio M. B. Coherence and decoherence in biological systems: principles of noise-assisted transport and the origin of long-lived coherences // Philosophical Transactions of the Royal Society A, 2012. — Vol. 370; Chin A. W., Prior J., Rosenbach R., Caycedo-Soler F., Huelga S. F. and Plenio M. B. The role of non-equilibrium vibrational structures in electronic coherence and recoherence in pigment-protein complexes // Nature Physics, 2013. — Vol. 9: 2. — P. 113–118.</p>
  </section>
  <section id="n_182">
   <title>
    <p>182</p>
   </title>
   <p>O’Reilly E. J. and Olaya-Castro A. Non-classicality of molecular vibrations activating electronic dynamics at room temperature // Nature Communications, 2014. — Vol. 5.</p>
  </section>
  <section id="n_183">
   <title>
    <p>183</p>
   </title>
   <p>Stewart I. Does God Play Dice? The New Mathematics of Chaos. — Harmondsworth: Penguin UK, 1997; Kauffman S. The Origins of Order: Self-Organization and Selection in EVolution. — N.Y.: Oxford University Press, 1993; Gleick J. Chaos: Making a New Science. — N.Y.: Random House, 1997.</p>
  </section>
  <section id="n_184">
   <title>
    <p>184</p>
   </title>
   <p>Scully M. O., Chapin K. R., Dorfman K. E., Kim M. B. and Svidzinsky A. Quantum heat engine power can be increased by noise-induced coherence // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011. — Vol. 108: 37.</p>
  </section>
  <section id="n_185">
   <title>
    <p>185</p>
   </title>
   <p>Dorfman K. E., Voronine D. V., Mukamel S. and Scully M. O. Photosynthetic reaction center as a quantum heat engine // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013. — Vol. 110: 8.</p>
  </section>
  <section id="n_186">
   <title>
    <p>186</p>
   </title>
   <p>Растения имеют фотосистемы двух разновидностей — I и II.</p>
  </section>
  <section id="n_187">
   <title>
    <p>187</p>
   </title>
   <p>Ferretti M., Novoderezhkin V. I., Romero E., Augulis R., Pandit A., Zigmantas D. and Grondelle R. Van. The nature of coherences in the B820 bacteriochlorophyll dimer revealed by two-dimensional electronic spectroscopy // Physical Chemistry Chemical Physics, 2014. — Vol. 16.</p>
  </section>
  <section id="n_188">
   <title>
    <p>188</p>
   </title>
   <p>Pudney C. R., Guerriero A., Baxter N. J., Johannissen L. O., Waltho J. P., Hay S. and Scrutton N. S. Fast protein motions are coupled to enzyme H-transfer reactions // Journal of the American Chemical Society, 2013. — Vol. 135.</p>
  </section>
  <section id="n_189">
   <title>
    <p>189</p>
   </title>
   <p>Klinman J. P. and Kohen A. Hydrogen tunnelling links protein dynamics to enzyme catalysis // Annual Review of Biochemistry, 2013. — Vol. 82. — P. 471–496.</p>
  </section>
  <section id="n_190">
   <title>
    <p>190</p>
   </title>
   <p>Armstrong R. and Spiller N. Living quarters // Nature, 2010. — Vol. 467. — P. 916–919.</p>
  </section>
  <section id="n_191">
   <title>
    <p>191</p>
   </title>
   <p>Ludec S. The Mechanism of Life. — London: William Heinemann, 1914.</p>
  </section>
  <section id="n_192">
   <title>
    <p>192</p>
   </title>
   <p>Toyota T., Maru N., Hanczyc M. M., Ikegami T. and Sugawara T. Selfpropelled oil droplets consuming «fuel» surfactant // Journal of the American Chemical Society, 2009. — Vol. 131: 14.</p>
  </section>
  <section id="n_193">
   <title>
    <p>193</p>
   </title>
   <p>Chen I. A., Salehi-Ashtiani K. and Szostak J. W. RNA catalysis in model protocell vesicles // Journal of the American Chemical Society, 2005. — Vol. 127: 38.</p>
  </section>
  <section id="n_194">
   <title>
    <p>194</p>
   </title>
   <p>Peters R. J., Marguet M., Marais S., Fraaije M. W., Hest J. C. van and Lecommandoux S. Cascade reactions in multicompartmentalized polymersomes // Angewandte Chemie International Edition (English), 2014. — Vol. 53: 1. — P. 146–150.</p>
  </section>
  <section id="n_195">
   <title>
    <p>195</p>
   </title>
   <p>Hayes D., Griffin G. B. and Engel G. S. Engineering coherence among excited states in synthetic heterodimer systems // Science, 2013. — Vol. 340: 6139.</p>
  </section>
  <section id="n_196">
   <title>
    <p>196</p>
   </title>
   <p>Dorfman et al. Photosynthetic reaction center as a quantum heat engine.</p>
  </section>
  <section id="n_197">
   <title>
    <p>197</p>
   </title>
   <p>Creatore C., Parker M. A., Emmott S. and Chin A. W. An efficient biologically-inspired photocell enhanced by quantum coherence. — 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_198">
   <title>
    <p>198</p>
   </title>
   <p>Tan C., Saurabh S., Bruchez M. P., Schwartz R. and Leduc P. Molecular crowding shapes gene expression in synthetic cellular nanosystems // Nature Nanotechnology, 2013. — Vol. 8: 8. — P. 602–608; Cheung M. S., Klimov D. and Thirumalai D. Molecular crowding enhances native state stability and refolding rates of globular proteins // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2005. — Vol. 102: 13.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH
BwcGBwcICQsJCAgKCAcHCg0KCgsMDAwMBwkODw0MDgsMDAz/2wBDAQICAgMDAwYDAwYMCAcI
DAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAz/wAAR
CAN1AjoDAREAAhEBAxEB/8QAHgABAQACAwEBAQEAAAAAAAAAAAEHCAUGCQQCAwr/xAB1EAAB
AgUDAgMEAwYNDAsLBREBAgMABAUGEQcSIQgxCRNBFCJRYRUycQojQoGW1BYZM1JXdpGTlaGy
0dMXGiQ3OkNHU2J3scMYJSg2OEZWcnOStCY0OWZ0dYKFlLPBKmNkZYO14fDxJ1RnosLEKTVE
RYajpP/EAB0BAQABBQEBAQAAAAAAAAAAAAAEAQMFBgcCCAn/xABYEQABAwIEAwQGBgYFCQcD
AQkBAAIDBBEFEiExBkFREyJhcQcUMoGRoUJSscHR8BUjMzRicgiCkrLhFiQ2c5OiwtLxFxg1
Q1NUgyU3Y+JVJnSzJ0SjpMP/2gAMAwEAAhEDEQA/APD+NoWnpBEgiQRIIrwO0EUHeCKkQRSC
JBFdxAxBFB3giAQRU/xQRTtBEzBE7wRVWM8QRTGDzBEIxBE7wRDBEgivfvBEHcQRCeYIpBEx
gwRDBFcYgimYIqM4x8YIpBFQcQRCf4oIhV8IIoOOYIqeR3giY4giYwnMEQHaYIhOR84IgPOY
Ioe8ESCK+kEUgiQRAMmCK474gimIIkEVAyYIoO8ETMESCJnMEQ94IkEV7GCKY4giuM8/uwRC
cwRSCIDiCJ6QRIIrjIgiDtBE7CCICUmCJsMEQgekEUzxiCJBEgivYQRQwRBBExBFR2gimYIk
ESCJ2MESCJBFTzBFIIhOYIkESCKjgwRDjPygibtvaCITkwRT0giDvBFT6fGCJnAxBFAcQRUn
mCKZ4giuc4+UEQgQRSCKk5giAfuQRSCJxBE9YIhOYIgOIIgGftgiQRMZgiuO0ETuIIp3gip5
gikEQHEEVIyMwRSCIBmCIYIgGTBFScDEEU7QRXuPnBFDBFQcEekEUPeCIDgwRDzBEzxBE9II
gOIIkEV3QRM5gig5gioOTzBFdp+MEX5J/FBEgiuc49IIp6wRDBFcZEEUgivpBEz8oImOYIpB
EgipP7sETvBExBEPbtBFUgH+aCL8+kESCKjg/KCKZ5gid4IkEVEEU7wRIIrt47wRSCKmCJ2T
2gikEQnMESCIIIhMESCKhOR3xBFMQRUnOIImOYIpmCJBEgiQRIIqBxnMEUz+KCK428mCJ6QR
TEEVPbvBFIIr6QRD9kETPMEUMESCK4wPnBFPSCKjn+eCJiCKQRIIqeIIpBFSOIIp6QRIIqBB
E7QRE8wRNhgq2UxBUSCJBFcZgiE5giA4gikEV7D4mCKA4giZgid4IkESCKhOfWCKHvBFeT8Y
Inb7YIgH7sEUMESCJ6wRUjBxBFM4giuMcwRBwYIoYIkESCJBEgipGPnBFIIhEETEEQnMESCJ
BEgidoIrjAzBFIIkEV/jEEUgiYgiZgiQRM5giZgivpBFO0ESCJBFT9sEQjA75gikETsYIr3g
ikEVPHEEUzBEgiQRD3gip5giggiuMesEQ8fDmCJnJgiHvBFAMwVQkFRMwRU8jPwgicYgiE5x
BE4zBFIIuWsuw63qXc0vRbbotXuCszZwxIUySdnJp4/5LTaVKP4hFHODdSrjI3O2C3S0Z+5v
OsHWalpnxpYbSkFJKy9dNXlaWpA2k5UyVKeT2xy2MZGcDkRXVsQ5qYzDpDv+fsWQpj7lP6o2
qNKzLc5pC/MzC1IXJou4h1gDOFKUWAgg+gSonnnEePX4+hXsYa6+6xBr59z9dXfTtJPzlW0Z
rtbp7GSqZtmYYrg2gq97y5dangMJzy2MAjOCcRcZWRO5q0+glbcgLTyqUmZolUmZGdl5iTnZ
NZbmJeYaU08wsHBStCgFJIPoQDEkEHZRHsLTYr54qvCQRXseIIkETP4oIVD3gipPGYIp3gip
4PMETv2gicj8cEUgiA4giQRIInEET1givrzBEHI+cEUEEVzz8oIgOIIpBFeMQRSCK9+BBFMQ
RUCCJnnjtBFIIqnHrBFIIqcQRM9vlBEOD6QRCYIpniCIRiCJ3EEQQRU8HmCKDmCJBExxBEHa
CKgZgiEYEEUIxBE9PnBExBEgiDtBEgidjBEAzBE7QRIIqODzBEJBMEU7QRXeYIoYIkESCJmC
IBuOBBF6A+Hx4L1P1F0NHUF1J3kjRfp6klJdYmnhtrF2jJw3JNlJKUL2kJXsWtzny0Ee+Ic1
UQ7s4xcrJ09GMvaS6BZB1R+6CKD0s2fOafdEmktvaKWqrLL911OTbn7lrWMpDy/MK0oJ7gvK
fUPQI7R4bSF3emN17lrWsGWELQ3XHrX1f6mam7N6gan33dzrwwpFSrcw4wBgjAZCg0kYUoYS
gDk/GJbIWN2CgyVUj9ysaIfcQrcHFhSeQQsggxcVjMVm7p38THqA6U6qxNWDq/ftCRLnIk1V
ZyckF85wqVmC4yoZz3R6mLL6eN24UllZK03ut57O8Z3QvxKqSzZfW/pRRmao+luXktVrKkjJ
1emK4T5syhO5zZwCfL8xvGQWMcxFdTSR96E+5TmVcUvdlGq1y8Tnwa7u6BaXTr9tqtyOq2hF
07HqBfdF2uyxQ4R5bc2GypLS1E4StJLbhHBSrLYvQVIf3ToVGqaMs7zNQtMiMRKUBfrumCL8
k5gip44gikEVA5giEYOIIhMEQCCKZgioOIIp3givBgihGIImf44IkESCJmCIIIkEQDMESCK9
zBEHAgikEVzBEIMETgd+8EUPEEVMEUgiQRXMEUxBE7HiCJxj5wRO8EVgikESCK43HiCKQRU8
/jgimIIgOIIqB8e0EQ8j5QRTuYIkEVBxBEzzmCKQRIIkEVgiYz29IIoIIn1jBEAyYIrtPwgi
kEVKcQRTOYIrxniCL0J8GTw77Evex7z6n+oYOyvT5o398VJlPvXhVElJRJITx5jaVKbSpAI8
111tvO3zcQqqYgiKPcrJ0dO3L2kmywV4m/ifag+JxrvMXHdM49T7Wpjzjdr2sw7iQt2V+qlK
ED3VPqQE+Y93UeBtQEpF6CnbGPFWKmqMhIGy1qMX1DQHEETPMESCIO8EW8XhA+Le/wBEFdn9
NtS5NF8dOGoRVI3ZbM+0Ztmntu+65OyrRzhQBy40nh1IyMOJQqIlTT5++3cLI0lXbuP2/P5/
OnXvGR8MU+HLr9T3LYqDlzaO6jSYrth3CHA8mbk1pSsyy3EgJU60HEEKH6o240vuVBPqmn7R
tjuN14rKfIczditPu8SVBQQRVQwYImP3YImSqCJ2gimeIIkESCJBFRBE3QRSCJBEEESCJBEx
BEIxBE7wRMQRO8ETPGIIrjjMEUMEVxjEETHEEQDmCKcQRXPGIIpBFRx+OCJ2MET0gifWgiEY
7QRSCJBFSciCIMesEUHeCJmCJ6QRU89vSCKQRXbgCCKCCJBEgid4IqDkYgiCCKQRUAH7YIhH
MEUPeCIDiCIDiCJxBEgiufdxBEH8UEXY9ItKK7rhqdQbQtqTcn67ck+xTpJpKSoeY64ltKlY
HuoSVAqUeAkEmLNRURQMMkzg0DmSAPidFJpaaSaQMjaSfDX7F6K/dCGu9G0SltNejTTKcQjT
nQmjyrtbVLOJ21yuvNeYp90p4WpCHFOHP99m3eMoTiHh5ZK31hpBDtiDcfFT8RLov1BFiN+S
82J2z6vTaBLVWZpNUl6VOq2y867JuolphXPCHSnYo+6rhJP1T8DGRDgTZYoxuDcx2X4t61qn
d9R9jpFNqNWm9pX5ElKuTLu0YyrYgFWBkZOMcwJA3RkbnGzV8S0FtRSoFKknBBGCDFV5Isvy
IKip7ntBFBj1gioJTgjjEEXq34c1WPiu+EBqx0t1t323UPRGVN/6YPOZcfXLt7/OkU9yUBS1
shI7JnW/RsYx0w7GUSjY7rMQO7eIxncfn8+K8rqxQp6gzCWp+SnJB1aA4luaYWyspPY7VAGJ
cFTFO3PC4OHUEH7Fj6illgdllaQfHRfJF5R1+kIU6oJSCpSjgADJJgTbUqoaToF+fT/8OYIV
ew+cFRM85gih5giZgipHOIIoRiCJ6QRUcHiCJn4esETOMwRPSCKHvxBEzxBExg8wRUc/ZBEH
YwRSCJBEEEV/BgimYIkEQjEEV7HmCKQRIIkEV4gid8QRO54gidoIpBEgioGR9kEUgiQRIIkE
SCJBE9IIrkkwROMQRSCJBEgiQRIIhgiQRDBEgiuPdzBFIIrsMERR44gineCKjkgQQL2u8FzR
W2rC6KreuemSUua/eYmJiqz5SlTzmyYdaQxu7htCUD3PipRIyY+EfTrjlbWcTzUFQ49lBlDG
8tWhxdbmSTv0AA0X2B6JcIpKbAoqyEDtJblx56OIA8gBt1uV0nx49GLbq3TZSr3ckpaXueiV
mVp8vNtoSh2Zl3/M3sLPdaUlO9I52kKxgKVGe/o743WxY4/CmOJgkY5xbyDm2s4DkTex66cw
FiPTThVLJhbK9zbStcADzIN9D12uOmvUreXo36J6B4hn3MtphpTVXpCXrVctuZm7YmJlYCpK
rS83NuS7yM84Bylzbz5Tjg7GPrV8hZUFwXz02MPhynx+9eeH3LNYlY0v8aepWzcEhMUiu0C1
69TKlIu8OSkyy/KtutK+aVpI+eMxLrnB0QcFDoGZJHN/PNefOnvTze/VP1FTdlaeWxV7vumq
1GcVL06ntb3VJS6srcUSQlCEjlS1kJGRk8iJhe1jbuUEwukks386LIvV/wCEr1D9BlqsV7VP
TGsW7b8w6hgVZmYl6hItOq4Q247LOOJaUo8AL27jwMniPEdTG82aVWSjkYLkLoWs/Rdqh086
XWRet52dUqDamo8sJy2qm66y4xV2i0h0KbLa1EZbcQrCwk4Pbg49sla4kA7K2+ne1ocdiv1q
h0Taq6LaFWfqZdNkVmiWHf8As/Q/WZjyjL1Pe0p1G0JWVp3NpUpO9KcgEiDZmOcWg6hVkpXs
aHFL66K9U9NOnG1tXK/ZlUpWm96zCZWiVx9xkMVFxSXVAIQFl0ZSy6QVIAIRnPIyEzC4sG4R
9M9rQ87L1X8Em7KJ0G2H063bTKHJz1V1yvJi27irZ5EjLza5llltS8jYEuNsoCchO8rJyrAP
z1FiVbi/pLnpZpiyKjY7JH9e7W5jbnfNmJ3yhttLrtT6Clw7giKoiiDn1Dxmf9WzjbXwta21
yea188ZTrWfk9V9cdCL3sWh1yr2veExL2xcG32d2mSKlh9pzaCol7yltpBQpKFpUrenjadh4
d9E0WD48zGcHqnxQm5ki3DieXIZNb6guaQMp6YXHPSG/EMJdhuJQNfILZX7EAaX597TkQDfU
ddN9Aeg/VnqhoExV7Isyfq1Jl1qaM6t1qVl1rTjchC3VpC1DPITnHriN04j9IXD2AzCnxSpD
JDY5bFzrHYkNBsD428FqWCcE41i8RnoIC5g53AHuJIv7lkXojpOqHR31zyVMa0qfuS+2pCYa
RblQUmVeU2treX2XTlAISgkLG4FO8Dk8azx7NgPEnCjp3YgIqYuae1bdwuDbK5uh1J1BsQbF
Z/hGLFsC4gEIpO0mAPcdobWvcHbYb63FwsR1ewbu6jupev0uh2k8q6a5WZ19VCpjYUmSc85a
nWk87UttHIKiQkBPeNzhxHDsFwOGerqR2EbGDtHn2hlABPMl29tzdazPQV2K4tLFBB+te9xy
N5G5JHgB12XMa+9BWrnTFbzVXvWy6jSaS6tLXtzbrU1LNrV9VK1tLUEEngbsZPAyeIhcOekT
h3HZjT4XVNfINcpBa4gbkBwF7c7XUjG+CMawmLt66Atb1uCPeWk296/hp90Mataq2vb1bt2x
a3V6TdTrrNLm5cNlqZU0VhwklfuJSW1gqXtTx35GbmJekDh7D55qWtq2sfCAXg3uL2ty1JuL
BtyvFDwXjNZDFPTQOcyS4aRbW1789NjqbBcX1BdJ+oXS1VpSTvu156gLqCVKlHVqQ9Lze3G7
y3W1KQojIyM5GRkcxL4b4wwbH43S4TOJA3cagi+12uAIvyNrKNjvC+J4O9rMQiLM22xB8iLj
5rsOhvh86xdR1pmvWhY1TqVFwotzrrrMoxM7TghpTy0+ZggjKcjIIzmMZxB6SOG8FqPVMSq2
tk5tAc4j+YNBy++xU/B+BMcxSD1iipy5nUkNB8sxF/cugXdo1ddh6jqtCsW5WqfdIfRLJpbs
qr2txxZAbShABK9+RtKchWRjMbJRY3h9XRfpKmma6GxOcOGWw3ueVud7W5rB1WDVtPV+ozRO
EtwMttSTtYc78rb8llDULwztc9LdPX7prmnlXlaNKNF+ZcbeYfdlGx9ZbjTa1OJSBySRwOTi
NSw30qcK19YKClrGukJsBZwBPQOcACTyF9eS2Ou9HfEFHTGrnpiGDU6gkDqQCSPgsEEYjoK0
oi26qe8FRQjEESCL9BOPhBFOw+MEUHeCKnj5wRMwRSCJjiCK9xBFPSCJBEgivoIIoIIrjmCK
QRIIkESCJ2METtBExBEAyYIggiZgiGCIOYInpBFc5GMQRSCIYImcQRIIkESCJBEgidzxBE9I
IkEVxzBFMcwRIInpBEgi/W0/GCKdvnBEgiggi9O/ub+8rgva9dXrHdqU6/blsWBU72p9OSgO
BNRl3JdICTgqCHA4QtKfrEJIwRzyz0g+jDB+JHsqarNHMLNzsIBLejgQQbcjuNr2XR+CuPcS
wVr4ILPjIJyuvYHTUEEEeI2K026wfEHv7riqFJVdC6fTqPTMPSdIpram5VlxaQFOqK1KW44R
xlR90ZAAyc5Tgb0cYRwtG/1EF0j/AGnvILiBqALAAC/IDXc3sLY/jDjjEcelDaohrGHRrdBf
a+pJJ8zpytcr1auvqyrvQx4BPQJqtboW7ULPvpEy7LJVtFRlFNVluZlVH4OsqcR8ioH0EbUI
w+Z7T0/BYZ8nZxsd4/ity9B+k227t8X/AE26wdLUuz2n2vGnk+uqutNjy5WolqTWw8sJ+op9
hCkrB7PSq8nK4iueRGYncipLWjPnHP8AP5960T+5qNOaivRvrWvGz6rQLb1LZlUW9b1frT6Z
aSoa3vbXUvOOlC9iA8Glq90g+QjjiJdY7VgOyiUjDZxB1/P4LNejejmpfT94XnVlZHUZr/pZ
rPS7is6fqdssovVdbn5WfRKTLjg3zKUOYU6iVcbQkqw6glISTzbJa6RpjaRqvfeEbhI4HotY
6Jb854jf3L3a1Cp6DP3toJqNJ0GXCUZeTLzk0mWYH/M8qqNDjP8A3v8AIxdJ7OoPiF4B7SC5
5fn7Vud401iWtrr4XOsmg9lSi5i5OkKVtOcZbbAUpafZEBIQkDI/sRbwI9TEenLmyCQ/Sur0
2UsMf1bLRT7pnrrOg9pdLnTNTi02xpDYDE7UkMq91U4+hEqnI+OJR5ecn9X+cS6EZi6TqVDx
B2VrWXWvXhQ+IVeGk+pdkaRPylOr9oXZdEhISiJ3KXqG/NTjSA+ysZylDqg75ZH105SpBJMc
z499FFHjtUMXpJnU1W0Dvt2NtswBBuBpmaQbaG4W8cHekSqwqD9G1MQmpyfZdyvvY6i19bEE
X6arZnxkuiKytYLm17vehVedmNX9KJ8G8MuOKZqxRKsu+YW152qMsUqStGEksrSoZBVGj8Mc
V8U8O8Q0vDvEzxPDUG0cnO50He0J1sHNcCRcEEjfb8e4cwDG8ImxjBGGKSHV7OVtzprbS5BG
hsQR0xL4oeql19JWjOgunthXBU7TozVrpnpk0eZXKOTcwnyvfUtJ3Eb1OOYzgqcJOcDFn0S4
Rh/EOJ4vjGLwtmkM2UZwHBrTm0AOl7ANvbQCwtqnpExOswXD8Pw7DpDGwRgnIS2501JGu9zv
qTquueG51U3v1XeJpprUr4q6avNUWjz9PlFJlm2QhsSbhUTtAKlrVlSlEnKicY7RlPSjwhhX
D/AtdDhUeRsj2OOpOucW32AGgA2HVY7gHiavxnimmkr35ixrwNAPoO6bknUrIvhjWjMrurqx
uGhTlLpV4S03MUqkVKouJalqap1+dWHFuEHakOIaUeCD5Y4jWfSvWs9X4eo6trn05a172NBL
nBrYxYC4ucpIGvMrYvR/SvM2M1NO4NmBLWudoGkl5uTY6XAJ8l2zS3Ti9NKOkHXK3dXdVbG1
Dp1bt2bm6S0i5vpKaZmww8pYy6EqwpSWVJSknC0ZSBk5w2L4nhmIcR4VW8O4fLTPjlaHnssj
S0uaB7NxoC4Em12nUlZDDqSupMFxCmxqsjna+NxaM+Yh2Vx+kAdTa3iNFii7+oG7tAfBL0ce
s6tz1vT9frU3IzM7JOFqZDKX510oQscp3KSnJGDgYzyY3Cj4bw7F/ShiTcSiErY42ODXC7bl
sbbkc7Am19Pktcq8crcM4ConUMhY573AkGxtmkNgeWoGy+LqH1RrnUB4JlmXDd087WrgkL2+
j0VKYO6ZcQj2lCVKV+EvYQkqPKgkZyeYkcM4RS4R6Uamjw5nZxOp82UeyCchsByF9QOVzbRW
sdxGoxLgOCprXZ5Gy2zHcgB258tPHnquR8XfqFu3prvPTDTWwK9WLPt217Wk55lNKmVSqph3
cttBWpGCoISz9U5TuWokEmIvoX4aw7G6avxzGIWzyyzPac4zWFgTa+1y7ca2AAKuek/H6zCZ
6TCsNkdFHHG1wym1zcgXtvbLt4lcf4YesNw9bniY028NQ52Xq1UtW2Zl6S2yjbLbHl7GUbUp
wAQZhxe45O5RIxxiT6WMEouFuBn4bgzSxk0rQ7Ukm93G5PI5A22gsPO9n0d4tU8QcVNrcSdm
dHGSNAALWA0H8xN+vy2M6UrG1U036tq/dmoWtWndw2Zcgm0TdGbukzCGNysy4ZYcCW2ggYQQ
kj3Coe9mOZcYYhgFbw7Dh2DYXNHURZMsnY2JsO/mc27nZtxfnY6Le+HKbFqXGZazEq+N8Mma
7O0Jt9WzSABbbyuNV5N66UKRtfWy8aZS1NLplOrk9Kyam1JUhTKJhxLe0p4I2gYxxjtH2JgF
RLPhdNPP7bo2F197loJ3136r5lx2GOHEZ4ofZa9wFugcQPkuqxl1ikzBEgidhBEIxBFe/IH4
oIoYIkESCIRiCJ2giqhiCJn5QRSCK57fKCJ3gimfSCJBEgipIxBEA/dgiY57wRQwRU8H4wRO
0EUgiCCKn3oIpjmCK9x3gineCK5xniCJ3EEQHHpBFOxgiZOYInrBEgioMEQnIgiBPxOIIpBE
xxBEgiekESCJBF+t3zgq3K/MFRO5gioBJgi3/wDuZbWCQ0t8W+zKbVnEtU3UGl1O03ipxSAt
cwx5rSMgjlTkulA78rGOcEQ65t4rjksjhzrPy9Vp51OaKznTb1K35YFQbW1NWVcU9RV7gRuS
xMLQhXPOFICFD4hQiTG7MwOUWdmWQhb59bnVvprqF9zq9MOllEvWg1LUWzriE1WrfYfKp6mt
eXVBvcRj3Rl5od/74mIkLHCoc4jS34KdVuBp226/is+/cxfjUWT0waXXTo1rVekjalt0181u
0qpVnlJlWA6oCakN/Oz74Uvtpxglb/I4Bs1tMSQ9gV7D6m4yOWufgn9dGj+klS6h9Ftc6tMU
TSvqGpzlPVXWmS8zS5lK5ltDiwEKKAtqY3JdKVJQtlvcACVC7VQucGuaNQrVLM0FzHHdfB1T
dG3Qb0q9Hl4O29rzP68azVaYCbRFusIkpSkhK+FTaEpW2UbFZcUpYUopAaSj3jCKSZzx3bBX
JmxsYbuOvmsj/cu/iIac9IOpWrFo6uXPbtr2ReFNkavKzVdUBLGoycxtS2MgjzFNvbxx3lgc
jAildC51nNXjDphqwrn/AAnvF3syj+M11AXtqpclLo2mmuaaiFzNX/7wa9mmQqmh0EEY9lDj
QyOSsA948z057FoaNQvdPUAzG53/AOvyWj/jEdWEn1reJVq1qDSp5upW/UKx7BRJloktzFPk
20Ssu6jIB2uJa80ZH99iVTRlkYBUGslzyEhbreBDpn0+dYmtuh9CZoj1qas6XVX9FM2phpa0
3CJPDqnXXlJWlbSlJZPlqKC2o4RwrnkUlLxnQ8VvlMgnw+fqQOyABIAaLEOvpmAIeD3tRp0y
Kfhmr4fa1rOyq4rbfTJIuSTfS2ttC3UN03+DxPuu7Rq1ZbqGRpzdrl+3pr3XZldQnJf3mKZK
4TLJbLoSlOxthCkNpG5Si4So4763ScN8R8RcXwYti8HYUlE49mDu+xuDa5N3ENLjoAAA3VZu
px/BcE4ckoKCXtaipaM9tm3GovoLAFwA1JJudFjGq6gaB+In01abSd/akJ0qvzTqnIo8wuYl
/MbnGUoQglG73VoUWkLB3BSCVgpIIMQocN4v4Mxyulwii9cpapxeLGxabk621BFyDpZwsQQR
ZSn1vDnE+FUseI1Pq88DQ03GhFgPeDa41uNRbmuF6fbx6eOmnxMrHqFh3dOpsujUicl61Xaw
+fYnZxUq42FMkoC9qjjJxt3Lwj3RE7iSh4yxzgarhxamHrEj2GONg7wYHg2cLkXHLnYd7VQs
EqeGsK4pgfh0x7JjXBz3Hul2Rw00B158rnTRcF0U9V+nlnava6WPqBUfZtPtYnpyXFWZbLrU
ssvzAbcOEkhCm3yQvBCVJQSMEkZDjvg/GanDcJxTB2Xq6EMOQmxIysuNwLhzbEXBIJsb6KLw
lxPhkFfiFBiD7QVRcMw1sbusfC4dvyIGi4LWjp66XdDen+5HKZqjM6oagT7gFvCkNiWakNqu
C+kBSCjBysqIJKQGwnJMZDAuJePMVxiAT0ApKVo/W5+8XafROhvf2QBYXu4nRRMYwXhTD8Nl
MdWZ53exl0A89xbrc3Nu6BqV82vGtNp3H4TWjNlyFwU2buug3BNzVRpTbhMzJtLVOlK1pxgA
+Yj1/CEXeHsCxCH0hYnic0LhBJGwNeR3XECO4B9x+Cj41i1JJwXQ0LJAZWPcXN5gEyfiPiv1
cOtVpzXg4UOxG7hppvGXvddQcpKXD7U3LlT+HSnH1feTzn1EUpsCxBvpKlxZ0LvVzThofbul
3d0v10K9z4vRngiOgEg7US5svO3e/FZq1OvTp+8S/S7T6v31qsjS++7VpiKRVpeYY8wzYASp
W3fwpJWFLS4knHmKCkkgRouFUPF/A9fWUmFYf63TTPL2EG2Xe17ag2sHNI5AtOq22vquG+K6
SmqcQq+wmjaGuBF7/HxuQb89QsXaQ9SGjnRR4j9PuHTScuGoaYpklUiqzc4VPKV5qR5jzA2p
cW0haWlYWncopXtGNkbZjXC/EvFHBL6PHGsbW5s7Gt09nZrtS0OILhcGwu2+t1reF4/geA8T
tqMKLjTWyuJ133I0BLQQDqLmxtyXY726cejq1q5ed5VDV9+7KRUW35mkWxREFFQl33srCQ7t
JXtUSE+YlKQCPMzjnGUHE/pJqIqbDIcNEMjS0Plk1YWt0vlvpcanKST9G11kqzBODIXz101a
ZGOuWxt0cCfHnblcADndaILKSslKSlPoM52j4R9CjxXEXkF1wvyMesF4Ugiu3jMEUJyIIr8v
hBE7ciCIfnBFM4givbMEUgidoIkEVH8UETjmCKAZgidjBFT2gikEVxkwRQjBgidjBEzzzBFQ
AT8oIoIIgGYIhGIIkESCJBFex5gidjBFO5giEYMESCKmCKDmCKjgwRSCJ2H2wRMcQRX6xgic
YgikESCIBmCJjjMEVPEETj5wRQ4gioGYIgHP2QRc/pVqbWdFtTrdvC3JpUjX7WqcvV6a+CR5
Uww6l1s8HtuSAfiCR6x5e0OBBVyJ5Y4EL0d+6EtFKV1BU/TbrT02lg/YGutJlWLhDAB+g68y
15amXsfVWtDamjn++yi8nK05hUb8t4XbhZGuizgSt/P5/FeYalEjGTj4RPWKRKinsSD8oIgy
OYIqpwrAyScfGCIFKTggkfZBFAopOQSDBE5KviTBF6t+HnSVeE/4O2q3U7XGfYtRNdpU2Dpk
w7lD6JVzf50+kd9pKVvA45TJtejojHTHtZRGNhusxC3sYS925/P58fNeUYGEpSNxCQEjPJwI
yICxLnEm6oUQeCfxQVLpuIOcnPxgqXTOPtgiFRUOSTBVuhzwMwVEycYzxBLolRA4JH44Ktyn
f7YKibioYyf3YWVblQDJgqIDiCJ3MEV9O0EUgip+XaCKQRO8ESCJBEgiQRBzBEgiqRziCIDB
E9cQRON0EUgiuMiCKQRXPpBFIIkEQHjHpBEMESCJiCIIIqkcZgiFOIIp6QRUEcwROIIp6QRO
5giEYgidjzBFSBBFBBExxBFR3xBFBBFRxBE4zBFO8ETMET0gicQRM8QRAIImIIkEXoN4MniK
WNpxZ16dM/UIHZ7p51lHkvzJJ3WjU1lARPIVz5bZUltSlgHy3GmncYDmYdTC4kSR7hZOjqBb
s5NlhHxOvC+v7wzda3KLcMu5V7LrTq3rTu2WRvp9xyh99BStPupmEoKfMazkH3k7kFKjcgqG
yDxViqpTGbjZazxIUNM8YgiekESCKpGTiCLebwgfCOX1o1Of1S1TnEWN02ae7p66bkqDipRm
qoa95clKucZJxhx1Jw2DtGXFJTEOpqcncbq4rJUlJmGd+35/P516r4xfidO+JB1CSS7epy7Y
0i0+lBQ7Et0IDKZGSQEpL620nal10No90cNtoab7pUVe6aDs23O53Vqsqc5yt2C1CiSoSv2w
RSCJBFfrfbBFIIgGYIqYIpBEgiYxBEGIIrmCKGCJBEPMEVIginpBEBxBFTn92CIOIIpBE4x8
4IrgfZBEzjMEQnOIIoYImOIIrt4giekEVT2MFUL8454gqIe8ESCKnHp2gikESCK455gineCJ
BFScwRM5gikEVAzBFCMGCIIInpBFQSOIIp6wRU8GCKdzBFRgH5QRTEEQHBgiu7+OCJjIEFXk
hHEFRSCJBEgiuc/KCKQRX5wRArEEW/nh5+NDLaTaI/1AeomzGdaenafUlpFNmOaraoySHJFw
kEpQVEpb3IU3/e3EDKDDmpbntIzYrJ09aLZJdQskak+ADavVxak5f3RDq9b2r9upy9M2bWpx
FPuWi5BUGlFwICiOw89DJPotf1ottq3MOWYWVySha/vRH3LRbXPoI1t6aaiuWvzSfUG1lIz9
9nKHMGWXgEkpfQlTSgACcpWRgH4RLbOx2xUF9JI02IWLEUiacUEplZpSlEAAMrJJ/ci7cKzk
Kzp07+Fr1EdVdUYlrF0cv6rNTBwJ1+lOU+no5xlUzMhtkDIP4XoeIsvqI27lX2Ucrjay3ctD
wgOn3ww5dq7OtrVSi1y4JdtuYk9JbInFTdSnVkEhE24kocCPQ7fKa45eUDtMR1TJL3Yh71OZ
SRQ96Q3WtnideMbeXiDM02zKLSJHS3Q+1drVvWHRCGpNpDePLcmvLCUPOJxlKQkNtZO0FWVq
vwUwZ3jqVGqawv7jNAtOScxKUBIIrxjvBEgikEQHEESCJBEgiAZgiQRXJEEUEEQwRMwRUnmC
KQRIIggiesEVHIMEUHMEVPfiCKQRDBEgivwgiZ5gimeIInaCJBFR24gikEQd4Irj4wRM8wRT
vBFTxiCIMQRSCJ2giDvzBFe54giEcwRNuBBFD3giQRIIkEVIxBFIIkEQ4giucj4QRTPEEQwR
IIkEVwPSCKQRUmCIR84IpBEgiY4giucQRclad5ViwbilqxQarVKHVpM7peep825KTLB+KXWy
lafxGPLmg6EL2yRzdWlbm6KfdGfWFohTkSUtq5OXNItp2hm56ZK1ZRGCOXloDx755cPYZz2i
M6iiPJTGYhIN/wA/au9D7qe6uU4IrenYI/8AE5jj/wDXjx6hGrn6Sd0+z8FiXX3x6urbqOln
peua1XNSpF4KQqUtxLVCaKSSdpVKpQ4oc495Z4AznnN1lJE3UBWX18rtLrUWfqExVJ9+bmX3
pmamll1555wuOvLJyVKUclRJ9SSYkAAbKI57nG5K/jFV5Qd4Ih5MEQwRUQRSCKnEEUHBgivz
gikEVHB+MEQnMEVKh8IIvzBE9IIggiYgiQRUYxBFCMQRIInb1giQRMQRPSCJBEgiQRIIqTxi
CIeYIpBFR2MEUgiQRCcwRDBFQcCCKQRUjgYgiJAzzBFBBFR2ginaCJBEyYImIIr6QRSCK5zB
FIInfMESCJiCKkwRQcmCK9vnBFDBEMETHMEV3fIQRQnMEQQRIIkESCKg8doImcdxBEx8IIhG
BBFIInpBE9IIrnJgihgiQRBBEMESCKqGDBFIIqPXmCJn5QRD2+cEUEETPMEVxkwRBwYIhOOB
BFO8EV9fjBFIIneCKgcZgiY/FBEPBgiAQRSCJ3giekEVIgikESCK94IoYIkESCJBFQMwRSCI
BkQRUd4IoTkwRIIkEVgimYImYIrmCKQRXHPeCKQRBBFfqmCKZ5giQRO5giQRIIqDBEJ47QRA
cH4QRSCJBE9IIqB+7BEHrBEHbvBVU4x84KiEYgivciCqVD3gqKjkgHus4T/lH4D4wVQCdl/T
2F7OPKd/e1fzQTKU9ie/xTv72r+aCZSgkniP1F797V/NBMpT2J09mXv3tX80EylBIvc/eXv3
tX80EylPYnv8S9+9q/mgmUp7C96Mvfvav5oKuUp7E9j9Re/e1fzQTKVfYniP1F797P8ANBLF
T2N4H9Re/e1fzQTKU9ie/wAS98vvav5oJlKCSez+ovfvav5oJlKvsbyv707/ANRX80FTKVPY
nv8AEvfvav5oKuUoJF4/3l797V/NBUylPYnh/eXv3tX80EylPYns8svfvav5oKuUoJF49mnf
+or+aCplKexPD+8vfvav5oKuUp7E96Mvfvav5oJlKCTe/wAS7+9q/mgmUp7G9/iXv3tX80Ey
lPYnj/enf3tX80FTKU9ke/xT372r+aCrlKexvf4l797V/NBMpV9ie7hl7/qK/mgqWKnsT3+J
e/e1fzQVcpT2J7/Evfvav5oJlKexPf4l797V/NBMpT2N7/FPfvav5oJlKexPf4l797V/NBUy
lPYniOGXsf8ARn+aCZShknh3Zd/e1fzQVcpT2N7/ABL372r+aCZSgknv8S9+9q/mgmUp7C9j
9Re/e1fzQVMpV9jePHkvZ/6M/wA0EylQST3+Je/e1fzQVcpT2J7/ABL372r+aCZSnsT3+Je/
e1fzQVMpT2J4f3l797V/NBMpQyTw/vL372r+aCZSr7C9j9Re/e1fzQVcpUEm76tPfvav5oJl
KGSeH96e/e1fzQVMpT2J4n9Sd/e1fzQTKUMk8P7y9+9q/mgmUp7E9/iXv3tX80FXKU9he/xL
372r+aCplKnsb3+Ke/e1fzQVcpV9ie/xL372r+aCZSgknv8AEvfvav5oJlKexvH+8vfvav5o
JlKpkXsfqL372r+aCplK/koFDiknhSfrD1T9o9IIWkap6wVE+UEUgiQRIIkESCIDiCKlPGYI
piCKjsYIpniCKpODBFIIg7wRZJ6SOlu5uszqDtzTq0mmlVe4Hykvv7vIkGEJK3pl0jny20Aq
OOTwkcqEW5JAxuYq/BCZHZQvRLVzq60D8FqqnTnQ7T+29UtW6KjyLjvm40h9EnOAYWy3tyQt
Ku7TKkIb+qpbiwrENsUk3eebBZJ80VP3WC5WNP65l6gk4/7n9Ifyce/OYueox+Kj/pKToEP3
TJ1BHH/c9pD+Tj35zD1GPxVf0lJ0Cf1zL1BE4/Q9pD+Tj35zD1GPxVP0lJ0CH7pm6gu36HtI
fyce/OYeox+KfpKToE/rmbqCH/F7SH8nHvzmHqMfin6Sk6BP65m6gsf73tIfyce/OYeox+Kr
+kpOgQfdMvUFn/e9pD+Tj35zD1GPxVP0lJ0Cf1zN1BD/AIvaQ/k49+cw9Rj8U/SUnQJ/XM/U
F/ye0h/Jx785inqMfiq/pKToE/rmfqC/5P6Q/k49+cw9Rj8U/SUnQKf1zN1A/wDJ7SH8nHvz
mK+ox+Kp+kpOgVP3TN1BEf73tIfyce/OYeox+Kr+kpOgT+uZ+oLH+97SH8nHvzmHqMfin6Sk
6BP65m6gj/xe0h/Jx785inqMfiqfpKToEH3TN1BAf73tIfyce/OYr6jH4p+kpOgQfdMnUEBn
9D2kP5OPfnMPUY/FP0lJ0Cf1zJ1Bf8ntIfyce/OYeox+KfpKToE/rmbqC/5P6Q/k49+cxT1G
PxVf0lJ0CH7pm6gj/wAXtIfyce/OYr6jH4qn6Sk6BP65n6gj/wAXtIfyce/OYeox+KfpOToE
/rmbqCx/vf0h/Jx785h6hF4qv6Tk6BT+uZuoLH+97SH8nHvzmHqMfin6Sk6BUfdMvUEMf9z2
kPP/AIuPfnMPUY/FU/SUnQIfumXqCB/3vaQ/k49+cw9Rj8VX9JSdAg+6ZuoL0t7SEf8A+OPf
nMPUY/FU/SUnQJ/XM3UF/wAntIfyce/OYeox+KfpKToEP3TP1Bf8ntIfyce/OYeox+Kr+kpO
gQfdM3UD/wAntIfyce/OYeox+KfpKToE/rmXqCx/ve0h/Jx785h6jF4p+kpOgQ/dMvUEP+L2
kP5OPfnMPUY/FP0lJ0Cf1zL1BY/3vaQ/k49+cw9Rj8U/SUnQJ/XM3UFnP6HtIfyce/OYeox+
Kp+kpOgT+uZuoI/8XtIfyce/OYp6jH4p+kpOgT+uZOoLOf0PaQ/k49+cxX1GPxVf0lJ0Cf1z
N1Bc/wDc9pD+Tj35zD1GPxVP0lJ0Cf1zN1BAf73tIfyce/OYp6jH4p+kpOgQfdMvUCP+L2kP
5OPfnMV9Rj8UGJSdAp/XMvUCT/ve0h/Jx785h6jH4p+kpOgVP3TL1Bf8ntIfyce/OYeox+Kq
cSk6BP65n6gsf73tIfyce/OYeoxeKfpKToE/rmfqCP8Axe0h/Jx785inqEfiqfpOToEP3TN1
BD/i9pD+Tj35zD1GPxVf0lJ0CH7pl6gu/wCh7SH8nHvzmK+ox+Kp+kpOgT+uZuoL/k9pD+Tj
35zD1GPxT9JSdAn9czdQR/4vaQ/k49+cw9Rj8VX9JSdAh+6ZeoIf8XtIOf8Axce/OYeox+Kp
+kpOgT+uZuoL/k9pD+Tj35zD1GPxT9JSdAn9czdQX/J7SH8nHvzmHqMfiq/pKToE/rmfqC/5
PaQ/k49+cw9Rj8VT9JSdAg+6ZeoE/wDF7SHP7XHvzmHqMfiq/pKToE/rmbqCz/ve0h/Jx785
h6jH4qn6Sk6BD90zdQR/4vaQ/k49+cw9Rj8VX9JSdAn9czdQWP8Ae/pD+Tj35zFPUY/FDiUn
QKf1zL1A/wDJ7SH8nHvzmK+ox+Kp+kpOgXe9L/FA0T8TufZ086pdMLTtis1spkqRqBbTJlHa
fMrISjzVK3OMgrI98rcZ7BbYTlQtugfF3oj7lfZUxzd2QarSfxDehi4vD66mKtYVccVPSQT7
dRKr5exFXkFqUG3sDISsFKkOIBO1aFAEjBMqGUSNuoFTTmJ1lg2LyjJiCJ2H2wRMcQRUJyII
mwwVbKGCohgiuOIImeB8oIpBFd0ET6pgifW+2CL0f+5+qn/Uvsrqo1MkGkG5rD05W9SXVYww
pQmXiRwcHfKsn7E4wYg1ermN5ErKUBs17uYC85ZyoTFVmnJmaecmJqZWXXnnFFS3VqO5S1E9
yVEkn4kxOCxz3XcSv5E8YgvCYz2gig5MESCJ6wRUDOflBFIIr6QRSCK9uRBEzjtBEJyIIgOP
tgiYx3gikESCJBFRxBEzxiCIIIoe/EEQQRPWCJnJgidoIhGIIqDBFDBFRzBFMYgiuOYIhHwg
ikETOYIggivGYIgOIIpmCKnGIIncQRSCIDiCJiCIIIkET0giDvBEPeCK454gicEwRQ8GCIBm
CKjGIIoBzzBFUpCshQyk8EfEesFUEg3C9JPFBrz3UL4OnSLqlV3DN3JKGctadnXs+0TSW0Lb
BJyQoZkQok8kqzjkxBgGWZzfesrVEOgDl5tROWJTOYImOYIqRiCKQRfrYIIvzjiCJ6QRM5gi
GCJjMESCIeIIg7wRei3gind0j9bfy00/1FRiFU/tGeaydF+yk8l50p4QPsETVjXbpniCoggi
DvBFc8wRSCIIIkESCJ2gipxiCIEkwRbZeCH0jWX1z+JPYumWoMpPTtqV6Vqbs2zJzrkm8pTE
g++3h1HvJwtCc47jiI9VI5kZc1TKGNr5AHfnQrdfo50O8OLrV6zqTojbukWv1MuSrzk/JtTt
SujbIoVJtPuuFRbmlrwQwoJwjuRnHOIkjqhjM5IWQYYHSdmG6+7zWl/Qpph0917r2ubS7XFi
s0uzLhqk/bVBuOUrC5U2pOpmnWZSYmPwHmThCFFz3Uq2qV7u+JMrpMgexRo2RCQsdz/Bcppx
4Xc/o54zdk9NmsUhMv0+oXZLUyafk3XJVFaprwWpqblnBhQQ4lIORyhSVoOFJMHT5oTI1eY6
UNmyu/OoXHdNfhhz/WZ4m94aQWmp+hWTaNzVUV2uTKw41bVCk551pUw66vCS55aAhG8++s5P
uhZB9RkiDjuVRlLnlIGwXbLM0O6b+qjxprA0s0toFws6G1W4W7dcfma8+/OXGEofLk8h1QC2
EOKSkISn8BsK4LhSnyXyNhLnHVXQyJ8+UDQfitXdSNEpqd6uLj06smlT1UnDeM7bdBprai9M
zShPuS0syCeVLOEJyfmT6xfY/wDVhzlDkivNkat4fGz8H+yvC56Uen52mzc5VtRLqdn5S8al
7ep2TfmmGWVqbYa+q2hpxxbYI95QQCrkmI1NUGV7r7KXV0zY4xbf/ovj8Qzwg7d0R8I/p16k
LBl6sld1Uani+mZiacmW0zM7LpcYm2gRhlvzUraUkHbl5nHOcoakmV0blWopWiEPaFgLwe+g
ZzxH+vSz9O5pqf8A0LJU5V7pmJRWxyWpcuAXcL/AU4tTTKVdwp4EdovVM3ZsLhuo1HB2j9V1
rxQNArc6WvEF1b07tBialbZs+4HKdTWZmZVMuoZS00oBTiveUcqVyeY9U7y6MOcqVsbWSWb+
dVg6kUibr9VlpCQl3JyfnnkS0rLtjK33VqCEIA+KlEAfbF0mwuo8bczgF6UeNt4MlpeHr0xa
SXfY87M1KpS7qLT1J3T5nEStfVIszaFAdmAsF7DYwAlTJ53cwqWpc9xDvcsjWUzWsBbuN15/
9POn41a19sa1FMLmk3PcVNpKmUO+Up1MxNtMqSF/gkpWQFeneJcjsrSVBp2gvAcvUfqc0z8N
zpW6xK/otW9H+oKfuK3q1L0R+ckboCpJx14MlK0lc2lewecnOUA8Hj449hqHMzghZZ/YNf2e
XXyCwL10+H3ppoL49dD0At6n1VnTadui1aU9KPVN16aUxPokzMgTCsrBJecwe6cjHaL8UrjA
XnfVRJ4mtqA0dR9y1k8QvRqhdOvXXq/YVsMzEvbtm3fUaPTWn31Puty7L6kICnFe8sgDueTF
+FxcwEqNVMDZCB4/asOdouqOqcqyM7SeAcZx84KotfVbz9W/QppvdvhfaZdTehslVZKmyTxt
jVSjTVTcqBt6rjYG5lKnBvSy6pQ45SBMS+MEqiHFM4SGOT3LJTQNfGHxfn8/4K9aXQtpz0A+
HDpR+jGn1Gd6mNYR+ib2f6Tdal7QoJKS0l6WBCVPuDaj3wcKVMc/eU5RSuklNvZCpLEyKEX3
K7Z4BfhU2D4hdX1IrmrVQmqTZdvMyNu0h1mfVJKmK/UXdkqkKT+qbAkfeuylTDefgaVdQ5lg
zdVoqdrgXPWhmrml1Y0P1TuSzLhlzKV606pM0aosn+9zEu6ppzHy3JJHyIiWxwcLhQJWZHEL
ffw2+k3poT4X+pHUL1BWvqDdrNq31K2tLSdsVcyTrbbzEqUq2+Y2lf3yYJUVKyAkYiJPJJ2o
YwrI0jI+yL3jZd11H6ZOjDqS8KvX/WTQvT/Ve07k0idpMq05dFfL6FuTc2wgqS0h91C0+Utw
e9jBII7R4a+ZsoY87r29sL4S9g6dOq1+qPRZYct4EMlr4iTqP9UV7VlVoKmvb3PZTICWcc2e
R9TfuSPfxmLwld2+TlZWDC31fNb82uu8eAF4Qch4meu9Uq2oAn5LSGzEhipPMTPsblYqT6cS
0gy9kEKAPnLKMqCUtp480GPNXUdmLN3ShpQ85nbLT3rA08pejnVVqnadCbeYotqXXWKTTkPO
l5xuXlpx5poKWeVEIQnKjyTzEhjiWBx6KM9g7bKNrr0463tHvDi8PjV2W0+vLSvXi4riZt+n
1qcmKHcxMqj2pjzUoBdmWyVbQCcJ2+8ADkECDG6d4LgQso8QMIaRv5LW3xt+iTS/o364rBtH
S+l1ql2fdVo0WvOS1SqTk7MhycmphC/viySn72hsYBIBBI7xIppHOYS7e6iVUTBKABpZY18Z
bpctDot8SXU3TSxJWdkbTtZ2RTJNTk4ucebDtOln3Nzq/eV98dWRnsCB6R7pnl0Qc5WauMCY
tatn+pDwRqF0d+BoxrPfLNWa1vrFYpb65BU8W2bekJ19KW5V2XHBfLPvrK8FKnNoHucxmVRf
PlbspppGsgJO/wDgvMGMgsOqnEEUHeCIIIh7wRAcQRPWCKnEEUAJEEQCCJBFQeRBF6KdXH9z
rdL/AO3Gp/y6nEKP94d5fgspN+6t8/vXnVjiJqxaekESCIYIggiQuq3QjEFRMcQRIIkEQHEE
SCKj4wRSCL0W8ET/AIIvW3/m0/1FRiFVftGeayVF+yk8l50ge4n7ImrHHdXGBBUUAyYInaCK
wRSCIIIr3MEUgiGCJBFRyYIvRT7l2tvz/FTlLoeUtqR0/s2u16amM+5Lo9mEtuWMHcP7IPA5
yAfQiIVcf1duqyOHAZyen+K4T7nFrbty+ORpTUn3A69UpiuTbiwkJC1OUudWVYHbJUTj0zFa
sWgPu+1KS/rAv+dCtU9R9O61q71jXLatt0yYrNwXHes/TKbIMI3OTkw9UXW22wPmpQHyGT2E
X2kCO5VqVhdNZvgv9BGn9gaNX31j9OnTrcOoDte6m+k6QpFaF2Tm11NyJQhS6jQw5kLWplgt
PISvctCdpySH84glwa6QDulZgWLgwnvD82/BdCunRbSyo2Z1V9F2kF6uI6ktQGahflfrctsZ
lrgnFTq5pVtocz5mGpVaWltjG0TDqySfOSPTXO7sj/ZGi8losY27n8/n3ryc8EmmTVG8YrQS
TnZaYk5yUvRDExLvoLbsu4hp9K21pPKVJUCkg9iCIyNUbxErG0bS2Yg/nULbPp1s6l+G5K68
9a9806Vm7levW4bT0Vo860FpqVYdnZpD1WKSeWZdIcSFdsIfx7ymzEUuMuWFvvUyzY7zH3Lp
fikXXU7+8DToZrtan5mp1mt1O7ahPzswve7NzDs84446s+qlLUon7YuQC0zgPD7FaqjeAHz+
1bf6Ra20av2t0p9MuoFQDWmvU302SdtKQ+NzUhW0uOGnzSBnAc3lSE/Fwsc+6IjOabukbyKl
AiwaTuB96xB00aHV7wRuk+Xlbtl/orXPqS1UkLCkVsL2TFNtynVVpE7MIVnIbmVbsYHvImZd
WeAIuPk7Z1xsArccYibbmfz/AIfNaL+OQf8A+Lt1B/twf/8AcsxMpP2QUDEP2n56ld9+53+m
WT178Ryi3NXpVcxZujFPmNQK5iXU+VCTT/YqEoSCVrMyptYQASoMqwCeI8Vj8sdhuV6oI7vz
HYLZ7obm9SvE3oHWrpLqHad506b1yl5jUmz1VWkTcszJV2SeCpeWbcdQlIKmRJtYzyiWIERZ
C2PI9p2+xTmB7w5rh+f8dfcvODw7aPN1HxC9DpJmUfVOq1CoSfZwglwKTUWCpOPiNqs/YYnz
Edm7yWKgYRMAs4+LjXZa4vHi1RmJVSltN6kSMsSpJSd7KpJlwYPoFtqAPqBn1i1Tj9QFLnN6
j4/etkPFPx/XYFs5/wCXNif+7p0WoP3Y+R+9eqn95HmPuX8PEN6neiKk+IJrNRr/AOlzUOsX
HL3jVJWtXFStRX2Vzs2HlhcyzKqUltG5fIQSEpz64waRMm7MZXfJXJXwdp3x9vU+Cwh14eFB
ads6h6DXDoFdv0lpL1NSy3LTmbynG5B+hzTWwTEtOvEYCEFYw5t4IUk7toWu5FUmxDxqFYno
25gWHQrqHUL4J+pvTfovcF81q+NC6lS7blfa5mVot9sT0+8nclOGWEoBcV7w4B7Ax7ZVNcbW
K8OobC+b8/FbP/ctrk9Qrv1tql+PW5LdMzFvS7d+LuYJNIXP+0I+jsbxs81OXd2eAhaM8luL
NdbQN9pXqC4ac3s/n8/FawePdI6oSHip6rK1aW2usvTyX6U5LlRklUQpPsHs2f70GBgjuHQ9
n3sxepCzshlVmuDzLYrZrqpszUnoI8KXpW0qsG1rudvW56snWu7H6dRpmaMrOpW2qmS61NNk
JKAEbkKOQZVJ4yIjsLZJXOd5KYWuZG1rPz+R81jH7ox0cl3epSw9fKLRpuh291IWpK3O5JTE
u4w7T6s0001PS7iFgFLg3MKUCPrKWYu0T+6WdFGxBmof1/P581/TTKZm7V+5fNS1uSe+VunX
OnybDvmAbPKk5V1SsDJ+sxtwcfWz6cn61I8vvVY7imPj+C+3w/Tn7np66/8Azra//a5eKS/t
2e/7FWH92Pu+0rt+j+iVydSX3NrY9g2hT11S57u6kU02nSyQcLdXJu+8oj6raE7lrV2ShCie
0eHPDZy48h96uNZmgDepH91Z20i1ptjp78U3pR6LtKZ5idsfRi53Zu9asy3sN2XaqnzftTy+
eUMElAB+qslPIZQYtOYXRumdz28leY5rZBC3l+f8F5Uda8m5UvEk1al2mlvuzGp1XaQ0hO9T
ilVd4BIHqSTjHrmMjH+yafBYqQfrjbxWzX3U1Oy0x4wN/tSzjK/Yrco0u6hsj7ysSAVsIHYh
KknHwUIjUf7FTKwjt2jx/Bdu+6P/APwimiX+bG1P+1TMVo/2Z8yvNV+1b5LZPqe6UbVqfjkd
TXUprFKq/qH9PK6RWJ1lxkLTc1Z+iJAyNLbCuHFFwtLUnkZUylWEuGI7JD2DY27n8VJdEO2d
K7YfgsPar9VV09bfgF9S+qV5vper93a8UyZcbQSWpFlLFNQzKtZ7NtNJQhPx2knJUSbgjDJm
tHReBIZIXuPj9i8lYyKwqQRB3gipOYIpBFRx6QRSCJ2MEVHOfSCKZgiZ4giqeFCCL0V6t/7n
X6X/ANuNT/l1OIUf7w7y/BZWb91b5/evOo8mJqxSkET1giQRMcQRfrP+TBF+e8ESCJBEgiQR
BBEgiQRei3gi4HSN1t/5tP8AUVGIVV+0j81kqL9lJ5LzpT9QfYImrHO3SConeCIYIkETHEET
PGIImIIggiQRIIv02MrA+JxBF7OeH7pXoN4cfheO3/qTrFcFk3T1mWVM0Cm1CWtR6qG3JVlx
aJxtkMbt5WHmjucKOUpwDtMYuV0kklmj2VnImxwx9473+3/ouieHNO9CHh59Y1n6uyHVXe9z
zFo+1hulzGmM9KtTAflHZbBcSlSk7Q7u4Bztx6xcm7eRhZl+atROp2Pz5tfz4rttWs/QjwIf
Ee1ev667rqWoOo9MtoXFpjRJiguNtzFTqxmlrfdcRuaaSwna2lS1hRS6+rbuCM+B2k0YaNua
uu7OF5e468vz+fktAOgzq1l7H8UjTrWjVKvTjjMteqbmuerlhb7zilqcW+95bYKlZUs+6kHg
4AwImSx3iyNUGCoHa53fnVcDUuryq6QeIpXNa9N6o6iekL8qNzUSaWlbXtTLs886lDiThQQ8
y4ULQedrigeYCK8WR3ReTPafO3Zbl6ndbHTS541mivU7ZNenKLbVdqEvcmodDXRJsO2tVRLq
RMKRhoJmEuqWCSzvJcQ6vssRHEUvYmMjyUzt4e1Dwd/xCwJ40PiRS3iH9VvtNpy30RpNYrS6
RZdLblzKoTLqXvfnFM8BDsw77xGAQhLSTyDF6mgMbddyotZUB7rN2XI9ZvWLp/rB4SXSVpTQ
KvMTd76Uu11VyySpF9pEkJp9S2drqkht3ckj6ilY9cRSKNwlc4jQr3POx0QaDrr9q4jxCesW
1tX9PukxNgVycduDR7TKnUKrOCUdllUyrS8wHgG1LSA5tKQoLRlOQOYQxEF2YaEpPUNytyHU
f4rjdcPFLv8A66utXSrUzWarU9abGqNKZ/2rp6peWlJJioImXnEsJUslxXvFRHKtiAB7oEVb
ThjC1nNefWy+UOdsuo+KVrpbPU34hmr+oFmzztSta7bjdqFMmnJZyWW+yptpIUW3AFp5SeFA
GPdOwtjDXK3WSNe+7fzqs+9E3iNW14d/hbakymmt1T9N6ldVLmkpZUzK01xK7bokodwWiZcb
LKluHzhsBJHtIJGUGLMsBklGYd0KRFUMii7p1/P/AEXy9M33Qt1Oac9Q1k1289Yrxui0KZW5
R+uUmZTLLbn5AOpEw2QloHJaK8YIO4CD6OMt7o1XmPEH5u9t7/xWftMeoDoD6X+vO+OpaSvm
/b9q8jcc7cNk2HTbXmJGTamJhvzEuOPzCEjCH3X9oUpIbwhWF4SIslk7mCMiwUpslO15ffX8
/n3LzZurX2e1j6tZzU663UJqFx3cLlqq2kqUhpTk6mYcCByopQnISO+EgRODLMyhY4TXlzu8
Vt/15deul+ufj/UPXe267NTumUldVqVR6prpswy6mXkUSYmlCXWgOkpLLmBtyrHGciI8UTmw
FhGuqvzTMdOHg6XH3LufVNYPQL1O9U9+6oVLqw1Ekf0c3FN3BMUmR0ymypjz3S4pht5xGMjO
0KUn4EiPDDO1uUN+avP9We+5d+fisIeLF19afdTlq6RaSaMUGvUfRjQmkv0yhO3AUKqlZmJh
TZmJt5IyEBXlpwnuSpaiEgpQm7Twubdz9yrFXUA2bHyWmSZdps5QwwFjkENpSf3ccRJsFE7V
50cSt7+vLre00tfw+dLOl3QKqzVZtCRxdGotxOU16nLuqvL48vy3UocLDRGRuGCESyQSWiTE
hicZDJJ7lNnqGtjEcRWRqf1qdPviB9Jugch1IXhNWzqrobccrSJ2pLok7Uf0ZWgh1ta5d12X
acIfCBsTvI95C1f34keOykY53ZjQ/argqI5GDObEfn/ouB69fuhzXrUfq9vyqaP6uXZael5q
Ps1sU2Sl2JdpuRZQhpt3y3GStKndinSlRyPMxgYxHqKjYGDONV4mxB2bubLsKfEi0+8Svw66
fpl1Was3BRtSLN1AZrNGu1Vuu1aZmKO815cyziXbCQpAW7wvbuCGcbiOPPYOikzRDSy9+ssl
jyynX8/9VjnxLuuDRid6PtM+mXpxTdNQ01saqTFzVu5a+x7JOXPV3Q4gOeTtSUtpS4tQKkp+
s2kJAbyr3TxPzmSTdW6uePII4/z+dlwXSH1iWBpP4PfVVpJXKvMSt9aoT9Cft2RRIvOtzqJW
YZW8VPJSW29qUKPvqGccZj1JG4zNcNhdeYpmCAtJ10+1bB+Hz41Vk9APgtXRY1BmFzWvz10V
KbtphymvKZoonGm5f6SEwU+UFtMl/agK3FRSkjapRizLTOkmudlfiq2Mhtz/AMAtOfCg6j7b
6ZfEp0q1Mv8Aq03KW5bdcdqFXqBZdnXwlctMILhQgKccUpxxOcAklRPxiRURl0Za1RaWYCXO
8rPXTJqF0gVHrf1J131nv2+H26VqXUbntazqNbTjyboljOGblHnnlABoeYr3mFlskIG5QBIN
qRs2QRsHJX4nQZzI46rVLxAOrOp9d3V3qLqtU5VUi/elRcmJaTU55hkZZLaWZZgq7EoZbbST
2JBMX4oskeRRpJw+YP8AFbDeND1qaddYnWTphd9gVmZq9Btqx6BRKg+7T35RTM1KzD630BDq
UqUEpWk7gCDngnEW6eNzGEOHNXaiZjpAQeSyl90OeMbafiA3jR7H0cceRpZSpj9EFVnDIOU9
dz1pbYaD7jS0pcKWGEpbSVgEqKj2Qgxbo6Ys7z91cratru7GsN6YdYVgW14E2peiE5V5hvUe
5NTZG5JCmiQeU07ItNSSVuF8J8pJBZc90qCjgYHIi4+NxnDwNLK3DMxsBaTqfwWl5OYlLHqC
CIRiCKn9yCKQRM8QRO0ET1givb0gineCJBFRyofGCL0V6uP7nW6X/wBuNT/l1OIUf7w7y/BZ
Sb91Hn9686sxNWLTODBEPJ7wROCPnBEJzBFcn5/uQVblTGDBUUMEQcwRD8IIgOIIncwRX0zB
FIIvRbwRB/uRutz/ADZ/6ioxCqf2jPNZOi/ZSeS86RwkfYImrGu3TPEFRXsYImYIhxBFOMQR
UcQRAcGCKHvxBEgiQRVJ2qBHcQRZW1j60L7146fdMNMbinac/aWj7E1LW0yxIIZfl0TKkKdD
ro5dyW04Ku3Pxi0yJrXFw5qRLUOe0NPJYpz6xdUdZW6yes6/Ou/WMX3qLO02fuIU2WpXmyMg
iSa8iX3hseWjjI3qyfXj4RaiibGLNUieoMp1WKccZi6o6kESCJ3giQRIIneCK5gidx9kEQdj
BFAMwRUcmCKQRIInaCKlXPEEUxxBFc8QRM4PEEQ+kEUgivrzBFMcwRPSCKg5giH1gikET1gi
uB+KCJxj5wRM+7iCJnmCJnIgimOIInpBEJzBEgidzBFSMesEUgioOSIIvRTq45+51ul/5XjU
/wCXU4hR/vDvL8FlJv3UfnmvOrETVi1TBFIIkESCL9bh84Ivz3giQRIIrjMEUHzgiQRM8QRM
Ygi9FvBFGOkbrb+emf8AqKjEKq/aM81k6L9lJ5LzpSPdH2CJqxp3SCogOIIqO2IIpiCJBEgi
voM9oIpBFuP4I3Qpp74gPVJdVramzd1yls23ZFRuhSremmpecW5KuywCQp1taSkodc4wMnby
OYjVUro2gt6qZRxNe4h3RbM9EHRD4fniJ6j1my9Oj1XUy4qdbE9ciHbgnqOzJluWS3lJLTbi
ioqdRxjBAVyOIsSSzsAc63zUtkEDyWi+nktVPCS6TdHevDUWvaU39clwWTqNddNI06rLU00K
M5VA2oiTnWVNla/MO0oKHEE7Vo+sUZvTyPYA8bc1YghieSw7rk/Dk8M5rXDxXZLpz1mlLhtl
6SVWZWtsUyZbZnJaYkpF6YQG3VoWgtqU2hQUEkLbWCk4UDCae0XaMVIaUdrkf+d11jwsfDlm
/EN6ln6LP1Fds6aWZLrrt9XMspQ1Q6U0VFX3xQ2JedCFJRuyBtWsgpbUI91E/Zt03K8U9N2j
tdguV0I6C7X8RnxK5rSvp/na5RtNXXn5iXr10uom5qSpMqhPnVF8IS0n74ogttYSR5zaVKHv
EeXTGOPM/dXBTNklys2WfLc6YfDX1F1fltJ6Pq31CU64qhMpo8nf09J082vMTxUG0r8ryw6G
HHDtClBKOQd4ThcWTJUBucgferwhpi7ID9lvxWA7c8Mee0v8YK1emLVN95KZu8pCg1Keoz3l
mbkpratuZlluIO3e0tChuSdpJSQSkxeNReLtGqwKQNm7N23/AEWCeqfS6n6J9UupFl0hc27S
LRuuqUSScmVhb62JacdZbLigACspQMkAAnPA7RejcSwEqJK0NeWhZc6x+ju1dAOifpc1Fokz
W3q7rRQKvU661OTCHJZh2UnG2GxLpShKkJKVncFKXk4wR2i1FKXPc08lJqYGsY0jxWZvDz6G
unG9PDV1J6gtfHtXlSdj3nK203K2POSbbrjcwzK7FFuYbIUoOzByd490DAJHNuaWQSCNlteq
u08EZiMj/uXYdbOhzpH1N8LDVTXzQZ3XuWqmnFwUugqlr3naf5Lzk0/LBag3LNkqSGn+DvSQ
odiO/lssolEb7a9F6fBEYTIy/wAljvpd8OSwuvjw97urek9QuZfUrpTuq1wWdNzbUxLXRRQo
5maY0ltLiXUBSApBWvK2ygDLzRj2+Z0cln+yV4ZTxyRXZuF0TpT6MLT1t8OHqj1bq81XGrm0
XbtxVBZlZhDcm/8ASE8th/2hCkFS8ISCnapGD3z2j3JKRI1o2N1aigBjc48rfau8eH54cdh3
f0qahdRvURU7mtnRa1W10q32KJMNStWvSuE4RKSinW3ElCSChStuN5VkpSy4R4mndmEce6uU
9K3J2kmy4Lw2/DhtnqvtHUfVnVK839M9BdJUNruCqSrYnKpNzDx/seQlEFJC3VZQCsoPK2wE
ErOys85ZZrRdxVKela+73aNWddL/AA6OkDxKWK9ZnS9fesVr6002SfqNDoGpjcl7DdqGRuca
Zelk/eVhIJ95WRkEoUkKKbbppo7GQC3gr7aeCUERnX3LzSqEg/SZ1+VmWlsTEs4pl5tYwpta
VFKkn5ggg/ZE0G6xbmlpsVv50FeDpTeubwlNcNYaE/ccxqpprWHGqRS5d9v2CpSkvKys1MNq
a8srU+W3H9hSsAqDYwcxEmqCyUN5FToKVskJfzWhlpWrUb9ummUSiyj1Sq1bm2ZGnyrKSpyb
feWltptIHJKlqSB9sSy4AXUNkZL8i308dTwi7S8J6laHU2h1qvVy4r0ok6/cz86+2uVM7Ley
JUZVCW0KbaK3nMBZWcBPPfMSlqDKXXUyspmxNFl/fwOvBpoPie25qnW7zuCpWrR7clWaJbMy
xMtSyKhcMyha2W1qcQrzG20JQVtIAWrz04IxyqqkxkAaqtJStkaS5aBXhbNQsO4atRqrLLk6
tRJh+SnZdY5YmGVKbcQfsWhQ/FEoOu24UQx2kyLbLxi+gC1uhHq1tXT/AE8XdFYlLhs2kVwN
1F1M7OOzk4t5Cmmw02jIJbQEICSrJxk5EWKeYvaXO5KRVU4a8NZzXZOvfw59OPDX6T7Lot/1
e4qr1U3ywiszdu0+oMN0ixqatQ2JnEhta35hYStACXEDdvP1G0l3zFM6R5LfZC9zU8cUeu5/
P5/N/wB9Ivgg3Dq7o3amq2rOothaEaYXhOtMUOauibUmqXMhShzJSqcFQWPqKUQVAhYSpJBN
JasNJawXKQ0NxmkNlmLrb+5wpigaual07py1Ls7VB3T5KZqoWA9Vk/o1pUv5KVrLje1Lb5yQ
U7Q2VBxCQCrG63FW6DtBbx5K7Nh417Mry+kKTN1apMSUnLPTM7NOpYYl0IJcedUoJQ2B33FR
CQO+TE8nS6xrYznyleh3jQ+ClSPDS0D0ku+265U6+9V0i378TMzTMw3SLg9kamg20G0J8pta
C9hDhUoBCDk74h01SZHEH3KbVUjY2Bw960v6PtJ6Zrz1Z6YWPWnJxmj3ldlLoc8uUcS3MIYm
ZtplwtqUFBKwlZwSkgHHB7RKkdlYXDkoULQ54aV6Oap9Fvh36S9c0z0/VH/ZbvXnLXRK2mZu
XnqMqmmamHGUIXvKA55QL6MnZnAPunjMFss5ZnFre9ZN0MDXiM3v7lo54oPS/bvRl4gOp2lt
pv1aatyzaq3IyLtTeQ9NrQqWYdJcWhCEqO5xXZI4xEunkL2BxUKribG+zVt3UOh7os6X+hvp
21F1tX1HT1ya4W47V/Ls2dpipOWdZLQdG2YbSpCT5yNo3L7KyRxmMJZnvcGW081LkhgiAzX1
8ljLxYuhbQ3p36ZenTVTQ2Y1MXQNb5SqTy2Lzm5V6bl25ZUslsBMu2lKFEuubveWD7uCOYuU
8r3Oc1/JWqyBjGgs8Vk+4uiDon6U+i/p3v3WpfUhP3Jrdan08UWdO0xUnLuNhnzk7ZhtKkJJ
fRtG5fAOT2zbbLM9zgy2nmr0kMEbQXX18lrX1kznRa7o6r+oJK9RzN+CdZO6+HaYql+yAK84
YlvvnmfU2+nfMXo+2v37W96jP7AizL39y5TxVehKzeia2unactGcuCae1X0wkLyrAqk02+lm
dfCCtLGxtGxr3jhKtx/yjCCZzy4HkUqIGsY1w5gL89GXQnZvUF4a/VRq9W5u4Gbo0UlqO9QW
ZOZbbknzNuuId9oQptSlgBA27VoxznMJZXNka0c7r1T07Xxlx8PtWoy07VkegOIkqAoMZgio
Vj5wRUnI5gi/IODBEzBExBE9MwRVPChBF6KdXH9zr9L/AO3Gp/y6nEKP94d5fgspN+6t8/vX
nWe3ziasWpBEgiAZgiEYgiuPlBE7j5wRDBFIImYIkEQiCJBEgi9FvBEH+5G62/8ANp/qKjEK
q/aM81kqL9lJ5LzpH1R9giasc7dUKxBUUgiqjnvBFM8QRIIrBExk8QRTEEXpF9zlt/oIuTql
1EcWqXZsXRCtOJfWnew288UKQHEj3lA+zKIx+tOfSIVZrlZ1IWSoW2Dn+B+5fj7ltT5fX/dq
e23SmvpP4jJxSt9gea9UTryPP55rRTpk0fu7X/XSybMsNqadvK46nKydHMupSHGJgqCkv7k8
oDW0uqWPqJbUr0iVI4NZdyixtc6bu9V/pY0k0+0e6kvFlturW3fbNe6h+mChqtbUOdfl0Mfo
7Yfo7sqZtPl5Cn5acdCHCAPL8xxtQOGiMM4ubGbjunbwWaaGueLHUb+Oi1B1X6Y7MlfCc1y6
VenG911nVzRaZlLq1XEgyhv+qJhK1T0syrcVrZlVBCAhPAVKttHcp1RN9rz2olkGh28FZLLR
GNh1H5+S07+526jO03WLqNm6YpxVRZ0Bul+TLaPMUp0eyqQUpwdxzjAwc/CJdZq1vmFAowWu
cOYBXnzRD5cxI7SRtLWCD25TiJQ2UV1+0PvXtZ4hnP3WLoZn/wDPrO/0ORi4f3Y+9Zqb9s38
/VWCusPRzoFn+r/VOYufWrqFp1zP3lV3KtKyVmSz0rLThnni820soJU2lwqCVHkgAxdjdPlF
grMkdPmJdv8AnxXGeODR7Ct/oU6IJPTCtXBcVhsWvcaaPUa5Jpk5+aa+kJYlTrSQEpO/eAB6
AH1itGXZnZt9FbrwMjcvj9q/lY8udMvuWq9Zt4hLmpetkrKS6HjgKblWGFlbWO53SjgIV6JV
j0gTmqR4BVZ3abXn+F1/PpROfuaHqr/zkW7/AO8psen/ALy33qjP3Q/nmumfc7Oi17ajeJda
d1WzX3rOt7S5ty57xr5WG5aTpDaSHpd1SvcxMjLWFdk+YvgtZHqsc0R2I3VqgY7NmvYBeqWk
PRdoH16dH3VBfujt8yNl6R9Rk5RJy5mp1lMq5ZMxSKk5NVZe0nY0l+XIebSo7UKdKv1MpSID
pHsc1rxqL/NZIRte1zmnQ2+S0w8dyTt3qh8P/QTVzp6qdQf6a9PDNWGbb9m9nFsVBt3YzNvN
53lcy2Akrc5AU0cgzCgZNLdshbJ7RUar70WZh0WJ9EZtcv8AcwmtaESz0wmY1qpLbi0FIEsk
S8grerJBwSkI93JytPGMkXJP3lvkrUH7s73/AGLov3ON/wCGk0PH/wBMqX/3JnYuVn7Fyj0H
7Zv55LWTq156q9T/AIfowrP/AN0H4uxewF4qv2p932L0t8IjrYn/AA9vCLmNUpZb66ZQ+oqm
MVyVaJzPUx+joZm28ZwT5SytIPG9tB9IhVMeeXL4fep1G/LCD4/cVkjTjw07U8OfxQ9Y+oys
yi5np70Wt4anWXMN59nq01VAsU2SZV2X5TxmEJOeCmWJ4VzbMzpIxGNzorrYQyQych+R+fBY
I8f7Vmu66dGPQze11T7tSuG6rEqlYqcyvu4+85IuOED0AJIA9AAPSLtGLPeFargXNaN12jql
m7/8LroE6PNNLFodfdvhFWRrld4kqe/MoM+XEmRlXS2gjhvc2pBP94BPcR4YWyPe53krj2lj
Gtb4Hp5f4rBX3Rf0/wBP0864xqZbcm9KWb1B25LagUxC2C15L8w0BOMqBAIcDoS6pJAIMxyI
vUj7xlp5aKPVR/rWvGxsvWrrDkNBOhrra0s6pteapK1Goztt27aFhW+0kOu059tajPV11CsD
ZKtTSSFchGVEZdU3tgMzuYY2LIuyMcHuXi546HTTe3TZ4j2oyb0rc3diL2mnLrolxvrCxXKZ
NFSmFpUn3fvQBlyEAJT5A2gIKYyVM9rotOSxlVG8TA7rZb7oJcrUv4n+g1OAS3YdOtC0xZjM
sVexIkzMpDymh9TPmJSklGfcSyCeAIsU1uzd1Umovnbba33f9V3i5J65qf8AdhyjazlQbnX7
9lWZ32TO5dONHY9sSv0LXkhRVnjgHuEx509V1Xrves6fnX8LrpXRL0t2xrr90c6s1ryZVzS3
Rq8rj1AqjjKS8wiXkZx1UulIGSvM2pCtozkNLABxiPcshFOBzNgrccYNQXch+fwXaulO9768
VzSbrY0ovO3a/K13Uxx/V2xlVOmTDKJOqSTiEiTbUtsAKVKolGQAc7EOd+Ytuyxlj2nwV5uZ
7XNcPz+dFob4Rdiv6j+KL0/0lhL6FuX3S5pW1AUttEu+JlZIJHZLKs/AA/DETah1oifBY2mi
JmA6fis09TN6NX/90lVWpS5YUwdd5CVQplzzELEvVJWW3A/PyckehJHpFpgtT+5X5XXqR+eZ
XTvH7X5fjG6+qPZFwNKP4pCUMeqM/qgvFeLzW/O6zB44Uk7px0fdBen8wUpmqHpMKw+04B7Q
0udVKnCtp27ctKCcc+4rMW6TV7z4q5XaxsJ3/FTxWP8AwNfh3/tdr/8A76TitN+1f7lWu9hv
v+1Z66wLF6bLy8MPoVVr5f8AqdZc1L6cvCiotOgs1NE2g+x+cXitJ2FJDW0DvuV8IsRGQSPy
BSZ2xlre0/PzC82ut6x+nWzW7e/qBX3qVevtCJv6c/RZQmqZ7HtDXs/keWBv3Ze3ZHu7EY7m
JsRkN+0Cx07IgW9n+fmV6d+KJp90uXfod0hPa8ai6rWZX2dEqIimy9q28zUpd+V8loqW4taS
Ur8zIwPQA+sQYXSB7sg5lZB7YjG3tOg+/wAlwejFldPVm+B/1yJ0CvnUe9ZeYptBNbVdlEap
ipNYmV+QGQhI3hQLu7Pban4xVxkMre08VVjYxGez8PtXjW9+qq+0xlFgVO4xBFSdw5gi/IEE
Qd4IqYIgEEVwT6cQRfkdxBF6K9XH9zr9L/7can/LqcQo/wB4d5fgspN+6j88151RNWLSCIII
qRzBFO8EX6wPiIIoc5gimIIkET1givqYIiTzBFQB2giggi9FfBG/4I3W3/mz/wBRUYhVX7Rn
msnRfspPJedKR7o+wf6ImrGu3SComIIkETHPxgivYfbBFBBEHf4QRRStqFH9aCYKrRc2Xtzp
105dOfhz+F3UdNtQuoyp6f3p1g2nQ7qmqsmypuorkKPsbcVINIlypKgVuTDanFrSVJdPuDEY
tzpJJcwbcNvzWbYyOKLU2vbl711/wmKR0U9DfVeuvUHq7qd9Vm86LM2VJ0x3TSpU5JeqLrDb
a/NwoZC0JGCAPeyVACPVR2z26ttbxXmmELXENdv4FdJ0uY0h+559aupZxy+U3/1CWbIs2npr
Iv0N6WDPtknKvTFUdIS4w2Ul/aEh4qLcu4MffsCpzztbp3eaoXRwOcb6rWPwS+sW2elbxRbW
1S1SumepdCblq0axWHWpiceffmpF9KVOJaStxanJhaCTg+8Qo4xkX6mIuiytCi0s4EuZ5/Ni
sb+HV131/wAPnrWtnVajrmJ5iQnFs1uR80gVqmvqxNS689ypOHElWcOttqPaPc0IkZlVunqO
zkzFbT23116FeHZ4yFd1P0cm1akaB6hyE3KVuiSslMU6ZpknUSDOSSG5htoKLLyEutJHuKbU
G96VDcI/ZSSRZXaEKUJ4o5czdQVyFt9KPh1WNrAxqW91PV6uaa0+Zbq0ppsLQmzcD+xzemnP
PkBJbBSlBVtSVIyC4M7zTtKjLky69V77OnzdqTp5LG1R8UCkdSfjuWb1H3kly0bKp950qaDK
kLmV0akSQS00FJaCipexJWsNg++4vaD3Nz1cth7Mbqz60102Y7f4j8Fq71i6gUnVXrB1Uuqg
zRnqFcl5Veq06Z8tTftEs/PPOtL2qAUnchaThQBGcEAxJjBDAD0UKZwdISOq2qvq8bF699IP
D80FoV1OS9w0czdoXStNNdUaC7UqtL+UsBwIQ+fLKl4QsjjBUCYjNDoy95H5AU6V7JcjAef2
lbieIBph0eW503abdI1b6rqpp69081Ge+nkJ06n6m5W6u+N7j6y3htG0vPlKULcGHgNx2ZMe
EylxlDb38VKnEQaIi63uPVcl0FdLvS31CdFuqfSDpf1R1O87i1OqUveYnzp9OSDkk1TfZVuI
Dbyktrz5KeS6k+/wDiKSvla8Subt4pE2J8ZiYb+4+K0zuPrS0z6SPBxZ0S0fuRNf1T1unjP6
r1iXkH5ZNMkW0gNUdDjzaPNSQrYVNkpx7Uc/fUxJ7Jz5c79hsopnZHFlj3P5/wAV0Poy6sLL
0i8LPrA03rdfdp15aqNWyi2qemWfWKl7LPuOTYLiEltsBpQz5ik7hwM9o9SxEytcBoLq1BMG
xuBOun2rsXgzdfFjdPtT1H0d1yfmV9PuuNGdptxlth6ZXRp1CD7NPtIbClhX4CihJUFBhf8A
eopUwudZ7NwvVJUNbdj9iuc8PjrA0T0r0w1w6Wtba7V61obqVVG56j3xbsi759HqEqtKWKkm
WcR5obdQ1LrUkoKkFooUhSVqI8zRPJErRqOSuQzRAGJ2yyr0v3V0deDZd1R1ktnXGY6l9WqZ
JzstZFDpNtv0mm0155tTQmp110kZDayk4VwFL2oUogp8P7abuEWHNXGCGDvA3PJeXN0XNPXn
c1RrNTmFTdTq029PTj5GC8864pxxePmtSj+OJ4FhYLFSPzuzLaiz+p+yKV4It56Pv1ko1Cq2
rshdErS/ZHiHKc1T0Mre80J8oYcBGwqCj3xjmI7o3dsH8rKZHKwQFt9f8Fxerni66ta1eHvZ
HTZWZqmmxbImWnG5xpLv0lUmGC4ZWVmFlZQpljeNiUoB+8tZJ2CKtpmNkMgXh9Y90fZlbB6u
dU/T91L254e9n3Re7cta+kNBMjqWXaROuCnJQqTeMqEpaJe872dbWWgtI35JxFhscjc5A1Oy
lSTRPLQToF/Hri+6O+oa9+re/wCoaR6t162dMFVZxi2KfLU2TQhEg0EtNObXmFOBTuwukLOQ
XMcYwKxUbA0ZxqvE2IPzdzZcL1i+JZR/Ef8ACQt6lauXs/U+pHS68JlyjrfpakruOiziEpd3
OstCXQtBUnhRQSJNPBKslHAY5e6O6V6dVMfGC86g/n89F1bx6Osqxetnq2tG49OrkeuW26NY
FJobjjktMyyJebZVMF9tLb6Un8NBKgNqvicRcpInMaQ4c1ZrJw8jIdl2K9etnTHra8HWk6fa
sXL9Da86AzHkae1F6nzMybpoqkpBprrzbaktqQlPlpLpSnLEuc8uGPIieyXMwaHdXO3jkhyv
Oo/P5+C/HSx41rNN0hsHSjXzSSxtdLNsCelk2vVq3MvSFZtRlLzeAiaaStbjLaUghGEkpbSg
lSUpApLSXJcw2uqwVotlkCzx4hfj82np71L6xTnTLpxp9S7qvdSZJ/WaXefm6zU5dUqwlTkq
282n2VQ2lvuU5bC9pVgxahoyWjtD7lenrg0kNGqwn0MeJBb3h0eF3qm/p5er0p1OasXPJSiF
NU1bj1u0aWJUZgvvNKYWtwmY90FSszCCRlJIuywGSUXHdCsx1LY4yQe8fz/gv69J33SB1Maf
9S9jVjUTViv3VYclWZc3DSn5GSCZuQUvY/jy5dK9yUKUtO0glSEj1hJRRlpyjVeYsQfm7+y3
K6EtF+lbpf6hNReu1WsKkaUSl+1a3LNY/QlOOS8nOz8oy+HCkJ9oy0ZmbZSkshOEpVv5ERpX
SuaIba21UyJsbSZr6f4fgtXtK9BeiKwepm29TZ/rnrNdqtFumVuqZZXpLU2fpF9qcTNrSVgn
Z5iwRkA43djjESCZizIGfMKOOwz5y/5FbIdW/g/6b+Ix4nVv6lyOsFT/AKnfUFalS1SL7Ftq
QuXkKd9FS6pZAccS4fPamFq3qQlTZSB5asxHjqHRxlltRopMtO18gfdY78TOt9EniUdS7WoM
11lT1n0yn0SRoNGoUtpZVJtqmScsglKA6rYVFS1uLJ2jG4D8HMXYBNG22W/vCsVHYPdq7bwK
5Try0P0R6rvBKtqqaPa3Tl9ynRPTfo+dUu05im/Tq6rNyqEbg+UlnalKle55oOMEpjzC57Jr
PHtfcvVQ1ksWZh2+8roWqN8dIfXb0I9Ldp331NT+ld1aL2Yqi1KnsWBUayHJh4S5WkuJSlA2
FjGUlQVu78R7Y2Zj3ENvfxXiWSCVoDnWt4FamdY/S/0xaSaOKq2kfU7UdXLtM61L/QL9gTlD
R7OoK8x/2h1RTlGE+73O7jtEhj5SbObb3qM9kDRdrvkV3TxjerzT7qstPpglrDrxrb2nWkdN
te4EmSflvYKi0Gw4zl1CQvGD7yNyTjgx5p43NLi4bkqtVMx0bWtOwH3r89CHV5p/ox4U3WJp
pcldNPvPVWVobdsU/wBifd+klSzzqnh5iEFtvaFD9UUnOeMxSaJzpGuGwuq00zGxlrj0+1aU
uEKWo+hJIiWseoe0EU9IInpBEgiZgiu7v84IpmCKjhQ4gi9FOrj+51ul/wDbjU/5dTiFH+8O
8vwWUm/dW+f3rzqzxE1YtPSCK9jBEJBMEUgiQRUHmCKZ4giQRUCCKQRVPHPEEU7mCJniCL0V
8ET/AII/W5/mz/1FRiFU/tGeaydF+yk8l51J4SPsETVjTumOIKio4EEQnJ+EEUgip7CCIDzB
Ezg/GCKEbkkH1BEFUGxus19YXXhePWzStMpO7ZK35NrSm0pazaOaXLOMqek2AkIW/vcXudO0
ZUnaP8kRajhDCSOavy1DntDTyWLtOL7nNL9Q6Bc1PQw5P25U5WqyqH0lTS3Zd5DyAsAglJUg
ZAIJGeRHtzQ4WKtRvLHZgu69ZfVjcnXH1L3Tqpd8tR5O47veZenWaUytmTQpqXal0+Wha1qA
2NJJyo8k/ZFIowxoYF6mlMji4rGHaPatKn4wROT8YIruOzGTj4ZginaCKGCLtmg+sdU6edbL
Qv2htST9ZsqsyldkG5xtTkst+WeS62HEpKSUFSRkBQJHqI8vaHNLTzXuN+RwcFyfVH1GV3q3
6hrw1LuVimytfvWpLqk+1TmltSrbqkpSQ2lalKCcJHBUT35ikcYY3KF6mmMjsxXaeg3rovDw
8NfW9R7HlKBP11qmTdJDVZl3JiV8qZSlLh2tuNq3AJGDuwOcgx5lhEgyuXuCodEbtWGnFl5Z
Ue5JOIuqOvyTgdoIgMEUgipWVdyT+OCXU9IIqO3eCKY5giZgiQRMwRO5giquDxBFPhBFVHcf
iYIpnMESCLNTHXdeMv0DPdOYk7f/AEDP3cL0VNGXd+k/bQ0lrZ5nmeX5W1I93y92fwotdi3P
2nNSBUuEfZ/naywulZSQfURdVhbn6WeOprBpFTtN5amUawHUaW2FUNO6SZmnTKy9Tp0ypdce
xMDc+PY2tqk7UjK8pOeIppGG++uqnCvf0C0uQPLbSkE4QkJH2AYiUFCc7MSSs1aN9dt46H9I
erGi9Ik7fetTWRyQcrj81LuLnmDJuJca9nWlxKEZKRu3IXkdsRadC1zw88lfZUuawsWFlKJP
wi6oyEn1zBEzjvBEUfnBFPWCK5zBFMQRXuIIpBEgio+cEUIgiucqEEXor1cc/c6/S9+3Gp/y
6nEGP94d5fgspN+6jz+9edMTli0gip59IIpnmCKj7YIpxBLp2giekESCJmCJBEAzBE9IImcw
Rei3gi/8Ebrb/wA2f+oqMQqn9ozzWTov2UnkvOlPCU/YImrGndUkH0gqJ6QRB9WCKYgivcfZ
BFyFn2lUr/u2lUGjSb1RrFbnGafISjIy5NTDziW2m0j9cpakgfMxQkAXK9NaXGwWW+uLw9NV
/Dp1ApFtar2/L0Kp16nCpyPs1QZn2ZhrdsWA40ojehY2qSexwRkEE24pmSC7VenpnRbr7Om/
w09ZurXQC/dTbBtFddtHThKjWJhE4y28VIaD7iGGVKC31tskOKSgZ2kYyohMUfOxjg13NVjp
XvYXhYk0u00rmtGo9v2ja9PdrFxXTUGKXSpJpSUqnJl9YQ02CohI3KUOSQB3JAi45waMxVpk
bnOyjdZG63ug3Uzw8dYGLH1SokvRq5N09uqyplpxuclpyWWpaA426jg4W2tBBwQpB4xgnxFM
2QXavc9O6I2K5rSnwx9aNbOjy7deLctNM9ppZSnxUagqfYaeKWAlUwtphSg46hkKBWpIwPex
uKVAUdUMa8MO69spHuYXrFWi2jNydQ2rdu2LZ9MXWLpuufbplLkkuobMw+4cJTvWQlI4JKlE
AAEk8Rce8NGYqzHE55ytXaOsDo41B6Etb57T3UyiCh3LJMNTYQ3MImZebl3QS2+y6g7XG1bV
DI5BSpJAKSI8xStkGZq9zwOjdYruFr+GNrReHQ7V+oqn2s29pXRX1tTFRM+yJhSG3gw6+iXz
5imW3TsUsDghRwUpUoeTUMD+zO6uCjeWZwse9MvTLevWFrlQtONPqOqu3dcbjjclKechhBDb
anXFrcWQlCENoWpSieAPUkA+5JGsbmdsrMUTpHZWr99UvS7evRnrtXtN9QqSijXZbq20zcsi
YRMNlLjaXWnEOIJStC21pUk98HkAggI5Gvbmak0JjdlK7vNeGjrPKdDcv1GKtBatJpmbMqmq
om2lupT55lxMKYCvMSwZgFrzCMb+4AIUfHbs7Ts+au+qP7PtF1PpG6Rb8649dqVpxpxSWqxd
FWbdfbafmm5VhhlpO91511ZCUIQnueScgAEkCPUkjWNzOVuCB0rrBcP1C9P129K+tlx6eXxS
1UW7LVm/YqjJl1LobXtStKkrSSlaFIWhaVA4KVAxVjw9uZq8yxFjsrlknUvwx9adIejO2NfL
gtNMjpld7rKKdP8At7C5gpfB9ndclwrzG23tp2KI54yAFJJ8NnYX5AdVedSPDM5XWejPoq1E
6+NbGNP9MaOxWbjdk3qgtMxONykvLSzO3zHXHXCAlIK0J9SVLSAOY9SytjGZy8QQOlNgulat
aUXFoXqbX7Ou6lzFDua2J52m1OQmCC5KPtqwtJKSUkeoUklKgQQSCDHprg4XC8Pic12Vyy9r
74YOtPTH0tWNrLedpppdg6heT9FTiZ5l55Pnsqfl/PaQSpnzmkqWjd3AwdqsCLbKhj3Fg3Cv
SUrmMDzzXE9Dvh86qeItqVUrU0ot+XrlUo9PNTnlTM+1Iy8oxvDaSp10gblLUEpSMknJxhKi
KyzNjF3LzBTOlOixRfFm1PTa8Kxb9dk3aZWbfnX6dUZV3G+UmGHFNutqwSMpWhQOCRxwTFwO
BFxsrToyHZOazN1ReGlrP0a6OWHfuoVoKolrajsJeo82icZmcKU0HkMvpbUSy6pkhxKF9059
UqSm1HOx7i1vJXpaV0bQ4r8dC3ht6veI7ctxUrSe3JauzFqyKJ6pLmqizIsspcKksthbqgC4
4pCwhI77SSUgZhLO2O2ZIKZ0t7LClUoU5Ra5M02blX5eoScwuUelloIdaeQsoU2U99wWCnHx
GIu3FrqyWEOylZy62PDK1o8PCQtCZ1ZtRFtNXxLuv0woqDE2SprYXWXA2o+W8gONkpPosYJI
UBainZJfLyV6eldEAXL+XRf4amsviCU285rSe0jc7Vhybc3Vf7NZl1AuBwtMNJcUC684GnCl
Ce+w8gkApZ2R2zHdIKV0oJasJ0ugzdbrUrTZSWefqE5MIlWZdKSHHHlrCEtgH8IqITg+pi6S
ALq0IyXZRus1dc/huaveHJcVuUvVm3JehTN1yKp+nLlqgzPMvBtSUvNFbRIDrSloC0+m5JBU
CDFqKdkl8quz0zorZl9HSt4YutXWhozfV/ad2imt2vp42tVWmXJ9iWUpaGfPWywhxQU86ln3
ylPYYGdykpKSdjHBruaRUr5GlwWErNtOo6h3ZSaFRJR2pVauzjEhT5VrG+afeWltptOSBlS1
pAyQOfSLpIAuVabGS/JzWVet3oD1T8O/U+StHVW3UUGq1SQTUpJTE41Oys4wVFCi282SkqQs
FCk90kD0Ukm3FM2QXark9M6I95c1oD4YetPU50t3zrLZlppqthae+cKrOGeZaeWWGUvzAYZU
d7paZUla8AcHjcciKPqGNeGHcr1HSPcwvHJYk0b0huLqB1Wt2yLQpjlaue659qmUuSbWlBmn
3DhKdyiEpHqVKISkAkkAExcc8NGYqyyJz3ZQu59Z/RNqL0Ba1OWBqfRmKLcQkmak0mXnG5xi
alndwQ6262SFJKkLSexCkKBHx8RStkbmavc8BidYrsGnHhp6y6tdG90a92/aSqhpnZ8w4xUq
gicZD6Q1t891Evu8xbTO9PmLA90EnkJWU0dOxr8hOq9tpHlmdY76e+n67OqfWu3dPLGpZrN2
XVN+xU6T85DIdXsUtRUtZCUIShC1KUTgJSTHuR4Y3M7ZWoojI7K1cz1d9Id+dDeutV041HpL
VIuektsvrbYmUTTD7LyN7TzTqPdWhSex4IIUCAQQKRStkbmaqzwOjdYruMt4Y2tM10Lu9Ryb
SH9SVl/yjVDPsh5SBMGVL4lyrzCyJj72V4+scgFOVDz6wzP2d9Vc9Uf2faLoHS/0xXp1ka7U
DTfT6kitXbcrq25OVVMIl0YbbU664txZCUIQ2ha1E+iTgE4B9ySBjczlahiMjsoX8+pTptvT
pH1wr+nWoFGdoN220+lidk1OJdT7yEuNuIWklK21oUlaVpOClQ+YCOQPbmak0To3ZXLId0eG
NrPZ/Q5SeoqoWq21pXWX22ZeoJn2VzAbcdLLUwuXB3oZW6NiVnuSMgBSSfAqGF/ZjdXXUj2x
5yuq9HHRjqH16a3SunumVFardyTMs7PKQ/NtykvKyzW3zHnXVkJQhO5I9SSpIAJIEepZWxtz
OXiCB0rrBdW1w0Subpy1guOw7xpiqPdNqT66bU5JTqHfZ3kYyAtBKVJIIIUkkEKBHePTHhwz
NXiSJzHZXLJuqnhq6y6L9Idna63DaSpPTW+VtpplSROMvOJDoUWFvMpUVsoeCVFtSh72BnaV
JCrbZ2OcWA6q8+ke1geVgeLyipBFe54gimOYIkEV/HBET9YZgi9FOrf+51+l/wDbjU/5dTiF
H+8O8vwWUm/dW+f3rzqiasWggioPGIIpiCJBFdvz/igiuB8IIpjiCKE5EESCJBFewzBEx7uY
Ig4PMEXor4Ip/wByN1ufD+pp/qKjEKq/aM81k6L9lJ5LzpSPcH2CJqxrt0IxBUTOIIqRiCIP
j8IIp6wRfTSatNUCrSs/ITL8nOyLyJiWmGXC26w6hQUhaFDlKkqAII5BAihF9CqtcWm4WSeq
rrW1U63buple1WvWrXrVqNJfR0k/OpaR7MxvKyhKWkITyo5JxuPGScDHiOJrBZoV2aofJ7S+
nRTrv1g6cdHLv0+sa/69bNm34laa9S5JTYbn97XkrO5SCtsqawhRbUkqSACTgRR8LHEOcNQq
x1L2NLW7LHViXxV9Mr1o9x2/UJqj12351mo02ellbHpKYZWlxp1B9FJUkEfZFxzQRYq22RzX
Zhuu5dUPV7qV1p6kN3dqneFVvS4mJNFPZm50No8iXQpSktIQ2lCEJ3LWrCUjKlKJyTHiOJrB
ZoXuad0hu5clpv126v6Q9Ol0aSW1f9eo+m96KcVWaCypsy06XUJQ7ypBWgOIQlKw2pIWBhWc
mKOhYXB5Gq9NqZGsyA6Loul2qdw6Kak0S77Tq03QrltycbqFNqEsQHpN9Bylacgg+vBBBBII
IJEe3NDhYq1HI5hzNXOdR/U3f3V1qnN3vqTdFSu+6p5pqXdqE7sCvLaTtbbSlCUoQlIz7qUg
ZKj3JJoyNrBZoXqWZ0hu5dgoXXhrBbPSxUdEqff9dlNKqs+uYm7dbLYln1LcS4sFWzzAhS0h
RQFhBOSRyc+TCwuzkaq4KqQMyArp2iutt2dOeqdGvexq9P2zddvPmZp9Sk1APSyylSFY3ApU
FJUpKkqBSpKiCCDHt7A4WcrUcjmOzNX99feoK9OqTVmrX1qDcU/dV21stmdqU5sDr/ltpbbG
EJSlKUoQlISlIAA7RRjAwZWpLK6R2Zy7RNdd2sE50pS+hzmoFeVpNKzHtLVtbmxKJX5xfxuC
PMKPOUXPLKyjfztyBFOxZnz21Vw1MmTs76LrnTv1H3z0nasU6+tOrkn7UuykodblajKBCnG0
uoLbiSlaVIUlSVEEKSR2PcAiskbXjK5eIpnRnM1cbrBrFdGv+p1ZvO865P3HdNwzJm6jUpxY
U9NOYCcnAAACUpSAAAkJAAAAEVY0NGVqpJI55zOXdbt669Xr76YaJoxWL+rtQ0vtx9ExTrfe
LZl5ZSFLUgBWzzFJQVqKUKWUp4wBgY8CFgdnA1Vx1TIWZCdFw3TN1V6h9G2qDd6aY3VUbPud
qVdkhPSaW1qUw7t3tqQ4lSFJJSk4Uk8pSRggGPUkbXizgvEUzozdq6xqJqJXdW78rN03NVJy
uXDcE47UKlUJtfmPzkw6oqW4s+pJP2DsAAAI9NaGiwXl8jnOzFZE1b69NYtdtBLT0uu/UGv1
7T+xwyKJRJhTfs8l5TRZa5SgLcLbalIR5ilbUqIGMxbbCxrswGquvqZHNyE6LjelnrF1O6Jd
Qpm6tKryqtlV+cklU6YmpINL9ol1KSstrQ6haFDchKhlJIKQRiKyRNeLOC8wzvjN2rod2XPU
b5uWp1mszsxU6rWpp6dn5uYVvdm33lqW64snupSlKJPqSY9gACy8Oe4uzc1kvX3rt1e6pNN7
RtDUC/69dNtWGyGKFT5xTYakEhpLQPuISXFBtISFuFSgMgH3jm2yFjCS0bq5JUve0NcdF/Lp
V64dWeiGu1qp6UXzWLInrhk0yNRdkUtL9qZSoqSCHULSClRJSoAKTuVgjJzWSFkntBIah8fs
rF8/UJirVB+amn3ZiamnFPPPOLKnHVqJUpalHkqJJJPck5j3YWsrReb5uayr1Ndd2r/WTSLX
kNUb/rt6ylly65ajN1At/wBhIWltKzlCEla1BpsFaypZ2jJjwyJjLlo3V2WofIAHclemHru1
f6L6fc8tpbf9dsmXvOXRK1hFOLf9moQHAgnehRQtIdcCVo2rTvOFCEkLHkFw2SKofGCGrFMp
Pv0+damWHnWZlhxLrbqFkONrSQpKgruFAgHPfPMe7C1lazOvmWUeqzrk1a64a/SKnqxfVave
doMsqTpy54NITJtLUFLCENIQkFRSkqVjcranJOBjxHCxnshXZqh8ntL99PvXbq/0q2Dd1rae
X/XrUt6+2fZ67Iyamy3PJ8tTRPvoUW1Ftak72ylWMc8DB8LHEFw2SOpexpa0rGdsXFP2TcVN
q9InJim1OkTLU5IzUuvY7KvNLSttxBHZSVJSQfQgR7IBFirQe4Ozc1kDqo6ydT+ty/ZS59Vb
zq161yRk00+WmZ0NoEtLpUpYbQhpCEJG5SicJySckniPEcTWCzQrk075D3l9+kXXprFoLoLd
ml9nag1+3rCvjzTXKNKKbDM95rSWXcqKC4jzGkpQvy1J3JGDmKOhY5weRqF6ZUvazINljrT+
/q1pTfNHua26nOUS4LfnGqhTZ+Uc8t+SmGlBbbiFehSoA/D0PHEXHNBFirTZC12Zq7X1OdV+
ovWZqcq89ULsqV43MqUakBPTiW0KQw3uKGkobShCUgrWcJSMlaickkx5jjawWavUszpDdy5e
zOuzV7Tvplr2jdDv6u0zTG53lv1O32VNiXmlLKC4Coo8xKV7E7kpWEq5yDk58mFhdnI1XttV
IGZAdF0vR/WK59ANUKHelmVqct66bcmhO02oypT5sq6ARuAUCkghSgUqBBCiCCDiPb2hws5W
45HMdmauR6hupC+erDVWoXxqNc1Ru266oltuZqM7sDi0NpCG0BKEpQlKUjASlIHf1JMUZG1g
s0KsszpDdy7JT+uvV+ldKc3ofL3/AF1vSefmDMv21ubMqtZeS+RuKPMCC6kOFsLCCrJ25Jz5
7FmfPbVexUyBmS+i6poLr/efS/qzSL6sC4Z+1rtoKnFyNSk9vmseY2ppYwsKSpKkLUkpUCCF
EER7exrxlcrcUro3Zmr+euGuV3dSOq1Zvi+6/P3PdlwPB+oVKcUC7MKShKE8JASlKUJSlKUg
JSEgAACDGBoytSSRzzmcu31zrw1guTpYpuiU9f8AXpjSmkPB+VtxRbEq2pLqnkgqCA4pCXVF
YQpZSlWCAMDHgQsD89tVcNTIWdmTouvdOnUtffSRqpJXxpvc9StG6qe26yxUJLYVpbcTtcQp
K0qQtKh3SpJGQDjIBHp8bXizgvEUzozdq4fVbVe49cNSa1eN21ibr1z3JOLn6lUZogvTb6/r
LVgADsAAAAAAAAABFWtDRYLzJI57szl3jUHrt1f1W6b7Z0huK/67VdNbOW25SKA8psS0mW0q
S1ylAWsIStQQFqUEA8AYGPDYWBxcBqrrqqRzchKxKe8XVHVzgjEETtyIIpnEEVEEUxBFUjKh
BF6K9W5/+TsdL/yvGp/y6nEKP94d5fgspN+6jz+9edRiasWpBEgiQRXGOTBFMmC9ZU+yC8pB
Egio4giHBginaCKg4+2CKfOCL0W8ET/gjdbf+bT/AFFRiFVftGeayVF+yk8l50jhKfsETVjj
ukFRO8EQHEEV+cEU9YIr6wRCB84In1TBFPSCKg+kEU9YImIIg5gioOOYIm3iCKYgiQRUjiCJ
j5iCJ3MEU7QRU/OCKQRXHAgqqE5MFRIIrx88wRSCJBEgiDiCJ6QRCcwRMQRAcGCITkwRUHBg
ineCJBExBEEEVyUwRTuYIkESCIIIh4MESCITmCKkkGCKQRXEEQ8qgiY5x6wREjkQReinVx/c
63S/+3Gp/wAupxCj/eHeX4LKTfurfP7151RNWLVxgQRQwRIIr3gicfOCKE5giucDEEUgiQRU
KxBEHHwgimMQRXPGIIvRXwRT/uRutsf/AKM/9RUYhVP7RnmsnRfspPJedI+qPsETVjTukFRX
7YIiuOIIpBEgiekEQ8mCIDiCL9HgYgiggiY4gikESCJjMEV4xBFsb4efh7zHX3WLqk5e6W7Y
Nry8s+paqaqd9o85bicYDiNuPLz65z8o5j6S/SSzhGOnkfT9r2pcPaDbZQD0de91v/AvAp4k
fKxs3Z9nb6Oa97+I6LZ3+t1J49tW5NR+AtpZP/aI5R/3moueHH/aj/kXRf8AsFk/96P9mf8A
nWv2g/hiTOuHWPqHpCi8m6a9YCH1qqZpSnkzvlPtM8NBwFGfMz9Y4xj1jpHEPpXjwrhqi4iN
NnFTl7mcDLma53tZTe1rbBaNgvo6diGN1ODCfL2IJzZb3s4DbMLb33K2B/rdOf3EDVuTJ+H6
GnM/9ojm/wD3mof/ANnH/aj/AJFvP/YLJ/74f7M/8619tjwxJq4/EBrmhAvFpl+iyKpw1k0l
SkvYlmX9vkeZkfqu3O8/Vz64jpFV6V44eEIuLPVriR2XJnGnfc2+bLb6N9lo0Ho6dJxHJw/2
9iwXz5d+6Hezm8eq2D/rdOe3bf6rcnntj9DS8/8AaI5v/wB5qH/9nH/aj/kW8/8AYJJ/74f7
M/8AOtOeprpBd6b+rQ6VuV5NXdD9PY+kUyRYH9lpaUD5RWo+75n67nHpmO28Kcatxvh79Pti
yC0hy5r/ALO/0rDe3TRcrx/hM4ZjX6HMubVozWt7QB2udr9VuQ99zoT7K1JVq3KDaSObacGc
H/yiOIt/pNwkX/Rx/wBqP+RdTHoFkIv66P8AZn/nWv3iC+F7M9Bdi29W37zaudNfqDkglpFJ
VJ+TsaLm7cXV7s4xjAjo/o39LMfFtXNSspuy7NodfOHXubWtlFlpHG/o4dw7TxzuqO0zG1su
W2l/rFYw6JOkCsda+t7FoUucRSZdEq7PVCpOMF9uQYQAAooBTuKlqQgDIyVZ9DG18eca03C+
FHEqhuckhrWA2LnHlexsAASTY7eK17g/hSfH68UUTsosSXWvYDw0vc2G/NbmL+51Z8NqUnVm
UXsSSQm2nD6f+URw/wD7zUN7HDj/ALUf8i6wfQLIBf10f7M/86096Huj93rR1zeslqvt24tq
mzNQ9sXJmaB8lSBs2BaO+/vnjHaO2cf8at4YwoYo6HtQXNblzZfavrex2t0XLOD+FDj1eaBs
vZ2aTe19rcrjr1Ww+m3gQXxeeqlx06o3HKUS0qDUVSEtWX5BZma3tCSpyXlt/CMkp3rXgkHG
7BjmeKf0hcKpsPgnhgMk8jcxYHDLHe9g59t+dg24B1st6w70L189XJHLKGRMdYOLTd3i1t9u
VybdLrJlzfc7DTNGeNJ1TmDUMfeU1CgBthR+Cih4qH2gH7I1Wk/pMOMo9YoBk55ZLn3XaB81
sVR6CGdmTBV97xZYfEOP2FaCdSnTNd3ShqfM2neMgmTqLSA8w60vzJaeYUSEvMrwNyCQR6EE
EEAgiPozhfirDuIKBuIYa/Mw6EHRzSN2uHI/IixBIK4hxDw5W4LVmjrm2duCNQR1B5j/AKHV
bFdDfhDTfWpoUL3Zvxm3GzUpin+yLoy5vHlbPf3h1A539scY7xzL0gemiPhfFv0W6kMpytdf
tA32r6Wyna3Vb7wd6LHY9QevNqez7xFsmba3PMFlmsfc8c/SaNOTg1XlHxJy7j5SLbc97Ygq
xn2jjOI06D+krDJK2L9HkZiB+1HM2+otln9BL4o3Seug2F/2Z/51pL0h9PDnVh1C23YLNVTR
HLiU8BOqljMhjy5dx76gUkqz5eO4xnMd4404lbw9g0+Luj7QRW7t8t7uDd7G299lyLhjADjG
KR4aH5M9+9a9rNLtrjp1W8X9bpTwOP6rcpu+H6GnM/8AaI4F/wB5qH/9nH/aj/kXYh6BZP8A
3w/2Z/51qr1y9B7/AEU6123Zr9youFdwyLU8JpNPVKBgOTC2NuwrUVY2bs5HfGPWOvej/wBI
TOJ8LnxNsHZdk4ty5g69mh172Ft7bLm3GHBJwGvioTN2mdoN8trXcRtc9Oq2sd+5z59pZCtW
5ROCRzbTgz//ANEcgH9JuEi4w4/7Uf8AIukj0CyH/wDvR/sz/wA6wP4gHhWzXQjpdRrmfvVm
5kViqilhhFIVJ+USy47v3F1ef1PGMeuc8R0L0cel2PiyvloWUvZZGZ75w6/eDbWyi260vjf0
au4do2VbqjtMzstsuW2hN/aPRal5OY7IuXoTkwRSCIYIh4giuMnmCIMesEQYgih5giQRPlBE
EESCK/VIgiE5giDAgiHkwRE94IvRXq44+51ul79uNT/l1OIUf7y7y/BZSb91Hn9686jkiJqx
aYxBFBBFRxzBE9eYInHzgigGTBEgiQRMwRAMwRIIrnMEUzBF6LeCJ/wRutz/ADZ/6ioxCqf2
jPNZOi/ZSeS86R9VP2CJqxrt0gqJBExkwRXGDj1giYgikEQjEET0giHv8YInc/CCK/jgiHHp
BFO8EVEEU9IIuas3Ui4dOnn3Lfr9boTk0EpeVTp92UU6EklIUW1DOCSRntmINdhdHWACshZI
Btma11r72uDa/NTqLEqqkJNLI5l98pIv8F6r+HR4j1L60rDd0l1Qm3Ja85qUMpLT7M0uSXcL
YT3Q62UqanEgZ90jfjcnncmPkH0m+jCfhirHEOBNvTh2YtIDhEfEOuHRHbW+W+U6WK+leA+P
ocdpjg+KutMRYOBLc48CLEPHhvuOYWmPXh0oak9AGsM7VZS5bnmqHc6nPYLol555qZnQffMv
NOIUD56cAkE4WEhaexCe5+j3jHBOMMNbTyQRiWG2aEtaWt5ZmAi2Q7Cwu2+U8ieU8Y8N4tw3
iBnjleWSE2kBIJ55XEfS+R3HQehfWjeNXovg+rrElVanJ1j9C9Ae9uYm3G5retcnvV5qSF5V
uVk5ydxz3j5r4FoqaX0jimlja6PtZxlIBbYCSwykW0tppou5cV1c8fA/rEbyH9nCcwJBuSy+
u+vPqtOfC56Eb16rNSRqfddduqmWpLuFpdQbqUwzUrmWkBKpdt8K8zyAEhLjm7sNieclHbfS
16QsL4fof0Fh8Ub5yL5S1pZEDqHFtsubW7W255jpoeU+jng3EMYq/wBL1sj2xD6WYh0nKwde
9uRN/Aa6jvfiu+KY45OO6XaTVtcrT6f94rlcpzykLeWg4EpLPJOQ2nHvuJOVEbQraFFWveh7
0RtDRj3EMWZ7tY43AWAP03tItc/RaRoNSL2AzXpL9JBB/RGDSWa3R72nU2+i09BzI322vfzv
rt51i57h+l6lVqnUaqShXts1NOPTGUY2HzFEqynAxzxgYj6Xp6Gmgh9Xgja1mvdDQG676AW1
59VwaetqJpe3leXP6kknTbU6r1s8BK/69qFojfExX63WK7MMXIw225UZ12aW2kyqCUpLiiQM
nOBxHxt/SJw6ko8UpGUcTYwYnEhrQ0E5zqbAL6g9DNdU1WHTvqZHPIePaJPLxXmf1Zak3Fd+
uF5SFXuCuVSn0+46j7NLzk+9MMyoEy6kbELUQnCRjgDjiPqjg7CqKmwumlpoWMc6KO5a1oJ7
rTqQATrrrzXz7xViFXUYlPDNI5zQ91gSSB3iNAdl6o+Ff0+U3op6VaZXrsQim3VqXUJMOBxI
89AmHA1ISYHfOF+YoehcVn6kfInpd4kn4ox+Sjw/vwUrX2tt3ATK/wCWUHmALbr6Q9G+CQ4B
g7Kis7stQ5vn3jZjfnc9Lm+yxv4/Oo9w6e0bSxVAr9boZm36oH/o6felfPCUSu0K8tQ3YycZ
7ZPxMbR/RzwyjrJa/wBbhbJlEVszWutcv2uDa6wXptxCqpY6Q00jmX7S+UkX9jexWrHg1atW
zoz1guVq7q/SrcpSrenpf2yozAZZLq1MlKNx/CODgfIx1304YNXYnw2KbDoXSv7VhytFzYB1
zboFzT0TYpS0ONGeskDG5HC7jYXuFmfxWvFZqNduhmx9ILvS1brUolyrVyizGHKg64D/AGO0
+OUtoRjcUEFSlEZwnB0b0P8AoghhgOK8R015S4hkcg0aB9JzTu4m9r3AAva5W2+kv0lyvlFB
gs1o7d57TqSeQI5AW23OnJa49EnWNqlYvU1ZiJC7rnqktV65KSU7TJyoPzcvUG330ocSptal
ZUQtRCgNwIzmOnce8EYDV4FVGamjYWRuc17Wta5pa0kEEAaaAWOhGi0Pg7izGIcXgayZ7g97
QWlxIIJsdDz133C3K+6H6LTDpnprPLDX0w1WJ2VYXuw4qWLCVODHqkLS0fkVfOOH/wBGief1
6uiH7MsYT0zZiB77E+dvBdW9OkURo6aRw74c4Drawv8AO35K058L3Um4qX1oaXUGWr9clqHN
XCgvU5qfeRKPbkL3bmgrYrOBnI5wI7b6WcLo5OGK+rfCwyCI2cWtLhYi1nWuLea5V6OMRqmY
3TUzZXBheLtBNj7r2W2nj9ak3HYdZ0uaoVfrlFanpKpiZRIT70smYwuXA3hCgFYBI5z3Pxjj
n9HPC6Krir3VcLJC10dszWuto/a4NtuS6d6bsRq6Z9IKaRzA4PvYkX9ne268zbcuWo2hWWKh
SZ6epdQls+TNSb62HmsgpO1aCFDIJHB7EiPqqppoKmMw1DA9h3DgCDz1BuDqvnanqJoJBLC4
tcNiCQR7wvZ7orvCr1zwfk1meqtTnKwbZr7vtz8245Nb0LnNivNUSvKdqcHORtGMYEfDXHdF
TRekf1aKNrY+1gGUABtiI7jKBaxub6ar634Uq55OB+3keS/s5jmJJOhfbXfTl0XjRc2oFevm
flp6t1ysVmdl20oamJ6ddmXWkg7glKlqJACiTgHuSY+4aXDaSka6KliaxpOoa0NB5agADbRf
J9ZiFVUydpUSOc4bEkk/Neq3gGahXBqHp3qO7cFdrVddl6vIIZXUZ52bU0lTDpISXFHaCeSB
3j5C/pF4ZR0dZRNo4mxgsffK0Nv3m72AuvpX0KYhVVVNUOqZHPIc22Yk8j1Xnp1v6kXHdHUr
qJSqnX65UaXT7tqfssnNT7z0vLbZl1KdjalFKMJ90YAwOO0fSfAWF0VPgdFUQQsa90Md3BrQ
TdjSbkC5uddea4TxliNXNi1VBLI5zGyvsCSQLOI0B20WHo3ZakpBEgidoImMwRO8ETsYIkEV
ziCJiCIYIpjiCL9KGD8jBF+cwRX0ginaCIO8EVHcQReivVuf/k63S/8Atxqf8upxCj/eHeX4
LKTfuo8/vXnUftiasWoIIkESCJBFdw+AgiY5giZ4ginaCKnmCKZ5+EETvBE7QRMcQRei3gi8
dI3W5/m0/wBRUYhVP7RnmslRfspPJedI+qPsETVjnbpiCoqr9yCIO2e/ygikEVMEQQRCDn1g
igOIImIIggiHvBEgipPGIIrx9kEX5AgiQRfTSJmakqpLPSLky1OMuoWwuXKkvIcBBQUFPvBQ
VjBHOcY5i3M2N0bmygFpBvfa3O99LW3vpZX6Z0jZGmIkOuLW3vysvd21qK/qF4fDTXUrK0do
u0NT9yecry/IaSCW3nFH9TmwjYo7OUunCeTiPz2q520fGJdwO5xtJaK2tyd2jrHe4F9CzU6a
r7PpYXVPDQHFIA7nf8ANiej9ibbO2X9tX6PppWegqiSN4ztTY0vfp1AbemXyGXzKebKezmYK
f1NKj5QdKeUpKyMYyPGCz45FxdLLhrWmtDpyANRmtJmy33I72QHcgXurmJxYU/huOOtcRTFs
NydDluzLm6A6ZrbC66L4sf8AVA066KnWNKGJOlW5T2hLV1NNQW5qSpQQEgSwR7qGQOHCn3gg
gj3d5jYfQ5+h63igP4gJfM43jz6tdLf6d9S76gOhdvrlCw3pK/SNLgOXBgGxNFn5dwy30bbN
+t4eF14nHvj0HA+Ufd6+PyddVIKi9aPueP8AtDX7+2eX/wCyIj45/pLf+LUf+qd/fK+n/Qd/
4ZP/ADj+6FrD0edIo6s/Emu5mpy6nbUtO4p+sVnKcofSiec8mWP/AErgwR+sQ5HV+NuNDw9w
RTOgNp5oo2R+F4xmf/VG38RaufcL8LfpniucSj9VG9zneNnGzf6x+V1n/rM6uf6rXinaOabU
l8Koen94yJnyhXuTVTW4kL4+DKD5Y+ClOxzngfgv9HcA4ljdQP1tTA/L1EYBt/bPe8g1bvxV
xR65xfQ4VAe5DKy/i+4v/ZGnnmXy/dE5xQdI+P8A+oqv8iUi7/Rm/a4j5Rfa9WfTx+yovOT/
AIF5ghRHb1j6wXzjdbBeG7p7pPqbrvUKfrLUpCmWu1RXn5d2cq5piDNh1kIT5gUCTsU57uec
E+kc39KGJcQ0OEsm4aYXzGRoIawPOXK6+hB5garevR9RYNV4i6PHHhsWQkFzsozXbbW45X0X
p/0d6E9K2n2oXtelM9ZNZuxCT5LybgFUn5dKgQfJDjiijIyCUJzgnnBj5P424h4+rKPs+IGS
xwHcdn2bD/MQBfXkTbwX0Zwtg/B9NU58HdG+Xl387h5XJtz1AWkPjb2Jq+dYqdc18sUl2yyF
063HqMpxcnKJyXFNO7wFpmVgblFXCgj3ThGB3v0C4hw5+jX0OFFwqNHSh9g48rttoWDYW1F+
9qbnj3pfosb9cbVYgB2OrWZb5Rzsb65juettNBpg/wAMz/h96T/tga/kLjffSr/ohiH+rP2h
af6O/wDSGl/nC9Xev9vpvXP2n/V8MkJgMzP0J7QZ8e5ub87HsvHfy/r/AIvWPj70cHjUMqP8
kb2u3tLdnvY5f2nv29/JfTXGw4WLof8AKO17OyXz+Gb2Pdutd/I8Ov8AX0b/AK9djpeb0zdH
f/660XJ6MPD/APzraOhJ08R4dtxDSksGwf0LVr6K8kvlGPLmfNx5/wB8/VfM+t+LjEclnOM/
5Zw/5QX9a7aHPfL1Zl9ju+zbb7V0Nn6M/wAl5f0P+w7OXL7XR1/a19q+68Emx97R/wA0f6I/
RE7lfFD9yvVX7ne/tYan47/TFPx/7O7HyH/SY/fqD+ST+81fSvoK/dKn+Zv2Fc7qPSOg2q6w
XGzc7tvt3WuqzRq5mpmrsJE55qy/uUCGwfM3fVO3Pb0jHYXP6WY8NhdQh/YZG5LCE9ywy2Gr
trb69VPr4fR3JWytqsva5nZrmUd65za+zvfbTouM1o8FbSjXHTF249Ea+ZKdfZU7TkoqoqdG
qKh/ey4dy2iTxuCyEnGU4zEzAvTtxBhVcKLimHM0Gzu5klb420DutrC/IqJjHokwbEKM1WAS
WJF297Mw+F9SOl7m3MLywui2p+zLkqFIqkq7I1KlzLkpNy7owth1tRQtB+YUCPxR9cUlVFUw
sqIHBzHgOBGxBFwfeF82VVLLTzOgmFnNJBHQjQhfD3iQo6EYgidhBEBxBFO8ETtBEEEVz9sE
TH4oInGIInpnMEUgiQRIImIIv1+EBBF6KdW/9zr9L/7can/LqcQY/wB4d5fgspN+6j88150i
Jyxav/xgimIIg4giCCJj5wRB3giGCK/bBFIIggiekESCJBF6LeCKf9yN1uf5s/8AUVGIVV+0
j81k6L9lJ5LzpT9UfYImrGndUGCoijz3zBFIIr+5BFIIqPxwRNxAginpBFcwRAcQRSCJ6QRI
IrkfCCIeOO4giBJUeATBVAXpD4Lnh2pr0zKazXtIg0+UWXLWkphI2zDiSQZ9aT+AgghvOMqS
V9kpJ+X/AE6ekwwtdwzhb++7SZw5A/8Alg9XD2/A5dyV9AeiXgQPIxzEG90G8YPMj6Z8B9Hx
15C+PfF88Rw9SF0TGntmT2+wqE+TOTbCyU3BNoz7+QcKl21fU/XKyv8AWY2T0LejD9CU4xnE
2f51IO60/wDlsPLwe76XQd3qsN6UOPTik/6MoXfqGHUj6bh9rRy6nXpbb3rmBPgtL4/4p27/
AC5KOL8Af/c4f66o+yRdP4w/0C/+OH7Y1inwbPESReEhJ6K37MJem22lS9szs2QtM6zt5p7u
4e8pKd3llX1k5b7hIO4enD0Zmme7ijCW2be8rW6ZT/6g6Am2a2x73M21r0U8dioYMBxI3NrM
J5j6h/4b7ju9L67eK/4ebnSVqX+ia2JNw6dXM+fZQgFYo00feVKLPog8qaJ7pynujnpfoe9J
Q4iofUa93+dxDX/8jdg8eI2eORsdjpofpN4EODVXrdI3/N5Nv4T9U/a3w05XOoW0g4wcx2lc
qsV6z/c833vQS/irIAuaXJ/9kRHxz/SV1xej/wBU7++V9P8AoO/8Mn/nH90LvN5TlP8ACl6M
b7uZ0yi75vavT89LlB3iYqE266ZVsH1bl2MLV6ZSv9dGvUUc3pA4mpKFtxTQRxtPK0bGtznw
Mj9B5jos1WPj4PwOoq3W7eZ7iLa3c4nKPJrdT4g23XmJ0KVGZrfXjpbOTb701NTV4SLz77qi
tx5xUwFKWonkqJJJPxMfV/pBjZFwnXxxgBogeABsAG2AHgAvnbguV8vEdJI83JlYSTzOYard
n7onBNB0jxz/AGRVf5EpHB/6M37XEfKL7Xrr/p4/ZUfnJ/wLU3w4Og9rrq1PqVMnLlYoFLt5
hucqDbTZcqE00tZRiXSRsHvYClrPu7k+6rMdj9KHpCdwpQMnjgMj5SWtJ0YCBfvHfbYAa2Oo
XL+AOCm8RVT4pJQxrACfrEHTu8vMna40K6F1g9MdW6SeoCvWXUkPrZk3i9TJtxGBUZJZJZfH
ocp4Vj6q0qHpGxcFcVU/EWDw4nARdws9v1Xj2m/HUdWkFYTizhybBcSkopAbA909WnY/Dfob
jksbU+oTFFn2pyVfelJmUWHWZhlZbcYWk5C0qHKVA8gg5jaJImSNMUgDg7Qg6gg8iNiCsBBJ
JG8PjJBHMaFe1PW2ufvrwfqrUL1l2zcTlpUyozgeSEKaqG6WVux+Cveo8D1UR64j4T4CEVJ6
R44cLd+qE0jW21vHZ4t4iw+QPivrri3tKjgkyV4/WGONxvyd3T7jf8F5i+GenHX7pRgcfoha
/kOR9XelX/RDEP8AVn7QvnX0eD/94qX+cLbL7okBNwaSYz/3lVP/AHktHHf6M/7DEf5ovseu
m+nj9pReT/tYvNhJJUO8fUVl8+i69nOhf/wLac5z+hW4u/8Az56Ph30gf/c7/wCan+yJfWvB
/wDoD/8AHN9r14xJBDaMg/VH+iPuQ7lfJjxqvVX7ncGNM9TcjH+3NP8A+zux8hf0mf36h/1c
n95q+lfQT+61P8zfsK88+sEK/wBlpqeRu/321Xt/5W7H0pwVb/J6g/1MX9xq4RxXf9NVlv8A
1ZP75W/H3PG/XjbuqDTomv0LpfkVy+4HyBOkOh3Z6bvKDW7HwRn0j52/pLNpO2oHNt29n365
O7lv4Zs1vfbmu3+gp1T2VWHX7K7bdM2t7eNrX91+S1E8V0ySvEL1Q9g8vyfpJrzPL7ed7Kx5
ufn5m7PzzHZ/Q/2v+R1B22+Q2v0zuy/K1vBcr9JuT/KWq7PbMPjlF/nda8g4jpS0NAMiCJBF
R8+YIgI/HBFIImYInrBEPJgifKCJ6QRPWCIOYIrjHzgiDkYzxBEA5+MEXop1cf3Ov0v/ALca
n/LqcQo/3h3l+Cyk37q3z+9edWImrFqjB9IIpBEMESCK5HwgikEVJzBFIIkEVPEEUzxBFTkH
mCJkZgi9FvBGwekbrc+Wmf8AqKjEKp/aM81kqL9lJ5LzoT9UfYImrHO3TtBUSCKqgig78wRD
BEzgQRIIh5giQRMwRM5giQRIInY8wRPSCLbjwv6f07Tsjeh14XQEuockvoUVN6abynD3n7Qw
RkZ8rO75Y9Y416WJeM2Opf8AJPPaz+0yBh+rlvn99rLqvo3Zw0WznH8t+7kuXD62b2fduvRq
5vEA6Zbr0/mrXnNSLYFBm5P6Pck5dyblU+z7QjykqaQlSEbQE4SR7vHaPmKk9HHHNPWNr46K
TtWuzZiGO7175iHEgm+uoOuu671PxtwrNTGjfUN7MjLYZhp00AIFtNOWi89enOl9NMx11aoM
Xsu3RpMhuYFsGYmJxMqT7QyGvLUg+afvXmY3ntn1xH0pxPNxw3hSgfhYf69dvbWDM3suvcHu
+1bZcN4fZwseIqsV+X1azuzuXWvmFttdr7rfe9OszpQ1D0fNg1m+7Sn7Q9ll5P6NW5OJb8lg
oLKNyUheEltGPez7vOeY+dqDgf0g0eJfpempJGz3c7PZl7uvmNiSNbnlzXaqvivg+pof0bPM
0w2Ay97ZtrC4F9LDmtDbEb6cKZ4ntbXMTVDl9F5ST86kvpmpxEs3NJlmFIUhxJ88KD/mEEnu
D6Yj6HxA8av4FiDGvOIl1nizC4tL3Agg9yxZb3e9cWohwwzi2QkgUgALTd9r5W7H2vauvQPU
nr26XtYbFqFs3RqDZ9coVUbDU1KTaZlSXgCCDnywoKBAIUCFAjIIMfN+F+jrjzDatldQUckc
rDcObkuP961iNCDoRoQu4V/GnCdbTupaudj2O3Bzfhv47rzH65pHQ+V6s7Wb0pXRVaeKlJD6
UMk9MrYDvtTntG4unzAfJ2Zx6ducx9W8AP4qdw9UO4gDvW80mTMGg2yDJYN09q9r899F888Y
s4fGNwjCber5W5rF1r5jm312tt9q9HNDOq7pD6Y6NUabYV6WhbtPqU17XMNMuzroecCdiVZc
So/VAHBxHzDxBwf6RsdlZPi1LJK9gsCRGLC97d0jmu84LxLwbhMRioJmsDjcjvnX33Xn74uP
W1LdWevjFPtupCfsW0GfZ6Y62ClqefcSkzEyAQCQSEtpyPqt5/CMfR/oZ4Dfw9hBmrWZamc3
eDu1ovlZp73G3M+C4f6UeMG4ziIipXXhiFm+JPtO+4eAvzWRfCmuDpqsTTpq49UahblM1Fol
yKnKTMTr02l+XZbbYUysJb+9kBzzCNwPOc8YjWfTBTcb1daaLAWPfSSRBrw0MsSS4OBLu97N
tj5LYPRnPwtT0gqsWLRUMku0kuuAA0g2Gm99wtseoHqW6POqCTprd93fZ9xiiecqQDz0817O
pwJCyPLCc52I757Rxzhvhb0kYC55wmmki7S2awjN7Xt7RO1zsum43xBwXi4YMQla/Je184te
19rdB8F5PdMXUxcHSVrdTr0thbSpmRUtp+VeJ8ioSy+HGHMc7VAAg90qSlQ5EfYvFfCtHxDh
b8Mrxo6xBG7XDZw8R02IJHNfMfDnEVTgmINrqQ6jQjkQdwfzobHcL1Oa63+lXxALAkZPUVyg
U2daG4U+5wqUmae4cbvInEYSQTjlDg3cbkjtHyKeAeP+EKx8uDB7mn6UXea4cs0ZubjoWm3I
r6TbxfwhxJTNZieVpHKTulp8H6aHwIvzC/lbennQ/wBLdVbrrFT03cqMpiYYcmq6uuvNFJwF
Ntb3RuBHGEk55Ee6rE/Snj0ZpHxzhh0NoxEDfq6zdPfZeKah4Awh/rDHxFw1F39oR5C7tfdd
aoeKV4qkr1aUZqxrFYqEpZbMyman56bR5T9adQctgN8lDKT72Fe8pWCQnaAew+iP0QycPSnF
cVINQRZrW6iMHfXm47aaAXAJuuZekj0lNxhgw7DgRCDdxOhcRtpyaN9dSbaCy7R4Vd29MumW
l9KujUSp23SdT6NXJmZk5qcenBMS7QCAyoIby0RyvGQfnGJ9L1HxzXV8lDgzHvopI2hwaGWJ
1zC573Tmsn6NqnhWkpG1eIua2oa4kEl1wNLaDTqtkepvqK6Pup6kMvXjdtoXHP0OTmW6UXXp
5tUupxIJCfLCQcrQj62e0cv4U4Z9JGBSFuG08kTZHNz2EZuAedydgTst+4ix3gvF4wa2Vr3M
By+2LX8rdBuvLvogl9P5vqetRvVNUimxFKf+lTOLdQzj2Z3y9xa98fffLxj1x6Zj6z4+djDc
CqDgF/We7ky2J9tt7ZtPZvuvnLg9uGnGYhi1uw72a97eybba72/6L1psrrN6UNO9HxYNGvu0
pC0PZZiT+jULnFN+S+Vl5G5SSv3i4vndn3uCOI+N6/gb0g1mJfpeppJHT3a7PZl7ttlNgQNL
DlyX09ScV8H01D+jYJmiGxGXvbOvcXIvrc815s+IZT9DZHX21G9GF0VVnmnMmqmQemXGhMe1
OBe4vErB8nZ24x84+o/RpJxU/CKh3E2b1jM7JmDAcuQWtl09q+/2LgPHbeH24nCMFt2WUZrF
xF8xv7Wu1l6L6D9UfR/0vyVTlLBvKz7clqu+h+bQy9POh9aAUoUfMSrGAojjHePmTiHhL0j4
6+OTF6aSVzAQLiMWB1Pskc13fBeI+C8Ja5mHytjDrX9s3ttvddEuad6Bbwu6oV6qT9iT1Vqk
45Pzb7k1Uz7Q84srWpSQdvvKJJGMc4xiNhpGel2mp2UkDJmsY0NaAItABYAHfQc73WHqH+ju
eZ1RKWF7iXE3k1JNybbalfLq74yujXTrpYLd0VozVZmpdpTdOYlqYqm0enrI4cWFhK3PeOSl
KcqIOVjvF7BfQdxNjVf67xRLkaT3iXh8jh0FiQ3wJNgNmlWMU9K+BYXR+rYCzMQO6A0tYPE3
AJ9w16heU13XZUb7uipVqrzb0/VavNOTs3MunK33nFFa1n5lRJj6/o6OGkp2UtM3KxgDWgbA
AWA9wXzPWVctTM+ondmc4kk9SdSVxsSVGSCJBFSeMQRM8wRQwRXvBFIIgOIIr6QRTvBEgio7
mCKQRUH49oIiBkwReinVx/c63S/+3Gp/y6nEKP8AeHeX4LKTfurfzzXnVnETVi0gip5PEEUP
EESCJBEPfiCIOYIkEQnMEVKSIIpniCKj+OCKZgi9FfBE/wCCN1t/5tP9RUYhVX7SPzWTov2U
nkvOpAygfICJqxp3SComIIgGTBE9eYIqRiCKdoIkEVHfiCKDiCJBEgiDgwRCP3IIv0oGCL8w
RVKykcEjMEur5iv1yv3YWVblQLIOcnJgl1S4rvuPPzhZLlCTvySc/GCXQOKP4R/dhZLlQkk8
nJgqK+Yo/hH92FlW5X5PJ5gqL9byBwcQVblPMV+uV+7CyXK/MFRUEgd4JdQe724+ziCrmKZg
qL9BRA4JAhZVuU3qx9Y/uwslyokHuOIKiocVn6yv3YWVblQqJPJJgqXV8xX65X7sLKtynmK/
XK/dhZLlRR974wVEAyIIpBEgiQRMQRXseIInpBFIIkEQDMEVAyeIIp2giGCJmCJBFSeMQRXs
qCL0U6t/7nY6X/241P8Al1OIMf7y7y/BZSb91b+ea86s+npE5YtAIIp3gif6YIkEVz8zBEB/
cgikEV4giekEUEESCJjmCJ6QRei3gjDHSN1t/wCbP/UVGIVT+0Z5rJ0X7KTyXnSnGwfYImrG
u3T0gqIRgwRAcQRXuMmCJugimIIrBFCcwRIIqScYgihgigcSPwkf9YQsV6yHorvSrspJPyIM
LKhaRuilJHdSR9pxCyBpOyBxOD76P+sIrYquR3RO/aKLymQOSQB8zBVAJ2TzE/r0f9YQsVXI
eiBST2Ukn5KELFMpQjEF5Qd4Ir6wRfnen1UkH/nCFivWUqhaQeVo/wCsIrYpkd0TenP10f8A
WELFMjuibgRwQR8jFFQgjdTen9ej/rCK2Krkd0Ten9ej/rCKWKZD0X6HKcjBHxHMFQgjdTPG
IKiBSQeVJH2kCFivQaTspvSPwkf9YQsUyO6Kgg9iD9hzBUII3T0gqKb0j8JH/WEVsV6yHoru
BP1kk/IiKWKFpCKIT3UB9pxBUAJ2U3p/XI/6witiq5HdFcgDJIHzzxFFSxvZN6Rj30Z/5whY
quQ9ECgexB+w5gqEEbpwBkkAfM4ggBOygUk9lJP2KELFVylX0gvKuciCKHtBEgiQRVJx2gin
cwRIIkEVGMcwRSCKp+sIIvRXq3/udbpf/bjU/wCXU4hR/vDvL8FlJv3UfnmvOoxNWLUxmCJB
EgiQRIImOYInaCJBFScGCKE5MESCK+sEUAyYIvRbwRT/ALkbrc/zaf6ioxCqv2kfmslRfspP
JedQ5QPkB/oiascd1BBUQnIgiDvBEHeCK4+EEU7QRBBEgiYgiufxwRf2pj7ctUZd10bm23UL
WnGdwCgSMfZHiVpcwtbuQVchcGvDnbL216MdaNAuuaZuNu0tKKNT1WymXXNfStrU1oLD5cCN
nl7848tWc47jvHwbxzgXF/CjYHYjiDndrmtkmlPs2ve9uosvsDhLFuGuITK2iomt7O180cY9
q9rWv0Wnvip9U+jN32hXdNLN0/Rbt4Wzc4YmqgzQZGTZcTLKebeSh1o+YUqUUkApGQOcR2v0
Q8I8TU9TDjmJ1na08sVw0ySOILw0tJa4ZbgXvY6clyv0lcSYDNDJhVDTdnNHJYuDGNHduDYg
31O2i6r4YHVpo9ofaVQtjUOxFXVXLir7Jp80aJJTyJdtaG2QhS31BSR5mVEJBGDnvGY9LHBv
EmK1LK/BqvsY4ozmHaSMuQS64DBY6aXP2LG+jjibA6CF1JidP2j3vFjkY6wIA3cbjVb/AHWV
qFoT0NUCh1S7dK6BUJeuTzkkwmlWvTnVpW2gLUVBwIwCO2CeY+cuB8N4s4qmlgw7EHtMbQ45
5ZRoTYWtddt4rruHMAhZNWUbXB5IGWNh287LxO1Rr8hdeplxVSlSxkqXUqpNTcnLltLfkMuP
LW2jan3U7UkDA4GMDiPu/CaaanoYYKh2Z7GNa43JuQ0Am51Nzrc6nmvkPFKiKeslmgFmOc4g
aCwJJAsNBp0WTugXXGx+nrqCauPUK3l3NbrdNmpZUkmQYnSXXAny1+W8Qj3cHnORniNU9IvD
+K4zg5osGm7KbM05szmaC9xdoJ16LYuCMYw/DcR9ZxOLtI7EWytdqdtHaL2g0w000n1P01tq
5mtMrOpMtdUqzNyUrUbdkG5oB1BcbQpKUKG8oG7aCePsMfDOLYrxDQ109C6uleYSWuLZZC3u
mxIJINr6XtuvrbDsOwWrpYqttJG0SAEB0bAdRccjrbVap+LTqvpBoVp3cWmqdL5Sm3bdFDRM
0asSFuyDUqgl4AkPJKXEqT5akq2pyNw9DHYPQ3g/EeLVsONmvL4IZCHsdLIXez9U3aQbgi55
Houaek7EsDw6mkwv1QNlkaC1zY2Ab9dCNjfT7V5QqVlR47x9gr5jKdhBEHChBAvWjwuNdNEO
oO1bW0xRppTpi8rcthL9TqNRtyQWxNrY8ttxQd95xaipxJBUkE4OY+OPS1w/xTg9RUY6a5wp
5ZSGNbLICA65Ay6NAAB2K+oPRxjPD2KRRYUKQGZkd3OdGyxy2B11J1PMLtHVT1i9OHSJq/MW
XcmkUnO1SWlWJtTtOtSluMFDydyQCspVkDvx+7GJ4Q4J414jw1uJ0OIlrCXNs6aUG7TY7Ajy
1WS4k4q4VwSsNDVUQLgAe7HGRr5kLrekXiK9MOtGqdu2jS9HUsVK5agzTZVyZtGlJZQ46sIS
VlKyQkE84BPyjKY16M+O8MoJsRqMSuyJpeQJpr2aLm1wBf3hQMK474RxCsiooaGzpHBovFFa
5NtbE/YtePGvtK29KusuyU0qgUikUpu35SbmZWnSDMs2/iemN5KEBKVKKU457gAZxHS/QPW1
uIcM1RqJnPf2j2guc5xF42W1JJABN9PNaL6XKWkosdgEMTWs7NpIa0AHvuvoLDZbu9GWrWgn
XUi43bR0polPTbbsuiZFWtenNFfn+YUbPL35x5as5x3HeOCcc4NxbwoYW4jiD3dqHWyTSn2b
XvfL1Fl13hHEuG+IWymio2t7PLfNHGPava1r9Fia7vEj6VrE1JrVs1XSZMvM0GfmadMzCLNp
jrJcYcU2opwrcUlSTg4HcZxG5UXov4/q6GKup8RuJGtcB28oNnAEXuLXAOuvktbquPeDqerk
o5aKxY4tJ7KO12kg878tNF3ugaBdK/iZac1GctOiUSWm5UhqYm6LIijValOqT7hW0EhKhgcb
krbVtIByDjXqniLj/gatZFiMry06gPd2sbwDrY3JHjYtcL7LMwYJwhxXSOfRRtDhuWDI9p5X
FhfwuCCvJrql6fan0t69XHYtVdRMzFCmAhuZQkpRNsLSHGnQD23NqSSPQ5HpH2LwlxJBj2EQ
YtTiwkGo5tcDZzfcQfMWK+YuJsClwfEpcPmNyw79QRcH3ghbk+En1GaRM25bulNx6cC6b5uO
vviXn3KDIzjLbTgSU73XVeYENpQtSgEnAzjMcQ9MvDHERnm4goq3saaKNt2iSRpJF72a0Zbu
JAGup3XWfRhj2B9nHhFVS9pM95scjHAA23JN7DUnTZekbPTfpfMTbkujT/T5b7QSVtJoEkVo
Cs7cjy8jODjPfB+EfLzuKMea0PNZMAb69pJbTf6Wtua76MAwcktFNFcfwM/BeQfijdSWmevF
xW3TrAsZ+yZy1HqhKVll2jylOU86VtJSn+x1HdsLTg97GM8dzH2n6JeFscwmGebGKoVDZhG6
Mh732FnE+2Ba+Ybb21Xy16ScewnEJYosNp+xdEXh4LGtubi3sk3tY7rVBSeFDtkED9yOwjdc
yaQDqvZLw7tatCurahs2rR9L6SiuWhb8k5U5mqWzTw3MrCUMLUhad6lEuAqyoDIOe/EfD/pM
wLivh2U19TXu7OeR+QMlluBq4Ag2AsNNLr6w4DxXh3GYm0cNI3PGxuYujZqbAHXUnXqsIeLd
1EaM2/a96aP0HT2Vo1+Uyckf9tJOgSMtLJSC1MLCXmyHRltW36oycg8cxv3oZ4Z4mmnpuJKu
sMlK9r+46SRzvpNF2nu6EX3+a0/0n47gMUU+CU1KGTtLe8GMA5ONiO9sbbLX7w0+qjSvplqF
3nU2zXLuTXEybdNCaRKVD2RTanfMJ9oUNm7ej6uc7eewjpHpT4Qx/HGU36Cqex7POXd97L3D
bewDe1jvtdaN6POJMHwl0/6Wg7XPly91rrWzX9oi17jbovT/AKsKlon0e6SovK5tLranqY5O
sSAbpts09x/e6laknC0pG0BBzz8I+TuDouKOJMROGUNe9r8rnXdLIBZpAOxJvrpovoziZ/D+
B0frtXRsLbgd2NhNyCedui8rdIupfTSzfEGrGo1YtNye06nahU5iWoYpcq6ppp9C0sJ9nUry
RsKknAOE44zH13jXCuOVPB0eC01Rlq2tjBkzvFy0guOcDNqAeVzzXzZhnEOEQcSPxOeHNTlz
yGZWnR18oyk5dLjnpyXqnadQ0TvHpROsErpdbSLaTRZmumWctmnid8hjzN6doSUbz5asDdjk
cx8h1kfFFNxB/k2+vf23aNjuJZMuZ1rG9721F9PcvpSmdw/Ng5xttGzsw1z7dmzNZt76bX00
1Xkn4hev1g9SGukpXtObaXa1Bao7Ek5Jrp0vIFUwhx1S3NjBKDlK0DdnJ2/IR9lejXhzF8Ew
p1JjU/bSl7nB2Zz+6Q0AXcAdCDptqvl7jvGsNxTEW1GFRdnGGgWytbqCSTZpI5jVb7+Db0EU
Cg9PKr6ve2KTWKxe6g9T2atINzIk6eg4bUlDiSEqeVuczjJR5foY+dvTf6RKubGRhWFTuZHT
6OLHFuaQ7glpFwwWbb62Zdu9FPBFNHhnr+IQte+XVoc0GzRtoR9Le/Sy634r2vmimlNoXtpH
JacSNPvqcpcq7J1SQt6QZlpcurbdBDySHUnYlQOE9zjtGU9D3DvFGIVNLxFLWl1M17g5jpZC
42Bb7Ju06kHUrH+kvGsAooJ8HZShs5As5rGAC5B30O3gvLZXKj84+tl82FSCJBEgiQRMwRPS
CJBFcGCKQRIIg7iCL0V6t/7nW6X/ANuNT/l1OIUf7w7y/BZSb91Hn9686yc4iasWoDiCIIIn
cwRU/ZBLKQRIIqDiCKdzBEMETEEVxxBEEEQ94IvRXwRRjpG62z/+jP8A1FRiFU/tGeaydF+y
k8l50pPuj7BE1Y126QVEgiYgid4IkESCJjEEQwRUcwRSCJnmCL0u+51Dirat/wDQUn+XNx8s
f0mv2eHecv2Rr6G9Avt1vlH/AMaw71VeGHrvqF1Oah16j6d1GepNauOfnZKYROSiUvsuTC1I
WAp4EApIPIB57Ru/CHpX4To8Co6SprWtkjiY1wyv0IaARo0jQ9FqvE3o54iqsWqamCmJY+R5
Bu3UFxIOrui63pr4U3UFQ9RbfnZvTWpsysnU5V95wz0mQhCHkKUrh7PABPEZTFPS/wAHy0U0
Udc0ucxwAyv3LSB9DqoOGejTiWKrjkkpSAHAnvM6/wAy21+6IlBekWnBHIVcE6R8/wCxhHGv
6NAtiVaP/wAbP7xXTPTl+4U38zvsC8oz2j7BXzKsh9JmiLnUd1I2ZZSEqLVeqjTM0U5yiWT9
8fV+JpCzGtcY483BcEqcUO8bCR4uOjR73ELYeFcHOKYrBQjZ7hfy3cfcASvRPxi+sR7p+1i0
btq3ClgWbPMXfNy7RwNjaixLy5A9CyJgY+Ckx8z+hHghuMYbiVbW69u10LSep7z3f2snwK7x
6U+KDhtbQ0dN/wCURIR5d1o+Ga/muZ8czSiT1j6S7V1MooTNItqaaeD6BnfTp9KAFfYHPIP/
AKZiD/R/xiTDeIajA6nTtQRb/wDJET/w5vgFL9MWGMr8FhxWDXsyDf8AgfbX45fivI/0j7LX
y2rniCKQRbueAZ/w2Kp+1Od/9/Kxwb+kV/ovH/rmf3XrsXoR/wDH3/6p395i4LxxR/u/av8A
+ZKZ/wC5MZD0Bf6IR/6yX+8ofpi/0hf/ACt+xayaPanT2iuqtu3dS2ZR+pWzUWalKtzSVKZW
40sKSFhJBKcjnBB+cdWxrCocTw+bDpyQyVpYSNwHCxtcEX9xXOsJxKTD6yOthALo3BwvtcG+
trfau7dYfWNcvWvqJT7mumRotPn6dTUUxtumNONtFtLjjgJC1rO7LivXGAOIwPBPBFDwvRPo
aB7nNc4vJeQTcgDkBpYBZjiziyqx+qbV1bWtc1ob3QQLAk8yddVvP9znnNL1Y/8AKqR/Jmo+
f/6Tf7TD/KX7Y12f0Dfs63zj/wCNef3Vc2T1R6lHB/31VX0/+mOx9HcHkfoGh/1MX9xq4dxQ
D+mKv/WP/vFbf/c+tq1uZ6h7xrjCFpt6Tt4yM66UZbW+5MNLZbCu24BtxWPgPTPPFv6SNZSj
Bqakef1rpczRzyhrg426agefkuqeg2lqTiU9QP2YZY9LlwIHyJWPfHCqDE71+VhDLqHFytFp
jLwScltfklW0/A7VJP8A6QjZPQFE9vCERcLXkkI8Rmtf4grBemJ7XcQvDTs1oPhpf7Csl/c/
2g36KNZbq1BmmAZe15FNLkXFp932ua+uoH4pZQoH4ed841X+kdxD2GGU+DxnWZ2dw/hZsPe4
j+ytg9CGC9rWy4k8aRjKP5nbkeTQQfNZN6GOuv8AqreKpqnTnZwuUK+21SdESV+6DTNyWNvw
8xkTCuO5VGq+kD0e/o/gDD5mttLT2dJ/81i6/wDK7KPJbHwbxj65xhVxF3cm0Z/8fs28C3Mf
MrV7xoNBk6M9bFWqUpLhmlX1LIr7G0YR5yiW5lI+fmoKz/0ojrPoM4iOJ8LxwSG76cmM9co1
Z/um39Vc39LeC+o48+Zgs2YB46XOjv8AeBPvWphPHx/+EdjXLl6E/c83OuGo37XZf/tYj5s/
pK/+F0X+td/cXePQZ++1H8g/vBfD4j/hz6063da193Tath1Cr0CrzEuuUnG5uVQl4JlGUKIC
3UqGFJUOQO0SPRh6TeGML4XpKCvqwyVgdmaWvNrvcRs0jYjmo/H/AADj2IY/UVlHTl0bi2xu
3WzWjmQdwsKSvhK9RLcy2o6Y1TCVgn+z5L4/9NG+P9MnBpaR683+zJ/yLUWei/icG5pT/aZ/
zL0G8dhJR0Hy4PBTctNB+R8uYj5u/o+f6WOP/wCKT7Wrunpl/wBHgP42/Y5eNTZy4nn1j7fO
y+ShuvZfQf8A8Bgv/N3V/wD97j4e4g/+6w//AIqL/gX1rhH/ANvn/wCok/4l5o9AHSnMdYfU
tRLWUlaKGx/tjXHxn7zItKT5iQfRThKW0/NzPoY+p/SPxgzhvA5a8ftD3Yx1e69vc3Vx8B4r
584G4ZdjeLMpT7A7zz0aN/edh4lew9H6oZKrdeTGjVADLchadpzFSq6GkgIamCuVRKyyfgGm
VlRA9XED8GPiefhKWPhI8TVdy6aZrGX3LbPL3n+ZwsPInmvqmDiKN/EQwKm0bFEXOt1u0Nb4
Wab+8dF5keN//wCEBrn/AJmpf/Z4+rPQH/ofF/rJf7y+d/TD/pC/+Vv90LUSOzrlavf5QRTE
EQjEESCJBEgiQRXHb5wRSCK5giJ+sIIvRTq3/udfpf8A241P+XU4hR/vDvL8FlJv3UfnmvOs
9/siasWmflBFCeYIqO/wgiE5gikET0giHHpBEgidoIqTj7YIpBEBxBEB5gi9FvBE/wCCN1uf
5s/9RUYhVX7SPzWTov2UnkvOlP1U/YImrGu3QjEFRXI+EETntBE5HxgimSR9kEVOPSCIMEfO
CKd/lBEgiuIInAgi9LfudUZqurn/AEFJ/lzcfLP9Jr9nh3nL9jF9DegX263yj+16671IeNVq
/pP1B3xa9MkrHXTbdr07TZVUxSXFulpl5SEFag8AVYAycDJ9BGT4X9BPDmIYPS187pc8sbHm
zwBdzQTYZNBqoPEHpdxqixOoo4mx5Y3uaLtN7BxAv3lwNheOdrRct90SmzElYIl6hUJaVdKK
O6FBDjyEKwfP4OFGMhiP9H/hiCklnY6a7WuI743DSR9DwUPD/TJjs9VHC5sdnEA908z/ADLN
33RCkN6Q6cAdk1+dA/8AZhGg/wBGg3xKtP8A+Nn94rbvTlrQU38zvsC8o4+wV8yr0V+5/NBk
VjUK8dSZ5keRb0qmjU5xf1Q++N76gfillKU/IPGPmb+kfxEYqOmwSI6yntHD+FujR73En+qu
+eg/BQ+omxSQaMGVvmdSfcBb+ssza+2V0X9SmqlQu+7tTKNO1yopbadWzdq2WkpaQG0JQhIw
lICew9ST6xo/Dtd6TcEw9mG4dQubG25F4QTcm5JJNydfuW3Y3ScEYrVurayqaXut/wCZpoLa
dPcs8WLaGl/UV0fVjTCwrop9zWnL0hdsofaqHt65AqbJYC1nklBKFJz6IHwjnmIVuPYLxJHj
uLwGKcvEti3Jmse9YbWdqD4lbnSUuFYngj8Kw+UPiDSy982XTT4aW8l4OXVbM7Zlz1Gj1Jos
VGlTTsnNNnu262soWPxKSY/QykqoqmBlTCbseA4HqCLj5FfFdZTPp53wSCzmkgjoQbFceIkK
MriCLdzwDOOtiqftSnf/AH8rHBf6RX+i8f8Armf3XrsXoR/8ff8A6p395i4Dxxf+H7V//MlM
/wDcmMj6Av8ARCP/AFkv95Q/TF/pC/8Alb9i1BPJjtK5Sh5gi9QPudMH6H1aA7mZpOPt2zcf
J/8ASa/aYd5S/bGvo/0Dfs63/wCP/jXaNTepHogoeqNwy9w2TTZm45OqzLdTdVabzxdm0vKD
yirOF5cCjnscxicK4W9KctBC+jqnCFzGlg7ZoswtGUWtppbyWSxHH+A46yVtTADIHOzfqye9
c389V8Oo/jhaU6OWI5Q9IbIm5txhCkyTa6e3R6TLKP4ZbQfMWM8lISkqxgqHeL+GegHiDEqv
1riOqABtm7xkkI6ZjoPO5t05KzX+mDB6Cm9XwWC9thYMYPGw1PlYX6rzB1H1Eq+rd/Vi5rhn
V1Cs12acnZ2ZUAPMcWckgDhKR2CRwAABwI+sMLwymw6kjoaNuWOMBrR0A+09TzOq+c8QxCev
qn1VScz3kknxP52Xsv0J2da3Rx4b1u/o5rUnaEvdrK6jU56amfZC29PoPlIC+6XAwGwPUFJP
pHw96Qq2v4l42m/RURnMJDWNAzXER7xtzaX3J63X1nwZR0mCcLxCvkEQlBc4k5dXjTXkQ23v
CxnpbpB0RaLai0S67f1MpclWremkTsm8q8HFpStHbckpwpJGQQeCCR6xtWL436UsTopcPrKF
zo5AWuHYAaHob6HoeRWv4bhXAlFVMq6apAewgj9Z+dPDpouT8cfSSU1n6Qre1Eoa2akm05pu
aRNS53oeps6lKS4kjujf7OvPbCiYiegHGZMM4jmwWrBb2wLbHQiSMk287Zx5q96YcLZiGCRY
nT97syDcagsfbUe/L7l5C4wY+0V8r2XoV9zz8a46jftdl/8AtYj5s/pK/wDhdF/rXf3F3j0G
fvtR/IP7wXa+vLxedVOmvq1vKyLelLNco1BfYbllTtMcefIXLNOncoOpB95avQcYjEejz0L4
BjfD1NilY6USSBxOV4A0e5ugynkOqyPGvpTxfCsanw+mawsYRa7STq0HXvDmeixJL+PPra6+
2kyGn2FKAP8AtM76n/p43J39HnhYAnPN/tB/yLWG+mrHibZY/wCyf+Zbe+OysudCLCj3VctN
J/G3MGOL/wBHwW4sI/8AxSfa1dU9Mxvw8P52/Y5eNTf6on7Y+4Cvkobr2X0JIT4F7hJAA06q
5JPoP7Lj4c4g/wDusP8A+Ki//wCa+tcHH/8AT5/+ok/411Lohs2meGL4dFc1UuyTbZuy55ZN
QEs8na8sKBFOkPiN5V5qh6eYrP1IzXH1dPx1xpFgGHuvBCctxsLftZPdbK087C26xnB9JDwn
wxJi9WP1sgzWO/8AAz37nmLm+ywT4IV71TUrxBbuuCtzbk/WK3bdQnp2ZX3eecm5VS1fIZPA
HYYHpHQvT5QQUPB1NR0rcsccsbWjoAx4AWleh6tlq+J56qc3e+N5J6kuaSuh+OB/4QGuf+Zq
X/2eNg9Af+h8X+sl/vLC+mH/AEhf/K3+6FqMf4o7OuVoO0EQE4giDsfjBFIImcQROxgivYfO
CKZ5gid4Iggi/YTkgduYIvRLq4/udfpf/bjU/wCXU4gx/vDvL8FlJv3Vvn96868e7E5YtO2I
IpBExBFewzBEwPgYIgzBExjvBFIIneCJ6QRXjOYIpBEMEXot4IvPSN1ufLTP/UVGIVSf1jPN
ZOi/ZSeS86U/VH2D/RE1Y126ZgqKgcwRMmCJuMEUPEESCJBEPP2wRIIggi/pLy65x9tptOXH
FBCRnuScAfuxRzg0Fx2C9NYXENbuV67eC10e6j9KdR1FXf8AbTtvIrjVOTIlc3Lv+eWlTBcx
5S1YxvT3xnPEfF/p142wXiBlEMIn7XszJm0cLZgy3tAb2Oy+pvRFwpiuCuqjiUXZ5wzLq03t
mvsT1C0l8Rro11J0w1i1A1CrtsO0+zq7dk2qRqKpuXWl8TD7q2fcSsrG5IJ5SMeuI7z6MeOM
Er8No8GpJ81RHCzM3K4WyNaHakAaHofJcg4+4Sxalr6nE6iHLC+V2V1265nEjQG+o8F1Ho36
M9Suoa4KdctnWw7WqJQK7KNT8yibl2RLqStt1QKXHEqOG/e4B/d4jM8b8c4Hg0L6LEp+zkkj
cWjK43uC0agEb6alYzhDhPFcSmZV0UWdjHgE3aLWseZB2XpZ40HSzfvVVp3ZMhYNvuXDN0us
zUzNNomWWPKbWyEpVl1aQcq44yY+WfQZxdhPD9bVS4vN2TXxtA0cbkOufZB5L6A9K/DeJYvS
QR4dFnLXEnUCwI8SF5T6TdJeoOuOqFZsy1rddq1y2+l5VQkkzTDSpcMvBlw7lrSg4cUE8E5z
xkcx9fYzxjg+FUEWJ182SGS2V1nG+YZhoASLjXUL5qwzhbE8QrJKCkizSsvmF2i1jY6kgbm2
hXrTpP00Xt0u+FbO2ZatBXOan1elTCpiVYmGULRPzqtjii4pYQfIZUBndz5QxmPjjGeKsLx7
j9uJ4hNlo2PbYkOIyRi40AJ77hfb6Wq+n8N4er8I4QdQUcd6lzTcAi+Z+hN72u1vO/0dF416
h2DWdKL5qts16UXTq1Q5lUlOSpcS4WHUcFG5BKTj4gkR9wYbiVNiFLHXUjs0cgDmmxFwedjY
/FfJuIUVRR1D6WpGV7TYi4NiPLRej/gP6Yalae1Wq12dt6ZTprf9K86Vqgm2FI9qlnlJQfLC
/MG4F9GSnuE+mDHzB/SFxbBKyOOkimHrlM+xZZ18r2gnW2XTunfqu/ehbDsWpXPqJIj6tM3R
12+00kDS9x9IbdFj7xYPDlvxPURfOpNq22Z6yJyTFwVKcbmmG0yLqW/7KyhSws+8gue6k58z
jJjZPQ76TsJODUmCYhPlqWu7NrSHHMCe5qARscupGywXpN4BxH9JT4rRxXgIzuN2ixt3tCbn
Yu0B3Wg5xjgR9EriCAEwRekfgi9I2oem2tzOolbtx2Rs24rTfFPqRm2FpmS87Lrb9xKy4NyU
KPvJGMc4j5e9PfGeDVuFnBaWfNURTNzNs4Wyh4OpAboSNiV9Beh7hbFKTEP0nURZYXxHK67d
blpGgN9QOYXA+NR0j6h3J1A3LqfJW46/YlNosgmZqvtTAS2W0Btf3sr8w4WpI4Se/wAIyPoJ
4zwaDB4MBlntUvkksyztbm41tl2B5qF6W+FsTmxGTFY4rwNa27rt6W2vffwXn1t7j1EfSC4U
v7U2nPVaoMSsujzH5l1LLScgblqUEpGTxySI8SyNjYZHmwAJPkNSrkUTpHhjNyvYLwV+kjUP
pRktRG9QLcdt5damKcqSC5ph/wA8NCYDn6ktWMb098d+I+KfTrxng3ED6I4RP2vZiTNo4WzZ
Le0BvY7L6q9EfDGJ4MyqGJRZM+S2rTe2a+xPULz+8QPpE1E0S1Zuu8Lotx2lW5dF1VA0ucVN
sOia8x515GEoWpSct+97wHw78R9H+jfjTBsUw6nw2gnzzQwx522cLWa1p1IAPe00JXD+OuFs
UoK2euq4ssckj8pu03uSRoCTqNdQtd8R0paCtj+iXw6L/wCqO5LUrzFvKd07mq0iWqlVM2wl
LTLTifaB5ZX5hO3KRhJyVCOYceek3CMBhqKR01qsRksZZ2pcDk1tl3135LoXB/AOJYtNDUCK
9OXAOdcaAHvaXvt4LeXxzNMtRdUdLbflrUtx+asm0WZq4a9OImmGm5UtN7G07FLC1eW15qvd
SfrjHMcB9AGLYNQV8z8QmAqZi2KNtnEnMbk3AIGZ2UakbLsnpiw7FKuijZRxXhiDnvN2gCws
NLg6C+w5ryZt6izt01+Rpkg2qYnqlMNyss1uCfNdcWEITkkAZUoDk45j7GqZ4oIXzzGzWgkn
oALk/BfMNNBLPK2GIXc4gAdSdAvcLo30Ju6t+HmNK9WKG9RKi1T562lNvPszBck1BQl3QWlq
T7gWEgZzlkcdo+BeOOIcOi4x/T/D0okYXMluA4d8WzNs4A62v/WX2Lwpg1bLwz+icYjyOyuZ
uD3T7J0JGl7DyXj/ANR3RvqN0luU79HtAVRW6ut9Ei8Zth9M35O3zFDy1qIGFpPvAfW+2Ptb
hjjjBeIc/wCiJu0LMuYWcMua9h3gOhGl9l8s8QcI4pgzm/pCLIHk5dQb2tfYnqN16B+CP0i6
iaCXtdFzXbbbtIol0W7KGlzSpph0Te55LycJbWpSctkK94D93iPm/wBPXGeDYvSwUOHT55IZ
XZxZwtZpbuQAddNCV3D0QcL4nh00lVWRZWSMGU3ab3IPIk7dVgTxgOkXUSn9Seomqj1uOosK
anJJLVW9qYKVlUuwwPvYX5n6oCn6vz7cx0T0K8Z4M/BKLAGz/wCdBr7ss7k5zt7ZfZ13Wkel
ThbFG4rVYw6L9QS2zrt+q1u1776bLXPpx6SdQ+qaeqQsK3HbgNBLC58ImmGPZw4pWw/fVpzn
y19s9o6bxPxlg2AMYcXm7PtM2XRxva1/ZB2uN1oXD/C+J4w536Oiz5LX1aLXvbcjoV6++LN0
/wB39SHSOxbVlUZyuVtFbkZtUqh9pkhptt4LVucUlPBUnjOeY+LfQ5xJhuCcRGuxSXs4+ze2
9idSW2FmgnWx5L6o9JmB12K4MKWgZnfnabXA0AN9yBzXjxaXS3fl6a8TOmtMoDk1e8jMTEs/
TBMspUhyXBU8nzFLDZ2hJ7KwccZj7ZrOLcJpcJbjk81qZwaQ+ztn+zoBm1v0818p0vDOJT4i
cKijvMCQW3G7d9b20t18l7a9FWhM9ZvQhZ+n190cMTbNHdp9XprrqXBtW86VNqUhRSQUKGcE
8HEfBfHfEMVTxZU4xhMl2l4cxwBGzWgEAgEWI5hfYPCWCyQcPw4biLLHKQ5pIO5OmhI1HivP
jxy+rlWqWtktpjR30GgWG5vn/LPuzFTWjCkn0wy2QgfBS3fgI+k/QBwZ6hhbsdqR+tqfZvyj
B0/tkZj4Bq4V6Y+KDV1wwmA/q4d/F53/ALI08DmXePBD6R9Q9Mdak6h1y3HZCzrktF4U2oma
YWmZ852XcawhKytO5KFH3kjGOcRgPT3xng1dhf6GpJ81RFMMzbOFsoeDqQAbEjYlZj0PcLYp
R4h+k6iLLDJEcrrt1zFpGgN9gdwus+NN0j6h3D1CXTqhJ2469YlOo9PTMVX2pgJbKEJaV97K
/MOFqA4T6/CMr6CuM8GhweDAZJ7VLnyWZZ2tyXDW2XYE7qB6W+FsUlxGXFWRXga1t3Xb0A2v
ffwXn8pJScGPo5cLQjAgifL4QRSCKg4MEUgiQRB35gioGRBFIIqnHrBFecjMEXop1bjP3Ov0
v/txqf8ALqcQY/3l3l+Cys37qPP7151GJyxShMESCJBFQfj2giYPxMEUgiuAYIhgiggipPGI
IoODBFc9jBEJzBF6K+CIf9yN1uf5tP8AUVGIVT+0Z5rJ0X7KTyXnSPqj7BE1Y126uIKig7wR
XvwIIoRiCJxiCIIInGPnBE7QRIIqSdsEX7lJpUlNtPIxvZWlxORkZBBH+iPL2BzS089F7jeW
ODhyW5h8eDXTOdli8/8A1Gr+ljh//d64U6y/7T/9K63/ANtOP9Gf2T+Kxz1ReJ/qZ1d6ZJtK
7U2wKSmeaqA9gppl3fNbCwn3i4rj3zkY+EbNwl6J8D4crv0jh3adplLe8/MLG19LDXQLX+I/
SNimNUnqdYG5bg6CxuL+Pivg6TfEa1E6MbOqlCs5NuGSq86Kg+ajTjMueYG0t+6renA2pHGO
8SOMfRjg3E1THV4nnzMblGV2UWuTrodblWeGOPsSwKB1NRBuVxubi+tgOo6LKw8eLXNKgQix
SQQf/wCRq/pY1A/0euFNry/7T/8AStl/7aMf6M/sn8VhHQTrivbpx1vuPUG3U0M1+6UTKJ32
ySL0uA/MJmF7Ebxt99IxycDiN94i4BwvGsLhwetz9lDly5XWPdaWi5sb6HXTdahgvGlfheIy
4lTBueS97i47zg42F+oWbf09/XRQPuWKf/Uav6WND/7vXCnWX/af/pW3/wDbRj3Rn9k/itU9
XNUaprZqhXrvrQlRVrinXKhNiWa8pnzFnKtqcnaPlkx1/BcIgwughw6lv2cTQ1tzc2HU6XXM
8VxOXEKuSsntmeSTba5WftBvF01Z6c9JKLZVuptI0agtralTN0kvP7VuLcO5fmDPvLV6DjEc
54h9DHD2NYjLilb2naSEE5X2GgA0GU8gt4wX0pYxhdFHQU4ZkZe123OpJ6+K5HVDxndY9XNO
K9a1WRZopdxyD1Nm/Io5bd8p1BQrarzTtVgnBwcRFwn0G8NYdWw19OZc8Tg9t33F2m4uMuoV
/EfS1jVbSSUcwZlkaWmzdbEWPNamZjsa5eqDjmCLa7SfxlNYdGdMaBadGRZ30Vbki1T5T2ij
lx3ymxhO5XmjcrHc4Ecfxj0H8N4nXTYjU9rnlcXOs+wud7DKbBdPwz0s41Q0sdHCGZWANF26
2HvXy64+L3q51B6TVyzLgRaP0PcDAl5oylJLL2wLSv3V+YcHKBzgxewD0LcO4PiEWJ0fadpE
bi77i9iNRlF91bxj0p4xiVG+hqAzI8WNm2O9+vgtWydxJPcx1pc0X0Uepu0Oqys8xs86TeQ+
3uGU7kKChkeoyBFqaJssbonbOBB8iLK7BM6KQSN3ButyFePFropalbLEBUcn/aNX9NHEf+71
wpteX/af/pXWB6aMe6M/sn/mWKurLxHNROs6zKZQrxTbgkaTPGoMfR1OMs55vlqb94lasjao
8fHEbfwd6McG4ZqZKvDc+Z7cpzOzC1wdNBzC1rifj/Esdp209aG5Wm4sLa2I6nqsB9o6ItHW
yHTL4pep/SbpWzZ1qJtc0hiaenEmephmHvMdIKve8xPGRwMcRzDir0SYDxDXnEsQ7TtCA3uv
sLN20yldB4e9JOK4NSCipA3KCTq25194XY9UPGd1j1d03r1q1ZNm/RdxyD1Nm/Io5bd8p1BQ
rarzTtVgnBwcRjMJ9BvDWHVsNfTmXPE4Pbd9xdpuLjLqFPxL0tY1W0klHMGZZGlps3WxFjbV
avWjdE1ZV10ysyXle2UmcZnWPMTuR5jTiXE7h6jckZHqI6zW0rKqnkppfZe0tNt7OBBt7iuc
UdU+mnZUR7tII8wbrb9Xjx66KUo7LFG4kn/aNX9NHFf+71wp1l/2g/5V1QemjHhyZ/ZP4rDH
V317X31sS9BavRNBCbdMwZT6NkTKn78Gwvdlas/qacdscxvPBfo8wnhd0rsMz/rcubM7N7N7
W0FtzdapxRxxiGPCIVob+rvawt7Vr31PQLK1o+N1rVZVp0ujSSLJ9jpEmzIseZRVKX5bTaW0
7j5oydqRk/GNQrfQLwxVVElTKZcz3FxtJpdxJNu71K2Ok9MGOU8DKeMMytAA7vIC3VdV6jvF
a1T6pdJZ+y7oTaoo1RdZedMlSyw9uacDiML8xWPeSM8ciMvwx6H8AwDEWYnQdp2jQ4DM+47w
sdMo5LHY/wCkzFsXonUNUG5HW2bY6G/U9F0/pE66b46J3q+5ZaaEVXIlhE39IyJmuGS4UbcL
Tt/VFZ754+EZrjP0f4VxQIW4nn/VZsuV2X2rXvob7BYnhXjOvwAymhDf1lr5hf2b2tqOpWaj
47+uf6yxf4DV/TRov/d64U6y/wC0/wD0rcP+2nH+jP7J/FYJsXrQvLTzqln9X6eKN+i6ozU5
NvB2TK5PfNJUl3DW4YGFHA3cfOOg4hwNhtbgDOG5s3YNDGizrOswgt71vDXTVaXRcX1tNi7s
ajDe1cXHbS7r30v49VnVzx3ddXGlJT+ghtRBAWihncg/EZdPI7xz4f0e+E73Pan/AOT/APSt
yd6aMfIsAwf1f8VpzVKnM1qpvzs4+7NTc26p9551RU48tRKlLUT3JJJJ+Jjt0UTImCKMWa0A
ADYAaADyC5PLM+V5kkN3E3JPMrajSrxl9YtHNM6BalHRZv0Vbkg1TpT2ijlx3ym07U7leaMn
A5OBmORYx6DuGsSrpsQqe1zyuLnWfYXJubDKbBdMwz0s41Q0sdHCGZWANF262At1Xxa6eL1q
31C6S1uy7gTaIo1wMpYmjKUksvbQ4lwbV+YcHKB6H1i/w/6F+HcGxGLE6PtO0jNxmfcXII1G
UX0Ks4z6U8YxOjfQ1AZkfobNsdwevgtXCrOfnHWlzVTEEV5/FBEJyBBFIIkEVziCKA4giucw
RTtBFUnHMEQDt9sEXor1b8/c63S/+3Gp/wAupxCj/eHeX4LKTfurfP7150xNWLV+yCIRiCIB
n7YImf3YIm6CIcZ+EEUgiYgipxgQRSCK54gihOYIgOIIvRbwRTnpG62/lpn/AKioxCqj+sj8
1kqL9lJ5LzpT9UfYImrHHdVJwYKid4IpBEgiQRO8EV52/KCKQRUYgihgiQRUQRTGIIggiu3H
eCKdjBFfWCKd4IqBmCJjAgikEVwMfOCJj9yCKQRIIqODxBFIIkESCITmCK5gimIIqrkwRTME
SCKgwRT0giQRO8ETGYImYIkESCIBmCJjmCJBEgiQRXPP2QRQDjMEVPMEUgiQRAMwRVPBEEXo
p1cD/wCTr9L/AO3Gp/y6nEKP94d5LKTfuo8/vXnXjiJqxakEQd4IrnBgibjBFIImYIkETvBF
RwPtgigODBEgiQRXvBF6K+CJ/wAEbrc/zaf6ioxCqv2jPNZOi/ZSeS86U/VH2CJqxrt0gqIe
8ESCJjEESCKpSVqASCSeAB3MFW3Jc7qBpdc+ktXap1125X7YqExLom2pWr056RecZXnY6lDq
UqKFYOFAYODzHlrw7VpXp8bme0F+ra0oum87VrFdo9tXDVqHbqEuVWoyVMfmJSmJV2U+6hJQ
0D8VkQL2g2JVWxPcMwGi4OWlXJ2ZbZZbceeeWG220JKlrUTgJAHJJJAAHJJj1deACTYLmNQ9
M7k0iuh6h3Zb1ctetS6EOO0+ryDsjNNpWMoUpp1KVgKHIJGCO0Ua4OFwV6exzdHCy/dF0rui
47IqtzU+27gn7boS0N1KrS1NedkKepeNiXn0pLbZVkYClDOR8YoXtBsTqqiJ5GYDRcVRaJO3
HV5an06Tm5+fnXUsS8tLMqeemHFHCUIQkFSlEkAAAkxUkDUry1pcbBfZe9iV3TO55qiXJRqv
b1akVBMzIVOTck5qXJAIC2nEpWnIIIyOQYNcCLhVfG5ps4L6ZTSq6J/T2au5i27gftSQmUyU
zW26c8qnSz6tu1lcwE+Ulw7k4SVA+8OORFM7b5b6oInFuYDRcbbtt1G8a9J0qkSE9VapUXUy
8rJycuuYmJpxRwlDbaAVLUfQAExUkAXKo1pcbNX9Lus+r2Dcs7Ra9S6lRKxTXCzNyFQlXJWa
lXB3Q404AtCuRwQDzAEEXCOaWmzl97ulF0sadt3eu2bhRaT0yZJutqpr4prj47tCY2+UV/5I
Vn5RTML5b6r12T8ua2i+KzrKrOol0SVEt+kVSvVmoueVKU+nSjk1NTS8E7W2mwVrOATgA8An
0ipcALleWsLjZouv4V+35+1K7OUuqSU5S6nTnly01KTbC2JiVdQdqm3G1AKQpJBBSoAgiAII
uEc0tNiuSn9LLopVgyN1zVt3BLWtU5hUrJ1l2mvIp828nO5tuYKfLWsYOUpUTwfgYpnF8t9V
6MTw3MRov52DpxcOq1zsUS1qDW7lrU0FFmQpMg7OzTwSMqKWmkqWQBycDiDnBouVRjHONmhc
ZUKbMUmoPyk1Lvys1LOKZeYebU260tJwpCkqAKVAgggjIIioN9QqOaQbFczXtKrotWy6PcdU
tu4Kbb1xbxSqpNU55mSqez6/kPKSEO7fXYTiKB7SbAqpjcBchfjTvTO5NW7kTR7Ut2u3RV1t
LeEjSKe9PTJbQMrX5bSVK2pHc4wIOcG6koyNzjZoXCzDC5Z9bbiFNuNqKVoUClSCDggg9iD6
GPS8kEGxXOXbpVdNgUSkVKu21cNEp1wsmZpU3UKa/KsVNoYy4wtxIS6nkcoJHI+MeQ8E2BXt
0T2i7gmnmld0at1SZkbUtq4LnnZOWXOzEvSKa9POsMIxvdWlpKilCcjKiMDI5g5wbuVRkbne
yFwHBGfTvHpebG9lz97aV3RprLUp647auC32a5LCdprlTpr8mmoy57PMlxKQ43yPeTkcjmPL
XtOxXp8Tm+0FbH0nurU1iqO21bNxXE1RJYztRXS6Y/OJp7A7uvFpKvLR/lKwIOe1u5VWROd7
IXX/AEzkYxnPpHpeLG9lz+oOld0aTVKVlLqtq4LYm56VROyzFXpr0i7MS6yQl5CXUpKmyQcK
GQcHmPLXh2xXp8bm+0FLR0sue/qPWKjQrbuCt0+3Zf2qqzVPpr80xTGefvj620lLSOD7yyBw
fgYOe0aEqrYnuF2hcKww5NvoaabW666oIQhCSpS1E4AAHJJPAAj0TzXgAk2C5nUHTC5dJLhN
Iuy3a9a9WDSH/YqvTnpGZ8tYyhflupSraodjjBjy1wcLhenxuYbOFl+re0qui7LPrNxUq2rg
qlv24EGrVOUpzz8lSwv6hfeSkoa3em8jMC5oNiUETiLgLhZGQfqk8zKyzD0zMzLiWmmWmy44
6tRASlKRkqUSQAAMknEVJtqV5a0k2C5S/tObh0puiYod00GtW1WpQJL9Pq0i7JTTIUNySpp1
KVgEEEZHIg1wcLgr09jmmzgv7U/Sm6avYU9dcpbVwzVr0t5MvOVlmmvuU+UdVja25MBJbQo5
GApQPI+Iihe2+W+qqInluYDRcXQqFPXPWpSm0ySm6jUag8iWlZSVZU8/MurISltCEgqWpRIA
SASSeIqSALleWtJNgvpvOx61pxc87RLipFUoFapyw3N0+pSjkpNSyiAoJcacCVpOCDggcEH1
g1wIuEcxzTZwX1M6V3PMaePXc3bdwOWnLzQkXa2mmvGmtTB7MqmNvlBw5+qVZ+UUztvlvqvX
ZPy5raL47Rs6r6gXLJ0Wg0qp1ysVFwMykhT5VyamppZ7JbbbBUo/IAxUkAXK8tYXGzV/O5rY
qVlXBOUmsU+fpFVp7pYmpKdl1y8xKuDuhxtYCkKHwIBgCCLhHNLTZy5CZ0ruiS08lrvetu4G
bTnJpUjL1tdOeTTX5hOcsomCnylODarKQrPunjgxTM2+W+q9GJ4bmI0XzWVYtb1KueUoluUa
rXBWp9RRK0+mSbk5NTKgCSENNpUtRwCeAeAYq5wAuVRjHONmhfJWaJO25WJqnVGTmqfUJF5U
vMysyypl6XcSdqkLQoBSVAggpIBBHMAQRcKjmkGxXLVrSi6bcsimXPULZuGQtqtrU1TqvM01
9mQqC053JZfUkNuEYOQlR7GKB7SbA6r0YngZiNFwGOI9K2mcJxBEHb5CCJjt84IhyIIpBFU9
4IvRTq4H/wAnX6X/ANuNT/l1OIUf7w7y/BZSb91b5/evOvjbE1YtSCJ2giQRDBEgq2SCohOY
ImYIneCJBFSMesEUxiCJBF6LeCKf9yN1t/5s/wDUVGIVT+0Z5rJ0X7KTyXnSn6o+wf6ImrGu
3V+XEFRMc8wRSCJBFe0EXL6eXzP6YagUK5aX7P8ASduVKWqsn7QyHmvOYdQ83vQrhadyBlJ4
IyI8uaHCxXuN5a4OC2J8VDxVLy8V7Vu3LsvC3rbtpy16QaRKStHLy0LSp4vLcWt1SlElRAA4
CQnjkkmzT04iFgpNVVdquY6JPGN1C6FOj3VXRq2LftKp0TVRMz7TPVJt5c1TVTEmmTeU2lKw
24CykbUuJIChk7h7sUlpg94eTsqw1ZZGWWWuWgmsdW6c9a7Pv230Sa63ZFYlK3T0zjXnMKfl
nUuthxORuSSkAjIOOxB5i+9gc0tKjslLX51mbxQ/Ezu/xUuoGn3/AHhRaBb0xSKM1Q5KQpIc
U00wh1x4lTjhK1qU48s5OABgAcEm1BAIm2Cu1VSZXXXaOnzxjtQunTw4tQumqk2/ac5auoC5
3zqpNNO+3yKJxttuYQgJUG3CUo91awVI3HGQEgeX0zXSCTorkdaWxlllgbpW6jaz0kdSNlan
W/KU6erVj1ZqryctPpWqVfWjI2OBCkq2kKI91QIzn0i9JGHtLSo8ExjdmC7t4jfX9dHiV9T8
/qjdtJodDqU1IytNakaUlzyGGJdKggFbhK3FkrUSpR9QAAABHiCERNyhe6moMrrrIlgeMlqJ
p54XVxdKsrQLSes+4HZjdV3WXfpGXYmJhMy80AFeUpRcCtrqhuQleB9VJHh1MDL2ivMrS2LJ
ZYg6GesS4ugnqqtLVq15Gk1OtWo+843J1Jsqlppt5hxh1Cin3kEtuqwtPvJOCPgbssQkaWlR
4JjG/Mv7de/WlcXiD9V106t3TTqTSKzc5l0rkqaF+zSzcvLty7SElZKlEIaTlSjkkngDAFIY
hGwNCVE3aPzLK9U8Y7UKp+FVI9JarftJFlyUwFfS4beVU3GBPmfDWCstBXnn9UCQrYAnAOVG
2KZva9rdX/XD2PZrGfh6ddNzeHL1TUTVa06ZRqzVaPLzMmqSqiV+zzLMw0W3E7kELQrGCFpO
QR2IJB9zQiRuUq1TVBiddcD1l9Vdf63OqO8tV7nk6XT65ec8JyYlac2puVlghpDLbaAolR2t
toBUo5UQVHkx6ijDGhoXiebtH51mrWvxjNQdc/DRsfpiqdvWnLWrZDsopmry7TqahNtyhcMu
2pO7ykEbxuWlO5ewZwVKzaZTNbIZFJkri6PJZdJ8NDxE7p8MLqVGpdpUWh3BPOUmZo0xI1Uu
oZdYfU0tWFtKCkLCmWyDyMAjHOR7nhErcpVqlqOyddYz6kteKx1Sa/3pqNcLNPl65fNYma1P
MyLRalmnX1lakNpJJCRnAySo4ySSST7jYGNDRyVuSUvfmK2H6tPGZ1H6wOgvTPp/uGhWnI23
pqZPyqjIsuJnal7HLLlZXeFKKG9rS1btg99WD7oyDZjpmseXjmpEtYXxhll13ws/FHvLwpta
q7ednUG3LjeuKjGjTknWA6lGzzkPIWhxohaVJWjkZ2qBIIyEkeqiASixXilqjEVgLVvUKoaz
6mXPdlYEumqXbVJyrzyZZvy2kvTTy3nAhPO1O5xWBzgY7xda0BuVWXSkvzrZnr78YvUHxDen
PSzTW6retKj0nS5pCZeZpbb3tNRdRKplUuOFxag2PLByhvAKlEnskCxFTNjcXA7qRNVmRgYv
j8K3xb768Jq9bxrFl2/a9x/o0pzMjNy9ZS8EsrYcWtl1C2lJVwXHApGdqwoZwUgxWopxLa/J
UpasxXC1lua6Zy7LtqNcm1M+31SdeqD6m2kpb8511TqiEdgneo4T2A47ReDQBZWHSkvzrajx
Q/GP1C8ViiacyN72/alCb06l5hDCqO26DPPzCWEvPL3qIQCGEYbR7qcnk8YsQUzYr25q/U1Z
lAC/Phg+MZqF4VVB1HkLHt+064jUaWlm5hdZQ+oyL0ul9LTqA2tIWAJhzc2sYUQnkYIKemEp
BPJKerMQIWq1vXHM2xcsjVpUtCdps01OslbSVI81txLiSUfVI3JGU9iOO0Xy24srDZSH5ltB
4qPi6354sl1WXVL1oFr26LIp78nKMUZLxD7j621vOrW6pSuS02EoB2oAOMlRMWaenEV7c1fq
qozW8F9nQF4yGoXh49N2qemdq29aVYpWqDbnnTVUadMxTHXJVUqtxHlqAdBbKSEO5SFIyPrK
BpLTB7g48lWCsMcZYtYtJtQ57RrU22LspKZddTtKqSdXkkzKStpT0q8h5sLAIJTubTkAgkZ5
HeL7mgtylR2ykSdos9+KT4ot5eKzrbRL1vKg23bj9vUZNFk5Ojh1Tfl+at5S1uOqUtSitw4H
CUgAAZ3KVaggEQsFeqqoyldl6QPGZ1H6MehbU/QW3KFac/bupnthdqE8y4qcppnJVEpM7AlQ
Q7uaQnaHB7isn3hxHmSma94eeS9RVhZGWW3WvPTRr1WOljqCsrUe3mJCZrVjViWrMizPNebL
POMrCghxOQSkjIJBChnIIIBi9IwPaWlWIpix+dZL8S/xFbp8T3qVOpd20WhUCeapMtRpeRpX
mKZZl2FOLG5bhK1rK3nCVHHBAAwI8QQiNuUL3VVHauuu6aL+MPqBof4aV79MVMt60pi073em
1v1aZbeVUJVuaLZfbQnf5SifL91ak5RuPc4ItvpWukEivMri2PJZYU6O+qWvdFfU9Zuqtsyl
Lnq5ZdQ9vlpaotlyVmctraW2sJIUAptxYCkkKSSFDkCL0sYe0tKjQTGN2YLsviI9eNz+JB1S
1fVS7KXRaLU6nKysiiRpaV+zyzEu3sbTucJW4o5UStRyd2MAAAeYIRG3KF7qagyuusl07xkt
Q6d4U830lpoFqKs2afUTWC04KkiXVPCfLO0ENlXnj9VIKthx3AUPHqze17VXRWHsuzWJegnr
QuLw+eq+1dXLWptJq9ZtZUyG5Ophz2aZbmJdyXdSotqSpJ8t1WFA8HBwRkG7NEJGlpVinmMb
8y+frg6wLh68uqi7dWbpkaTTa5dr7Lr0pTW1IlZZDLDbDSE7iVKw20nKlElRyeOAEUYjaGhK
iYyPLlmG9PGS1EvfwtaL0pTFBtNqzqM6wE1dtl36Sel2ZozTTJBV5SVB0py6kblJTg91E2m0
rRL2gKvvrS6Ls7LHvhv+IBdHho9T0jqhadIoldqEtT5qlvSFVSsMTDEwlIUAtBC21hSEKCkn
PulJyFER7nhEjcpVqlqOydddI6quo+tdXPUnemp9wytOkq1e9Wdq03LSCFIlpda8ANthRKtq
UpSMqJJwSTkmPccYY0NC8TTGR2YrO3UL4xOoPUZ4cunfTVVrftOStTTxcmWKnLNvGoTyZNpx
qXSvestt4S4dykAFZA+qNwNllM1shk6qRJWl0YZZajxJUFIImYImYIh+cEQwRUcKgi9Ferf+
51+l/wDbjU/5dTiFH+8O8vwWUm/dR5/evOmJqxaZgivcwRCcmCKD5QRIJZPSCJBEEEVx9kEU
PeCITmCITmCJBF6K+CL/AMEfrc/zZ/6ioxCqf2jPNZOi/ZSeS86hygfYImrGu3QcQVEgiQRU
cQROOIIpBEgiZ4gipH7kEUgiQRFLCUqUrgJBUT8AIKoaSbBbxUT7m/6zLiospUJPR1T0nPMI
mGHP0TUhO9taQpJwZnIyCOCMxF9dh2v9qmeoTbgfZ+K1d6jelbUbpEv82tqbZlfsmvFkTDcr
VJbyjMNE4DjSwSh1GQRuQpQyCCc8Rfjka8XaVYlgfGbOXQOcfKPasqQRIIr2P2QRDyYIp2gi
QRIIh7wRXtBEBx2giggiYzBFcEfjginaCJ3gipxBFIIrgGCKdjBFeIIoBmCK5KYIoflBE4gi
QRIIh7wRMQRPSCJBFc4EEU9YIhgiQRIImOIIgOIImcmCJ6QRfpPcGCL0U6uP7nW6X/241P8A
l1OIUf7w7y/BZSb91H55rzp4xE1YtIIkESCJnEEX75+cEX4xxBEgiQRAcQRIIrgZginpBEgi
9FfBE/4I3W5/m0/1FRiFVftGeaydF+yk8l51J+qPsETVjnbpniC8qlOIIp6QRIInEESCJ6QR
DjPEEVHI4giHvBFIIvxNf95vH/5pf8kxQ7K7D+0HmvZ7xkfCX6ourbrBpl7aV6fV+v2jM2Rb
ssxPSldk5NCnmZIBwBDkw2oFJI528+hMYylmiY0h51WWqoZXWMY/NgsX+NpJ3F0+eG30uaF6
zVVVf6grXmKpXqi69NKqL9Eo8wt1EvKLnDkPZPkp91agPZMZwlJNyls6Rz2eyvFacsQa/da+
aS9IHSfJaL2RWtUuqmo0a6rxYE5N0S07KerLVrtFSkhE8+pScOp2nehKcjukLQUuKuvllucr
dArMdPDYZnan89Qsedevh/1LoQ6sJLTifuSl3XSa7KU6sUK4qY2US9Xpk8rDMyltRO1XCwU7
iMo4UQQYuRTZ2ZrKxLTBjw29wVlO/wDwnaTZnjWynSc3etUmKVM12RoxuNVOaTNJExTkThX5
AXsylS9gG7kDPfiLYqD2PaWV71VvbmPp/guK6cPDBpWuvieajdPr94VOnU6xnLmQ1Wm6e25M
TYpJcCSpkrCU+bs5wo7c8Zir5y2MPtvZeY6ZrpHNPL/H8FifoY0D0y1+vmsDVnWCm6O2jQKM
urOzq6a7UqhVVgpSmUkpdOA46SoEgnO0EhKsKKbkr3tAyC5K8RQMLiHnQLM+tfhr6X3D0SXR
rn0/ax1fUuiac1CUkbzolfthVEqtFRNuBuXmUhK1ocaUsgHH+Ud2UlMWmTuDwyQWur0tKwsz
xnb8+K0uPB+ES1jVvrof4aPT4joJ0z1q1q17vDTZWptRq1OkKfTLMNZbC5CZW0v32yVDKAhX
vADKiBnEQ3zydoWMF7LJxU8XZB7z+fiuneJJ4eWmfSl066K6paVapV7Uy0dY3KymVmqpb4oy
pcU51ppZDZO/lxbg95I4QCMgx6gmc5xa8WIVuop2BrTHzv8Andduo/hZ6K6C6Taa1XqU6g53
S+7tV6azX6ZbdCtZVbeolKfBLE5UVhY8oOcEJSnIwoe9tWU+DUPcT2bbgK6ykjaBnOp/PgsV
62+GbW+m/wAR+19ArorsnMy111ujSlOuWlN+bLVGmVJ9ttmfYQpWD7q1ZQVYC21J3EYUbrZw
6MvHJR30uWUMOxW2Op3gY9NmlXWAvp/q3V5NSeq9UfRLUmVXZJXTpWYfbQqVlJ2ZS9sQ+6VD
CUqTwtscKUkKjiqlLc4bopZo4g7ITr+fFaxdIPhdz+t3iusdL17V161KpL1irUWo1OnS6Zzy
XZGWmHgtpDhSFoc8lJBODscBxniJEk9ou0aosdL+u7Nyzbpz4RPTf1f1O4bP0B6o61dmqlJp
M5VpCgXFYr1JlqsJVOXWUzClJCF9ufeAGSUkAkWTUyMsZG6eak+qxPFmHX8+K1Y6HunXSXXG
buuo6w61yOjtuWrItTTbbdHdq1YrzriygMycujCVbCAVkqJSFJO3buWiRLI9tsjb3UWCBhuX
uWT+pjw3NPKX0XOa+6D6vzWqNkUOty9uXPTqzb6qJWrfm5gZYWprepC2V7kJyD3WMFWFBNqO
odn7N4sVdmpG5M8ZXYNDfC50lt7pDsLV7qK11qGk8hqy7Nmz6PRrTers9Oysq55bs0/sOGkF
RTtG3kLQdxKsCjqh5eWxi9lWOljazNKbXXXPFM8OGxOiDTjRK8dOtSK5qPbGtNHnK1IzdSoi
aUtlhlUsGyG9xVlYfOQsAjaPjx6pp3PJDhayt1lO2MAt5rUWhU9NXrUlKKUUCbmG2CoDJSFr
Cc/izEkmwUNgubLfiu+BJV57xWL+0At27s2NpZLSdXu6/a1LtyUtQaY5JsTTr7qQoo8z74tD
be4b9hUopQlakxBVWiDyNTyWQNEDMWjYLF/Rh0G6eddnii0jRCyb9uhNgV56fap91TtGZaqE
yiVkXpjzvZN+xKHFskJClbg2pJUArKR7klcyLORqrccMb5sjdl0zw3OjCQ67+vazNGp64pq3
JO6puell1SVlkTL0v7PKzD4IbUoJO4sBJyeAonnEe55SyMvCtwQh0oYdlynQR0HyHWXrBqpa
85ck9QGtOrIr12szEvJofVPLpqkBLCkqUAhLm4kqGSMcAx5lmLWgjmbL1DA1znA8hdZG8K/w
aK94iui+qepVSrU3ZtiadUWZflp9uSTMrrdTalzMGTbC1JAQhoZcXklJcbABJVt8T1QYQ0bl
XYaPNmJ2F10vwr+g+zOuiq6ozV/35V9O7W0tsly9KjUabSBVHfIbdQlxPlEhRwlRV7oKjjGI
9TzOYBlG6pBTNLnZuV/l718vV5oF0x6f2ZRXtGNfrn1GuCdqzcpPylcsp+iSlOk1NrKpovFJ
Ktiw2ChKVKKVKIBKcGsb5Se+3RUljhsAw/n4rOlg+F50m6n61UbSGgdYc3V9Ta+ESFPnpWxH
F2rN1Rwfe5VE35u5SVKIQFj3SfwskIiy6eYDOW6K+2mgPcDtfz4/ctG9d9Ga306a13bYNyNs
tV+y6vNUWopZWVtefLuqbWUKIBKCU5SSBkEcDtExjg5ocOaxssZY4tK6nxmPStpBFcYGYIpB
E9YIh78QRMcQRXGIIpBE7QRIImIIv0DhQxBF6J9XH9zrdL/7can/AC6nEGP94d5fgspN+6j8
8151ROWLVHAgikET1giCCK7zBExkQRSCJ3gio/igiE88QRMZ9IIgOB84IhyrmCL0V8EbH+xG
628fsZ/6ioxCqv2jPNZKi/ZSeS86U/VH2CJqxzt0zxBUVPP2wRQwRU8D7YIpBEJzBFR3giek
EU7QRUqzBExgwRfzmv8AvR//AKJf8kxQ7K5D+0b5r1+8bToG6mOoHrTp1w6Y6cao3FasxY9u
yzU7Rg6JNTyJIJdSCHEjIJAPEYymlja0h6zFRFI62T86Bdb8XWzrt6fvBl6e9NtfKozVeoSn
XRP1KlyEzVW6hVret1TDiUy0y4gqKklfswGVqAKUpBV5R2+qYgyudHsvNSLRBsh1/N/x8lk+
+emm+OmvR7RKU6WOj/SrXK1L5sSmVmpX5cFotXfN1aqvoWp9t1x11KJNtslOElKUjdtyNu2L
ecOLjI8g9FcbHlDQ1oIWF/ukekVOheJHotI1iRo1Oq0rprajE5K0hgM0+XfTOTKXG5ZCchLK
VhSUAEgJAA7RfpLGI26qNVi0rQen3La7V/oI1orX3UtT9WpTTG8ZjTRq7qVOquVEjmnBlujM
src8zP1UuApJx3BiOJmer5L6qV2LvWC/l/0XV+jHoF1q0v8AHV1x1MuLS+8qLYFUVfj0pX5q
R2SMwia88y6krzyHAQU8c5EepZmGJrQddF5ihc17nHx+9akeBn010DVXRXqBvun6WW/rnrJp
nRqNM2NYtcPtEhPCYmFom5tcmFIM0WUISQkq2+9txuWki/UvILW3sDurNOwEvda5v9+q26vC
kazveBh1fVvV3QTTLQf22VoUrSJK27HZteeqqW6k0p12ZbQtSltpLiEtlYTgl3GcmI7S3tmh
rid/sV8td2RJaBt9q8OnR98V9sZZYFb6dX4KfAJ6N8gjN3Xpjjv/AGWYhx/t3e5ZOT92b+eY
X0eIS0XPAq6CUgEFxV9JTngHNTbHeEesz/d9iq82ijJ8ftC3t6xNUtauouxNFdTOn/po0M19
0/unT+mSjk9UtP5O5Krb9Rl0qbmaa8tbiFtttKICUlO0KLnIiGwNaS17iCprruALGg/nyK0u
6nLw1suXxp+nel68UCwLWvC1KrZ9Gk6TaAZRT6dTxU0OsMFtp1wNONl1xBQSnaEJwnZtUqXG
Gdi7J4/YoUmft25hbZbJdb/g9a/anfdCX6NrfsOeqmn9wXxRrnTdDakClScpLmVVMB9zdlDj
ZlXklBG5R2YB3iI8dQwQZTupMlO904eNl1fo11Yomuf3XnO3PbTkhNUOfuu4G5SYkPel5xMv
RJmXU+kjhQWtlayocKKiRwY9vaRSWPh9qttcHVYI/O62A6C0dQd1alaj27q70r6cdP2mlftC
uy1a1Itqz2bLq1FlvIWUlE2h1W/esJKgRxjeThJBsS5BYscSem6kRh2uZoAt9y0a8GPpppd9
9HmuupFo6P2rr/rlYk/R5W3LQuBj26Sk6e+cvVASG9AmlgpWAkq48rA7kKlVMhDmtJsFGpow
WucBd3iti+qqlav/AKQBrRVdW9ENOdC5+pXrbhplItm0GbamJ6XRNMhUzNS7a1K5WooQXNqs
IXxjBNmPL24DTdX5M3YG4t+Sum9Implv2N4FLF8dUulln6o2JZVwO0PRCkVIvyFWqkzMurVP
ATKFf94oWFkEIJHsrg52tR6kbebLEbHmrcTrQ5pR+fz810/7oFvWh6kdFvQrX7ZtGTsO36vY
tTmafb8pMuTUvSWVKp5Swh1wBSwkH6xGTmPdELOeCrWIkFrT5rzKsr/fnRv/AC+X/wDfIie7
ZY2L2l/oh6+eujR3U7xFNXeiK+LVlrItTWCTkpWr340+tE89dL8rJuU5533gn2VDSJRlIXwV
pAUA2tWcNHE8RiYa2+xZ18rDIYtloH4JXS1ePRh90YWNppfdOVIXNaz9bl5gJSoszTZo04pu
ZZJHvMutlK0q+CsHkECXUyB9OXD86qFTwmOpDT+d1nXwdPFuT1GeKZpzYaemvpgslVXn6m19
P2tZipKtSXlSM26VMv8Amq2qV5e1Rxylax6xbqKfLEXZj8Vdp6kOlDco+CwT9zoaaOay+Inr
jaLM63THLp0wu2kJnHG/MRJmYmpZkOqTkZCSvJGRnHeLtWbRtPQq3SNvK4eH3LYfpR6s7Vvz
rJujQfR1wjQbQPQ+76NQXW/+M9S8llM7WntvC1POlYQrttKlDHmkRHdGQwPduSFJEgLnNbsB
+K0z8EVJOhHWtgE/7nuqdh/loiTUe0zzCjw/+Z/W+5aodJen9uas9VWm1rXfUTSLUuS6abS6
zOh9LBlJN6abbec8xXCMIUr3jwnv6RKlcQwkbrHwNDpACvcGztB9bNJfFMo+nWnnRHobaWil
t3jLCSvSdsRuoTApDL6VmpCsOvFQm1NJ3IAG9DmwbSoFRxJe0x3LzdZvI4PsGiy8i/GDAHiq
dROf2Qav/wBoVGTp/wBk3yWJrP2p9/2la4HvF5RFIIkESCJBEziCKhW2CKQRIIggiQRUcCCK
DuIIvRbq4/udbpf/AG41P+XU4hR/vDvL8FlJv3Vv55rzqA4MTVi1O0ESCIDiCJBFcJ+Jgido
IpBEgiQRXueYIgxBFB35givygi9FfBFOOkbrb/zZ/wCoqMQ6n9ozzWTov2UnkvOlP1R9giYs
a7dBj1gqJBEgiY4giucwRUK4x6QRQjEEUgiv4oIp6QRX0gimODnBBGMfGCA2WUZbre1ok5Zt
lrV/VRplpIQ2hF31FKUJAwAAHsAAdhFvsWdFI9ak6rHdwXHULtrD9Rqs9O1OoTStz81OTC5h
94/FTiyVK/GY9gAaBWnvLjcrstldRGoGm1tP0W3L6vW36PNbvOkKZXpuTlXtwwrc024lByCc
8c5jyY2E3IXttQ9osCuGurUSv3xUJGbrVdrVYm6XLNSUm9Pzzsy5KMNfqTLalqJQ2jJ2pTgJ
zwBHoNA0C8OkcSCV3v8A2dOtuc/1ZNWM/H9GNS/pot9jH0Cu+tS9V+Jjrg1pnGHGntYNVXWn
UlC0Lu+oqStJGCCC9ggjjBivZM6J61L1XQ7MvmtacXDL1e3axVaBVpQEMT1MnHZOZYyMHa42
pKk5HBweY9uaCLFW2yuabhc/dHUbqFezFVarN+3tWGq8y1L1NE/XpuZTUW2lFTSHgtwhxKFH
clK8hJORgx5EbRsF6NQ8ixK6YY9qyuVqN/V2sWlTaBN1qrzVCozjrtPpr0665JyK3TlxbTJU
UNqWeVFIBUe+Y85Re/NezI7Llvov1V9QK7cFrUihz9brE7RKAXTTKfMTrrspTfNVud8hpSih
reoAq2AbjycmKhoBuEMjiA08lyunGvl9aOMTLNoXrd9pszqguYRRa3NU9MwoDAUsMuJCiB6n
JijmNd7QXpk72izSuwdI+pNP0/6yNMrwuaoOMUui3pSazV590LfWhlqeZefeVgKWtQSlSjjK
jj1MeZG3jLR0XqKT9YHOWcPFW68p7Wnr01orGl+pV2vaX3rWfa5ViQqc/T5CotqlJdpxS5Ul
H1lIUCFoBOOciLNPAAwB41UmpqiX/qzotWLKvut6aXPLVq26zVrfrMlu9nn6ZOOSc1L7klCt
jrakrTlJKTgjIJHYxJLQRYqE17mnMF2W+eqPUzVK33KRcuo9+3JSnFBTklVLknZ2WWodiptx
1SSR8xHkRsBuArjp5CLErrljah1/TKvt1a2q7WbeqjSSludpU+7JzCQe4DjSkqwfUZirmhws
V4ZI5h0XMXb1CX7qBJ1KXr18XlXJesKZcn2qjXJqbRPKZ/UVOpccUHC3+CVZ2+mIoI2g3AXp
07yLEriLh1QuC5LYo9Dq1yVieo1vJUmlU+dqbrsrTAvG4MNLWUNBWBnYBmKhrQbhVvK9ttSr
cuo1xXjRKRTKxXq3Vabb7JlqVKTs+7MMUxo4y2whailpB2pylAAO0ccCAaAbgLw+RzgAeS4d
p1TDiVoUULQQpKgcFJB4IPxzHpWwbLlLyv2uajXRMVy4azV69WpspL9QqU67Nzb5SkJSVuuK
UtWEpSBk8AADtFA0AWC9ukLjmO652b6jNQZ/UOUu9+/L1fuyQZ9mlq25XZtdSlmsKT5aJkue
alGFrG0KAwtQ9THns2Wy20XszvLs19VwVn33W9Pbpl65QKzVqFWpRSlS9Qp065KTbClJKVFD
ragtJKVKBIPIUR6mPRaCLFeGyOacw3X9bT1HuKwKrOT1Cr9bok7UZd2Umpinz70q7MsukFxp
xbagpaF4G5JJCscgxQtB0IVRK4G4K/nZ1+VzTyefmrfrNWoMzNSrkk89Tp1yUcdl3AA4ypTa
kktqAAKD7pwMgxUtB3CMkc25BS178rdkylTYo1aq9IYrUoqn1FuRnXZZE/LK+sw8EKAcaOOU
Kyk/CKFoO6NlcL2O64lWOfUH4x6Vu/Nd7Y6pNTJa2JOit6j6gIo1PW25KyCbknRKyym1hbak
NebsSULAUkgDaQCMERb7Jl72V/1mS1rrqFx3JUbxr85VavPztUqlReVMTc5OPrmJiadUcqcc
cWSpaieSpRJMewANArTnFxuV8XaKryqMfjgimeYIkEQQRU4gikESCK5gihOYIkESCKj0gi9F
erf+52Ol/wDbhU/5dTiDH+8u8vwWUm/dW+f3rzqB2xOWLUPeCJBEOMQRCcwRXeflBFIIrBEP
2QRMd4IpBEgiY4giZgi9FfBF/wCCN1t/5tP9RUYhVP7RnmsnRfspPJedQ+oPsH+iJqxrt0EF
RX0+2CKQRIIgOIIkESCKnj0gqp39YKikEWaOkfw8Na+uyYqidJtOa/ejVF2iemZYNMSkopQy
ltb7y0NBwjkI3biOcY5i1JMxntFSIqaSQXaF1jqV6VNRejvUx6ztTrQrNmXGy0l8SlQaA89p
XAdacSVNutkgje2pScgjOQRHpkjXi7SvEsL4zZwWPyOI9q0sp6hdE2qelfUtJaPVyzKnK6l1
J6Tl5WgNONTMy+5NoSuXSktLUglaVpV9b3Rkq24OLYlYW5wdFINM/PktquQf6AdXJbq4Z0J/
QiXtWH3vZk2+xVJJ5wO+QqYLankPFhKw0kqKVOApxggHiKdszJnvonq0mfJbVZT1Q8CLq50c
saoXJXtDbrbpFKaVMTbklMSdQcYbSCpSy1LvOOFKQCSQk4AjwKuImwKuGhlAuQsJdLnR9qb1
q6gLtfSuy63e1aaY9qeZp7afLlWc4Djzq1JaaQTwCtQBJwMmLkkrGC7irMdO95IaF27qz8Mf
XnoaoFOq+qmmdetOjVV4S8tUluS85JOOkEhovy7jjaVkJUQlRBIBxnBjzHPG82aV7kpZGC5C
6E9003u103tavKoD405euA2qiteez5ZqYYL5lvL3+bnyhu3bNvpuzxHvtG5snNWzE4Mz8l9f
+xM1CT00SmsJtqYGm8/Xv0MMVv2hjy3KltUr2fy9/mg4So7ijbx3h2jc2S+q9CnflzW0/JWy
Q+50utBQz/UMrP461Sh/+9RZ9ch6q96hN0WCNVugHWTRTqQp+kFw6fV1jUyrNsOyVuygbn5y
aS8FlsoEutaTkNrJ590IUVYAzFxszC3MDorbqWQODSF2nqi8JjqN6MNP0XXqXpNcts20pxLS
6mVy85KyylHCA8uXccDO4kAFzaCSBnJANGVEbzZpVZKSRjczguG6PvDd1s6+ZOvv6RWHO3o1
ay2G6qpielJb2RT4cLQPnut7twaX9XONvOOIrJMxntmy8RUz5BdgX66uPDW106E5CmTmrGmt
fs6QrLhZk519TEzKPOgFXlecw44hLmASEKIUQCQCAYpHOx/slVlpZIxdwX9ekrwydeuuqi1G
p6U6ZXDd9LpTvkTVQaUzKyaHcAloPTDjaFuAKSShBKgFAkDIhJOxhs4qsdLI8XaFjvqA6d74
6VNTJ+z9RbWrNnXNS0hyYp9SY8twNnJS4kjKXG1AHatBUlWDgnEe2SNcMzSvD4HtdlIW6U7q
dpV022Tphp71QdJVQqeotjUuXqFJqFtXQxR1XfSppanpNFVbYS4H1HGzzAouqSMEA5Coha5x
Jjfp9iyILQA2Rgv9vyWu/iZac6gWJ1e3HPakaY0vR2t3iG7ilLTprMuzKUqRfyiXbbbYO1IC
WSCCEqK0rUpKSrEX6dzSzum6hVbXB/eFl1roQ6bR1hdZemOmDkxNSktfFxStLm5iWQFPS0sp
W59xAPG5LKHCCeBjODjB9TPyMLl5pou0eAV6ea46ta/dM1Lr830/dDtjWloRa3tDFMuKqacC
t1at05pxSE1GbedcLy0ubVPA7CAhwKKlD3ogMax3tv181lXlzRdjdPz4Lyl0G6b736oLirFL
sWgvXDUKFRpq459ll9lr2eQlglT75Li0gpQFp4SSo54BjIvka2xcsQyFz72Gy+vpu6StRuru
qV2T04tSo3U/bNIdr1V9nW00iRkm8bnlrdUlI78JzuVg7QcHFHytbbMd1VlO91wBsuN6fOnW
+eq3UuQs7Tm1azeNzVNJcYkKax5jnljBU6snCW205G5aylKcjJGRFXyNaMziqMge9+QDVZC6
tvDL146FKPTqlqvplcNoUurO+RK1B4szUmt3BIaLzDjjaHCEqIQohRCSQDgx4jnjebNK9S0s
kYu4LjOkDoA1f69qxXJDSOypy85y22GZmpNS85KyxlW3VLS2ol91sHcW1j3cn3ecRWSZjPaK
pFTvkF2Bc/1c+Fhr70JWNTrm1Y06qFnUOrz4pcpNP1CSmUvTJbW6Gwlh5xQOxtZyQB7vfMUj
njebNKrLSyRjM4L+fSb4XOv/AFyWvO1zSvS+4bsolPeMs9UULYlJMvDG5pDsw42hxacjclBU
U5GcZEJKiNhs4r1FSSPbdoWK9adEbv6ctRqlaN+W3WLSuWkECcptTlixMMgjKVYPCkqHKVJJ
SocgmPbZGuF2lW3wuY7K4Lainfc8fWVVqexNy+h9Zdl5ptLrShWaUNyVAEHBms9iIsmsh6q8
KCbotcJXpWv6d0gvO/WrcmFWlp7V2aDcNR9oZCKbPPL8ttlSCveoqXxlCVJHqRF3tW3Db7q2
aZ9i62y/pbnSTqNdvTZcWsFPtOozGmlqVBmk1Sv72kS0tNOqbShoBSgtxW51oHYlQT5idxGY
qZWh2S+qoIHlnaW0X8z0qagf7GIay/ocmP6mhrv6Gvpz2hjy/pHZv9n8vf5udvO7Zt+cU7Ru
bJfVU7B+TPbRf2/2IepLfS//AFaF2lUW9MFVcUFFfcW0iXenTkeUhBV5i+QpJWlBQFJUCrII
h2rc2S+qr6u/Jntosb44i4rCnpBEgiufWCKAZgiQRIImIInpBE9IIv0g8jjMEXon1cf3Ot0v
/txqf8upxBj/AHl3l+Cyk37q388151ROWLSCJBEgidjBEgiQRUHmCJ3zBEzn5QROx+MEUPEE
VzzBFIIvRbwRf+CN1t/5tP8AUVGINV+0j81kqL9lJ5LzpSeE/YInLHO3Vzz8oKikESCJBE7+
kEVxxBFPSCKqO4wRQHEET1gi9GepS66npr9zr9LsjaFYqlNpN43vc01dSJHdKInp9p5xLDb6
0HLuxtHu7jhQbBx97GILADUOzLLvJbTAt/OwXx9eV0VzVLwJukC5bvmJ2sXDK3NdFGkKrUFK
cnHqY24fKb81ZKnGkltABJIAbSAeIQgNncG+CpUG8ALt/wDELzzH1hE5YoL/AE6a66W2La3X
VrBUNK77tl7rh1G01l3bDptVlkus21KSshLtLQ0o+4iemkJdWhS1ZDaQrYWkueZgmuOUZh3Q
VshaMxIPeO3wXjR4DspVpLxx9HGa+3UW661c1SRU0VDd7YmaEjPB4Pb/AHvN8wK37ud2c8xk
qq3YGyxlJm9Y7263d8KCrdPlL8TWpv6Vava63JrIGbibtu174lk0y261UPKmVLl3n5dT6vKS
ELUApKfqJUMqSExDmD+z7w0U6NzM/dOv+C0l8OLpSrt22R1D33eesdy6BaVWEwzRr/foLDsz
PVqYmJtSW6U3LtuJ3/fUkZUSElaRghS8SppAMrQLnkokETruc42C2JpT2jyfAJ6sKPpBfOr1
6UKjV21Jh2Vvqky0i1R5h2otjdJIZccSC4hP3w+79RHxMWgHdu0vHX7FckLewdk8Pt9643pM
szRi9/udiXldcL2vCxLVb17mnZWftyipqs07OCjICGlNkHa2Wy6oq9ChI9Y9Sl4n7gubfeqQ
tYYLSbX+5c91v2lpJZX3NhbknoteF13tZw1vDn0lcFJFMnBMmSmvNb8oAe6nCcK9cn4R4gLj
P3+n3r1Uhog7nX7lhHw078rs74WXXvMvVytPPydp22qXccqDy1sE1N4EoUVZTkcHGMxdnYO0
YPNWqSQuY6/h9q5r7nlr8w3rN1IXiio1F6/7P0OuGpWvOLKpqZk5lIbBeaWsKUHEe4E4PIcU
MHJhWDRo5EhUo3k5jfWxX8fAa1HunUdPVPaNeqtWuGyq/ojcVYrcnUZhyclXZ1pDZYmllaiE
u5cdw5kKVzydoxSpa0ZHDe4XqB7yXh22q5jwdV2UPCH60Vai3Belr2l7ZZRn6nacs3MVeXJn
HtnkoWtCTuc2JVlQwhSj8oVGbtGZd9fsVYMoY++1x9pXYeo2asGq+AfclO0Ivm/NT7UpmqVO
qV7TF9qMlV7XW4wluTbYlUhTS2XXNu5aHVYJJwednmO/b98WNtFdlt2Pc/PL8fsWP/EGvm5N
PPBp6Fret+oVSiWncFHuCr1NmnvOS7FSqQqCPfeUggOOJS44QlWdu5RAHp7haHSvLt1aqHOZ
E0M8ftXH+L1XqrqJ4ZnQndt0zU3VbwqtjXBJTlTnllydnJOXnWUyYcWr3lpDaspUclQUTk5J
hT2zvA20+xVnJvHfr9hW8PWbozbfTX1CynWXqtTGp20dKdLrUkLBoc2nCbzu0yLq5ZsDuWZX
IeWfQgK58pQiK17iDE3mT8FILQCHu5fbotJ/ule+Khqb1tadXHVlMLqtf0htmpTimG/LbU88
madcKU/gp3KOB6CJlELNIHVQMQJJaT0WH/A0uKVtbxden2anFltld3MyoUE5995l5hsfYVuJ
GfTMXKsXiK8UBAl1/OoW1fR71ja0Vj7phEtW7vulUxXdSKtatYoz1Qdm5MUtDs2kSPkq+9+Q
0htCkYQNu0LGMkmNJGz1cEKZFK81BB2/xXC+DvYal+KX1S2zblKceULB1BplLpsk3uUr+y0t
MsNJ+P1UJH2CKzn9U0nqF5hH614HT7ltn4d1Ot3w4l1bpJozdLqep9U0qr17aw1hCQ6ZOopp
yBI0ZlwcbZZp9Sl9xlYUMF1QEeQl9pDtewUloDbtG+t/mtF/B+uOsaa+GJ12XhaUxOUu9KRZ
VvScnU5BakT0lJzE48mcLa0EKQnyklSljG3YFZG2JVQAXsDttVFgLryW6/fqvr6AL6uTUbwX
+uigXDUKpW7Ut6mW7VqW1UH3Jhim1JVRXuWypaiG3FJQ2SlJ97akkHPKZrRMwjfVKdznROD/
AA+1cb4UsrP0Xw1uvuvyzrknLydi0aSTNtv+SpuYXPPqQhJBCtxAOMfED1GVUAZGBUodIyfz
uF+dWq3O3B9zhadzE9OTlQmP6vlTQHJmYW8vApTmE7lknEVYAKg26fevMpvTi/UfYFznizXn
UtOPDx6DrUtSvViQsub04cuFcvKrXIsTFWW+0p+YUEbd7qFuOYUSSN5UMFZJ807Q6R+ZXKlz
mxtLdPyVxPjZXHWNS+kjojvO7lvzt7XDpPMIqlSm0ETtQZZmGxLLdJ95f3txSgs8q8xSsndF
abRzwFWq2YfH8V/T7ozvqt0DxM56Wka1WZKXTZltKDUtPvMtgmnIydqVAfxQo2gsuVarpHNc
LfnQLvPhMdJ12ddHhIa+6ZWeyXa5dWqFotqmnElbNOYSUuTE28f8W02lbivU7cDlQjzUvDJQ
48ldpml8Nuv+KzX1Z9RFgXr4KXU1pDo9KyY0h0BrloWxQqohOZi5ZtdRDlQqbq+yvPmASkjg
hO4cLAFuJrhM1z9zde5nDsXNbsLfeuA8PXonrPiAfc/Fu6d0qaapEg/r87UrgrTykoZoFJl5
DfNzqyohPuI4SCcFa0A4BJFZZMkxd4feqQszwgeP3L9eIf1a2j1O+B5f9J0wpMvRNHdJ9XKF
ZNjS6GtrszT5aQ3qnHVYBUuYedddyoZ2rTu94qJpCwtmBduRdepXgxHLsPwK8bcRlFglVfig
ikET0gioOBBEIx84IpBExBEgiY4giqOFiCL0V6uP7nW6X/241P8Al1OIMf7w7y/BZSb91H55
rzpicsWrnAPrmCKQRUDIgiE5EEV4/wAmCL8jniCKmCKA4METEETtBEgiQRWCL0U8EQf7kfrc
/wA2f+oqMQqn9ozzWTov2UnkvOpJwgfYImrGu3THEFRBBFVH92CKAwRUnIgih5gioGYIp6QR
B3giGCLabot8WG9Oj/SCq6aztn6bas6XVaf+l1WnfVFFRkZSe2gGZYIKVtrISnIyUnBIAJUT
Hlp2vOYGx8FNhrCwZXC4XVevLxFr78QS5bdeuaTtq2rZsqSVTbYtS2aeKfRLel1FJUhhnJO5
WxG5aiSQhIGAAB6hhbGNFbnqXS6HZYDBwYvKPdbD9SniV6gdRPXRKdQbKKbZV+U1dMekVUQu
+RKOyDLbLS0+apSjuS2AtKiUqClJI2kiLLIGtZkOylSVbi/OPzt+C7jXfF0uGf8AE0ovVNTt
ONP6Be9OeM7O0uQM4mk1ecVLOyypp1CnStDim3Ru8tQClNhRBUpZV4FOOz7MnRezWfrRIB+f
isnsfdCFxWFO1Gtaa9O3TNpXfFQZfZRdtv2or6XkvPCg640tbhAcJVnKgoE90qBIjx6mDo5x
I81cNeBq1ov5f4rAfQr4mN8dCdTvVinUi0b9tPUqWTK3Xa14U81GlV7YpS0OOo3JV5qVOOYU
Dg7zkHCSm7NAH25WViCrcwm+t1knW3xqrg1W6Obz0Loejeimmen96PSM09LWjSZiSeYmJaYb
fL5Wp1XnLcLTSCXAdqEAD4x4ZSgPDySSrklZmYWWsPz4rCUx1r3BMdAcv08KpNFFry18qvxN
THm/SBm1SZlSyfe8vythz9Xdn1xxF3sh2naeFlYM5MXZ+P3WX31Dr6uWo+HZI9NqqLQk2pI3
kq9UVQed9IqmlNONFo+95flYcJ+ruyBzFOxHadovRqSYuz/O1lxegXWhX+nvp01n01pdJo09
SdbabIUyrTU15vtMg3KTC30Kl9qgncpSyFbwoYAxiKviDnB3RUhqOzaR1XG9IPWBfXQzr7Sd
SdO6mzTLjpIdaAmGBMSs4w6na7LvtEgONLT3GQQQlQIUkEVlibI3K5eYZ3ROzNWfuo7xrbz1
o0PuSwLS0x0Z0So194F3PWBbv0bOXOgHd5Mw6VKIZKtxKE43BagTtKgbLKQB2ZxJt1Uh9ddt
mi111boB8UirdBmmGo9mp0z001QtjU96nv1im3nJvTcqoyRdUyA0haUq99zd74OFISRjEepo
M5Bvay8QVWRpaRe65Hq/8X27uqXp7TpNRdO9JdHNNnaq3W56h2FQ1U5urTjYwhyYWVq3gHaQ
kAcoQSTtGKRUwa7OSSfFVlrC5uRosFekbxgrx6ZNAk6U3Dp/pVrTptJzzlUpNBv+ifSTVCmn
CVOOSqwoKQFkqJQcjK1EbdyspaYOdmBIPgkVYWtyOFwsYddPXhfniD6oS1y3yukSbNJpqaLR
KLRJISNJt+RTkpl5VgE7U5OSSSo4GThKQPcULWCwXiSqc54d05LtXiF+KNqN4kMnYdOvFFKo
9A06oaKNSKTSfNTKpVsS25Nr8xSip9aENpJzgJbASBlWaRU7WXtzXqWsc4jwXUetnrTr/XLq
BbNxXFSaNR5q17Tptoy7VN83y3peRStLbq/MUo+YoLO7BCeBgCPUUQYCBzVueftLeCxZad11
Gxbpplbo87MU2r0aban5GbYVtdlJhpaXGnUH0UlaUqB+Ii4QCLFWmPLTmC34q33RzqvMJqFw
03TTQm39YKxImnz+p9OtQN3NMJLflqdCystodKAkbtpSNo93GAIgom7Em3RTziBtcDVa7+Hb
4jF6eGx1BVHUuzqfRa3cdRok5RSa2HXmmxMracU/7i0lbgWyk+8SDlWc5i9NCJG5So8FSY3F
3Mr5+lvxC736Yeoa8NT0tyF43XfNFq9Hq0xXFurMyanj2iZJbUlRd3AkZO3ntjGD4GuaG9FW
Orc0knmvg6EuvS/fDz1Om7ksZdInWaxTFUWuUStyQnqTcEirG6XmmSRuTkZBBChlQzhSgUsL
ZG2KpHVOY4u6rJnV14v949Tugf8AUpoFgaVaL6aTU+iqVSgWBRPo1muTTZBbcmllSlOBBCSE
DAyhJO7anb4jpg12Ym58VcmrMzcjRYLhdTvFQvW9uh+j9PtCtewNPrBl25JVeVbdKMtULzmZ
VKQiZqL5UfNWpaEOKASMrQk5wNsVbTgP7Qm5Xl1WTH2YFgujVvrSr9c6EKHoA5SaMi2qFeT9
6s1JPm+3uTT0sqXU0r3vL8oJVkYTuyBziPYiAk7RW3VBMfZrL/Sx4y15dPvT5S9Kbq040i1u
0/t2adnLfpd/0E1E2+46srcEs4FApQpRWdhBwVnBA92LUlK1zswJB8FfhrS1uVwusNdbPWzf
fX5rQ9e9/TUiZxEk1SqdTqbLCVplDkWgQ1KSjOT5bSdyjjJJUokk5i7FE2NuVqsy1LnuDjyX
9+uzrTr/AF9dQL+oly0mjUWqP0qQpJlaX5vs4blGAy2r74pStykjJ5xntCGIRtsFSon7Q3Xb
ulrxRdRujzpH1Y0islFLp0jq+poVStffRU5FpLXkuNyygoIR5jRUhSikqAWraQcEeZKdr3h5
5K5HVuZGWBdQ0y60K9pZ0baoaKSVIor9vaqVKlVOoTz3mickl09wONJZ2qDe1RGFbknjtiPT
ogXh/ReW1JEZYea73px4rmpOkPhwXP0zW6zSKVaN41d6p1arM+cKrMNPBoPSYVu8tLLgZQFY
TuKStOcKMeDTtMnaFem1jmx5AuiUDrRr9v8AQpcOgTdJozltXHeEteb9RV5vt7UyxLpYS0nC
vL8opTk5TuyTziPZiBfnXhtQRHkWHc8xdUZO8ETkcekETgQRByMQRSCJBEMEVIgidoIoO4gi
9Furj+51ul/9uNT/AJdTiDH+8O8vwWUm/dR+ea86YnLFp3gioGRBFMcQRDBF+sJgi/I7wRII
rtyMwRDkwRDwYIhGIIhx6QRSCL0b8CiSduXpz6zKDIIM1WarpofY5Nvl2Yw1PJO0evvLQPtU
IhVWj2HxWToheN48F5xt++2kjsUgj9yJqxzhYkFfrGDBeUBwYIhwe0EUxxBEgiekEVAzBE7c
GCIBBE+cEUgiZgiQRO0ETHMEV9PjBFD3giesEQ94IqnvBFIIkEQnMESCJBEgiqjBExiCKQRI
InY8wRUgkwRQd4IrmCKQRIImOIIgxiCKnMFVT1gqIYImYInpBEzBEgiYzBFYIpmCJBFSMQRE
jn7YIoRiCJiCIeIIqgZWPtgi9G+vSRXp14C3SNbc+lSKlWqrP19pChsKGFpmXU5STuOUzbRB
Axz6ZEQYTedxWWqBlpw0/nVechETliUI7QRDwYIpxBE7wRIInrxBFQcfbBFO5giQRIImOMwR
VRyYIpiCLYbwwuuWa8P3q2ot8mXdqFAmG10q4ZFsArm6e8U+ZsB4LjakodSD3Le3soxYqIu0
ZZS6Sfs33K2h63PBJntVn5jWHpUfpOp2ld2urn5ekUmZSJ2jrUcuMtIcI81tK92G8h5v6ikH
aFGxFVZRll0Klz0Qf34lpy94euvUs+ttei2qgW2opUP0LTpwQcHkN4P4ok9vH9YKB6tLtlPw
X5Ph967j/Avqr+Ss7/RxXto/rBPVpfqn4KHw/Ndx/gX1V/JWd/o4dszqPinq0nQq/pfmu5/w
L6q8f+Ks7/Rw7ZnUfFU9Xk+qfgp+l+67/sL6q/krO/0cO2Z9YfFPV5PqlUeH7ruB/aX1V5/8
VZ7+jh20f1h8VX1aX6pU/S/Nd/2F9VfyVnf6OHbR/WCerSfVPwV/S+9d8/2l9VfyVnf6OHbR
/WCp6vL9U/BP0vvXfOP6i+qv5Kzv9HDto/rBV9Wl+qfgp+l+a7n/AAL6q8f+Ks7/AEcO2j+s
E9Wk+qfgr+l+a7kf2l9VfyVnf6OHbR/WCerSfVPwU/S/Nd/2F9VfyVnf6OHbR/WHxVPVpfqn
4IfD813H+BfVX8lZ3+jh20f1h8VX1aX6p+Cv6X3rv+wvqr+Ss7/Rw7aP6wT1aT6pUHh+67nj
+ovqr+Ss9/Rw7Zn1h8VT1eT6pVHh967/ALC+qv5Kzv8ARw7Zn1h8VX1aX6p+Cfpfeu/7C+qv
5Kzv9HDto/rD4qnq8n1T8E/S/NdyP7S+qv5Kzv8ARw7aP6wT1eX6p+Cfpfeu/wCwvqr+Ss7/
AEcO2j+sE9Wl+qfgg8PzXfHOi+qv5Kzv9HDto/rBPV5fqn4J+l+a7/sL6q/krO/0cO2j+sE9
Xk+qU/S/Ndz/AIGNVfyVnf6OHbM6j4p6vJ9U/BP0v3Xcj+0vqrx/4qzv9HDtmfWHxVfVpfql
T9L813H+BfVX8lZ3+jh20fUJ6tJ0PwT9L912/YX1V/JWe/o4dsz6w+KerS/VKp8P3XcnnRfV
X8lZ3+jh20fUJ6tJ9Up+l+67pH9pfVX8lZ3+jh20f1gnq0n1Sp+l+67fsL6rZ/arO/0cO2Z9
YfFPVpPqlX9L913P+BfVXj/xVnv6OHbR/WCp6vJ9U/BP0vzXcj+0vqr+Ss7/AEcO2j6hPV5f
qn4KDw/Ndz/gX1V/JWd/o4dtH1Cr6tL9Uq/pfmu+P7S+qn5Kzv8ARw7aP6w+Kp6vL9U/BP0v
zXbP9pfVX8lZ3+jh20f1gnq8n1T8E/S+td/2F9VfyVnf6OHbR/WCeryfVKHw/Nd/2F9VeP8A
xVnf6OHbR/WCr6tL9U/BP0vvXfH9pfVX8lZ3+jh20f1gqery/VPwT9L713x/aX1V/JWd/o4d
tH9YfFPV5Pqn4IfD713A/tL6q/krO/0cO2j6hV9Wl+qUPh+a7/sL6q/krO/0cO2j+sFT1eT6
p+Cn6X5rvn+0vqr+Ss7/AEcO2j+sFX1eT6p+Cv6X3rv+wvqr+Ss7/Rw7aP6wT1aX6p+CHw+9
dx/gX1V/JWd/o4dtH1CerS/VPwQeH3rvnnRfVX8lZ3+jh20f1gnq0n1T8FD4fmu4/wAC+qv5
Kzv9HDtmfWHxT1aX6p+Cv6X5rv8AsL6q/krPf0cO2Z9YfFPVpfqn4Kfpfmu/7C+qv5Kzv9HD
to/rBPVpPqlP0v3XfP8AaX1V/JWd/o4dtH9YJ6vJ0PwVPh+67H/Avqr+Ss7/AEcO2j+sFT1e
X6pT9L812x/aX1V/JWd/o4dsz6w+Kery/VPwQ+H3ruP8C+qv5Kzv9HFO2j+sFX1aX6p+Cfpf
mu/7C+qv5Kzv9HFe2j+sFT1eT6p+Cfpfmu5/wL6qfkrO/wBHDto+oT1eT6p+Cfpfeu/7C+qv
5Kzv9HDto/rBPVpfqlVPh+a7g/2l9VfyVnf6OHbR/WCeryfVPwW0fRh4Ed7XJUzevUG0nRzS
K3P7LrL9cm25Ofnmk8lpCST5CVYwXHMHBOxK1ERGlqx7MepU6ChI70mgWLfF+6+aX1z9RUiL
PlFU3THT6nCgWnKeR7OFMJI8yY8r+9hwpQEoPKWmmgcHIi7TwljddyrFZOHuyt2C1OMSFCTH
EEV9IIgOIIoYIv3vEEX4IxBEMESCJ6wRIIkETPGIIqP9MEQ/6O0EXfdBuqXUbperb9R08va5
bOm5oYmDS51TLcyPTzG+UOY9NyTj0jw+NrvaCvxVD4/ZKzz+nsdWIA//ACyVj+C6d+bxa9Ui
6K76/N1U/T2OrL9mSsfwXTvzeHqkP1U9fm6q/p7HVkT/AG5Kx/BdO/N4p6pD9VU9em+sn6ex
1Y4/tyVj+C6d+bw9Uh+qq+vTdU/T1urED+3JWOf/AKrp35vFfVIfqqnr03VT9PY6sT/hkrH8
F0783inqkP1VX1+bqr+nsdWQPOslY/gunfm8PVIfqp69N1U/T2OrH9mSsfwXTvzeHqkP1U9e
m6qnx1+rHuNZKx/BdO/N4r6pD9VPXpvrJ+nsdWQ/wyVj+C6d+bxT1SH6qevz9U/T2OrH9mSs
fwXTvzeHqkP1UNdN1T9PX6siM/1ZKx/BdO/N4eqQ/VT16bqp+nr9WX7MlY/gunfm8V9Uh+qn
r83VX9PZ6sv2ZKx/BdO/N4p6pD9VU9em6qfp7HVl+zJWP4Lp35vFfVIfqqvr03VU+Ox1Y/sy
Vj+C6d+bw9Uh+qnr03VP09jqyA/tyVj+C6d+bw9Uh+qnr03VB46/Vif8MlY/gunfm8U9Uh+q
nr03VP09bqyP+GSsZ/8ANdO/N4eqQ/VT16bqn6ev1ZAf25Kxn/zXTvzeHqkP1VT16bqg8djq
y/ZjrH8F0783h6pD9VPXpuqHx2OrH9mOsfwXTvzeHqkP1U9em6p+nsdWP7MdYH/qunfm8PVI
fqqvr8/VP09nqxH+GSsH/wBV0783h6pD9VDXTfWQeOv1Y/syVgf+q6d+bw9Uh+qnr83VP09j
qyPH9WSsfwXTvzeK+qQ/VT1+bqofHY6sj/hkrH8F0783h6pD9VPX5+qv6ex1ZY/tyVj+C6d+
bxT1SH6qevzdU/T2OrI/4ZKx/BdO/N4r6pD9VPXpuqfp6/VkBzrHWP4Lp35vD1SH6qp69N1U
/T2OrL9mSsfwXTvzeKeqQ/VVfXpuqDx1+rIcf1ZKx/BdO/N4eqQ/VT1+fqqfHX6sh/hkrOf/
ADXTvzeHqkP1VT16bqp+nsdWR/wyVj+C6d+bxX1SL6qevTdVf09jqxB/tyVj+C6d+bxT1SH6
qr6/P1T9PY6sc/25Kwf/AFXTvzeHqkP1VT16b6yfp7PVj+zJWP4Lp35vD1SH6qqa6b6yHx2O
rH9mSs/wXTvzeHqkP1VT16bqp+ns9WX7MlY/gunfm8V9Uh+qq+vzdUHjsdWI/wAMlY/gunfm
8PVIfqoa6bqqfHY6sh/hkrBz/wDVdO/N4eqQ/VVPXp/rKHx2OrE/4ZKx/BdO/N4p6pD9VV9e
m6q/p6/VkTxrJWD/AOq6d+bxX1SH6qevTdVP09fqx/ZkrH8F0783h6pD9VPX5uqp8djqx/Zk
rH8F0783h6pD9VU9en+soPHY6ss/25Kx/BdO/N4p6pD9VV9em6q/p7HVif8ADJWP4Lp35vD1
SH6qevTdUPjsdWX7MlYH/qunfm8PVIfqqnr03VT9PX6sQMf1ZKwf/VdO/N4r6pD9VV9em6qj
x1+rH9mSsZ/810783h6pD9VPXpuqfp7HVl+zJWP4Lp35vD1SH6qevzdU/T2OrIf4ZKx/BdO/
N4eqQ/VVPXpuqfp6/Vkf8MlY/gunfm8U9Uh+qqivm6p+ns9WQ/wyVj+C6d+bxX1SH6qevzdV
hXqB6zNVequZaXqLqBdF3Il1b2ZefnCZVhWc5Qwna0k/MJyOOYuMiY32QrclTI/QlYy7xcUd
Ud4IoTkwRXHxgiY+EEQDiCJuMEVxuxiCL8wRIIkESCJjMEVAwr4wRQ94IkESCIDBEgllSOYI
pnn4wRIIkESCJjjMETvBFfSCIO0ET5doInYmCKYzBFQeIIpmCJBFR374giEY9YIpBEzBEgiQ
RIImeIIgOIInaCJBE7QRXPMEUxzBFSefhBFIIkEVzBFAMwRIIkETHEESCK4+cETtzBFBBEgi
Y4giQRIIkESCIOIIhOYIrj+OCKQRIImIIr3PwginaCKk5xBE7QRT0giQRXPygikESCJjiCJ3
giQRPSCJBEgiveCKdoIkEVBwYIpBFSMfjgikESCJjmCKkgntBEHaCKYgip4gikEV9M94IiTi
CKYxBEgiEcwRXPGIInf5QRQjEEVHbtBFIIggisEQfigimeIIg794IrjOeYIpBEgip7ZgimYI
rjiCKDvBEI5METEEV9IIp2giQRIIqPWCKHmCKjiCKQRIIrjKYIpBExzxzBEgivaCKZgiQRXP
ygikEV4x2giZ+HEEU7wRAIIhgiQRMcQRIIhgiQRCMQRVPrBEgikEVOBBEMEUzBEgioTkQRQ9
4IrjJgiH/RBFMQRfoIJ/BVj7IpdVsV+SQO5SnHfJxHqxVQ0lQOIP4aD9igYWPRVMbhyQLT+u
T+6IpYqmQ9E3p/XJ/dEVsUynom9P65P7ohY9EyO6IHEHsts/YoQseiqY3Dkv0lJX25+yKLzY
psPwMEsUznvBUUJzBFccQRQCCJBEgioPpBFIIgMEVOMwRQDMEQQRXiCKQRO0ETv9sEV9IIpB
EzzzBEgioPMEUJzBFQePlBExzBFO0EVPGIIhH8cETH2QRQ8QRXuIIoYIv0BxxBF+SMQRWCKH
vBFScjnvBFBzBEgioGfxQRMbjxBE7QRT0giQRIIkESCK4PaCK8j1EEUJyYIoeYIrxBE7mCKE
YMETHOIIhgid4IkEVAKvTMEX229bdRuyoJk6VITtUm1nCWJOXXMOE5x9VAJ/iixU1MNOztKh
4Y3q4ho+JsFJp6Sad/ZwtLj0AJPyWcdN/C6161P8tcjptXZCXc/v9WLdNbA55+/KSrHHok/x
iNBxP0tcI0FxLXMcRyZd5/3QR81uOH+jbiKssY6ZwH8Vm/3iCs66ffc/+p1dKF3Fddl28hWC
UMrfqLye2eEpQjI5/CxkfA5jn2Jf0jsCi0oqeWU9TlYPmSfkt0ofQfismtVMxnldx+FgPmsy
Wp9z1WdQpcPXVqRck22lOXDJSEvT2wQk5O90ucdj9gOfiNHrP6SmJSHLQUTG/wAznPPwaGra
6T0GUDB/ndU538oDftLlzK/Dp6NdG0gXPd9LmHWFe+KvfDTalEIyUltlSDyPexjPPHoIxbvS
v6RcQP8AmcJaD9SAnn1cHeSysfo34OpdKh+a31pLcv4cvmvldufw+NL0Epb09qS2WAnCJSfq
6nEkj4haVL+J+sOYtmq9K9bvJM0E9Y47fCxA+SkR4bwJT+zGw2H8T/tvr81+2/EQ6JrFmUfR
NpUd5co1hl6SsBHPu42hTiEnOOCVfHv6xYdwd6RqoHt6p9nHUOqD9gJHwUgYrwhA60VMzTmI
h9tl/KW8a3pqtdh+YpNgXC3NKRjZL2tT5Yu8j3SsO4A9efhFt/on4unIbUVbSPGWR1vdZXmc
X8Pw3dDTkHwY0fevn/T8NFP2NLx/9gpv9LFf+xbiD/3jP7Un4Kv+XeFf+3d8Gfin6fhopn+1
peP/ALBTf6WH/YtxB/7xn9qT8E/y7wr/ANu74M/Ff3p/jx6FVGZ8md09vCVlnEqC3FUmnPjt
2KA7k57fjjy/0M8RsGaOrYSP45B87L0OOsId3XwOA/lafvVlvFl6R7paek6jYb8tKrR7wm7G
k3W3eR7uG1KPz5GOIuf9nPHUJEkNXd3hO8EfGysHiPheQZX0wt4xNI+V1+x1U9BOpJZFQoNm
0919pTR9qsx+TLI54UtlrCT8CCTyORFxuEelGjv2NRK6xvpMHX9zna+Stuk4JqQDJBG2/wD+
Mt+wL9M6K9AerQT9H1qxac86hBT7Pcs1TFgbsY2PLSAonggjOP3Yvji30qUP7USPAvvEx/za
377KIeFOBKv2A0Hwe5vyJ+5fuY8Ezp/1RZLtn33X2yc4+j65JVVvhfPGwnjO363fGcmL8fp9
4tojavpWH+aN7Dt528dlEl9DvD1TrSzPB8HNcPsv81j6/PudqflUKXbmp0q6ce61WKItjJ5/
DacV/kj6vxPwEbPh39JiF2lbQEeLJAfk5o8ef4rX6z0Eu3pKsHwc0j5gn7FhDULwQtebKStd
PpVvXU0gkg0qrthwjJ/AfDZ9BwM9/tjfcN9PfCVTYTSPhP8AGw2+LcwWnV/od4hp7mJjZP5X
D/iyrAGp/S3qRowtf6KrFuuhIb5U9NUx0MfvgBR/+tHR8J4twTEx/wDT6uOTwDxf4Eg/JaRi
PDGK0N/W6d7AOZabfHZdBB3k4IOO+DnEbCdN1gi0hXOO0FRSCKgwRSCJBEgiQRCMQRMcwRO0
EQd+YIrmCKZxBExxBFc94Ih+UEUgioODBFDxBE7wRXGTBEAyPsgikEVCc8QRCCDBFIIgx6wR
XjMEQfbiCKDvBFTBE4gikEQDJgiqu/ygimYIqBBFIIhgivc5giE5MEQZxxBFIIkEVJ+EEUIx
BEgio4EEUgivzJAB9ScCCqATssvaF9BurnUeWnbUsatTcg52qE02JKRA+PnPbUq/9HJjS+IP
SHw7gtxiFW0OH0Qcz/7Lbke+y2vBuCMaxSxpIHFv1j3W/E2HwW32in3PbXashqYv6+pGl5G5
chQZUzryfkXnNqAfsQofOOK49/STpIyWYRSF/wDFIco/stufiQup4R6DZ3APxKoDf4WC5+Js
B8CsuP8ASB0X9FzTar1q1v1SqS4yU3DWTUJlwjufY2OPxFuNEf6QfSPxFcYe10bD/wCmwMH+
0dr/ALy3WHgjg7CAPWrPcPruzH+yNP8AdXGXB44Og+hMgqmabWTWamy0NqBTaZL0KSVjtyob
yP8A7OI8fog4kxN/bYxUgE/Wc6V34f7yyP8Altg9C3ssOg0/haGD7j8lgjU37oS1LuBbiLWs
+zrZaVwHJrzqpMJ+eVFtv4fgHt6xuOH+gzCYgDWTySHoLMH3n5rC1fpEr5LiCNrB43cfuCwH
qD4qnUDqR5iZzU6vU9lw58qkJapqE9uAWUJVjj9d/pMbpQ+jbhqksY6Nrj1fd/8AeJHyWAqe
KsWnPfnI/ls37Bf5rC116kXFfbxcrlfrlacUclU/UHpknjH4aj6Ej7I26moaanFqeJrP5Wgf
YAsJLPLKbyvLvMk/aVwiW0oOUpQn7EgRLJJ3KsBoGwX6Kye5MUXpSCJBEgiA4giQRIIgOIIq
VFQweR84IrKPKkH0usKUw6ggpW0digQcjkYPeDu8LO1HjqqNAabt0WRtP+sLVbStaDb2o97U
pDf1Wmqw+pr1/va1KT+EfT1jBV3C+DVg/wA6pY3eJY2/xAB+ayNPi9dALQzOH9Y/YbhZ1068
cLX+x1ITP1ug3Ywk8orFIa3qGc48xjylf6ccRpdf6HuGqj9nG6I/wPP2OzBZ6m45xeIjM8PH
8TR9osthNLvui1otIYvXTNxAIAcmKDVNyVH1PkPp7fLzDGj4l6Btc2H1fkHt/wCJv/KtipfS
QdBVQe9p+42+1ZD/ANlv0S9Y2BddNtqj1SZHvLr1FVSZlJP/ANLY93PzLkYyHBPSPw7/AOHy
vcwcmP7Rv9h//Krk8/B+L/vkTQ483Nyn+0LfauPvjwNdH9aaSqraYXzUqS06nc2WJtmvU71x
7wUHAP8A7Q9u0ZrDf6QXEOHPEGN0rZOtwYn/AGFv+6FgMQ9DWC1jTJhk5Z01D2/cf94rV7Wn
wRNatMUvP0STo99yDY3BdHmgiZI/8ne2qJ+SSqOt4F6e+F6+zKpzqdx+uLt/tNuPjZc2xj0P
Y7SXdTgTN/hOvwNj8LrVO9bArmm9ccplw0eqUKotHCpWoSq5Z4f+isAn8UdfoMRpa2IT0crZ
GHm0hw+IuuaVmHVVJIYqqMscOTgQfmuIIwYmKEkESCIDiCJBFRxBEzzmCJnPeCKdoIkEVOVG
CKQRIIqMZ5gih5giQRBzxBEIxBFc8QRBBEGTxBFIInaCJBEAzBEgiQRBBFe32wRSCJBE9eYI
rjPaCIB+7BFMwRDBEgiE5giQRXn/APAwRAfT0gihOYIkEVAycQRdw0b6fb26hLhFLsq2Kxck
4D74k2Cptn5uOHCGx81KEYTHOJMLweHt8UnbE3+I6nyG59wKzGFYBiGJSdlQwuefAaDzOw95
C3m6ePuf+4a8tmd1NuqVoMuQFrpdDAnJzHqlb6h5SCPikOfbHAOJv6R9HDeLAqcyH68ndb7m
jvH3lq7LgPoPqH2kxaYMH1Wau95Og92ZZumnOjXw2klDgtyq3XID6pAuGtlf8bbJ/ewI5rLX
+kPjDVznshd0/Ux2+Tnf7y6FT4Xwjw9oxjXSDr33/gPksK66fdDtVnVuSum1iScgyn3W5+43
zMu49CmXZKUJ+wuK+yNgwb0EwNGfFakuP1YxYf2nXJ+AUau9I0ru7Rwho6uN/kNPmtOtb/EI
1l6hg61c2oFedkHVFX0fIvewSQ+XlM7QR/zsx1bB+B8BwyxpKVocPpOGZ3xdf5WWmV2P4lWf
t5nEdB3R8Bb5rDKfdJIwCruR3P2xtV1hwANkgqpBEgiQRX/4wRQjBgiQRIIggiQRIIkESCJB
EgiQRIIkEV3EeuMwRcvYuodf0wrSKjbdbq9vz7ZBTMU2cclXAR25QRn8cRayipquPsquNsje
jgHD5q5BNJA7PA4tPUEj7FtZol44euGlnlS9bn6Rf1PQRlFbldszt+AmGdis/NYXHNsX9D3D
1bd0DXQO/gOn9l1x8LLbKHjnFKcZXuEg/iGvxFvmCts9P/Gg0H6oKMigauWibfDydqk1eSRW
qVk8cOJR5jf2lsY/XRzWq9FHEuCS+tYBUZyPqOMb/hfKfifJbSzjHB8SZ2GKwgD+IB7fsuPh
71/a+fB60G6qrccuLSG7EUITOVodpE4mr0oE54LKleY1z6BYx+tjKYZ6ceKsDlFJxBB2tvrg
xyf2gLO97T5rA4l6J8AxSMz4TL2ZP1Tnb8Cbj46dFph1HeEbrP09IfnE0AXjQ2AVGo28VTWx
I5y4xgPI47naQPjHduGPTNwzjNo+27CQ/Rl7uvg72D8QfBcgx/0W45hl3iPtWD6TNfiPaHwt
4rWR+XXLPLbcQpDjSihaFDCkKHcEdwfkY6s1wcA4bFc6fG5hs4WX4HPEVXhPSCJBEEEQ/CCK
g/GCIIImMg/GCIcQRSCK4yPnBFB84InfMEVHJgiHn8UEU7mCK4gikEVAJEETv2gihGIInaCK
wRQwRIImMQRIIkET0giQRXsIIhMEU9YIr6wRSCK8E/KCJj5wRSCIASYIAswdMHQnqb1c1FIs
+3X3KUlex6szp9mpsv8AHLyh75H61sKV8o0riz0g4Hw6y+JTAP5Mb3nn+qNvN1h4rbeHOCcW
xp9qOI5ebjo0e/n5C58F6CaL+DNpJ00Wwi6tarpka6uT++PJm5oUyhMEAnadxDj59cFSc4+o
Y+beIPTrj+MzGh4agMQdoCBnlPjpdrfcDb6y7rgnojwjDIxU4zIJHDkTlYPvd7yL9F8mtPjh
aV9P9ufoX0XtJm4ESKfLl3ES30TRGMAjKUBIddxgdkoB/XRisL9EGNYrN67xDOWF2pue0kPm
SS1vxNui2Gq42w6giFNhEIIG1hlYPIbn4DzWiPUf4mGsnU+X5evXdN06jPE/7UUXNPkgk591
QQd7o5x98WqOyYB6P8CwizqaAOePpv7zvdfQf1QFouJcS4jXXE0hDeje6PlqfeSsCAbRgAAf
ADEbqSTusCABskUVUgiQRIIhGIIkESCJBEgiQRPSCJBEgiQRIIkESCJBEgiAwRIIkESCJBE7
GCLm9P8AUq4tJ7ibq9r12r29VGsbZqmza5Z3vnBUgjI+RyPlESuoKati7CsjbIzo4Aj5q9T1
EsD+0gcWu6g2PyW7fTT4+GounTsvI6h0qRv2mIwkzrO2n1VA7Z3pHlOEf5SEk/ro5FxB6E8K
qwZMMeYHdD3mfA94e4kDot3wz0gVsFmVbRI3rs78D8B5raaUubpN8V6U8uYRTades02fdmNt
HuFlX+Ssfe5nB+bo+QjQoZuO+BXXhcXU4P8ArIj7t2f7vms1VUPC3FAImaBKefsyfHZ3+8Fr
L1R+BHfmmzs1UdOJ9q+qO0CsSD22UrDQ/W7Thp4gfrVJUfREdj4R/pCYRXBsGNM9XkP0hd0Z
9/tN94I/iXKOJPQxiFLebC3dszps/wDA+4g+C0cuS16lZtbmaZV6fO0upSS/LmJSbYUw+wr4
KQoBQ/GI79S1cFTE2eneHsdqC0gg+RGhXG6mkmp5DFO0tcNwRYjzBXwRIUdIIkEQDMEV9e8E
UgipGIIpniCKj09IIp3giGCK9oIn+mCJjEEUgiuR8IIpBFQcGCKE5MEV7j7IIoOIIkEV/wDj
BFIIqRiCKQRVXwgiE5AgikESCJ3giYgid4IqkcwRQwXq46LKHTT0b6h9W1xewWTb8xPstK2z
NRe+8U+S/wCkfUNoP+SMrPokxqfFXG+DcOw9tikwaTs0avd5NGvvNh1K2Th7hHFMal7OhjJH
Nx0aPM7e7U9AvRzRfwlNGejeyU3trXcFKuCYkAlbzlTd9moUq56IQ0ffmVZ4AXnd6Nx8v8Q+
mriPiGoOG8NxOha7bL3pSOpdsweW31l9A4H6LMFweL1zGXiRw66MHkN3dNd/qro/VH49lLte
nqt3RG3GFtSqPZ2a1VZXyJRhI4Hs0knBwPQubR/kGKcO+hWaZ/rfEMpu7UsabuJ/ieb++1z/
ABLKYnx8yNvq+ExgAaBxFgP5W/jbyXnhrf1F3x1IXMKxfNz1a5Z5HDRm3fvUsPg00kBtsf8A
MSI7pg+B4fhUXYYdC2NvO258zufeVzutr6msk7WqeXnx5eQ2HuC6UTmMqoiQRIIhgiQRMQRI
IkESCJBEgiQRBBEgiQRIIkESCJBEzBEgid4IkESCJBEgiQRMcQRIIkEVCykgg8pO4fI/EfOC
oQFtV0r+MLq902GUp87VBflsS4Df0XXXFOONIHozNDLqCOwCitI/WxzfiT0WYHi2aRjOxlP0
maAnxZ7J91j4rasJ4wxGhswu7Rg5O+52/wAbrfC0epvpk8WOjylv3bTZWmXi6jypaRrCkydU
aWfSTnUYDoz2RuyfVuOQOwjjLgSV1XhshdDuS3vMP88Z287eTluUs3DvFDBBXRgScr6OH8rh
v5X8wtYesLwOL20iM7WdNn3r6t9r3zTlICK1Kp9R5YARMY+LeFY/AjtPBPp+wvEctNjYFPKf
pbxH37s/rXH8S5FxV6HK6jzVGFHto/q/THu2d7tfBaM1KmzFIqD8pNsPy01KuFp5l5stuMrB
wUqSeUqB7gjMd/ilZIwSRkFp1BGoI6gjcLjUsL4nmOQEEbg7r+J59Y9q0p2giY4givBEEUgi
ZgiDmCKqGPXMEUgisEUgioMETOflBEI4+cETHPeCKGCJBE7QRIImIIrkfCCKekESCKgcQRSC
Ie8ESCJ6QRXOcQRSCJ3MEV7QRSCL1V6nvGp0/wCnK2RZWhVCpFcdpqTLsTjcv7PQadg4Pktp
2qmD394bUE87lx8S4B6JcUxac4lxLK5ubUgm8rvMm4b5akbWC+wsQ40oqCIUeDRghugIFmDy
Atfn4eJXmlrx1I3x1MXguuXvclSr86VEtJfcxLyYJ+oyyMIaT8kgfPMd/wAGwHD8Jg9Xw6IR
t523Pi47k+ZXNa7Eamtk7WqeXHx2HkNh7l0eMuoaQRIInaCJBEgiQRIImMQRIIkEQ8mCJBEg
iQRAMwRIIkESCJBFcZEEUgiY4giQRIIkESCJBEgiQRIIkETtBEgiqVFKgR6HI+Rgi2+6N/GU
1L6Z/ZKPcLrmoNoNEJMpUphXt8mjtiXmjlQA4whwLT8NveOXcV+ijCcXvPSjsJjzaO6T/E3b
3tsfNbdgvGddQWjkPaR9CdR5H7jf3Leactbpu8ZK03J2nTCafe8swFOusJRJXBT+Bw82cpmW
gSBu99PwWkxyqixjjD0eTiN3epydjd0Tv5Tux3h3T1BW04hgnDvF0RcRlmHMaPHnycPiOhC8
9es3wytRejaYeqE/KpuKzt+1qv01tSmUA9hMN8qYV/zsoJ7LMfTvA3pWwXiUCGF3ZVHONx1/
qnZ48u91aF8+cW+jnFMDcZHjtIeT27f1hu0/LoStdT3jpq5+pBEgiQRXPEEQQRTuYIv6vSjr
DbS1tuIQ8nchSkkBYzjIJ7jPHEUBB0C9OYRuv544OO0VXlBBE+EEUIwYImfjBEMETPPMESCJ
mCJBFc+7BFIIhgid4InbiCIRxmCIIIrxj5wRMcZgihgiZxBFQQBBFM5giuw/KCLjjHO12xII
nEEQHEESCJBEgiQRIIhgiCCJ6QRMQRIIkESCJBEgiZxBEMEVxxBFIIkESCJBEgiQRIIgGYIk
ESCJBEBxBEgien2QRIIkESCL77Xuqp2TcEnVqNUJ2lVWnuB6VnJR5TL8usdlIWkgg/ZFmop4
p4nQTtDmOFiCLgjxBXuOR8bxJGSHDYjQj3r0m6I/HV9pZl7U1yl25qVfR7N+ieWlgrclXBE7
LJGFJI4Ljaf+cg8mOBcX+hmxNdw6bOGvZk8x/wCm46g9AT5OC6RgvHmnq2Ki7Tpmt/eH3j3h
dv6wPBstLXy3f0faEVCjST9TbM43SmZlKqNVUnndKugkMKP63lvPH3uJXBHpyr8Kl/RXFbXP
a3TPb9Yz+dv0x4+1/MsFxZ6JaTEGev4CQ1x1y37jv5T9E+G3kvMbULTuu6UXjPW9ctKnqJWq
avy5mSnGi260e44PcEchQyCCCCRH1fhuJ0mIUzKyhkEkb9Q5puD/ANOYOo2K+csQw6pop3U1
Uwse3cHQ/n7VwudxicoSkEXJ2faFRv65pOj0iUdnahPuBpllHdR+JPYAAEkngAEngRFra2Gk
gdUVDsrWi5P5/JUygoJ6yobTUzcz3GwC2L6gOlq3ennpiDs/IzT13TdTlWpeqvqcbTMgtB15
LDWdol0oUnC1jzFlxCsIGExz3hvi+pxfFzHGR2IaTlFiW2NhmP1yb6DutAIuTqujcU8F02C4
THJI4mYuseQtbkOnidT0C6nob09yVNNMrd6SS301VLblHoi3Sz7aHVFDUxMqSd7cuVfUQnDj
/wCDtR75yGP8SPdnpcOdbLcPeBfLbUtZfQvA3J7rOd3aKLwrwiyUtrMSFmG1mnS99ATzAPID
V3LTVdh8SK6/0a6+0626ZJNoFvSKJNuTk5VLTTLrpC/JZaRkJQEhHujkKUvPOYiejeB1Pg5q
ah987i7M43JH1nOO5316AK56SHMnxoUVGz2GtYGtHPewA81yfTR0iWpJTr89qU9PTK5KSdnn
KNTnkIcl0ISVZdcOQFf5IB9cxj+I+Mq6XLBgoADnBudwJBufojmPH71sHDvo/o6WF1Zjjrlr
S7ICNLC/ePM+G3Vaz3HNy1TuOffkm1NSkxMuOS7ZAyhsrJQnj1wQI6jA1zImtkNyAL+fNcbq
HB8rnNFgSTbp4L+lQtWbpVJbnJhCWkOr2JQpWHDwTnb3xx3jxFVxSvMcZuR8FIqMMqIImyzN
sHbX387dFx27ESVj1IIkET0giQRUciCIRBFM4giQRM8QRU54gikEVI935wRCOMwRSCJBFQcG
CJnJgiHjiCKZzBF+thgi42OdrtiQRIIkETEESCJnmCJBEgiQRIIkETEESCJjMESCJBEgiQRI
IkESCJBEgiQRIImYIkESCJBExBExBEgiQRIIkET0giQRAMwRIIs39G/iAahdFFxebbNQTOUC
Zc3z1AnypyQnPioAHLTmP743g/EKHEajxXwRhfEEWWsbaQDuvb7Q/wCYeB06W3WawbH6zDH3
pzdp3adj+B8R77r06otyaDeNZpMqWmWV0q86RLk+StSG63QiR9dtXaZlt32oP4QbVgxwKKXi
j0c1/aQuzQPOu5ik8CN2P8dHdC4LoNXR4HxhS5Jm5ZWjTbO3y+s35eRXm31meH5ffRfd6Zat
Siqtb8875dNrsk0oyk6T2Qr1ae+Lau/dJUOY+sOBvSPhPE9PnpXZJWjvRuIzN8R9Zv8AEPI2
K+buLeBMRwKfJM3NGfZeBoeg8D4H3XGq73oZ4br2qfShft8Tc7MS9YotP9qoUmw0XPpN5LzS
CzgZJ3lflpwOVkHOBzicX9JcFFj1Phdh2byQ531e6SD0G13X2Cz8Ho5mkwQ1oJMxIytHMc/M
+XNc9pxpbK9JtAlZFcuxUdRbgeRJulJS6Jda1BKJRrBwobyAsjhah+tR72ExbGX4/MXgltLG
CRyvbUud0026DxOm98N8P0/DVIKioAdUyadbX2aOuu/U+A1zp1yWpK0zSii3bfSk1mcoa2pG
Rok0FBtM2suqVMzAOPOThtsIYTt3eXucITlKtG4JrHurpKHC+4193OeNy0WGRn1TqbvN7Xsw
X1GycX4fAadtRiVnBpFh42O43OvLa+p0XSeknpdu7VK6Vaj3JT26rMM7nqVSKlNoaTNTJZUW
3phayAlACOOP1qQEjaIyvFfE9BSQfoqlfkB0c9oJIbcXDQL3OuuvU66lQ8FwOqe8YlVixHsM
PInQOdpvz2+A0WOeoyrUqx+oG5pa02m7ov2pznkT1Tl2D5Mq6ltKHUyqecArSslXzx2EbLgn
b1WFwurT2VM0XawnUi5Iznytp8VhcR9VpMTldhjO1q5DqbezpYho5ePP3LjtTdKbm0c0FRT9
6pq8tRJoS1TbSd7shLISVlpS/QncEkAn66x3KYl4Ni1BXYmZ3aQU4u3lmcdLge7TyHisVjuE
4nFh7aaIF89Qe+fqtGtidra3PnZdL0h0loVp3vTafUW03Hccy6kexMqPkygzlSnFDsEjJI78
Y4zGWxrHKurgc+D9XEOZ3d4AePL71EwHhrDcMqGNqyJqg8h7LepPSw1JOvkutdZOr8lrNrQ9
9BycnKUGhsppVNalGghDqGydzuB3K1knPPAHpGw8HYM7DMNDZ3F0j+84nqeXkBotD41x79MY
o6SIdxvdYPAc/fv8l0MWI9J0RyeniuVZCCWvdz5ivROfiSR+LPwjNNxNj5uxh7x5+A6rGPwC
aGm9aqu407abnouvxk1gE9IIr9aCKQRIImMiCJBEHJgivxEEQgQRT1giE5MEQjEETMESCKgn
BgimYIrnEEUgi/W4/KCLjY52u2JBEgiQRPSCJBEgiQRIIkET0giQRPSCJBEEESCJBE9IIh5g
iQRIIkESCIDiCJBEgiQRIIkESCJBEgiCCJBEgiQRIIkESCJBEBxBF27SaVvGi1lNzWg9U6dU
LfWH26jJTIl3pVXAyhW4EnkAgZzkAjnBiVsFNURGlq2hzH6FpFwfd+fBSKft2E1EBILNbg2I
/On3r0LtrVXUnxDtO7ck9RvIp1t0FCjPCm7pb6fnhkIecT2SWkKGQn3PNJxg528jbg+FcIVE
suF96eTbNY9mzm0fzHrrl91+iUzKziJsbMQ0jZvbTM7kfDL8L/LbRhFI6VbRn7VlatINT9Sp
LTSpBh5szDiT77PlNgkoG1O1KgQTzg9zHNL1WOTiqfGSxrycxBsCPaueepuR7iOS2z/M2MZG
y12+yBvsRt0IC80tM6vXbp1QqGpU0wUsWWhVQl0rUUtofSQ3LtpI/C81SO3634CPo/EYqWGk
bg7DrN3T1ynVxPuB+K5VSSVFbWOxicd2P2QdieQ/PRZjv3WyVqPSRRaxc0o5V7tZrC0syc0M
t+YlbpQ+pOSVYQpPB5+Oe0atQYM5uOPpqN2SEtFyOlmgi/IXv9y2mrxX/wCmtqa2PNIHd0Ha
+tjbXkbm/hzTSlq8UXXdctclwTlNp1t0Fc3MTDrfDk5MKZLoaPcqQj72kJwkFB5HJLF5cOdF
A6ihDnSPDQL7Nbmtm8z3jfWxG+gHnCjXiqkdWPIYGE6jdxsTboANOnv3xz0+ah0eydT5GZpc
tMewmpMMuuOMhyfrcw+ojy1L52oGVLUlPASBkqJBjP49hlRNRubORnyusL2awNG4HXYAnW/I
LC4RiFHTVAbTg5S4Am3ee5x5n52Gmy+7rC18mtXdWKhbGm1MTJUahJMi7Uw4VPTKglIeUXVc
ISVJ28e8oIHfMQ+F8CZQ0bazGH5pH6httBr3RYb2B8hdW8cx2ural+HYUO6wlpf1tvry6dTZ
cJcOgU7oLoi2zJpmXb5vZKUrnCQgU2Rxl0JGdyVKykFa9v1u3HGQo+IIsQxIyPI7CDl9Z/I9
DbkBfZQKvhWelw0wU+s82hd9Vu5Avrrpcm3yWLdPLKoFvXC1Jtobr1RQPMmFeZskpJtPK3HX
R+Ckcnbx6ZMbNiOIVtWzN+zadB9Zx5ADqfFa9hOF4VhsuU2lkGrjsxoG5c7oOg56c1xHVJrU
zrbfMtK0GURJ2zb7HsVLl2m9nmjOXJhQ/XOK5GeyQkfGM3wvgf6KpC6pdeV5u8n5NHgB8Tcr
SuLuIX41W/qG2jboxo6dfM8+my6Q3ZZp8kqbqZdYY2FSAE8uHsEgn1J/+PwjL/pISSdlTi55
+CxhwN0EXb1t2AjQW1J6LgDyeIyq19CnBEETtmCKQRIIhgiQRIIrgEd+YIpBEgiZxBE9IImI
InaCKgfGCJ37QRQHEEV4+cEXHniOdrtikESCJBExBEgidoIkESCJBE9IIgGYIkESCKjtBFII
kEQQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJBEgiCCJBEgi5Ok0T2mXW84DsHAHbJiTDBm1dssXXVxi7se6
+WpyglHwE/VUMgZzj5RbmYGOyhSKKoM0WZ26+aLSmJBEzBEgidoIkEXIWxbz90VpmSYwFOkl
Sz9VpA5Us/ID/wDDmKEgC5VyKJ0jgxv/AE6k+AXp14LOh9uX7fFRXc1El6vY9ODEt7A82FLq
Kw8kurxjugKCsjneR+tjj/pVxyTD204heWvLruINiG9B4uAI8vNdB4ZDp6CoiiaAy1mkjd4G
/uJHv22XaPEku23Oleqs6Y2ER7IpaKfIFsKQtMqtQCXDn3yVJURk8klZPKog8D0MuLzS4tVO
zNBcQTzte2mwtpcDQaDksli+MjDcNhp2MyyPABbe9jz23+/zWLeny7K31Hda16O115x0VGmV
GTbclEBvc7KoK5UJGQN+JcYxwNqQEkACNix6ngwfh6AUuha5h110ce+fLvHzudbm6wmByVNb
isjpR+ra0t0JaP4euptf4agLi7h1HoGk+kCpcSjb9XuWRZqEslqXK2aelS3Tx+ucUpKFDIGB
sxjBzLjw6oqq65d3Y3EOudXWsNegFzcX3vvospNiNPS0xOW2ndsCQPLr4FY0ddmqxpxalTqi
JuZkqXOz1bmHEt4cXteSltsA8HLxT6jAUo/GNiL4m1c0MNg5wYwa6bEkm3QX+S1Gdks1JDNN
dzQ573WGuhAAty1+0rhqlqrWLos+4qzV5qoVKu3ROtSEspTpBcSCS4kAYTgqUAQB3/jmxYfF
BNFDThrY4wSdNunjoB8FFdisrqSeplLnPkcGN15bnbTw0Xe7RodJ0Svl6qVKdpdSlLKoi5dD
MorcJmqTTRSVb0H6w3L2qz9RkfEmNfqpKnEKYQwtc10zwbnlGw32I22uDzcsxSUUNDVCqnkB
ELNh9dw6g2vqbG97BcNp5fJqMzLTBk6VRJJ5Sp1lPlYlpCnSyt0zOqQDlxalDym+crcKjk4i
ZX0XZsczM57tjrq57vZbfkB7TuQbYKxQY/exiY1jSbjTQRt1c4gWuT7LepvqVxuvWul5dWF5
NvVHdQKFMeXJUylSbP355lPutJUB7zi8cqUshOSccRcwTAsPwSAti77xdznOOgJ1J8B0AubL
G4hiGJ4xKGyExxONg0audc6X5nxvZu65TXnRKW0lsJmyqU2mlzC9j93VWYdISpWApqSDhwCE
nK1JbTyopHODHjh/iB1VUuxGU5xtE0DW3N9htfYEnbVe+IeFWR0jaKB3ZsGsjydD0F+YGpsB
uujaQ0mz7bn3anMyf0hQaKA/UqjNkssn9ayy39Z15wgpQFY5OSAkExmsUlxOrtC12V79GtGp
/mcdg0bm3kDdYbC24NhjHVDY87GbvdoCeTWjck+NrDUiyxxrTqrP6936/UUSDNNkGsMU+nSw
wzIMDhCM/hKxypR7kk/KNxwbCoMIpBCXZnbucd3HmfwHILnOOYvWY5WGYt02a0bNHT8TzXAT
FqIo0g45PuONOYw22E4K1H7fTHJMTIq8zPDYBccyos+ECliLqt1ncm21+a4M94yawfPRMfig
qKQRMcQRPSCJmCKqOTBEAyYIpBFRwYIp6QRXsIIpBEEEQnMEV9O0EQjEEUgi4+OdrtiQRUnM
EUgiZxBEgiGCJBEgiQRIIggiQRIIkESCJBEgiQRCIIkETEEQwRIIkESCJBEgiYgiQRIIuZo1
CDu1TgyTzj0ETIoBbM5YOtxB2YxRfFdmm6SJWRbQAQo84i8yS5UKanLWDqutXRI+Q23+uQfe
/GBFmq1s5TsJcGl0Z33XCxDWbQwRBzBEgiQRdq0c0frGuF8S1CoraTMPArcdcCvLl2x3WrAJ
+AAAySQBESurYqSEzzGwHz8FPwzDKivqBTUzbuPyA3J/O9gtnNM/D1umlahU6wJIJqF03Gn2
ucm5dhzyKbT0EEue+kKwAQSCBlam0fbqlRxrQRUb8UlNomaAEi7nnYaEj8ACVtEvDM1MxlHm
HazHUi9msG51sfE6b2HJerunWmFteHt0jXM6Po6RuSm0f2uQTOKCdnl5JSpeOMhS1Lx7yyop
HKk4+Z6jE6ri7HWAkmIuANudzbQfJvJo1Ol1uL4o6CCJtOB2TLgknQaXueuup6leak1Wa31u
6i2beE4W5+tJu9qgzmE7FLS/MJmJPchOAlJHnIASfdS0U5GE5+l4KaHAoJsPiu1hiL2+5uV9
jzPsnXcuvzK56+QYo6OrP/luykHcjQsv4nW55AHwX20S40WLqzJG33HFoFd9nZmQopVPzDj+
H38+gOShA9Ej5xBnpzVUhFUPoXI+q0N7rfPm7x8lvEOWkv2OozEA/WdfvO+0N8B5LBfVFfc1
c+s9wSMnLPS0vSJtdHlmPMWUstSpMu0kJJxkJbH48xvHDtFFHRRzuNy8B5Nhu8Zj8yuQ4/ik
8tQ6lgBAZ3dzbu6bbBff1D12asiZVYDbUvLM0FaG3XG1ZK3C2FrRgdgHFq4yRkD4RYwOOOpa
MS3L9R0AvYH4Aa6fNTeIKuanP6Mb3WssPE3AJ+ZOmvJcOZ+RsiyaC+ZjfOtsmcl2kNBRU66s
qKlKP6xsJHbgr/HEoxzVE8jQLNvYm/IDS3mfsVptRT0dJAXG7gM4Fr3c48/JoHldchaVjovF
+Ro86s0+kSLRrdd8lXlFvcn3GBux99LYSlPfBcUo8Axbqq50AdNH3nu7jL63tuTble5PkBvZ
XqbDfW8lK/usA7SQDQC+w88u2+pJ2XMrrv0PcKpiXWJi4rnDcu1KSSE+TS5FJSWJdG4YQAlt
Cic+6hCScEqMRRTZ4ckjbRx63JN3PN8zjY66kjxJNuSnRPipKjO12eWSwAaBZrdCAL6DQb8g
LrmqPcVRtOQF7UVTT66ZNKlqPNTgT7K7NpT9+nl+ZwppkKCW0YO91WSMIKTj6ijimd6hOLB4
u8C+bLfusFubrXcdMrRbc3U6WuqHA1VHbKwkBx0aXc3m/JoNmjmTflZcdYendb6qNUVLqlVn
7sqLKF1CqTUw257JTpdPvKWEAgrWeyUe5vUoDnMXq3EKXBKMdmwRMNmsAtmc7YC+tgNydbAX
UCkw1+KVN6mQzOGp0Ia0eA0uTsBpfnouL16kZK5qzIydTRLWpRaU2ESNuSKW3JxasFKph5pn
CQ+4ANylkY7AY7zsCqpaeNz6e8sj/akdcN/laXa5W8gL33Oqx/EOH01VKxtWezYwaRNsXeJI
boCdLlxC/pbl/wBsdPNpqq8xaVPVVZtg/QklUFF+beJ7TboGEtMpwcAJy4cYO0ExWTC67Gqj
svWHZGnvubo0fwN3JceZvZo310VuTGsPwClzR0wEjh3Gu1d4OdsGjoLXPW2qwHVpms6l1+Yq
EwHJmZm1qdWvbtTkkqOAOw7nAEdFj9VoIRC3Ro0/P+K5PIyvxWd07gXOdqTbTqvlrFDao8m2
VTAcmHeQ2lOAlPxJPx9IvU1UZnHK2zRzVitoG0zBmeC48hyC4smJixaDvBFVHmCKA4giQRII
r2gikEVzxBFIIr3gihOYIkEVxn5QRMkQRQ9oIv1t+X8cFW642OdrtaQRIIkESCJBFSMQRSCJ
BEEEQd+YIkESCJBEzBEgiQRIInaCJBEgiQRIIkESCJBEgiYMEQAntBEgi/rJNe0TjaP1ygIq
0XNlblfkYXdF3yg0wKmGkdiSPTtE+V1mrXKWLPIL8199bdS5Or242pOEj5RbgBDdVLqyC/TZ
cTelJSu2VTaCSorwR8knB/0iLcjjqzor9LG1rhL1uPguixHWVSCJBEgioGTgAn7OYBFvF0xd
NdxWpOWrYdsyYmNTL+mmQ8nv7EVDclCzztbYbKnHCeAd36yOfYzjNK6ObEKt1qaAE3623t4u
Pdb1966tQwnh3DmyH94msT/COQ9wNz/EfBf6T9CtGqRo3odTqU6xLOy9PkUmdm3mEodnn0pS
p2YJPI3qQFYJwAlA/BGPm2kp5sSopairjIhk1aw7h2paY/cbX57cyuf4vitTWYl2xeTKTYEc
htb887leJfip6v1bWTXy9LXbLxpwoip+WDKSpucQHW3WdnHKFhBUD/kpzjmOt+i7AYsNw6Gr
dbOXWN+VwQSfK/225LoGMvcaZuHRg2yi+mubk3zJvfppfQrofhV2VN0S6rxmFhBkXaLMS8iF
gFDlZQ2t2QeTu43tvgYV6Jcx+EY2H0iV0Uopo+ecE237M6PabcnDfxHgsbgeCyQQSzg2y2F+
R1GY/D2egt1WLNNK9JWtftMn1rmXpS3ZZNYmJJ+WQopXKMhRBK893EJ5x6xlsQp5aiB7ALGQ
5AQTs825eBKzdTNFTvDHO0AGlgdguqar2Iq6Oti6pOXbUZRFwuvuPPJQE5ceSpPGAnlx1Ax6
gnvGawnEOx4fgkkOvZgAC/IWOu+gB8lz/EKF9RjsrI2aB5v035eZPvXVXm27p6pbgrNb86py
tKqc5U6kplO5PlS61Z75AClJQnHpvHEZMEw4PFT03dLmta2/Vw+4XPuWKMTJccmqZLvaxznn
plaT9tgPeuDpVNquq9TmK3PtycrSqW40mbWUhtKEqKi2zhI43FOzd2GRkxOkkhpGCmjJLnXt
z2tc+7e3wUWJlRiMxqpwGRtIvfTTWzfftfkFzbNeFVrU04ltVZkZWZL84tpslNVnXMhlobh2
ynalIHutoWeSqInYdmwXPZuIsB9Vo9omx95J3cRsAsi2sEkrmxDtRe7iBo959kC49wA2aCbk
lcwrT6Rsa3H11epuCtVJRFWdlB5q5dtQKjJtEcB1f99UeEgbM4zusmrnqZh6uzuNHdzaXI+m
f4R9HqdelpjcIp6WEvrJf1jvay6kDm0eJ+keQ063/pR5B64abTDL+TLB1B9glppexqTYzsS+
s87W85CQBlZzjPJPioytc4vu63tEczuWgaXNtT0+CyFJ+sij9XblFiWtPIbBxOthyGl3Hbml
11JNi1mdtm2LkrE1RH3ksOIpJVK/S6/VTzuAtwlROEJSQkYAPcnzSxCsa2rqYW9oBcZrHKPA
agabm9zz6CFUtFM80kMziwkAhmmY87u3J8ALDqFki1tK5zQfS9i6xL0KjVerlxmRlp6otNMy
zRBC5p7JUp5ZBKUtAK53FWcARr1Xi0eIVbsPJc9jbFxa0kk8mN5NHNztNLBu91sEOHnDqcTx
MbG47XcBYc3E6lx6N16m9rLEk7p1S6neip+oSlcvau1VxT5dmVLp1PCfVanXQHVNJGPe2tpA
GMxtkeLVLKYQwubBG3Sws9/gAG6Anpdx8Fpc/D1Gas1VRG+aR5vd12MA63d3i0dbNHiuP1q6
mZCRtJNoWfTaLKJ5TUqjIynlomjnIba3ZX5acD3lHcs8nA4ibgHCcr5/0jiT3E/Ra43t4utp
fwGg8SsNxNxxFHB+jcIa1o2c5osD4N528TqfksJM2zP1JzzHEFAcP13jt3H/AEmN7fWwRd0H
bkFzOPDauc5yN+Z0Xwz8oJKbU0HW3tpwVI+qT8olRvztzWsoM0XZvLLg26bL+IAJMe1aQwRS
CJBEgifZBEgiZgiZgiA4MESCJBFflBFMYMET0giZMEXHxztdsSCIRiCJBEgiQRIIkESCIe8E
Q94IkETvBE9IIkETEET0+cEQwRIIhGIIgGYIkESCJBEgi5KiyDE4lXmbiQfwT2GPhEmCNrt1
i8QqZYiMmy5Vqym5kbm9y09+/MXjFGDqoba2qcO4QfcjtrJbyPKx9oj32cVtlHdV1QN8xXHz
1sraBUgfiJ4iPJTW1ashT4pfuzC3iuJWgtqIUCCO4MRSLLLggi4X22415lXa+WTF2Ed8KJXm
0BssgUUeVMbh9YAn+KL8+yx1Jo66+acXhzue8XWjRR5j3l9My0qo2LMJSnPsswlZPwCtw/0g
fxRZ0E4B5g/Kyk951CS36LgfjcLHVUlRKzPAwlXIHw+UWZmZXWWRop+1iDjuvn4i0pakETvB
FtN0C9IM9ddWOoNw02Y+gLfCJimyqmFLVV5sn7zhGMqbSrCgO7h2gAjJjTeKcebCG4fTu/WS
aHX2W8/edvDzst84K4d9ZnOIVgtDF3tfpEageXM9dOS93vBv8NeoaF02e1X1HpzrGot6MlMr
IzaPv1u05R3BlYPKZh4gKd9UgJR33xxjjN5xKePCGC1NEQ53SRw2/qt2HvPS2C4k4hdiFU+Z
p7vLy5fnrqsw+KN1OMaRdI93NUZ1LtwTWynS6kqG2TUsgLeUPwgge6AON6kg8A4jUE1FiMra
MEkBwvbY2vcX6EAi+nO3JOFsKqXV8c/sgAuud/Cw68x8V5P9BtvyOv1yS9GuN2ecnFyNUNCW
hSS69K+xupMssqBUQ84VLbA5CzgY3mN44jkfRttAWtHdzXBsHk3FgOgAB5Loj3EQiosbFwsP
4AQ0OP8AMdzvl15LJervRxWtF+mqvUmmtzMvVJChTM1MvS7St7U87LKUDgc+4pxIAHIDYx2j
SMB4vhxHHGS1OxcAASPZDra3tva581lMSgjqMIlpqRwu8WHicwvb7B7lpf1KaSy9gU65tQZq
op/7u5CWe+iJc7JinvzpU7NNrIIQlAelZlPu7sggBKcjHZ8ExB9W+LDoW3EJPfOzg0WaRzJs
5p5ai9yucVeHxUMPrdSXFzwW5Ni089eh5eBtuvpvqhuUzq0pKqgzOBdxT8hW0yUsQ/MOSrEi
3MqdJ59wvJWo7hnaz9uItEL4JIyIg9m17Mx0AcXlth45SBobXKvT1VsThnmfbMWOa0bkNFwX
A9SPPcrEjQmLZ0UuF1xElLT9xzTFOdaKA/OLW6falhIwcKShCAduSDM4z6HZjklxCIC5bGC4
HZth3B7iSbX5M2WHcTT4fNG5oY6QgWGrrk5iLdcvS/talfusaZKmajR9NqTKplKgwFTtxT04
4kJXMhBdV+Fjy5dn3RlQSVlZ4yDHmHEsrJMVmddp7sbWg3y3sOW73a7XAsOqt1GFXczCaduo
7z3G3tWueeoYNOl7lfzoFSFCYZVRV70yKXkIebl0NMsuOjDjjayolx5LQSkLSk7ATsAKgqL1
TGJSRN9K1wSSSBsCLCzSbmxOv0r2spFGGw2dT3fa9rABoJ3IN7ucBpcA2+juCuzW/pf+iVlF
euhaJentJLkvSGsBxzBwFTA4wpahnbkb9qjkJSTEGbFGQtNNSEl5IBcdR/V8B5G1xzIWViwe
WotV1/dj1PZt3P8APtqTyvr5L46iy4/KT9QS2iRo8q6HpyZnJhLrtRWMpTsQDtCsKCUpAKEp
zjgHMlrYgWRuOaQiwaAQGjmSd7X1JOpOi8yNe1r5gMkYN3FxuXaaADYdANgNvHrNuXe2WarV
PoSsTMyEJYp041MCWapre73vfKSdyu25PvDJxiJ0tKGllOyRoBvmBFy7TpcfDZYOCsfK99WY
nOsLNN8oaL73IO/UarmtKrAn72viSZnajSLaamwSHH39mGv1zj7hLgRjOAnBX2SMHcI2L10N
FA58bDIW8gOf8o0J630HM8jkcLoayoqM0zhGPA6kcruPeA6Wtm5C2q5/X6jUoIqMkq6GXaGl
CAE0xCy/PNt4Addfd8tABzhLTe9KB+uUSs4rAKme7Zux/WXPtWs0nk1rcx83GxPgLBSOIaNs
sUkc8lorD2dCQOZJIG+gAuB5kldGtStWros23V5y1aZJy6QHJSWqP9nVOpcZSpSVANstHj3v
LyR9UH60bBVNxLFHGmincTs4t7rG9dRcuPhm0522Wn0rcHwWP1qopwBu0O70j/cdGt8bX6X3
WKNWtaq1rVcy5h5LTLZyhiTlWg22wjvsSlPYd/mfUxuWDYBS4ZDlBuebibknxJXP+IOKazGJ
te6zk0bD4Lqk3bc5ISZfebS0gEJwpad2fhtzmMyyrie/I03K16XD54o+1kbYba2+zdfBEhQk
zzxBEAzBFduYImMd4Ip3giEYMETMEVIweYIhG3iCKQRXPwgikEQQRM5PMESCLj85jna7Yggi
QRMYgiQRIIkEQnMESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRPT7IIkESCJBEgiQRIIv70+a9jmkrOSn8ID
1Ee43lrrhWKmASxlhXdqOs+Slxte9BwfhE5xDgtdiY6MnwXMszrE4zsmG/exw4nuP54jFj2m
7SsmyWN7csg96+OfpYaV7p3oPriL0cl91FmprajULr9ctkPo8xAJI74HI/nEVfGH+a809S+D
xb0XH2tIrZrQCx9X19IswsLX6qbWVDJImlh3K7xR2/fV8kqP8Ue5jordKNSfAr5ZqXOSR8zF
xh0UaVhXJ2OwJ5U7IqOPbZZSE54TvHvJz+MY/HEasdlyyDkflzU7CGmTPT/Xbb37hdFuymeS
lZ2kFBzz+4Yv1DQ5uZRcOeY5jEdiuv8A1TEFZ5SCLKfSfo21qrqIy5UZZ6ao1OdbLzLaCtc8
8s4alkJHKlLV+COSBj1EYvF6401OS0gON7X2A5uPQAc1sHDmEtranNOcsMfeefDkPM/Yv9Nn
hrdNFO6ftPaa5UqLIP3oUpemkoQhyXtzdkhlCu3nAcOLTklQwn3U5PyDV8eGXFJH0ID27Z3c
wNyByHTw3stg4sxSethbAz9TTD2WDQv8XW38joPErYzV3WOQsey5+oT86zTZdplSlzC1cpSB
yoDv/wDGPVXxJPigNNTttnuC4bkc8o5X2HMk8lp+E4M6Wdotex25e8/MryVvm8ZzXzqErdCq
tQlnrc1Cpy5V+YlgH00OUKwintoX+C6uYUVrUSNxdI7ARuOGU8eH4cyaJlnxEWB0zO3cSOYa
AGt6AE7ldclpxEzs9iBmJ2s21svm4Fzvh0Cxt03zcnpJ1U25Mz6HpORXX5CXWgMkKZkPPSjI
T3ISkBRAHYmNjxEOrMPc0HUNdc3+mQb69bmw8VTEJs0TxANXA5R/C0d0D7V6J3ddNqdYlm3x
Rbbqy5ivu0VUrVzQagFIIacSttxTgSoJKyFJ5CVjfjBBBHGooKumdDidXCQ9gvZ7dzoM1r97
fW3MXusfHFLhUsMczh2ee7b2DxmBBb4W06g2uLFandSXRXaT/SLYj9Tui1qM3SrimpNTjLPt
dQPnbQhhh1xRCleZ5xKlHakuKIyRtjouBcS1gnlfGxznu+iTYWAvmcGjQaaDoAL66T5wJ8Sf
E+LZrSHHYb6687EAHfw5rDGt9pWNp/r3qLcy6ZWUUexLZlqQ1PTiS/Ne1KlGpKVZZQ2Uhxa9
zjhccISMLIQMZOw4dXV9RRU9G1zc0ry7KDYWvne4k6gA7BoJtlFysU6jiY31iRvedu5o156W
1vyFtvtWFZ/Rel0SjW0qYpE81NUaiKuF+kiY9oWt+bWpSFTbhCAy47tlUBLYWQht1Sce7jaY
8aklkmyyCz3CPPa2jB9Aa5g27iSbAkgHmsdDhrLsMbDm1cGu+BLra3JA8hsOa6TM6QXNY6Kz
QJRErU7jrzYnbnrrgSmWprO32gyTTzh2qcOQ44EnJUG28jCozLcTo6jsqlxLY2aRxj2nG+XO
Wt1A5NvoAS7mFGiw+sp5JGRd+R/tyO7rQNyGk7+Nt7AaBfHp7UZW15aYrNLamZlMvvbkkTYL
gW2tJSrZ7pCNyuXH05wDsQRHrEYJJS2mmIBdYutpqDcX11sPZaefeIWUwl8bGPqacl2XRua9
temnPQucL6aBcdWqtV67csvPXrv9klUn+w6bLoYemwlWACSo7Un0KlDCUnj43qdkMMZjw06n
6TiSB8tT5DcqzVTVkzw/ETZg2awAF2viTYcxcjQXXZqjRJ3UGXYTI0CTplIl2hMNeePa1hIG
C+oJynJzjOVE8JGcREiqo6RznTyl7ybG3d16a66e4DUrIT0stXlzQhjBqL94+dhp77ldaFTV
9ISUvNtIZQFpUJafPlpeWhKgHXg2PwR72OEp+JyScozsY43vjJLjzbrYG2jS7rtfc+GixznO
cWNlFrHZ2guL6ut4cth9vTrtrtWuK4JqYkyh1iZX5Xm06SLbk+fVScgqCST9Y4GMYGOIytK2
CKJrJBZw5OdcN89hfwtfrqterp6qaUyRewTbuNsXeR1Nv4jp00Xdabp5aln6YMVWs3rS2rxU
6A1TFyjk+3Q2yT7wQDtcmD3CnDsTkkDIzGvy4hXVFaYYKZ3Y21dcMLz0vuGcrNFz71N/R0EN
OJKidolB0ae8GX52+k/xdoN7aLGE9Trcuu5Z2fkaTOXGWlBU1VbinltSLKuMkoaIKicfVU4t
Sge0bXDWVlNTthe4R32ZG27vK509+UAdVpNZhlBXVj6mNpkt7T3uLYx8NfdmJPRW7erFNmWe
5bdpS1Jk0ubkzNRlaYzJqdB4KW9o3JRjP1lFRyc47ReouEpauoFZiLnHo0uLreJ5E+QACgYh
xpSUEBosGjbm5vDQP7O5t4kkrCTqJ+43vMS09Mknjy0FQGfhiN9Y2Gnbl0C5nK6pq5C913Ff
CpsoUpKgQpJwQfSJIN1BIsbFTtBUU7jEETtBEgiDiCJ6wRBBFRjMETPEEUAzBEgiu7jHpBEP
HEEUgiQRcfiOdrtiQRBBEgiQRMwRD3giZ4giQRIInpBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJBEgi
GCJBF2bTmsIFTEjML2NTI2tuH+8q9M/FJ9RFxrnW0UWaCNxzO0vpf88uq7BOsO06bWy4na4g
kEZ4PzETGODmhwWEma6J5Y8ahf3kJ0p91SdyT3HxjzIzmFIgm+idl/Wbp21PmI95B4B+HyMe
WSX0KuSwfSbsvgYoweny42AF4/di8X2GqhMpsz+6uXt5guzOz1IUMfiiNOQBdZOiYS6yKk/M
dKT3AOYoHWVXRXNl9FoybshWUKWg5YcSVA9jgjj5jiPNSWujIvuruGwujnGYbH8F/HVmzxIV
CpNgbEJUSgKH1Qsbkc/uRbpJu1hHiPmFcxSkFPVOeNgfkdliRaShWDwRHlSAbi4X7lZVydmW
2WW1OvPKCG0JGVLUTgJHzJIENNyvQBJsNSvZDwS+h4UZpi8J6VSRRXVsUd5xOW3qhjE3P4Pd
Mvwy0e2/JHKcx8zembjMBv6Lhd7YvJ1DPoM8DJ7Tv4fArqmHYeymgFMRcNsX/wAUnTybt8V6
RVfqko2j60yDDuymU3Jmi37zs04OSgfrlep+ZAjgdDgFZWWeB3nbcgB1PgVlJOHzUsdUVHtE
aeA/O3xWoniP9cMzqppnXaKtqXl5iihM3ccule5EqnhUrS2yPrrKltqeUO6lJR68dv4I4Y7G
timcSc+jDa17aOf4AAHJ43dy1g09LDh8MkjDdsY16ucdh5nTQbN/mK0n6NeoGsaY67Sa5yad
fqdenmXJtgILyJlKVFIYKUke6VOEAg+6UoI7R1vivBKerw17oxZsbSGna2ntX66X8dVDwuve
KsQ1ZJfJqbW0PP3cvIBelep/Stpt1TCm35MU6dl5ialm59coqpolCp0Eb0qUlwKbdbU2cpSk
khQBAOAOCwcTYhhfaU8B0vb2biw0uL3uHb3235LIvhvakqhcsNhvcaaaWINwbHUba33XbbMu
e5tPNQb+kJOStuk2dKsutqYYYTJSakvLZDjyvdQ2FoZc3q3JUc43rSk819XbVMdLGXueRqbi
9sw8bka2vcADUAq3Ux074YHSuGcEEbl2gJFzqdxYNB15LEl46Y1ClytyGRvC17mnbMtmn1+l
rNUZDyVLUsJntr5MtKS6EzajuCCtXl5G7uNso6FzI7Pgs13tBtyDe2ndAe839rM5rd+SvvxZ
rnsElxmc5pzNt42Jtb6Nha5tudgsYas6WfREpWpC61PN2pJVOkzVy1lhJTNVqZapinPZ2HJl
RL7aUtpSXG0ABIdWByImU8kjXtkpRd4D2safZbd4GuUaO12ubmwvbVWoqgOawnQkOPmM2hsd
dfIdN7ro1EtidrdZnKoZVC9TrqqjVan0t8igLWCpCJtbyQlpLDJQXRk+U3lHBcIEirnZEBC8
2p42lrf4/wCQNJvmdcN2u7XXKp1NDHlMkIyk8wNcvw56+PyXIUnSSUvmYqynJsXbQZRXmfSL
zS5upXXPAE/e0KWlqWliVHanbynBISVFSYE+MPpCzIOykPIENZG3xIBc53v30HQz46AvYGuA
y+O+2wO1vkfJYp1j0tnbKo25Zl/a55LUs9N1ippef9oCyEsSrLQSlLTKcDO4IHvHH1Y2vBsY
ZPIcuwubMbYZTuXudc5nnwvy6qxU0Ty3K0gg2N3Ekg8gG6DTzssVVecp9rVY29VU0+4ZxeFN
uty3nIcVjBd2kDCACoJSpfpuVyRt2WISSx+twXjb0va3hvudyQPAaXvjs8cUgo6lgkef4bgj
qRy6AE+K/hdtFuyrJlphLjFFkqiGWFTILUsnywVJSsp3lRSNquQkAY9cjKkqKJhcCC8tuban
U7i9rdOZJVyupqyQ2aQy9gToLAbWBN/st4rpuoNMteQrApVLuCYrMuxhD/ltrUXnO5K1gckn
OEJz+PvGbw6es7Pt5YQ1x2vbQeA5eLj/AILVcRjonP8AVY5i8DcC5ufF3Mn6q4y85qr3HRkq
cYmqdK5XgzM+GEOe9gjaooQVEjsAQOe8TaFkcEuUEOOmzb29+p96g4nLNNAcwLRra7rDytoC
T0FwNd1x2lVlWYi5kzGotamZegSxK1SFFbU8/NLzgBTh2pSn1JCiTjAxmJGMVOJCG2Fxgyn6
TyAAPLU391lgqDDqMvLsTlyxj6Lbm58Ta1vI/BfjUq7bMvGr/RVBp11VxhD6hT6egtU2VYaz
wkNNeYo5HKlFQJJ5MUwuDEKVnb1LmMNhmdq8k+bso8gBboFHxipw+utRUzHya91rbMaB0sMx
PUu0Ouq4yhX1RNEpoTkzRrWM+yPvVPl5RM2W1jHLz7u8kggcI9fUciMjLT1+KDs4pHhvNxOW
/k1tvifgsSyXCcE79TExz+TAM9v5nOv8GjzKx7qzr5XtX62iaqEw2kMo8qXaYQltDDf61CUg
YH8fzjZ8I4dpaBlm6k6kkkknqbrScc4orMRdqAxg2DQAAPcukrCkHBBSfgY2AeC1YgjdfnHE
FRDwYIhOYImeIIkESCJBFU49YIpBEgiucwRSCIIIrjHeCK4Pwgi43OY52u2JBEgiQRIIkESC
JBEgiQRIIkEQwRUwRTsYIrjjvBFPSCJBEgiQRIIkESCJ3giQRIIv6yb3s802v9aoGPTHWIKt
Tx54yzqFlCWIuu2C6PenaePfHH35r0V9qex+IIi+T2co+q7bwP8AisaGes0xJ/aR7+LevmNv
EbrjpQEO4PfsPmYku2UCIEGxXNU5YSrasAoXwoREcOay8Btodl9CqOql1NlzGWXCNqh2IMeR
LmaRzCvOpTFK1w2K5Wn0X2S5JZ0AeW6rB47H/wDFEd8t4yOiyUNH2dS13Ir+U3Q1Ss84jbjk
j904i42QFt1ZlpHNeWkLt9DojdXDanEJLqDwrsSM5wfs5jHTSlg02Wx0tMySznDUL5OpG3xS
ZubYUMqXLMBXxCtiCYpgM/aRhw6u+0rH8WwhrHHqB8rLXOtSwYdSoDlWQftEZuqaA645rVcK
mL4sp5LPvho9KdV6oupGg0uQ8xouTgabmAjd7MQkremMeoYZ3L/56mhnmNJ414hhwbCZaybU
NG3UnRrf6ztPK55LdMAp/wBb60foGzf5raf2R3j7hzXvtqfO0PpJ0XlaBREsUtmRk25CVQk5
9mZbThIB9SMkk91LUT6x8R4VFVY/ibqiq7xLi53i4/dyA5NFl1HCKZrgHn2W7X5+J8TutMtZ
9andMbLdu6oBsT8wPZ7akX1bgXhhRmHUnulrKXVZ4Usso7Zx3LB8EFTUCih9kftHDptlB5E+
yOgzHeym4nW5GHWxt8B1P4LQac1smrivSnyftjqKYxPe2zs0+skzcxkq8xw91HeSftJPft3m
nwZkMLnkDORYAchb2R+egXKZ+ImTVcVKw2hY65PU9T43W9NqdH9J1Sp0lfNuT8/TKsuV3VPy
5VtzyGSMq8sKwk47b1AA43EZ90cTquLJ8PLsMrA17GmzdSLnle2vuHltqujikidM2rjJa9w0
NuXQX5nyPlou3291wyll6d1W1bbk2v0U2uw5U6PVplZedK0Y9pQgkZUothTiScDKDwc5OHqO
FZKmVlRWu/VPcAWgWtf2fAC9h1Hgr0kLRM52Ym4sQdiOXjpsevNYk156rT1aWkibq9SmDec7
aqpNqacdKmZotzaEqbWCcIUShBBAAUVJyM4MbPg+AvwqdwZrEHgkcx3dLHci19DtZRQ+lbEI
qcBh1IGw1/xXSZbXhuWuhtmdblV1ClTz1PLDuViflWkLlJFk552JmfNWvcoDymwcEIEZp2EO
7LPF7LwHXGmVxs5588tgLa5jbS6wrMZa5xikPeaQD+fPdbJaDdX6L6nQiv1GQqrk22qdcrdS
x5rbrzTDC6tMTDiVmVl1FC0S7EujzXEq3gdirV8WoJWgNdcG5aBuNSTky6h5aDdzjYMItfpL
ho2FmelNrDZulwLkWtlN3HYk2KyLrj0iSUzbstV6VLPv0F5X0tMSqt0u++wte4TNRmX2y8+H
173PKSkFQUOAlIKtXZj0kMxzmziLN+ll0sAxoLWtIGmY3HvOknD5gZOxdoQbHYXI1LRbNo3Y
6/E7YAuK95uRVIy1yTU6/IoPtgZlZlcmw7lzahEwpKEJUFZR7iM5ISgZwqM/TUMbg51I0B3s
3IzHa5LbkkW11Pi47hbOycOsHix5WBta9hflr09y5N2+RUKKXK29Q6bVG2CWW5RSZaWkJf3i
B57idylk4OU4HKgPiLHqWSS1OHOZfUnvFztPog2AHj4HwVXSZR+sNrLV++6g1LPT1BoM9S0i
cUXnZpmU+kZl5eQCHH1ngHuE7uRjgDmOmUTXEMqqlp7ugBOQAeDR8zb3krVqpx79NTHKTre2
YnzPjyHhyCxlOT6ak24XPpxyXlUETM0iaLjkwdpGAUNJbQkEjgKIGPXJjYhDkN25cx2BFgNf
FxcfeNfctXNaJQWyOdlbe5DrudcbaNDR10Ngv51C9pinUxEjTKBbdLk2yUoffnWpeYIO33T5
bnmYKu5KipZ4i9DRMc8y1Ez3OPIAkeeott4WChz4sWM7GjgY1o0uXAO/3XX38SXLi5yn1B5C
HZ2bSy8FgBqnUt/cgZHBecCeOfVwk47gRNa6KxELbjq5wt8Bf+6sW6Sdv7c2I2DGH+8bG3vu
eq6zO0SUrlwFVTnp9cshQL39kS7Cw3nkpAU6c4zgH/78TmzOiitC0X5aOIv8GrDyQmsnvUOO
Xnq0afF3uXerx1v0oolqS9CtCy7iZCm1NzTn0v5blSWcYU4tKN6sY+oMJ57esYOjwXGpJzU1
9Qw66dzRo8ATYee/istPj2C0sHqdDC433scpcfFwu4+Wy6UHqdbqBNztrWrbDKjvSZxtyoz7
gzxhDqyAfmoD7OI2FktVN+qp5XyHws1vxA+xa7JQ0VOPWK2FkLf4sz3nyaTb4geS47Ufq3mK
7azlv0Sm0ql0t1IS843KNNvzWMcqUlIIHHZOBGSwzhFzJhU1srnu5DMbD3X+26weMcaQviNN
htOxjToTlGY/LT3LENRqL1Um1PzDinXF8FROe3AA+QEbnHE2NuRgsFz2eaSV5fIbkr+A4Pxj
2rKneCJBEgiekEQQRX15ginpBFQOYIoRgwRIImMAQRO5givcQRXH+VBFxuY52u2JBEgiQRMw
RIIkESCJBEgiQRIInc8wRIIggiQRIIkETvBEgiQRUmCKQRIIkESCJBF3nS65TT6gysBLnlAh
xtXZxJBSoH7QYkOaJYch3WLY51LWCUC4P5IXbrls4yz6HGMLYmEB1pafw0EZ7fLsR6EGLVPU
5m2duNCpVdhpaQ+PYi48QV9DlDcRIy7qh+qNhRI5x8ftH8Y9fjDtQXEK+aRzWNcRuPz7vmOa
7FZ9F+nWDTnOS4Nze7Huq9MH5/zRDqZBGe1Hv8lmcPgEzDA/zHgVzspbS3JEgtn2iXJBBGCF
p9P/AMPjER04DvA/esxHSXj19ofaFz11WAJiZl5llBKJ6XbeQQMg7gM/x5iNTVndLHbtJHwV
+qpGvOccwu1aM6SLq1xsh/DcmwlUxMOH6rTTad61E+mEpJjF4zioigJbq46AeJ0A+KlUdLlO
uywZ1H6hNXXd1RnG8JamHD5LX6xA4Tn4cCNqwOiNPTsjduBqfHmtE4oxBs0xDeewWEG5SYuu
vy8lJNKmJiZcDLCE91qUcD+OJc8oJL3aAKFh9I5rWxMF3OO3ieS97Puf7osZ0C6dp/VWsy6E
1CvtLpdv7+FJlEr3TE18vPfACT/i2E/GPkD078XCpq2YPTm7Yzmf/PazW/1GnX+Jx6LfKKkf
2rKUDRovfrfU/H7Mq/XUBfiNX9Vq1WKm8li1baWtlhb36k4UcuTCh+EAc4HrgAe8sRZ4Zwx2
G4fHBELzygOdbcX2aOhtufM7NK6ZFaGIX5aDz/Oi8++pvWKp9UOqkyzSpSY+j6cBJpCDvEu2
kkhvdnbuJ3LWQcblK5AGR9EcOYRHg1C105751t49evgPduVz7E6qSuqH01MSWtPecOvS/h+b
brm+nHQGh3LJocnlyKZ4jfJNvzCVIStsghak+Wn3dwAAClBRVzn6wh8QY/W05NmnJzsNbHpq
Tcje4BA1GtgczhGBUkkILrFw9kG249w8tyCea2HvTUKq6cUmTm5B12Xaem3Ev5QlClqShIQl
YAxgJCwE9sJOI5rS0UNY90covYC2t+ZuRfxtcrcS7I4yDmee/l7lgXWi5ZWsVhm6bedbptbk
3EzDsrxsWoHO5A7EHsUn0J9I3DDKZzIzSVPeYRYHnbx8ehWLxB4cO2hNnDktdL01LRRJlz2N
flMea64y2DnyG3VtOFv/ANFbRH4/nHRKLDTI0dpqbAE9SA4X94K5HjWJNjkOV2nL32NvdYhd
bouryq0tZeeLy9nkp8zK8p2hCknn1SCk9vdW4M++SMhLhQjHcHO/TXf7TfzANtNcHTYsyd2a
R2oFtfz+bkX1uM7aQatrbmWHt+15LgdDpIBS7jHm7lYT5uMJCyMpSAlCUgRo+L4Vu22m1vDp
5c7czq4krsPD+IRdkCOX536+PLZoAXoZ0W9Ua6JQFUerTyJCUmQpbTrzrUg35qxs89bzyFTU
24lPDaGmyAScHmOM8R4OJJB2YuLjbXbUeyC1jQdSSRccllsThjltKwXdtsTpfYDM0C53PNdX
6rtNfYK45VKTS7ll5OrOgzkjTJSZ9uLmPvKJiemEAs7wd2xBTjjHfJncPSuyiB72OLRo5xGU
fWyxiwdba5vfnsoEtXlaTITbnlI1PLY6N67fPXWmSkavQZ+ZS8/S7fnqetKlzf0Omv1Gbcyn
3EOOvupBGe6UJGQQAOTG7yOp5WtLQ6RruWfsmgdSAxh+JPXVQu3lsczg0g627zj4Akny5eFl
xOrTFVrco0p64NWawyjLjcvTqdLU119J94ZPnKKT/kobP4+DEzCXQxEiOKBh6uc54HLbL8y5
Q8UfLOxpc6Qj6rbZj776eQBWE1Ww/TrhnwnSq8KjMhG9hipTKppcuDzvcCWsE+uME/GN1bVB
0LT67G0cy0AX8Bdy1sQmKRz/ANHSOJGgcS63iQG2v8SuKl67WabILxaVWpyWtwW4mcEklKxn
OwJZBGDngZPfmJojhkd+3a7zGbTxu7n+QovrFaxhtSPYOubKPdZg21/FdbmWZWd892oMoqU2
2sFSZienX1AYBPKUnj0J+RjJCaQENiOVvg1gH2+9YSSGAAvlZnffm6R33L+KJ+l1pXkopsuw
hHvBliWm3EfYcrR6epivZTRd5ziT1Jbf7CrLamOc9kIQAOQD7e/ULIVm9RdhaS2N7HTtO5We
uaZARM1RQKFIT+EholSyjPYkc941yt4fxOuqe0lqi2IbN+86C/v0WepeIsMw2Jvq9LeXmRoP
IE5iPcV0ipzwqs19JzVp2xQZR07/ADqsVvLc7chKiFK/EAOYz1OXxjsIZnyO6MsPs0HvKw9Y
xtR/ndXTRxM+tJcn3C4J+C/u91XUmzKSZWkW5bNTnUjCJt6kstssnGMpbwdx5PKyfsiVHwnW
VMnaVM72N+qHkk+Z5e6yxVTxjhNLCYaOlZI76zmAC/gNT8VhCt1p2vThfeS0lRz+pthA5JPo
OeTG+QQCJmRpPvXL6qodM/O4AeQsvii8oyQRXOD8IIp3gip7CCKAQRUp+cEQ5PHeCKGCJ3gi
QRXGPxQRTvBFewgiuz5wRcbHO12xIIkESCJBEMESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRAMwRIImMwRC
MQRIImIIkETHEESCJ6QRIIvqo9SXSp9t5HO08j9cPUR6Y6xVqaMPbZbGaYTsjdFNakJl1pEt
Mr3SkwvgS6iOUKPoCQPsPPaMdiDZInGZg1G4HMdR4rPYLLFPF2MnsnY9DzHgu2XFp1M0UpYf
lltlAG0EZGO+QfUeuQYhU2IRyjM03WbnoMoDbbL82xZjzc0goaUPe9BymLs1S22pVumpezNw
ss1HTt9qny1xKlvvLhSxPjbny3QNzbv2KSFJP2fZGrNr2l7qUHXdviOY8wdlmGts7Oee/wCK
yj0/6Co1O09Q8hku/QDr7a1pyFeWCVIGR6g5H4o1nHceNHU5b/tA347H8VcijblsV03r0uxn
pK0Vat2XShq4b6aS9NOqxmRp4Putj4reWgn5Ib5+uBGR4QiOL1prpT+qhNgPrP6+TQfifBYH
H8VNMzsIfbd8l5vXJdDlcmVnKggnkn6y/tjrT5SRlGy0aGmyntH6uK2S8MDpkGtWp3ts8wtU
gwryVKGQUtcecUn9coFLI9QXyfSNK42xz9GUBe0987efL3DVx/lXQOC8JFVO6aQd1uny7x9w
s3zcvebWrURiwNLKJZ9JS3LS9Np6GVttAIQhCEjckYwAN3u/ZHxJglHJiNc+vqNRm0vuSTv8
NVvNBSA1ElU/QuN/Icre6y8uuuHqOM061p/QptLUqhCJyrTbah99cWSW2h8P8Yc+hbJ+MfVn
BHDoYDilU27rlrG+A0J8fq/2uqw+P4m4ymiiNg0DM7oXbNHiBqTyWN9GqnTsS1IpVFnJyQaK
DNzjEun3RuySlasLKzzygpHAOCAc7Pi0dQD65PMGv+i2/h0GlvMHnreyt4XUwBgoqSMlgvmc
Bp46nUk76LNC6VbtracttUmlGt01pKC2ttjzFBvzFggrVghQWpO5IwRntwCdLqH10tQXVD+z
cTqNtbC3mLDQ6/aBm6QUccLYoWZ2tFr+8/P4L7pmtSup2i1bYl5lTyqXKqcbS8cPy5aG4IUD
7xIHYnJ2lQyQBjFCF9JXxvc22Y622N9NPvG17GwN1kQ9kkLiw3HjuD0PuWmGqFfmJbeWnld+
CDHWsHpmO1cFzniStliZ+rcsR1kuzalEkqKu8bhCWtXK6zO+661SZGYptbIGVIV3IibIWlix
UDHtlsFnjSX2tC0rYZKlNYwSVgrIOVJG3twB3yOSD3jTMUyHRx38vdv/ANV0ShlqWttFy8/f
t0W3nT1O1ilFh2kmcabUz5zszTw+hYG3aVOGWlkO+9zzkkc5+fMMXjheSJSLg7Ot8szyPz8N
9wyqDYg1+pPl+NvHVbS6rafP3VonKGfoz0uVKLCJWbptcLE88nGFNhxw+c84lXYqOwZO0kqS
NRpAYartQTru6wJb4udlsAN9hfrayndvGSYmEXtoA5g06ADUDTrdac1WjUf9EwMnNW7JPttB
CZan2HJzhb27xsDEzLy8wpWR7ysnJPJOMxvYkm7PLIHuF/adM9t9tbte9gHQdOixTYmk3jsH
DZrWxusfJzWON+epXDaiTNGtm0pcVevWzSpptIIFRs2qUKaQeD9Vt5LK1nI94FKQQCM5zEvD
2TSzn1eN72/wzRSN+JaXAeFiTzUaolEbAagtYb6F7XMPj7Jt89FgatUSi1C5lvBVxVZCkD+z
KdPeauZKjytSnHspz+tCvmSe8bvFNUNgy9xhvs5tgOgFm6262+CwUlDTySZwx79Pajfmuf6z
r+6/iumOM2x9DuebU73kZzzVITLplwthtv0ysK55HPb8cZZprDKLNjLbDW+t/K34rW5m0GU5
nzsOulri3S6/tZ5oFNmEq+nq635oSVIS+wypRGcpJXlKfkTn+OL9Uaktu1jb9bOPv0svNA2k
YbiocCeVwPjfQLski/UatKk01Ncqsny6Ap2WWgDJyVKSwrAz8T8flGNkMbXZpnNY7a/ev7gX
D7Pes9TtrnjLTOc9p1tdhHmSGn5rvOlnUBM6ZUqckaRYtPrNaeQUtzZqTbi2FKVyUDykgLxw
Cn3knmNfxXAm1kjZZ6ksYNxlIv5946dQdCszSY1V00ZhiphI/wAHDr4AfIXXTr/n7mrDrs9X
bKplvtuHKpytuzDpUE4+r5iiVgfIHvGYw8UkVo6aoMhHJgaN/IWF/ErA4jJiFQ0y11M2NvN0
hcdugJ1t4BcE11CWfZVPWybZt265w84+i0ycolWcglX6qsA+g2g+pMZ1nD+KVLg/t3wt/mzO
+Hsj5+C1Oo4nwOmjMbKZk7uuTK3/AJj8lhi77kN3XBM1BUlT6eqaWVlmSYDDKCTn3UDgd/SN
5pKfsImxZi63Mm595XM6yp7eUyZA2/JosB5BcX8okKKkEVOc8wRAecwRQwRM8QRIIkETsYIk
EQQRIIrtgikETJgi4+OdrtiQRIIkESCJBEgiZgivcwRSCJBEMESCKg4MEX6YlnJlRS2hbih6
ISVEfuRUAlULgN1+nZN1j67biD/lJIj12bui89o3a62D6AOiOT636rc9Il7op9KuOiS7M5J0
x4ku1VlSlIcLIBytTai3lKcqwvIBwcarxXxKMCgjqpoi6Nxykg2ynle42OuugHNZbBqKCtnM
EkmQ2uNLjTe/TzXaL+8La6LVnn2JctTimFlsht8oUFA4Iw4gDjjPvesR6PjjDJ2guu2/UX+w
/csvUcG10esdnDwI/AD5rh9NfDwvZ3VCgMTFuzk7JzM+zLuom5RS5UpcWG8uOMlzakFWclJA
xkgjMS6ninDRA9zJxextrY3tyDstz71GiwGpjkDpozlB1u0kW56tzLK/WJ4VV19N92Tks5Yz
c9TGXlNB6SfSH21p+s2pCSk7h34TgggiMLw5x9h+IAwzydnM3Qtc0i3v18t9FlsYwFgtPh0H
aROAILXa/AEfIfNa4zmglKZmS1U2bmtlRON0zJqW2jt33hPHP66Nz9azNzQFsnk4fdda9DTU
bn5KgvhP8Tbj33yn5rYeX8OSz6B0uU2+5xqtVmnzaUhVYZU/LtOKK3AohIC20oTtCQcqyQok
8gRo3+V1U7F3Ya1oa4fRNj0troST/wBFv9JwhgraIy1U2Y6d5rrb3+iM1gNN781i5novsu+k
qVb99P011X1GqjKJmGj8vMaVuH40RnJcdq6f94p7/wApsfg4feoY4GoKoXw+tF+jwD82m/8A
uri6r4Zmp6UqdozFv3JKg+67IVZpKlDPfy3dix+5FG8ZYWNJnOjPRzT9ouPmsVVej/G4dWxh
46tcD8jY/JcJWPD91UoFNRMzdutsbwohpc42lzgZPBwPs55iXDxPhkri2OUH7FAPB2Mhgk7A
2+f596xvd2lVy2C8putUKqU0o+sX5dSUD0+t9X+OMzDPFMM0Lg4eBusDVUlRSuy1UbmH+IEf
M6fNcBjjPeLqsKQRd1sG+FUbaEu7QMZT8/jEqzJWgO3WIY+aimL2eyVn3TbqvetuSblagxTq
3Tm/qy82CSgfBCxyn7O3yjW8Q4aZM4yQksd1bz8wdCtxouLGtblnIIWatP8AqN0Sr7rSqlOV
qzJo9/OkzUZRJ+S0ALA7d0HHxManXYJxBECIg2YeeR3wNx8CssziTDXa5rHyW8XSjZ+muu1v
v0+n3baF1UqaaUl2YpVRT50qnKcKcZXhY2kpzvSOeM8xx3iOqxSgnEskL43A/SbofJwuNfA+
5ZVmJQzMvTuDiOSyX0y9K0r0V29q1JXNP02ct16alJ23J32hIZnJd0csq5yFNupKSM8pUj4x
i+I8fdjbqWWnaRIGkPABuHA7jwLdfA3UWKSWSRrYhoSfMCw39+x5rx+65WNQevvqAq1atqg1
CoSlPLiGact9hubQkLUAUS5UFlIbQ0OATkH4x9D4F+j8Bw6Kmnka3QXdrlvYXu61r3J5ha7N
hGJ1D5KowusORtmA/lvmta3JaoVWwaxbd0Jo1VplQpdSKkgy83LrZdSD2O1QBwecHscRucMk
crQ+JwcOoNx8QsK/M3cG/Sy9X/C806l7JZt+TQxvW88A76feWMrWT8AXd3IPO1EcE9KVcZmy
AGwaLDzdoPl9pXb8CohRUGQHvWy+/d3+8SPIBZU6/eohNk2fVXi6POn217vewpEq3xtH+U86
UNJ+SlH0jV/R5w3287GgaNt/ad9zG3cfIBUxavbQ0jpunz8PMmwXmH9MTVx1eYmZ5zz3nnzM
TyyD/ZD7hyUDHO0cDA9AAI+nREyJgZELC1m+DRz9+65RHK+Rx7U31Jf/ABPdrl8htYeSypZs
rNO05t+oVpNu0NtYDgZKA48oYyOfs5CQR6RrtU6MSOEEXay+OwHiVt9OJOzDp5exi8LXdyt/
gPJbCaS3JVK7R5uiMyDM0zNSTjsi+XEsOTS0tnDXlpON5TkhXdQR8QI0XGMOijcKiRxDmkAt
tcNBO4Nr5b6W2BK2elrJbWjbdttHbXtyNuY5HmLhcNpPqFR2a8tdUD1PXUJZ2n1aTfV5bszL
uIKctqWQlTjZJKfe5GUk8gxZxOgmMVoe8AQ5pGoBGuoHI89NN17irI5SSe68ixadL+RPT7NF
hbXLpnq1mSqpxtbNboa3ky7NSkwraVqzsQ62r32XFY4SsYP4KlDmNqwTiGKQ9m8ZH2uWnw3I
I0cPLXqAtXxnCDIMrgb8vFYSrdiTEtOokpVBmJx5WwbR6kkAD4kkH9wxusNcxzO1do1aDWYQ
+OT1ePvPK5i0dJEmo87HWmJpmQLnmBCXX1nc4Qf1qUIVz25B9RESrxbuabkF1rXsBoPeSR81
Io8EZHKGgg2sCepv3vcNvms06OWsiVfkVvNplWAlCwVKKQFLaaVkqxj++5Gf1p27iONPxWqJ
a4N1OvyJ/D562C3mjpWkDMLCw+wHfbn+FytntELOanpllqaYUtmVdRLTbziUONS2FKKStcwx
NMtAEE7XRLKOFAgevOMTqTn7jrE3IGxO17Broy7Tm3tAND5T+wItYa+/YX10N/IWB8LrZm/J
Km6Oaf0tgrk6M3NrxMPhU/QpRZU4PKY9vkXJinqBJ3JSQGiV7UhtWIxDHmeV3dzOt/MQLakM
Lg4ixFzYPsNcw0UJs57IOucoNt2u/vta5p5C4LfJYnVopcE1UZiaLGpLdKpMuUvzFCrbV1S9
OSffLbkk8EzLbasnC5VW0DHzMXzitOWA/qiXGwD2mIkjT9o0lhI6SC+9ipNW0U0oY5waHd48
9D1abkH+TTTYLX/qx1qZoN2t0yk6lXXbiJBtbRZqsg/NyKnEEkJUw4t9TYxlPIABwCeMxuHD
GCukgMs9IyTMb3aWtdY9HAMB673VjE6mCFrOznMeYW0BkZ5lpuQPFauVOWnKm57W1N2zUJmp
hQZepbaZclWB+CttCTnkfXUc8ER0mJ8be44PaGbh+vzBcflbxWAdC8jO3s3Ejuuj0+RAHn3i
fBKAze8jKpeo8nRaqZh0oXLTVLk5hQc5Hl8YWn14APfvzFah2HyOtUOc2w3DnN068wfO/uVt
seMAZqV4cebS1h116WI+HvXH1dFXkJkisaZUdanE+aFSdGWodiP1wIGe+Ph6mJUXZPbenq3W
GneePwWNnZUsefXaFpPVrL+9fDRqxb9Zqrm6StejO+8UNTAmJLeM8oSou7B6jBIPzi/LBURs
Hee/xFne8jLdW6eXDZJf1gZH0zBzPgc1h77Lvtha5VfTuRfptAty3qvOvkobm3ZZ951A2bCh
DiHVbsj1ABHpiMJXYFT1jhPVTuY0cgQAdb3ILdPLUdVsEWJVdO0wULBJ4kOPwcHG/wAl1m61
XHL1F6pVKh2NTlOJLr2x5+dmQgfWyz5qnvj3TxmMhTClyiGKSRwHgGt8Ncob81hakYgHGaeK
JvM+091ufdzF3yXTanr/AGzSqY7JLtOmVycKgoTLkkmR8o/rQn3lKHxzjt9udlpuHsQe8Sio
Mbel81/foB7rrSa/ivCWxmH1Nsr/AKxbkt7hc/GyxLd9wpuu5Z2opp9PpaZx0uiUkWvKlpfP
4KE5OB8o3WlgMMTYi4uIFrnUnxK5tVTiaV0jWhoJ2Gw8Be640HEX1HTGTxBFIIhGIIrntBEB
xBE2wRTOIIqRiCKAQRX/AOMETEEQDjJginaCIeIIuPjna7YkESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRI
Iv6S8s5NK2tIW6T6ISVH+KPWR1r2XkuF7XWxXR/1RVHRChv2pWqLcK7Yqs4Zn2mkqdkp6VeK
UpUd4QQ6jAT7qgSkj3SApQOsY9gQrntqInN7RotZ4DmkeVwR5g+YOizWD4waJzg4XY7e2/mD
v8FvFe9KqV/2TK13T6kTU0hQbYdl6jLvS776lJJQpIdy3haRnCFrbPB3DOBy+jfDSzup8VkA
3N2uaQP7NnaeIDhtbS66Y6o7eHtKSEONgbEakeBOh+9YKHV9VdEdRlStzWCml1mlv5cYqFGY
D7OBgfXRn8aTj4Run+SUGJUmejqi5jxu17rHrsbfFaoeLYKee1RSFjh/CAbLZ1nxPrUuvTtV
21q3qxWZerzIla2WnWWnKfMEY9pUNpHmHukhO1ROFd45xJ6M8Qiq/VIJmtLRdlwTmH1b3GnX
W43C2SHiqk9RbPAS1gOU88nS410PLlyusLzviDVPT24JqrUJDNz2nLzQZaqLTCmXmNxO0TDS
s+WtQB28bFkHaeCI28ej+CrhEFVeKYi5bcEG2+VwtcDnrcDcc1j38d9m7OGCSMEDMBa3mNx4
aaralnxmtPLztSgXTelszdXfrT/ss2ZhuXLHmS6UtuIUCUgLLZbWFEchfxQDHPK/0V4zJXTN
gqBmABv3rkHY3AJ5WPiL81cgxvDmUzOwd2cZzAanR1721Fra3sbabLLVt6+dPT92MTVL9nnK
BPuYZmpNxC2d2AstuJSsoCgCOD8QfjjQ6/hzitkZZITccnAg220JF+uvgtjgqJKqlvE9mbws
5vy5FehGmdQsnUnTCQp1AmKYaA5JiWTJMMNJZ2E5I8oe5ySc4GCTzyY9R4dFiEUQrZXse1oY
4kG+YG4IcefK9+nNccraasw+oc6SPW5N+Xx+5dD1I8KvQLVV5b1e0rs2emXDlc03T0ycwo8c
lyXLav442ijpsaw4hlFiEuUfRcc4+agnFZCcw08lwGmvg29P2lNxpq9NtOrtLZztlXbjn3JM
n5tqd5x6c4jZDi1RJSuGKWfbnlDb+/RZCn4txiDu0s5aPivp1z6F9MtRaepD+m9pLQyPccW+
8ys8Y7tLCv3T3jjWKcV4vRTGWjeImXtZtnfIghbJQcQ1srgKqrld5H/p9i1D1U8HXTyuuPim
S9ethxxO3dS7gVMtHjBBZnErBHy3DPxjJ4Z6YsYhIM7mS2+tHlP9qMj7D5LbGTPkbdszzfk4
BwPne61k1g+56526WJl+jVGh1SaKsoTNU9ykTKhnsXpcutFWMclsAk+kdFwn0+04s2sic0dW
uEg+DsjvmVh6/CaOW7nRNuebCYz8CC0/DVaVdS/g76m9OwdmalQq7JU5pKj7a7Ke2yCtvciZ
lt4Qnnu6lEdd4f8ASNgeMd2lnaXfVvldr/C/KT/VzLV6nA4m/sZbabPFvg5uZvxstaKtpDcV
HStwU16bZb7vSR9pbHzJRnH48Ru4lZe17een2rCy0VRHcuYbdR3h8Rf5rr6nXmCUlTiCO4yQ
RF67goIZG7UAH4L8KfW4feUpX2mPJcSvQjaNgFm3pN0juiapVY1Eo1TrtCYtt1EixM0h1bE3
NzLidym0uJ+qhDXvOE5+sgYO6MDi2I0rZGYdOGuMgJIdYtAHMg7knRvvPJZ/BsG9czzEkCO3
s6OJPIHlpqfsW7lx30rVGZsO4JvU2aclbYUxUKpRpyZUpuZOwgOFvaEpfQSgn3ihe3I2k4jm
kFO6kbU0bKQAy5mteALjXa97lpFwNAR4rdK+BpmhqoJS1jCC5ptr0J8ee5B6BYpY6lpXTnqe
qN3v0JTcvuQ0Q0djakN7QSTjIBKQSEAJz24znZncOPq8GZQNl11Oupub+NtOpuVaOORQ10k0
7DlNhm5WHIne3kvn61dUZTqU6kreq4lpFUzTJJTji5de7J90lGCVceYDjn6xcwAFCJHBeFOw
vC3wuJ359OR5a2+Vt1g6qnjmxpjWHM1neJ3vl1t5XsPO63X6JLeRb1Aq9VWjY3RpBunsqKs7
VqG5zHzOExxXjepM0scHN7i4+Q0H3rqVsrGxDl+ftWnXiDatu3zqy5SZZwuS8kULcRu90uAE
Mtn5JBUs/aI7NwBhDaagEz9zf4aZj79AFzni+uMtQ2lj1DdbfxfRB8tXFYv03tFc26ytKS4t
IKm931QCcF5XwyTgZ7D5nI2qvqALh2g5+76I8udtysdhNINHAXPL37uPieXQeemx+m3StU60
lVUdtpNcfAwmaqk2mTp0qO2EZQpxxWP1oQB2z8eeYlxnDD/m8MnZj+FuZ5+Ya35+HVb9ScNN
zNlqwHO6E6NHgLHX4ea7QxI1TRp9b0pdMzbLSTuMvKy0s/TGvioFoBbZzj39o+J7Rg3zw4gA
JIBKepLw8/E2Plf3LNjDWRfsZLN+rYW/EHxv5r7dTracvPS+duQ0Wl1ecorwVVmpRkNqnm1J
3eaktAICgCg7wnCgo7hkbjGw+rFPWNpWvLGvHduSQD072uuotfS2h5C1PA0sIkbmtfQ6+Oh8
RtdY5p142/YNl3VT6nU5qXlLuk5ZqhzCWkvFglaHgsJKgCEkI43p5WraRgiNkko6mrmhkhYC
Yi7OL2vu217c9eR0GoWCqJYqWNzHPyhxBZfa5GoHxHPdY0vfSw6MIfrDk7T6sZmXnWaO/Kl3
diVZT58xhYynBUSngpy4FBWBgZ6jxL1/LThpZYsLwbfTPdbp5a7GwsQtUqqcURfUvN3WOTyA
1d9tvE3vovvtuzkW1XpOnhpaHKVTZyoOF07UuOrStps9uArdJjJ4BmkK4AiNVVJmjdLf23Nb
p0BBPw7+nPIRrdeqdjWPEXQHc2v9EcuuX+2DpZZk0h00na8xIy7obYk1NUtSnpkmTQyzMyq5
L31EFLKVPBLZUoFttxIQ8ChaFJ1DFcQZGXObq68mg71y1wk0GmazdbAhzm95hzBwOwRuAYBK
bCzfokGxaW6DW2umxsRlcC0tI2WsWoS1iyUm9SGZuXq0vKLYdqTSFyU9T1JymbQwtvcuWmGV
jcWnA9JOoUVN7QrEaROXvc7MQQSCBe7Tf2C69g9rhpmGWVp0dchXnxuqGXkFmne9r6XBFjcA
g2cALDosm6e0BukXy1Jqbm5i621pbNKoqGpF11teVBx9lKjT6lKPpT74bQl1LiThSTkoxk1Y
PVjL9Am+Z13AEWBs4jtI3sJu25ylu99AotRSy1LgWkNiYNS7axub33sQOYIvbTmuldTN4U/U
a2nZahy9BuN+13pmnvyzAnrUuOznQ0pS1MAEh9pYBBQQrIScj3FIRkcGppKF49aLmdsGuDjl
lilF7ZXA+y4aEHTw3BNYmGtnzQZg1psSCw2vo1zSRcg89CPsWiept2+zuTcui8bjlm3pdE1L
quuXdellvKJCS4pQLQChkpVlSTkFLgPux1nDaVri13YMNiQeyIDrDewBzaHQjQ9W21UvEJPV
mZRO5jhoXP7zL8gdMov5C/0XA6LEV7UNU1UJt6atqnzTk08HfpSiziwzPOHG4bNvl5+rlC0p
UM9zyTtdBLla1rJiLC2V7RcDlrfNboQSPJafW0jnuc80zddc8bjlcfIXb/VcA7xK6LWpu26h
VWVPl6QBBSt2YT7Wlg57qQjDiAM8FJPI4jYIGVLWG2vlpfyJ0N/Gy1ivnoJJbvu3z71vMCzh
7vcuy2ku5aQ2tdvanU+ZZbZwyHK4tlwIGTtTuKVpwVH3Se5ORGOqvU3n/OaMi517gIv42uPe
pVHHUtbalr2uFtAXkH3XsRryvvyXYKWm+puT9mq1SuNASkqaShpFUlHUqUATuaK1JBPJ3J7D
jMQpnYeHZ4mNPXdh+BsD7isxTjEmjs6kyDpYCRpB8W5j56eS5MXdrHY8kJVqWkqRIsMLy5M0
phCPKczuUtRQMg7jnccHOO3ERDS4BUu7QkvcTsHOOo6C/hyHir8hx6FuRuRjOpDQPPa6x5W6
5MUhpc3NVDT+obSXHWqPSZZ2YbOTyoBI+PoSPxRn6eASuEbGyt6F73AfafsC1mqndTNM8skT
7akRsaT933rq10dRtLqDMqzL2pR3vZUFCzMSraEzJPcuJSCr07JUmNiw/hqoicXyVDtTyJNv
In7wVpuM8ZUdQwRwUjdARdwFz46beQIWJXXA88te1KNyicIGEpyewHwjcwFzpxubr8AZgqKk
cQRT0gidoIrxiCIE5EERQxBEJyYIpjjMETtBEgiQRXPGIImCDBFdo+Bgllxsc7XbEgidoIkE
SCJBEgiQRO0ESCJBEgi+mi1RdErEpOtty7zkm8h9Db7QdaWUKCgFoPCknGCDwRkRRzQQWnml
yNQt6NLOtmjdQ1AplqzdUqGn1zEliVck8S1MmFrUcIPs6UKUSSlKQ4QQON6uI5zWcNuoJn1j
IxNHuQ7vPFumckDqbb72Gq3ajxuGqjbTTARybBw0YSeoFj8SuZa0A13rVQLVGu+n1VmTcWAJ
S5Zh1TTiSVOAt+YVBacKJHfgn0zHt2OcNxNzVFOWX6xNGmw1sBY6ActkOE4y6YtiljOXxcfi
L3B87Ls2hetd3aN1l+gX1flsVCirmCX23ag8/OU10jCigqJJSQBuTkdsjnOcfjeBUNdGKrD6
R7ZLaWa1rXDfX7j7jptmMIqauilMdfURFnMXNwfzuuB1eU9auok8qdrFAvOwp0k0x6rbpptv
zG9x2Os7VtuJUpRThSQ4ACUnkCdhMbaikb2cboqhvtZLN2NtQ64INhe4JabgEaFWa4TCoJnl
aYneyXC+nuGh32druuz6Z/oHtCrLTR6fS71oNxSXk1u32UOtTb8sEHKmU8h5TZJWEo++e6fd
AJxjcSZiNRF+skdBJGbseS0tDr6ZtNA7Yk6a7rIsjoYxlYxr2PHeAab5fAeHK2oWPbh0iomh
mpc0xQqrO1WlzKf7HmZcszLVXkHclIdlXhhaVJ4UnccKScYIBjOQYxU19K11UwMeNwQQWvG9
nt2I5G22+hIWPbw7SMOelJLXD6JDgQf4Xb/b713XSzpDo+vVs3XbGn9Ql6lNVinmpS1vzpMn
V6dUJNKnUKYS4oiYYcQX2SpoqWnzEb0kDfGNxHiaagkhrsQaWhjspe3vscx9gbloGVwNnWdb
2TY62UKpwSnEUlNGe66xGa7CHA253HO1xofcsL6Y2TN2PdL9DuGRqMpT6mRLzjLrSm32SD7j
zRGPvjZJI4wQVJJwoxtddXxVEQqKZwcW6ixuD1BB0sfPodwo2HYLPTSOhkaW3+tffzbr8ltW
mqasdM+m9oTdu1qqIdkJqdlG52VnS0aqwVtvMvNJdADzWFK27vfSoEHtgc5kjwjEqmUTtGoa
bW9k8wS03ab78ityjjmcwxWLwLAgu7x32DtHaeN/EgrajSXxcdQNQdEao7cEyVXZZwamXm36
e/KuzskrahbyzLbSA2rYVLSlzh0kpABManxFwt29VG0OvG7QFrm72213J5AlnPUk2WKg4eoY
JbMaWAjUPBNjuLbmx11bmtbosp254wDdvafUuo1qnM1Ez7Lju+lVBFQaRg7QQlSUukbue2SB
jueNQPBFS6R1KxzrNP8A5lx7jfMB7nK4/hWmnd2kRHL2SDfqRqD/ALq5fVDxSrLua0JdqQq9
pFc26mXWiqe20txpxWCB99a2nIPx259cRgxwFWyvyyROFgTdga77HH87BW8OwmGiqO0lkc2x
trYA/GywZO66125H3py3vYpyXDmAqmVgvIIPGQptSwRnIyQOxjMx8O0sAEVWTe30mW+0Areo
quCVoMdnfBfbQOrC/LXm/Lcp0xNKH97emEKUcdxnAV6RGquDMJnbmD8vkD/0XmWGJ+hYswaV
+JC0zMIk7kpNZoLqz5YceQl2XX8tyTwSfQjEariPo8q429ph8zZQOWod8D9xWvVnD0Up9my/
rq1od0+dTjZmKhatt02vOoOypU+TTJPrJ9VeWEFZ+ec/AxSh4p4rwmzWyPLBuC7MPgb/AGKB
R4XUUR0aHt6HceThqPs8For1geFDbDYfmmkKelhwmdUC+kDsNzoAdQf+fvH2x2vg/wBLVROB
HMBf6ux9wuWn3WWSrMBw/Ehme2z/AB0d/bGp9+YeC8+dbegupWA+6uUDwaSohO/CkLHptWPd
Ofgdqv8AJjueF8R0lc0ZTY/nlv8AC48VoOJ8G1VMb05zDo7f3OGh99j4LIfRb1dS3Thonc2n
F202Xabn55U9T6hNSJmWZcraKHWnUgbkZUEKC9p7Ee7kEYDivhSWvrIcQpnHuixAdYmxuCDz
5i1x112VnhzGYsPkdDWgtB3uCR7x4GxBt9xXEdPddsrUTUZ6kXLdH0RO3E+ZNicDRflj5h2I
KnE/qYyRlRGQNxHzyOOsrqakbNRRZxGMxF7O01Ngd/DXU2VaXFKGaaVtU855CQDuCDoNRsfM
DzWXOtPpDq+gnTkX5SXmZmoylUEpU1J/sp9mVLSSy5lCiS2XN3vlKcgtkgZjWuEeKIcRxfJK
QGll28ml19RrbW1tAT9JXuJIJafCw2nudRc7m34X3NuiwP0f2W7NXS0qbCnXXJoFZUMZQ2PM
/wD2Wx+ON34lnMNI+x1/HT7ynBNMHuMltyBr0HeP2BemKq2xot0ftVGbX5Ym0v1aY9FKT9Rt
P48DHxMfOEcD8S4hMTBfLlYPtK6XUztia+V2zRdeb1Nk5nUS9pqenit96deW6973Kio8pz6D
3QnPoltXxEfSzslNAI49A0AD3c7e+/mQuWxQPqZ3yP1uTfzPL32y+DWuPNbW6faeyXT7a7dZ
r8pIuVdxozEtKTjnkysgggAPzJ+sCeyG05XgYGCVKTyrE8RlxmoNJQkiMGxc3VzvBvKw5uNh
zN9AemUNFFQ03rM5APU6D8/ndYy1V6xZK6ajtdua46vs91sS7TcpT2R6BqXSCnaB+vdUeOY2
PC+B3wMuGMYTv7TnHzeba+TbLAS8d0TXFrXF3kLD7D8yVyujvUTJt3JJyVwN0esUKrocaZVM
yRkn0PJAJZWUrUncUqBSeQQeIx+NcOSNjc6nzMlZYmxzAg7OGgNtLEbqbQY+yV7e0Is/2TlA
1GuU6kag3Ft1/CRuCsaXagpTbE/Uf0O1RKESk1LuKUiXSknDMyhJBSUAbNyT2HOM5g+CCupr
VjR2rb3BA1vzaTob72KlmZ8M9ogch57htuTmnl0I25r+9Umrc6lNRZ64aDcUuxJWxJGeXT6h
KMtySg0EZUk7kqb3uKK1Apxnd3ziKCGrwilbS1ERLpTlzNJza305g2Gg1vssc2aDE5RNTSgs
jGoNrDx1s5vzHxUlZatTtbt+2PItyZs2WptYcpzr6pWaaTLK85RX5ivVYQSrYsA5557X3dgI
5awFwmLoswAcDmGXSw6X0uPJQHsf2jYw1vY2cAQWkWN7b+etjZdrD+m0pO3/AF2bmJ6Zp0zS
pKplgy/lyTNNn3GJGaQlxHmfVDTJGMgKbwCTzGHfFizxTU7AA8Pe297uL4w6RhIOW27t7aHb
kqObQRZ3SatIBN/ZAcAxxBF73sNr2K7HXbycqLM9TpGuvzTyLOk596ZTLOM0yQqjbbSUuuKd
A8yWnGWQHQpCk7wlQ97OIMNA2MtmmjAHauaBcF7oySSAG3s+Nzu4QQctwdLKfG+eRzmQPuQ0
Elw7rSNjc2u140NxyXaqR1BzqpusTlrp+i6TIOSVSmapLoVPptR51kMzUtMqBK3Ke6QpQKUg
JBJHCcpxEuBRkRx1er3B7Q093tQDmY5vISt0Gp199jP7RsbjJUOzEZXWGuQm+ZrhzYeRG3Lk
u31O55TROhvWjNUWSr1VTLImZey50mepk1KkqImaNV5fa8xt2rIQvlJbCeN25WPiidWvFbG/
I0k3nADXtdoMs0LtHctR1uNRpYippqz9Q3RrAw9mHWu039jPoRbbX+HYi3E6qzrV020xM6gV
+Vuz6McmDRKRX3EvVFDHloPle1t4ccSgFvKioKUlSHklSwsRfw/OyYtw2Mx5rZ3Mvkvc3OR2
jbm9gBa4cw2FitgZRU9G3sm2zlhtcNGxvY21J1sTryJAK1lrc1XNWJZ1dvTAqFADUw3M23Pz
7RmpIJ4UhKT7yh7pKkJyhwKS4kAq97f4WU9EQKoZZLtIka05TfYkjTnYE94EZSSBpr0zp6rN
LDrGSQ+J9gQQBe3LxLQS1wIc2x3wTfVdplGmpZqSVXLdcdYLDqpkB9p4J9wbFE4eZGOSfeT/
AJWI33D6eV7S6TLIL3FtCL66/Vd8j4LnmK19PC8RxZoTtr3rjbn7TR5kjxXwUa0K/LMtTk3R
Ja77fWkiXUpxSQRzy06CdvIPuKyO4xF6espnXYyQxPG+n2g7+Y+Ki02H4gR2pjbURctf7pvc
fynTkvsMrZk6W3E0u4bZnpNGJptotTS0KyP1RlaEEIxjBKMZV3PEeGnEANJGSA7bj4EE6+/3
KrRhsu8boXt3y2P9ppAPvsu02LpwmpUFurWtc8tR6qwFBbjM8JRx7Bxy0lZW2rBHB9wg5G3t
GMrsSLJTBXQF7D/DcD3kWI+Y8VmcPwmCWEPpJw2TqDlv5tvcH328lytwaf6j2nMTSatdN5Si
2SEzXsBXOuDGFAuIQVpWBkEE/wDW4wIkNfhFQ1vYQRnpezR7rgW57fBSJsMro2ZpKqQD+EF3
xGvzt5rFl3auV6zp9320VCuBrGHJ+kNoGMe6VJcbCknHxB79zG00GCU1U39WRH/K8+/Ykfnk
tLxPiWpw936xjpfFzQB7wWgg+74rG966yuXpR5iUdpFFSZhYWZr2VHtLZBzhCkBISD2Iwcji
Nzw7BW0rw9sjjblc294JN1zbGeIXV4s6Fjdb3AAPlcAC3uXS+47Rm1ragGYIkEQQRO8EV447
wRArbBEHPeCKHmCK5/8AxQRSCJBExxBEAzBF+lYgimDBFxwGY52u2JBEgiQRIIkESCJBEgid
4IkEX0UwS5qLPtZdErvHmlrG8J9cZ4zBVFr6rbyT6atGp+xWKlZExUNR5pttCZpl2aVJvh4p
SSlEuMK2891EY5HOI0tmLYt6wY61rYG3NiBmFvFx2PkFuMNDg7qfPBeV/wBUkg38BoPmuqU9
qXtuuOSdO0ckVTjKiCialXplaMepySBjj14jNOga6MSyVxAPQtCxPrhEvYw4dd38QJ+24Wwt
i9XOqVKpj9IuS2rOpdMqJbTMOTBakZx1CBwlwhYddGO247ue5BxGlVnC2DSSCoppZHObe1ru
aCeYuMrfdotqocYxftQK2FjG+LgCOul9b/HxXC33YlAk3/p1u4Gb/tapqcenqUiV9oqFPeUP
eDT4DbvlgJSUn8EABSFAbjkcPr68t9W7IwSMtZ97McB9Zvebc7HrqQ4HRRavCqRjn1ZkM0Li
SWhoLgT46EAeW245rFlu3Rbxr9QkaLOJVblbmDuoleT5jTbacls+1IGELTnglKUg5yexjZZ4
KlkQlnb+saPbYbG537nMe8nwWuUc0BlMELw6J5/Zv2HTvbNPjoBzXD6sWrN6WuN1KgzM5PUW
obXkzCCfOllAjCFuJyAM42qQRkEesX8OmZWjJVgB7dLcj42PzB2N1ZxYz4aTJREujdbXmOgJ
G3gRoRzXdtBtaZXXC4pW09T59cnLTI8ijXA00kzdHmFuAhLvYvS61HBCzls4WlQ94HEY9hMl
BE6twhuYj24ye69oG4+q8DoLOHdI2U7h3HZKuoMOIENDvZdtYk6g+Dup2Nj1K7TqFL1zp4ue
oVFc2puZpdVS0xVJFa0fQ86yslBzw41M4R2WE5B4KhzGFwx0WIxMbGNHNuWn6bSNfAs15Xt4
FbzV18NNnFVqDuN7fiSN+R8VstpRr3TepW95EViRpD0tecqKlS0TTKPZ52YCktzkijdwmZZf
KtqCQHUONFJQtQSrScW4bnw6mfJSucHREh1ib23a/T6Lm7ndpBvmCkYBxM2sk9VqmgtIux1u
QJFneIt7XTfmVvJU+i2h6tdLlatpARTpyizjT7MvWH1vSlLdca4LC1AustOgoKhyElOdmUq3
cqwriupiPrs0l2BwBLQA6xJBLraOs4WPncFMSqxFXsAYHte02trmynYi9rjW1rX2vYi2l+g7
tU0B1/Xa84X5GeVOP0GpUqaBU9LqVlp5tCvf2qwSpDjZUk8EJXjbHSccjiq6L1pzQWtAcHC1
jzBOwI6g2tvcbqayqFTFkgkIuA4cx4Ft9d9LXHRdB8UzpzkNEbulAmWQ+0iTYDE3KAMvzYKV
qK1so9z0CgtGAoL4J2GNj9HuKyVTJIs9nAm4PebytZx1OnW9ra7hYLHuzfTNq3svyNtxbc2G
xBv025LEdrqvpPTe5VaBWXZuionEMLkZ1Hmo3qSQAFkBQySRgqUOR29NiqBhrsYFPWRgSlpI
cNLgb7fgrdK+vFB2+HzXH1HG/wAL6jyJPuWHqVf9w1WfKxTZVqYQtKAtpKg4VDOAnbkk8dh2
5ja5MMpGN7zjbxOnzWr0eO4lO8kRjSwOnPpoDcrJWnvUfqdb7YRS5iemmJdRC2XJzzGCTxtK
HNyTyexGc/ONfreH8Fm/akDxtY+dxYrOQYnipd3Yg624Bt/096yTSOvfUS1Gw3WbYosxLggK
amglslPfaVNgYJyeVIzzGvT8C4PMbwTuB5W1+3fyBCyQxvEYQTLBlP8AE64+Vvmuw274nktS
mW01ChTNKSlB81te6bkioZ5QtnK0ZPbLYHxz3jF1HozMlzDKH9CLNfbxDrA2/m+CuN4vjYD6
3C5luY77fiNR7ws86RdftuXbTUJanHWJd370pt1xE/JqJA3JDjZ3JHP4aAI0DGfR7VwPuWgk
a6Asd8Dofc4rL0mJ0lYM0Lwfz8fiFzN36I2rrFIOTNvTkpSp59JPs6Vh2Rmc+mz8HP8Ak4/5
sQKTGq/DnhlW0vaOezh7+fv+KyYeQLHULUDqO6MZqjT7ktOU0SM2rKm23CfIfHqWXQDgfLkf
ECOwcN8bRysDmuzt+Y8x/wBPesLimDwVjLWB8Dp8DuPI3atTbp6eJi2bifDcopDyGXFLYWry
XFADcOQcEHbjeg459I6fS4lDMwSsNweY1/Nuh181yzFOGposzItQATY6OFtRfwO2Zunku7XR
qfcWs5l5+vTU9Oy9RlQ3MpfJUGir3FqaUCCktJUxtIIylOFZEQKLC6OhvHTgAtOlvDUA9bkO
v0OytulqquNvaXLSBcefTxFwQem6yN0l2R9GTrbanELMgx7PvPG8LXsSon1wGlJP2CMBxhV3
hA6m/wABf710DhSlEELGj6IPzIA+TVsZ4pF9JtPSGj25KLShMw41KBOe7bCEnH75iObeiug7
eukrJBtd3vcfwV/iWq7Okyt3cf8AH7bLBXRRp2xXa+/WJ5jz6fbzCZx1rGS+skBloA99ygM/
IH45joXGeIPjhFLCbPlOUHoBq53hYX/6hRuF6ZhPaPHdaL/HQDz0sv69Rmp7FfuJ12pys1Xp
9CgsMMJ8yTYVgZUnPC1n1WRjgBIAEe+HsJkp4BHTOETDzNs7umnIdB7zc3VMYxSJ82adhmLd
mgd1vlyJ6nVYqTqNR6+FS87KvSS0pILLks2O/Yj3MH5gkk84KSADscuH1kJzskLh4k/j8xtz
BCwkWMUU+aGVhYehA08tPzysunXfX0y1KTILUh+TTtLS8kowM7T3ykjJGc/YSOBkqdmdwfJo
4c+fkeo/JCwOJVTY4uy3byPLw56Hpr5G2g7VZGqUxp1pbWqfNvzSnrvZaEo/5pDjDDbp8zB9
SVIRhXfGYwWIYSKqujlYBaIm/QkjT5E3HVZigxl9JRETvJMg7v1gNjrz5WPRcjW1zmkOi0tU
Zd5xbt+h2XmnZVKQ43LsrSrY4BgkOFaT/wCh654jRBlbiJheNILFoN7ZiLXH8tre9S56n1DD
hLGCXTbuaBcN3F/P7l/KyXhKVNb6J2ecDltmhJaTKK87zJuRecISnYScAkZwRhzOeyou1T7t
Dcg0kz7i1mvaOv4be5YyKPOTZzjdmWwFjctLhfT4D4q2HOSCNCLfnH1zzP01XDbM+qpOKEiZ
YNuOoV7mSPLVNpX6YKdwBwYrXyS/pCWJoHcZ2jcoGbNcA76d7Jb5E7K1QinZh8NRIXAOeY35
j9GxIIH8Oe/mOqzRb1l0a0rukZy8rhN4IsOls2rd1IkVKdK6cpra0tryw0o+Q5uQoq3YITyo
GNKqa2aeBzMOi7Ht3GWJ7rD9YDdwN8w741Frc9itqpKERzNZI8vMceSQbhzXN7psL7EZb77L
tFt6kVqXetSUtMuG4qVJv0mn3HJbJlN30YhRblZ9tSdqlN+TgqKSUkHjBJjFVFBTkTurf2bn
Ne6M3b2Motd0ZBuAb3tfXzss9huFMDqd8jw4i7Wk2IkYQSATyNh46aeVkL7tnRS32Hqc3KTL
FOnhJzwb3sO0LIbBdIG8pZbJYezzt8teBg7Y9OoazEJS2W4Lm5m7EP305Aud3m+NxfUXWXqc
YgoqbNCCWQnK4bmNtxqL62sWu10Lb8122Tt9huoSs3qNcNfo1RVOqqNpXpR3kz8m3kFsNbQk
tpQ0tawr31JUzMhISAFKEF9QezLcKia4AZZoX91x53GoNyALc87b32vhKxpkkNNUO0vnidr3
SOpFybHQA65TYkrp/VfZNUp85IU3VS1WpdCnEtU267bllq89rcVAOqbR+qe+C29haFIJABBK
xmeGpY2lzsKmIdu6GUjQkDUAm9jbVuhBsdNjjcac6ePPVR5mutaWPNy2G3LoRcajVY6qvSZc
loWw9cU4x/VP05qQceZm5N3yppsIyFPD3VoDyAnC2yeTwooVgnNs4ppJ5RStd6tUiwsRdp8N
wS0/Rd8LhYxmB1DI3ShzauHQkD2hpy6OHMH2uoK6qnS23E0Nit6b3bVqRN1LJDL+ZOVnkhQC
kqcTkJcSeCcLGQApKYyb8SqhIafFoWva3mO84aaEA20Pu6glWosDgmibXYM8xud9G+UG2/eF
7O9x6ELh6pds9b11SL9dnUVhiQJZW8G2XZ2VSoYU2rO5HOchJO1XcfKUykjmgc2mbkJ15hpt
seR+8bKklTLHKyWsIeW6agZ29QbZh9xGq/pM2dppV23Zr9ESKa423ubVVqY/7NPOZH3pBTuS
2rBJIcXj3TjIxHgVmMR2YYs3XI5twOpvqR5DmF6nhwUu7VxsTze12U+AtpfwJ+S6NdmnBM57
RbUjTltKSVFVMq8uWScjnyive1knG3t8IzNLiPdyVbjf+Jjr/G1j5/FazXYUDJnw+IW6tewi
/kTdvl8F1e69RNQbLpyEzzNZap7KwlCn5p16VCiDgZSQjkA8Hvg8d42HDsIwmpcXREF3OwAP
zF1puL8RY7Q2jmYWsG1yS35WB8j8FjG67pm7zrr1RnfI9pfCQryWUMo91ISPdSAOwGT3Pckn
mNxpqdkEQij2HU3+1c4qql9RK6aS1z0AHyC47MX1HVgimefjBE7QRCIIkESCJBEzxBFTBFO8
ESCKk5MEQmCJjJ+EEUwfhBLrj452u2JBEgiQRIIkEQwRIIkESCJBF2mztGLkvtxpFMpc1Mqe
SFoCUElST2Vgc4PoYsz1EMLc0zw0eJUiCkqJ3ZYIy4/nmu6SPS3cNrTjc1UatI2462fddXM+
U639mCFCIgxWnlBbEDJ4Btx+CnHA6mOzqgtj8S7/AKLYjQbq0p+jtJlaZdd4z92U6SXvQxIt
EPk99qnMBLic5PvknP4RwANWxfhaatcZaSnEb3C13HTzsNQfLTwWdw7iejw+Ps6iqMttg0be
/n71z+sN72b1kXuJnTuWp7NRnwkTFJrss5Jzz6wOCJxjKCcJ95SxtOE55MWMHpcRwCmy4o4l
rb2cwhzQP5H62udADfe2gSrrqfG7fo2xfbvNeCwkjmHDTYa3NljQ6Xv2c5OmbnatpjcVLCh5
NYPnMTZAPDbyAFcjge4tKsjnvGxjE/W8uQCpidzZoR5tOnidQR0WJioJ6ZhlzGlkb9Y6HrYj
7LEHquuVK3DqGt1VREtKVDAfXU6f77DiT+E81wofakZBznjtPZUNprNi1G2V2+nQ7fcVDmoz
WjNUDI/cvb7JB5ubuPMajmFwNuXXc+glyuzUgXdswFSzi1gPSNSaP1m1g+64lQ7pPI+RGYmV
FLSYlCI5eViLaOaeRB3BHUfNYeGetwmo7SNt76X3a4fYQem/ku8U2waBrtTqnVqE1+hqoym6
YmqDJKMwpDWOVy7SiHHmwfrBslSBklJHIwstfU4c5kFSe0adA92gv0cQLNPQnQnY3WdpsOp8
Sb21MezeASYxcnQbt5uHgO8OY5rIGls7VNVaZLU+RXO1u66dLIkqVONBL0jc0qjG2nT5Wkp3
IHDRfT7xPlE5CCMBiEUdFI6V9o4XHM8HR0bj/wCZHY7O+nlOntjnfPUlQ2enDMrpCxpAO7Xt
Goa7Qm4+jfl3eQKz30SIkuoORldPmKXJac3BIrXOUOUWykuTdVK0pdallPHzGy+yjaWXSlCV
sNbVKypEavxXFLSF1UyQ1Ifo7XTLbS9u6SDsRckEggaFbDgdc5jW1FRTiMRgi4Goadb2JvYH
fwN+q9OdDKPcVY0ZnrDq1wy9Lv8AlWShyaqq01KoTfllLja3kJU2gvN+XhO8hG0JB4yVcKkd
TS1Er+zyxSDYXY1xBvlF7uBIB1Gpub66q9iUjaeaOvgYXxcrey3NcE3A9l2a5Ddb7dBhXQ/S
Cw7o1tFQeTXrjv630ol3qnXCtf0ihuYK1FphCE/f0qWnAQV5Q2MrBGYzmK4rXMw71bSJm4Y0
DQWsQTe9gOR1OumgCmVUZZIa4juuba4GUNuNN9Lab2AB5c1/frptSXumyKjWKjOS9too099G
uTE4mWem5lsqU61uSQAlW9Kse9gBPbumInClf2dQxsLTI462GZo2tfQ9NDp9yv0GdjTCCAHj
NcagcjYkHe99Vg+1aTY9C6V5umSdX9rkHH0sLKkqUZk8rJc8rZxknhJ5yMkgYjaKirxCTGWz
OjLX2v5cu7mv7yR5WOqyDaU5BGLFnjbXztY+4WCxWNCrNtRqtzcpSaWxTHZBx9SAysoVgJCi
2oLJKXEq2nGDgkd8xs54grZxHDI9xcHAcvHcW3ba/TYqLHhdHTZ3xxtDSDca7/HmCfsXB2no
Q9Iz7VW+k00hiZSSZOUUksSy9pCXElQGxxG4ZSMYzuH1cxlarHo3xOpY485Fu8RYnXY73Btv
z2O6iw4c+OUTvfkB3aNvAi/MdPesCaj0aVZZl3564nVKngXpOmS4HuIJykYRhRVjuT6n8cb3
QPfcsggsG6FxPPmtZxEMID6ipJLtWsHT3anxWN6taiwpb0uxVENgj74l0A59SQpR/jjNtqdm
SOafAha7NQ3OeJrx4g/cT9q45Nu1GlTgmmhNtTLYGHww4w6kDkHzGsj4Hn5fCL5nikb2ehHS
4I+DrKA+injd2huD1LS0/wBplx8lkvS3q1vjTGdChPKrDHBLM2suHGecLRhQPp7yTGu4nwph
ta2zmZD1GnyOnwIWcocfroDYuzjodfm3XTxaVt1on4jNq6nUpNBvCXblkTB2KYqX36VBxwUv
Dlsn0Jx6RyLHfRvW0b/WsOJJHNujve3Yj4rcKHiCmn0d3HfL4/jZc3rL0r0W66Kiq24tycYZ
/spuWUsKmZb13suJ+un445x9YERjsG4pqqaXsawZSdL8j4OB2P5BWZlZHK0CTlsRy8j+QVrF
J6eNWDerLE9KonKNPPlkFIV5aEOKwd6QcJKkKWnenjchsnkR1YYsKumL2nLI0X87dCehsbHX
U9Vr0+FBsun0tLgadQSORvz2Pwt27Ta15rT++5uWqGZhuYnZeUQ63+FkpST3+LgcyPrbiR3j
DYtWMq6dro9LNJt8fwtblsstTU74C7NsbW+GvzPvXV/FHvlVXv622AslCGJl8g/gkzCk/wD7
H+iMh6MKIRUkzupaP90H71pHGtTZ8LB4n5/4LtHSVVZegdJ1z1DcRNTdSZlEjYobgGMnBTnP
1vhxjuM5ixxJDJLj8MYFw1hPxf0Pl7/cs1gchGGl3U/8I/P4LCl+VCvJmVTMmlp9DgIDKktp
CweONpJBOD3JMbdRRUf7KW4PUn71iq2XEGgPpwHDppr8Fjm675lLgl1ofZdk6g2cYcGSn4pz
ySPtJ+z1Gdp6KWmdeN12fn3fCy1evxenq2ZJWlsg6/j0+P3jmB0xXnSqFRqzUacZWm1uYLSG
1L+/tjYpwLW2cFIWhtwpPrsOQMjMAcS4c+WSGF93Ri56HUA2PgSL+ehOq8RcO17TGZm919/y
elxt15rsVu6DrrOiNauieE5OM2xMsypabCPYW0OIcISVk70qTtSSsAIPI5JzGPqcdZHicdHH
ZpkBNzfMbEctiCCQB7XPQLOxYFJ6l2tScwZcW+iBbSx3uNLnblqre2ns5SOmSQrMxNTDzlOq
ApdOWXkhKk7C9MIU39YlK3kYUP1vwi1SV0b8ZfTNAGZuZ2mu+VpB2sQ0pXUUsOExy5ichtqd
xz08D8uiyJdFQl9P9bdKKzKy84X6uqVmXJVTaMqllSiJVohtP1XQlJGDnlPfPEa9DGaugroX
EWZmF9dHB2c68xc3v4qbPSyMmpIdu0Oo56ganxGot0Flwt10ySmtGZfSiVksKorqK7VKq40A
3KTRW4w6FLODs8gIT24WnHOYl0skgxA4493tgsYy+7bBwsOua532Kl1OFxSQDDW6ZAHk20BJ
LTrpuANua7JN1Nv+rrTdS5mdTJ2RMUpu3qhNS4CnKgtpv2VSi3k7lFIbdOc5AKoxjIj+jX4O
xuacOMjQdmhxzjXkL3aOh0WWYG0uKR4t2n6nswxwGpcQLfg7mdF81I0+r9K0rrFr0yXlZ1mj
1h2tWvXJNwCZmGmnkPKT295JbWvcPrIyrulOIvvrqWWujq5SQXsDJWHYEtIv53AsdjYbE3Vq
DDK2LD5MPa6zopDJE7e9jcN8M2tt7a6Lu8my5I33VrqpVMrFeTMoXL3NR3mAHZgS6MJQrCSt
l32Vx1SVEKCg0pKslJzi+z7SmZRTvEdtYnjYZuY5OGcAEaWuCLAhe8RlZFVyVDW/tW2eLaEg
6XHI2NifJdx0evC5dGNKKo49ZE7qVo9NAsT0qSmYcp+EJCJlKULSUFbZQHULIB4VwdjsQsSg
pK2qbD2rYKzQtdYi+urb2NxcG2h00HMKEJpII/1TS9je6RnHTT2udiLEa+JBWUZq3x0xacS1
8aWyZ1f6eLglCup21PNTD87TGApXtCWxu8xlyWcCzwMAghxGFBw6320eJ1hw3GT6vXt0ZIC1
ocfoEEaODhbQ+TTu1eGYhPFTdtS3ja1xLmgE6aZrg8yOeo5XuAsB31eVJtN2o1fTCr16Votx
7KlUbfmXJh+WeQpsbZxhYd/VQ2AFIcBLiEgBzckY2uipZqhrKfGY2mSO7WyDKCDfVrgW7E7F
ujXHVtistJ2tO8Ylho7kgBkvqSLXDhbQuAO2l9dbrCEzdzWsU5NSMgq1KTXF4cUha/ZFVkjG
0srV978/AGCraVpASSogRuTaU0DWyyiRzP7WT+YDXL1tcA62GqwE1dTzzuZTljJHHXdof/EL
6B3wJ2N18bt0XrZdJY+mqK3XqZLJLUtPzNPcUtls5BaU6ghRSDztcKsfg8d7gpcOqZCaeTs3
ndocLE9QDcX8WgX5q2KrE6C4qWdo07Egn3dR5G4HJcTdl/WFc0sW00C5LRmnmkpWuWmTVZJ1
WBuV5bhQraVZO0HKQcc4iZS0OJQuzdqyVoJ3GRwHIXbfXx5rGVeJ0MrDHIx8RPMAvYf6ui7j
0D0bS9Op05JX5bMhqK1Vw2iltIl3GpmnuhS/MxLqWnzwpBCsJKljy/dB5jBcevxx1GyTCqg0
xZfMSRlcDa132OSx0ubNN9bK3w1SYc2Z7qprZwdgG2cN72aSM1xrpci2gXTfFW0HmOmbX1+m
UJyaldPrxlWq3RpNAU2wwknC2NpAyWnBkBXvBLiM8xtPof4gZjWD9tVAGqgcY5DoSSNQ64+s
OmhINloPpQoKjD6/sY3n1aQB7G7AX3FtNQfeARdargZjri5YmOYIqYIpjiCIYIqORBFIIkEV
7fOCKdzBEHeCIYIkET4QRUjHpBFM8QRXcYKtlx0c7Xa0giQRMwRIIkESCJBEgiQRBBF3XR/q
EvLQmvJn7Vr05S39hbW2MONPIPdC0KBCk+uPjzELEMMpa6PsauMOG/keoPVSaWuqKV3aU7y0
+H4bLv3+yFXqfURMXVp9SKxNvrCnp6RU5T5h3GPQZRk4HOItQYVLTNy0kzmNGwNnAfHXRVqc
Rhqn5quJsjuouHH4afJbFaJdP2kmpsgJtxM7ZK9oIFxuBxhKyMnc8r72EDsMAqwQfSNPxrHs
bozkbab/AFe/uaNb+ZtyW4YRw/g8kXrD4TGOjze3vPdP2rr+otDmKEzOSNvztXXTpY7TUqAm
VqchMNjBUsoYdDqUjdk5TgEHHHMZOgmZJlkqmNDj9F+ZjgeQu5pbr5/gouJ1hYx0dAXBgt3m
ZHNNuoBzC3l1XQKJW7kv+XTT5G8aFcEqkDMjVFrQEjPomYSEpwMcoWCM4jOyw0dKe0kgdGer
db/2Tf4ha7S1WI136uOZkg5h3/6hp7jdfDcGk0zMuOCdplZpMw0OTLOipSIVn18tRW2Pxqxx
wIvQYm1thG9pB6jI752B+S8VeDPe79cx7COh7Rl/ddzfmv5ydTvrTC23x5bb9uTTZlnm5hgT
sqpKgDhSFjc0vgEHCVDHBij4sOrJgb/rG6gg5Tp0I0I6jUdQrQdi1DCWm3YncEZmm/UHUe8A
9Fz9k0+zr89kdozQtC5GSXVOTNQUxKFSANvsry87XFe9hLq0DdgBzkRjq2SvpszZz2sR0sGg
u1+u0WuBpctDtNS3RZXD24fPlkpWdjKCNS4gebSdiN7OLfByy7pjptMaw6gyzNUrlxWZfcu2
JldVYkHpCTqTezLfnBJCUOLwMTCV+U7u98DHmHW66vZQUbnQsZLTnTKXBxaeYB1JA+oRmby6
DNwUj66oYJXv7Qb5AWA+J1sT4tIzb689x9ONSm7QrYka/bzNk6mlZMhfRkJCoP3HNBYCcqZK
mXHcJ4U08PMUgpKgs5Vyuso3Ts7WnkMkDd4g57QwW/i7wHm3Qa2sNNtgYAzMRmY4Ws6+mnhr
b6wN7b7LKGneq07qjU2r6u27ZesUCz32n7nqTU0ZKo0ZxKlITMKkGWy6EPfhtTBJStJSNgIB
sSYEw5oGRZTJpc2dYEi5zOPeA5ZG5T1uqVM7KdnqsAt9UC+V2ns6aAjqTe2pB1XT7363Zyid
SFtUi2hKUOWp02EUOutuNz5uSVI3Ny70w42HGVhpY2oyCN5SvgpWJLuHon4bJJq4gG5NwQQb
A2FgbWsNNBt0XuCnjc/sqvvB1rt1AHWwBI1OpNze1xzC1Rv3XwXTqHdEu05MfRV9svtCXcXu
XJVJlXmIaOTnIcG1JPdD2O4VG10eDugpY3WGaEjUDdh0J+Gp6Ea8ldkxJhl7PNvoPPp71xdk
6uCW0HTKrdKS9UCvBPOAgfzxIqsNviHaW2b96nU1YPVQb81kTQq+G9TLRn7fUttx+VBcZQoZ
K2StC1AAnnapCj8t/wACYwWMUnqs7akbHfzsQPiD77K7FMJWFp5WPuvqvmtG6GU6j1abq4U5
TfbDJtoeOWWCjHvkZxuJUR6cKzwEmJckMgpmR05s4i+m5vy91vl1IVt4D5ZZZ9gSLeS61qpQ
6pJ1mvT1Postu3MsyKpg8usFtGxacYSlvKidxUkenpiNhw10BiijqJTY5i63N2Y3HUnwsTbX
xWHqJJmmSSmjFxlaCemUW93XVcBbeh1ZvurIlPpWbuOrPNpdfk6RJhMrLJUCUqceyG0A+nvK
WoHOADEmr4ioaNmdkQY0HRzzYk8wG6uPjewB0uVSDAqqb96mJJ17os0X+XwJ8rLtM70iUezn
G5evXbQqPUHQCJZyZMxNJAyeG21hZ9edvxjEM42qKgZ6anc9o52s34u0HxUr/JuCMgOk1Pu+
8fYvnnOkKlV2SUqUuemzSgN+yZl5hkYyBnLiFYGPX/8AHF2PjSaN36yncB1BafsIv+fJJuF2
WuHj+tb71i7VnpGuWxad9ImSVMU1Iymfk1+0MYPqSnJH8XeNowni2gq39ix9n/Vd3XfPQrW8
T4cnhHaNboOYuR8rke7TquJ0M6wro6c6w3JvPO1K3t48yScd/Uh+vaV+Ar4Ee6exA7xfx7hC
ixaMyAZZfrW38HDmOvNYOix+egk7OXvR9OnkfyD0G62bn63Rtb6TI3RbTrD7jxU440n3Pa1A
ZUkpH6nMoIORjC+M9wTy5tPUYZI6irAQBz3t0IPNh5dPiF0OiroalgmgdcH82PQhd8e0taui
0afUpJtpL8o428UOnatxKC2pJTyc4SoIOOU7EkcZjCDF3QVD4ZToQRcbC9wb+8XHW5WZewOb
otRPEvt12SuC06iQotvszkruPfc28lYBPxw5HWvRvUgxTw8wWn4gj7lyTjyFzZYZBsQ4fA3+
9d26WKOi8ukSoybrraWZa4VPTSXW1uNobErvTlAI3ZKFHGQDsAJAxjHcSz+rY62UNuTGA23M
57H4A+O+xWw8PRmow8REfSN79Lbcr6gFdLrlky1hVs1cvy78rLrBdYdlEoZR6kLYydrhBACV
Epwd3vdhl21z6mP1WRmRx2I3Pk7TQdQL8tN1clw9tJKZ2uvbcW0Hu6nkCbDfVcdcuoumVcoB
um17dfomoAcUz7A4559PklJBKpmWaKSVPEe95alBCO6QdpMe6bDcZikFFWTZ6a18wFnuB2a4
7BvK4F3bG11rrq/Dpc1XE202oAOuU8y0bE21A0AN+S4vTLXur25ohcdGfYmKszXZoTs4XH1K
fbbKg2t1SjkrJUG1Z+0DhRiViXD8E+JwzAhhY2wFhYnUgDa2l/l0CuYXi8sNA97ml5cbnXUD
YuvzOx+xfOi6qpZrNQsYSrU3Kzc1JT7sylIX7Qz5SsvN54KSFBQPoEkd8x6NLBO5mIuJBaHt
ttY5tjbnoQequCtngkfRtGb2CTa9xY3c3w1B8ALb3XCzdeqM/I0ayKg2DTqfNTk688taR7Wh
1QWVDsd3lFKMZ5KeBkARLjggbJJibDq4NHll0sfC+u2x1Kxs0lUxrcJeL95+v1g6xG2ux+Xg
uYnuoSarXUvM3pNMvOOW5NMppQmGg4JZTTyG5fzUgBJShKio5+scepiIzh6JmFNw2M6SA5ra
XDgS6x11OgHRXG45/wDUXVcrDlisAOh9kdNBcnxXb7h1Vq1O1Sm7IkJqSnpu8Sm3Kq6xT0JY
dlkLcQlLScbslZW4SRuUrb3jGjAqbsBXSAhsF5GXdrmIBJJ2tazRrYC6yr8UjM4oGXd23dJO
2WxaCOmt3H3Bdx06r8teGoooc/brzVGtCUUilWw4R7TW5ltmYemSs84IQ4n3+OMJHPbX8SpJ
Kel9YimBklPfl+ixpc1rbeFwdOtydFsVPWufVyQSx2bELsH0nODSXADndp+y1zt2ax7d/RVp
tXq1aMlOnU6hVIKcpTkxmXkJF8rAW6x9VOGiW1JyUpDas4UcDH1lR2FZFT1zgKV7fbA1c9tr
gO31dqDubi1wshSvkmieIy3tgc1joQ0khtxqLjTTz575okGnbWqcvqfpJ+g+8rtowZlrtS1N
vKk/vKgJxxTi9qfJCQUl/Kj7ra0pV70amZ+1BwjHO0ihdcxaAO1HcAAucwOobpzBtortU901
GZKUAOJynpcWzAE9fInlqdV2a2tWpbS/WO37n0PlCqlXQl6n3lSBOKRKGVW2XJV8BafJCGHP
NSVuBKkJcKcbDxDlp6iqwyehx95a9ha6J1tS5p7wsDmzOFjYXBOu6jVmEA1EFU9jXRHRzrlp
aLXB119wsfIhYF6jNen9EbxrFd0+rFNm7Xu+qrmJynUmdDsnIVVoBLrkupLYCGnkpBCBna4h
RBUgxueDYMMTiZT4rGWywtADi2xcx2ouL7tOl9rdCoZq/wBFSGqoz2sMvI7scOV9TqN763sb
WBWvlTtmq6hsC/dP5umeyuTJVO0wFClUqbKt6mX5XaEpaeVlTZALRO4ZB4G7sqYKV36MxRpz
W0dr3m7Atfe+Zo0dqHAWOq11olr3OqMCkyZdSz6pO4tqC1x1B2vcaEriKUqwdZ7yFNuuTY01
mplXlzExKtKfkpeaUo7llpweY02pRBLe4hHOD2ESpRieHU/bUTjUtGoBIDi22gzDQkDZ1hfS
6hQfo6vBp65ghkHMCwvfodr82k26WX0vzN+dNSp6QsS9Ga9RJ/C3DRiH5ecDe4jzGFDehQyT
2wR6kDi2BhuL5ZcTpyyRv19CL9HDQ/d0CuuixTCm/wCYS9owfVsR43G4P221WHLh1Pt6qV14
3dbiWH5gpU8JJDlOdBB5UEZ2AnByduM5+cbRHSTQxhtJPoNsxDx8d/mtTkxClqnu9fpjc7lt
2m/kTZdDrd4yWnWrFOr9g1SqtmkzDNQkHpkbH5SYbXuSMg4IykHPwUR6ZKWnNVSvpq8Ah4LX
Aaggix3ViLJTytlpbgtIIJFjcajr+dF6s+IfbFP8Qjwz6LqjbzCXKlRJNNzy7aCVKab2+XUJ
btyUbVH7ZcfGPnT0WYjLwpxo/Bas2ZKeyPne8TvfcD+sui+kTDmY9w03EYB3oxnHl9Me7f8A
qryAwRnEfbS+TSLGykFRIIgEEVHHeCKEwRXH8cEQDJgiHt8oImcGCIcHsIIp2giEYgiQRCSR
BExBEgqrj452u1pBEgiQRIIkESCJBEgiQRfRTHZdiebXNMrfYB99tK9hUPkYIswaIXppPTZx
0XfJ3IwjILC6fLtOhPPIWCoKPHYp+eRGOxU4iWD9Hlg65rj4EA/NT8MOHNJNcxzteVvha4+K
7VUb4tmqVRbVs31bFvySipLXtVKmmHwB23OFtfJGORjn92IsLJQwGshfI7S9nNI9wuFLqqsZ
iKCZsLPFjr+89746feu70joiuLU6VYm6dctL1FmH0B1DFLrbRK0kZykOErIzwcNjBBEY+bjK
jo7tmhdTtGl3MP3afM6aq4zhOasZ2z6kTm17B9ha/jc2/qhcZJWS9oXV3DM0mp2jW6eCl2cc
kJnzJU47pe2kJJG73gRxxx3iV64zEmAskbLG7YBzbHzbcGw6WP3KTTU1LhbyC0xyDc2cbeTr
Eai+unTxXHT151mtlTMjWrGqrbqyhsOTDAmDnKskvJQsZySSFYz8TE9lNTxntJI5GkDobdPo
kj5bdFj5cSqpHmOlfEQTpYjMf7Qafna6/VS0lrkxLSqpujSMgtvKFPSFZldywAkqJQ4pQB5y
TuAJJzwI8txKmBLmPLgbbtdYb21AHuFl6fhFe5re0jEZF9Q9t+pNnX8zr4q29Zd00mutzFIu
KqU+bQ6WTMVJ8sttOpIIR5jS3Gz9YHcdqfxRbqaukfCWTRNc22zRc262IB9wuVSnw7EGTdtF
K8EaZnkgX6XDiOe+gXaHZC664w8q6rAYvZEwv3KpJyrLMwyrKgShyXBSsKwrIdQrOM5GIxbT
RxENoqnsbbscSQdtw43FtPZI6WKyssNc6za6l7a+zgAPgW6H+tdZvsGypqWsgWi5aVTrck4F
LNq3K/NyzjMyse6ZUMB0NqARkL3Ng8goPpp+JYgx0/rjZ2sd/wCpGGkZRvmzZSbnlYkfWWwQ
4TIKe3YkNO4zkW+rqCRbw8xZZM06l6bppLO25SJq+LBp888lj9Dk5Jmp04PKOHVS1SaCNy9i
gQgIBcBwoqyI12uMlURVSBkzm6mQENdYezmjN9L8ye7uLarKQD1cNjBAda1rHc8ran4a+SzJ
1B6iTGmui8hTJmsuPTtRSuYnJhqqytnz1SlXeEtzdNSnAdTsQpp99W1eNqVHOTGomMe79S0X
uB7Dn2sL+2e89uuthp9U20h07M7y8CwaNBuAerT7IvzaNde8RstENRtWDSa9Kzbbvt65Royc
w81LoQ1PoQCGC8hBXLLIQtACkrZcTgj0EdAoMM7WJzX6F2oF/ZJ9q2gfuDyc3n1WExHGHQVL
CzXKTf8AHp891gS4NalPVd3Yp4uKLSypa9yitvlCyogEqT2Cj7xQSlRVwqN3gwYCMXAtr8Du
PI8xsDqANlpMmP5JTqc2h941B/PK4N9Cv4DVmcmWPJSdrPmKdCQeAT3iv6IiDsxGuymDiioL
cjNr3WQdKtWqhb1VlZ+nTKpablVBaVg5HzBHqkjgg9wY13FsIjewskFwfz8ei3LBsadKBbdb
Ha6KlK2lSpNBl5q8WpCaXJNKx5C3pVp19O08kAEAHgZV8cxo+CZ2AZ/Zizi55gOIaffY3W11
T+1hLB7Ujh8gMxXadUVNVGh0GnVDK6Lb1MYqNUIGPpZbLWW2Se5aSXG0D4lJPriIOHvfHJJN
Ef1j3FrP4A42J/mNiT5gclkGU7XZY3ey038w0aX6i58iuO1B1Uqdl6fSEjIPfR8xckwUIUz9
6XOuqGXHSoD3GW0+o7JSkCPVBhcVRUvklGYRjnqGjkPFxPzuVIrsRbFa/M2H3nwAAuteE62V
esVV+jWtNfofpP6pPVNpBTMzY5++OL5UtSgSffKgkHATnv1CPA6SmiFTXN7STkDqB/C0HQed
vEmy5tU43V4hUmnoD2bBq53M/n5clVait2xW/o+SlHKxW1DLszPuqmFtjsSokkZ/yU8ZGMnE
ehSyzxdvM/s4uQbp5dPd8bBeZKyCGQUtOztJeZcSbef4fasq6UdVE5a9ULEw4xMqVhEyhEsg
N4xjZxwSexSlJ/0RrGLcNw1MWbKQ3kXOJN/x5jmFmqbFHxuDMwzbnKLAeGm59x6L5OoTp7t/
XW35+5tPmGpaqSCFzNToLTgUUo4JdZSPe+ZQRyBxzDBccqsKmZQ4q4ljrBsh6/Vf9zt+qgYx
g0VdG6am9salul/MDr1Gx89Vgrpi1vmtANTmm55a/wBD1SebaqbezKmkg7Uvo+C28nPxTuT+
txt/E+BsxSjJj/atBLT155T4H7bHqtNwLFJMMrA2T2HGzh8rjxH2XHReltPoSlUemTErN7/a
ElSznLZJUduD22qSEnP+WfiMfNck/wCse17bW267a+8G/wAF3CIkNtdY067un9Wt+intUiyh
FSpb7dRZbQ37zoCSl5PHdZbCs4+sWgfwo2XgXH/0biOSQ9xwLT8bt917eQJHJa9xBg7a6nEQ
0III+/4ha6dN/VE/08zwU6UmiTqhKNSKyPKWgduDxuPJ3Htx8THQ+IuGWYqy3/mN1Lhvf8B0
G+qxVJjLKSzXHKwnKweA/Hcldw1qtKqa1U5usW9TEKkkkOSstTNgQojJWrylAuEqyd2SSRuG
BjEY/DK1tETBWSXdzc+9/DvbacgNj13WWqqY1EYdCD1AHz+PPwWFLKt9m2Lzep1WlpdEg+ta
3UlS0qp6kJyh9JGFb21EADnIJSRgxuVS589L20RNwN9O91Fjyd7tdbrWYaOOCo7KQDKTfn3b
bG/UbDfTSy+y4KrIWYlU5P05qXmK3vlZmSZRhtqTcOxx8JBBSFpPqMApKhwQBRlNLUd1jiez
AIcd8w1Db7d3n52Ot14rKiKBhErQA82sOTSdT173Xla4XWrBnW00m6KLONrcmafTp2QkXW0h
PmhWSppas7inKd7ZHPvqHYgRNr4HSOiqGHdzHOB8NiB15OvvYLC4fL+rmhcNGte0df5Tr11a
fErnbAaeqOn9CU42lE5O3FJUtU2ohKnpJQRgLAGSFLCUqxyfLJ5OcY6ss2eS3stjc638QJ28
hqOWvJZCk7V0ETnDvNe0B3PK4aX58rH3lczUdMqddereqMlI+0r31OVTIOYDqlOKJLi1LwMt
7mjwPe97B7EiHBiMkNNRSy2AyuLuVgNgB1seemnkpjsPa6pxCBouHOjym3MnX3d067LtVw6S
SdK6lq3WBNOtfQTtO9iQHtrs1PTClvhtogEJQApOVg8JOcEmMZT4lPPhUcIbpJ2hdpo1je6S
b7nQ6czoshLRRtxGSdu7GsDPF5JOnuN/LXmubuGg0y3Or1m9Ka6uUpki4mqsewoCzMuvNOhU
ugjIcAQ0fMI4IdUUjGM42GoqJsCdQzDM89w5uQaW2celye7foL63Uv1aE4yyd2mSzwT9J7rk
gHmAG+5c1SpOe0i6mbxqVMl1SLlfUzUKhKIncs09krSpLbq8A7c+Y6E5BCUpKsYAiDO+Kvwi
nhmOYR3a021cQCCQOuzSepNuqy2G0jKXFpntGbOMznHkCdG/aT1AHkuTtJ0WbcdXocxKM0LT
mUnHC5TabMuvMvrc+uFPEpBSlJ3LccKuFpQE8DEWsaamJlQ12epc0Wc4AEW2s3XUnQAW2Lie
smgj9T/zdrB2RLvPUEkm+9tLnpYcgs7WRolOXjaUraNzMU7TfTic305dKlt0xUJz0amXGtyi
86cJdUuZUlsI27EDcBGpVeLwwVDq2B5mqRldmIs0HYtGgygXIAZ3r3uVZMBMPZwR522PtEWA
1Oh1G+51uN76kfVd2hdb6f6XVjT6RZzuh0w2WK8X3FTKKgpO0S8waj+C8lWxbfszYQshaSlQ
wYuU2LNxNt3CRtWD3HaDLcnM0N2c02Idd17WIIKhup2slhkbMNAHZMouRt7O4sOpuN1rlqb0
sWzcVivasaLX15dVpT5ZqVEnJX2B9wpAJelcnlB/xbm0kpJAGQmNyoOJKmGduC49T3Y8Xa8H
MB/C77nDlodrqJVYZNJUmvw7u6X0t1sQ7ax521GxusIdQHVSrWFVLkdRrcp8lW5GWQx9OSsm
WJ2cSkbSteSA7kbQQrPIOCMxuGA8MCgzyYTKSxxvkJu0HoPq89veFr2KY9SyO9XxSPK8bOH3
X5crG/PVYa1KprOnFJTcNo3UxUZbzEkyuPKm5cfrjtylQBxx3wf8kxtVNUPnBgrYLHru0/HX
8+K1WrgdRyibDqkFh1Ftx4EA2/w8isaap64VjWCVkUVotTD1P91l/aPMCcY257kdjye4EX6e
igp79g3KDyVioq5qg56ggu6gWXTBElWF6kfc/wB1CM3NaF56QVpSJtqWCq3TZd73kuyzuGpx
gA8bdxbVj/51Zj5z9N+COinp8dp9Ce44jk4d5jvPcX8Auo+j6vbJHLhs2o9oA9Do4ff71or1
k6BO9MnUzeNlKSsStHqCzILX3dk3MOS6vnlpSR9oMfUvBHETcdwOmxQHvPaM3g8aPH9oH3L5
n4vwQ4Vi09ERo1xt/KdWn4ELGJja1rSuMDMEUgiQRDBEgiQRIIkEQDJgiHiCK9x8IIp6QRII
kESCLj/SOdrtiQRIIkESCJBEgiQRMZgiQRfVR6Q9XJ5Muxs3q/XKCR/HFQLmyoTbZZN0j6Wq
rqtVvZJNyW8xJwrzphDA74yNxBI9OIiYjiNNQx9pPc+QJ+xSMOw6rrnlsVm26nX4FZDqXSs/
pbUXJcWpcdyTrA99yUlVCUSfUeYApSufgAPnGMp8eiqWh7ZWRA/WN3fDQD4rKVOBupXZXRPn
I+roz4i5PwXPs6d6pW7JsLZt+o2izNtBwJpVHdenVNqGQpbgBUkFPPKgcDtFo1mDzOJfM2Yg
277wG3HIDQHXwI8VdbTY21gaG9g08mNJfY9TqR8QfBcNaEzUbJukvSTFxNzgWVOTlQZmHlKc
IySW+G+ec70r4ibVtjqILOLC3o0tFh57/AhR8PYKao7ofm17zw43PlsL+IJXMzdYqE1LuVCW
q1HTOzLi3nBNyDijg5G5JLSk9u3YDHHIEWRDCTkkY4gWGhA9xs4feTzWSmle1nawOYHEk6tJ
94OW23uC+y2tKrqueXVPCetpEo82ptMy8248pYURu2oS0FADI7Dt8hHmoxKhY7sXB1xbQW91
yTb89V7pcNxOT9cHMAI9o3J16CwI+HyXMM9Obho7s/Mu0WpqefU2xuk5slIHu70NIUAlAwSQ
cHI9QYxD+IW5+yYHNsLmxb8CSN+WnLoVmhwo9rDLO5r3HYuDrDyaDb3W+K/tZ2i8pVK+ZWfo
FzTCZdsSzjzFQEpLCYKsIK1ugbUEfgpJ4V6YMeqnFnxxB8crBfXVuZ2W2tg0m58SB71ZjwqJ
0pjmZIQ0AEg5WX5XvY+4Era6j6bGg0KnMVKS1QkrbpyhNtFmVkzIJmAACUB7L0yoFPC1cfrc
ZMcpmxQSyvcx8Rldobl2a3jls1mnIa9dlucFC24jY3RoGlrfffxufcu2WrJzs1e9OZM3fyWW
GvITUKncjNFYLjh27XFS0woJynA8tKVLOAT7uQcfJVRsge9oi1Ny1sbnmw10zNGx+kSB01sv
NXA4Ns+40PK7bn53PQanmQu7+IU+/bstISEnUpyTbMuEoZlrnZW3tTwlQaallvuJwBhyYIUv
BwkJ7+OHndq67gHC53aXanfvOeLeWuluij4ZSiSN9x4bFvu2Lfc3QcySvMXXdtSZ5xfeaSVK
W7tHmKKiSSTtSfX1EdwwJ92hp26cvtK07ibD2wgvYNfz4D7Frbc7b0vXUuBSwFHBPf15zHQY
LFi4tWBwlK7HRPLWE7nQDESYHkFkqMtO5WUtPKfLMS+96cYQg43b0EpwfRRGSkEeuMRq2Jve
7RrSfz810jh+OKMZnSAe782W3OoZcuHUSlXdTp2TqFEumScTITDKdzkkpZdQApHceWpO3jI+
8DHdMcyocsdK+ilaWvjIuDsQLHQ+I11173muhQG8kcrLFuXLprY3vfxB/wAF8uq15PUrpktC
l1GUbYq8rIzDE+lTe0mSb3N7SfwgUoSUq7j3OcgxXCqNpxiaWM3Y4gt1+mbG/hqTceakVUxZ
S9/TQ38gO98dCPFY96lNaW6vpxYMwUoFWlJSnqZOMEJ95LyVD/KwSfjmM/w5g7mVNUwHuEvv
8stvLksFxDigZTRSjcuYbee4+F7rDsheUlTJ+bdltrTPshAR37AoQftCFLwfiY3yspZJcrH6
nu3PzPxIF/BahTYhTwvc+PbL/gPlf4r47RvKXlqhVqm+G3HZshxe4e6lIIOPiByBx6Z/F6r6
Z72RU4Oml/hb7PnZRsJxGKOWerfu7X3D7j+K7BopJVS5qFWarT0AvyqVTL77mQiWStYbbBIB
O5RJAAHOFfARCx2eCKeKGQ2BvYc9NdBcbAAnzHVSuHe0mp5KhtsxJOuwF7Dxv0sOSz709Fdp
TdGc+vOqeT7O2w6toSysJUXBtTucXuWn62BweCVcabjYfVGaKKwY1pzXsQRqLG5tyOuuvQDX
dsMgjjiYZSL+Fxr12uT5/euM68dI6La+rUw3IUakqcncTM4EhwL9oWlJc2kcJG4nCR2+PEWO
B8YqJ8PaZZHC2jdrZQTbfc+KhYzh9NnAbC1173vcHXyWfekfV6We0XtmmVJ1uWfYSiUT7U4B
5gbeDQTuJxuUjZjPdSU/GNB4swlwxCaeHUG50HUXvboDe/gT0WewydpiZfTS2u+mnvWRNYas
J6jTaaWy6p5bSW1JCi2lJ83IWRj3VJSlZyO4wPURr2DwlkjTOdLnx5bX5gkjy3WSqWER3G60
D6g9D5jUjV2UbpDrRbZX5M1LISEJ37z5jzYHGN3uqT6FPHBwO88P4y2jonesAi+oO+ltAfdq
Dz56rmuO4FJW1cb4nd1uhHv1I9+hHJcp/VdmtG6h9CMOKRIhQZfCXQAgcgJTjlJyk5UeVH4A
CDcPjrWidzbm1xpr5+O+w0HjqswcQNGRCTYaDl5fdv1WZWq3aNBtb6XroNanJpsOOKLzKpl9
vjY244CpQyQRnGSM8cc6s8V0s/q9K4NaNtHBoOtyBYDTkNrrNh0DYzK/fqCCT4X5fatbdYL+
lb9uN+ZTJ+xziHQQy0AoKZxwkA5OAOMY5SRzxG/YXSS08Ia43Ft9d+fhrvvoeS1DFaiCaUho
IcOWl7fnw25rn7d0+qkzY1HqdMkpRpdbrZW2if3spK2UpSBtTlSmQFEb1EZ2kHkExDmxCmjq
XRzPJLGa5ddCTuTpm02HUcrK7DRTOpwYmAZnX712/ZfTzX9aTRZOV16p8rSJAu0412l09icR
KKCUs+aEuqAIyHCrBSQfqrIiNPWF+HOkmks7JI4tvzsS0dCBzvzCuOglZUERxixLQDrtYg/D
SxHIrntJ6alE7eF0T7s9IuUKoztLl5acVhuVdztC1+jjnvH3fXjnBMY3EpS1sFHGA7O1jyW7
kb2HQabrL4UztzJVSaBr3Ms7w289zz05Lik1td0X1a9UnWHWvZ6Aw2475i1qdmwy8y24sozl
YbKBwCQCMkbQImn9VSTwRuvmkcbaCzSQ4gA7C997AnrdQqal7atgq5W7MB/rEOAGnMADbwvs
kxd0vT7zbn6PKzLQt+ZdkqSFuKQ1LPoBbcm3yfdOCgpG9QyFE7eEx5NO+SmMVQ4WkAc/TcGx
DWga63ubDlvuvRmaalssNyI3Pa0cri4LnHkBYgX36Lsb83Vri0jerUkp+ZtR6cAr0oUq9oq8
0lpAaedWPe9nXgcgYyh5ORjccbkghrxTSACYN/VnSzG3NwBtnHS97FpsdlKfI+sjfM3SMkZ9
Dd+ndIN9G300G+bzWTtFaHJ9XT8tTW2aNN6pU2RWpqiuu+x0mYQHNzI2J2hx0K91SAcFaW85
xuGs4vJNgpMneFK9w74GaQG1na62FtQehIHQzIp4Z43PmI7VguBrYNPwGhGvuvstk+iS7rS1
U1Lasq/JOn3bUqJJKlGqvN0xDslQnG04QpaHCFOhtRAUt1LaPwUpOMp03GKaSjb6/TOMMcpP
dDjmdcXuLaC9vZBc62pcOfmudOKM08ZuWWdvYv11YDuN9PloLLOOr+qk30jaaTk5qXfNq1ii
3YyKWqRbt90UmY8xKilsOJQ6pXuJ9xttodiQr0jXsLgGJzvjw1shmaBc5mkgAjmcoBDtCb7d
N1jnS0czhLIzsmxm4Jd37jwG9+eY+5aBdYNBbuiw11uybvY0spSGC1PSlZpqqWq4GNwLaRn+
yFqSSDh0JCgrOAUkR1DhGV9PVGlxCD1l99Cx2fszsf4QD/CSRbne69486SSFlZR1QjbubjQ/
Vva3juPuWiPUJ1MM3ZR5y252pyV4pYZDUrW/YlpfbV7pOwuKKkYUgDIUQQOwyRHXcKwhlO71
iIGInUsBFue9gAd+mi5/i+LOrwIqhrX5dA8Ai48jt9ngtfFVB9TakF53av6yd5wr7fjGwFxO
6wrY2t2Fl/GPK9p6QRZb6FuoR3pe6rrLvHzS1ISU+mWqgzhLki996mAfjhCisfNA+EazxjgY
xjBqigtdzm3b/M3VvzFvIrK4HiBoa+KpvoDY/wAp0P4+5bz/AHQRoM2v9BGqEgjzUOpVb1Re
b5QsAKflHMj4gvJz8NsaD/Rv4idaqwKY2taVo+DXj+6fir/pwwUEQYtGP4Hf3m/8XyXmbH1Q
vndM8QRXjPygiZweIIpmCJjmCL9fVH2wRfnPEEVOMwRQnMETHEEQDMEV49e8EQnjEEUgiu35
fxwRcdHO12xIIkESCJBEgiQRIIkESCIBk9swVDbmuVpFq1KtuttMMvKKzhA55+wfzRcs4DMT
YKyXsLsjRmPQC6yPTdAJ+zJVqcuSrqt1l33kMqdWiYdHoUtIO/nHc7R84gtro5nFlODKR09k
ebjp8LrIPw18DBJVkQg9dXHyaNfjYLLemNTrFitUusWxIVNpTW9FPrNYfdDSVZKVFiXbODg8
blqIzkH4Riq+niqg+nrHC2mZjAL9RmcRfXoBfmsvh7p2NZJRsIAuGvkJ9+Vg+0m32L91q7r5
r95KuR6Zuq5a2kg+3vtultCk9g2ygBBA4ABJHbgxcpaChip/VomMiZ9XS/vJub/Be55K0S+s
kvlcPpEGw/laLD4khLs1MqM9PzMxX6pVqfWJryw8ucp5bUpO73j5YKRx35zn4ZjzS4W0ACNg
cwbAOv8APU67aWsr9RjYP7SR0b9AS5n/AAgjz1uu0W3QqZX2V1By85jyHCfMqE8ytGTnlLZU
OBjHO7BIiBWVUkREQph4NaRp4kD8FnKCGmlYak1JPVzgR7he2nv9xXHUuzaNWb+WiRm69VmJ
NC3GFzbKAt9r1cbSVBTSMkHO1OewPrHiWsqYqa8rWNLrXsTYHodLOPvNkpaKGWrDmve8i9i4
DUdWgm7RfnYX5FZQ0nRKS0/IzE/QKdKStNe8n6WrlMefZSeyUtNISFKcP4KlKHvEcqAjXsYc
XRuZC8lzhfJG8An+YkkAdQBt0Wx0DXOI7vsmwc4fJo5/zH5rZi4LwlLEtynNyd0s0GZnnMhC
mX56ozfJJQEOrAYBHA7BIweI5jBRvqZXmSDOG+LWsHjdo733lbO5wBsTa5238bL4tArrWxqT
J1Rtmq7vpRHmTiH5YMkpUk4WtwlEqoe6FqUorPAxgcyMapR6uYiW+ztZ1/cBq/nlFso3JUCq
kBLswNjprqPHQagDS/M7aLM3X/Nt6g02nzTU8HhOhXkoZnJd1l9wqO4sJlx7bOnKVBTjgbQC
kjcEjMYPhjtKcjMNr3JaR8S49m3cdSbgAFYzCJRFG6MC39r58m+DW8tTqvMzVu15iZnilmWa
mAAVkNgKSTkIx97yk++UoyjeN6gkOuqyiO7YRUMDbuNvzfnrtrrbQElrR3lpXElXOX5AzT8/
nmfE7LGle0LWp1D621hDqwAB99Cc/Db9YHuCOSCMZJGdlgxrTKD93/T8+7Wn8ONlaHuG/v8A
s3+223j9VL0oFHDCVimzK3PfbanAEMzaf1zMwkgKHxCigpPBGcxZmxXPctuLbkakHxbuD5A3
HNXqfCBBYSNa7oCNx1Dhy89ui7RTrepEvNok5qlV6l1RLmxoyZDivMKSvDKV4O/Cchskhzas
cLR72PfUVBaXse1zOd9NNtSNLcr2BbcHY6ZRsVJmDXMcx3It1F99AddtbX1sRuNcqam6cNXI
u1qxSapJpocxTUi2y0tMpMBYSvymZiWcKdjq9i15Sr3yskBQUDGvYdXuhZNBKw9oHfrL94WJ
GZzHC92tvbUaAa2ss+YGymGSNwAA7vK7iNAW+IFwdL6iya/O3jpZppZ9vbk3BQ3EFU/VHmxM
+ataSuYYWT77Q98oDStpGwnueKYF+j6uqqKu2SQey2+W1jZjhydtfMLjW228nExiFNDDBYvD
vbcRfS3eB6ZuQ6Ac1iPVPU+37+tujLqlEdpdVpwQ2XJB07H2QC3gtryA5jKsggFXoAeNnwvC
6ukmeIZA5jte8NjvuOXLUaBa5jWKUlVEw1LC1w1sPG7efhqPFY7m7V86tzUjTqgzO+bgIVtU
2VhJwQcjg9zgnkERtPrF4u3kbl+7/otQkoD27qaB4dfzF7aW+3zCys303Ue0um+mXrWpe6J9
6em3ZSclZd1qTakloWoe8pxClFOC37wBBLg59I1V3ENRUYy/D6csaAAWkguLgQNrEC++m+my
zcOBQw4b6xVteXXIcAQ0CxNrkhfdbGr1FpPTlcFn2TSKjIVe5J+TLky7VPanV+UHVpSnahCW
xwQTkk5I4GYsT4TUSYtFiGIyBzI2u0DLDWwN7kk/Z8lKhrKZlC6nw0Fr3WA71z13FrbEe9f3
0OvquLuunIlJ6ddm31hptppxeTMeYQ2VKT2QQpBOO4TgfEW8Yo4GxSdowZdyTb2ba2vzBBt8
VsOD1U8uXM652tzvfr0It9y7L1n6Y1S7LmkgKgTPMsBxxZbWnC9yu6kghOccZI7enaIfCFdD
FA4hoDToNeXv3/NrrxxThUlVla19nDX8222X50Zq1zaQWHT0VeUVPpMw8G1zQU426lS0lKQ5
we2fXjI+yLOMQUlfVv7A5dBe1gQbHkrmCMqqakayoOY3OpudDa2u/wCC3D041Gous2l85UJf
/a2rUmWbQ/LqHvrLZ3LSSkYO9lS3UHHeXcHGQByStwqooazsnHMxxJB5a9L7WNgR0cN+e2Cr
dkDCLg6eQ8ff9y1/0XDtF10qLE4jM88zUpZDhwVCZCSAlOeAokEg/Fwd46Fi5bNhbHMNgDGf
DLfW/UdR4FQoWdnPnAvv+fw811ae6RKr1KV8SlvS6pMe0bnH1pyy4ckq8wjAbPJJ/F9py8vG
EWENM+IHM4jQDkNgG9R03WFxPBxiDQ1hyNBued/Pour9QXR5NWCyv9D90028EyyAmZNNmEOh
KwcLBQDkpSBgYUT7v7kzAeM21RBq4XQ32zgjTlryJ3OixGJ4DKY70smbqB+G+nLW6wk3OzlK
qb03MS7jsjIFtOx1BUuWcOSEKScHBORg44PpG6FsbmBkbrOdfUcx1+/zWtiadkrpZm3Y22h1
LTyGuu/loswTElXKPZUlUkSkkuj3Nb6KNIMtzjbHsr7q1Lec95W5JBKk7sch1J9MRqLXwS1D
oXOPaRSZyS0m4GjR08bdQVsbo6rsRMxv6t7AAAdATqed/C411U0wu+vXPqLI0pj2xbFwGlvS
KGJNZM3O059qXQVJ7JWWtqHcHGSlWMYjxiFBSxUjqiSw7PtM13DRsoLjbqA7VvOwI6qxhtXL
622G5s/IRofaY4N16Xbo7xsdrLIF1pq9j2BUJCtUOnybtyTblVnpdMy6lWwTQXMkkhQDpYAw
d3uhzgk+6MDSx09VUMmpZS4RgMabDfLZvQ5c2+mttranZ5zPDSuY4Bpe7M7U7Zhm66lo67n3
LnKZ0/yExpDIXOHp6jzqpmclJ2WYaVMMSbgnSCjbncAlvymk4IwQVKjHS4/K3EHURAe0BpaT
oSCze+2pu479AsjQUjjAJXusQXA21Ht7DyHdB0ta9lz3S9pGNZZyqaeVlNPWqqreqtDnJZZb
aanUtq4AGCWiAjLmNqlg4JHMQ+JcTdQhmK05IygNeDqcl/gHDWzdwPgvdExvZyiUC+jtNNb2
uB4XF3fSN/Ndc0TuWf6VupWT+mvNEspTUnV5FaRO+2S5RhafLOAltIKwFkpwFH0JET8Ygixv
CSYN9XNPs2N9NepNtNdvJImmnqHMeSM4t11A0tpcNadSdLcl2LUuwhoNqTa2oWmRrdZpMzWC
7S5Vhptag4gef5Lyt24KQgbt5HHvYIPvmBhWIuxCkmw3F8scjWgOcSefdDm6W1OlhvppyXmv
aaWVksfeuCC0C9wRrfw10PIH3rMOoXUJavULpxIO1aZnahqdJVRirvUC0Z9kCecUVguvuLBY
QtHuq3/fthbKUAqIjWMH4fqcNrZLaUpaWtfI03Gou1v0rHXTu3vd2is1M+scdK0F2l27lulm
3sQLDqXBZW0+18u9iymrLo9z2HSKxPrU8+Kyx5SKW4UhSkOPzKnJpazlWXVNpUorVsQkHnGy
4fTxTuruzeIx9IZS5/kGtygdGtNhu4k6iw+OJ0n+cO7ef6LWXytA62Nj43PQa2WlHVhQ5azL
zmWLqunS265ppAP0TbUtR5GUKleqnH3lzClnglx5CVkYGAMCOmcOzvniBo45Y23tneZnE+Qa
xrLdA0ke+616VziX+uuY4g/s+4Nel3PNraXWsXUBpzeeotozE3bmhdq25bGUBVTpEuxNPDaE
kf2SlZCM494DvuOe8bnhVVRwTdhNXOkl17ryR/ukD3eSwWKUtU5vaCkbFH1aAfi7MVqy62Wn
FJIwUkg855jblgF+YIkETg8HkHgwBtqFQi+hXsrpA5+mI+DK5RlqE5clNozlKyTuWKjTSFy5
J+LiEM/vpj5dnm/yR9IbKsd2Jzw7/wCOXR3uaSf7K6vNTfp/hF9MdXhpA/nZqPjYe4rx7UMH
kFJ+B7j5R9zL4/cLGyJxnmC8qQRMcZgiQRIImYIgGYIr6fOCKYgiYIgioOAfnBFIIrwT8IIm
QPnBFdvzgi42OdrtiQRIIkEQwRIIkESCJBEgi/vTp9dMnEPtpbUtHIC0hQ/cioNjdeXNuLLt
Nta3XBaFYE/SZhuQnQMJdYbwpP2d48VMUdQzsp25m9CrlLLLTSGWndlPULKFtaya3a11Pzpe
femjLJy5Nu06VS2wgDGVuLbwlIH64gRhJMLwijbZ7A0Hld1z5AG5PkFl4sQxWrdeN5cRubNs
PMkWA8ysqab3ndcthlV7XDcs3IffnpeizRlJNGPwXJkAAjI+qyhZPbdGMrqGjcP3dkYdoHPF
3HyZy83EAdFmMNmq5DlMzpS3U5DZo8C/mPBjST1Xz61atXprLczb9Ul25wyafLYQ6lMrJMjO
cBvcHHT2JU6rk/g+kTMEwTD8NjLYja+5vdx9+w8A0e9W8Vr8TqZMojJt17rPhfM7zcQP4V88
nbk9VVKuG6Em4nPvcuxOzFUZUlgIwEthsBSQkDgJGAkH05MSH9lm9UoniMakgMdc3vc308yT
uVepqAl3rdc3tXHTM5wsPCwuBb5Bc3RKzRKbWHJy4JdxmQZ5aCpsKcSe4bbbLeEjB7/LjMY6
qZUdmIKJ4c7nZunmTm1/OyzMMlOx5lqmgNG1zz6AW+f2rm7T1Geu5U6ij05EymXQ457UZFCn
W2zjaHFhspS0gZ94+8SfTiMRVUIpy3t3WuRpmNiedhe5cemw8Vm6LEDVX9WAO/eIF7chtYAe
Op6BctpTXJm1HJRS7mbbnfbFKapdMpZK2EL+sslXCCo8biFLIPftiPisLJ8wMOmX2nP3I5aa
m3TQKlE98ILJJQTckhrev581nC6dY3pWxva5Oo0uQp8i95dQqc3hulyyiclgugl19w4PuNFa
sDhSecaPT4S01PZvY5znDutGrz/Fa2VoHVwA8CsrVYkyKLtL5R1O34nyXSbDudBrszOvfR7i
qe6ytupXAl+VSzvP3puXpyDtUtxY+9S+S65nLqm29xOcq6W8YiBIzA3bHY3tuXSEXsB7T7Bj
dmBzrLXJa0veXWuSW2JcW3ufot28he/MrbauV+X1e0scf/2yWHZZEzNe2uSzbs4lWAXp0y/3
xxokYak0bUuE8DYpuNDgpZKarLXlot0B7oHIF2jbddSNvaBKyEb25Q9mvS3PyGxPVx5cyFgC
/NGW5SpzrVQTMJnEPuLmVzzYbDCWmSpQfbQSN7TBC3W0Hy2EFqWbw6+tQ2oYk5gb2W1hYDc3
ItYnbM7Rt9XG8ju6wA4ueMSOGYC3y+PTp9byXS7s03GX1KSiXQVKQtuc27goAFTbik9lbg62
o4AS6hakgbREykxLYXvz0+0DysRvdpAO5UwQExkgWHj+PxBPI6jZdWrenjrxmPKlBUgsOvvS
q0bF1bylOB7Gw5anm0MLCgkDzAArCskKycGINFruy7AEfQvbLvvG4uFjfunS43EGqp9y0Xvf
S3tEXB2+kA05uR0PnbL0YrdblFLl6Gq6bVpLq36rJTm1qZkGGHkJnPeSUrbW24luZQ42oJKH
XQdpOIuVOMU8TrPk7OVwAaRctcXA5OoIIJYWuFwQ062usazD5JHWIu0GxvYHQ2d5EOAkaRpZ
zhpdfjVaeoFN1anq7b1dTcN1TCBOsUubabXTLilyCpt1J4bdUEBIQ0gJUpKcjy3UrQqXhUVS
6hFPUxdnEO6XAnPGdiOrRe93G4BP0mlpHqsmp46nt2vzSZSQOTj16EnkB05G6wPUq9XWaVMT
NGm6pLzM+px1ykOLcU+0gje5MnI++tZySs8p43Z5VG3iGlLw2cNIbYZ9LaaBv8J8Ph0WEkrs
QiiJic4OOzDuL7usd9dfDnouz1wTPU+j22To9PYrtAMr7eZNkbKgFApU6ZdPv7lKQVKLYKdx
4SkqGcbTObgwEcjyY35stz7PhmOlrGwvqBz0UuoIxhwygCWOxOntDnoPFdqsKu2jWdPJ21bo
b/Q5UqGpYpdVlnD7MwXHVOOB8b9zwKlFKTt3JTgE8Rj6+nrYqxtbR/rGP9ppHeIAsMulm2Gp
1sSsrQSU7YH08w7MtubkmwJ9+uvhoF1eiag1GTsuZkF18foflKwzKVdt1BUlLbwUkLPJC0JW
0VDGc7R6HEZd2HQOqA8RfrCxxYRpqLHzBINj09ygfpSQQEGTuNe0PBHJ1x43AcNCPsXJ2JZL
unFcm1zFCRPvyc+yomXKHkJKSsrKWwTnj3gOBhXf0i1VVYrYWZZMt2ne4JvawJNvLzUmio2U
ry5kebUG4sQN72Gp93isiaAaH1ek3hM1SSmktMyKnC01OsKYmFL2q2qVzt93OQVEZ+GIxGPY
xSmAMlj1NtiCBqNB5+ANueqy+GUMrJCWv01/m8z/AIn4BdC6pHKrYdzU5U7MPTCH2EYKXd6l
7U8KxyCArPByCB8MRlMBbDVROZCAMvu1J/DpqD71iuIKp9M5j3ag8vdofdv06rK2gurbIsBu
TrSnqzRqslL05LzDZCEtqWE7kE4IIG3aADzg5AHOtY5hRkqg6mY2OSO4BadSQNiNjrufO/hn
aGubJTBxJcHa69L8ua+/S4r0N6qE23MzCUy0xtYJUr7zNMrCnWFfjBwCeBux6mIOIxDE8F9b
YNRc+II0cPiPvUsv7KcR+H23t+fJcl1nWLP6B6oyN10Jxbcq661NoVs3IOAkgkfNJP4wflFn
gysgxWjkoKjUgEeKtVj5IQJ4tOvTTw8rr+l+alz0xYIuLTo0yhs17iqOtJLcy093Wwp4JwhO
ecYGU7TuPMeaDCYvW/U8YzPdH7A3BHJwaTqbedjcWXurq3MpvWKIAA7nW4PibG3vtcagrX2s
6iK9odnbun5FdWQo+yzlMUlM4gY+qpYOHwT6KHp3jfWYWMoiw9jgzmH+yfIHVp8R8Frc+JMF
5MUezOPZMftC/K9+/wCIIXetGdNJbVu7ZR6fdpMxKy7bT8xV1fevLZJ5Mw0cKDe0E/hJPZIB
xGu43iDsPhdHEHAkkBu93fwEc7nwI5rLUlCKkiewkAF8w0J8HA8j8OiyXr/rBZU1ZjUtL2fb
lZ04paxJS/sUi7KT6X9gK50TBVkMpGxvdtKiUHjK8xruC4RXsqM/rEjKpwu7M4Obv7GW3tc9
wBfoFfq3RRxudKwOivbQbAD2r9PEeWq+TQhFrUW8qfc1OuGnycpWH1rlKfWJFLLkm4kJS95T
w90qcHlrAyCsEH44u49JXSUz6KaIuLBq5jiQ4Ha7d+7qDyGy80MdN2ombJZrrWDm7WPIjroR
fU7r7OqrX2mjVlyh/R1OS1TZRhtxcs6pT8rNOsNiaYdO4oK0KUjckDapKlDHEROGcDmFEKkP
PeJIBtYtBORw0uLgHfVptdKjGWmd0LhfKSD53sR0sLjzHVdj6b9aqRMWJcdst3BK0qnViWdm
35icfSJgPIC3PcUvbwrGFJyCrCcnJJEHHsHqDVw1TmZiwgWAOW2g1tc6X0PK+1gp8FZA6Aua
fZufHXfw5fjuViiQ1Ac07rrExPyLDTzakPPTcq4JZCyOQ4pJIa4TkJUvakAjYhSU7lbLLQtq
4i2J2huA06+4HV3iQLk65iCbCJFiRhdeUX8dviNBbxNh0BAJXNdQ1Mp2scqi9qLJOScq7KsS
NSVNTCpKSmX0BYL65kpS/MDJGGmkJU5s91ODETAJpaD/AOm1DrkEubYBzgCR3Qy5azTdznEN
5lRsScZWmqYXd7catbYbZnWDiAdQG2LuQ1WOKpVrkuKx00B83NUpehqNQRT5CUNMbLJBQpXv
DLCQgKALu1WHMg5POwRxUsM/rLMjc+hLnZ+8NRt7Zufo3GltlYdVSzQiF2fML+yA1+U8hcWj
Zpu7XouW021Gk6ddMrZlKuSn0KlvlL30Lpgt6fm51/jaufqZAWpwcbil5ITtIGAcmtVRPfEa
6ojLnDTPUBrQBzEcV7AEXtduvNazSz04kFMHloBJLY3Oef8A5JLEeeUaLK1L1Ho1It5dInp2
gzdLl3EqetaizpemaqDt9592XSGm3MA7lqmlrUeSDGtVGGvdI2eFj8+3avFms1Psg94jXQBl
hyK2qmxKSSUsbKyNltWtIzO055ue9iXe5dc6n2nqVLOzNF6VW9DaWlP3urTM5TpVbm47vNSZ
tlRJPJ4WvtxjETMEc2RzfWMX9befoNEpBtpsx2nwC1ksEPaNFHYAkZ7xAjrqQW3HK21+ZWqe
oFt2Ledqzbl0651eXmZRBMtSVKFYQ6cHCB7PtaTyAPhz8o3qGeugmDKahGV27v2fv713FYmo
ZQTRl76xznjZptJ7rts0e5ayXDLyEpVXW6bMvzkmg4bedZ8pTg+O3JxG1C5F3CywZABsNvgv
igidoIkEXpJ9zxa5mk37fOncy8nyqtKNV+ntLPd5ghp8J+1tbZPybjgfp2wcSUtPijBq0ljj
4O1b8CD8V0j0c1+WeWjcdHAOHmND8rLVDxAtD09PPWFflsssKYp7NSXO05OMD2WYAfax8QAv
b/6EfRPo4x84zw3SVzjd5YGu/mZ3XfG1/evnnjrB/wBG43UUzRZua7f5Xd4fAG3uWGhG7rUU
giQRUfZmCJnHpBEz8oIhV8BiCIOfWCISOYIpBExxBFQOO8EQjA7wRBz8oIpBFx8c7XbEgiQR
IIkESCJBEgiQRIIqnGRnOPXEEK7VRroolBcacZkXnVI+sHQCV/ac8D7IvXblsNFHyvzgnUDk
disnVPraq10W9JW8xZ1rOyLCx5EomSXhayMfVSvCifmDGvRYBDHO6pEsmY7nMPw0+S2OTH6i
SEU7o2ZBsMpt9q7faFWuOmhtdyC3LJafSC1KydLlhUCCMhXlqGUjvy4pIHz7R4lZBK09gHSk
cy9+X3kHXyaCfJXKaSZj7TlsQOwDWh3nY8v5rBdv1Q6ohX7Pkbapwpr1OllFTvnht2dmFJPu
redaQndzkhDYQgDGQqMZhXDTY6l1ZNmDjta4aL7hocTbxJu4nosvX4+xkTaeBzXdbkE6czlG
t/Cwt1XUbGqtXmpszqp+US3LNqaYVNSZLLB7htlK8AOHsAkE/wCmM1iEcBZ2YYddTZ1ifF1r
m3iTZQ8Mmqnu7UyDTQXabDoGg2F+gAuuTpNQRZVyuOPTDFRRKPqKJNplhC3yeQFpO4hRJyRz
j1yeIgzxtqIQ2NpaXD2iXEDyItp029yyMExppSZHhwBPdGUE3672N9Tv712i47luqstfSU5I
0a25OfQFplJN1cu+40MgFRCUpyfTzDn1CYxEFNRRnsY3ukLeZAIB+Z+A8ysy6sxOVgkkYyNh
5BxBI8dAL9L+YC61SarK0qdEoqgImF14FuUp1PdC3J5fHl7iol1aFLOSteN3PloP1hlJoXSM
ztlIEe7naWHPazQQNgNvpO5HXYa0QSmJsIc6TQNbbU8t7l3UkkX+iOay/Yc8upPpYqooczW7
dliGZKTYVNUy0kAcEoSoJmZslJ+8oOMhRccO1RTqVfG1ozwZhHIdS45Xy+RIuyOx9o620a0X
F85BVSOYY5S0PboA3UM6C+xJ5Ae/w5wv1V++HJqZm6g7W6CAatUJkNlNFS/7iJZJ24dqM2Th
S0J+9NApaAJK4htbE2myMaBG/wBhov38upcde7FHyBPedq87BeS98k4LibtsDoNL6ZBp7b/p
EDutvay2H6U9VpulTzrUpOrZE0VVSSVNzvutJbJYdrk+W8BKUrKvZmQoA+yNbc8FzWsWpmDK
9wHd0Nm3s4i4awHVzgPaJGjnm9tbSI3ulD4zd3w7wvbKOQaSD/Ub8M6oNs3DbjE1KU6YQ+iX
ln5GQdLa1KEwtb1LZeW4rHnTMyU1CZTuI8uXbSfd92NdqXsaXRyHS7tdbgNAa/QDU2u3Na4v
lbvdeYy+RxkisSd+h0uSPBrbMZyzEndY5u61rFlZaaaRKVObozyFgPzDiGVTUkmcl5BDq1d8
utKqM38CHASfdEGzVRkvG6zxyts4sdJoNtHdnHblYAX1KmMimDcske+4vpbYjU8hbfodjZY/
u2dkaO+iYqlMpdLkpqtSdJn50gvrk56Y+kjLT5J2oT5rE0wlWAv6ucEJMZOkglkGWBxc4Mc5
o2zMb2WZnM91zHW29116e7KQ+dwc4kDu8nHMA6+1yD8TbksN6p6zXJRbdM9TnPoDUShSDNbr
IqC222bm8pKZGcVKMpwhZfbAS8hY+/ISlSR7y8bnhmD0bpezl79PI4sZluTHmJkYJHbjKfYI
PccSHbBYbEKqpigs1tpAA85h7VtH5RtrzvysWrAwsiX1eXMU23kTTd7LmPpG0JZJcl5OalSX
FusSe85StK0qKWiQA6hwJUeExur8RNAxslRbsAMsx0Lg4WDXPtoQQRd1icpBI5rXnUTal7xC
bTaPiuSGlp1LW3OhG4adnAgO1svtcqdaotFpd4rerCrmtCqJNfps02mVm6aovZEzIABKm2yC
UuNgANOKSSkocGIjWQvlfRNDRHK39W4atdp7Mm4LgdWu1Lmg65m63M07Yu3MOcsPfBGx2JHM
X5jZpN7WK5msU6k6h3uxfmlldk6LdbjiPMoYCafNTDjisF2WIAZ8xR5U2jYkK5SOcRYgkqII
TheMxl8Rv3/aaANbO+lYbAm5tupzaSnfIyuwh/ftq0kAkHexPPlbXX3rpN5XfN3vqvKuXNb8
pKVCYL8tUXky5SKsDwSpKMoU4lSSS4jKiFn9bGbo6EUlE5lHKS0Wygn2fInUA9DpceKx76tl
ZiLHTx2uC138Y625uba99bg+CoplIrdm3DKUsv0+vS0stiap7+HvbG2ZhCmHWXMclKQUqCsK
2uoIJAUY9xPqG1MZl70ZNw4aWLmnMHDxJuOVwb2uAvErYpI5I4AQ8Agt3uGOGUg87D32IPJc
LTJmdeKXZtx+WqcmwJaYZWpTfmobWgNOEHkjy1AH4+WPjE8uiYOzj1YTceBINx53+F1apu2L
gZiQ8C1tgRfQ+Om/W3iu/T/Vbc7UhLyaKxNmnykuFJYVMFSFKTxg5PYqGPmN3xEYNvDNIXun
7IZnHcDUDr5gfnRbHJxBI0BjHd0C/meh8L6W20PVf06dWKXq9qvUKjqH7Q/SpNhU7PqbWtnc
2hIyoEYyFH3QnjG0/AAWeIpJ6CgZDhNg9xyt56n7xuTzuPFRMKkNZUSyVuzRc7gWtvfmPDz8
FnjU/qT03pNJolGodi+zzc6huabk1VP3sEES7bgSMqOCFFAwkEgkq4jRcI4ZxmSSSpqqq7Rc
ZsmmntkXOg5XsSdtFtVTiVJTtZHIA5zgCGi39UHn9lvFdI6sbkdlavZV0tlpE99HJQpbRyhX
kuqACVEkkD3cZ/WfONk4VpmBtVRO9nPsd+80HUDnuT5q3i02UxVJtqNbdLkf9PJbd1azqd1W
dKtMamdiJyryJelnEtDO8NBz3BngpJWQkH6m4egjjcVfNgHEEjmata6xHgSRr56a8jYrKljZ
o7HYj8laBUHUa4ulHUGoUGpJBGQ3MS7oLkvNN/gqx6jB4UORyMg5x32fD6PHaRlTH5gjRwP5
3Gx+F9OhxabCqgwP/wACPzz/AOgyPIV/TLUxlL01KTFAn1ZUosysnNoWSB7wLgS4Rgce8Rz6
kxr80GP0Xdik7Vnm9pHgbXHnotggmwmpeJXtax3iG2PkbLnvoGQk5VdAoMrXJtFTcS7NIdlk
y7k+W9q0qecKiENAhOSpeccJSMiMSH1DnCpqi1paLDUnLe47otck67NtzJWYIpmNyxg3drYC
3vcf8fADVcDfSlXXeEtS6YmW20GQYpr6hgSEmhlfmv7grhW4jCvwQlJJODmJtC0U8Lqmcnvu
Lh9clws3ba19OdzbdYuolbK4Mj2bYE8gAQSPEm1rDkte9a9TW135VZmlzbz0g88tpiWmCVNK
lgpXltgcbUJCjtGAU59D23jB8OPqzGTCzgASRoc2lyfE8+RXO8ZxIRVDpInG53B1BHTy6cx8
F0NrVr2eYAUVIJIBC1ZWQBhKT8cAkA+oIzykRmnYUCPz+dft81rrOILSa8+v2ePnzHiF3Oy9
TzPPoQhKEhe4kuglJx8ADznjHbkfCMRV4blBv+fz9izlPjec2A/I/PxWY6Cp+6NPCVuTk0/T
nA62+4AVS31VLKAeE/HKPLUTklRIBjVJg2Gq0sA7Qgc+Qv19+YAbDdbNCHTUpc8nTmbaeP5s
ftXbtCpF39FbrTrMw222twOzEv5TbrO7CjvmlureQCUHPlra3eq1biYxONSAQjIQSQNDcg20
0YGhp30zB/gBZSKSEve24Om3+OpIud7W5XJvdfPeLNHuq8WZBCLbqqfaXWFiq12aq8o3nBKl
U+QBJGckl193J75Ii5R+sQwGQ526AjIxsbvISSc/BrG6eC8TxNlPYixA5Oc7L/swB/aJK7vp
dpnMTFtSbSbptafYlXdkpLzdOlqbSHthxtQkS/mLBygAuOJ+ovJ7RCratpmdaJ7XOGpDnPeL
9SXho5+yDuLDdTW4dOyL243s6FoDdPBo5cwQToDuuI1Ulm9P6MX6nI0O3kqfTtnLdaQqaUkB
SvdfMxNLSQvbg7EgjdwkjESqMOqX5IpDJYey86dNWhrAdL37xsbbqJNTNpmdo+luCfaZpbn3
emu1m6rol41a16nakrMyPU1ft61CcbC37eqYTKGWcBx5ZNTc8oj1SpCSMdwIysEVXHNkkwmK
JrdpG3IsenZNzDxBtrtdYKGWnu401a9pP0HOaC7+2MvXUrDt03zIWjQJgVLQ9u5vMSPLqNSm
m0pSMfWC5BttJyTnlR7942GOkmmkBgriy30Wj7pS4/JQ6ireyMiooA7+NwB+cQaPmtZ7uqBq
cwlQo0rSEIJwllC8nP65Sic//fMbWWuHtfn4LXGyMPdZYfH71w2OI8r2kESCLNXh26znQTrT
07uFbhbkxVm6fPHdtHs01mXcz8gHN3/oxqfHWE/pLAKqlAu7KXN/mZ3h9lvesxw9W+qYlDNf
TNY+TtPvutvvuhLRw0jUqxb5ZZARV5F6hzjifV6WX5jRP2turH/2fyjVf6NmOdpQ1eEuOrHC
Rvk8WPzaPirHpywrLU0+INHtNLT5tNx8QfkvOePppcCQQRXHvd4InxgineCKkZginpBFfSCK
GCIIIrBEA4MET8GCKAZgiuR8IIuOjna7YgGTBEgiQRIImOIIkESCJBEgiY4gi5ah0eSmmC9O
TzTIHAaSffV9pxwIuMaDuVZllLRoFmDS7qOtXRe3Hpel2lJzdWmUFDtTdmXPaEg44aIALfbG
UkK57xhcQwiSqlBfOQwbNDRY+d9/I6eCzNBjLKWKzKa7z9Iu191hp7tfFf2tG86hqHMvVCm2
lbFLpocKpmsVRsql0L7nLj6l+Y5wfdQFKJ9IuStjiAifLI48mtNjbyaBYeJIA6rxG+SZxmEM
bRfVzgSB5lxNz4C5PRZXtPrERpBSJ+mW1NOXBUqo2WDMrp7TDMokjGJaXbbCtxzgrWrOBgJT
zGBrOEjXyNmq29mxpvbMST/M4m1hyAFvErMwcWwUTXMpndo53RoAb0sA0X8b26WWO2pS4q5V
kT1UaqciltQSmaqLSmNoIGENN7cqOCCEoT6gkgcxswNM2PsYC0jo3X3k368yViIpa2WcTzBw
PJz9Pc0W1PQNHwC7DTqw3JzPsVGpc3N1QrKNvmqDz3OfvjifdaTjuGzuxkKcHMQHQuLc88gD
Lb2Fh5A6nwzacw0rLmrMd207DnHK5uefecNAOoab8i7dfP8AQk3VHGJypON1KenkLZkgQHZd
gjjEsyVjzCMKy4R5ScFWVEZj0JI2Ax04ysbYu5E/zG2nLS+Y7aA2UQwyzOEtScz3aNGhA8GN
J1tzd7IsTc7pKzrdXXN0a3GpCnLkmVuV243ZsuhpgYSoh3AUcn3fvfKzhKBjKjbkuzLUVRLg
T3IwLXO4uNvHX2d3HkBqY5b0uHgNyi8kt72Gx7256XFsx7rBbU9v0cugFult0CUo1Ep9HeUm
Sm5qSccdnVn3jOTKQra4QEfe2ArKjgFRSkxicWpv2hqnOe541AcAB/A02uL37z7aDYXKyWGP
zRsFFG1jQbMzA3cecjuWn0Wg67Xs0rO+l922tdCaC8WFinTE4/K2tL1L77MVedcKU1GvzYTj
zCQFMNDOCSG0YSVmNIxOmrYRI2/eABlLdA1o/ZQMve313dB3na5QsxQmGaRr4794uaxx5/8A
qSW/3Rr79ws/2hadEpE1VKq/PqqcnTlKrVbXLtJmUVSeJErRqKzsAbV5RUt5aGxgrSogYQ2I
059TJKY4S3KXdxoJsWttnmlN+93rNaCfomxNyVOqZJKabO0BxtmtyGmRut7AAX666iwK2MrV
k0lpupsUWWl61cLNZmqUJmbfDSJi45qSEiEFCSVKMs0XCQlQ2lWBg8xqlLW1LY2+stIZka6w
FyIw/tPIh+lr+/oY80FLUOEglEYdc87ZWixI52OgGlzqsW3vdk1L3SxNUalW9L0z26uVJt2Q
kUPb6TIUxMhMAqdClLR54IQpKveUk+gyMpFADG5kziHWiZYki0j5M7SOlm+1fbnqsiz1VpDp
JDJrmIGgPd1abWAJdYgjkANTdYBv+k3XT6RPVi4p+WkvZZOyqRV1ObXJlDUyolp1e8naphlw
+8cZKlH8EAbbRSUTpGU9KL3NW9m4F2+0BbfO4bcgLc7rx69FTtLoo7lvZtcTvYEkuPIEE2uP
PddGqFm2hp7fNNNdmZ24rgs3UGettmoGZVMCcpb6NyAor5HkpUcFByFe9uwcHLsrq6qpnmlA
jjmp2SZbZS2Rp12+sRsRqNLc1SKgkMzHVBJkjkcxp3u19zY3G7RfXcFoHNYiuO4f6pkxMU+e
qrdval6VVpf0U4zJpl2XaclaSpQShPDzLraXjx7wccPrxtFPB6naaNnaUtUwZgTc5ztufZcD
l8LAclr8lK7EJn00hDaqmJ20zNvuP4ge8RoDc2Oq7wi5blvCYcvifuyhVK35eoKlnZNgS70w
w8UhavKbmdvnNlfKmSsHaohPupGMOaajp2jDYoHNkLbgnMARtqWXym2gdbca6lbEJpTeeCVp
be1ha4dbqbXG5yG2hIaQAFiPqStCQFTZqspQKbbElWZxRDtMn1us053HutPJO7aHCCpCgeM9
1FJB3fAHzMhyOmMxa0e00AnqQdNRsQRr4XWncSQQCZjcojLjq5pIF/4hyudiD53I1+vSSkzN
W9stadrDdDvWnqTNUg1BI9jrIG7KFqWCEuJUSM9iVYPbIi4nUMbatjYXwu0fl3btrYakHfy1
V6ihlN8NqCGzR2cwnZw8D15fYkzSpCpXCxX6lR6ja87IlSqztY82UZfb2Ie+9pO9DS0nK+4S
V+6CCBF6Kcxt7CGQSg2yi9nEG5Gp0Lhaw5kDXW69upYyPWp2mMi5ceQdoDYC/dI36HYarINL
sdM1Lz9Iqqmbppk2wtFPVQZ5BnJZAIWlolwb1+9hCt42k4SkjJIwU+KBhbLTDsnA97tGkg8r
6aN01Fje2pB55k0pyPFScw1yhpsco5dTcjX3DRYP1IoEi5ZZn6Kh+r0d11UmucTLlhbDqtq2
2XGlHKFJSFgEKUk54Jwc7fh9VJ6wYp7MeACBe9xqCQRuCbcgR0WoYoyKSlzxNLmO0Nhax0sC
L9L21PmV26wLVXSbWm5BAV5twzTFLSHElDpaSlO9KvXt5ucE/VHcRiMQqxLUNm0tG0v8L62/
4fj1WwYZh3ZwmD/1HNbrvYAXv/vL6bZmntQdS556k05cu+++W36mpAyw2CEJS3jlbpASlCfi
UjmL08TKKiaKt92gXDOp3N/4b3JO1rkqrKl1XXPfRxWLjYvIGgvYW6m1gB8V2PrRqiKVOU6h
y6WkIt+UakylBCih7lTg3dzg5TnnO0n1jFcGxukjfVybyuLvdsNPn71N4rmazLDFswAD3f8A
RbUdLNxztQ6HKROSs2ZSZohlpxKyMlnaQlSkg88hSRxye3AOY5TxVTRjiZ8bxdr8zfO4vb5L
P4LJ2lHDIeYXzdVnTfT+rbTFq4qKwiWrjG5ASE7S3MDlTf8AzV8FIOArgZBAMeuFOJJcBrTR
VJvGfm3kfdsd7dCNFbxrBm10XZu0ePZP53H50Nl59+RVLAuWZpc6gpXKubXULSS2ecBRSQCA
cfWwOxCgFAx9BNdBUxNmj5jTr5C29unvBtZc0idUUsroZBtuOXvHQ8nC19nC6zToK3K1KpSA
lmJNLTM0h5+YpMwpTzuw+ZlTZALaUgZJzjCcdzGtY1JM1rs7zcggB4sBfTce0TsBvqtuwlkb
wBG1tri5YdSfFv0QOvPbmu7z1ARPzt3MIYMjITUpOtJCyS66p07i6e5CcpAycZ3ngcRqZqCG
xEnM4Fp8Bl5eevustgMDbOaAQ2xt1N9Sf8fFafX/AGfNvzDkw00ooSMqJ+ZjqOHVseUNJ1XJ
sewifO6RgNgsaz9AmTW2FqBCAcDPHPwEbE2ZuQrQn0sglAK77aFJmG1pQlte5JztSDng89ow
lVI0i91uGGUzrgELcyhWC3ZmlVPlZnyDUqqylx9DiGQA3u3Z95BByQkBRChkHCwCQOSvrnVF
Y6Rt8rSbWvvbwN/EjTTlfVdfpaJjKcM0ud9vwtrtcg6+CzF0tdM0jU/Zq7UZJtqTlUlwTKpC
nLZK1cJAe2HynAe6VAAEgAgxpvFPE0jC6middx0tmkvb+W4zDoQb+Cy9PhEMYBI72+zd+ew+
IX31bTlV9XtLUSZrJTMLmHJtcjPTE77Sw0ClPmNTLaNikYGcN7u3YYTi3Hihp6c1DY+6AAHN
DC0k62cwm4PibeZ1U8UDS5rARprrYEjw8thc8+S7vIaR281a0/PzlP0wr8t5hZm6kmmPm4GU
tJ2AOthKk7CSFeb7hc9cGMWcSrO0Z2bpWHkwvb2RJN7g3Bvyy94DkvdXSl1SWyAi46AA38eZ
HXl43WKerKn19igUtVut2s+LkbaSU0xndKvFtP3ps+a6hC1KGDtCRg+7zgCNp4YqaV80gq2u
b2RJ717i+50DiB4891iq2nlbFeneQTprblsBt5WuD1WNOpO376odHptHu7Q6yrInpWSaUHqH
T6c3NTW73xNPS8+VrBIUQdjgRnjHuiNjwCow+R7pqKvfK0k+2ZLD+EPjsD4XbmtrzWjVTKgw
v9Ya2QHm0su3lfK8W0tY97e99VgiftDVW0rFq1VtLUym0WmHInJJD1Ook26UgggNtHDmMEe4
o/IZMbS6owipqWQVlM5zuRs+Ruuu5FxfxCwzaXEIIHS0dWA07tu2N3wacp9xWqd4NVvyPMqU
85NtKc7qmAv3jnnbnOe/OI3jIG6Bau2Rz9XXXXc8RRekgiekEVTuz7iilf4JHofQxUb6qh20
XsL18ut9Xvg8UC/W9r09TZGl3IsjGUuJAlZtOfkXHCR/kx82ejCQ4B6Q34YdGvMkXuPfZ9g+
K6N6QoRi3CDawalmR/v9l32n4LyJIwcfCPtZfJyA4gid4IqBmCKQRO4giQRU/GCKEYgip9II
pBEgiCCKnjtBFIIuPjna7YmOIIkESCIBmCJBEgiYgiZ5giCCIeIIv6yUoufm22W9u9xW0blB
I/GT2gAqE2WSdKpayLFrRnbvkn7kEttUzItTCWpZ5YPPmEe8pHyGM+uBEevpqp8eSmkDCdyd
SPIbX8TsrtDWUjJC6pY54GwGx8z0Xarq6gZPUu5pZikWYxOvpHlSMkVuzDUsjPCGmQUtoSP+
bjHeIlJh5pYjnnPiQA258XG5J9/kplXiTat4yUo09kOLnAeTRYfLzXcrG12c0bWzMzEy3NXJ
Lub5aj0UNtU+XICcCZcbSC8c92mzg4wV8kRDrMEGINLA3LGRq55Jef5QTZv8x9w5q/TcQtoN
HG8gOjIwGtHg6w111s0+ZX5v7+qvrdNTt93LI15qnl0ByqTcq4hljccJaZbxkjnhDYwBycDm
PdA7BMOY3C6Nzb20YCLm3Nx+0uPxOis1UmOVzzWzsc1o5kHQdGt357AefVcRKOTjgRSZOUD0
26UhbTzw8peDuKppR91aQB+pJIbTjKisxNvED28hsBzG/wDUG4P8R7x2AaFZDKp47AC56E6d
SXnY2+qO6OZJXwuzDL0uubNTm5191BYmpht0h6bbwQQ3xhqWSBj03cgD8ESC5+bsgwAbgW0H
n1efluepjNEAaXCQvcdHEHVw8NO7GPi7YdB+JB6SvClKWG5KgWjQAHph5xvLtRmMZS2PVaz2
CSfdBycZjxL2kMlxd8r9AOTW8z4Dqdydl6inhqIsoAjpYtXaavdyHUnoL90eJXZJWuKuyUTP
VpT1NefxKSjEsfKRLsgZLbf4W5Q+svvlQ7cCMc6DsO5B3gNSTqSep5achtothglNQ0S1ncc/
utA0ystqG89RoXb69bLs9CvKpU5Tc1LzciitVyXTbdCICUoockoqSt9CezaihLgR2KUpSs8l
JOMqKSF92PacjCZH/wAbtLNPUXIzdT3drqY17y28ZAfJliit9Bl7l4HK4Bt0aA7chZRsXVJy
0anJTctOzaqXYs2iVpLbDxJma5sz55BRlbvmIO3aMNpQ37wAEa3WYcJmua5oD5gS47Wiv7IN
9G2Ot9XEu0K2anfTO7QSPLmRuygWvneBu7raxsBoABfdbI6PajXRaExSmZCWp8tNadP1J5p6
bn23yLjnkTKXX0HJ8woSheeCrKCArA50HEaOmla9znG1QGCwaRaGMtIH8Oa4seh210zceC0M
rwXWvmcdb97e7HW2a03sLi5BK+u87KqVFsqboFZvJlqlyFrCznpeTdbaS6ymYcdfSn3j77y2
3isJG707RYgrmSVDamGC7jL2oJubHKA33NBblvpzU6nwmhbGLagtLDcG5J3J09oC7WbZRrqV
ivVSdpANzVer3SqouyVQkWqssvGYDj7PuI8znK22+eRwETIPoY2LDI5yYYYIcoc15bpbQ6m3
Qu+ZavVVU0NPHJI61m5I36HQNIAv1tmub8nErGOq1v0qoDUOzpdc79KUxUrXbbqCnx9/WlQS
66Fj6ymylxKsZBQUE8pjYsLlnZ6rXutldmZI22wtcC3LNoR0IIG6wONNdVuq8KcSHtyyxv20
FrgnqDoT+C7PT6ZXbm1bpDkpRLPZqJt5lmsonpqXQX3Uslt4h4qG0K3jG4FOQBwlQUMbLNTQ
0MmeWQs7QlmUO0F7t7tuVtbWNjfcWUgesyzMqjkDi1ok6kg2dY77ajxuDyI6deVrSN13vLWj
dVp0SzETTiG5io0mfU604tTafZ3EspcUUPYWQUqyCSvae4jO4fPJDA6to53TEC4a9oB3OYZi
Bdum412v1WFqoo555KGvi7NrtA8GwNr5Tbk7XS42vYrr+m2hl2aQXhWadU7eeuiiSqlS9Yo+
5DT7zJTu8xKVE707cLCRgn6yTkRkMQx+jroY5YJeye7Vj9SL9DbY30J1tsVh8NweqpS9lhPH
ez2fSHiBfUW1I57hd+1f03pdSl6RSaHWJGqoRJIqFCRWm3PNbY2qSoMOK2ncCChTTgICk5GB
GFwuumaZKipiLDmLZMhFr7jMNbDW7XN3B1WdqaGOQMjhIeGi8eYd4DnlO5HItd4Lq9Ush2pV
6Wtm65aXpVc8tQoVfabeZE++Uj/a6cSTjlO4IdOduQnKkY2To6/s4XVdC4vZfvsJByt/9SM/
a0b76O3hy0rvWWsqxlLtWOFxd3Nrm8iRfU6W0uQLrqt7vuv1+kSshSXqOzO7VU9t9bZnKXVG
mFMTEq06FcNuFKXUrVhKlIbPJKicpQQ5Ynvlfny3zEXyujJDmuItqW6tIGoBI2sBr9fM91Qx
xGXMLAX1Y8DK5o/mABB2Oh6rNXTrccjaGlVxXHeNCpFw0MGVmKfJ1OeRJqqE46cuvPvqTlwN
JWv3VJVnjGRGn8RQSTV0NJQyujk7wc5oJysGzWtGgLiBqD81tNADHSPkkDQ0EG7vpHcknTro
u7ajz1Dqcx7RKab1ZUkkBl+eaqbQlCVtBB8kgFP1SAhRUAr4JJjCULJmAtNYL7hpac2hv3te
u4A08VsMQ+k+P4EWGljYnry0C6bQ65bGjxeqMoEN1mQaLjK5+oiZFHBBT5yk7lKW7gkIT7o3
EemTGYkpK3EnNid7DjY5W5c/O17ABvNx1003sFV09HQROcXDTU3Nz+bbDS61r1lrMxcdXW68
2+h+Yc3rQskqRvWAlJJ7nBJJHrkR0/ComwxBjT3Wiw8bA3Onjt4LmGNSPmddwILjc/1iAB8C
ffovQbwyrVXevTYzSNilpqEi+032O4hpojGM9lhQx34EfOvpRrG0mLmpP0XNJ/tOH2WW+8Ov
y4bC88rLrfTn1gW3pP1MV/Ty9Zlun0SbmTKNTLqAloI3Hg/9Go/W9AeeDlOT4o4Qq6/BocWw
wZpQ3NbmTbl/MOXM7aixkTYzAKt9DIbObq0nQHwv9vTQ7EkZI69uiCiOsIn6k2lDE2AqUuCU
2lTJWAW1LP1VtODAJJwo7TwcRrno846qHONPH7TfajdfW29huHN5cwLjZWqmlpcRjD3HK4aX
GhHUHwJ3B567rRS+JK6OnGbmZOfk0uNPMeVKVinp8ouJGNu7uCMgE5ycZ7A5PfqCajxUNlgd
qCSWONxc729x0/FavVy1eHgslby0e3Qi1tHDn5638F3LTfX+gX3NsUt2ZfFcrCFNOvvZWVEJ
2pQg4ACTuWQMJ5xyrGYwmI8OVULDK1oDGbAdOZPjsL66X0Cy1Bj9HPI2HPd7hz116A8hvvbz
K/vqn00VZqv23btLk/pRU0+l+dcl1Y3LHvbDkZSEpBzxwSc9oxuG49E2KWrlOUAEC/wv7ypu
I4eZGsiaNL3PuWIXen6oWzRJGaqFNqElO1CXS6nzpNZDLPmlhx5QKewc8nJ9ELcPcJMbY3Ho
55HMicHNaeRGptmAGvMZv6wA5laJU4E6mjD3jvH5cifs8bXK7pY2gytN59uoV6URJeW5MFqn
T7fmOvIZeUwp1TaPvhQ0sJS4pKQQlaXG1bfdjG1eMets7OB2a9u83QXLc1gTpdwuWgncFrxf
Ve8NojE+7hb49d+ZttcgbbHkswWFKtXBVpufcedU82kzTcgzNoamXpYKQhxbKj94dKHOCh1C
HEKGFjcoOHUMRkMUbYWjQ6FxBIzakX+kLjUFpLSPZ0Bat7w6dwkufa5W35dN/EEAjms+t66y
Fn6dvyclKSTlQSkSVTRKtqbdQtY9xb7DaFuIeUEp98FxhzcTkDJGk/5PumqhJI4hu7S46afV
cSAWg8jleLc9lmDWOJLjcgEeyLuA31Avv5AjmVzFqXkLNuOWpyplv2uovBMtNXKQuQakQpsp
Y9pCVBlv3iAlSMpOcEZGYM9D6yztQ2zRuI7h2fW7stxmOlyQdRyPKVNUCBrs9y72tNL/ABG9
uXP7Mja41K19IKDSnaw/bdAp8owuXTWWXFTrs8FoALTk0lpKuCrG3cheADg9jh8MpqusleyE
GR175R3QLG4IYXEe+xHLRQoMTfZzp5HNudneyPdy89QStNeo/UDS7Ui+W/OuNqSKFCWm5yQQ
37BOtJACHwhthJcUAfeD6QslJG4kR1nhzDsYpKU9nFmG4a++cE7i7nGwPLISAOSx9ViVC3uz
SDW53vqfrb/PTosd9UViU60rfEnTatXrxs9baEpmfoNFYlHG/wBciXce89jJHO3ygDtwCDmM
3w9VyTTZ5Y2wzXOmcxuv4uDcrvC+a/NYHF2NbTEtjcGm1wB2jSDqSGiw8y0jVakany2h1Ttp
C6Wbko10IyHJVumbKcee6VOOKdR9nvAcfOOh0j8ZbUFtVkdF1zHP8A0NPyWiTx4O6LNSZ2P6
ZRkv7yXD5rDVcp0hJhKpKdTNBRwU+WpKkD7SADGadbksWy/Oy47MeF7SCJBEgi9fvCHnW+pP
wvbs07nil4052qW8lB5KWppnz2f3FvLx/wA2PmD0mF2DcZU+Lx6X7OT3sdld8gPius8LxjEu
HpsPfr7bPc4XH2ryUmZdyTeWy6kpdaJQ4k9wocEfugx9xNc1wzN2O3lyXx9K0tcQV+cEcRVW
0xntBFMQRPWCKjvBEJMEQe9BFDxBFRzx8YIhgin2wRIIh5gi/WT8RBFxsc7XbEgiQRBzBEgi
QRIIkESCJBEgiQRczatqitnzph9MrIocCHHBhS/idqcjOB8eO0eg0nbdeHva0Au0F/zosy17
WfTizLV+g7VtudSxjEzOzc4RNVE8fqxb/B/+bSoJ+R7xhqfDa0y9vVzC/INbcN8r8/Ei6y8u
JUIhMFLA4g7ucct/O2tvAEeK+u0Lim7dlWqtWEN2dR1pCpaQkGEtVSpj02Z99DZ9XFK9eBnB
i7LC2cmOEdo/m55Ja3zA0v4Aaq3FVupAJpSImHZrGgPf5He3VxOnLVd9k2tXeseYkaFb9Lfp
VtU0KMtLvTJalZVBVuK1uOne4o/HknsBGGe7AsBDqipeHSu3IF3Hws3QD8lTXzY9jJDKdhih
5XJA8yT3nH8hdIu+xv0C1Set1DyZ2obiw6oPe66RjKnT+sHoynPP1znCYz1FWiqY2py2buNN
vLx/iP8AV6rGV+FvhkdQMdd2xN/a8XeA5MG51cToFZKkSstLzMlPTcy9KzKt07OMpw/UnkAg
yzBV7u1JIC3MbU4KRk+6r2+oeQDE0AjYHZoP0nefIbnfxFI6VjS6kDi4E95w3eR9Ft+Q2J25
ef5oNIkLpuB6tz6ESdk2y6lDns6gErXjcGWEq/VHDjO4jn66uCBHiqnkjiFPDrPIDa/Ta7iN
h4e4ahKaOnlqHVMg/wA2hPLYuGtm8ied+e50K+9+oouyRqd0V5gUuWmyJOkyKAoghIyhhr1U
hIJcccVyoqBPJAiG2PsHso6U5iNXH7XHkCdmtGgFwsjHMZopMQrhbOQGjw5NbzsAczjudDuu
QNYmaROiqLHl1WrMeXIshjiQaVgl5tOTtPloQhOc8KUfwebRgbI3sd2NN3G/tEcifMknbYDn
pkO3kjkbO09947ot7IPMDkS0Bo35nbft1kvzEkuTabmyJCz5d6Zn3ykFt2bW37zx4JUsLeUh
OePez3EYetja4OJb3piA0cw0HYcgLC58rLO4aeykjaZLspw4uOli9w1Pjq4geRPRZL0joFSq
U9YVBm6/7JN3JV3qm0tbqCZeRUuZC3XgOFKWVlOM7RtON27B13FZYmNqqqOK4jYG2tu8Btmt
vyFr9fJZXDS8R01O+S7nSOebG/dPaam3W+vhayyMbOol3aHVe4pH2mpi5b/Zlbfl22FvOyrD
SmphaUPKKQFObJhsk5T77vcHjB+t1EOIspZLNEdOTIdAMxu0XGu3dIG5sNl7kdI+nkdG5xvL
nYb2zag6eAuRc6bL4NfLeplg6v6zUtLLMviiJkpVwSSR56mZVDZQWyAFF6VeKy4ectA+9gRL
wc1M1Hh75Cb5sxBJ0zHMDflleAMvRysVDozPUgDNHPo4E37wu1xHXu8/4brkNLtN6rPapadN
zlvvMInaJMO05xY2NpdT7yHtygRtfl0p9wk5JByMxYxOughoqt7ZQbPGYbm3MW37rjv0WVwY
SVPZyzNFwC0O156fO23UXX83NDp5vQW/2J3S2tU24qTNGo056cnfKcn5TLkv5aVkjKQyZgbC
rasIRyDgRYGNR/pKlMda10TxlcA24a7R1z45sutrtJOirPE+SkdO6C72G7QD3jfRxFug2B3B
1sVjy6rHt3qI0ytO65J5VrXbbkmqiVKnexrffmENKbQypw+8VEpVhLhBChwogjMbDBXVWF1c
1FIO1hkOdrrgAF1y4Da2ouRpbcXWHZhUeIxR1jA+KSNuQh2ugvbe5O9td9Av5XrelJ1Rp9Lp
dUrNvt1ehNiWn51aHKbOocbUUIG9SittYTtG1Sg3uCzwQIlUFLUYe59RAx2R+rWgh7bHU6AW
sTzF3Wtvcq1JJS1rMlU9uZtw5wHZkC+hI3B89L7WXVqixO29vo0xWJ2eoki/7TTlOvlt6QmX
MKG1xGEgnPvgkoUTkHlRieJI6g+sNjAkcLOsLhzR1B38DYEc9gvUWFmkJgLyWDVp2LXciHD/
AHgdDuOa7lUK7cdtyEnadeZdmp+aRteE9KiXmZLcR5bbay4tiYS8rGxW5DgVjnvGEp4aSaR1
dTGzRtlNwbbkjKHtLRuLOaQpJqqpzuxqG3b/ABNsQeVjctcHHbUEaLM9t9P9hVrSaTqEjK0u
YrlHQp6TbnZt1uaaYQ42HW3hgqLLCyjCj7zS05SNm7OpVHEeJxV7opXERusCQBYuIOUt5Zni
9+TgbE5rKa7C6MiMtb3m7E9Pqnnoduh20WDOph237Jt1VitzNQLNvTrntL0nscM5NvpL7uQs
gJ2LCACkqwVqHYDO5cOGqqZf0m9ovI0WDrizW90bDW4vcG17ArBYtLDBF6o0mwNtObj3jvsL
6C19dF99ARVJS4Jqatick6lL1JBShaphQXOMpTlSH5VOdy0EFJOM+6CMjBi1MaZ8bW1QLS3l
YWBPNrzawI+1ZeOeQOIiIN+pN/eALXHUbrl2JoX5QGmJtygU2ZpS96ZeRlkCWn+MpVtONrgJ
AVtOTxnGDHqL/NpCGB7s43JOZvhfmOny6Kr2vkaHSuaMpvYWIPTexBv4rDOrVlTFtOzE3UQ6
lyWT7VMuuqQVzLqlna2AklIQkfHnPzyY2/DauObLDCRr3QBfutA1OoBuVrOJ07omunlv3e8S
bXLidBYXFh8V6SeFLT2LVqNlUBxTbq2KHLzb6kDIC1LSlYPzG4Dn9aeTHzJ6YHmoiqKsaAyE
e4XI92nzWzsiMOFNhGpa35815C+InWptPUJWHCtUvMIrtTeTtWfMb/sjCcq75A49I+ouFWMb
hcAZqOzZ5eyFzbHJnSziR+jjc+PJbU+Fb4uyLatdjSLVNQqNozALMhNTALv0UFD3kgHOZc8l
TQztJKkDBKRy30k+jB1bP+ncF7lS3UgaZ7bf1xydz2OupzHDuNNZJ2cm5+fj+I+HRbPa49ML
KqRMO0NMrXrSqCAsSi1l1tlChuSULBJQMYKVAkYx2HJ0nAOLC5wZV3jnbz2JI0NxsfEHX36L
pbqdk8dhqD+dFp9enRxVdI629dlHbmW0UhPtiCtvCkAKGA8E8FBPZ5GUggbwmOyYfxjBXRih
qCO/3TY+HK+oP8B1+qStGq+GfVKj1ymGVzdR0Pg4cv5hp1svq6Kr0m7p1hrtbuacHs0uzMTM
45NBZfRlpQ8oLCwSopJKc5TtSr0GYrxjSNhw6Kmox3iWtAFsp10JFiLX3trc9V74cq5Zp55a
rYG+vtDwv9m9xssi6e6wMdQ+r1LflZS5KNQpOaXSJ1EvMNqS3KK2vIWs7wptKSnICQceSSMd
o1qvwg4TQOY5zHyPAe0kEd72SALEG97G5G+oWZpa39ITPfExwaw2Ps66fEXtpa5X8BYtBoNH
drVy3jUVKZuKbolacXTXVzFKfdbQlE6FoVkKV5agVAKKlIOcKKFQkqqqV4gpYGjuNc0ZgA4N
JuzUWIF9AbWG1xcKO+mhiJdmPPU9T9h8R1X83bqkbKnqqxOTgmLvkqt7HW2J2VEq3Iz3lqRL
z7KThwMTTSFpfCFlC9gc979TPtlBJI1j2NtEW3YWm9237zD9EuYSCy4uL5dNxjZKuJ87mtcH
OBAIJtbxF9b+RsR1XCIulyt1l6u1IVadkaMFylVaZDL1csJe7y0Kl30uhc1In3QNxWkJVtOD
sUuUacCMUsOVpdq3cRzDchzS0hsg30sb6i+oEqGV7XGokBcfENLmnkczSCdPiOS2g6SL9vti
gNptL6Juml09tM8mhz9NmWFz6NiUqdbDbrrgwMjeneyDvK0tEAHQuIcOw/tc1ewsc7TOHNcB
udbtaPjZ2wGbdZd9c98P6t+Qezq1w31A3II8N+hX2X/qzK3c48icodetNtxtmbnaTOTUxMys
wolLRdbZcSlicbDZUEpaCHQdn3shIVEGmwt0QHZPa/cNc0NuBYuF3Al0ZJ1JN2Wvrc2VaQvJ
DZm3y6X1F7nbUd4X5HUHdYOau+pUHUeamJqiL1YsWgvGUYLlGrE3JSsuMkMpfZSFJwF5S28V
KQrIxxg7nJSQupWtEopqh4vfPE1zjtmyu0O27bAhY6WWJjnwguDTrYNc4tO5AsD791hDW+ri
r1dk2v8AQE1MImDMSdJq4qFFnpI591tt0LQytzGDnKFKwk7R2jbsHgyRn1suAtYvb2cjXeJG
UuAvpzA11O6wWKVshyspbPcDcNJkYdNrC41t7z0WvnUzrRUbkmWqXeemkhb1bp58pyeSy83N
zIH+MUtRCz/ld+e8bXgeHwwAyU1Q6SN2wJaWj+Ww08tlq2L1stTZs8DY5BuRmDvfdYNrb0i+
8lUi1MMoOdyXFBQHwxiM463JYlgI0K+GPK9pBEgiQRekP3OpqN9Hamak2qtw/wC2FMlKwy2T
wVS7ymlkc/rX0enp9kcE9PFBno6SsA9lzmHycAR/dK6R6N6jLUTwdQHfAkH7QtSevDTg6T9Z
OpdCDYZZlbgmnpdITtSGXl+e3gfDY4mPo30e4p+kOGqGrvcmNoPm0ZT8wV868bUHqeO1UHIP
cR5E3HyIWJPSNyWqoIIrBFDBFe3BgifgwRTPEEVT3giesET15gikESCKgZgiu8wRcbHO12xI
IkESCJBEgiQRIImMwRIIkESCJ6QRZi0Lq1k6PJerNy05y4LhaKTTpYut+wyhwD5i+5cWDwAR
tHfk8jG4jR1dSBHBIGMPtHXMfAdPNTsPrqOneZJ4zI4bN0y+ZPPytZclSNQKlqbcc7NUSnyF
JZRl2erE2S4JZOe5dcyonnhKcenYcx7dDFDG2KQl/INGgPuH2n5r0KuWWV0sTWx8y46kDxc7
5Ae5drp14XJXKOaHaIm5aUniETlcqT/kPTpzk4Uo4bRx2SMgDuBEaSkpI5O3rbFzdmNFwPcN
z56K82rxKqi9Vw8EMdvI82LvK+w8tbdAu5VjRuy9DdL5Kcm7hcuO8q8gmXlJNDjKlEk+9lYC
0s4z74AKu6finExYxiGIVjomRdnAzcmx92lxm8LkDn0OT/RlFhdIGueZKiTa2l79OYb47nUi
246NTqQKhKOtGccL62Ql6bUkIZkpcA5bZZyMk8pbRkDG9Zx3jOSTFrh3Ra+g3Jd1c7w3cfJo
6KBHSAMEUbzncO87YNZ0a3x2aNNLuOmq+5+3Ji96xT7cmksW3QKHKCdnHFIJ9hlFYUC5t+u6
6dp7ZUotpHupAFlkrKdjqqMmWR5sB9Z22l9g3XwAzE6krzU07ppGUMgEccYzO/hboQPFztCe
pIGwXzzk6jUi/pmbcSqUtC1pMtk7A5htOFrJOSPOdUkJJSeScDiLzIxR04Z7U0h5G2uw/qtG
ouNN914lkNdWOmfpTwNt7tz/AFnEWvz8l1lqpVR+1Zy5ZhpxluYm0y0mk4AC3VFRCTnJ2tIx
6gDPxicWwCZtI3UgXPkPxJ+OqxIqak0zsQluMzrNHi7e3k0WXMUmiVSpVuh0EMTC5q4FtTU+
HCrL6Vv5AUAc4IRgdu2fXMRZaiBkUtVs2O4b4Wby+PisjFS1ck0VDY5pLOfvzd+A/N1nTQO0
K2w5qFeriHW3rQDdHphZfR5aZgzZbSlasqCkeaptG7JHIySMxpWN1dN/mmH7iW73aa2yXvaw
sbXP2araMNjqHtqcRLrWtHHyvdxGh92/Ib9FtLpVpSmkO9I9hVef3SdQeN1TLQb2ofCHVtoU
42FZ8rJd8vIBXuOTjIHP8TxR74cZxOMADWMdRlGoBt7RuL9DbzWclEMRipGEmSFutjYEusfc
Abc/de6/vUNFpq+Kb1b6g1QCeq1o11yn0Zl5kLedMs5sdWATjcZdC1YSNx3DbgHiv6Vip5cI
w8OLWyR97pdzRlBPS5sDrqNVjI3zSNdK5u5zabMa03NhvrzvpvdctrTqfalsVLQW5Ze+55yz
qLQ5Vp1mXkFuoqUu8WnpZ1bTi28BI2ozgq5wEhPfC0NDX1P6To5Kdpme9xBJtlIblcAQCep3
A53utqpQ2NkeJ07yI36AXFrX0O9hr0BPU72xDqbX5K39dbqqzdCvmbkb3ZDM45WFuCTlHFkO
B9aW2lN7sbjsSrjKsDnMbLh0Ek2GwwGSMGE3GSxcQBbKCSDbbUjpdTTA2kxDMwHvjvAXyDxG
hP5IXWRPf1El1GdlZnUeVem3tjDtLpzTtMnlkncpPBCAsbQCgp2nChg5zk+yOIhjJGxEAa5n
EPaOV+ZtroQb7HRQJHQ0c7jD2jSSNA0uYeegvYX1ubgDpddD1Leq03fdQkam9ccw21NBuYRN
U1kidOAUJ3kbVLCXElBSCFbyfwgBnsNFOymZLAGgkaWcdOpsDcDTvXIta3JY6ZxqalxIdYEg
gsbrblc7m+rbXv713Cf0tGjmsDVJUxPP29SmUVKSK23VOht4FaJc4QW8A5SpGEpwARj1w0WK
nEKAzAgSPJadRa7dC7e+u4Op5G6yEFCaF4pwCWN1Gh5kkAcvNugHIdc3apW1Rr40pt6vtT8u
9cbTQpdSS3KOocEspBdQ2sgBKk5JUAoDG4YKSI03C6mppa2WlLSIyS9tyCMwIbca3vyNr7a3
BWRnijee0LRm2vrr4Hy0IutW9TNYapQtRvpejVaZoj9L3ychMSL6m1sIUjy1gOA/VKcE+hUl
JxlRjpeG4ZE6m7GVgfm1dmF7m99vyQCei0rF580hdmsBoLfPX5+YBWvuo+qc5cdyOzM3NPTc
5MzKpyZfecLjjrqkI3lSj3JVuzG9YdhccMIYxoDQLADQAAm1hy0XPcRxpzpRc3INzfU7D71d
Pb4mm7hYeS64iZadS806jhaFg5CgfiDzHjEaFhhLbaWtbwU7BcXkdOMxutxLMuSk6hyEtWkN
ydOuOXIdnXHJfcVqyB5qCFA4JxkA5BPoO/KZoZoHmmJJjOjdbe47/wDTquwQyMk/XAAO56X9
/K6wfrdcSKjfqqVK1ATzE5NNzExtBSlTgSCQAR7qQcDbzyDnmOh4VFJHSiaRmXK0hu17ctfz
4LR8XqGPqxTMkzZ3NJ8wNdPdqNfivSbopnBQ9XKlNoVhqlSTUihfmlQAbKSeT8yP3I+ZOPo+
2w5kXN7i61uun2BdGZCDEWHoB968fOvqopqWr8w4hJQlU5PKG5QKzl4fWxxmPqDhxhbQRgn6
LfsXHcet2zQOh+5YLZeXLuocbUpDiFBSVJOCkjkEH0MZ1YNbveHz4oNb0cck7ers09UKWkhC
GXHQFpBPJYUr3QTnllXuK7pKFZzzbjP0f0mKtdPCA2XryP8ANbXycNRsQ4LeOHuJHxOEMrt+
ugPv5Hz0Pgd/ZLpnnbU6stNHmqU/QEyKmzMTLgfSlTOU+9vl1EPMqwTnZlJ5HI7/ACtjVDie
D1hfIHgt5kaWG3fHddrtcX2W64jiop3MdI0uLtGtsbm/Q7H86rSPq38PauWLfU5PafyRnaTK
06fLP0c15yHtzLhCBgbuScBC+BnKDglMdp4Q9ItLWUzYcUfZ5cz2rg6Ea/iRv9Ic1FrKBzmC
enGU2Ohtz5HqL8uXLotbOh7VAad0y/zPecw1O0sSZbCVFxs+Zh7A7+6yp0knHGUnBxHSONsM
9cNKI9S12blY6afF1tOuo0WvcJ1pjfIZNAdxrpbXTrbkelwdQu16/wBNfqttztT+haXWLeu6
oSC5ktt+WpxXkTYeeYU3jJwlhzBJO7ORzmMZgk8UbmRiRzJYmvG9+bcocDfxGnLmshjNFVyz
OiiibJC4NI5c+9YjncD3WK/nXqd+hXUCh0S8XanTpC+qJLSyp9JU6ySjDIUEuFSkt+cxLzTa
uwKikABatviNzpqaSajALoHk22Nj3uVgSWucxw3Oh3AvGeWQyCKYOF2kDZzQdtjqLEA66DXq
uDo4uGv3XPuLTTra1r0qZVJVCjv0JSBdNPZHlOpcZ7LebSQhxvAS9LqCgNzfOTeymgia3vSU
lQQWuz/s3nUWcdgTq07teCOawIqvWZXZnNZK0G/cPeA02B1FulxblZZg0HRYV1Nmaa9m0+cq
jiWJYy06/TZOiVjb+oKcxvkZohBLLqvvM02vDhQUqRGuYrJikBDBebLcm4a5z2dW8nt1s5t8
zDtcEFZ6kfTOD2tY0O0BLcwt/Mw7i/QA22X9mKnWazX6861fEteDsmtxqbmpwOpQ/M7FoUmp
Sa+Zea2AqRMy5wvbuKXsFQjVDYI2RiSlMQNrAAXDbg3je3dt/aY/a9gW7HK4eyZznNpakHLY
WuSP6wI200I15FdDaod26Y2FP6g29ddjvyc9Mu0y5KY7Mz0tNMJIKQzUkYeZfZc5Ul0gJJwE
qQrAGX7eiqqluGzwyXADo3AMcORvH7LmkbFovzuCL3xU7MRYXSPEWh1u5zTtsXa7b8ja1jbb
Es3bNb1VuF2Zsy4m7Eqjw3tSTN3tT1FccA+q0VrS8zuxwle8AnG70jYjU09HBlro+2aPpGEt
eB4gAtdbqLHwWHfS4jUy9rSzGM29kStcw2+qbgjyII8eS1/1y1N1E+nTIX+6/WJiSJlkrm3v
aEKCeMBYJyPhG0YXT0EUWegjDWu10FvktbxOXEHvyVzyS361vtG6xNOPpmZpbiGksIUchtJJ
CfkMxPKggWC/keYKqQRIInrBFtd4K19/oJ8Qq0mFrCGbilZ6jryQAS5LqcQPxraSPxxzX0t0
XrHDE7hvGWP+DrH5ErauCqgRYxHc+0HN+V/uXavHQshNrddMxUUJSE3NQpCoHGOVISuXUT+8
jvGwf0f681HCbYT/AOVI9vuNnj+8tD9M1H2PEBl/9RjXfC7f+FabiO3LkqoIAgikEV/FBFII
mYIqnv2zBFIIrjMEU9YIrBEEEU9IIrtMEXHRztdsQ8QRBBEgiQRIIkESCJBEgiD92CJBEzxB
F9dClZWbqrKJyY9llSrLjgHISOSBweT2GRjJ5iqWWb7q6m6VM27SrXsu0peSkpNQTLtKJm3n
njgFZyAFLUfXb6+kYWmwl0cjqiqmL3He3dAHTrb3rMSYwOxbT0kAaBzd3iT1236fJc1TbfuC
1lmcqjCKrcym9y0TRBp9FQeR5hJ2qX293t274j320EzcrTlj8PacfDnbx3VHU9ZG7tHDPLb6
fsMH8XK/8PxXY9JmLfpVVnLsuyedud/Hmz8/MrWiSlmzyG0H9UffcxtQ2jaAk5JCYhYmaqSN
tHRN7IfRaLFxPU/Ra1u5JuSepUjCoaWmc/Eq2TtXW7zz7LfAX1e52zWiwt0C7GanXuqS9ZWY
odsytGoUi35Em2UlqWk5fJUXH3Tkb1jBUpWSEJSkZAGYQipcEpiKqcvldqebidgGjoOQFtbk
rL0tTV4pOKmKIMjG19AG9T4u0JOtgLDRdTuKV+lqhWKLTam3WFtPKeemJVfu1ue/U2iFKwSy
jPuJ/AbQo5J75WndkjjnlYW3FgD9Bm52+keZ5uO1liJ2iVkkcD87r3JH/mSE2b/VbyA2aDrd
fLcNGRVZGQsyizRco7E2lp2aKfKan5kAqfmljOdjaAoJBz3+JEXYHlhdX1Df1hGg3LW/RaPE
m1/wCi1dMJWxYZTG7AbX2DnbvefBo0F+XiVzBdp99XlJh54S9oWnLPTSUIbI847g0lw5PvOu
rCsE5KUNADGDEQtlpoDl1nlIB8OdvANG/UnxWSY6GqxJr3H9RC0keQ7oPi5xvboBpoF3jQOp
SzNzXDe1Uk1S9QmJ2XkKPLLBDMmnyE+Wd55IaS41wMcgnueMHjbHmOLD4nXaGlzzpd3e1027
xB1P3LNcOMdLJVV0gyucWtHhdt9/4QRoPtXZJO9XLX6OqRp7NpZklXI9JVSYBQEqWx7c240F
4BOEoUheE+8sjvgEHGGiE3EEmKsJPZ52DzyEOt4kgjXQDzFpItFw5BHlu+7XgE2t3xa/TQjT
z8VmSndWUjVOre3asv2sG1aLVqZR5V9WVhtTSTLhSRxgJDysEAAq5ISAI1N/DMrMCmp//VfG
5xGgvm79vPQePiVm52xPxinJNr5sw05AFvlz11K4rRfqeqF/V/WOUkKRNXa/cM4m5DQmg75N
RUhoSs3vcQvzENKwgq2lOc9gkAGVjHDrIIsPfM8RtiBZnNrtuczbAixdvbe3nt4w7EYRU13q
uucNyDQjbK4WO+vy+Kzfo/Ympbun6J6Woth6ct0qealirahp2UYW26toobcbmpptzASlKVJR
ngpTgbhquJyYYypImlkmuCdTe7gQCCWljSN7nXXc3uFKgqnyRMpnNzuubBt2ty+HLS4Ph8F0
XqStCZsui2/X39SDVHptybkJmcZkw7NOkbVJUwkrSdu0rQXMjO1J7ZzN4drI6mSWlZSZbZXZ
SbN1072h12NrdVMxIzRholu0EbgG46gEEfffS6xV1s2dOWvftnocZvHz/wBDUq6qYqE4MOIS
PdXtAyhZbUgkZ47DsY2ng6pbJS1B/V27R2jW6gnl4i97dVjMQY31hnZOc4EX37o1sR/Nz362
XL9cumDNiao0C4Wphhyk3RQ5KYlw4p157AlwlYWlse6pPvN5OFDaOSORE4LxE1FHJS/Tje69
rAauvz35HmDdSa0NbIKkgAnQ+1rYb6XGosQdF37WWryGp2gdk3e7R2pOWkKf9GvzU6yz502t
g7Et7HcqS4lI2AJTuKdmT6nBYRFNR4nPh4fcuOYBuawDtb3boRfUkm17+6Q+WB0Pa5rhpvYg
XF+VjqOo3OptusN0XWCqWxYd5Sso+po1df8AZMn7MkqSCCCttASlbZCCUlflJGNwJ5EbjNhk
M1RAXtuG7Hy5E6g3Ots5vpotbNW6Nr3sJvrprs7wFr6DfKtatUpt9bJDSAhrt7xGUDuCUjJH
yV2P2xv+GsaNTv8Ann933LRsVqnkWbt+eQ+1YQr9KnVzgebcO78IHgd43CF7ctlz2rgkLy4L
IekUr7G6Zl7cwoJ3JdLXmtoHHK0+qOQCRynIOCM4weLHOMjdfC9j7j16A6HwW18N3hcHu0PW
1x7x0621HjqtudFq7JWzbU3VLpt9yQSy2lqWmpNKiZsrH4COUuDae6SB3JIwRHLq2lknnEVD
Jm3uDyt1O416j3arsdNUgQdpO3L5a38h+fFYwsnTig6rdRjb1sTrz8pVHmHGW30ff97k0kLB
AOM43fAfZG3YjiNTSYSfW2gOaCDY6aNNiL+5abQ0FJPiZqKR1w5oOvUuAP3r0x0+05ndG9L6
nW6jLuyztQaTNEKRtOFBUysYHAwgc44GI+YcTxOLEa9lLCbhhI+FmD4ldQfMxkBcOhK8QeqR
wzFdpb60uIcmmnX1bzn6ykn/AE5j6/oWhseUbCw+C4tjkZZM1rhrb8FiuJiwqQBRZG096k7i
tESspM1CempCVIMutL6kTVPUDkLYdBCkkH0zg9uOMQZ8PgkuS0XO9wCHDo4cwstTYzURxery
OLo+l9W+LTyI+ey9MfC78VS4qBqJRqFdTzFxUavbpFmqvhWxW8FJTMBIJQseqwME/WA+vHEf
SL6NaJ9M+vw4ZHxi5aP+G+48NxyPJblheI1VdG2jqAXgkZXtFzdpvZw5Hx+PVbC9bfhcUbVy
v0+v6OzlJL00w+KlTpJ9DwU9MNeWolSCUkghGSnlJByM5zpfCPpKmw21BjgcfYyuIta2oHwP
PfkVLdE2sjfNKezc0us7UNdbQ3HI/nUaLVLpubqFkaTXBpbqHmhVMXgaZIqmNyzR58SD2SlS
Cd7D53NLSjJBUlaeU7T1fHWsqKtuIYaM4MWY7AuAeLDXZzdxe1/Zdpqo2AV9RAQyoJGXQA7E
O10PS2o101te9l3rVrouuDqd6XKTOUaoyjMzZE8+1S2pdLLsvPSUyyX3GC7kJPlqYdcbWVYW
hx0YCkhEYbBOJ6bDq2btmGzg0uvcOBBIvbe9iAWgX0vsLrLcS4aauphFPNkzg2tqLggWPIbg
X0G191wU/pNcV5aeWjqrTK2tGqtqzbVqz0oxTw8zW5iVaKGVqyQCt6SQpLiQSXEsuYBUSTOZ
iFN282FyRXppB2gJNi1rtTqL3LXm4Nha4usacNmjyxTzWkF7Gwyk3Oljt7jb42XMVC77YVT1
Vq6KQq6rbuynuKpUn9KtS/tKkqT7ZQqk4+jcHmlJCpV/elSfvR5Ktwx8dHUl/Y0cnZyxuBc4
tJ0IOSaMNNrOGkjbEHvX2sr84nlBFU0PY0WAsCb2vbvbi/K99rLoNcldKtHKhTVVys12d03v
NlKZFupSSmlpl2Vgv0l15O7Y7LrUBhSW3ZdwBbRCFlK8sJMarmvbTMb6zCdcpvqR3ZQ02uHj
oXNe3uuFwLYUtwVoaaiR0QkHMaC27b62seVwRoQbFdK19t62tG1N3RpHfupTmn1dbcYl5n21
qrIlNyR50lOsEBWcHkEFK05PODGVwWoqq4upMZpoe3jIJFiwkcnscND5ixB6KHWQ0tNAyWKp
kDXaEj9ZHfo4G5FxrY308lhq8NPtNdW9MnaxTbxt+3r5kcHyZCSelpCsI9FKawQ058dnHrj8
EbLFWYrT1YhdC90LuZcHFp6X5jpfX7ViH4VhslP2kE8ecbgAtB8QDqD4LXa4a5XaIX6ZPuFI
cThaVJSsOJPGQfUcd/l8o2YuBWF7MsJaSfjddcziPK9KiCKQRIIqOxgiyb0W3ydNerrTKuby
2in3NIKdUFFOG1PpbXkjJxsWrIA5HHrGv8WUfreCVdNa+aN9vMAkfMLJYNP2OIQSnk9vzNvv
W833RLZwk7y0wrgxl+SqFMXz/inWnE8Y/wDnVc5/FxGhf0Z67NTV9IeTo3/2g5p/uhXPTtS2
lpKkcw4fAg/8S82wcR9Qr59T0gio4gibu/EEUgiekESCJBEGYIh5giQRUD3fhBFIIrz84IuO
jna7YkESCJBEgiQRIIkETOIIkESCJBEgiGCLt+i+ra9GLodrEtSqZU54MlqWM8yHm5VRIJcS
k8FXGMn0KvjEWso21MfZPcQOeU2J8L9FIpap1PKJmAFw2uLgHrbr0WTtPZe6+qSvO1e6Ko9L
WzLOuLfXgMy7riU71NpwAgd07lem8dycRAmkp8OjEdKzvm1hud7C/M+A8OQU+GKoxOQuq5O4
Lkk2DRz05Anr9q5FNYpVzX5IU9lpu4U09RMvTZcqTIMAcgKJwXVLOApRwMZJUQIkFskcD3k5
L7uNs34NtyGpvyuoxMFRVMYB2ob7LRcMH3uJ+kTbTUmwXYq3fFbvKnVWjsVppikuJ82v1dRS
xJrbSoFMtKNjgMhRHAG5xQBPCREKGkggeyodHd49hupdcj2nn61vGzRpzKnTVVTWB8IktH/5
kmzbD6Mbfq306uPgubpdzS2kdvfQNqMTS7srUspc+9MMoDlOl1ABsknKm3HAsqwSlSU4JAJA
iI+mdXTes15HYsPdAJs5w38wCLX1BPldZFlSylZ+j8OYe2eLkndrTzd9UuvoNCBvqV/Wv26x
pfo/J0eblXZi5q8wZyRbRjErLuKSgvqAJIJDSgndgnnjCY8w1Jra91Sx1oozldfmR9HpzBNr
9Oav1FOKWhZRRjNM69rfRabXJ6XtYE7+5fPedstW3pRRGHXJZVQmtiG5SV5Wtsla1rdOOeSl
CeR2c9OY9UdS6aukeAcreZ2voAB83H3K/W0TaejjisMzrCw3I1Ovntfzsvv1Hn5q3Kba0kXd
tYn51yYUwCUolJdsNNtKx3CnFB1ZUeSAnAxiI2HNZM+eQjuNAF+Zcbk/DQW5a31ur+IzT0r4
adtsz3F1uQGg+4knnpYLr14Ud6uXtQbckJmYnaimjte3rW2VlqaWCsMJSRnDSC0PUJIPwwJ1
JM2Onkq5Whrc5y+LRpmv/Eb+fvWMqGSzVseGxu1DBmNuZ1tY/VFrdLX5WXedMGaXc/VncFzN
SUxMWlaE+3PeS0C8HJZg+XvWSRnzCknkjO85+EYTEjPDgcVGXATStLb7Wc7Ww/lv8tFkcJb6
3jFTVvPdjJLf6twD+fesl9B1oItfpY1SvipVNFAkqpLzNqO1be60+HZtDbhEuGklalDb2Twn
3j3ABwXGdZJLjVJQU7c7mZZMulrNuO9c21313+K98O0lMcJkhnDs175gNdCOfnpodyt/un/T
C2KD0OWTOUZi6bolbxnHm00RgTMtM1RbanUJ84S6i6ls7sqU64E7R75PYclxWSd2NyOcGmQC
1yWkM2Pdad+rbC9xZoGpWfdW53mBw7NkQaQ/mA4bXNh8iv4+ITZjenmjen9QmJqnaczcvSEy
NUYtunOTa5NSioIQkspwEJCEe8XEDclQJOcQ4cmjqKqQRt7cnU53NAuOZudS4HUZSRysrOHV
JdnDHPytf3Sde6W8xvodfh4LAPib2JOz5sJ9u35SZdtmlyTS6/VJxEnLzSEt4bMwSvc4dikK
JbK85CRk8nYPR3iLW+sxPkIzucBG1pLhrrYW01uBmttfbRSqyIvp2Oi79nF24sDbXU7Nvyvv
4mywh1Ka4UPWK2aI3RJ56fqdBkESdUSmdXKyjTyQNy0uoTlTa1HISQhYCgg4PJ27h3BJ6CeQ
zNsyRxc27QXWPIgncDmLg7i6VmJienMbXtztOtnkcha2W5vfS2h5X1C/Fl+0UPRGoUxanqdL
VaadcYSwmbpstMrwlDhHmOqnJ4o3bSG2lBXqvAyLlaGzV7Zh3iwC98jyOY2Ajjva9y4EDlfR
YiCfsqcwubYHbRzTfqS4l7tfDU9V0e11C33HpN9t9qQU6GVs+ygbVE9w0ge66c4CPfmAclSm
xgjM1H64CRhBda4N+XmdwOujLaAO2UOnyxnKQcpNtuvgOZ2A9q+psvxqP0o1C5acqoUFSag2
QVFQWF7sA8JUCQr6ixkHkgJBWd7kKHieOF/ZVIyn4fKwtuD4DU5dGq5VcN9q3tIfd+fz03uV
hp3QytU+tiWmKfMMzBJSEKQT5mfdGMA5G4o+rnIWnHKk524Y1A+POx1x+fna++1j0K02owh8
b7HT8/j93gsraG6NVdbzD65amMUaTmke1zk3Jqcak1KQVshSkJHmNvJL7SdvuqCkZISMjWMb
xSCxZd2cg2ANibGztCdC05XG+osbXOizeBQPD7ZWlo3JG3vFr6XHjcLOFX1m0zp+mVIpNYpd
0Uu3KsHJamycofMFM2Kw8EKcxg5UrKyTvCiNoKARqtNgmMGqklp3sdIyxcToXXHdvl6WGnIi
99bLdJcSoYmMjkuM4sABy56/K/TZYz0F09teyuqqhTclPTjlHdebm6ZMez4ammUrdKvqqylQ
TtBSeQTggRs/EGI1dRgkrZWASAFrgDsbAC2movz2tssRhmG00OIB1PcNcAW6aWu7xK9JPEc1
lsfRPpXl5Gp1t6oXbdDJpVOkWRhMuXm9z7yleiW2EbMgZJUPjHzb6OMDqsRxd00IsyIh7jbe
xsBfxcb28PBZU18jK1rJow2JxIuTqQ0E7eJ1JXgD1PXO1cWrtQbl0pTLUzEm3j1KSSo9v1yi
PxR9m0EZZTtvz1XMsbqHTVsjncjb4f4rHsTFikgiQRdo0r1iuHRi4UVO359UnMIOSlSQ40s+
hKTxkeh7xFrKKCqjMVQ24KnUGJVVFJ2lK8tJ38fctkui/wATC8dCNVWa5TalK02qTEwHZyXX
95plYXnlS0j3WHj28xI2q/CGOI1PibgjD8Wo/VqhlwB3SNXs8ju5o6E3HIrPUWPSSyHtyA5+
jr6Mf/Nb2Hcg8adQvabV6ztGPFP0K08cmqlK2HqrdXm1qmEttsT7VQYCG1hxSMpcO7BbyffS
j3c7SiOE0kuLcNiSemImEbiyRuuUsPeBF9rkm45He26kT089DM+GriJhABBuDlB2Nx4CxOx5
7hfLp10SamdCdmai3jLNvXlRp6RYrztEk1IQ7JVKXm0KmVsg7t5W0p5xGEgHlChGQrqyHHKa
CVrez1tnvcAAGweNCADYXF9DfQXCkRYzTzSspXPvqRsQSHNtfTS5IFxffXXQrgrNo1r+JFWL
vm7XpT9PoVyyCXJusUo7Z63q3JYmZREzKbwrIcDnlqR5YUlRTnO7Ectm4eDTUOILb5WW7rs2
jgHgEBhB1vcjQ2uLHJV9RFDBGJHCRzdO8foHS4vY5gdwb28iukaZ0OodXtiajy1Yu3Se5qRO
yDE4qZmGkeSxVJZJbcmlS7aGn5RK2QkPNrSXEON5CijIHrE6tuG1dK6lgmimzG4vY5DqGh5z
Mf3tW5SGm9iASr2Z0Tc0dnRBthl11372+3LNyO+gvgOu9XT2lOls7pJqtpy7SrfnZwqRXG2p
O5KQwvyghmYS6WwtbaUpQUrKystqwSoYEbRFw0Kyr/TGD1YfIBqy7opDYkkWvYEkm4sG5tlE
mrmR2fW0xbcWDrZ4xfmQLe8EX9608uG8JDpa1Elpms20mTp9XwRP2xPq+jKs2k5wqXd3pIIw
pODwFApPcDpbY5MTpssMty3YSN77D/M2xBGx62sQtcbLSUVRaeDLfcxOORw/kdcEHcWOm4Kx
H1b1bTS7rycuHTMz1KlJshU1TpwoQtLigCpbaUDgBRUCOxwD3zGYwOPEoaYRYkWueObb2tyv
fw+eiw+JsoXTF1ESWHk4WI+X53WG3phcwrLi1rI4yokmMwTdQAANl+IoqpBEgiQRIIvopVVc
odUlp5lS0uyTyJlBSopIUhQWMEduR39I8vjEjTG7Ygj46KofkIeOWvw1Xrf49tOTefSRp9c7
ADjbVebXvQ6FNhE3JLUMfrslCcEemT6x8/f0dJfV+IayidzjPLW7Hge7fVbr6bIe1wanqm8n
28LOaT9y8mI+x18uq9hBFMQRIImYIgOIIkESCJ2giQRDBEAzBEgiu8wRcdiOdrtiQRIIkESC
IIIkESCJjEETiCK4x3gihGIIkESCJBFykvetYl7fFIbqtQbpYcU4JRL6gyFKxlWzOMnA5+Ue
RGzPnyjN1sL/AB3VczsuS5tva+l+ttlk7T7WOh6O6cuMUxxNRrFal8VAKkylbRVkFoOq7JA4
9wHdknPbECpoXVModJo1h0sd/G34n3LJUmICkicImgueLG42Hh/0967NptWHpShPXFcO0uvB
M1TJBUvmXbABDb7mfdCE7lKSk53kAlJSObdUwvIgg0Gocb6+IHMk7E8ut9vdLJlDqmrJOxaL
aabE8gBe4G7iL2IGv2aaXEt+j1mtOLeFIVNBUzMl4pfrczklDKXMbwFKUpbik+9tTxgqGKV0
bS+OFti62gtoxvN1ttBYNB0v5KmHSvEcsvssuMxJ1eeTb73JN3W1sOV9OS03vJqrTlZqNYId
S04mfq00rAbS22ny2JRtA93cpRKEN/USnJVuCSIsYjSGNscUGl7tYOdzq5xO9gNXO3J0FrqV
guIDNLLNrqHSOOwaNGst1J0DR3QN72sufs3UdnVDUmqXdeHkGSkHPpepy7P3lC2kBDMtJICQ
NqSEBISMEgLUSn1g1mHvo6RlBQXzOGRpOupuXPN9yL3JNwDYWKnYViTamaSrqzYNu91uQFgx
vgOg3Op0G/1aG33Qp3U+s6i3jKB6m0QLqbdKRlKX33VkS0tu7hKUjgZztaHpnNvGqKpbRx4X
QGzn90u6ADvOt1PPxPVe8Ir4pqiTFa11gwZreLjZo+A0Hhfbf99PeqFG03pt93tWZdypV6bp
zlPpTSndpbmJpK/MfJ7lSBt/Gr54jzj+Gz1b6bDqc5Yw4OebbtZazfI/cvWDV8cDajFpfb+i
PF2p+4Hz6r+unWtEtoz0p3rIGRDtQ1Ecbl1Ti0FBbl2QFgoV/wBKok/Id/j5xDB31+N08ubu
04Jt1c7TUeQVaOvjocHlqD7cpOu3Lr0uT9vRZAPUVN6AdKFGsGapjlZZrk8mvydMlZsN5fWG
y35uEqO7YkgJTgpCiokEgjBNwGPE8blxJj8mQdm5xF9Be9tRzO53OgHJZSqxFmHYXF2TLvkF
mjmQbEAa+Wnxtutybj1avxX6HrHtZulWfPKkg6qaLHnro4WhL7q2JFDiW07G3E/2ROL8tAQo
71KUArleGYbhwM1bWPdIwu5XGYC7QHPIubkexGMxuBYAG2xYlNOWMMIGd1s2axy2sNP4gb2A
sOZvou768a8Wf1BeXVLbmplijW1ilfohMhLT7lQnGkEKbZLqHmJf3itQDbanzuOMc4i4Vg9T
hjsghuXd6znObYE3u4AtO1gAXZQNySsdGGtpmiorAASSWsAObl7Q1O1idAToLc9U9d6HP34a
calbFSv6folMW+7U7/qz0hTpRlLilKJY8xDzoASkZeDKUjAKT7qR0fB52se8xzCLM4DLCxrn
XsAO9YtGh5FxJ2O5MPEaTtImMZF+qs43kdltzOg1vcX7oIHMrCVHrcrdRbq7a5Kr0lpIkKlP
Jlk2xZlHKyA0hooT581t2kqCAN+1ICVck7FPE+ImE3a895rb9tUPtuTc5GXvoT7OuoWIoa28
eWPWJumg7GEX3F/bkPkbnmsiaeXkmkKbZCKhNP1JDaS8qU+jna0jhDTcjJZC/Z0JStbkxOr8
lKTuDf8Aezr+IUJlJNwA2+l84Yd3GSS1sxNg1kQzE6F30lmaSZ2ZrrXzWsbZb30DWtvcgDUu
cT4DpkmidLbl6URqsUpO2koYecbMg4QtCBvKksOEBU0445gF/ahIyEMJSkeZGuVPEvqspgn9
ske17rFw2YAPoXJOpkJPdWepMLY46nQXt1F7312v48hbYr5/9jVc1nTiksBci+h1mQKktltp
qacQ2Up3hYSptkJG89twUjKgIut4lo6kDN3t3dSWgnWxFwXX7vO1naLISUIjjLoTbTp5dDqA
B7106piuMKpaPptyRRUPZ1SDrr6lmXRMTSJdpxSiobShTYWTn3VPfrgCnMsmgIf+qzZb5gAN
crS4gC3MGw6tb0JvrVXC4vtm8vDXc3Pv23NuQt9dmWXOXomm1WerK5VxbE8/biUOK896dl55
2YVSmkj3QtG13ac7UgpSMhSRHiprGxF8EbAR3RJe1srmBokJ3s7S/Mm53BSipgx4fJtyHv2t
sbC35C5G7LYsbqE07qlbnWFUet3M0ZpE2htPkU+cYOwtlsq3NtA7yFDAU28s7d3e3TVlfhdb
HBC7PFHYEHdwcLk32cdt9QQBeyyc9BFVUT8zbPve9tdNrc7W0+fNdH8NLTKepfW1R7WuyRmn
6BMuvMrVLKS6kTDJKC4w4Dt3J94KwclGcgjEZz0i4hG7h59ZSus8WO2uU66g/EX0utTwJtTB
VyRgizWkgk6Zm35j4Fds8b2ZmZTqwpNCZdcfkqVLTbrK8YQvOxvcAR2yFDPyI9IwXoUgazBZ
JjbM4tB91z9mtlKxyokqailcG27j3HwuLLyyviY9qvOrOcHdOPHgY/DMdwYLNHkueTkGV5HU
/aVxWcx6VpIIkESCJBF2yk67XlRDSxL3NWUIopHsKDMqUmWAOQEg+mfTtwPgMRnUVO4ODmDv
b6b+akMrJ2Oa9ryC3bXYdPLw28F64+HF90+u2jplULK10XVJhxumPNUu6JSXTOPsuBpXlpfa
WR5w3BIBJ3ehKgeOZ1/o4ZHO5+HfspNHxk6a7kDbwNraEq5UPgnaJQ3JK3XQdx3zuw+Au0na
y4/op8XfSCt9Sb9wTzr+lN31MJkqlNUwKTQLrQlQUlflq5Yc35WhLgIB4CzuxGtcTcA4vT0f
qtEfWaYEODH/ALRluQP0m20Ot7cua2ikx2iqYcmIMyyAEA6kHS3x8fJdC68q5TtHdb5HVKpG
s02RuyfdXSr0t6Wcp8/JzRV5qHJqWykOFaN24oI5BPlLBwrO8MCSsw84fGA7IAHxSEOaRsQ1
2trHb+8OXnFJjSTMke27SNHMNjawtrs63IOBOwWOerPVSjX9pKxq1p3qdbUrezACrgkpSfSw
9WPdQ2tS5JwIBKgEqCfK4wtOSCDE7h+gngqHYPiFM4wj9m4i4aNSAHi+17XzdD1VmvxKMgV+
HSlrz7Y2JOgN26g/A+a1v1L6/bh1d0OVY1etuz3pZB3sz8tIql5phe4KC07VbBgg8BIGFrGP
ejbKHhelo601tPI+53aXXb05i/zOwWMrscnrIRFUMabbECx+23yWBicmNjWGUgiQRO0ESCJB
EgiKG5taeTuSRgevEVbuFRwuCF69+IUs6j+C1ZdcIlZtcvIW1UFuowEtktIYWpA+OXCnHzPw
j5z9FR9T9I89MLi5qG295cL/AAv8F0L0jtE/BrJtDbs3fHT77LyUIxH2evlJU5PMETOBBFII
hGIIrjMEUIxBFSNpgihOYIkESCJjiCIIIrtMEXHRztdsSCJBEgiQRIIkETvBEgiQRIIkESCJ
niCJBEgidx9sEXMXLqDXLwlmGapVZyealUJbZQ6vKW0pSEpAHbgAD8UW4oo475GgXXp73vtm
N7bX5Lsl2aztVCiyEhRaSKQzIyqZdJcf89ece+pJwAkrVlR4zz8hHiGFzSS91yTfp5fAbL3P
KHtaxrQA0W8fE+F+dt1y95al0akWhTKXQ5p6fblmUuuFbamyqZUkFxxefrLzlKTyEpTx3JKm
Y/O6WYanT3ch4Dmep36JVuYYmQQXsNT/ADczbmeQJ2G3Vfbel4U6zbGptIp89Kz63WkTk8qW
dKxMTSkBXvZ7+XuKAMYB3HkmFOHSSuqJhY7N8G/dmtc+5eZ8jKZlJTm9+889XePXKNuV7ndf
u/rrp9r2DQ6dT5uWm1OSqJ2bmGTkvTLiAohXPJbCtg7YwfWFIHvlfUTC2tgPAfjuVSrcGUsV
HT72zOP8R6+IGngvxqZqXS1WDbtNpKiWJaQQqYOfvjkytCS7n1yFEjJ4AxiKUUT2yy1E+rnH
QdANl6r6jtKWChgFg0d49Sd/z8Nl8eqWvCb8tS3ZVCfKTRqazJeRuJ99CAlSuwASSCrA9VHP
MUw6kZSulkBu57ififyExKqlq4YKU6Mjbbz/ACPndfykOpS6p6pUYSFTNOqsrJNUdmdUtttD
TY2tglSgQj3UNhS89knnBIi2cPpRG9jmXDiXEam51O3PUmw+9evWqjNEWyEdmMrdbWHn5WF+
gWxttzdkUCnGim8JrUecXLtz90zm5wUwndkpmX9wcdZQtQ2MtqSp5QSFE8JTqUn6QleJREIA
CWxjQv8A6rQMrXEbucCGC9hzOywx0Aj7AyGXS73ahoHi494tB2A1cbDbRbl2PrfVry0Nl6/q
DddJ0S0t06lQi1aG3KITWazML4Q4402lDTC3UlSghpvelGMjaAtXMq7CYGVhpaCJ1bUynvuv
+rYL6gONy4NO7nOsSLA30GawrEpKFpnc1sMTjYEizyANCRuD9VoA1N1jCsVdy45ZiVk6O4l2
eS3Mz9WvJaQxItYKm3BKOBTQ9z3i4+Jl5XBShfAjaKdwhb+ukDQ24ayEG5P0u+LHfk3IB9YK
ldBNLJ6vTZpXOHeLho0W0uNupOYnldpXM0Sz7dr1KqFyzLC3qBRH0ydNRNyjrj0xOzCQFqZl
ScNrcClFIWFTBBBSiUbIJiPkq42iG4D36uIIADW3IDn7uA55SGA+055WQp6VlRK1rwcjdG3I
LnE21AtYAcjsOQ3B7pQ+nGvP3bIO1ecbpl6ztJcqT/t0wyr6OYURLyQmltlSUtoQFqDCAOW1
I4G5StWqOI6YQOEDc0AeGjKCMzh3pMoNtSbDMeRDt7AbZT0rJgZYye0HOx05Bv5vz1XeqFb1
waZydQmGaDUJimhuWp7UzJzCFGedQ6lyYfeT7pa35UnYz7yW0YAAUScFNUUtaWh0oDiXOIcD
3QQQ1rTre293aFxudgsnI0scWXva55DkdbeGmut+hK4HX3Xycm5CdkU05ysOlrNOdabW009N
TCUSMuAocIUtT80pIBKWk5zucVvGVwDAo2ObJnDNe9exIa273+JAAbfm49GiywVZI9n0SdBb
cXLiLN6Xtq76oGu9lhO7r8p9Vfqb1PoKJhcxMVCWpqHmG0NL+h5qWfSoJCeEJcSSRkDalCcj
Kgd2pKHswxkkmwYXEXJHbNc3e++XTrck2O41apqO1cCGgkmw6WZqT5X6nXnrouqXVUZrUGoP
S7SZiUaarS7ttdiXWApEo7KszL0iO43vNodKQSD5ksQr3lERkafs6SMPOvd7KQkfTDi0P8mk
i/LK640Chjtah5aXEWIcABrlAFmm+t3kn4WXaNF7RresszfNHmpJuXuKbZqD0ghlspl62tmX
WpOxJJSiYcl0JUUjKXvKQUgL3+ZExWeGnED4zdjMl7kXYC4ZrnS7WuOnNtze4tbMYXHVRMmq
6s2ZJcZRmIDvouG9gdjytY6ars3gqWrXNQurF6vS7c2mZshpoVphSSht1gbktKcR6rQpstqC
h2KPUEHEemOrZSYF2YsRIbtO9jcX8MpuD8RssThNTE987Z3ZSWho5ana3jb8d10vxW+u5jUr
V69JuZtSibrVnU0mmFpxTS/LT5ZcUpQ3ElbzqjtBG1Kcd4yPo34SNFh8D2yEdq3O8AaXNwLA
nSzQPMm6k1mLuoKOWnYA9zXlt3b2GXYgdT8L31Xl/NPqmphx1Z3LdUVqPxJOT/HHZfJcz81/
OCJBEBxBEAzBEgiQRUHEEU/+MEXIz931aqUOVpk1VKlM0yRO6WlHZtxcvLnGMobJKUnBPYDv
HkMYHF4AudzbU+9eQ0A3XHHnGecdvlHpekgiYgiesESCJBEgidoIkEX6R7yx9ogUXrnqK6ze
n3PjS33W1tCStWmqQkL7rl6g22CeOx25x88R848Nl1N6V8rTfNLJ8HRuK6JxKGz8BOLuTGfJ
7QvJtX1jH2kvlA7p2PMFRTEEVI7QRTtBE7wRIIqDxiCKQRMQRIIgGYIqVEmCKQRceY52u2JB
EgiQROMQRBBEgip4gikESCJBEgiQRIImIIkESCJBEgiZgiCCIcZ4giQRMwRIItnOk68qtqFb
lP0y06s6Ula/OTBqFVuaYcMw+wEpx5yUnCG/LBwjOSCeCCskapjsVPTPOKYjKTG0ZRHsCTy6
nNz5WGosFsOESVM4/R9E0Nc43c/cgDnroMvLx8SssWdd1qaZ6otztzU06gfoMSFS0g9NLmZW
VmlrBQHeN05UJlaQSP1Nsfrg2BGKqqatqqTs6J/YGXc2AcWga25RxMH9Zx6F11PZPRicyVRM
rIBYC5IzHbXeSV51P0WjqAu/arXhcqLendUdU7il67q9flXRT6Paskrm25dCUPKVlHuS3lHy
G/KQFOBWAravKkYfDaajdMMLwePJSQtLnyEftHG7fNwcMxBJAtq3u73In1tPT2lv205DWgG+
RoNy0bm40Lj10Ou2WNEdSqfQbnp9qVhcl+iFlk02YkqpKFpmiTrmVbvdBUlxYO1SCFuOAAOE
Z2r1vGqSZ8LsRiF2e0C03zMFuWxA3GzWnUX5b7QtpjakjN8gsepd4ne5677WIWxNossTrFyU
kSfk0SpVOWm56Zk2UqmbgXJ7Q+lt1Rwna8pKNgOGyl4Agq55zUzSRiJ+a8mUgAnSMPuW3AF9
W633d3dwNM62RjHCpbq9l2i/K/Mjy+Oi7fqhp5S7roM3MUKoP0lSpdVEossXinyvOd80zMwe
AhDba1eW2AlZwkqJBShOPoKt8UgbO3McwcfIDLYaalxABOo3sBYlYk1lUJC15AA9o9Ta2nvs
emqwV1BWY3S9TmqdKSE861piJRuceVUA+p+aAQ4GArCEoWtbssHVgfe0hW0ArON8wVrzTF0h
AdUF2lrAN2LuZIAvlF+8TroFZqcRa9hmhu4DnsSSdGga6mxLnHZumi1XsmkuIruhYdpqJ6Uu
u7q3LuNB1aWp/wA5+XYKUnHuy6EryFA+/s3EfHo9WMzK9rXZXRxxkHTu2DnC/wDGSPdey081
jmvhY0F13HQbO/lv/wCW0Xv1IvzXRGpyqzXTO5WkASlS0tvBuVnp5tTgey97Q8wSPqhDT6H0
DJByUpAOVRmfVYhihj3ZURaDS2lmu8bublPuJ6LGCukkpc8h/ZPJc6+9u9Yc7MJ+zxW2OnVR
VedCoWtsza66LR5mntv1VuXTz5jcpMsTTQA4Sh4I8xtJSMB0gZCSRzjFaf1KU4NHIXkmzSf5
2ka9W6g6k6BdAwyubXYaXStyOtmtzy6lp31WwHgT0eTrmqGstauRTcvV6TLNUh24fakty1Rk
ijel+Z42qe8ryyXir3wBvypO44v0hUwlNJhdO+zZA5zWnZpG7QfqknRpFg7aw0GgYrI9kZmY
3eTUDckbEeI1BsvLfxWdLKpo3fl5y1SW04qr3TMOMPNKSpEywXnXG1JKeCC222eP/vx1fges
ZUUULWixjYGkdHAAH5kqVxPGI6VjswLpTnNuWYudb3WAPitLI3paKkESCJBEgiQRIIkESCJB
Egid4IkESCJBEgiZ4giQRIIqjhQPwgi9c9NpwXP9z2zRmmWVCVtSfaQnBx94qDnlq/5wKQft
EfNrWmH0rxdmd5mf70YuPnZdMrAH8CyBw+g75O0+xeTjn6or7Y+1gvkg7qQVEgiQRU8HiCKA
ZgiQRO0EQCCK5IgienzgiekEQe6YIpBetFx8c7XakgiQRIIkESCJBEgiQRAYIkESCJBEgiQR
IIkESCJBEgiQRIIggiQRIIucs28KzbzjsrS6xNUdufHlzC2ZgsBacchahglPA4zjMeHxRvt2
jQbdReyrneGkMO/ja/mtoNN7zt+45W0dPNKJKtOXIypb1RuZ3CFMKWjMy+ykE4UEAoSskFKR
gEFREanVQzQmfEcVc0xaAR8tD3Wk87nUja/Wy2OB7KkQ4Zh7S12pL+eo77gOWmgO4GgtcrvW
imozmgetC7hkKeieuGzEy7VLZQRM/Q6i5iVp0ukAhc8+6dzroJKQXin3jvEHFaH1+hbTF+Vk
pcXHbNp3pHX2jY32Gnc5M2gsr1NUMjqJnuZmDGhjQDewJs2Ntt3O1zu6ZrdVk2lUSlUzTpM+
J2oXXrdd9wvzVVnWnEiUbaJS7N+WrOVuKmXUS61JGAEPIRu2knWpZ5n1XZECKhijAa0731DL
9LMBeAerXO3FtswmAwZYI7OcQS4332vbkG3OW/QG1ra5Vt3Ui6NALytzS/zJZm7pF1Tc9O1Z
xUwzSQ+goSXEIJDYQ6864lhAKlLSN3vBRRrdThdJiUE2Ma9i+2VrAAXZTrYm17tAaXkgAbaW
ByhxONtoIe+4tzX2Gn0nfDQa30G113Dpu1Odk9OKLWRWZqqS1Lq8ztqb6Wkj6TfdU89MkrwS
8qRZChncEZQcc8YvHaD/ADySF0Ybdo7ov7AGVrdL90SE32vr7/EMYfThzHDM8DQ25EnXrvty
vfy4BeocpWLSplkssVOo3Ndd0JnrrdkH0vmVR5TtUfZayvC3OJfzFqAACAngbRGcpsPLZXYg
8hsUcdosw317NrjzA+qAeZO6x84Mbm0d9QCHBpOl7aX5k3JJvcXtbVY51N0xkKNqHbsjKz8w
zK6ZT7LbqmZhKXmWUUhieDLPvBPmLfbWnKcE4XxwBGVw3EpJKV8kzbuqG3sQSCXSuZmOhNg1
wOu1xexVqamElV3HZGtBF9AWtaNGDl3iAL87HkuV0S0Bty/+oXWCz50uytsajyskaO2hCxLJ
cqD0vNyL6z9VGJx5pKVKBH1hggnNa7Gaunw2jqotXwZs+utow5jhbc2YCSPI9FjW0FP2T31D
RkDhZvX6RPPc/IW2utoLFtO1dLfDXU3fc5OUmm1Jp+k1mTlmlyi6a07MhLbwS4VKUtp1Ey6N
4KljzRtAVhOkurKqpx8ClGfK++tjc5QRqBa5AtoLN01JWcrXPdNmpwBljFj9bTVtjyIc0HXe
xWbNQumWk9B3hP3QiXmJB+tVe2ZSn1GclFOLlqi6taWkzCAvn32nM4OE4SkYSMxSuilr+IKG
rmvc5iBsQ32gNOgIF+oO60ukxE1WICNtw2NxdrvcC5v7xoF/my18vacurUarMuTk07TpKcWi
UllOKLMuEgIOxBJCfq+kfS1HE1kLbDUjU/Na/VvDpn22ube7RdIzElR0giQRIIkESCJBEgiD
gwRMQRIIkESCJBEgiQRIIkESCKp7wRetuin9z1VP9rVX/wDui9HzhL/914f9bH//ACwumVP+
g0n8j/7xXlG4PvivtMfaYXyQd1+QOIKiuPjxBFIIkESCIDiCK9oImf8A8UFVTvBUSCJiCKp+
JgikEXHxztdsTPEESCJBEgiQRIIkESCJBEgiekESCJBEgiQRBBEgiY4giQRDBEgiQRIIkETP
MEXdtNNXK9YMu5JWtMTVJqNVR7LMTMu6Q4+2VbtmMcDIScA87eYsVFJDUZRO0Oym4vyO1/P7
F6jmkiDuyJGbQ25jos6WVqDTZDT61NN7IpM3Nai16dWZ2rvk5YfmCEKU2Ac5DeQVn3sKXjAK
irAVVHIyrmxGvkHYMaLMHRuvePidQ0aXte9hbNQ1IkpYcOom2lcdXHfM7SzelhoTva/UrJEh
Uk6OagzFuUmqNVFui03/AGwfp04V+xyDG5tMu0pHKn5l93ClI/8AzhSU9lE4V7TXUzaqdmUv
d3Q4bvdY5nA7NY1ugP1bnkBmmStpZnUMLszGts4g7NaLNAtu4uN9NLmyy/amtFPpUrqdU5mn
h+uVGSlKO7OspRNTtMnZhxsLlJfPCpkspWhSkZKS6G0YQla16xU4TNIaOJj7RsLngG7WuY0E
h7uYaHWIB0IGZ2pAGeNZAJXVG1rAgEEh1rBhA3cb+46DYk8LcBmtPaPYtOt6qzFwVi40u4t+
mKC5ZuccfXJy9OlV8haiUzCnpn1JWU4SlETIGsqzUTVUfZsYR+sd7RaAHOkcNwNWhkfkDqSr
JxGWl/WEi+wY031OzRpa41zO1GhI0Fl2TUe5VUC5Lto88uSp+oMwi5KdiT98yjvsAbeWlXu7
UIalEJSE8jzG/TdmJQw9r2M8YJph2J73MZjYHqSXm99ND4KlZUspqEukIFRJmII5Xs4ke4Db
XULnrafb0u04vSp1SlylVrdfvd+UdamVpmpmSpT9Pn5ETKU52lahLFDasg7UKIICsxYnd69X
QRwPLWRxNcMvdDntex+W9r2GYFw8bHZR2Uxp4RFUt70jjfW5bf2SRfXutIAP3ldyptnKnunD
T1UtRPbbn1MtWSoaZhG7fRH6ZOy7kktSEnO95pSFbl4whgYGCYxjquKOvrBJKBHA+R5H1hI0
57E8mkOFhfV2vJZCSNnaMiykDS31dBb5XG+m/kthOsLSu3eq/pbqmo1j1ienv0VXXSpSbYyV
yzSpCfclZ5SBn3UOqUXcc8qzyFxruDYq7DK4w10PZlsRcOZLnRhzSXHna4t4WUWkqKh87cOj
cC1pIv8Awkggcr2ItfmsDeLZ4zb1gW9cehs9Q2KrKvLlZim1CUmRvkky6FMrYfbztUlUy2pa
SkghA5SfdjePR9wmybDKWte4h7Rz/i10O40IJ8VqdXVep4lK+JoIII+J1J8dCPJeJ85NrqM2
8+6R5j61OKPzUST/ABmO1WtoFgPEr+MESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJBExxBEgiQRI
Ig7iCL1u0U/ueqp/taq//wB0Xo+cJf8A7rw/62P/APlhdNqf9Bpf5H/3ivKNw++r7Y+0wvkc
7qE59IKiAZH/AMIIme8EUgiQRXvBFBxBEgiQRDxBFRyMQRCYIrx/kwRcbHO12xIIkESCIOYI
kESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCIIIkEQmCJBEgiQRIIv004plYUhSkKT2KTgiCLsFj3y
qy3ZmcYXNt1RY2svtObVIBSUqyrvzn09IPY17cjwCPFGPkjcHxOLSL6jx0PyWT9J9cHdEtOL
gfTKtKuG6vIIqDgBckWG8qSln9atRIJX3SBxycjHYhhDayeOWd3cZc5frE6d7qAOXM7qZQYo
6hieyAfrH27x5Dw8SefIbLvVzXJTtKND7QEtPpm70rEm9Uptpr/+2zE4raPezjziwlhsdtiC
r8JeRjaWKarrZ3zNtC0hov8ASDOVvqhxJP1iByCyE8sNBQx9mbzvBcf4c3P+bLo3oCTzWQX7
/q+lOu9oSE+vFZt5chblOb2Fr6LkGShMzMED3g8+A8refeS2ruNw24r1GCtw+aSP9m/NI7nn
eb5W9MrNNNi4c7G859VNRVEYn702jGg6ZW6Bzz/E7W3Rvmsh9JfUxTra6kbq1JuVqUVXLuot
enKYH20qbpNPLTrpUkHI858k4Pcj19/IwHE+ATS4VFhVIT2cTomu6veSB/ZZ8j5KfQVsHrH6
RrPbku6Mcmxs71za3t29/kV3HoG15t+2NIdZbq1ClRUapeNIbraZbzAlyk0yV86XZUxnkOrW
9sQQDgYURhRjGcaYNUS1lDRYZo2F+TNr3pH2c7NbQtAF3X8hqApGD1OYSYpXSZXSAvygbRt0
b5a3t1uu5dNXV1VdPuibU5hhUrJ33dMjO3NKy5YUtyRlX0MSMk0yrlI8lG91WffAU2QcFUYz
HuGKapxumL2l0Ebmxl193NzPkJH8RIA0sTcaW1vU00z2GYk9q5pkDOTQTZgvzNgCR5k73HTe
ljrtkejXUJenlXrVGl7ebtMGXVUShxhqcS8y+8NxKU+Y4ne0k+i5dPYgxneJeEnY5QmrjaRI
6S5tp3dQOu3tfyk25LB02ONpqt0BcezjbZpH1gDbzDiV5zdWWqv9WTXu4K2ibVOy63vJYeLh
WHUo4UsEkkhThWoH1359Y6jhdIKWkZCBaw/PwFh8lqz3l7y87lY4ievKQRIIkESCJBEgiQRI
IkESCJBEgiQRIIkESCJBEgi/cvLuTcw200hbrryg2hCElSlqJwEgDkknsByYoSALnQBFtf0+
eDBrdrpJy9Qm6PJWNSZgJWiYuJ1TD7iDzlMshKne368IjmuO+lnh/DnGJkhmeOUYuP7RIb8C
VteHcF4pVgOLRG3q7Q/AXPxsvULT3oV/Qr4eA0JmrhSXJijzFOmauxKlSUuPvreWtDSlAlIK
sAFQOBHz1NxzfiwcTsh0a9rgwm2jWhoBIB6XuAum/wCTBfgJwaSSxc0guA5k3Ol/vWl2on3P
TdlPYectbUS3ausZLbFSkHpBah6Degupz39AO0d9w3+kphzyG19E9nixzX/IhpXFq/0F1jQT
SVLXfzAt+zMtP+ozot1L6Up1KL3taepko6razUWiJmQmD8Evt5Rn/JUQr5R2rhjjrA+IGXwu
oD3Ddp7rx5tNjbxFx4rleP8AB+K4O61dCWt5O3afeNPdv4LFvKT8DG2rWEI4ginrBExBF+uD
8hBF+cwRUwRQd4IhOYImIIqeeYIpBFx8c7XbEgiQRIImcQRIIkEQd+YIkESCJBEgiQRIImYI
mYIkEQwRIIkESCJBEgiQRIIkESCIRBF9TNTX7XLuPlb7bK0q2KV3AI4/ixFb9V5ygagLtFtX
wqb1HptTUtuVTTn0zrYdVuT5jfvoznv7wHEeZmiVhiOxBHx0KpCOyk7Xcg3+GoH3LI2kmsMp
Xup39FF3MO3HKSjc9PzbRJV7ZMuMuIRnnO3zHE8+gyR6RisSoHnDxQ4cezPdaD0AIv8AIFZG
hq2vr/XsQ7wuXEddDYeRNh5LtHT/AHxRNU9brwcuurN0emi1Z5ILQCC6rcyn2Zn0TlsFsAYw
ndELG4p6WkhjoGZ3CRu/v7zutj3j4qbhcsVfXPlrjlYWOHSzbDQe4Wt0XM6Gai2/qp1EXbSb
mqclRLdnramWPMUvYhsMrZdSw1xyShvy0gck/jMRsYp6mkoITRML5GvafMuuC4+RNz4KVR1l
PV4k91WcsTmkeTRYgfAW/wCq+KjdfI0x6uJm53Keqr22xTZuiuUtlwIafbdbACc5GUpU20Pi
Ut8YzHms4WbUYWKIOyvu12bmCDe/mbn3lWHY9L+kHVgGhDgB4EW+Vh8Frzq9qK7qnqDU604X
tk28pTSXdu9KMnG7b7u49zjjJOI2iniEUTY2jYLAWNySb3XWYvKqekESCJniCJBEzxBEgiHv
BEgiYgiQRIIkESCJBEgiQRIIkEXOaaacVvV6/aTbNt05+rV2tzKZWSlGsbnnFemTwkAAkqPA
AJPAiJX19PRU76uqdljYLknkPzsNydFep6eWeVsMIu5xsB+fyF7aeHx4W1o9GVAlKxVGZK5t
Rn20qmqs62HGqaruWpIKHuJHYu/XXjOUj3Y+Q+OfSPW49I6CAmOmGzRoXeL7bn+HYeJ1XcOH
OEqfDmiWWz5eZ6eDennufktqDySfU9/nHNltyQRIIvjuC3pC7KHN0uqSUpUqbPtlmZlJplLz
Ewg90rQoEKHyIi9TVM1PK2eneWPabhwNiD1BGoVqeninjMMzQ5p0IIuCPELyb8UvwnxoHKTm
ommsq+7ZaMuValbi45Qcn9VbJ95UtkgEHKm+MkpOU/Y3oj9MX6Xc3BsccBUbMfsJPA8g/wCT
vA7/ADH6SPRl+jw7E8LF4fpN+p4jq35jy20II2nB/HH0QuIkWQ9+YKihMESCK44zBEzxiCID
jtBFIIqT6QRCcn5QRSCLj452u2JBEgiQRIIh+MESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRIImc94IkESC
JBEgiekESCJBEHEESCJBEgiQRftp9bByha0HtlKiP9EEX9afVZmkvlyVfdYcUNpUhWCRkHH7
oH7kEX8S6orKtytxOSc8mK3RQ88+sURTPEEV7CCKZ4giQRIIkEQHEEQnMESCJBEgiQRAMwRI
IkESCJBEzxBEgiYz9sEXrb4DPR9KWdpVNavVeUSut3Sp2RohcRzJyCFFDjqc8hTziVDI/AbA
/CMfMfpq4qfPWNwOA9yOzn+LyLgHwaLHzPgF1v0f4K1kJxGUd51w3waNz7z8gF6FxwtdJXxV
u5abbSJdVSqMhTkzboYYM1MoYDzhBOxO8jcrAJwOcAxfgpZpyRCwusLmwJsOptsPFWZqiKKx
lcG30FyBc9Bdfb6D5jI+Y+MWFeSCL8PTLUsWw4422XlhpvcoJ3rIJCRnucAnA54Pwj01rjew
vbU+A6ryXAWud1+KhT2KtIPyk0wzNSs02pl5l5AW28hQKVIUk8FJBII9QYrFI+N4kjJDgbgj
QgjUEeIVJI2yMLHi4OhB2IXgn4jfSmOkHqmrVtSTbibenkpqtDUslR9jdJ2tk+pbWlbZ9TsB
9Y/RD0Y8Yf5R4BFWyH9a3uSfzt3P9YEO95HJfFPpA4Z/QmLvpmD9W7vM/lPL3G4911gr6sdB
WkKQRU8mCKA4MEVMETI/dginGYIkESCJBF8H1THO12xSCJBEgiQRIIqe8EUgiQRIIkESCJBE
giQRIIkESCJBEgiQRIIncwRIIkESCJBEgiCCJBEgiQRBBEgiQRPSCJBEgiQRIIkESCJjiCJB
EgiQRIIkESCJBEgiZxBEgi/pLSq52ZbYax5r6g23zgblHA/jIgXBozO2CoQToNyv9KGjmm8p
o7pLbFpyLaWpS26VLU1tKe33ppKVH7SoKJ+ZMfn/AItiD66tmrZDrI5zvib/AGaL6boaVtNT
sp27NAHwXZIx6lLTHrXtKR6vOvLTDR6oNrmbbt6nTVz3AhpwpUUrQUNo3J5QSEIAPf79xHcO
BKyXh3hOu4jhNpZHNijv4G5NjvudP4VyziumZjPEFLg0msbGukfbxFgPD/FcZdCLs8KC86PP
y9dqt36C12cRITMhUpgP1C2nFbtplyogqR6+6MEJKVJSrasyqT9H+kCmkhfE2HE42lwc0WZK
B9awNjy11BIIJF2iPUeucIzskbIZaJ5sQ43dGf4eo8vIgGxXa7j8UlOpNbfoWhtgXJqlVmyU
Kn/Z1ydJlj23rWoBW0Zz73ljHr6xiKX0TGiiFXxVWMpIz9G4dIfAAaX8s3ksjUekL1l5gwKn
dUO+tYhg8yfvt5r+HR7bNw6zdR8/eGouo9KvC6rGli0zb1vN76Ha7s2lSMecPvbkz5aXEkI3
KSCdyzwI98a1VHhuCsw7BqJ0EFQbmSTSWUMIPs+01lyDrYE7NGpVvhiCprsTdWYlUiSWEaMZ
7EZd47F1rg2uRzK29jjK6cvO77oV03l53SbT670pbTOU2rP0dauyltPsl5I+YC2CfluPxj6X
/o14o9uIVmHX7rmNf72uyn4h3yXCPTnh7HUVPW82uLf7Qv8ALL815U8mPr1fMyA4gikETtBE
xBEgiQRIIhOYImIIuP8ASOdrtiQRIIkESCJBEgiQRBBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJBEgi
o7QRSCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJiCJBEgiZ5giQRIImeIIkESCJBEgiQRIIkESCJBE
gi5WxpxinXtRpiZYRNS0vUJZx1latqXUJeQVJJ9AQCM/OLFUxzoJGsNiWusehsdVciIEjSdr
j7Qv9Mjiw44pSSClRJGDkYPaPz2AtoV9QKDBIyQkHuT2HzghNl5baU9ZlwXN1cauV7Ta2F3f
qJfc8KVQi4QqQo1KlyU+0vHcBg+WyfeUlsAElRyEn6yxfgikg4ew6kxqfsaSnbnk+u+V+uVu
ni7YFx2A5j57w/iiolxisqMNi7SomOVn1WsbpmOvgNyB1PJfPNStJv7VB1qqiv8AVhq8e8pJ
PONWlQCTykuJ2+ahJ77Q21xj5xca+opKEOgyYPQfWcAaiTxsb5SfHM9WniKoqiJc2IVXQEiF
nv5ge5q/pqxf7jsui29UdVWJaVQvy2tMtIJJBbSrPDLr6AGQckAgl5XJ4yIpg+HAE1uBYeST
vVVrje31mtN3nw9ge4quIVd/82xWqsP/AEKYD4EjujxHe+S3e8PzTKnab9O8mZDT9em5q0y7
MqpU084/UShKvLacm3FgFTykp3YACUpUkACODekbFZq3GXdrWetZABnAAZc6kRgEgNBNr3JJ
BJK61wVh8dLhrSyn7DMScpJLugLidbka9ADYLN8aGtuWk3j2VRiS6KKbLupKnp66pNDJ2g7S
hmYWo/Ee6McfGO8f0d4Xu4oe9uzYX397mAfNch9NUjW4CwO5yNt/ZcV44CPtxfJqHgwRIIhg
iQRMQROxgiQRIIkEuuPjna7Yr2gikESCJBEgiQRIIkESCJBEgiGCJ3giQRIIkESCJBEgiQRI
ImYIkESCJmCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJBEgiDiCJBE9IIkESCJBEg
iEbklOcbgRn4RUGxuqOFxZf6Iuh7XSX6j+k+xbtadbcmZ6ltS8+lKs+TOMAMvoPwO9BP2KHx
j4U4xwZ2FY1UURFgHEt8Wu1afgbe5fRuAYgK3D4qgbka+Y0PzWVVoS4gpUApKgQQRkEHuI1k
G2oWYIvoV0TUXprs/UbTSvWqulMUOnXHK+yTjtDbbp0ypsKCgPMbSMjI+qoFJGQQQTGwYbxR
iVFXQ14kMj4jmaJCXtva2zj8xYjcG6wtbgFFU0slKWZGvFiWWabeYHy26rWsdBV9Xzc1SsVE
1TtJdDaO/wCUxI2vMbqndyMAh6afI3EkHCvNyEkEJQoAKjqP/aHhVLAzFS11ZiTxculH6uE/
VY3aw5ZdSNS4bLRG8G188zqG4p6NpsBGe9IOrnb+d/Kx3Wx+g/SxYHTRRESVmWzTqSoDDk5s
82dmDjut9WVn7AQPgBHMeIeLcXxuUy4lO5/RuzR5NGn3+K3rB+HcPwuPJRRBvju4+ZOqyDGu
LNpBF5b/AHQbrdL1W8LF08lXQtyjMPVyoJHIQt8BphJ+flocVj4OJj62/o24C+Omq8ZkGkhE
bfJurj8SB7ivm/05Yy180GGsPsgud79G/IE+8LzgPAHaPp5fP6g4gidj8YIhgiQRIInaCITm
CK45giu0fGCLjY52u2JBEzmCJBEgiQRIIkESCIYIkESCJBExzBEgiQRPSCJ3MESCJBFcYgik
ESCJBEgiQRIIkEQfOCJBEgiQRIIkESCJBEgidoImcwRIIkESCJBEgiQRIIkESCJBEgiHHpBE
giQRBBFvX4KPXnJ9PWo01p1dc4mVtS9ZtDklNuqw1S6iQG07vg28AhBV2StLZOAVGON+l3gq
TFKRuKUYvLCCCObmb6eLdSBzBI3st64Ix9tFOaSc2jkOh6O2+DtB526r2NIKSQQQRwQfSPlN
dqSCJBEgiQRdF6keoW3elvR6r3pc7/lU6mIw2yk/fp99XDUu0PVa1cfBI3KOAkmNg4X4arce
xKPDKAXe/c8mtG7j4AfE2A1IWF4gx2mwihfXVR7reXMnkB4n5bnQLwA151qrfURq9X7zuF4O
1WvzSph0JOUMJ4CGUfBDaAlCfkkR+jfD2BUuDYdDhlGLMjFh1J5uPi43J8Svh/HcYqMUrpK6
pN3PN/LoB4AWA8AuoesZlYlU/wAcEUxBEzxiCIDiCKwRQwRPSCJBFePnBFx0c7XbEgiZgiQR
IIkEQnMETvBEgidjBEgiQRIIggiQRAcQRIIkEQ94IggiGCJBEgiQRBBEgiQRIIkESCJjJgiY
/igiQRIImMwRMcQRPSCJBEHMESCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRB3giHuYIkESCIRgwRB+7AIR1X
oL4evjYVLRulyNm6sCoXDbUqlEvI1tlPnVGmNgBIbdT3mGkgcHPmJHHvjAHEeOfRFDXvdXYL
aOU6uYdGuPUH6Lj/AGT4FdA4d44kpWimrrvYNnbuHn1Hz816t6d3/R9WbIpVx25PN1aiVuXT
NyM0ylQTMNKzhQCgFDseCARgx8z19DPRVD6Wqblew2INtD7tF1ylqoqmJs8DszXC4PULmCQk
4PB+cRVIVQkuAlIUrHfAziKEgboteuqzxNtKelCVmJWo1tq4bmbQfLodGcTMTG70DqwfLYGf
VZ3Y7JPaOlcH+iniDiFzXwRdlCd5Hgtbb+Ee0/3C3iFo3EvpCwfB2lskmeT6jdTfxOzffrbY
FeQPWd1x3n1s36iqXG+3J0mQUtNKo0qo+yU1Cu+M8uOEAbnFcnsNqQEj7T4G4AwzhekNPRDM
91s7z7TiPsaOTRoPE6r5X4t4zr8fqO0qTZg9lo2b+J6k7+A0WGY3hagkEV5HMEUPeCIRiCK4
yRiCJ2gimcwRUjjMEQjEEUgi4+OdrtiQRIIkESCJBEIxBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkETMEV9
IIpBEgiQRIInEESCJBEgiQRIIkETMESCJBEgiQRIIkEQDMETEESCJBFcwRSCJBEgid4ImeII
kESCJBFfSCKQRAcQRIIkEX2W/QZq6q9I0uRQXJ2pzDcpLoHdTjiwhA/6yhFuWZkLHTSey0En
yAufkqtY55DG7nQeZ0C9fPFyvdfSV0EWPp7btRmqZPzExI0eXek3lsOpl5BkKdWlaSFDLiWu
xGd5j5z9CeGNx7iupxWsYHsa17yHAEZpHWAINwdM3wXQPSriTsKwCGipnlrnFoBFwcrBckEe
OVedMh4g+uNLkm5djVm/UtNDakKq7iyB9qiSfxmPp6T0bcKyOL3YdDc/wAfZovn9nHePsaGi
rk/tH8Vwd/8AV1qnqvJ+zXHqJedYldu3yJirPFo9+6AoJPc9xGQw3gzAcPdnoqKJjuoY2/xt
dQ63izGKxuSpqXuHQuNvhdY5/EB9kbMtfJJVH1TBUUEEVJzBFO8EVPBgikET0giZgioGR3gi
kEVHvd4Irk/D+KCXXG+kc7XbEgiGCJBEgiQRIIkETEEQQRIIkEQwRIIkESCJBEgiQRIIkESC
JBEgiQRPSCJBEgiQRAcQRIIkESCJBE7wRIIkESCJBEgiQRIIhOYIkESCJBEgiQRIIkESCJBE
giQRIItm/CB0Z/qzdetmJdaS7IWuty45sKGRtlk5bH431MiOfelHF/UOG6gtNnSWjH9bf/dB
Wy8IUXrOLRDky7j7tvmQsuePbrF+jTqpo1pMu75ayaOgOp+E1NEPL/8A9YYH7sXv6O+Ceq4B
LiLhrO82/lZ3R/vZlq3psxXt8XZRNOkTRf8AmdqfllWjEd/XF0giueMCCKEYgiucdoIoYIqB
n7YIhGAIImcmCIO8ET1giA4OYIpBEgiQRcfHO12xIImYIkETvBEgiekESCJBEgiQRMcQRIIh
4giQRIIkESCJBEgiQRIIh7wRDBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJniCJBEgiQRIIkESCIYIkE
SCJBEzBEgiQRIIkESCJ2giQRIIvVP7n30eZs/S3ULVCrBEvLVB5NIl33Bjy5WVSX5lYP63ep
AP8A0R+EfN/pxxR09ZS4PBqQMxHVz+6wedgfiuqejykbHBNXyaA6X8G6n5n5Lzy6j9XntfNe
7vvN/fm5KtMTzaVHJbaUs+Uj/wBFsIT+KPrbhfBW4RhFNhjP/KY1p8SB3j73XK+WuI8UdiOJ
T1p+m4nyF9B7hYLpJ7xnlhEEEV7fKCKQROxgiE5giZgiuMwRB2ginYwRIIqDBECcjvBFIIkE
XHxztdsSCJBEgiQRIInaCJBEgiHkwRIIkESCJBEgiQRIIgGTBEgiQRBBEgiQRIIkESCJBEgi
QRCMQRIIkESCJBFSMfOCKHiCJBEgiQRIIkESCJBEgiQRIIkESCJniCJBEzmCJBEgiCCL9sMO
TT6G2m1OuuKCUNpGStROAkfMnA/HFCQBdxsE15L2J6qkJ8PfwdqfY7K0y1wVems26vYoBSpu
c3PT6wR3wgvjP/Nj5m4Hh/yr9IXr7heNjjL/AFY7CMe85fmuncYVP6B4QMANnuaGe9+rvlmX
kITk/CPt5fIxN1McQVEgiQRCMQRXuIInpBFIIkEVxxBFIImIIkESCIe8ETEEXHxztdsTvBFS
MY+cEUgiuPdzBFIIneCJBE9IIkETtBEgiQRIIkESCJBEgiucnmCKQRIIkEQ94IkEQQRD3MES
CJBEPeCJBEgiGCJBE9IIqkZMEUgiQRIIkESCJBEgiQRIIkETvBE9IIkESCJBEgiQRIIkEWwP
hZ6X03V7r205pFWQHZBmfcqbjRGQ8qVZXMIQfkVtpz8hGk+kfEZaHhuqng0dlDb9M5DSfgSs
/wALUjKnFYY5Nr3/ALIJHzC2Z+6D9S6jUtcLHtFTik0ulURdXCQrh6YmH1tqWR8UoYAH/OV8
YwP9GvC4W4dV4jbvueGeTWtDrDzLtfIKH6c6+X1imovohpd5km3ytp5leevpH0wuAJBFUjJg
iKGDBE7j7IIpBFew+2CKQRMwRUDtBEIwP4oIgHcQRSCKpAJittEUiiKng9oL1lX/2Q==</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l
JCIfIiEmKzcvJik0KSEiMEExNDk7Pj4+JS5ESUM8SDc9Pjv/2wBDAQoLCw4NDhwQEBw7KCIo
Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozv/wAAR
CAEqAooDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD2aiiigAooooAKKKKACiiigDH8R+J9P8NW
ay3ZaWeY7Le1iG6Wd+wUf1/+tXMeD5r3xB4qvNQ8QXE9rqen5SHSAxRII2A+c4P7zOcZ9v8A
dx2N5Bpcd7bahex263KN5FvNIBuBc42qT3J/zzXE6vp15478UL9ggn0mz04vb3GpndHNcA8N
Eg4yvXk//WIB3VlqVlqPnfYruK48iQxSeW4bYw6g4781aqlpGkWGhadHp+m26wW8Y4VepPck
9yfWrtABRRVM6vpgfYdRtAwOMeeuc/nQBcooooAKKKKACiiigAorM1/V20XThdLCJiZAm0tj
rn/CsBfG9+yhl0ViCMghm5/SgDsqKajFkViMEgHFOoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooprkqjEDJAyB60AOorj38Va7H
G0kmgSIiglmaNwAB3JxW34e1aTWtNN1JEsTCQptU5HAH+NAGrRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAc54vw
0vh+M/x6zDz6YV2/9lro65zxGd/iPwvBkjdfSSe3ywSH+tdHQAUUUUAFeIaPYz3fhnVlh+H1
trJe5uguoGWFZAdx6A/P8vt+Fe31x1r8P5bCCa2sfFWr2ttPK8rRQ+UMFjk4bZkfnQBl6Hrd
7dab4W8P6FqKjz9OM09/LDvZUjwm1VPGd2RznAHerT+K9WsNI8W2t3PBLqPh+NXjuVi2LKrx
74yVyRu6g446Vpv4Fs7a20tdGu59LuNKjaO3njCyZRvvK6sMMCefY8isvU/h9c3cQsl1S4kj
1O6M+s3TCPzJQq/ulClcBQwUbR2zQA/TdX8SWfiW1sNU1O1vI7rS5LzH2UW4jdSuAW3Nxycm
s/TvGWpjWdFjfXLbVBqNwYbmG3smWCE7Sf3c38WCMck556Vo6r4I1S61SzvW167vt4azuxNH
An+iOp3gbUHJIX361LF8PpVXS1m8SX0iaOyGxRYolEYUYw3y/MdvGTQB2dFFFAHN+O/+QAv/
AF3X+RrX0X/kB2H/AF7R/wDoIrI8d/8AIAX/AK7r/I1r6L/yA7D/AK9o/wD0EUAXaKKzNd12
18P2Ud1dJLIJZ0gjjiALM7nAAyR7n8KANOiobq8trKIS3dxFBGWCB5XCjJOAMnuTU1ABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUVQ1rWLPQNJn1S/Zlt4AN5UZPJAGB9SKtSXMMNt
9onkWCMAFmlIULn1z0oAlopAQRkHINLQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAFLWv+QHf/APXt
J/6CayPAn/IAb/ru38hWvrX/ACA7/wD69pP/AEE1keBP+QA3/Xdv5CgDpKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigCtaajaX0tzFbTCR7WXypgARsfAOPy
IptpqdlfXF1b2s4kls5PLnUAjY2M45riNIPigeIPEv8AYSaS0H9pHf8AbnlDbti9NgIxjFW/
h99tOr+KP7REAu/t6+aLckx52fw55x9aAO3ooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOc1r5vG3hpM
j5RdyYPtGFz/AOP/AK10dY15p1zceL9MvxGptbS1uFL7sEO5jxx34U1s0AFFFFABRRRQAUUU
yOSOZBJE6uh6MpyDQA+iiigAooooA5vx3/yAF/67r/I1r6L/AMgOw/69o/8A0EVkeO/+QAv/
AF3X+RrX0X/kB2H/AF7R/wDoIoAu1wvjeK71rxZ4f0OwultpoWk1BpXj8wRlBiM7cjPzZH41
3VUL23gtWn1iHT1ub+K2ZFKACSRR83lg+5H50AcNq3/CSX3ijw/4d1w6dNC939s82zDqWWEE
4dW4GSe1ekVz+lWun65qlr4xtriSTzbD7PHE2NsYLbj9GByDXQUAFFFFABRRRQAUUVzXgzXL
rxDHql9LOj2ovnis1UAFYlwATj1OTzQB0tFZWh69BrxvzbQyLHZ3b2vmNjbKy4yV9ua1aACi
iigAooooAKKKKAOK+I6z6iui+H7R0W41G+DjzASuyJSzZA6jO2snxZN4ovItP8Na3a6cYtVv
YojcWUrjKqwZsowz0Getd3qFjafaE1h7Jrm8sYpPI2H5+RyqjOMnpzWZbWtl4qv9E8VW907Q
2kUhigK/xONrZ9CMEY9RQB0QAAwBgCloooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigClrX/IDv/8A
r2k/9BNZHgT/AJADf9d2/kK19a/5Ad//ANe0n/oJrI8Cf8gBv+u7fyFAHSUUUUAFFFFABRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAGEy2Hhi8EiJO765qIVuQQsjIee2B
iP3q5p2iWml3moXduZDJqEwmm3tkbsY444FZni7/AI+/Df8A2GY//RUtdJQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFc1411i/wBPsrOw0llTUdVuVtoJXGRFnlnx3wK3L/ULTS7KS9vriO3t4hl5HOAP
8+lctexX3ja2S5s7ObSjYyrcaZe3Qw0rjPWPqIyPXk5BxQBDeeBv7K0ibULHXtUGrW0bTfa5
rlmWVgMkOh42nHT+ddH4e1kax4asNWnCQtcwq7jOFDd8Z7ZzXOX9j448S2/9k38dhpFlJ8t3
cW0xkkmTuqD+EHpz/wDWPUSaFpU2kw6TPYQT2UCqscMqBlUKMDr396ALyOki7kZWU91ORTq5
5/APhN3D/wBg2isOhRNuPypv/CAeGQMJYyx/9c7yZM/k4oA6Ok6Vzv8Awg+mLnyL3V7c9AYt
TnG0egyxqW18KraXUU6a5rcgiYN5Ut80iP7NkEkfjQByfi3xXqOvW15aeG4LmTSrNgNS1C1x
uZc/MkOeuBkkj+XXo7LXPC3h3QNJgsJ1+yXRWOyjgBkeUk8nA5Jyct7+/FaWqzvoGhSPpOkN
cyIcQ2lsgUFmbqcdBk5J+prD8GeBotFlk1jU44JNYuWZ28pcR227kpGOg68n/JAOxooooAKK
KKAOb8d/8gBf+u6/yNa+i/8AIDsP+vaP/wBBFZHjv/kAL/13X+RrX0X/AJAdh/17R/8AoIoA
u0UUUAcpD/xSvis2x+XStclLQntBd9WT2DgZH+0D611dZ+uaRBrukT6fOSglGUkX70bjlWHu
CAap+FtXn1KwktdQATVNPf7PeIO7AcOP9lh8w/H0oA3KKKKACiiquo6lZaTZveahcx21vH96
SRsD6e59qAK3iSS+j8N6g2mwvNeG3YQonXcRgEfTOfwrjNQ8FaF4a8Ef2k8c1nqVhZAtdWlw
0TvLjoSDg5cgcittb7X/ABQR/ZqyaJpZPN5NGPtM4/6ZoeEB/vNzzwK6W4tbe8tmtrqGO4hc
YeOVAyt9QeDQBjeB9KbR/B+nWsmfOaLzpiepd/mbP54/Ct+iigAooooAKKKKACiiigArkmH/
AAiPijzB8uja1Lhx/DbXR6H2WTp/vema62qmp6ba6vptxp97H5lvcIUde/1HoQeQfUUAW6K5
3wrqdzuuNA1WTdqem4BkP/LzCfuSj6jg+hHvXRUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBS1r/k
B3//AF7Sf+gmsjwJ/wAgBv8Aru38hWvrX/IDv/8Ar2k/9BNZHgT/AJADf9d2/kKAOkooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOb8Xf8ffhv8A7DMf/oqW
ukrm/F3/AB9+G/8AsMx/+ipa6SgAooooAKKKKACiiigAqtqGoWulafPf3syw28CF5HPYf1Pt
3qzXKXi/8JP4vXT2+bTNEKzXA7TXJGUQ+oUfMfcjNAC6XpVz4iu4df8AEEDRqh3afpr8rAva
SQd5D/479a6qiigAooooAKK5zwh4jk1rSZrnUJbeOVLuWIBTt+VWwOCaf4P1y616yv57rys2
+oTW8ZjGAUUjHfrzQB0FFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHN+O/wDkAL/13X+RrX0X/kB2H/XtH/6C
KyPHf/IAX/ruv8jWvov/ACA7D/r2j/8AQRQBdooooAK5bxJDJomqQeKrONnWNRBqUSDJkgJ4
fHdkPP0JFdTUdxPHa20txK22OJC7n0AGTQA8EEAjkGlrgtEsNd8ZWI1+98QX+lxXJLWdnYsq
LFHnClyQd5OM/j+Al0mO/wDE63/h/XtQmMmkXIjuHtCIhexsuU345HHUKRQBqXvitrm6fTfD
VqNVvUO2SUNi2tz/ALcnc/7K5P0p2neFF+2pquvXR1XUl5jZ1xDb+0cfQf7xyeOtbVlY2um2
kdpZW8dvBGMLHGoUCud+Jn/JPNX/AOuaf+hrQB1VFea+PPFj6h4L1K0PhrXbQSIo865tVWNP
nU8kMcflXoln/wAeUH/XNf5UATUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHPeKNMum+z65pMe7U9Ny
VjBx9piP34j9RyPQgVtR3cb2sU8mYBKgYJN8jLkZwQehHpU9eeeE/D2neM7CbxL4hg+33F7P
IIo5mO22jVioRV7dPr+uQD0LrS1xng9G0TxNrXheKaSWwtViuLRXbcYFccpk9s4wP8a7OgAq
K3uYLuIS208c0ZJAeNgwyOvIqWvMvAWseILPwukNh4Vk1C3E8224W+ijDfvDn5WOeOlAHpMF
xDcx+ZBNHKmSN0bBhkHBGR71JXJ/DRnfwgrSR+W7XdwWTOdp81sjPeusoAKKKKACiiigClrX
/IDv/wDr2k/9BNZHgT/kAN/13b+QrX1r/kB3/wD17Sf+gmsjwJ/yAG/67t/IUAdJRRRQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcbLr2na/43Hhu5SW2udIuV
ureQMCtwyxnK9OMCTOPatzS9eXU9a1fTVtzGdMkjQuWz5m5d2cY4rjpdCl1rVvFMlk4i1Ox1
CG4sZv7sgiX5T/st0I/wqf4baodZ1vxNqDwNbyTTW/mQt1jcIVZfwINAHoFFFFAHJy+Kdbvd
UvbXw/4eW9t7CUwzXFzdiBXkH3lQbTnHTJ4zWhoXiqz1jSZ76df7OezmaC8huXA+zyLjILdC
ORg981zWs+IdLv8AULvS/Emr3/hm40+dzAbW8aEXcJxtfcB83Q/L2Oa5b7MieBNfjSa7kbxJ
fpHpS3hLXF0qsg8w55weTz2H0oA9etNX0y/Liz1G1uTGNziGZX2j1ODxTbLW9J1OV4bDVLO7
kj++kFwshX6gHivN/GNhMNX8V2ujW4jlbQoCI4ExuHmtvwB1JUEVLoxsL7xR4clsNf0+7lgS
QpBpml+WY4imGWYiU7ByMAj72OKAPSDqNiLeO5N7b+RL/q5fNXa/0OcGqGkNodh5sFjqFvJJ
d3Dzyf6QrPJI557/AEAHoBXBfDv/AEO10ObXkWWC5tfK0q4OPLgYk74iD0duzfxDjjoeo0S0
tl+IniTbbxDZBYlMIPlOJenpQBuR+INEmuo7WLWLB55RmOJblC7/AEGcmpL7WtK0yWOLUNTs
7SSX7iTzrGX+gJ5rxrTrrw9P8GodMtVhPiB5AIIEUC5acy5V17424+bpjjPaurtrzRdL8T+K
R4we1jnuPLaNroDE1v5YG2PI+bnOVHOe1AHoX2q3E0cJni82VS0abxucDqQO45FLFPDOZBFK
khifY4RgdjYBwfQ4I4968m8P2etLP4Jt0uRZXo068KtdQGbbHvBQFdy/wFe/Fdh4CS5jPiNL
udJ5xrUm+SOPy1Y+VFyFycfmaAMnwb4J0a/0q5uNZ0RHumvp/mnjKsV3cfhWr8OLB9N0fUrZ
rZ7ZF1S48pGQr8mRtIz2wK1PGGo3OkeE9S1CzcJcW8JeNioIByOxraoAKKKKACiiigAorP1u
5u7PTJLuzCtJB87IwyGUdf05/CsnTfHGn3WEvEa0kPc/Mn59vyoA6aimRTRXEYlhkSRG6MjA
g/jT6AOb8d/8gBf+u6/yNa+i/wDIDsP+vaP/ANBFZHjv/kAL/wBd1/ka19F/5Adh/wBe0f8A
6CKALtFFFABUN3bR3tnPaS58ueNo3x1wRg/zqaigDhdJvfE3hTSk0Sfw5Pqn2QGO1u7SVAkq
fw7wTlMDA71a8PwSeFtPuNV8SSquo6zfKZhECyxsx2xxjHYevv8AjXT2j3TSXX2jy9qzEQ7D
zs2r1987v0rg/HumeIVghmfxGj2smqQ+Rb/YFBhJk+T5t2W28fXFAHotY3i3RpvEPhe+0m3k
jiluVVVeTO0YYHnH0qXRbHWLJJhq2srqbOR5ZW0WDYOc9Cc54/KtSgDB8UWA8UeHdV0OyuYl
ufkjcvnEbfK4Bx/skH8a2oIzFbxxkglECkj2FYuhf8jF4l/6/Yf/AEmireoAKKKKACiiigBr
usalnYKo6knAFBdFZULAM33QTyfpXKfFP/km2s/9ck/9GLXOQtd6r8RfC3iS88yJL97pLK2b
jyrdYGKsR/ecksfYqO1AHqFFFFABRRRQAVxkfh7xF4auLseGrzTG066lMwttRDj7O7ddjJ1B
PY//AFz2dc546/eaBFbcH7Tf2kWO5zOh4/KgCTwx4cm0eS9v9RvBe6pqLh7mZV2qAowqKOyg
Vv0UUAFc54bs7bwrDa+GWu2ubiUTXKP5WwFd4J7nGN4+tdHXN33/ACUXSf8AsHXP/ocVAF/w
5on9gaV9h+0faP30su/Zt++5bGMnpnFatFFABRRRQAUVha/4v0rw8ywTu9zfS4ENjbL5k0hP
TCjp9TWlpd1c3umQXN5YvYzyrue3dw5j9iRQA3Wv+QHf/wDXtJ/6CayPAn/IAb/ru38hWvrX
/IDv/wDr2k/9BNZHgT/kAN/13b+QoA6SiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooo
oAKKKKACiiigArnb3xBdXesDRvD8cc88Mg+3XMgJhtV6lTjG5z0Cg8d8VW1DVr3xHezaL4en
MMEXy32qJyIvWOL1k9T0X61vaVpNlotgllYQiKFOfUsx6sx6knuTQBPFa28EsssNvFHJOwaV
0QAyEDALEdTjjms3VdFla0nk0KSHTdQkkWYzJEoE7Ln5ZcDLKc4PetiigDG8PeIU1lJbe4gN
nqdoQt3ZueYz6j+8p6gitmsLxD4efUni1LTZxZ6xaA/Z7jHDjvHIP4kP6dR70k8X6kkapc+F
dSE6gCURKGQN32nuM9DQB07xRy48yNX28jcM4p9FFABTEijjLFI1UtyxUYz9afRQBS1XVINI
to7i4Vykk8UHyDOC7hQfoCeau1zfj75PCU9x3tp4J8+gWZCT+QNdJQBmaDoFn4d0e10y03yR
2ilY5JsF8Ek8kAep7VoPFHIVLxqxU5G4ZxT6KACiiigDm/iF/wAiDrH/AF7n+YrpK5v4hf8A
Ig6x/wBe5/mK6SgAooooAz9WbVVij/spYWfd8/m9Me1Ze/xj/wA8rD8//r10lFAHLSf8Jh5b
eZ9i2YO7djGO9cA2NxxjGe1es61b3d5pktrZlVkm+QuxwFU9T+XH41k6b4I060w92TdyDs3C
D8O/40AcfosestcZ0gThs8lOF/HPH516Rpa6ktqBqbwPN6xAj8/f6VajjSGMRxIqIowFUYA/
Cn0Ac347/wCQAv8A13X+RrX0X/kB2H/XtH/6CKyPHf8AyAF/67r/ACNa+i/8gOw/69o//QRQ
BdooooAKKKKAMfw9p0un/wBqGWaKX7TqMs6+WxbarYwp44IxyK1ZIo5gFljVwCGAYZwR0NZP
hqx+w29+Bcw3An1G5m3QtuC7pCdp/wBodCOxFbNABRRRQBg6F/yMXiX/AK/Yf/SaKt6sHQv+
Ri8S/wDX7D/6TRVvUAFFFFABRRRQAyWGKeJopo0kjbqrqCD+BpDDEzxu0SF4s7GKjKZGDj04
qSigAooooAKKKKACuc8Y/N/YUX/PTWbfj127n/8AZa6Ouc8SHzPEPhi2/vX8kuCOPkgkP580
AdHRRRQAVzd9/wAlF0n/ALB1z/6HFXSVzd9/yUXSf+wdc/8AocVAHSUUU2SRIo2kkdURRlmY
4AHqTQA6svW7m3NuNLOrDTry/BjtnUjzN3qoPX/PIOKyZfEeoa/I1r4TiQwg7ZNWuFPkJ6+W
Osjf+O+9aOi+GbLSJXu2eW91GUfvb65O6VvYdlX/AGRgUAcl4i8LaV4O0JNc065EWq2EwuBd
Xk2ZLw4w8bE9dy54Hf8AGt3w/wCJtX8SX8VxbaI1nopTLXF422WU442KO2e56j8q0LvwppF/
ry6zfW5uriOMJEkzF448d1Q8Anj8h3rZoApa1/yA7/8A69pP/QTWR4E/5ADf9d2/kK19a/5A
d/8A9e0n/oJrI8Cf8gBv+u7fyFAHSUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAVzmtJq+t6i+iWizafpyoDd344eQH/lnF7+rdvrXN+DPiDpFn4eSDW9WuXvVml3GSGaY
43nb8wU9sd63PhrfXGo+DYLq6uZrmR5pv3kzlmI8w45PPSgDotP0+00uxhsbGBILeFdqRqOA
P8ferNFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBmeJLA6p4a1KxVcvcWsiIP9oqcfril8O341Tw5p1/u
3G4to3Y/7RUZH55rSrmvBf8AocOp6G3B0y+kWNf+mUh8yM/k5H4UAdLRRRQAUUUUAc58QFZ/
AesKqlmNucADJPIro6898DeM9TvdYuNN12QOt1NL/Z0+xVDeW2Hj4A5AwR3689K6Pwfqd5qu
m3k17N5rxahcQodoXCK5CjgDoKAN+iiigAoqrqGp2OlWxudQvIbWEfxyuFH0Gep9q868QfGz
TbTfDoVo99KOBNMCkQ9wPvH9KAPTiQoJJAA6k1Fa3dtew+daTxzxZKh42DKSDgjI9DxXzPr/
AI28Q+JSy6jqEhgJ/wCPeL5Ix/wEdfxya77RvjDouiaPaaZbaLd+VaxCMHzF+bHUn3JyfxoA
9goryz/heumf9AW7/wC/i16D4e1qPxDoVrq0ULQpcqWCOckYJH9KAM3x3/yAF/67r/I1r6L/
AMgOw/69o/8A0EVkeO/+QAv/AF3X+RrX0X/kB2H/AF7R/wDoIoAu0VQ1TWrHRRbvfyNDFPJ5
YmKnYjHpub+EHpk8Ve60ALRRRQBjeFrJLHSZI47qK6R7u4kEkXT5pWJX6g5B9xWzWP4Vs7ex
8PwwWt4t5D5szrMq7Q26V2Ixk9CSPwrYoAKxPGGuy+GvC15rEMKTyW+zEbkgHc6r2/3q265D
4rf8k31X/tj/AOjkoAj/AOErtoPA1/4tsLJBdsVN3buxBWZdsbK3pgAenGD3rr4JDLBHIRgu
obH1FeX/ABOsLjQLPU72yjLadraLHeRr0inDArIPQMAQffn0r06z/wCPKD/rmv8AKgCaiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAK5zWPn8c+G05+WO7k/JEX/ANmro65yceb8SbJe0GkzPwe7Sxjn
8j+VAHR0UUUAFcd4c1rTvGevDWbKWSGXS45bWS1lQbjvKkPkHp8hFdjXkXhy1m0bwxY+MdPj
Z5LOaePUIU/5b2xlbJ9yn3h/9agD0K28TJfeHpdXs9Pu7jZK8S28YBkdlfZxzjGec9hzVCPw
7qPiGRbnxVKogB3R6TbufJXuPNbrIenH3eOhpvw0lSfwes0Tbkku7hlPqDKxFdZQAyOOOGJY
okWONAFVVGAoHQAU+iigAooooApa1/yA7/8A69pP/QTWR4E/5ADf9d2/kK19a/5Ad/8A9e0n
/oJrI8Cf8gBv+u7fyFAHSUVn6xbalc26Lpl2ttIHyzMM5GOnQ1kf2V4s/wCg3D/3z/8AY0Ad
PXK654g1Dw/q4VkW4s513orDBXsQGH58560/+yvFn/Qbh/75/wDsawPFNvqtrHbrqmoR3RYk
xqo5Xpk9BQB1em+LdK1DCmb7PKf4JuPyPStrrXjUcbyyCOJGd2OAqjJP4V2fhzSPElsVY3X2
S36+VL8+R/u9vzFAHZ0UlLQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHPeB9GvNB8NR2F8qCZZpXI
Rtwwzkjn6GjwPo15oPhqOwvlQTLNK5CNuGGckc/Q10NFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVjaV4
gW91K60m8g+x6jbMW8hmyJYs/LIhwNykdfQ8GtmsfxB4fi1uCKSOZrTULVt9peRj54W/qp6F
TwRQBsVzF3nSPH9pd/dt9Ztzaynt50eWjJ+qlx+FWvD3iBtReXTNSiFprFmB9ot88OO0kZ7o
f06GqXxDh1SXw7v0rTlu57aVLlGWXbJE6MGDKu07+4IyDg8ZoA6qisHwVqN7q/ha11PUD/pN
0XkZQuAg3kKoHoFA/nW9QAVS1TWNO0S3S41O8itYnkWNWkOMsTwP89Bknik1nWLLQdLm1LUJ
fKt4RknqSewA7k15Lpenap8W/Ep1fVQ9vodo22ONeARn7inuT/E3/wBbAB0+leEru98E3FpK
jWWoxahNd2Mx6xvuyjZ9D0+hrX+H1tqFl4blOsWxs7qa8mmeNuMb2zx7ZNdNDDFbwRwQxrHF
EoREUYCqBgACq+raXa61pk2n3iFoZhg7TgqQchgexBAI+lAFyiua8P6td2t8fDeuybtQiTdb
XJGBfRD+If7Y/iH49K6WgDC8SeDtE8VRqNUtS0qLtjmjYq6D2Pf6HIry3xB8FNUs902h3SX8
Q5EMuI5R+P3T+n0r2+igD5Lv9OvdLuTbX9pNazL1SZCp+vPauys/hB4kv7KC8tp9PeG4jWSN
vOblSMj+Gvd9S0rT9XtjbajZQ3UR/hlQNj3HofcU3SdJtdE06PT7EOttET5aO5bYCc4BPOOe
9AHiH/ClfFX/AD00/wD7/t/8TXsHg3SLnQfCdhpd4YzPbowfyzlclieD+NblFAHN+O/+QAv/
AF3X+RrX0X/kB2H/AF7R/wDoIrI8d/8AIAX/AK7r/I1r6L/yA7D/AK9o/wD0EUAT3VrBe2sl
rdQpNBKpV43GQwPY1y1nPc+CryLTL+V59CncJZ3khy1ox6RSH+72VvwNdfUF5Z2+oWctndwr
NBMpSSNxwwNAE9Fclp95P4Qv4tF1W4ebS52CadfScmM/88ZG9f7p79K6wkKpZiAAMkntQBj+
Ere0tfDFlFYXZu7YBmjnKFN4LE9D061s1j+EoLS28KabDYTvcWqwKYpXXazqeQSO3WsH4gfE
CHwvB9gsNtxrE4xHGBuEIPRmHr6Dv9OoAfED4gQ+F4PsFhtuNYnGI4wNwhB6Mw9fQd/p1X4b
eHdb0fT7m+1y+nkudRfzmtnbPln+8f8AaPfHoPwzvh/8P5rOf/hJPEm641ec+YiSncYSf4m/
2/5fXp6NQAVzl5rF74f1tm1eVH0W9dVguQgX7JJjGyT/AGSejdicHjFdHUN1awXtrJa3UKTQ
SqVeNxkMD2NAEvWlrj7a5uPA91Hp2oyvNoMzBLO9kOTaE9IpD/d7K3boa6/rQAtFFFABRRRQ
AVQ1rTZNV08wQX09jOrCSKeBsFWHTI6Mvqp4NX6KAOe0XxDO16NE16JLTV0XKFc+VdqOrxk/
qvUV0NZ2taHY69ZfZr1GyrB4pYztkhcdGRuxFZGna5e6PfRaJ4mdTJKdtnqQG2O7/wBlv7kn
t0PagDqK5yH978SrphyINIiU+xaVz/JRXR1z2lxyN441+d0YIILSKNiuM4EjHB7/AHhQB0NZ
HibxLYeFtHk1G+cccRRA/NK/ZR/j2p/iHxDp/hnSpNR1GXZGvCIPvSN2VR3NeW6Fomq/FLxC
fEOvBotGhciGDJw4B+4vt/ebv0+gBs/DqfxV4l8QXPinUbqS302VTHHbY+SUDOAoPQKf4upO
R616BbWOm6RYfZYIoba13H5DwuWPPX1Jq1FFHBCkMMaxxxqFREGAoHQAV5/8Q9S186XLbt4d
RbJL2Hy7r7epMmJV2/JtyMnA68ZoA6a9hm8M6Ig8O6TFLDbyb5bRMhmjOS3l/wC1nnB68j0r
R0rVbLWtOiv7CYSwSjgjqD3BHYjuKraJf6ze+f8A2voiaZs2+VtvFn8zOc9AMYwPrn2rK1XS
r3QdRl8QeH4TKsp3ahpq9Lgd5Ix2kH/j316gHVUVT0rVbLWtOiv7CYSwSjgjqD3BHYjuKuUA
FFFFAFLWv+QHf/8AXtJ/6CayPAn/ACAG/wCu7fyFa+tf8gO//wCvaT/0E1keBP8AkAN/13b+
QoA6SiiigArn9Q8LjWNXa8v7k+SoCxwx8HA9SffP+NdBRQBUsdMstNj2WdskXqQPmP1PU1bo
ooAKKKKACiiigAooooArajqNnpNjLfX9wlvbQjLyP0H+P0rBtPiFoN1cwQO13afaSFglurZ4
o5SegDEY5ql8Q/K+0+Gxekf2edVT7Ru+4Tg7d3tnPtV34ji0PgLVftmzaIcxlv8AnpkbMe+c
UAbMWr2U2sz6QkhN3bxLLIm04Ct0OelCavZPrcmjLIftkcAuGTacBCcA56da8/0+PxFN43n/
ALOurWC8/se0NybyJnycc9COc5rQ8Px6rH8U71dYntp7n+yUw1tGUXb5nAwSeetAHfUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAY3iHQF1dIrq1l+y6pZkvZ3Q6o391vVD0I9Kb4e8Q/
2t51lewfYtWtMC6tCeno6H+JD2NbdYniHQ1v/J1K2uVsNSsctDeFcgL/ABI4yNyEZyO3UUAb
KIsa7UUKMk4AxyTk/rUGoahaaXYzX19OkFvCu55GPAH+PtXKL4+vbm0fUtO8LX17pMZP+mCR
ELqvVljJ3EcVX8U6BN8SdJ0m70rWDDpkjB5YWXG5c8tx/GvIweM+ncA5L/iafGHxR/y0tPD9
i/6fyMjD/vkfr7BYWFrpdjDY2UCwW8C7Y416Af571Fo+j2Wg6XDpunxeVbwjAHUk9yT3Jq9Q
AUUUUAZev6FDrtisTSNb3MLiW1uk+/BIOjD19x3FVvDmuzXzTaXqsa2+s2QAuIgfllXtKnqh
/Q8Gt2sTxFoL6osN7YTC11ayJa0uDnHujgdUboR+NAG3RWP4e8QR63BJHLEbXUbU+XeWj/ei
f1Hqp6g9xWxQAUUUUAFFFFAHN+O/+QAv/Xdf5GtfRf8AkB2H/XtH/wCgisjx3/yAF/67r/I1
r6L/AMgOw/69o/8A0EUAXaKKKAK2oafaapYTWN9As9vMu10YcEf4+9ZOgx6tpRudM1V/tVlb
IGttQdgC0fPySf7S4+90I64Nb9ch8SMzaVpWnvI0dtqOrW9rckEjMTZJGe3IFAGhH4j0XUop
dM0HXNOF95bLbqjKwVscEKD8wHtXOeBvhzNpl/Jr3iSRbzV3kZky28RnP3892Pb0+vTc8ReG
PDL6MjXiw6VDZMjxXkASF7cgjGGIwBnAwfX1xXTUAFFFFABRRRQBDdWsF7ayWt1Ck0EqlXjc
ZDA9jXM2N1d+EtRh0bUXkuNJuXEen3rZZoWPSGQ/orfgfbrKQgHqM0ALRRRQAUUUUAFFFFAB
VXUdNs9WsJbG/t0nt5Rh0bv/AIH3q1RQBzK3y+CNKddd1c3duJRHYkxlrhwRwhx99u2cDjrU
uk+NdM1XUf7N8m9sb4qXjt763MLSAddueDWdrmz/AIWh4b+1Y8n7NceRv+75uBnHvjFbGsXG
ixa1o8V/CsuoSSsLHCbmQ4yx9hgc0AecxeHNf+JHjCe68SQS6fpmnSGIW2cH12Ke+eCX+mO2
PW7a2hs7aK2tolihhUJGijAVRwAKlooAKp6ppdprFn9kvYy8XmJJgMV+ZWDDke4FXKKACiii
gDldV0q90HUZfEHh+EyrKd2oaavS4HeSMdpB/wCPfXrvaVqtlrWnRX9hMJYJRwR1B7gjsR3F
XKgtrG1s2mNrbxwmeQyy7FA3uQAWPqeBQBPRRRQBS1r/AJAd/wD9e0n/AKCayPAn/IAb/ru3
8hWvrX/IDv8A/r2k/wDQTWR4E/5ADf8AXdv5CgDpKKKKACiiigArA1/V9R0G7i1FoVuNFCbb
sRoTLbnP+t/2k7EYyOvNb9IQGBBAIPUGgBkE8N1bx3FvKksUqhkdDkMD0INSVx00M/gS5e8s
43m8OysWuLZBlrBj1kQd4/Ve3UdxXWwTw3VvHcW8qSxSqGR0OQwPQg0ASUUUUAFUtW1W00XT
pb+9k2QxDsMsxPRVHck8AVJqOoWulWE19ezLDbwKWd27D+p7Ad657StOuvEOpReIdct3gjhO
7TdPk/5Yj/nrIP8Anoew/hHvQBoW9s/ibw60PiLSo4Uusk2hcsVTOV3HjD9OnQ1Qtfh7osFz
BNcTahfpasGt4Ly7aWKEjptU8fnmupooAoQ6NZwa3cawiv8AarmJYpCW42r04oTRrNNek1pV
f7XJbi3Y7vl2A56euav0UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABWZ4ltZ73wvqt
pagmeazlSMDqWKEAfj0rTooA5Pwt4m0KDwJp9y9/bW8VrapFMjyAGN1XBXB5zkHHc/jWx4av
11Tw9Z36af8A2elwpdLfj5VJODwB1GD+NZ8eh+E9Y1m9nOjWkt5ZzhJ3eAcuVDZ9G4YcmtjS
tSttX02K+syxglzs3Lg8Eg8fUUAXKKKKACiiigAooooArf2fZ/2l/aX2dBeeUYfOA+YpkHaf
UZAqzRRQAUUUUAFFFFAHN+O/+QAv/Xdf5GtfRf8AkB2H/XtH/wCgisjx3/yAF/67r/I1r6L/
AMgOw/69o/8A0EUAXaKKKACs7XtDs/EOlSadehxG5DK8Zw8bA5DKexFaNFAHFW3hKfWLiMav
4sl1qysJ8G0EKRqZE7SFT8xHHBrta5vwb/zHf+wzcf8AstdJQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAZ2taDpviGzFpqVuJUVg6MGKtGw6MrDkGsjwp4e8OxAa9pYnuprhSi3V3I
8km0EggbunINdRXN/D7/AJEjT/8Atp/6MagDpKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigClrX/ACA7
/wD69pP/AEE1keBP+QA3/Xdv5CtfWv8AkB3/AP17Sf8AoJrI8Cf8gBv+u7fyFAHSUUUUAFFF
FABRRRQAhAYEEAg9Qa4+aGfwJcveWcbzeHZWLXFsgy1gx6yIO8fqvbqO4rsaQgMCCAQeoNAD
IJ4bq3juLeVJYpVDI6HIYHoQabd3dvYWkt3dSrDBCheSRjwoHU1ympXOp33iePwroNymk2tn
arPc3EUKllBOFjRTwOB1/wAOZbDSNei1OTStbkTXtDliEiXFxHGrxSKwIRl/iHGc460AJp9n
P4uv4tb1WCSHTIGD6dYycbz2nkHr/dB6DnvXW0UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHN+GP+Q74n/wCwiv8A6Jjo+H3/ACJGn/8AbT/0Y1Hhj/kO+J/+
wiv/AKJjo+H3/Ikaf/20/wDRjUAdJRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHN+O/wDkAL/1
3X+RrX0X/kB2H/XtH/6CKyPHf/IAX/ruv8jWvov/ACA7D/r2j/8AQRQBdooooAKKKKAOb8G/
8x3/ALDNx/7LXSVieGtPutP/ALW+1ReX9p1OaeL5gdyNjB4PHToea26ACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigArm/h9/yJGn/wDbT/0Y1dJWL4Q0650nwxaWN4gSeLfuUMDjLsRy
PYigDaooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAKWtf8gO//wCvaT/0E1keBP8AkAN/13b+QrX1r/kB
3/8A17Sf+gmsjwJ/yAG/67t/IUAdJRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBx2rx6l4f8AGLeIbXTrjUrC
8tVguorUbpYmU5VgufmGCRirOiahr2u6+b6WyudJ0eGEolvdIFluJCfvFeqgDtnr69tXUNWa
x1nSdPEIcajJKhctjZsjZ847524p9lqZu9W1KxMQUWLRqHznfuQN07daANCiiigAooooAKKK
KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoorF8X64/hzwxeanDGJZo1CwoehdmCr+
pz+FAC6JplzY6prdxOFCXt4ssWDnKiNF59OVNHhLTLnR/DVpYXYUTRb9wU5HLsRz9CKxD4N1
3+zvtf8Awl2q/wBtbPM/1w+zeZ12+VjG3PH+cVteENcfxH4XstUmjEU0qlZUHQOrFW47cjOP
egDaooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDm/Hf/IAX/ruv8jWvov8AyA7D/r2j/wDQRWR4
7/5AC/8AXdf5GtfRf+QHYf8AXtH/AOgigC7RRRQAVg+LfEE+hWFuljbrc6jfzrbWkTHClz/E
3+yO/wDk1vVyvjqwv3h0zWNNtmu59IuxcNbL96WPGGC+rY6fj16UAUtSvPGXhay/tm/vbLVr
OLBvLaK28p4kzgmNs/NjrzVzxD4Zv/FE1rqGmeK7/SoDAMR2rMFkySQ3DDnBH5Vl+IPFkfij
RJtC8P2N7cX1+nkuJbZ40tlP3jIzDAwPTNdvp9oLDTrazViwt4UiDHvtAGf0oA4X/hW2v/8A
RRNZ/wC+5P8A45XoVFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHI+KLrUNS8S6d4W0+9l0
9LiF7q8uYTiURKcBUPYk9+3HuDn6tY3fgW40/U9P1a/ubGW6jt7y0vZzMCrnG9CeQwP51reJ
9G1Q6vYeItCSKa+sVaKS2lfYLiJuq7uxB5GeP60buy8SeL76xt9V0hNG0u0uFuZla6SaS4Ze
VUbOAueuaALfiTwHD4k1MX0msajZkRiPy7aUKvBPOMdeay0+E1skiv8A8JJrR2kHBnH+Fd/R
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAUta/5Ad//ANe0n/oJrI8Cf8gBv+u7fyFa+tf8gO//AOvaT/0E
1keBP+QA3/Xdv5CgDpKKKKACiiigAooooAKKKKAOb1//AJG/wr/18XH/AKTvU2jf8jV4i/66
W/8A6KFQ6/8A8jf4V/6+Lj/0neptG/5GrxF/10t//RQoA3qKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACsnxToa+I/Dl5pRk8pp0Hlyf3HUhlP5gVrUUAcV/bfjk6
b9g/4RcDUtvl/bPtUf2fP/PTGc++K3/C2hr4c8N2ekiTzWgQ73/vOSWY/TJNa1FABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHN+O/wDkAL/13X+RrX0X/kB2H/XtH/6CKqeJtLuNX0oW1sUD
iUN85wMAH/GsOLRfF0MSRR6jGqIoVVEh4A6DpQB2lFNQMEUMcsAM/WnUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUU11LIyg4JB
GaAKmtf8gO//AOvaT/0E1keBP+QA3/Xdv5CqLeCL9lKtrTEEYIKtz+tb+gaQ2i6cbVphMTIX
3Bcdcf4UAadFFFABRRRQAUUUUAFFFFAGVqumrcarpWqSXKQx6ZJLI4ccMHjZOueMbs07TLKN
NS1HUorqOeO/aMrs5C7EC9c89K5m7sIfFnxEvdP1bdNp2j20TR2hYhJJJMnewHXA4x/9emXe
mWvg/wAbaLLoqfZbbV5Htru0Q/u2IXKuF7EH/PJyAd5RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFF
FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFF
FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBzOteG9QfXY/EHh+9htNQEXkzx3CFobhM
5AbHII9RTNO8N6vc+IINd8S31tPPZoyWltZxssMRYYZ/mJJYjiupooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKzPEeqw6L4fvL+a4NuI48JI
IvMIdvlXCZG47iOMjPqKANOivLtHk1e38b6BYsdbhkmhlmvW1G+WQXCBOvkq7CP5iMdMdOcV
6jQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAhIUE
kgAckmsCHxvoN3qKafp91JqE7yCM/ZIHkRfUmQDaAO5zVH4nTXK+DJbO0kEcmoXENnvz91ZH
AP5jI+hNZy6afCni/wANaZpep30q3SzJdW005eMxpHkOE6JhsY2gDt7UAd/RRRQAUUUUAFFF
FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFebeJta1OTxVrMdu2tmy0myjDDS2iAWVgzln3nJ+UjoD06evX+D7i7u/CGlXN/dpd3
M1sjvMgwHyMjsOcYz70AbVFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVT1XSrHW
9Nl07UYBPbTAb0JIzg5ByOQQQDkVcooAwtP8GaFpuoxalBayvfRbsXU1zJJIQwwQSzHIx0B4
Hat2iigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigC
pqemWWs6fLYahbrPbSgb0YkZwcg5HIIIByKpaT4W0nRbp7y1hke7kTy2ubid5pSuc7dzkkD2
GK2KKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACi
iigAooooAKKKKACiiigAooooA5y68C6JeXd5czfbf9PbddRJfTJHMcY+ZVYAjHFb1vbw2ltF
bW8axQwoEjRRgKoGAB+FS0UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUA
FFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRXK/EPVZtG0C1vYrqS2VdQtxK8ec+Xv+YcckY7Vj6z8QNL1XUf
D9noOqTmaXV4ROogliDxEMGBLKARnbxQB6FRXIXXjqdI9RvrLQZ7zS9LkeO5uhOqsSn+sKIf
vBfXIzg1fsfGFjd6hqNq6NAtlax3izOflngdd3mL3wMYOe9AHQUVx9r47udUa0g0nQJbm7nt
FvJYpLhYlgiYkJliDlmHOMdD1o1Dx1dWGhLrL+G7wWqgLOJJUjeGQyeXsKnk84ORwQRQB2FF
cxc+LL63uLPTv7AlOrXhdktDcptWJQMyNIMgDJwBgnNUr7xlFdaPeWtzbXmn3yXkenzxwzAS
QPLjZIjjgjByDj8KAO0orz+DxcmjeI9ZsbvUbzWbiy097mRwqxQx+UNxjVRxvIYZP0HGK6RP
FED32g2v2aQNrdvJPG24YjCIr4Pr979KANyiuKuvidptp4W03XHtJmbUmxFaqQXVQ20sT0AB
wM+rAVNqXjuWxn1gRaHNc22jEC6nFxGmMqG4DEE8HpQB19FczL4vkuL+Gw0TSpNQuHtEvJQ8
ywrDG/3QxOfmPp+tQL4+guNNs3s9NuJtSvLp7RdPLKrpLHzIGboAoGc+4oA62isTQvEL6pfX
2m3lg9hqFjsMsJkEilHBKsrDqOD24qnceLbz+29U0yw0Ga9/svy/PlFxHGPnQOMBjnof0oA6
eiuSg8dnULfSl0nSJby91K2a6FuZljEMQOCzuc98AYFRz/EOK20yOeTSLo3v9pjTJbJHUukx
UsMN0YHAweOtAHY0VysXjYWt5e2ev6ZJpU9pZtejEomSWFeGKsAPmB7YpLTxldmfTf7S0GXT
7XVm2Wk7XCv85UsiuoGULAH154oA6uiuUtfHtteXVtpsWnz/ANrSXTwT2JI3WwT70jnpswQQ
R1zx3qCTx/L9iudXttCnuNDtZWSS9WdQzKrbWdY+pUHPcdOlAHZUVz+peKWttUstO03TX1Ke
8tmuU2TLGBGCozlvXcKrab45t9RtNCnFjLH/AGzPNAilwfKMZcEn1zsPT1oA6miuZ1HxzY6Z
JraXFtMTpDwR4TBad5VBVVHrzii28XTQarFp3iDSW0mW4gkngf7QsyOIxl1JAGGC845GM8+o
B01FcdB48naCx1K60Ce20e/mSKG8adGYbzhGeMfdUnHOT1ra8R+IE8P2kDi1kvLq7nW2tbaM
gGWRs4GTwBgEk9qANeiuXl8aNpllqM+vaPc6e9jGkm1GEyThjtURuAAW3cYOMZHanW3i25i1
S0sNd0ZtJa+jd7aQ3CyqxQbmRiANrAc9wcHmgDpqK5Gx8b3d/Db6jH4cuzo91MIortZA0mCd
okMQGQue+c45xTx4v1Q+IDon/CMT/altxckfbIseUXK7s59QeOtAHV0Vx9x47nEF/qNloM95
pGnSvHPdrOisdh/eMkZ+8F55yM4qeXxqJ9QltNF0qbVPItY7maVJUiRUkG5Mbjkkrz0oA6mi
ua0nxpb6tNosUdpLGdXtZLlCzA+WExkH1zmibxpbwuym0lO3Wo9I+8PvsFO/6fN09qAOlorl
W+IGkr4i1TSSsmzSrOS6uLofc+QqGQepG4fjxSWnjO6M2mPqegzafZatIIrW4adXO9hlA6j7
u4Djk88GgDq6KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAMHxdo11rmnWlvaGM
PDfwXDeY2BtRwT+OKPFGjXWsSaI1qYwLDVYruXe2PkVXBx6n5hW9RQB5nJ8Prqzn1KC28O6H
qa3lxJNbX942Htg5ztdNh3YOcYNM8eaPFJqPhzR9OvYodTuYv7NuIYVClrIj522/wquw4Huf
SvT6b5aeZ5mxd+Mbsc49M0Acpd6NrGjeJ5NZ0Gztby3ubOO2ls5Z/JKGMnYyttIxg4IpNY8P
6/rPgCbSr68t7jVbiWORmA2RIBMr7BgZICjAJGTXXUUAczrujakviaw8SaRFb3E9vA9tPbTS
GPzI2IIKtg4II7jBzXP6l4K8Rajp+p34ksoNZ1HUbe6EYctFAkIwg3bfmOOvGDXo1FAHHWHg
ddP12xkURXFjFps1tdGbl7iWRwzMwxzu5z9cU5PA1rpvi7RdT0e2jtrWzS4W4QyufvqAm1SS
AM56Yrr6KAPLtP8Ahlqlv4DubC5ngn1iYQxRHefLggSdZNinGeSGY8ckj0qfW/Aeo3+r6/Mu
iaRe/wBpuDbXl1csj237sLkAIT1GeDXpVFAHFW+geIfD+rRapYfZ9Xkn06G1vVnmMLtLGMCQ
NtOQcnIPPuazJ/hzfPp1rdzRaff6iupz6hdWc2Rbzedw6AkEjAC4JHUV6RRQBy3hHw/Lpd5e
3kujaXpKThUhtrIBmVR1LyYGcnsBgY71PYaFeW3iHxNfyGPydV8jyMNyNkOw7uOOa6KigDzR
fh5e29poM82nadq8un2LWd1ZXL4RgW3BkYqcMD6joara3oWoaPpWi+RZaXp97ceJIJILe1TE
UYEcmxXbALH1bHfgcV6pTWRXxuUNtORkZwfWgDh73wnq3iu/vrzXIrbTkfTXsbaGGYzFWc5M
jNhe4GAKqaP4Mv7S600P4Y0C0fT2V5r6E73uSo42AoNhJwSSeO1ei0UAcJZeEdfstXi8Ufao
ZdauZyNQg3kQNbHAEaHHVAqkHHJzmov+EY8TWnhm98IWcdi+n3DyrFqDzsrRQyMWYNGF5Ybm
AwcHPavQKKAPPdNtfEKeKp9RstEgktNMtv7ItEub1oSURgTL/q2zuwv5d6ztC8JalqNrpWja
xpdt9m0HUJjceY5dLlZFZwVBUZAMgH4H6V6nRQB59cfDqUf8JBHpYtLCO5uLS501UGER4VGd
ygcAtnp65q/caBrPifWrW7122t9OtbG3niSK3uDM0zzJ5bNnaMKFJwOua7KigDzPS/AF9ZR2
Gnv4e0Ddayr5urEbnljU9oyvEhHckjPPNdZ4t0S+1WHT7rTHiF7pl4l1EkxISXAIZCQDjIJ5
roKKAOK1XQfE3izS9Sg1OS20xJEi+xWkb+cI5Uff5jvtBOSAMDgDtmpJNF13xJrOnXOu2tpY
WmnLKTHb3Bla4kdNmR8o2qASe5rsaKAOH0bSvGelaXZeHoWsYrazlVTqay7ne3DZ2iIqQHK8
ZJwK2l0a6HxAfXcx/ZG0pbQDd828Ss/T0wa3qKAOBPhzxPp+jar4a06Kymsr+WYw3ss7K1vH
KSWDIFO5hubBB59qdL8O0utZtWmRFsNN0xLOExyskt0wXAMhXHyrjgZ6+3Fd5RQB59p/w9kc
eGYdZtrO7ttLspobiN/nBdiCpAI56Go7/wAA6pHo1zY6IbOyb+301G0xwkUaooHGOoZc4r0W
igDhZPh4BfPbW8ix6e+gy6c0pOZTK8gcyEd88knPU1V0TwVe215pcc3hvQLM2EiPPqMX7x7j
Z0KLtGxicEknjtXolFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQB//Z</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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=</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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=</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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==</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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==</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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=</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_021.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_023.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l
JCIfIiEmKzcvJik0KSEiMEExNDk7Pj4+JS5ESUM8SDc9Pjv/2wBDAQoLCw4NDhwQEBw7KCIo
Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozv/wAAR
CAEkAogDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD2aiiigDlrzxhdyazdaV4f0KXV5bHAupft
CQRRsedgZs7mx1A6U+w8c6dcaRqN9fQz6fNpTbL21mGZImP3QMfe3fwkdax/C2sad4a1vxJp
OtXUGnXM2qTX0TXLiNZoZMFWVmODjBBx0x9a5nXI28R23jPX9OWZ9MkkskSWNSDOsLDzXX1C
jnPtQB6BoXii/wBd1AxpoEtpZoDvnuLqPzFPYeUpYgn3Ixj8K6JHWRQyMGU9CDkGvPJl0GPx
n4WPhH7EJm80XAsNu02uzkybe2cY3d6w/BPi+70bwv4etItQ0a8Se4W2Onx7vtkYeQjccOem
c8qOMUAevLLG5AWRSSMgA9RQJojjEiHccDDDk15r4V0XWX0rQde0VrF5be1ubZ4bxnRSGmJy
GUHnj0rJ0j7edO8JfZjbLe/2zfY8wM0Qb95npgkdaAPYDLGoctIoCDL5P3R7+lRWl/Z36M9n
dwXKqcMYZA4B9DivLdcu5LEeLm8QQW90zz6ekiwM8cPI4LHltowMjv071BbyWtx4w1WyTVtG
svtXh2WJpdLUpAjhsgk5+ZlTJPTCkUAeuJc28j7EnjZj/CHBNUtc1qLRLWGR4mmlubiO2t4U
ODJI5wBntgZJPoDXmfhO2kGreC7w+HtM0yOVp0jntgRNcgW7gOwKg4bG4ZJPNdj4oKjxt4P8
7Pk/abnr93zPJOzPv1xQB1RkjBYF1+QZbn7o96guNT0+0MYub62hMv8Aq/MlVd/0yea8s8Ri
QePvEEl5HLL4fRrFtWSD75Ty32E9zGG5YDnGPel13UtGn1vxEkMWiRLDYxKsuo5lMsflZQW8
YwAvI6E5JBxzQB61vTcF3DcRkDPJFNaeFI3kaVFSPO9iwAXHXJ7V5T4cudQvNR8Iy6RPavOP
D7oz3QZl+V1VhwQcgjH4VWHmCyuhrJiNj/wmTf2mUBEO3y0xuz/Bu29eOmaAPXLa+tLyA3Fr
dQzwjrJFIGUfiOKlMiAqC6/N93nr9K8t1v8As7+3PEo8PfZ/sf8AwjFx9v8Asm3yvNw3l528
b9u78KtONaGteB/7SewaDzW8oWyOGH7g/e3Ejp6UAej+bGIzIZF2D+LPH50ebHhj5i4T73P3
frXiN0bvXPhzqNqvmQ6ZorXMkzcj7TcNO7In+6qsGPuV9K6jXdF17StE8T31gdOm0/VLAyzC
d3SWILb7W2gKQ3AJGSKAPQbm/srKNZLu7gt0c4VpZAoY+xJ5p013bW9t9pmuIooAM+a7gLj1
yeK8ktg7eJLZb9tGCHQbT7H/AGwhaPy9n7zZyBnPXvijTo7KA+Ek1S8gu/D4u73y3dGW2En/
ACyX5+qg7wpNAHrcV1bTwLPFcRSRP92RHBVvoe9Oe4hjDl5kURjc+5gNo9T6V5X4mOktpWox
+E1EbjW7PLjH2QznH3NvHHy7sDrVee90ew8H+TqNoZdZfVoY9XW+m2/vskh5iAd0Hy8ADGMe
9AHrNrfWl9CZrO6huYwcF4ZA65+opyXNvI22OeN2PZXBNePq1rc6z4t00arpViJtGQvLp0ZS
AFT83c7iAcEjnnGMirXhm3mHirwZeS+HtN0YXVrdMosxiSUCNcNINoxwQRyx+Y5xQB6RoWtx
a7ZSzpE0EtvPJbXELkExSIcEEjr2I9iKb4j1+18N6Lcalc4fyULiIOFaT2Gax/Cv/I5+MDF/
x7fa4NuOnmeSvmfjnGa4jxT/AGaB44/t3yP7aJH2D7Rjd9nwuzys/jnbznrQB67aXcN7apcQ
SJIjjIKMGH0yKbDqFlc3ElvBeQSzRffjSVWZPqAcivK70x/b9XPgrbsHh9hemx/1Xn5G3G3j
zNu7pz+tW5f+Ee+y+Cv+EX+yf2h9tt8fZNvm+RtPneZjnGPvZ70AekyajYxTxwSXtuk0pwkb
SqGc+wzzU/mJ5nl7134ztzzj1xXjtmPCJ8HeL/7SFj/aIvbz/W7fODZPlbM89emOM596WaXU
NM8Waf4huWl+0aVolk+oI2SzRvuSbI7kZ3f8BoA9hEiFzGHXeBkrnnFQW2oWV47x2t5BO8fD
rFKrFfrg8V49FdPHq/iHX9ThnmGreHmvDbxvsZYnmKRru7fu1Qk+5q7o2o6dH458KGGbQ4Vl
t5kCaWhGAyDYkrHqSRwCAcg+tAHrtFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFcJ8UPsJTw+m
qeYbF9SAuFj35ZfLfj5Pm/Ku7rH1zQ21e90i4W4EQ028FyVK53jay49utAHB6bfaVoOv3Gqe
GodUXQrPTZZb9ZhMInkGCgXzud556f41p6d8RZ3v9IS9udCni1WZYfIsLzzJ7V3GU3jPzDPy
kgDBP59rq+mQazpF3plzuEN3C0TleoBGMj3Fcxb+HfEtnb2iSalYSRaau5Ps1mUluyqkIrks
QBnGcdfagCvrHjTXbJvEM9nY2D2mhuqv50jh5MorcYGP4qt6j46aw1t9HSx+03strDJZW8bf
PPI+/IPZVULkt2FZFp4M8UX3he/tLrUdOgbXmN1eB7OQyxO4XKA+ZjC4AHHarVp4Nu/ENomr
ay32DVJbKBIvIQq9nNGXw4OT/eGR35/AAvax4i13TZ0glbQ9PVLZZJLm/uSkcsp6pGMg4Hdj
69Kox/ES5v7Tw/8AYrOzt59YgkmZ764KRReWcMAQMsSentT5fBniEa++sw6vpzXV1aR288k9
lvMbLx5kXPynvjOM+vGFsvhyw0nRtG1O+gvdO0qd5jGbYBp+SUUkk4UZOR/FxQBseD/EFz4g
tdRe7jtkksb+S03Wzlo3Cqp3An13VnaHNqGq6n4l1i08lrqK9/s60juWYRpHCRu+7z8zMx/A
dq1vC/huPwzFqUMDRCG8v5LqOKKPYsKsqgIAOONvaqfhe0uNI17xBpssT+TcXh1G3m2na4l+
+uemVZTx1wRQBT0nxP4mv7TVLs6Zp8qabcT2phhmcPLJHxwWGApOOT2qGx8a6pJrkGjSSaJf
XV5ayyRDT7gt5EqLuCS5J4OeDx0PFXZfBLy+GPEGjHUNp1i8nullVMeV5jBgpGeemD0yDVTT
fBetw61o2pXmqaeg0pWjW2s7Ly0dWXa7HnhjgdBgYoAkh8dXF/oOiT2FnEdT1W6+ytbSsQIW
QN5pPfC7c/iKfp/iLxJceItR0y6t9Jij0oQPdSrLKcpIC3y8dQFPWs7wjpMd38Qda123huo9
NiZvsqXELRgzyBfOdAwB/gAJ966iy8P/AGbxFreqSzLLFq0cCeTtxsEaspyc853UAc5/wm+u
p4cXxdJp1kNEZwxgDsblYS+0Pn7pPfb6d6v6X42a98eah4bntkjihX/RbhWz5xCqzKffD5+g
NUv+EE1d9ATwpLq9s2grIMsIGFy0IbcIy27b143Y6dqk1b4ePqLarLDqf2S4vLuO4t5o4+bc
CPy2XrzlSw7dR6UAUIfisJLPxDemxjFvp0kKWJMm37T5rOqsxPCr8u7PpVuw8fT/ANq/2fdX
Oiag01nLPDLpVyZAjxruKOMkjI6NxnB49Jrn4b200WrwRXfkQ3kVmlptjy1s1upCtyfmzxxx
xmpn0TXilxd6leWWyGylRLbT7YoJnZSNzFiT9APWgChH418RQ+HbDxRf6ZYLpNy0XnRRSOZo
kchQ+TweSDt64I561bvfHxsbTXHe0WS4sb42VnAjHdcPsDDPpjJJPYA1laF4U8Qat4K0fSNT
1GGPSgkMs0P2ZluSqkMIiScABgOcZwBWxa+Aki8Qa1rE9550l/5n2WMp8tqZFCu3XliAozxw
CO9ACaH47GoalYWt8ttZpeaNHqG9pcfOzlSgz1AAzWbH8SprnStCdRplhdarFJPJLfzlIIER
ivXgsxPQZrp9K8L2FpoGnaZqFra6g9jbrCJZYFbOBjIBzisG0+H95pWn6GdP1G2a/wBJikhY
3FuWhuI3YsQVzlSDggg0ARQfEeabTZooYLK81RdSi06E2s+62laQFkk3DJC4DZHPK4z6X9S8
SeI9A03VZ9U0y1l+x2guILm2ZhDId2DGwPIYdfcUlz4M1PUNLY3esRJqiX6X1rJBb4gt2QYV
AmcsuC2STzn25L/wpruu2WqR6vrMSve2gtYYLVHFvF824uVZjucnjPYcUAPs/GGoavZ32qaT
pS3Gm2sB8mR5NjXcw6hM8BAeCx9DiquneOLv+310u+m0i932clwW0qcuYWQAlGBJ6g8Hjp0o
v/h3JJpup6VpuqCz03U4gZLbysiKYEHemCMK235l9zilsvB2vRa5pmrTanpkbafC8ItrWxKR
yKw5J+bhiQDwMcD3oAqWHxB1S7j0S8eDSPs2r3kdusEN00k8IbdywwBkbcH3NbGlTSad8QtX
0bcTb3tsmpRKf4GLeXIB9SFb6k+tULT4Z2trHptwJbdtTt9UGoXV4LYK033sxrj7i8rgdPl6
Vo6Va3F74+1fWpYnjt7e3j062LKR5uCXkYZ7BiAD3waAK/iXxBqUt/f6DotpA729gbi7urmQ
hYlYEBVVRlmIBPYCsvwd4l1DSdI8N2WsW8DWOpWgW1vIXYsrKm7bIp7kZwQeo6Vr+JfDd+b2
81zRb5IbieyNvdW00JkjuFAO3GCCrDJAPP09cvwh4T1G+0zw9e69dJ5Gm2o+y6fHAYyrFNu6
UsclgOwAwaAJf+E214eHF8Wtptn/AGIX3GAO/wBpEG7bvz93P8W3071ebxB4j1HxBq+m6JZa
d5OmeVie6d/3xeJXCgL069fpxVMeBdYOgL4VfWLc6EHwWEDC5MO7d5e7dt9t2Onakt9N8Rx+
MfE8+jXNtawzPboq3luzIcQIA6EEcg5BHI49qAK7fFPA8O3B04JbanvF4WfLWpWQRk+4DHr6
Vq3njZ4viLZ+Fre0WWKRG+0T55SQRtIEA6E7Qp/4EKrW/wANLWG202zku/OtrWyubacMmGma
Ygs+c8YOcde3pRp3w7ks20qWbVnnubWW6lurjZh7h5ovLBHPy7Rt9elAFdfHup22o6ZHqS6O
n9oXqWrafBdb7u23kqrNzg4OM4A60VWtfhvrkGmafpo1nToYdLu0uoJIbDDzMjZXzDuGcAnp
1J5JxRQB6RRRRQBWu9PstQVVvbOC5VTlRNErgH2yKnSNI4xGiKiKMBVGAB9KdRQBWtdOsbFn
azs7e3Mhy5iiVNx98DmpEtbeNg6QRqw6FUAIqWigBqqqKFRQoHQAYFIIYhjEaDacjCjg0+ig
COS3gmR0lhjkSQYdWUEMPf1qKLTbCCNI4bK3jSPIRUiUBc9cADjNWaKAG+Wny/Ivyfd46fSs
/XNFi1uziheVoJbe4juIJkGWjkQ5BH4ZB9ia0qKAG+WmWOxcuMMcfe+tV302wkuI7h7G3aaE
YjkMSlk+hxkVaooAiit4IAoihjjC5ACKBjJyf1pWgheN43iRkkzvUqCGz1yO9SUUAV7axs7O
A29raQQQnOY4owqnPXgcVMY0JUlF+X7vHT6U6igBnkxbCnlpsPVdowacVVlKkAqRggjjFLRQ
BXutPsr6JYruzguI0OVSWMOF+gIp0tnbT232Wa2ikgwF8p0BTA6DB4qaigCGK0treBLeG3ii
hT7saIAq/QDgUT2dtco6XFtFMsg2usiBgw9DnrU1FAFaPT7KFESKzgRUXYqrEoCr1wOOBU5R
CysVGV+6ccj6U6igDN0LRYtDsZIElaeWeeS4nmcYaWRzkk/oPoBTPEegWviTRbnTbnCCdCol
CBmj9xmtWigCC0tIbK1S3gjSNEGAEUKPrgU2DTrG2uJLi3sreGaX/WSRxKrP9SBk1ZooAw9H
8KadpKPuijupTdS3KSzRKXjLtuIU9sZrZMcbFiUUlhtJI6j0p9FADDFGc5jU5XaeO3p9Kgg0
vT7VQtvYW0Kh94EcKqA397gdferVFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBSudY0+z1G1064uVjurzd5EZBy+3k
9sfnUmo6jaaTYS319MIbaEAvIQSFGcdvc1wPxAv20zx74WvUs7i8aITkQWyb5H4A4HfrVPxv
41uNT8H6hZP4U12zWVFBnubQpGnzA8nt0xQB6fbzxXVvFcQOHilQOjDupGQakrN8Of8AIs6V
/wBeUP8A6AK0qACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAM7U9cstJurC2umcSah
OIINq5Bb39Ks315Dp2n3N9cEiG2iaWQqMnaoJOB9BXF/Eqa4g1HwvNaWv2u4TUgY4PMCeY2B
hdx4GfWovEev+L5vDOqxXPgf7NA9lMss39qxP5alDltoGTgc4HWgDt9Nv4NV0231C1LGC5jE
kZYYOCMjirVYPgf/AJEfRf8Aryj/APQa3qACiiigCOeeG1t5Li4lSKKJSzu5wFA6kmvPX8d+
I/E93Jb+CdHV7WM7W1C8GEJ9hx/U89BTfG89x4t8W2fgaymaO2QC41KROoUYIX8se2WX0rv7
CwtNLsYbGxgWC3hXakajgD/PegDhv7K+K6L5v/CQ6TI3/PExAL+fl5p2n/ELU9I1OLSvG+lr
pskpxFexHML/AF5IH1zxnkCvQKy9e0bTfEumT6TfhJA65GCN8TdmHoR/nigDTBDAEEEHoRS1
578Otcm02PUvC2vXCxz6GSVlkbAMGeDk9hkYz2YeldToXiex8STXZ0sPNa2rCM3RGEkfqQvc
4GMnjqMZoA2aKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooA4/wAR6VfXfxB8MX8Fq8ltaed58o6R5XjNXvH1jdan4J1KzsoGnuJUUJGnVvnU/wBK6Ks3
XrrULHTTeafCs7W7iSaDblpYh98Jz97HI9cY70AP0OGS20DToJkKSxWsSOp6qQoBFX6hs7u3
v7OG8tZRLBOgeN16MpGQamoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA5rxVod7q
2q+H7m1VDHp98J59zYIX29a1fEFnNqPhzU7G3AM1zaSxRhjgbmQgZP1NaFZ2u3GoWemNd6bC
s8sDCSSAjLSxj7yr6Njp15GO9AEfhiwn0rwxpun3QUT21skcgU5GQMHmtWq9je2+o2MN7aSC
WCdA6OO4NWKACkJAGScAUtV9Qjmm065it8ec8LrHk4G4g45+tAHB/Ctf7VvPEHiiQEvf3rRx
k/woPmwPb5lH/Aa9Erm/APh+68M+E7fTb3y/tKySNJ5bZXljjn6YrpKACuZ8a+C7TxZp/BFv
qMAJtrpeCp/usR1U/p1Hv01FAHyhq0Wo2upz2uqGb7XCfLkErFm46DJ6jpj8K+kPA+iDQPCG
n2JTbN5Qkm9fMbk5+mcfhWR448Aw+JNU0zVIEUTwXEaXQ6ebBuGfxAz+Gfau2oAKKKKACiii
gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAMLStPutF1m5s
4It2kXIa4iIYf6NKT86Y/usTuGOh3e1btcT8R/F2q+FBpZ0uCKdrqRxJHIhYsFCnAwfc1q3n
idJ/Adx4k0plfFo08QcZAYD7rD2IwfpQB0NFZfhrUJ9W8NadqNyFE1zbpI+wYGSMnArUoAKK
5jwL4hvfEenajcXwiD22oS2yeWpA2KFIzyeeTRc+Ib2L4lWnh5RF9jm083LEqd+/cw656fKO
1AHT0UUUAFFFFABRRVbUdQttK06e/vJBHb26F3b2H9aALNFcFZ+JPHfiC2GpaLoem22nvzCt
/I/myr6jaQBn3/Uc1seFPFp16W706/sm0/V7AgXNqW3DHZlPcf4jrnNAHS0UUUAFFFFABRRX
AeJPHd/oXxDsdHKQnTJUiadyh3IHYruzngA7e1AHf0VheMtdl8O+Gri+tkWS7LLFbRsM75GI
AGO/c/hVbwR4jn13wdDrOqvBE7NJ5jL8iKFYjPJ44FAHTUVnad4g0bV5Xi07VLS7kQZZIZlY
geuAenvWjQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAGFp
un3Wja7cW9tFu0m8DXCYIH2WbPzrj+62dwx0O71rdrB8aeIZfC/hmfVoIEneJkUI5IB3MB2+
tS+FPEUHijQYdRiXy5OUnh7xSD7y/wBfoRQBs0Vg+DvEMvibRDqE0CQMJ5ItqEkYU4zzW9QA
UUUUAFFFFABRWH4s8Sp4V0uK/e1a5ElwkGxX243Z5zg+lbMsnlQvJjOxS2PXFAD6KxvCniFP
FOgQ6slsbZZWZfLZ9xG1iOuB6Vs0AFFcprnjZ7PWv7B0PSpdZ1QLvkiSQRpCP9pzwOo/Mc1X
tPHd7Z6vb6Z4p0GTR3u22W9wJlmidvQsOnb1684oA7OiiigAooooAKKK898aePtQ8MeNdP05
I4G02SGOW6ZkJdVaRlYg54wAO1AHoVFY/ivW/wDhHvDF7qiBWlijxCp5DSMcKMd+SPwrP8Ce
I7zX/Cv9qat5MUqyyI5QbFUKe+TQB1FFZth4i0XVbhrfT9Ws7qVRkpDOrHHrgHke9FAGlRRR
QAUUUUAUdV1nTtDtVudTu47WF3EavIeCxBOPyB/KrRniW3NwZF8kJv3g5G3Gc59MVxHxYto7
3RtFtJgTFPrMEb4ODgq4P86g8OX9zpVjrHgvVZC11p1tI1nK3/Le2KnaR7jp7dOxoA7qxvrX
U7KO8sp1nt5RlJE6Nzj+lWK5b4Z/8k80j/rm/wD6G1dTQAUUUUAFFFFAHCeP+fFfgz/sIn+a
VgeJFbwMmuaOQRouuW00tkf4YJ9vzR+wPb8PevRNY8OWetahpl9cyTpJpk3nQiNgAzcfeyDk
cDpil8R+HbDxRpD6ZqKv5TMGV4yA6MO6kg4PUdOhNAHNeHL7xNB4U0ZNK0W0u7b7DERLLeeW
2dvIxtNalvqXjN7iJZ/DthHEXAkdb/JVc8kDbzxW3pWmw6PpVrptuztDaxLEjSEFiAMc4A5q
3QB5H4G8M32s2mrXNr4k1HTEXVJkMNs2FY4U7j784/AVd03SLnRvjFZW11q11qbtpbOJrk5Z
RucbR7cZ/E13Ph7w5Z+GrW5t7KSeRLq5e5czMCQzAAgYA4+UUS+HLObxVD4jaScXcNsbZUDD
yyuSckYzn5j3oA848f8AhLxrq3i65vNGguHsnSMIUvEjGQoB+UuD19q7D4kaTrOs+GFtdCSR
7sXKORHMIztAbPJI9RXW0UAcd8MtI1vRfDlxba+kiXTXbOgkmEp2FEA5BPcHiuT8GeEvGune
OrW/1SC4XT0eUuz3iOMFHC/KHJ6kdq9dooA8y+J/hrxXretWk+gRTPAltskMd0sQ3biehYZ4
Iq543tL6D4MLbXCv9pgtbVbld245UoGyR15HWvQaiuLeG7tpLa4jWWGVSjowyGUjBBoAr6NL
bz6LYy2hU2726GPb027RiuPjZJ/jjKbPH7jSdl2R/e3ZAPvgp+VSRfD3U9LD2/h/xfe6bYMx
ItnhE2zPUKxIx3rd8MeFLHwvbzCCSW5urlt9zdztukmb3PpyeKANyiiigAooooAK8y8TaN/b
/wAQ9Y0wAeZN4czF7SCZWX9QK9NrJi0Ky/4SiTxEk0rXbWv2NkDKYwoYN0xndkev4UAcNpms
nxzq3hO0Zt4sIDf34P8Az1Q+WuffeCcejVzUUlzJ8MPDGnRR+dFe6qySw+Z5Ymw5whboAT/Q
9q9X0Hwhpfh3UtS1Cx80y6jJvkEjAqnJOFwBgZbvnoKrR+AdFTwkvhqT7RNZxuZEkdx5qOST
uBAAyMntQByl/YalFr2g3cPhbTfDs0F4iCSPUYQZ4zw0YUBdxIPHU/nXqNctpngKystWh1O9
1PUtWubbP2Y39x5gh4xkDA59/wAetdTQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
cp8R9Y1LQ/CjXmk3HkXRnjjV9itwTjGGBFWvBXiNvEWib7pPK1G0cwXsJGCkq9TjsD1/MdqA
Ohorl/h1rF/r3g211DU5/PuZHkDPsVcgMQOFAHSuooAKKKKACiiigDivi5/yTy9/66Rf+hiq
2pD/AIQTxqmsJ8mia24ivVH3YJ/4ZPYHnP4+1dP4o8PReKNCm0med4ElZWLoASNpB7/SrWr6
Va63pNzpl6m+C4Qq3qPQj3BwR9KAPJrTSNb1v4Vw22gJI9yusSSMI5liOzDg8kjuRxXc/DfS
dZ0bww1rrqSJdm5dwJJhIdpC45BPoa0/CnhuHwpoi6XBcPcIsjPvcAHn6VtUAeReAPCXjXSf
F1teazBcJZIkgcveJIMlSB8ocnr7Vc+JvhjxdrXiO3udAhne1W0VHMd0sQ3h3J4LDsRzXqNF
AHJeI9J1m8+Gf9mWKSHVfs1um1ZgrblZC/zEgdA3fms/4W6F4i0O21FfEMcqNK8Zh8y4WXIA
bPRjjqK72igDg/jDu/4RC32EBv7QixnpnDVYubb4i/ZZd9/oBXYd2IZc4xWp4y8NP4q0iKwS
6W2Mdyk+9k3Z254xketbk0fmwSR5xvUrn0yKAPNPAHiX+wvAemxf2JrGo+a0zbtPtfNVP3h4
Y5GDXQf8LC/6k7xX/wCCz/7KtPwd4efwt4cg0l7lblomdvMVNoO5iemT61uUAcF8Ntrav4sk
mx9tOquJc/eCZO38M7sVN8XhbH4f3TTbRKs0RgJ6794zj/gO6rGteDL468/iDw1qo0zUJkC3
Ecke+GfHTI7Hjrg/h3rxeCtZ1jVLW+8X6xFexWb+ZDZWsWyIv2Zs9fpj8ccEA7CyMpsLcz58
0xL5mf72Bn9anoooAKKKKACvM/FulJrnxRXTHx/pOgOik/wtvk2n8Dg/hXplYaaNpeo+J4/E
8F1JLc20LWW2N1MfDNuBGM7gSR17UAcRpuqv4vXwjoUuTJaM1zqSHqDB8i7v95uv1rBlnuF+
FNpZwqxjvdcaGYCQJvXJO0semSBz2xXqmj+ENL0TXdR1m0Ev2nUWzIHIKpk5O3AyMnk5J6Co
YfAujReGJvD0omuLOaRpSZWG9WJzkEAYwen9aAON1jTdRiuNHuIfCmmeHJbS9j8u6XUoQXHe
PGF3ZHbJPB9TRXU2Hw+srbU7a/vtV1TVnszm2jvrjekRHQgYHI9aKAOsooooAKKo6rrFjotr
9ovpggY7Y0A3PK3ZUUcsT6CscWOreJ/n1YSaZpZ+7YRviacf9NXH3R/sKe/J7UAReP8ATL3U
7XRVsrZ52g1iCaUJ/CihssfYZFR/EHw1datp8ep6QCur6fuMO3rLGww8Z9cg/wAx3rqLWW1k
jMdpLE6QN5TCNgQhH8Jx0I44qegDnfANjdaZ4J02zvYGguIkYPG/VfnY/wBa6KoftlsL0WXn
x/aTH5oi3fNszjdj0zxU1ABRRRQAUUUUAY3265uPGIsIZMWtpZebcgAHdJI2IwTjjARzx6it
muf8J/6XHqOtE7v7SvHaM/8ATKP92n4EIW/4FXQUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBV1LU
bbSbCS+u2KQRY3sFztBIGfpzz7Vni/ubTxedPupS1rfW3m2eQBsdOJE45OQVbn/arTvbSG/s
Z7O4XdDcRtHIvqpGDXHg3l34NSUfvNY8N3BB7GRoeGH/AG0iP/j4oA7eiobO7hv7KC8tn3wz
xrJGw7qRkVNQAUUUUAUdZ1OPRtHutRlUsIIywQdXboqj3JIH41B4b0uTSdEhguGD3chM10/9
+Zzuc/mcD2Aqlqv/ABN/FOn6QvNvYgX937sCRCp/4Fub/gAroqACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKqalqllpFm13f3CwxA4yeSxPQADkk+g5rFjt9W8TSpPfedpWl
KQ0dmrbbi49DKwPyL/sDn1PagDP+K/8AyJy/9fsP/oVQeJom8HeKIfF9qp/s+7K2+rRqOACc
LLj1B6//AGRrp7u10XxXYyWsxivreGcBxHKcLIuDjKkcjI4q9eWdvqFnNZ3cSywToUkRujA9
aAOR+Ef/ACTyy/66S/8AoZrtax9Ph0XwwLLQbNfsiz+Y1vES7BiPmYbmzzznGex9K2KACiii
gAooqOeaO3gknlYJHEpd2PYAZJoAxIj/AGj44mkzmHSLURDn/ltLhm/JFT/vut+sPwhDINCW
+nUrcanI97KD1HmHKj8E2L+FblABRRRQAUUUUAFFISFBJIAHUmuJ1T4p6Pa3rWGk2t3rV2vB
WzTcuf8Ae7/gCKAO3orz3/ha7WTBtb8J6vpsJ/5avESB/wB9Ba7PR9c0zX7IXml3kdzCeCVP
Kn0IPIPsaAL9FFFABWNHqVzb+K5tLvCpguoRPYuBj7uBJGfUjIYezH0rZrF8UafcXmmLdWC5
1DT5Bc2v+0y9U+jKWX8aANqiqumahb6tplvqFq26G4jDrnqM9j7joatUAFFFFAGX4j1OTSdD
uLmBd9yQIrZP78rkKg/76I/CpdE0tNG0W106Ni/kRhWc9XbqzH3JJP41mXf/ABOPGdtZ8Nba
PH9qm9DO4Kxj8F3t+K10VABRRRQAUUUUAFZHiTVLvS7KD7DFC9zd3KW0bTsQkbPkBmwMkZxw
Mdeta9YHjcFfCl3coDvs2ju1x1HlSK/8lNAESWGmeGlbW9d1D7VfkbGvLgc8/wAESD7oP91e
T3zTfK1nxPzP5+jaS3/LFTturgf7RH+qU+g+b3HSt+S2tbmWG4khileEloZGUMUyOSp7ZHpU
9AFexsLTTLRLSxt47eCMYWONcAf59asUUUAZeuaKurQI0Uxtb62O+1u0GWhb+qnoVPBFRaFr
ct+82n6lALTVrQDz4Qcq6npJGe6H8weDWzWD4us4TpEmrC4Nnd6ZG88F0oBKYGSpH8StjBXv
QBvUVzdr/wAJlf2kMks2k6aZEDMogkmdCRnHLKAe3epf7A1Wf/j88U35H921ihhH57S360Ab
9YXirW4tN0O8WC5i+3yR+VbReYA5kc7VwOvUg/hTf+EM0iXm8N7fH/p6vppB/wB8lsfpSTeF
/C8kE+kQ6fYW00sJYiCJElVScBwQM8EcH1FAGtplhFpel2unw/6u2hWJeOoUYzVqsXwzqVxe
WctlqBH9pac/kXXbecfLIB6OuG/Mdq2qACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKzbbSmtdfvdR
jmAhvYoxJDt/5aJkbwfdcDH+yK0qyPE+ozabocrWmDe3BW3tF9ZXO1fyzuPsDQBheHDr0Vre
W+ipp76ZBfTR2jXTurbA3IG0EFQxZQfRa1t3jD/njon/AH9l/wDia0tK06HSNKtdOt/9XbRL
GD3bA5J9yefxq5QBg7vGH/PHRP8Av7L/APE0bvGH/PHRP+/sv/xNb1ZviC9vNO0W4vrKNZZL
YCV42Gd8akFwOeu3OPegDM8IGU3Wt/2hsGq/bf8ASQhJUJtHlbc87dnT33V0tcxqc8VhrGme
JbeRWsr1EtLpx0KOcwyZ9mOM+j+1dPQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFZ3
iDVG0XQrrUUhEzQJkIzbQckDk+gzmtGszxLafbvDGqWgGTNZyov1KnH60AZLWlnobrrvii/W
81EnbDhCUiY/wQRcnPvyx7mn/YtX8T/Nqfm6VpbdLGN8Tzj/AKauPuj/AGFOfU9q2NKmj1LS
NPv2RXaSBJkZhkgsg5B+hq9QBDa2lvY20dtaQRwQRjCRxqFVR7AVNRRQBQ1nSLfW9OezuCyZ
IeOVDh4nHKup7EGqegavcTyTaTqoVNVsgPM2jCzp0WVPY9x2ORW3XPeMLVE0ptbimFtfaSjT
wTYyCAPmjYd1YDGPXB7UAdDRXPRzeMb2JZBa6TpodQdssklw6/UAIM/jTv7D1q4P+m+KbkL3
SytooR+bB2/WgDfrm/Fl7b3lpFoEFzG1zqk62zxo4LrFy0pwOcbFYfiKl/4QvSJR/pzXuok9
TeXssgP/AAHdt/Sman4R0/8AsspotjaaffQMJrWaGFU2yr93JA5B5B9iaAOhVQihVACgYAA4
FLWfoerR61pUN6iGJ2ys0LfehkU4ZD7ggitCgAooooAKghvLa4nmghnR5bdgssYPzISMjI7Z
HIqevKvi/bXmjXuneKtJnktbgE200kRxn+JM+vRgc+1AGj481O/1/XrbwLosxiedfM1Cdf8A
lnF12n8OT65UdzXYaB4d0zw1pyWWmWyxIB87kZeQ+rHuf8ivBvDXjDxIniG7m0u3hvNW1dwG
keIs3c4XkADuc8AKOgFe96Fbarbacn9tagLy8f5pCkaokZ/urgAke56+3SgDQdEkRkkVXRhh
lYZBFeZ+J9Cn8AakPF3hlClnuC6hYL9wqT1A7D+RPHGRXp1RXNvDeWsttcIJIZkKSIejKRgi
gCLTdRttW0231CzffBcxiRD3wfX3q1Xnnwumm0q71rwhdOzNpdwXgLdWjY/y6N/wOvQ6ACii
sbxPqU9hpYhsSP7QvpBbWg9Hb+L6KMsf92gDF0Y6yt3q66Ati+li/fyvtbOpD4HmhNoI2eZu
/HNau7xh/wA8dE/7+y//ABNM8KOEW506zjQaXphW0hlOd80qg+axPpuIH+8GroaAMHd4w/54
6J/39l/+Jo3eMP8Anjon/f2X/wCJreqlrFzd2ej3V1YwLPcwxmRImzh8ckfUjOPegDI8GFzB
qhvAo1P+0ZftoGcbuNm3PO3y9mM10lcsLuG38R6drVs2bDX4Fhdu3mhS8LH6ruX8FrqaACii
igAooooAKq6naDUNKu7JsYuYHiOf9pSP61aooAyfCt2b7wppVy+d72ke/I53BQG/UGtasfwx
YXOl6VJZXEQQRXU/k4YHdE0jMh49mHHtWxQAUUUUAFc94oxf3Ol6CMkX1yJZx/0xiw7Z+rbF
/wCBGuhrm9MlS78R6zrczgW1kosYWPAUJ88zf99ED/tnQBo2+qvdeIrzTI4lMNlDG0suefMf
JCY/3QD+IrTrA8GxvJozapMpWbVp3vGB6hW4jH4RhBW/QAVz3imGSzNr4itkLS6YxM6qOZLZ
seYvuRgOPdfeuhpCAylWAIIwQe9AHM6466dc2vi2yPmW6xiO+2ciS2bkSe5Qnd/ulq6VHWRF
dGDKwyGByCK5zw4q6fPfeFbkBo7YeZaB+RJauThffYcofbb61taXp0WkabBp9u8rwwLtjMrb
mC54GfQDgewFAFuiiigAooooAKKKKACiqlvqtjd39zYQXSSXNpjz4h1jz0zRearY6fcWtvd3
SQy3b+XAjdZG44H5igC3RRVbUNRs9KsZL2/uEt7aLG+R+i5IA/UigCzXPyxvqvjSJWVvsmjw
+ZyOHuJAQPrtTP8A33W1aXdvf2kV3aTLNBMu5JEOQwqOx1Oy1NZmsrlJ1glaGUp/C64yp9xk
UAWqKKKACkIBGCMg0tFAHJ6RYQy2Gr+DL0Ew22Vh9TbSZKEH1U7lz22CtPwvqE97pPkXzZv7
GQ2t1kY3Ov8AF/wJSrf8Cqt4j/4lWqad4hXiOF/sl4f+mEhADH/dfafoWpL3/iS+LrbUBkWu
rgWlz6LMOYm/Ebk/75oA6OiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigApCAwIIBB6g0tF
AGD4Ib/ikbGEnJtg9sc/9M3ZP/Za3qw/DMclu2sWzoyiPU5mTcCNyuFkyPUZc/lW5QAUUUUA
Fc/4oP2250rQxyL66Ekw/wCmMXztn2LBF/4FXQVzVjNHdeKNZ1mZgttpsQso3PQYHmTH8yg/
4BQBo2WqS3viDUrJET7LYLEhkwdzSsCzDOcYClPxNalYXg6CVfD6Xtwmy41KR72UHsZDlR+C
7R+FbtABRRRQBzU//FO+KEuh8unay4imHaK5xhH+jgbT7hfWulqpqmm2+saZcafdqWhuEKtj
qPQj3BwR7ipLOKaCyghuLj7RNHGqyTbdvmMBgtjtnrQBPRRRQAVzPxG04an4D1WLbloofPX2
KHd/IEfjXTUhAYEEAg9QaAOC+F3gdfDulrql/EP7TvEzhhzBGei/U9T+Xau+oooAKKKKAOHm
0i/tPjHBq1raytZXlgY7qdV+VWAOAT/wBK7iimySJFG0kjBUQFmY9AB3oAdXC6pqU11qN5q1
rhnt3OlaOp5D3LnEkn0XGM+iPXX6dqlhq9sbnTryG7hDFC8LhgCO3HfkVUWLRLnXI4opITfa
WGYW8bY8nzAMsVHcg9f9o+tAFnSNMh0bSbbTrfJjt0C7j1c9Sx9yck+5q7RRQAUUUUAcXDpT
S6frXhJW8qW1cXWmv/cVmLxEf7kisv0Aro9B1Qa1olrf7djypiWP/nnIOHX8GBH4VneIx/Zm
q6Z4gUYSGT7Jdn/pjKQAT/uvsP0Jo04f2P4uvtOPFvqam+tvQSDCzKP/AB1v+BNQB0VFFFAB
RRRQAVBfTta2FxcKAWiiZwD0JAJqeqer/wDIGvv+veT/ANBNAHLfD3x//wAJhFcQXkMVtfQ/
OI487ZI+m4Z9DwfwrS03xJc3vjrWdAeGJYNPiieORc72LKpOecd64HRtKurf4c6B4t0hM6jp
HnNIg/5bwedJvQ/QZP598VteCtUtda+JniHUrN98FzZ2zqe4/dpkH3ByD9KAPR6Kxru+8QWt
1II9EgvbXP7toLwJLj3V1Az/AMCqH/hLraD/AJCOl6rp/q0tm0iD/gUe4frQBo63qS6Pot5q
DLvNvEzqn99v4V/E4H41zWo6fLp3gew8No5+26o620rg8lpCXnf8vMP4ipr7V9O8U6tpWlab
ew3cKzm8vPKcNsSLBVWHbMhTg/3TV9oJr7xws0kLra6XafumZCFeWU/MVPfaiY/4GaANuONI
YkijUKiKFVR0AHQU+iigAooooAbsXeH2jeBgNjnHpXk/ji+1uy+Ji3mkSSOdP09bqS23nbIg
Yhxjvwf09a9arhCAfjhgjIOjf+z0AV/iFrcepeAdN1XTLl1iubyEqyMVIBDZU47g8Ee1dFf+
PPDGl6s2lXmqCK8VlUxeTI2CcYGQpHcd68x8d2F14VkOhxRltGv71LyzPaBwSHj+nzA/l712
fiD4V2fiDxNPrk2pzxPM0beUkYwNqqvU/wC7+tAHSeJPFGmeFbOK71RpFilk8tfLTcc4J/pT
9E8R2HiDR21Ww81rYFh867SdvXiofFXhWx8X6ZHp+oS3EUUcwmBt2VW3BWHcHjDGn+GPDNj4
U0k6bYSTyQmRpC07BmycDsAO3pQBi+G/ibo/inWU0uwtL2ORo2ffOiKBj6Matan44t9N8Z2X
hlrOR5rsKRNvAVd2e34Umg/Drw74c1NdR0+GcXCAhWeYsACMHj8a07zwvouoa5b63dWQkv7U
KIpvMcbcEkfKDg8k9RQBwNr4ki8O/EzxS8mmajfeeYQBYwCUphP4uRjrTNd8UxeIvF/hNI9K
1Sx8jUMk31uIg+Sv3eTnpXS+G9Nvbb4h+KL2e1ljtrnyPJlZSFkwvOD3xR41029vfEvhSe1t
ZZorW+LzuikiNcryfQcGgDpv7X0z/oI2n/f9f8a5X4n31pdfDnVlt7qGZgISRHIGIHnJ6Vsf
8IP4V/6F/T/+/C1ieNvCFhD4I1SLw/okSXk6xKFtYRvcCVGI469M/hQBR8ETzeEdXi8MXsjN
YalELrS5X7MRl4/rk/53VpfDL/jy8Qf9h25/klXNe8MPr/g61tkJt9Ss4o5bSXO1oplUYGe2
eh/PtVL4WWeqWmg6i2sWctrdXOpSzskibc7lTkD0zn8qAO2ooooAKKKKAK9/ZQalYXFjcruh
uI2jceoIwaxRpV1f+B20zW3EVzHCY2uNw4ZD8k2QeD8qv7V0Vc94rd75bTw7A5WTVXKzkdUt
15lP4jCD3egC94c1GbV/DthqFxEY5biBXdffHUex6j2IrTpqIkcaxooVFACqBgADtTqACiii
gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDjtK+IlrqHje88Lz2f2WSCR44ZjLuEzKeRjA2nG
T1PStbV/EX9leIdF0j7L5v8AazSr5vmbfK2KD0wc5z6ivPbbw23iLUvGf2RvK1Kz1NZ7GYcF
JAXOM+hx/I9quL4iXxN4l8DXbJ5V3FNdw3cJGDFKqJuGO3r+NAHqNFYUviSazldL7QNUiRWO
JoYluEZex/dksPxFSWvi7w9dyeVHq1skv/PKdvKk/wC+Xwf0oAv6lfxaXpl1qE5/dW0TStz1
CjOK5O5sprXwRYaJLkX2tzrHc467pWMk5/Bd4/KtTxSwv20rREO5dRuleXHQwRfvH/AkIv8A
wKl51Lx32MOj2n/kaY/0RP8Ax+gDfRFRFRFCqowAOgFOoooAKKKKACvH/Ev9p2XxP1bX9Ly8
mkQQTTQD/lrCVAcflz+vavYK4nSAG+LfiJWAINlbgg9+BQBW8Y6jbavD4L1GzkEkFxrVs6N7
E9D7joa7+vGtb0u78MeMtE0ONS2j3GtQXtkx/wCWR3gPH+BIP5epruZvh7ZTTPKdc15S7FiF
vyAMnsMdKALPxC/5EHWP+vc/zFZfhnx14XtPC2k21xrdtHNDYwxyIxOVYIAQePWqvibwnb6D
4O1u6h1PVLpnsmj2Xd0ZUALKcgY68dfc1v8AhTS9Ok8H6K72Fsztp8BZmhUkny15PFAHP+At
VtILHxhrIcy2ceqXNzvjGd0YG7I+orb8MeP9G8W3stppq3Qkhj8xvOjCjGQOxPrWP4I0+3vr
fxnpsilLe41a6gYR/LhGG049ODWx4Y8AaN4SvZbvTWujJNH5bedIGGMg9gPSgCvrXxM0HQtd
l0a8S8NzEUDGOIFfmUMOc+jCtbxP4o0/wnpsd/qSzGGSYQjyVDHcQT3I4wprJ1r4Z6Druuy6
zePeC5lKFhHKAvyqFHGPRRWt4n8L6f4s02Ow1JphDHMJh5LBTuAI7g8YY0AO8N+JLDxVph1H
ThMIRIY/3qhTkAHoCfWsTT/H+jeLbPU7TTVuhJDZSSN50YUYxjsT61t+G/Ddh4V0w6dpxmMJ
kMn71gxyQB1AHpWLpnw90jwtbalcaV9rknuLN4dsjh8gjPAAHOQKAOI+H1zP4PtNI1aaRm0b
XS8FwT0t51kZUb2BA/n6Cut0D/ksXir/AK97f/0WlP8ACHhsah8KLXQtZtJbdpEmV45Yyjxk
yuVbB6EcEVl/DjSde0/xhrLa3bz7lt4oFuWjISYJhVKseD8qigD0yiiigAooooArajYQappt
zYXK7obmJo3HsRj865S++3x+C7XVr2No9T0BzK7ONvmiMlJME9RJHuI9ciu0rnfE2dTvtN8P
Lyt1L9oux6QREEg/7zlF+hNAG/HIssSSLna6hhkYODT6KKACiiigAqG6gF1aTW7MVEsbISO2
RipqwfFl1N9gi0mzcpe6tJ9njZesaYzJJ/wFM/iRQBZ8M6FD4b8PW2kQTtPHb78SOAC25i3b
/erN8N+BtP8AC+tahqNhM4S948ggbYhnOAfSuhtbWGytIbS3QRwwRrHGg/hUDAH5VNQAUUUU
Ac74pi/s9rXxLAh8zTWP2nYOZLZsCQH124Dj/c966BHSSNZEYMjAFWByCD3odEkjaN1DIwIZ
SMgg9qwPCzPp7XfhydiW01gbZmPL2zZ8s++3BQ/7o9aAOhooooAKKKKACqqR2Et/LNGlu95C
BHI6hTIgIDBSeo4IOPep5JEhieWRgqIpZmPQAdTWJ4OjaTRTqcqlZtVme9YHqFc/IPwjCD8K
ANe6srW9RUu7aG4VG3KssYcA+oz3qeiigAooooAKKKKACiiigAooooAKoaZqsWptdxrG8Utn
cNBLHJjcCOQfoykEfWr9c5qZ/sTxRa6sMLaaiFsrw9lfJ8lz+JKH/eX0oA6OiiigAooooAK5
zw3/AMTbUb7xI+THcH7NZZ7W6E/MP999x+gWugljSaJ4pBlHUqwzjINNtraGztYrW3jWOGFA
kaL0VQMAflQBLRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUVi+J9RuLSwjsrBgNR1GT
7Pa99hP3pMeiLlvwA70AVfC+hJpmp65qcV/Fdx6pdmQCMcRlSwKk5OSCcfhVK4+H8LfEC28V
WtysAQl57fZnzHKlSwOeM5GeO3vXT6Zp1vpOmW+n2q7YbeMIvqfUn3J5J9TVqgAqC6srS+i8
q8tYbiP+5NGHH5Gp6KAOP1TRdP8ACd5a+I9KsY7aG3Zo7+OFcL5D4y4XoCrBW4HQGutRY8mS
NVzJgllH3uODnvxRNDHcQvDMgeORSrqw4YEYINYPhaaSz+0+HLpy02llRA7dZbZv9W3uRgof
dfegDoaKKKACiiigAqFLqCS6ltklVpoQrSIDyobO3P1wfyqUkKpZiAAMkntWB4QVrmxutakB
36tctcJnqIR8sQ/74UH/AIEaAOgooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACoxPC0726yoZkUO0YYb
lU5AJHUA4P5GpK53X/8AiVa3puvqMR7vsN4cf8spD8jH/dk2/g5oA6KiiigAooooAK53w3/x
M9S1PxA2Ck8n2W0P/TCIkZH+85c/TFdA6CSNkbO1gQcEg/mKhsbK306xgsrSMRwW8YjjQdgB
gUAWKKKKACiiigDlLn4neDrS6ltp9Y2SwuY3X7NMcMDgjIT1qxomr+G/E+stqulal9rube3M
AiIK+WpbJYKwB5IUE9OBXGeEfGEPh9tdtJNG1e9L6zcSeZZWokQZ2jBO4c8dPcVY8K3yeJfi
xe6vDayaaLaxEb29wNk0pJHzMv5f+O+tAHp1FFFABRRRQAVnXWkCfW7LVYpjDNbK8UgC5E0T
D7h9MMFYH2PrWjXm/wATdW1/T9f0OLQbmZZXSWUwI3yzbMNgjvwDx70AekUVxWv+KBqfwrut
f0i4kt5GhUqyNh4n3qGXI7jkV0WkeZfeF7Lzp5RJcWUe+VWw+WQZYH15zmgDRkkSJDJI6oi9
WY4ArHbxfoH2oWsOpR3U5IHl2gacg5xzsBx+NQ/8Ih4dh/0i/t/trJyZtSnaf8f3hIH4AUv/
AAlfhewH2W2v7Zyv/LGxUzEf8BjBxQAeMXeTRV0uFis2qzJZqR1Csf3h/CMOa3I40hiSKNQq
IoVVHQAdBXO2kk+veKbe/Njd21jp1u/lG6hMRkmkOCQp5wEB6gffrpaACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKpaxY22p6Pd2V4QsE0RDvnGz/AGs9iOufartc/wCLJHu4LXQIGIl1aTypCvVI
F5lb/vn5fq4oAXwVrv8AwkHhq3upHLXMY8q4yMEuAPmx6MCGHs1b9cX4m8O6LqmuaZpaaXaG
5nYTXMwiG9LaLAxntuOxPpn0rW/4Qfwr/wBC/p//AH4WgDerz/4tW1xe2Oh2NtOYJbvVI4Vc
EjaWBAPH1rov+EH8K/8AQv6f/wB+FrB8cWdtp7eELSzgSCCPXbcJHGuFX5ieBQBLpHiKfWfA
mr29/mLV9Mtpre8jJ53hGAf8cfmDWr8P2Z/AejszFmNuMknJPJrm/iNptzoss3ivS49yz2zW
epwj+ONl2rJ9VOP07Zro/h7/AMiDo/8A17j+ZoA6OiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigDObxDoiMUbWLBWU4INygIP50y3s7K+1ga5FeC72weRCEdWjiBOWIx3b5c+wFeaeEZvA
sdpqC+Ixpxvf7Rmx9pjDNsyMdunWtDwELCX4iaxP4X3LoItVEgAYRmbIxtB57N+vYigD0+ii
igAooooAKytR0mWfWNO1W0kSKe1Zo5t2cSwMPmXjuCFYe4961aKACivNPBHjvVLvxJcaXr0v
mQ3U8iWE5jVBuQ8x/KBngg88/mK6KfV9QHxOi0RLkrYvpBuDGEX/AFnmFd2SM9AOM49qAOpr
Lu/Euh2E4gudVtUnY7RCJQzk/wC6Of0rIvdC8PWqlvEWtT3QPbUdQ2J/3wCqfpS2PiDwpYIY
tCtDNnjbpenu4P8AwJF2/maALvjCeRdCNhA5W41SVbKIjqu/hm/BN5/Ctm3gitbaK3hUJFEg
RFHZQMAVz9r9s1zxJa6hcaXdWNlp8LmEXWwNJM+F3bVYkAJuHOPvH0rpKACiiigAooooAKKK
KACiiigAooooAKyvFBsh4X1M6jza/Zn8wDqRjt75xj3xWrXOayf7Y8RWGhrzBb4v730IU/uk
P1cbseiUAWPCGp3Gp+HoWvlZL+2JtrxG6rKnBz9eG/4FW3XGeJvD+jax4n02ybTLZ7md/td5
P5Q3mGPAAJ/2mKL9Aa1f+EH8K/8AQv6f/wB+FoA3q57x9JJD4F1eSJ2R1tyQynBHI70//hB/
Cv8A0L+n/wDfhap+NrO20/4b6raWcCQQR2xCRxrhV5zwKAMT4Za5e2yReHNakZp5bVL2wmck
+dC6hiuT1Kkn8j2FXvh7PNNrHi1ZZXkEesSqgZido3NwPQVWu/D9xqvw88PalpZ2axpdjbz2
jgcviNdye4YDp649TUPwivjqZ8R6g0flG61EzFP7u7Jx+GaAPRqKKKACiiigDl/Auj3+jWus
JqEHktc6tPcRDerbo2C4PBOOh4PNRS6JfR/FSHW4bLdYy6aYJp1kUbZNxIypOTwFHA9K62ig
AooooAKKKKACuE8V/wDJUPB//bx/6DXd1UuNKsbu/tr+e1SS5tM+RKeseeuKAPKPH9rN4Oh1
e1t42bRvEADoq9Le5DBiPYMAf8rXpejW4u/B+nW7SSxiSxiUvE5R1+QchhyDVzUtLsdYszZ6
jax3MDEMY5BkZHQ1PBDHbQRwQoEiiUIijooAwBQBjx+DPDyyCWbTlvJR/wAtL12uGz6/vCa2
ILeG2iEVvDHFGOixqFA/AVJRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVzmhH+1dc1HX3/
ANShNlZE9PLQ/vHH+8+R9EFamtrqD6NdR6Xt+2SJsiZjgITxu/AEn8Kxtbt103w7Y+GNLJjk
vttlEw+8kYGZJPqEDHPqRQBN4WB1Ke/8Ryci/k8u1/2beMkIR/vHc/8AwIV0VR28EVrbRW0C
BIoUCIo6KoGAPyqSgAqOSCKYoZYkcowZNyg7T6j0NSUUAZfiHUW0rS/tjWq3Fqkii7DfwQnh
nx3xkEj0BrQhWJIUWBUWLHyBAAuPbFLJGk0TxSoHR1KsrDIIPUGsXwxFd6dFc6JcpK0enuFt
J2BxLA2Sgz3ZcFT9Ae9AG7RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBw3w40mBtG1Br3
T4zIdTnIM0IyV4x1HSo9L06PRvjBfJa25t7O+00OFjj2xmUMvoMA4Vj+J9a72igAooooAKKK
KACiiigDyzw94bHiXwLqcET+VfW+rzzWc4ODHKuCOewPT9e1J4X11vEvxKtpruExXcOiPbXs
RGNsqyncPxyD7ZxXoukaLY6HbS29hE0ccszTOC5bLt1PP0qCDwxpNt4im1+G22ahOmySQMcM
OP4emeBzQAtl4Y0HT23Wmj2UT5yXEKlif94jNanSlooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAo
oooAjnnitbeS4ncRxRIXd26KoGST+FYnhKGWWxm1q6RkudXk+0FW6xxYxEn4Jg/UmtHWNLj1
nTJNPmleOGYr5uzq6BgSv0YDB9jVPxVLdJoT2lgrfar51tImUf6vecFz6BV3H8BQBX8Mf8TK
61HxE4JF7L5NqT2t4yVUj/ebe34iuiqCztIbCygs7dNkNvGsca+igYFT0AFMkjjmjaOVFdGG
CrDIP4U+igCvdRSjTpobFlgm8llgIUYRsYXjpgHHFUvDN1DqGg2moRQRwyXMYaYIgX94OHBx
3DAitWuf8PA2Osa1pBBCR3AvIM/885skgfSRZPzFAHQUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFZ+ta3p/h7TJNR1KcQwJgZxksT0AHc1o
VwXjWKO++IHhHT7wA2bSTSlG5V3VQVBHfkAf8CoAkPxNSKIXt14Y1u301sEXj24wAejEZ4H4
11tnPp+rQW2qWhhuUZCYJwuSFbGcHqOgyPbnpVqSNJY2ikRXRwVZWGQQeoNcN8KgINO1qxic
ta2mrTR2+ey8cD+f40Ad3RRRQAUUUUAFcr4z8Uaj4fudKtdMsIby41KZolWV9gBGMc/jXVV5
58TxenXPCY05oVvDet5JnzsD/JjdjnFAE994w8Y6FZvqOs+FIPsMRHmvb3ilkBOM45zyR/nm
u1sryHULC3vbckw3MSyxkjBKsAR+hrzDx1H8QU8KXT6tcaS+njb9pSw3iQpuHdl6Zx0/lXpG
iLbLoOnrZqy2wtYxCr/eCbRtB98YoAvUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFF
ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVXU9StdH02fUL6URW9um92
9vb1J6VariPi6rnwDcFQxRZ4jJt/u7h/XFAEdr4m8c61anUtI8OWUVi43QLeTkSzL2IwQBn3
/M1teFPFsfiSO5gmtHsNSsX2XVpIclD6g9x/n0J27SSCWzgktSpt3jVoinQqRxj2xXE6WY5P
jXrDWwJRNLRbgjp5u5MZ99v8jQB3lFFFABRRRQAVg+JPF1p4ZuLG2msL+9nvy4hisoRIx2Yz
wSD/ABds9DW9XAfEC5ubPxl4QuLOya+nR7opbo4Qv8qdzwPX8KALr/EzTbV4/wC09F13S4Xb
b9ovbEpGD9QSf0rsEdZEV0YMrDIYHIIryr4g+JNevfDT2GoeF5dKsrmWNJbyWZZhENwP3VHt
Xp2mwR2ul2lvDJ5scUKIj/3gFAB/GgCzRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXPeMPCo8TWMBguTZ6jZSedZ3K/8ALN/Q+xwPyH0PQ0UAcJMv
xOu7Q6eRo1qzjY9/G77gP7yjsfw/Kuk8L+HLXwtocOmWrGTaS8srDBlc9WP8voBWvRQAUUUU
AFFFFABWHrvhpNc1TR79rpoTpVwZwgTPmdOM546VuUUAZ+u6Smu6HeaXJKYluojGXAyV98d6
k0ixfTNItLCSfzzbQrF5uzbuCjAJGTzgCrlFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFQXtlbajZTWV5Es1
vOhSRG6EGp6KAOFg8B+INKiNjofjS4tNOJO2CW1SVoh6KxP8sVveF/Cll4WtJUt5JLi5uX8y
5upjmSZvU+3J49zW5RQAUUUUAFFFFABXOa9oN5qXizw7qkBjEGmPOZwzYY71UDAxz0NdHRQB
h+MtGn8QeE7/AEu18vz51XYZDhchgefyrQ0mK4g0i0hu0RJ44USRUbcoIGDg4HFXKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKK
KKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKK
KKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK5Lxrqjrcafo1pdagtzcuZZY
NMiBuJIV64ckCMZIyxOfSgDraK4r4dXl7eS66ssl+bK2vFgt47+cTSxMEHmKXBOfmI4ycfnX
a0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFJ0pa5L4m3F3H4MmtbF9k+oTxWYfO
MCRwD+YyPxoAup458OT6kmnWmoi9unkEey0jaYAn1ZQQAO5J4roK4CPTZPCHirw1pem6reTR
XomjubWZw0ZRI929UGBHg4+7jrXf0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABWPq/hfTtZvoL6Zrq3u4EaJZ7W4eF
9h6qSp5FFFAD9C8NaV4ainh0m3aCO4k8x1MjON2AM/MT6Vq0UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFUtW0mx1vTpNP1CATW8mCVyVIIOQQRyCCOooooAp6V4V03Sb59QQ3
N1fPH5Rury4aaQJ12gseB9K2aKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA/
/9k=</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_025.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_028.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_029.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_030.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_031.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_032.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_033.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="i_034.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l
JCIfIiEmKzcvJik0KSEiMEExNDk7Pj4+JS5ESUM8SDc9Pjv/2wBDAQoLCw4NDhwQEBw7KCIo
Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozv/wAAR
CAMFAcUDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD2aiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
Cs/XtRfSNA1DUo0V3tLd5lVujFVJwfyrQrhPiJrVzcaffeH9JAab7K8t7KeVhh2nI/3m6CgD
c8FeIZvFHhmDVbiFIZJWZSkecDBx3rfrx74c6rqPh3wtBqcm+60SSVkuUAy1o2fvj1XkZr1y
C5huoI54JUkilAZHU5DD2oAlooooAKKKzpNf0qHWE0eS9jW/kGVgOdxFAGjRRRQAUUUUAFFF
FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFcp4r+Iei+GI5oGnW41BEytsnPP
bce386Xx340g8I6cmIzPfXWVt4ge/wDePsMivCW8Ma9e2cuqPa3MknmgTLIjBwW+63PXJyOO
4oA7hviLrPiKWTTtQvYPDkCwec88SMZHHy4UZOQTnPFYN1rV54L1Z49I1fUUcAFlu4cLKf8A
dPb35rB1C2vbyUSXUb297BCgaGRSrOqAAMM9eBz9Ca0vEepRa9ftr14SVaOOKGFf4nCDI+g/
WgCxZeLb/UpZbnUfFmo2V6W/deWpMSj3wRgfQV3vgX4lSXmoDQ9dnhlnP+ovIzhZfY+9eV6h
qWswFLKaREG0Yto1Hy+xA71LbzaZIvka3p89hMg+S5tU2kegKHj8etAHpviX4ty2s9xFodnF
LDbP5b3NwTtZvRQKs/Dz4mXHinU5NL1K3hin2F4niyN2OoIPtXj39oQJMqwySRRW6s0JZdxd
z3NTaEmoXWrNqDX0lmigme8J27VxyAe5I4xQB9Dal4z8OaTN5N7q9vHJ3UEuR9doOKk0fxVo
WvSNHpepw3LryUXIb8jg184PqFl57vCk0IJwqocyH3LHrmq/257G9h1DTbqaOVW3KxOHVh6k
daAPq6isfwlrEmveFtP1SZNktxFlxjHzAkE/QkZ/GtigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC
iiigAooooAKKKp6tqlpoumzX97II4YV3E+vsPegDD8Z+NbDwxpkhFxE96/yRRbskN6n0Arzt
/Hmiaf4bv9MsornUtS1KJ/tV3txukYY/EDPFQWOgL411O78RXlsUS7mJiiB4Cjjn8q7TSvBN
tbAeVaxoB320AeeeHdV8aWvh8aLpVqsNs7MzSSIMnPXrV/4Z6Lf33ikJcapPDHpn76KNGyko
3sjY9sgivStQsbbR9Evb0lS9vbvIB7qpP9Kw/CtiNF1rwuMHF9oTo2e8m5ZW/V2oA9FooooA
K8X8a3N5a/GBbuzG6Szt0m2gZ3KB8w/KvaK8thRbr49XCTDzF+xsuD6baAPSrG8h1CxgvLdg
0U6B1I9DViuT8IO2k6hqHhiYn/RX861J/ihY9B9DxXWUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFIxCqWPQDNLTXAKMDwCOaAPn3XdfuPGfjGbUbSWKFtMUvZQuP8A
WhGzj/ePJx3xiug8ZeK9Yl0m0vHkENrqenxyR/Z2JWG4SUSc++MD649K4C/GnWN3q1tBvkK3
J+xXSH+6xGPoQfzAr1v4e/DxbPSkvdcLXEtzF8tpJykSnB5H97+VAHnes+KNR8bzaf5WmltT
gjaF3iXIkBGAfbv+dVF0ptP1nToJy09vZzx/bJEG6KNi2SuenA4P0NfRVho+m6WpWxsYLcHr
sQAn8amWxtEiaJbWFY3OWQRjDfUUAfOFndf2Zq2r3l3sF6Ef7OZhn5ieo9TjpWDFqN3Fdrci
d2kBzuY7v519L+IvCOk+ItMktJ7WKOQptjmWMboz7V4l4r+Hd94XmjW2vIrwS9UU4dfqDQBg
m6khk+3C6SS9lPyhVyEHqe1aFro9/qkHliVyVBlRZcKkp64AqTS4pvL+zw+G45b2E5adpM4x
6p0rJ1o3UWpCeaeVpiAwd+OfYdhQAulm3N9ExneC88zdHJtHlo3bIrqfBXw7uPGLf2tczxW9
h5pDiP7zEckAduorkft0zziW5ykc/wDrWiUbnHc/Wu11Hxe13o1t4X8FwT29mqfv52+V2J65
PYdcmgDvdS+JHhrwqsWjWEcl69sqxLDbDIUDjGe5qGL4rswEknhXVY4u77c4/DFeb6Lby/bU
0bwvEt3qkv8Ar9QIysQ77M9B6t37VcTSLi48WL4etNf1S71BGIuJo2PlRuOvU5IB60AezaD4
p0fxJCZNNug7L96JvldfqK2K+dtTe+8NeJHaSRY9X0yVWllhOFuYzjkj1wRn619CwOZYI5D1
dQ35igCSiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAGu6xoXdgqqMknoBXnOuTy+KrbUNWII0bS
43Nsp6XMoH3v90dq2dfu5/EmrHwvpspSBAG1K4T+Bf8AnmD/AHjWtrWlRDwheaXZxrHGLVo4
0XgAAUAZ/hyOy0vw1p8SKCVt0JJ9SMn9TSX/AIs0+1JWW9gi9i4Fcx4V0nUfGWmW9zf3M1jp
EUaxpHE22S4KjBJbsuazvirpfhvRfDkFtpUNrFdNdKXCtukK4OSScnGcUAa2s+JLDVdKvLOG
/gdriB4gA47qR/WpbLVYb+08C6vGwPkytZTjusjQlSD+KZ/KsW48d+AoNJt7RdBTUZ0gRXKW
yr8wUA5Y4P481zVtqN1PqUWraToMmm6LaXsElzGrs8YdXAByRw2Gxx2NAH0NRSA5APrS0AMl
migQvLIsajqWOBXib+LtL0T4talrMspuLby2RDD82446CtLx1o1z4l8dT2MV/cC2ggjaWIMd
isR2HTpVzRfhlYW21zbB2H8UvP8A9agDm9d+I+p6tq9vq2i6U9o9qDEs0nzb1bjBHTr711vw
9bxPJ4m1D/hIdSLyxQrm1f0bkMAOPap9X0S1g1fQLBdrLLebpI1H8KjP861PFanRNZ0/xREC
I42Fte47xMeD+BxQB1tFIrBlDKQQRkEd6WgAorF17xXpnhy5sLe/aQPfuUhCIWyQVH/swrZo
AWiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAqOb/USf7p/lUlIQGUqehGDQB8teE4BqPi
fSbCchrdrtC6seNuRu/QV9CReP8AwpNcNAuuWgZTj5nABPse9eX+JPBlp4I8baTqInX+yLq8
XcrH5ohkbgfVcE8/5OR4n87VLK/vLPRdOsNO02dbYKmBMp6DJz8x6Z6/j1oA9f8AGvix/DGm
2GqwCKe1kulimGckqQTlT7YqSTxNPL44g0K2WMQJaG5uZH6jONqj06g14/8ADQ2et63FoGtp
Jd2ZDSW0TSNtSQcngHoRmr/iG0uNW+KV/pttrElvC+FnlbKbUUfc7ZA6D1oA9W1bx14b0YlL
rU4jKDgxRfO/5CsjUR4Y+IegXNzaLay3MSECScFGhPq3fFeQ2MN/pq32saVDbLBYSBH+1bXd
s/7Lf0Fd54D+IujXuomLU9Ps9Mv5k2C6iUJHJ7EdjQB5FcRvY3skSTq5jYgSRNkH3BqBi7sW
Ylj1JNanijJ8TX+6GOFvPbKRjC9eoqrC1xpskc+wrvG5CQCrfgQQaAK6E54UN7GtqxDT2ckC
zSM7nalpboQGJ/vN6e3rT7MaTqFq/wDaF9Z2E24sJPs8ju312jaB+FU7jU7swyaal8slruGP
KjCCTHTPAP50Aew/D5/Cfg/SNlxrunHUrjBuG89Tt9EB9B/OuQ8VaNr/AIa8UXfiXw7K8lpe
u0iXVsA+0OdxU9cc/wAqyrnSX8IX2lSa1BDfWF5AGwuCCCASOOSV3DuM/StLw74jm8G+J1ji
kK2D3HkXltuLRoSeJEJ7HqO+ARzwaAMnRtK1bxVem1FpczXN3Or3d5KpARAf5c/yr6Phj8qF
I852KF/KkWeFgCJUOenzCn9aAFooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACue8Va7NYRw6bpiiXVr8
7LdP7g7yN6AVoa5rVtoOlyX91kheEjX70jnoo9zWX4V0a5R5te1gBtVvhkr2t4/4Y1/rQBoe
HdCh0DTFtkYyzOd88zfelc9Sal167jsdCvbmS4S3CQsfMcZAOPTvWhXBeLHk8S+IotAhJNnZ
AT3mOjv/AAIf50Aea6dpvijUtPjhk1ee1s2yVgjdgACc/dGBjmtWw+HNkGDXBluGPXc2Afy/
xr0q08P4AJXArTi0+1txliCR2FAHHaZ4Ps7XH2eyiQj+IJz+fWo9N08XPwSvmQfvrlLi6kbu
zrIzZ/JAPwruHvIYVxGoFc/4FiS78D3Ojsfmtp7qykzz/Gx/kwoA6fS7oX2lWl2Ok8KSDHuA
at1zvgG5N14I0tm6xwiE/wDADt/pXRUAcB4d1OygTWNcuiifab2Rt8hHyop2gfpVeD4gza/q
Mun+HdNm1CSIbmO9Ilx6gsRWP4O0aG/tm1LxJcwW+j2dxIIYJpAqzSBjlnz1x2FYeheO9N8M
+MNf1P7NJeLdnbbCLABw3qegx6A0AdFqOtahaeJdEn1rSbnTlhuxulkw0eCMcOpxXpGsHTbj
SZbfULiCO2ukMe6SQKGyOMGvIdV8b+MvF8ElpaaVb2VjKMESRhyw9y4wfwWoPB3w9bXddmtt
ZvZ5bfT4lJ8pyAGJ4QE9B1PGKAPUfBF9M+mzaPesTe6RJ9nkJ6snVG/Ff5V0tcdrEKeFvEWm
63BlbKZVsL3JJwv/ACzcn2PBJ5Oa1fEnjDRfCtt5up3QEhGUgj+aR/ov9TgUAcV8UT9o8b+D
bRvufagTjr80kYP8q2PFfxS0nQXax04f2nqOdoihOURvdh39hz9K8x8Qazf/ABG8Y6Yn2b+z
I58Q2rNknaWOWJ4zznpxxivXvCnw90PwmiyW8P2m9x811MMt77R0UfTn3NACeBbrxXe2Vxde
J4I4POffbxgbXRfQr2Hpk5rqqKKACiiigAooooAKKKKACiisfxTq8ujaHLPbR+beSkQ2sY/j
lbhfy5P4UAYHjP4lWnhq4GmWFudQ1RsDyUzhCemcdT7D9K5BviR47R2aS10WNhwbaSVVlH/A
DJuz+Fa9v8LtSSJANSihursF9Q1Hl5ySeY4wei+rZyfpXL3/AMO9TgZhpXg6e5hUn99f3yF3
9wiOuP1oA6XR/jKqXS2fibSpNPkOAZUBKj3KnkD869MtLu3vrWO6tJkmhkG5HQ5BFeA6Z4fu
LqWWygspor22UvNo1/kiZO7RNgEH9fc10Xh3Wo/hx4jl0zU57iHRryAXECTIxaFj/DgDOex4
oA9ioriofi54Olm8tr+WLnG6S3cD9BXV/wBoW8umNf28yTQeWZFkjIYMAO1AHmHjJdN8Q/GD
SNFv5xJZxwbZY1fG2QhiF9icJ+dbniT4W2eqrAmmSQWMcMYjMbwF92M4YvkMSAcck8Vm/C7Q
dP13Sp/EWq2qXGoT6g0yTEkFCpDDGDx8xP6V3Xie5vrTwzqNxpsbSXiQMYggyQcdQO5HXHtQ
B578NNA0vSfGWpWdssl/c6fGY5r1sIkbk4KKnJPQ/MT26euH4/1DR4PinFdyxLeQRhUvYsHs
Np/Ic/hV74b+IfDvh27la615nm1OJGnWWBh5MozkF++c9cY96xNc8Wx3PxTXVtGto7mESLCq
mIfvxgK3584NAHTaj8JovEKRX+j6+JbWVQY/PXeQvYbwfmx7jitTRPgvoNjbuNUlk1GZxgNz
GqfQA9fr+Vd9ZW8FtaoltbR2yEbvLjQKAT14Fc78RtRvdI8KtqFhM0U1vPG/B+8M8qfY0AfP
2t6U+na9qFgWLG2kYAk5OB0/Sqctu8EzRuDIqAFip4ANdXpmu2+qfFBNYneK1tbqcNP5zAKq
45BJ4rM8TyWFpqV5a6RqIv4J5TJJceVsySSdoz1A9e9AFIS6FJbMhtLyCf8Ahl89ZFP/AAHa
v86khs7BrXbeO9tIwzDdRjfE/qGHUfUZ6jjnNZSIW5wdo6kDpWpb2OpCJv7OuBLC3zFY5gCf
cpnP5j6Z60AWdFt7a21C3vdSDXen2sgaRQSqHHO3LDkn+6OvPTqI9euDcx/bpyv23Up3upUU
/cQn5B7dWOPQqajvNL11rBdR1GO4FsvyRy3D8NzjC5Pzc9h0x7VueBfAF74yvPtVwzwabG2J
ZyOZD3VPf37fpQBzekTWcd/HJqU14luD8xtCPM/Ak4r0TSPFU2hL/aOi+ILjWtNjIN3p96pE
8CZxuUknIHqDim/ENrey1a08GaHDbadaRxh55DHyxxnLNgkgLz71wtnBLZ3IljuIWmW4EHlx
yBvOB4OMdu2fegD6f06/t9U0+C+tH3wToHRvY0VxvwhnaTwlLbkHbbXciL9OuPwzRQB3dFFF
ABRRRQAUUUUAFMmljt4XmmcJHGpZmY4CgdTT64zVpZPGOttoFq5Gk2bA6jMp/wBa3URA+nrQ
AukQyeMNaXxDeRsumWpI02B/4z3mI9+1dlTIoo4IUiiQJGgCqoHAFPoAa7BEZj0UZNcb4Mmj
Nje6pKA099eSOWPdQdq/oK7GWPzYXjP8alfzryrS9bi0fRJre6cobKeSHZ/EfmOAB75oA72f
VMd653VPGmkae2261GJGzjaDuI/AZqDTfDOseKALnWZZdO09uUs4jiWQf7bdvoKx/ixpWhaH
4UtbLTYLW3m+1KWRMeYy7W5Pc/U0AW5fG+kMM/bGVT0Z4nUfmRVnwJrNuni7ULGKdHg1ONbq
Eo2R5ija4+pGD+FWrDxJqupaXaWmheF5JlEMcbXV+BHEOACcdWHuK5/UPDmnaRf/ANu3firT
dN1WH5oIrOFVjRu4ZRlmBGRmgDtfAmYLXVdOz8tjqk8aD/ZLbx/6FS/ES+1DTfCFxdaZefZL
lWUBgASwJxtGR15/SuH8G/Ei1fxXdpPbMH1aaEfujlFkC7WbnnBIB/Guw8XxNrHiHRdCB/d7
mvJ1PdU4X9TQB5dYeArq/In1O8llZzuKqe55OSa7HSPA1labTBZoG/vEZb8zXcxWFnaj5sEj
0pZL+GEYjULQBn2nhxIwC4Cj3qDwJCvma5dL0lv2QH2RQP61Pcav1+aqXw9uN0uuWueIr3eO
ePnXP9KAOm1fTINZ0m5065XMdxGUPqPQj3FeZ+Bfh/pt9f3114hlk1HUrG5MUkE5yox91jnl
gRyM8e1es1yGv58NeKLXxIgxZXe201HHRcn93IfoeCfQ0Ac54gjSX46+HraFVCwWg+TGAuPN
bj8MV6lXld1Isn7QdszsNtvannOAuYm6/wDfX616Dc+JNDs1LXGr2SY6jz1J/IHNAGnRWTpH
inRNeuJYNL1CO6khALqgbgH6itagAooooAKKKKACiiorq5is7Sa6nbZFBG0jt6KBkn8hQBle
I/Fmj+FbUTapc7Gf/VwoN0kn0H9TgVwU3xY0zUb63vv7A1KW3sHZlkRhtUkY3EAYyBnHPc1j
aBp0PjrWdS8ZeKJvK0m1kwsbH5e2E47AEdOpP1r1XVra8sdD8nw5ZaepC4C3HyRomOuAKAF0
jxbo2taG+s210EtYgfOMo2mIjqG96Xw34jh8TW095aW8qWiSmOKWTjzsdSB2Ga8E1e0vdJMH
haK9jma9lSeYwE7GZ8BQD3GCD+Ne/WiWHhTwxCkzrBa2UADM3sP50AaD2ltJcx3L28bTxAhJ
CgLKD1we1V7jRtNutSg1Keziku7cERSsuSua50/E/wANw2CXd3cNB5uTFCRukZezEDpn3NdD
o2tWGv6cl/ps/nQOSN2CMEdQaAOJ+IeuxWF9Dp9zpdlIZF8y3e6iWSOfHBjOeUPTBBrjvB/i
mGz8TnR9PaWPSNXXZ9kf5jbSsMYBPv8AoR3FdV8ZbUXtvo1tAm+7e7+UDrt2nP8ASvNPCsRu
viZp/wBlBlQaksgYDqgfJb8hmgDvvgrrghW+8M3X7ueKRpo1PU9A6/hgH866f4pa7Ho3g25j
S5MN5dFUtwpwxIYFj7YGefcV5v44sLjQ/ielz4Zl8y8uGEywwfM0ch+8CPQ9efU9q1bfQ9T8
T+JcaneC61OIA3k648nTU/uJ2Mv6LyeTzQBWsvAfinx/Cmp61Pa6fG+Wjb7IglkzjkhQpI/3
jmo7q+8TfC25tY7hNNvbNtyROkKgtjqCwAYEe5NdDc+MPsCFdBDDT7L/AEHToVOTe3BwC3uq
/qTXNxQW/iTxPY6BqWor9i0lHmvJ5JABLKWzJhj/ALRx9BQB654S1k6/4YsdSd0aWaMGXZ0D
9xXP/F+5W38CTLkbpZUVRWn4W1Xw/PLe2fh+2SOztcGSeNNsTP3A+g6mvLPi34yg13UItL0+
QSWtmxLSL0d/b2FAHnNA69M0cirLWzpbrc+W4XON+3Kk/X+lAFm2e0JV7eeSzuOhVgXjb15H
IHthqk+1TvdqESxkkBwpW1G0/wDAduD+VV/NtLhQZLd4JOhkg6H1JU9/oRV63i0KDlr3UpCf
4YoVjJ/Ek/yoA3LWxifyr7xLY+Ib+2gXIhiszFBGueQGzwv0216R4f8Aij4QZYtNSOTSUjAW
NJYgsY9ACpOPxxXGeG/BY10Epp+r6dZlW8y9u7tRxjsuwZ/HjHeua17wXPoVwpa8hurGZykN
9C4aMtj7rYPymgD27xX4L0zxjbxXSyiC9jAa3vYcHjqM/wB4V5w/wV8RyXpkN/pyKWyZE3A/
XaBgfTNN+FPjO80vWY/Dt/KXs7hisW88wv6D2Pp617lQBi+E/DcPhXQYtMilaYqS8kjDG9j1
NFbVFABRRRQAUUUUAFFFZPiPXofD+ltdOplmdhHbwL96aQ9FFAFDxVrN0ssPh/RmB1W+H3xy
LaL+KQ/0961dD0a10HS4rC0X5UGWc/edu7H3JrP8K6FNp0U2o6m4m1e/PmXMnZPSNfRR0roK
ACio57iG1haa4lSKNerO2AK4TxD8WtL01vs+lQSalcnhSowmfr3/AAoA74kKCSQAOpNeReKN
Z8MaD8QF1j5NR3RFpIYmyEmH3W9Mn9Kzb3UfE3igltWvWtbU8i1tztGPc1T0jwxBrdzK624+
xQExxgD77dzQBa1X4sX2quY1nks7cniGxH7xh/10PT8BWFdrd69bfZ7Dw35eXDG6mdmlY+7E
9PavSdK8EWtuB5VnGnvtrprbQbe3AMhAx2oA8ui8N+M9Zgjg1HW5YoEUKsSMSAAMYwMVtaZ8
JNOBEl401yepMj4H6V6F5lpajCKCR3NZWuaww0i88o4YQPtx67TigDO+GWh2MOnXWsRWsafb
rhjAAv3IlO1R+hP407VLnyfiPI7HmPTkVPYFiTW94MWOPwVo/l4C/YoiT77QSa4/xxb2E3jL
TbmfWBa2d1Cbe4eCUbgVJYZ9AQcUAWdU8W2VkSs1yDJ2jT5mP4CsrS9Z1jxb5x0CwVooX2PN
cybFB9MDmtCTWvh74c0m6i066tXuWhdQwBeRmwcZJ965L4ffELSfCeiXEFzBPPdTzmQrGvGP
rQB2Y8E+KJ13za7aQsf4EttwH4k1X0q21DwB4ilutbnWfTtQVY2u4k2rHIDwXHb0zVWT4xXt
ycaX4XuZM9DJkj9BUN14i+I2vWzwxeGYYbeUYIlTcCP+BUAXPHfi7xVpviOHT9Ca3MFxAJY3
2K+euTz26VzFzbePfEED2+oawVgmGHjVvlI9CBVfw/4U8X3uuTRLcpGbApFKxfIVT82we3PS
vY4dLtbcZcjI7CgDye1+Ft5dTia71WZ3IALoPmxjHU1Y1T4Y6dpS6Y8jzzG61CG3be3VWJLd
PYGvVWure3GI1Ax3rmfE999pvNBjz01aI/8Ajr0Ab+heEND8OSNJpdksEjrtZ8kkj6mtuiig
AooooAKKKKACuf8AHrTL4E1kwZ3/AGRwcf3cfN+ma6CoL20iv7G4spxmK4iaJwO6sMH9DQB4
PYaxFD4K8L6aWAtp9YZrzHGQjocH8HB/AV6/45vW0/wNqtzF1FuUH/AsL/Wvn/UNGvtO1C58
N3O4XFtOz24PAckAHH+8ApH0xXqWk+I4/HngG+0C4k8vWI7fY0bcGVl5BH1IGaAOHvbYxeK/
C+ouB9nu4LQoewKhVI/MV3/xonlTw9YxZItZboeeR6Dp/WuN8LRxeKvDMnhS5kFvq2myNNp7
vwSc5K/n/SvR7IWnjzwpJo+sRGG9gxHcxHh4pB0Ye1AHnHhmGK18a6hpry24nvoNlld3Cb1X
I4IHuOK9b8HeGE8J6GunLOZ3LmSSTGAWPoPSvJtU+FPiTTZlNuP7St4j+6aF9sqD2BrXs9U+
Jmm25to7CcwBdqzX+z937lqAPRvEdzo2n2bXuqXMVq6RskU7AF1z1214DZw6jBqV1rGnX8lh
ZbmUXpXyi6nsqjqT6D9K07+8tVvWuNXu38R6sDxCrH7PD9T3x+VY0s+oeJLvzbm4VIYF+eQD
bFbr6KB3/nQBd0m4kt7qZ9OkkiuGQq942WeNW4J95G6BR0+uSO21++g0bSbPwP4eBtrq7iEu
o3Eh+eFCu5y5H8WMk+wx3rJso7TwpoCeJLq329V0izk+9LIf+W8g/UegxWGltezGKweUtrPi
BhLdyv1hgJ3DPpkDef8AZC0AX/7Qg0/S5NfiXy4YFNjokLdc/wAc59+Tz6n2rgllZZGZ9zbj
lhnG7611dmieL/HenaXbqRp0DrFDGeghTkk+7YJPua7TVfiVYG8urDRdFtridXFvZOYgS7dC
xHp0xQBxdreeLtdsI9J0y2kt9P8A7sMflRn3Zu/413OifBvTJvD8y3t8s2oTDiWF8rCfQevv
Viz+GGrawguvEmvTrI4z9ntuFT29Ky/E3gpPBgt7vSte1C1kkfakjnMYbsCR0zQBwniXwvqv
g+6ezv4Ukhm/1c4XKt9D2NYsFxNbOEEjohI3AHGRXtPh/VE+I2gXvhrX0VdTtRxJjr6MPevL
tV0qfStROm6lB+/tCVI6ebH2INAHT+OfEc2ix6do+hTSQQ/ZkuHl3ZkcuOBu64A7e9Z02o+O
PC8VnfXU03kXKK0BlAkjIIyAQe+KpWM+i6siWGsPdo8A22t1Am9ynUIy98etaWpXbx6AljCL
3+zIJhKZ9QOGlZQcIi9hyaAOs8SeJ7zxV8G21K1BhljuEivkj4AAPOPYkoa4bRrW/uvDMmmw
fZWtb6dJJJ5ZwDb7M5ypPHXt2r1j4X+HZLHwGbbU4Aw1GV52hkX+BlVQCPcLn8abL8HfCklw
ZFiuI0Y5MazHFAHm/gvw8dV8d2iWs/2uCyfz7m5VcKWHPH44H4Zr6ErP0bQtN0CzFpplqlvE
Ou0csfUnvWhQAUUUUAFFFFABRRSUARXd3BY2kt3cyLFDCpd3Y8ACuW8P2lx4j1YeKtTjKQoC
ul2zj/VoeshH95v0FRXRbxxrpsYyf7C06T/SXHS6lHRB6qO9dVfX9lpFg91eTR29vCvLMcAD
0FAFquO8TfEXT9FmGn6eh1LU5GCJBFyAx6Amue1nxXq3iktBpvmadpZ4MpGJpx7f3R+tcnZf
6P4kltNKjH2qFPLikPPlE/fkP+0BwPqaAN7X7i6ubsW99ONU1UgFoBkWtkD6j+JqgsNCjt3M
0n724b70jD+Q7CtjTdFjsodiAszHc8jHLO3ck1qRWPtQBzOqRSrDFZWw/wBKvZBDF7Z6n8BX
oOl6Zp2habBZxAMIUC59T3NcJBBrOq+Lpp9JtYmhsFMK3M7Yjjc/ePua1rvS7eAb/EvjdY93
3obdliX8D1oA6e61yC3GDLHGPdgK5+/8aaXASJdRgU/79c5ca58MNOBHlXOryj/nozv+pwK5
/wASa/b+J9OTTPD/AIUNqnmh/MWMbzjtx/jQB1s3jG0lP7jz589DFCzA1Um1i8uUPlaTfSKw
x80JUH86r2EvxLurKC0s0h0yCKNY1KqqtgDAz6mrkPww8Qaqd2t+JZ3B5KozEfkcCgCXwl4x
stH8PXfh/wAQyGyNvG/2cuw3PG2cKMfxDp+VczoXgGLV7WO+unmcT/Oi7uinp+lO8SeBdK0X
X7HS4JJZTMkfmSO2fmeXb0/3VavYLaHT9KtI7e3iVUiQKo7ACgDjdO+GGkJgtYh/eQ5rpbPw
lounrxZ26+wQGp7rWkjXl1Qe5xXOX3jTTomKG8V3H8EfzN+QoA6wT2dmm2CJEA9BiqVxrHX5
q5Nda1TUedO0PULlDwH8rYv5mq97H4kt4zLd2+n2UfrcXqgj8BQBreDL/wArS7+Qn55tQmZj
+OB+gq/d65FGSJJ0X/eYCvKrDXLO1W6t9S1iZIluGYQaeu4y55J8w8Yp0utWd4rQ6N4TaZjw
txeyNK4/DpQB29x4s04db6L/AL6rn9Y8U6e0llMt5G7Wl5FOVB5IDc/oTWFpXgvxFLam23xW
0MjbmBUMxP1xkV02l/CSByGvJppz6D5RQB2kfxS8Mz6pb6dbXEk8txIIwyIdoJ6c12PSvNfD
Gj6H4Z8S69Jcw28MFhFBteUA7CV3EjPfkVg+KPiLqnimd9L8Nq9vZfdkuejOP6D9aAOx8VfF
DStAn+xWS/2hfE7fLjPyqfc12VpK81pDLKoR3QMyjsSOleSfD7wVZ6joutidBJd+Z5UM56ow
Gcj8a9E8H6tJqugx/aeLu2JguF9HXjP40AbtFFFABRRRQB5v8XtMsLyDSlVAur3d2kFtKpwQ
CeSfYEj8656TRpLK6ji8V2FzZ3cZAh1uwGQ3oXA6n3/OtXx9dE/FrwtayN+5jEcig9NzSMP/
AGVa6COS58aW+vWKXz2Uun6m0VtJF/DsUD5h3BJagDmpvhldavjW9N1+F7sEPBdRpt8zHdsd
/et3RtO8QXOqQHW7I2moW68anasCkyD+Bx3zRYx/EXSSLUWulX1uhwHVvKz74/8ArV041c6d
ppufEMtnYuOSElyoH1OKAL90Lg20gtDGJ9vyGTO0H3xXmPi3SJIYGu/GnixvJz8llZLtD+wH
Wm+JfjIhc2Phi2a5mb5RO6nAP+yveub/AOEXuGQ+JPiBfyRRN80dszZmmPoB/CKAMiK3GtpK
1nAmjaBbn97O5yz+xb+Jj6Cus8J+GrbVIRqt/CbLwzYZliik4N0y/wAb+o//AFVZ8OeGLvxx
PDe6lanTvD1sf9DsEG3zPc+vuad8Ttalvru08C6AnzOVWZI+AP7qfTufwoA5y41EeM/EV54j
1JCug6MmUhxgMAfkjHuxxn2rPiup4vDur+K7wj7bq8psrbttU8ysB6BcIPqa2fH2nr4e0bRP
BGm/vJ5mE9ztHM0hO1fwzn8hWP8AEkR6bf6d4Ytz+50e0VGx0aVxvdvxytAGh8HYrVdcvbu7
mSFVgFujN/fkbAA9/lNVvDmkz+F/iNZvqseyOC8MTsRwCwIVvoc8GoIbK68NnU7VFL3NldWd
8E/vRqHOf/IifnXrmu6/pN98PrrXYraG+jaBW2MuTuzgA9xgmgDr+oyK5P4nRxS+Bb2KRC7u
VWFQMkyZ4xXL6H8Rdc0y50y28SafCtnqKr9mng7A8DjJzXqMkUcygSIjgHcNyg4PY0AeL+BL
STTPiM0l1IEWzs9t5I7YAcrxk/lXo3iPwtoPja2USyo08Y/d3EDgsn+Iq/ZeGNKsre6hNss/
2xy9w0w3GQn1rjPE/wAO5dMV9Z8HTy2N1D87W0bnZJj0H9KAKlv8KvEGlTs2keIreJf4Wkgy
4/Sr+kfC+6fV49R8U6udVMJzFCAdmffNa3w78aHxbpUi3SiO/tCFmUcbvRhXYUAIAAMAYApa
KKACiiigAooooAKKKKACuV8T6ndX16nhjRnK3lyu65nH/LtD3P1PQVoeJteGh2C+TGZ765by
rS3XrI56fgOpqhp9tbeCfD91qurTCW8l/fXk/eRz0RfbsBQBau7zR/AnhyNAuyGIbIYU5eZ/
QepJriZrbU/E96uoa7wiHdb2KnKQjsW/vNWjp2mX2uX41/W0Inf/AI9bY8raxnoP949zXSwa
X0+WgDBh03A6YArE8CaP5lpc6xIoM2oTs+fRcnA/rXeaparaaJfTngx20jDHspNVvBtgkXhH
Ss4GbWNj9SoJoAWKw9qbrLro+hXmoPx5MRYfXoP1reAjjHArk/G7vqcml6FFz9suQ8mOoROf
yzQB5nZeGfEF5DiTWJoIJmMhiiZgMtycjgVrWHwxsSwe4aadj13NgGvTbfRIoVG/aoHarg+y
24+VQT70AclpfgLS7bHladCPdl3fzrpbfSLa1QAhVA6ACkuNWSJTl1QD3xWDeeMdJhLCXVLV
SOxmXP5ZoA6Yz28Awij6mqs+qehri5/HWjkkC/Vj/sgnP5CqMvjPTD/y8OB6mJgP5UAR+KXl
uNX1O/hUSSWEFrchc9QsjZ/nW82ma7dWq3eq+IdP0m2ZQ37n52APqWwK891zWG1LVIV0nVFi
N3EbWc9AVzkA8d81etPh1JdlG1G/uLggYAz09snNAGhrt54CstPuYzqt3rV+Yyse6RmTcR1+
XC1h+DvF2o6HpIstI8PJdXjOWN06ZIz0HA/rXb6V8PdMttpSxRm/vSDcf1rrLTw/DboAyqgH
YDFAHnLt8SfEWRcagunwv/BHhf5ZP61ZsfhIt3IJtW1C6vJD1JbH6nNelgWlsOFBIqCfVAow
pAHtQB57f+CNLt/E+m6Rp9mg8uJrm4P3iQOFzn3P6V2Vl4XihUbwqAdq5yy8S2Fj4p1zUtQu
44igit4tzclQCxAHU8kUuq/ERLexe+j03UZrRSB9o8gpHk8DlsUAdokNjZjgBiKhn1hIxhMK
PavML34hXoMYNpbQCaFZ0aW6B+U5xkKDg8dOvSsO78fX5JCT2z/9conP/oWKANDxVp0+teOL
hJbpltpo0mKKfv4AX+la1lpkNnCsMEQRB2FcOdY1+71G1vFt3kdWKRHySA+f4fevTNMhuZbC
CS8jEdwyAyIBwG7igDa+GIC6NfLxuF7Ju9etWE/4kPxBZB8trrce4egmX+pFVvh63k3mu2bc
Mt0JQP8AZZetaHjy2dtBGowf8fGmSrcoR1wD8wH1FAHTUVDZ3KXtnDdR/cmjV1+hGamoAKKK
KAPIvjRY3Vjq2j+J7YE+QREWxwjKxdPzy35VR8EeLrbR/G98bpxFp2uN50MjHhGJJAJ/Eqfc
V6/qul2etabNp99EJYJ12sO49x6EV4pr3w71rwzLILew/tvSHbIVQfMj/LlT7jI9RQB7Rq1l
NqunNDaalLYu/KzwgMf17VwcvwcivLr7Rq/iO/vwOSGXB/AknH5VzXhnxtYaNLFC+o69ZwRn
57WZEnT6BuGA+gFep6B4y0XxNI8elTTTNGMuTbyKq+xYjGfxoA4+3m0Tw2Ws/B3hm51HUx8p
mkhbCH1ZmHH4Vc0j4fXmqamuueNLkXl0OY7RT+6i9vevQaKAMfxNrUHhjw5c6gyqBAmIkAxl
uigfjXE/DzSItLuote8QS51rXHY20bAllUjJOO2R+Qx611/iHw2fEOoacLqRTp1pIZpYOcyu
Puj/AHeua4wahLefH2G2kOIrKB44V7DMRJOPx/SgClaKPEvx6mlbMkGmAkA/w7FAH5SNmuK8
U2N3rXjXxPLEDI1lJLM4HJKJIqcfQEH6Cux+HUyR/GDxFHI2HlNyqZ7kTA4/IE/hWhLaDwz8
bPPnRRYa/C0as4ypZgNyntkuo4/2hQAnjPRdR1Gz0rxx4dQyXS2qGeNVz5iFc5K9+CQR6fSq
ej/ErwhpunzmbQZba6ucC6to0zHIfUAnA/IV2tnrvhzwndf8I1NcyWIiy8BvOEZWO7COeMAk
gZOeMVZ1L/hDXia/1FdIdfvGaRYyT+PegDyK51GXx74w0eGwsWsNNt5EhgVuigHd9M8V6n4i
12TTfFnhzS7eYg3UrLLH6ptwD+YrkbDVX8Y+PbQ+HrRItJ0RXkjGzy0kcgjsOM/0ro9H8F6i
fEUnifxDdQ3WohSLa3iyIofQZIz+n50AdlPcw2wQzSKgkcIu49WPQVDHqljMly63MZS1cpMx
PCEDofzrw7WvFPiLX/F0cFvKs9zbSkW8FsG8qFhwWJYAkj16VdutQitdMtvBun36XEkkxudX
vg2UXnLDd3HHNAGn4ZCaT8cNUsbUYguUYkD3UP8Azr1yvI/hwD4j+Imr+JUjK2salIj9cKo/
75BNeuUAFFFFABRRRQAUUUUAFYXjLT9V1Pw3cQaLePa3oIeN0YqWxztyOma3aKAPJPhz4ij1
TxRKnie4c65AnkWomAVVA+8B/tn9a6rU4v8AhJvG0enPzYaOizzDqHmb7in6DJrI+J3gFtVQ
6/oyFNSgG6RU4MoHcf7Qrk/Aus6n4m1q50y61k6c94Ve4mjO2efYu0IpP3T3J60Ae1COGIet
Ne6VRgcVz0nw/t4U36ZrWrWVyBkSfamlVj/tK2QR7cVjp4jvNL1oeH/ERhS9ZQ8FxEcR3Ckk
Dj+FuDx7HHbIBveJr0jw1qhB5+xzf+gGpPD8wi8NabGOi2sYH/fIrE1y536Jfr1zbSDH/ATU
vh64/wCKZ03B/wCXWP8A9BFAHQPc+9czDdmf4gzTHgWFkEX3LnJ/StF7j3rz9J7W68Rav/a2
uQ6Xp32jbLtc+fMAMbVAyQvvigDtL3xgJbxrDSLWbVr0feituVT/AH36LTovDfivV/n1TVod
Jib/AJd7FPMkx6GRuAfoKyU+Kfgrw3ZCx0OynmRPuiGIIrH1Jbkn3xWdcfFzxLqHGjeG1iVu
A8+5/wBflFAHaw/Djw4DvvYrnUpP+el7cu5/IED9K5H4w6LpWleGNPbT9NtLQm+VS0MKoSNj
dSBz0rIlvfiRrfFzrP2FD/DCRGR+KDP61FF8OmvJfO1TVLq7kPU55P4nJoA9Cb4j+DtGsIom
1WF3SNf3dshk5xyMqMfmawbz432Lv5Wj6HeXj9B5hCfoNxP6VFp/w/0S22kaesrDvKS+fwPF
dRZaHFboEggSJB/CigD9KAPJUs/F2r2k9umiRxJcytLJNOm2Qlmzkljnj2HavQvhlHqDaA97
rF0tyJnPkDPzIBxzx7Zre1i1Fh4e1C6Py+VbSMD77Tj9a4W28aaboXhywtEnS4uBAoEUUg+9
jncegoA9Ll1GOMYQBfpWdcat/tV5V4j8V30uk+fDr9nFOzjbZ2Suzhe5aQgDj0FaFlqXw3Wx
hfWbzUNVuyg8zzHlIDd8DIGKAOru/EVpESJbyFCP70gFZM/irTckf2na5/67r/jVePxv8LbJ
cQ+GfMx0JsYmP5s2aa3xR8JhCll4OD8HA8mNcH8AaAOWtJtaude1CbQDZb2kBN0UjkZQRxtJ
zj6gVqv4M8R66P8AideILicZzsLM6/kSAPyrCi1a4gUXmn6BdwXkczyG4TOwqWyUZduCAPcV
6h4E8RXmvec+o6I1lCI1eCXawWT15NAGNpfwo0pNpnjmuW773wM/QYrr9N8E6Rp21o7C2iI/
iEY3fn1rXk1COIYQBfpWfPqvX5qAMLxFDFceM9KsYh8trbyXJI9SQo/ka1I7X2rI0x/t3j67
c/NssYwvt8zV2Udp7UAczpn/ABKviCoPEep2m3J6b0PA+uK7S5gW6tZbdwCsqFDn3GK5XxpZ
yWum22swf63S7hZ/+AdG/Surt50ubeOeI5SRQyn2IzQBz3gGZm8MpaPndYTSWxJ6na3B/Iiu
lrlvCw8jxJ4ltc4UXSSquf7y8/yrqaACiiigAooooAgu3t4Ld7q5A8u3UyFim4qAMkjHP5Vw
Nhqlt4f+I8wM6nTPEUaz28275DJ3/OvRGVXUqwDKRggjgivF/FlnHos8nhrW2dNJlkM2lX+0
sbRj1U+q/qKAPaaK8Z034g+K/CtokWqaeutaegxFewuSGHb94AQfoRmro+OT3B8uz8MTSzHh
VFxu5+gTmgD0nW9Yg0HTH1G6jleCIjzDEu4qCcFiPQdTXLa74XfU9e03xn4aniluYtpePftW
5j9m7HBI5/pXEa34o8Z+ILdrXU5bXQLGcbGhZCJJQewTmQ59gBUFrrHiH4X3nkwzDU9IbaWj
fjy2IB2kZJifnoevv2AN7xr4S1vQvF6eMvDNsbnDiSaCNcsrYw3yjkqwznHPJrqLbU/DfxL0
o2UnmRXcOJGgYmO4tXHG5T7E9Rx0z6VV0v4w+FL6ENdzzafJj5kmiLDPsVzn8cVHq/xj8MWE
J+wPNqUxHyrFGUXPuWAI/AGgDQ8e2mhx+CpT4hYXBgi2wTOAJWlxgYx3JGSBx+VeI6JpDzrb
OdBmv3ui32dWuxGsuDg4XGTjHY1eu9Q8Q/E/xZBZzZX5iFhRSEtkz8zEfzJ5PA9K9r1DwJom
p+GrfQ54MRWqBYJU4kjOOoPv39aAPP8Awn42PhnXZtN8SWy6BaRR4jtILU7C395j8zscd8kG
url+KmjzvL/ZUct1b26F7i7dDHFGMcDkZJJ4xiuYvvht42t3WG11m11SzjP7pL9RJsH+46sB
+FaGjfCi+uJI28UalHLbRNuWwsl8uEn1IAUfkPxoA8auL6e4vbmeN3jNy7MyqxGQTnB9a6vw
t8OvE2vgRmCTTtPkIMk06lN468Dq3t2r3qx0HR9MYNYaVZ2rAY3QwKp/MCtCgDM8P6BY+GtI
i02wTEcfLMfvO3dj71p0UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXj/AMUPAUtpO3ijQVaNkbfcRx8F
T/z0X+v517BTWVXUqwBUjBB70AcB8NviKniW3Gmam6pqcS/KxOPPHqPf1qpfWVprninxNHeR
+bFuggQnqm2PdkHt8zZrlfiP4GuPC2pDxBom+OzaTcfL4Nu/t7E/lTfBmu6t4h1C5sYJLVNR
vJTPJPcNgEBVX5VHU8E4oA047u7tGn0LUpDJL5bfZ7g/8t0x/wChDvWn4Yu9/hjT+fuwqn5c
f0q3qnw01XULTzZtfMt5Bl4AkCoobHA9cGud8I6T4mk8MJc2KwXUcUkiPav+7kUhjkA9D+NA
HTvce9cHYeG7PWLm7v7mIyF7hwAWOODW/DqyTTPbyxyW11H9+CYbWX/Ee9XPBFp9osrtQP8A
V3cgx6c5oAgsfDlnbY8i0iQjuqDNbUGl9Plrft9K6fLWhFp8cY+bFAGFBpf+zWlBpXqtaO6G
IcAVFJeAdDQA5LOGIfMRTzNHGPlArPlvPeqkl570AUviDeE+CtSVTy6Kv5uo/rXnlt4F0oqp
eB3JA6yN/jXVeM7gzaGYs8PcRKR6jeK2rbTPlX5e1AHHW/gbRwR/oKn/AHiTWtbeDtIQDGl2
31MQJrroNL6fLV+KwjjGWwKAOZtfDNhHjZYwL9IwK2bfR0AH7pR+FaeYohwBUUl2B0NAHJfE
aWDS/C3klvLN7MluWUdFJy3A6/KDWDrPje70PTbeSPw/cw2bEQwPcMI84HA28nGBVr4g6/Hp
WtaHdy2RvRbvJKIQeSwGB2PQkH8K47xb4n17x0LWL+xhbxWzl1AzyT65oA7KQ+MX1/8AsYwa
WlwbX7VnzXK7d23rjrmpZtB8aLGZHXSNoGSTO64/MVyEsvjzV9TXU5dQW1uRCYA8WEYITux8
o9aePBOqai+/U9cuZyeuCc/qaAL1trdz4Y8WW2p6n9hMDp9mn+z3iyFVJyG2jng16tpmt6fr
Nit7ptwtxbsSA6gjkHB68143d+AdOtbnTrRfNlnvLkJl3/gHL/pXqmm6fY6LZLZ6fAsEKnIV
fX1oA0rsR3VtLbyjMcqFGHsRWJ4Eu3is7nQblv8ASNLkMa56tEeUP5VoNNXNavdjw/4gtfEY
yLdh9nvsf3D0b8DQBsaH8/jnxA6jKqsKE++DXUVy3gZXuoNS1twR/ad2zx+8a/Kp/HmupoAK
KKKACiiigArO1zQtP8Q6c9hqUAlibp6qfUHsa0aKAPILn4Qa9pV00vhrXzGjHgSO0bKPqvX8
hVi0+HXjm6Jj1TxdLFCeoileQsPxxXq9FAHMeG/AGh+G3FxDE11ed7q4O9/w7D8K47x2umnV
5YvEVrLpUsuRa6vZKSkikfdlXvj/APVivWKgvLK11C3a3vLeO4hf7ySKGBoA+cLnR1tZPNhl
0bV4G+6yS+SQPUrlcH862vDPh/xL4kti2j2Wn6TZhjG10kY3nGM7X5Y9exxXrUfgDwpFN5q6
Fabgc4MYI/Kt+KKOGMRxIqIowFUYAoA5/wAH+CtO8H2JjtszXMvM9y4+Zz6ew9q6OiigAooo
oAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAIbq1gvbWS2uYllhlUq6MMhga+e/HPg698
C65He2DyCzeTfbTqeY2HO0n1Hb1r6Kqlq+k2euaXPp1/EJIJlwQeoPYj0IoA5P4efEO38VWo
sr1lh1SJfmXoJh/eX+oq5p3/ABIPHd5px+W01hftdv6CUcSL+PBrxLxL4c1TwJ4kVEldNreZ
a3K8bhnj8fUV6Ba+MR4t8NxXJ2x+INDkFyIxx5yD7+36rnI9qAO18aeG7HWNIuLuSMx3lrE0
kM8fDgqM49wcVzXwoN0llqBv7ZkM0qzRvj5XBXtXf2lzb6xpMdxGQ8F1Fn6hhXCaLq6aDp97
pWoyiN9KkZee8ecqR68UAdvLepGhJIVR1J4Arm7rxtZm4Ntp0VxqdwDjZapuAPoW6Cqun6Nq
HjEi91Yy2ekk5hs1O15h6uew9q7Sx0+z023W3sraOCJRgKi4oA5L7V4wvAWt9Ahtx6XVzg/o
KxvEeveJfC1lHe6tplmYJJBGDBOSckE9D9K9Przn42/8ija/9fq/+gtQBTn8VXVoLX+0tFvL
YXa7oSoEm/jJxjnpzT4PEVhfErBdKXHVG+Vh+BrX1rFpa+DtUP3Le4ihkJ6KssRTJ/EitbWP
D2havHtu7CIt2kQbXX3BFAHBeJbkHR3cn/VSRyfk4r1KBYUgRuuVB/SvMde8E6jbWU8elXf2
23dCPIuD86/Ru/41f0Xxyk2j2lnHbXN5qkcYjltolyysODk9B0oA797oLwOKrSXnvXn/AIs8
QeLdB0pNRuLK1tIpHCKm/e/Pr2FbcOheL7i1iuU1iwbzEDhGgI6jOM0AbUl571Vku/euc1PU
db8PRiXXdNC25YL9otX3qCemR1p0Gr299D5ttMsin0PI+tAFDXV/tHxdYREAiK2kYfiVrVt9
I6fLVTSIxfePIEPaykI/76WvQI7GGEfNigDn7bRuny1q2+jhQNwAq+08UQ+UAVVlv/egDmdR
jjf4g2sK4ZLGxMh/2XdsfyWthpveubtpzL421uUnOI4EH/fOf61qtN70AWWm96qX0UV9Zy2s
6ho5VKsDTGmqJpvegC98P9UY2cugXZ/0rTTtU/8APSI/db+ldhXlOozT6bf2+vWIJntDiVB/
y1iP3lr0zTtQt9U0+C+tXDwzoGUj+VAFqiiigAooooAKKKKACiiigDK8R6w+h6WLxIVlJuIY
drHH+skVM/huzUHifxA/h/8AsjZbrN/aOqQ2LbmxsEmfmHqRjpVX4gWjX3hY2yxSSb7y1DLH
ndt89MnI5GBk5HSsHxb4Rs9PufDVxpdvfSSLr1qZN11POFjyxLEOzAAYHOPx5oA763u7a6Mw
t545TBIYpQjA7HABKn0OCOPeoZtX022iupZ7+3jSzIW4Z5ABESAQG9Dgg/iK8/N/qejN4ols
bi4jvG1SSW1s/sDSrckpGByBnBIIyCMYzUd9ZXw8SXeq3dvO1hb65bT3NusJcY+zKvmDAywV
yM4zjGe1AHeL4m0JrKa9GrWgt7dgs0jSgCMnoGz0zkdaSx8UaBqc5gsdasbmVULlIrhWIUdT
welY+nuuqfEWTVdPVjYxaZ9nnn2FUmlMgZQM/eKqG57bsd6yn0zUrv4ZeI7G0hkW7nu70xxl
SGdTMxwB/tLnH1oA7Cw8Q6Nqk/kWGp21zKVLhI5ASyg4LD1Ge4qb+1tO/s/+0Pt0H2Tds8/z
Bs3btmM9M7vl+vFcrfXlpr2teGF0WNy9ncmeVvIZPs0PlMrI2QNpJKjb146cVg/2Tq3/AAq7
Hn3G37fu+w/ZxnH27Oc43Yx8309qAPQ7/wAQ6Npc4gv9TtraXZv2SSAEL03H0HuaNQ8QaNpK
wtqOq2loJwWiM0yqJAMcjJ56j865y0vrTQde8THWo5EN3Ms0LmFn+0Q+UqhVwDnBDDb7+9Ye
m2mp6VD4WF1cT6a8Wm3Ss5tTOYlaSNkiYY4IXA5/umgD0F9d0iPTF1RtTtfsLcLcCZSjHOMA
5wTnjFJDruk3FmbyLUbZ7dZRC0gkGFckAKfQ5IGPevPtNimtLfRL+6s7g6fY61dPNO0DKZRI
rhJzHjKrvb0469K0PFDRa3pOqPotnLHJJeWSm/SInzmWVfmCkfMEHU9O3agDtZtX023e5Sa/
t42tEElwHlA8pT0LegPvTLDXdJ1MzCx1C3nNuAZVSQZjBGQSOwI71wc00ugeErvTrjRjcanb
3ccl3PLA86XILj/SuDl8YB25ypAHAxRmLVvE2sJeXd3cWd7oRtTfR2TRpkMxZU4wSFceuTkd
sUAdrZeKvD2o3iWdjrdhc3EmdkUNwrs2AScAHngE1rV5vpNv4kfVfBk2qx24gja42RQ2jRvC
vkOFMh3lQSMcADBOMmvSKACiiigAooooAKKKKACiiigDh/izNo0Xg6VdUQPM5xaAfeEnqPb1
ry7TvAWrudJlkufsVxqUcjWpOQcqAQG9Mqa774zaNPPpdjrtuPM/s2X95GRkbWIwSPqAD9a0
Nf1SDWPAFh4mtGVWspIroAHkYO10/In8qAOY0Lxdrnw7hTRvEmkSvaRsfLuI+cAnsehFaPiH
UPDXin7N4g0q5huLyxYPNZyHa08Y7EHqR1FdlZ+JPDXiO3EC3lpceYvMEpGf++TWFq/wk8M6
qTNZiSwlPIaBsr+R/wAaAOx0rUbbVdMgvrNg0MyArjt7VbryaHwD468Lhh4c11J4N2RC525/
BuPyNS/8Jj8R9G/5CnhkXaJwXiQgfmMigD1SvOfjb/yKNp/1+r/6C1VYPjTDE23UvD97A3+x
g4/PFc/8RfiHo/ivw9BZ2STxzR3KyFZUxwAR1/GgD02/0f8At74frpoOJJbKMxNnG2QKCp/7
6ArJ0bxB/aWhQXk58uUJtuA3GyReGB9OQaZpXxS8IxaXZwSakyyJCiMDC3BAAPaucgh0vxX4
8uNN0nVA2kXy/brqNMqxcEBkH+8SGP40AbVqmpeNp2SzlkstGQ4kugMPceoT0HvWnfeDv7DE
Gp+FIhDeWi4khJOLtO4Y/wB70NddBBFawJBBGscUahVRRgACpKAPIPibr9r4h8LaVJb5SRrs
pLC/DRuMZBFer2C7dPtl9IlH6CvJ/jFpllZ6npN9bQH7TdT/AL6NOkuMYOPU9K9O0DV7PWdJ
hubN8qAEZDwyMOCpHYigDG8bKs154ft5OYZdRXep6HAyKo+I/Bdnclr7RnFjqA5yv+rl9mH9
aufEdZYfD8OpW6F5bC5jmVR6Zwaq23hzXvECJca1qRsLWQBhaWR+Yg/3n/woA4zw5rsen+NS
2rMtlLBbPHIHbjJIxg9811tx8QtCSUR/bwzMcAKpOatap8ONKNikmkW6QajbN5kM0uZPMYdn
z1Brh21Ea18XNASSy+w3FsgjuYNoAWRS5IHqCMYPvQB1J8Z6PIQo1CJWJwFc7SfzqZtRSRdy
SBh6g5pfiXZWTWejxfZYd82pxhiIxkoEckZ9OBXMT+HYIyZNMuJbCTsqNuQ/VTQBPY3AXxdq
ascGeGJ198Ag/wAq2Wm964Sa81DTfEFlNfwgE5gaaP7jqen0Oa6trlP76/nQBbaWommqo11H
/wA9F/OojdRnpIv/AH1QBbaUEYPQ07wdrX/COa1/ZFw+NNv3zbsTxDKeq/Q1nG4Q9HB/Gqt9
FHe2zQydG6EdVPYigD2qiuN8AeKn1S2bR9Scf2lZr94n/Xx9nHv612VABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUV53pfiq/0e716fVp5Lu1ee7awTGWV4ZmTyR9QY9o/wB6gD0SivKLfV/EkOjNp19f
XV5dzeIjZTPbOsUuzyFkMcbMwC/NkA5zjOOcVt2EOrR3eqWMz6no+mNp4mimvdQinltpVY5Y
ESO2wjB54+UjjPIB3lFebaZ4pvdT0LW9Y1XV20mS1tkhiijiY+UGA23HlsAWMhPyjoMY65q9
os11ZeM7CzWPV7WC8s55JYdTvRcNIyFNrAb32H5m6EZz04oA7uivNLbxRr0vgvw/LJY6hE9x
cWay6i00JWUNIobgOXwwJH3e/artxruqXE+vaLYXbi+N/IEmI3fY7ZYYmZvruYhR6tnoDQB3
1FeVSeLdcs4dBkjumYXmgJJc3E3zR27NJGDcOo5O0Mfz5wMmt7U0Q6jp+jLf61qjpZ+c0Fnc
iF5AzYE8k29OOCAo9enAoA7eiuc8CXt3feGhJeTPM8d1cQq8jh32JKyqGYfeIAxnviujoAKK
KKACiiigAooooAKKKKACiiigCvf2UOo2E9lcruhuI2jcexGK8W8I6Gr+J77wTrt1N9ntjI9v
b5wkjnjce54wwH1r3GvLPitZS6JrWleMrFSJIJRHPt43Y6Z+oyPwFAG94T0fSNe8J28Wp6Zb
TzWxa3kZoxvyhK8sOe1XG8CwWzb9H1jUtNYfdRJ/MjX/AIC+f51wmi/FjRdF1TVc2l3Na3l0
biNolUFcgZGCR3zXTWvxm8JTkCWS7ts95YCcf985oA1PsnjjTz+51DTtVjHaeNoZG/EZFH/C
U63Zcap4Svl/27JluF/Q5/Slt/iV4OuSBHrkC5/56K0f/oQFa1v4m0G7IFvrWnzE9kuUJ/Q0
AZC+OvCl8RBe3CQP3jvoDHj/AL6GKuxab4T1aItDZaVcqerRxxn9RWtLFaX0IWWOG4iPIDqH
U1jXXgXwvdyeY+jW6P8A3oMxH/xwigBH8B+FJSWbQ7X5vRSP5GuI8T+DdQ8J+JbHxF4M01pU
QFZrWIF8HBB464IP4EV1x8CrBzp3iLWrMj7q/avNQf8AAXB/nSnSPGdp81r4ntbz0S9sQo/N
CP5UAcjP8Xta0pVGs+EZrXJxud2TP4FasWvxx0h1BudJvo894wrD+Ypnjrwn428VWVtDcQaX
I1s7MrWs7LnI6EOPYd6n8K2+p+E/D8Wk6r4Pvb4IzMZITDMDk54XdxQBynjbx5pHibWtEnt/
Oigs5g83mJgr8wPbOeldDf8AjLw7p2qHXvDmqxMZWH22xYFBOP7yg4ww/WuI/sDUV8ZC/wBS
0K/h05rku/mWD7dnphQR+VXPiMvhN7W1bwzaCGQOfPHkyxtjHHDgDH0oA9XvfEPh7xN4ZuYL
fVrY/ardgEMgDg46EdQaueDtSXUfCenTvIvmeSEcZ6Ffl/pXh9jo3hSXwFPfXWoKmtqHMVuL
gDd/dypFU/BeiWutXN0l5rq6QsMW9JDIF3tnpgsKAPpgEHpXjvib+0ZPjZC+jLG17b24dUk6
SbUYlfxHGfeuK0bUvEVzriaXa+Jbq3BkKiWW6YRqB3PJGOKta9L4i8IeJ7fVJNbtr6/kiJS6
gYSjbyuDkdcUAdh8RvFMWo+HtG1eyMkU0F06SwumTBLswVcHoRzj1rj4dS8UXYG6y1KdZBlP
JXZnPQ/cNWL7SvHHii0GrHSVnh1BFLSW+399tPysyhuGHIzgcZq1Z/CXXfIAutIdpe5GoxIP
wG1v50AUpNO1+7j8uTwxq0o7ieZyD+G0VAbPWtFtQ+oeGVeKR9qS3jyjZnoCQ4AH1rb/AOFS
6sDkaO4PY/2rH/8AG6QfCHxJKvKRoD/A9/k/omKAGL4Y8V3ahYvCOkoCMhhIRkfUy4pX+H/j
Gc7joelw44wkyj+T1Ivwh8URj91JCh7EXpGP/HKnHwf8XkAnWrQexu5eP/HKAKS/CjxdI3H2
OHP8S3HT8jV62+EvjLBP9tWseOgaZ2/9lNOT4SeNI+I/ENtGD123c3/xFVNTs/F/w3urG8l8
RrdefNsFsJpHDDvlWGMds9eaANOD4SeLIrpLoeIraKZQQJIy+5QRg4O0V6xpltNZ6VaWtxMZ
5oYEjklJ++wUAt+JGasRsXjVypUsASp6j2p1ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVlP4Z0aRIlksU
cQ3rX8e5mO2csWL9fVicdPatWigDKm8M6PPa3ltLZBor24+0zDe2TLgDeDnKn5RjbjGKgTwb
oYtri3ktprhbrZ573FzLK8oU5VWZmJK5/hzjrxzW5RQBmah4d0jVJXkvbJZWktzbP8zANGTn
aQDg4IyCeR2xVOy8EeH7C5tLqGzka4sjm3mluZJHjG3btBZj8uD93p7Vv0UAZo8PaUuk2ulC
1/0OzaN4IvMb5DGQyc5ycEDqfrTrfQ9Mtbq/uoLRUn1Eg3UmSTJgYHOeBjsMVoUUAZlr4d0m
ykt3t7MKbaz+xRZdmAgyDswSQfujk88daov4F8PMbQpaTRNZI0cDxXcqMqMclMhsleTx0HQY
FdDRQBn6RoWmaBBLBpVotrFNIZWjQnbuIAyATgdBwMCtCiigAooooAKKKKACiuT1bwtrf9py
6poPiS4tJpTua2nAkgJ9AO361UHiLxvpOV1XwxFqEa/8t9Omxn32tyaAO3oriZPiDfzJ5Vj4
P1h7o8BZ4vLQH/eqvb+CNW8QO+p+KNXure7f/U29jNsS2Ht6mgDvqK4g+HvG2indo/iVdSiB
/wCPfVE3HH++Of5U4eLfFtsBHeeCJpJR1e3u02N7gHJH40AdrWT4o0dNf8N32msMtNEdns45
X9QKwm8T+NJVBg8DNHkZzLfxnP4CkW/+JFxxHpGi2vvPM7Y/75oA+dpI2ilaNxhkJUj6U2vU
NQ+DvijUtTnvZbjS4zcSGRxG7gKSecDbV/T/AIEcq2pa1x/ElvFg/wDfRP8ASgDx+tLTPD2s
6yf+JbplzdDpujjJUfU9K9/0f4X+FNHKuuni7lH/AC0uj5n6dP0rrI40iQJGiooGAFGAKAPl
bUNG1zw9IPttld2JPR2UqD9GHBp1v4q8RWo2wa7qMaj+Fbp8flmvqae3huYminiSWNhhkdQQ
R9K4/VvhP4T1RzItm1lI3VrV9g/755H6UAeO23xM8ZWv+r12Zv8ArpGkn/oSmtK2+Mvi+Ajz
JrS4x/z1twM/984rqbv4D27OTZa7JGueBNAHP5gismb4Ga2pPk6nZyem4Mv+NABB8ddcU/6R
pWnyf9c96/zY1pQfHoYAn8O892S7/oU/rWK/wQ8TDGy705vrK4/9lpv/AApHxT/z8ab/AN/n
/wDiKAOst/jpojf8fGlX0f8A1zKP/Mir8Xxp8JyfeW/i/wB+Af0Y1xMXwO8RMR5t9YIO+12b
H/joresPgRZpzqOszy+1vGE/nuoA6D/hZngG7y1xex5PB86zck/+OmkHir4ZXPDSaU2Of3ll
j+aVnn4HeGyMC+1Ee4kT/wCJqhc/AizbP2XW54/TzYg/8sUAbjax8K2OWj0In1Nkv/xNVLiX
4RXX+sXShzn93G0f/oIH5Vw2s/BzxLpuXsvK1KIf88jsfH+6f8TXNHwb4mWTyzoV9u6cQnH5
9KAPWJpvg95hLrp+T/cjkx+gxUTT/BzH/LqvuiTg/mBXC6X8J/FupMpexSzjbnfcSAfoMn9K
6yy+BA2q1/rhyeqww4x+JP8ASgC4118HVGTMn4G6NN+2/Bv/AJ6j8rupZfgVo5gAh1a9WXuz
hGX8gB/OsLUPgXqkQB0/Vra59RMhjx+I3ZoA1JdS+D0ZG1Xkz/c+08fmRUf9rfCD/n3m/O4/
+Krj5/hP4yhcquliYD+KOZMH8yKqS/DfxhCcPoc/TPyujfyNAHaNr3wkGf8AiV3bY7Zlwf8A
x+qvgnw1a+L/ABi+twaYljodlIPKiA/1jDoDnOfU/lXGxeC/EInUT6HqAjB+fZCScd8V7BpH
i+LRNMg06x8G65HBCu0D7NyfUn3NAHoNFcSfiBqD8w+DNXdfV1CH8qltfiTpn2mO11Ww1DSJ
pGCr9qgOwknAww6/lQB2NFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFF
ABRRRQAUUUUAFFFcxrPjKTR9Se1Og6hcxoAfPhTKn6UAdPRXFf8ACwrpziDwnqshP3QVC5/O
kbX/ABzqWU0/wzFYBhxJezA7ffAoA669v7PToDPe3UVvGP4pHCj9aybbxz4Xu5vJh1u1L5xh
m2j8zgVk2Pw/W7uhqPiq9fWLzqI24hj9gtbl14S8PXkHkz6PaOgGAPKHH0oA1o5EljEkbq6M
MhlOQfxp1cTJ8O309zL4a1y90tif9UXMkR+oNINQ+IOkHbdaZZ6zED9+3by5CPp0FAHb0Vxt
t8Q189INQ8ParZyOwXiHzFBJxyR2rsQdwBHegBaKKKAKGr61p2g2X2zU7kW8GQu8gnk9uK5m
T4mWM/y6RpGp6k/YxwFUP/AjXYywRTqFmjWRQcgMMjNKkccYxGioPRRigDi/7W+Id4rXFtoO
nWcSciG5mJkcemRxVjTPHbyX8Oma1od9pl7K4jXKb4mY/wC0K6+mlVYgsoJHIyOlAHMRaTba
t4i1pbuS6PkzRiMR3LooUwocYBx13H8adqfg/R00q7eOGTesDlSZnODtOO9WtOGzxlrK/wB+
G3k/Rl/9lrWvkElhcIejRMD+RoAraDJ5ug2MnPzQr1+laFZPhZi3hjTievkLWnK4iieQgkIp
bAHJxQA+iuQi+J3hveY7yS5sGBwRdQMlWZPiN4RjTf8A23A3HAUMSf0oA6as3W9f0zw9Zm61
O6SFP4V6s59AO9cvN411jxA5tvCWkSlTwb68XZGnuB3q5o3gOCC9Gq67dPq+p9RJN9yP/dXt
QBb0zx94Z1UhIdUjhl7xXH7th9c8frXQxyJKgkjdXRujKcg1mal4Y0PVxi/0y2mOMBjGMj6G
szTfAGk6Pq0N/p013B5RJMHns0b5BHIP1oA6iiiorieO1tpLiZtscSF3PoAMmgCWmrIj52Or
Y4ODnFfP/iLx5qvi3V5IIbiS205WxHDG2Nw9W9TW3ofhm5lhFzbXE8MqDIkjkIIoA9norlfB
/iO5v5ZtI1Mhr61UMJQMecnTOPUd66K+nltbGeeC3a5ljQskKnBkIHAB96AJJ54baFpp5Uii
QZZ3YAAe5NNje3vIUnjaOaNxlHXDAj2NcQvhzX/GNwlx4qZbPTozuTTIG++f9s9/pWn4C07V
dC0+60TUIf8AR7KYizuN2fNjYk/p/WgDqqKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACi
iigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAEpaKKAPOfiZ8Q5vDrppGlEC+lX
c8p58oHpj3riNHh1XW5/PudRupZWOS3mmsb4jtKvxB1Qy54m+XP93HFavhXXo7Pa2RxQB3ul
a7qvhq+htNYuHurCZggll5eEngEnuteiV4l4o8TJqVqy5BYjAr2LS/N/smz8/PneQnmZ67to
z+tAFuiq95qFnp8LTXlzFBGoyWkYDiuGvfilG+r2Vpo2nPeW1xdpbNdvlUJY4+X170AdMj7P
HM6cfvdNiP8A3zJJ/wDFVtEAggjINYk6lPHFm+OJdPlH/fLp/wDFVuUAYvhBgfCungdVi2n2
INal1eW1jbtcXU6QxLyXdsAVkeDT/wAU7Ep/gd1+uGNeL/EXxXceIfFMtisxFhaSFI0B4Yjq
xoA9Zk8ceDLibZJe20pzje0W4fnitixsNCuYxd2NrZSo/SSNFINeU+EdFtrxVV9oz61uWsw8
G+JYPIl/0G6kEVxFn5Rk4Dj0INAHpiIsahUUKo6ADAp1FZXiDUNT06yjl0vTDqMzSBWjDbdq
4PP5gD8aANWiuJ/4SnxkeF8HNk9MzcUral8Q70bYNE0+xHTzJZ95H4UAdrWB46jml8E6sluC
ZDbnGOuMjP6ZrFXSviFYE3EWt2V+8nL28se1VPop7Cur04XtzpSLq8EKXEiETRxtuTntmgD5
Z024Fvchj0r0vRvFwtLTYrgZGKo+M/hNqthfy3WhwNeWcjFhGn34/bHcVwMwvbC4e0nV4ZYz
tdHGCpoA9AsfFN3beLIr6wgS4kVGDIxIBB+leoeHfGdtrU4srmB7K9xkROch/wDdPf6V5T4E
htbaXzrhg8j/AHiew9K6Pxbd2kSx3dg3lzW7CSN1PIYUAesUVXsboXun212BtE8SyAemQD/W
rFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVTVL
W5vdPlt7S9eymcYWdFDFD9DVuigDihpXxCsQfs+uaffKO1zCQx/EcUq6p8QrZT53h6wugOrR
3YU/lXaUUAcV/wAJN40zs/4Q0buuftI24+tRvD8RtU3XQmsNI8sZitc+aZD6M3pXc0UAcPB8
Qp9L223irRbuwnXhpoozJE/uCK7O3njuraO4iJMcqhlJGODUjKGUqwBB6g96AABgDAHagBaK
KKAPN/id8OpvEbLq2lBTeou2SInHmgdMe9eOPo2uWFybeTT7qOXONhjOa+q6KAPFPAfw31W/
1CHUtfha3s4WDrBJw0pHTI7CvXNa06XVdLls4L6WxeTGJ4hllwQePrjFP1TVrDRbJ7zUbmO3
gTqznr7D1Ncivxa0KSfZBa300Wf9asXH1wTn9KALVr8NNEWZZ9Slu9VlU5/0uYsv4LWrr3hT
T9c0aPTcGzWCQS28luAphcdCPzq1o+vabr1uZtOuVlCnDrjDIfdTyK0aAOF0/Ttf0jxdpg1f
WE1GF454oW8va4yEJ3f98j8q7qsTXUxrGgzccXjR+/MTn/2WtugDC8IjbpMyDol3Mo9hvNfO
3iiwuNH8VX9tOpDpOzD3BOQa+jPDTDy9Sj7rqM+fxcmszxr8PtO8YRLK7fZr6MYSdRnI9GHc
UAeN6L4mNmgAfBFacGoXHifXrLToSWeWZcnrtAOSat/8KN17z9v9o2Pl/wB/LfyxXovgr4e6
d4PRp1c3V84w07DG0eijtQB11FFFABRRTGkjQ4Z1U+5xQA+ikBBGQciloAK8G+MPhi40/wAR
NrMUbNa3vLOOdr9817zVe8gs7y2e2vEilhcYZJMEGgD5asNYls8DJ4re0VdR8X6vDplqrEOw
8x8cIvcmvQtX8FfDOzuWlu72O0I5MK3QAP4HJqfSvFWhaXG1j4K8N3d+f4nghKqf95m5/pQB
6FBCltbxwRDEcSBFHoAMCpK4qL4hSafdJB4o0S50ZZfuTt88RPoWHSutsr601G2W6srmK4gf
7skTBlP4igCxRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFFFVdT1K00jTp9QvphDbW67nc9h/Uk8YoAtUV4refFbxBrl8yaMI9OtQ2E
JjEkjD1OcgfQD8TW5pvi3xZpyi41AR6pa9ZF8sRyqPVSuAfoR+NAHp1FVdO1G11WwhvrOUSQ
TLuVh/IjsfarVABRRRQB88fEzxHPrnjGW0Mp+x2T+XHGDxkdWx654rb8HWVpNsEpABrlviPo
0+ieNb3erCO4fzoXP8QPX9c1n2niS4sbYiA4lxgH096APT9YuLfwrrdtq9jKB5ThZwpx5sRP
zKfXjke4r1RJElUPG6up5BU5Br5r0SyfWbrzr1zPK55aQ7q7+LRNR8LwJqejTm3f7zQ5/dTD
0Zen4jkUAd14pOxNKl/ualF+oZf/AGat2uV1HVYNc8G2erwZVGubaQqf4D5yKwP05/Kup6jN
AGH4cJF3rKdlv3P581u1h6CNusa6vT/SlOPqgNcp4v8AivHpGovpOiW8d3dxnEk0pPlofQAc
sfxFAHo9FeU6d468YzYmMenzr1MZhZcj2YNx+RrvPDfiW28RW0hWJ7a6gO2e3kOSh9Qe4PrQ
BtUUUUAcJ8TvHknhOxis9P2nUrsEqzDIhTpux3Oenbg+mD5dp0VxrUjXmq3s05ALPJNITtHU
/QVofGxZV8cRM+drWUZTJ7bm/rmuYi1PbodzCjYZlA4+ozQBqWvi3WzPJY6Vqt3b2JOApk3H
8CclfoDXX6OPFMEX2u11m7ZhyVnbzUb2IP8AQivMdGuVgugW9a9V0jxXFbaeYgV+YYNAHZaT
qw8Y6HdWM0k2n3qDy7jyH2uh67kPofWuJ8Zab4S8KhY9Qu9X1i+lGUtpr0nI9WOOBVzwDftd
+N7poR+7a2/ekex4ry7xJqc2qeMb67umyxnZQCeAAcACgDqtE1AJMJrHwpowjB4SVXkbH+8x
P54r1Twt4qtNXzYNaf2dexLk2pxtK+qEdRXn3g68soQpmAI9Ks69q9vZ63ZajZALJbzqQAeq
k4ZfoRkUAer3FtBdwtDcwxzRN95JFDKfqDTLOxtdOtxb2VvHbwgkiONQqgnk8CrFFABRRRQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFeZ
fHK6mi8M2NsmRHPdZcg9dqnAP55/CvTa5vx74X/4SzwxNYRsFuY2E1uzdN4B4PsQSPxoA8F8
MXUcMy78cGvUv+Eis/7G8naucde9eMXVpf6JfPbXlvJbTxnDI4wf/rj3q9p9zquq3CWNhBJc
TOcKiDP/AOoUAe1/C26M+n6nEpJhivD5Y7LlQSB+JNd1XOeBvDTeGPDsdpMwe6lPm3DDpuPb
8OldHQAUUUUAY3iTwtpXiqx+yanBu28xyIcPGfUGvCviF4CHgqe1aG7e6t7rdtLpgoRjgkdc
59ulfR1YvirwzZ+K9Fk067+XJ3RSAcxuOhFAHz14d1YWci5OCK7S98ZedYCIyZAHrXO6p8K/
FemXTJDY/bIgflmgYYI+hORWt4Z+Euv6ldo+tg2FmpBdS4Mjj0GOn1oA67w+sp+EU87AgNK8
6D0UTbs/pmvRoTuhQ+qg1k63YwW3gzULK2jWOKGwkSJBwFAQ4/kK0bGQTWFvIucNGpGfpQBz
t1ePYzeKpY8iRIkkQg9D5IA/WvnjT592oGWVss7ZJPc19HwwJc+J9ctJM+XPbxh/xXaf0rwD
xZ4Wv/CesyW08beSWJgmA+V17c+tAHpnhjV7K2tcSqrZXvTtB1JB8Q7RrY4W4V4pFU/eGMjP
0IBryW31u4hTaCfwrqbFtU8OaHJ4quUeCecG308OMHLD5n/Bc4oA9r1bxf4f0ObyNR1SGGb/
AJ5gF3H1CgkUaV4u0DWp/I0/UopZu0bBo2P0DAE/hXz54fjN9eGa5dpJJGyzuckn1Jr0t/DF
k+jicuqyDlCpwyn1BoA6P4g+BovGeloInWG/tcm3kb7pz1VvY4HPb868OvfA3irTrhoJNEvG
PTMMZkU/iuRXvfgbW59Z0V0vH33dlMbeV/8AnpgAq34gj8Qa6SgD5ZvvCPiLSrSO8vNIuoYX
GQ+zOPrj7v44pmmQa1qUwtdPtJ7mQ8YjQnH1Pb8a+qCAwwQCPQ0ixohyqKv0FAHH/DrwbJ4W
02Sa+ZX1G6wZSpyEUdFFeTfEzwnc+HvEc92kTfYbtzJFIBwpPVSfWvouoLuztr+3a3u4I54X
GGSRQwP4GgD5Zs9ZmtRtBOK7HwFpV94u8QwTSRt/Z9pIJJpG6MRyF/GvT/8AhV/g77T5/wDY
6bs52+Y23/vnOK6azsrXT7Zbazt47eFPuxxqFA/AUAT0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAU7/SdO1RAl/ZQXKj
tKgaiw0jTtLTZYWMFsvpEgWrlFABRRRQAUlLXEfFfxFcaB4TK2jmOe8k8lXHVRjJ/SgCfXfi
h4Z0K5a1kuHuZ04ZbddwU+hNLonxO8Na3cLbpcSWsr8KLhdoY+gPSvnrT7c3d0A2Tk5JPevQ
dN8HfarMuI8gCgD3OiuV8Aajc3WjzWF7IZLjTpfJ3nqyEAqT74JH4V1VAFXU4vO0q7i/vwOv
Pupqt4ak83w1p0n962Q/pWl1rF8HPu8J6ev/ADziEf5cUAJbDb43veMbrKI/X5mFad7p9nqV
ube9toriJuqSKGFZu7b43Ix9/TlH0xI3+NbdAGFa+CPDFnOJ4NEs0kByreUPlPt6Vyvxr0+a
58I280EeY7S4DyADopBH9a9HqG6tYL21ktbmNZYZVKujDgg0AfKFpfT2w2QOUZj94dRXYeH9
DbVWHnO8jN1LMTWF4y0eLw94vvtOtwwhhkBj3f3SAf64/Ct3wvr6We1twBFAHZ6I03w/1Q+c
S+nXros+85MJ6BwfTnkeleo9a8N8U+JxqVjJGx3FkK49eK9rsFlTT7ZZzmURKH+uOaALFFFF
ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUVFcXENpA89xKkUSDLO5wAKAJa8++Muj3GpeEo7i
3Uv9im811AydpGCfwzVq4+K/h5LgxWq3N5g4LxR/L+BPWtrR/FOi+JFe2glzIV+e3mTaxH0P
UUAfNek3At7oE16jo/i2OzsCm4AFcGtfXPgvpGoXbXOnXclgXOTEF3Jn29Kk0T4P6bYTrLqN
9LfqhyIdu1D9fWgDW+HlvK2m3mrSoU/tGffED3jUBQfxO4/TFdfTURI41jjUKigBVAwAB2p1
ABWF4QBTRGiP/LK6nj59pGFbtYfhlj/xNIT/AMs9Rn4/3mLf1oAbP8vjm1IP37Fgfwb/AOvW
47pGu52Cj1JxXGeOfEMPhXUrLVpk34t5o41/vvxgV5ONc1jxZqLT397KVduIkcqij0wKAPot
HSRdyMGHqDmnV5LYaPq+j2y6hpt7NEyc7Gcsj+xBr0Tw1rieINIS8CeXKrGOaP8AuOOooA5b
4k/DtvFSpqOnFE1CFdpVuBKvYZ9a8ek8HeKbK5EDaPdrITgAJkGvqCigDx3wF8MNSbUYdV8R
p5MUDB47VvvOw6bvQA9q9irltc+Inh/Q7prSS4a4ul6xQLvK+xPQVHpnxH0LUJUilM1k8hwv
2hMKT6bulAHW0UgIIBByD3rxv4ofEe9j1KbQdHnMEcJ23EyH5mbuoPYCgD2D7TB5nl+dHv8A
7u4Z/Kpa+TI7nUppvNS6uDJ/f8xs/nXqPw28falFqMOh65K00U52wTP95W7AnuKAPYqKKKAC
iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooo
oAKKKKACvJ/H/wAWZ9Nv5tH0ARmWElJrpvmCt3VR6j1r1G9d47GeSMZdY2K/XFfJSsZbjdIS
zM2WJPJNAHb6d488cTSrKNYkkAOdjxqVP1wK9Y8FeNP+EhRrK/iFvqUS7mQfdkX+8v8AUdq8
88HWNtMUEmADXUNaQad4y0Z7JgztOYyFONylGJH6A/hQB6RXjHxr8RztqEHh+GQpCiCWcD+I
noPpivZ68N+Nuiz2/iCDVwpaC5jCFuysvGPyoAz/AAfa28jIJMYrsvENhbWNvFeWE/l3UHzx
yJwVPp9K8n0nWmsSATjFa934olu4xCjF2bgAdzQB7Nb/ABE8PppNpc3uoRxzyxBniT5mU9+B
75rU0jxVoeusU07UYZpByY84cfgea870/wAHxQeHI5ZAnmFcv65PJrz/AFxJNLv1ubSVoZom
yjocEH60AfTdFc34C8SN4p8KW9/Lj7QhMM+BxvXv+IIP410lABWHoK+Xq2ux4xi8Vv8AvqNG
/rW5WFph2+Ldaj/vCGT/AMcA/pQBw/x3TOk6S392eT+Qry/w/qC2kw3HGDXu3jvRbbX30vTr
klUnldN46qdvBH5V49rfwy8U6LeMkWnTX0WfkmtULgj3A5H40Add/wAJiP7N8jf8uOldD8J5
ZLi11a4IPkyXC7D2JAOf6V4c4urW6NrfGS2ZGxIrKdy/h617Z4E8c+D7XTbbRbWaWzK8BrpN
vmsepLDI59zQB6NXJ/ErxFN4b8Hz3Nq2y5nYQQt/dLdT+ABrqwQRkHINcV8WdFn1jwRMbdS8
lnILnYOrAAhvyBJ/CgDxTw4izXW6U7mZskk5Jr1iHSNMm0NjIUJK4Kkda8TsL1rOYMOldPH4
udbbZ5nGPWgD1v4d6rLcWt5pM8rStYSAROxyTGw+UE+3I/CvBtchnXxLfQ3WfOFw4fPXOa9n
+EVlcNYX2szqyreuFiBH3lXv+ZP5VW+Ivwzn1m+Ot6GEN0Rma3JC+YR3B6Z+tAHJeFvDyXoV
doya0dZ8OHTr+zES4lNwgQDrnIqHQrbxJpTBG0DU94OOLZ8fnjFd94f8N6lc6nHrOvqsbw82
9qGDFT/eYjjPoBQB2VFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFACEZBB7187/ABA8AX/hnVJ720t3l0mRy8cqDIhyfut6
Y6Anrx3r6JooA+YdH8QSWm1ATu6ADqa9b8CeH9Tub9de1mB7cRoVtIJRh8nq5HbjgA+9d1Dp
1jbzGaGzt4pT1dIlDH8QKs0AFUtV0mx1vT5LHUbdZ4JOqt2PqD2NXaKAPKL34EWUtyz2WuTW
8JPEcluJCPxDL/KsbxT8PrfwLY2Wp29xNeES7J5HUBVyOCB259zXuFV7+wttTsZbK8iWWCZS
ro3cUAeHjxk32PyvM4x0zXF6zqP22Y4ORmu/8UfB1tMWW9sdctYLFeSL9inlj03AHP5Vy2g2
HhG21RDr2ry3USMPks4G2P8AVmw2Pov40AetfBvT57HwKsk67Rd3Lzxg9duFX+amu8rO0PVt
I1fT0k0a5hmtowECxDb5YHAG3grx2IrRoAKxIAI/G94Cw/e2ELAfR3H9B+dbdYUuU8dQHtLY
MPrtfP8A7NQA7xAp+26K/YXwU/irf4VnfEnX5/D3g+4uLVttxMRFGw6rnqa0fEzFF0yQYyuo
RkZ+jD+tYvxY0abV/Bcxt4y8tq4mCgZJUdcUAfP1pC15dfOSxY5JJySa9A0jwh9stciPcMc8
VwOmziC6Vj0r1HQPFiWVoQGAyuDQB2Xw8vboWd3o147SNpzL5TsckxtnA/Agj8q7AgEYIyDX
GfD2OW8/tHW3TEd26xwEj7ypnJHsSf0rtKAPOvEXwZ0XV7trrTrl9Ldzl0SMSR/guRj88ewq
to/wP0myuhNqepTaginIiWPylP15JI+mK9OooAZDDFbwpDDGsccahURRgKB0AFPoooAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiuQ8deILmxFvpGnSGK7vQS0o6xRjqR7nOBQB0V1rOlWMvlXep2dvJ/clnVD+RN
T213bXsXnWlxFcRnjfE4YfmK8kvfBqQ6f9pcFmfkuxyWPua4u21zUfB2tpeabOygNiSIn5JF
7gigD6Voqlo+qQa1o9rqdt/qrmISAd1z1B9weKu0AFFFFABRRRQB89/FjxNcax4pl05ZSLOw
OxEB4Zscsfft+FY3h/RftjrkZJqf4kaRNpHjW+EiMI7h/OiY9GB/+vmp/CuqR2zIWI4oA6iy
s7vwXewa3BuWJCBcoOkkRPzA/Qcj3Fez15Jq+tN4itoNEtQGnvCIEAHQNwzfQDJ/CvW6ACsT
UNsfi7SJOcyQXEZ/8cI/rW3WFrg269oUn/TeRPzTP/stACeLuNNtn/uXkRz6c4/rW6QGBBGQ
eoNYvi5SdBZh/BNEx/7+KP61t0AedeI/g3pGr3b3en3L6dLIdzKq7oyfXHGPzqLRfgzZWcyv
qeqTX0anIiRfLVvrySfzr0qigBkMMdvCkMMaxxxqFVFGAoHYU+iigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAryT4l3f9neNbW4MilZLXaFDcqQ3OR26j8q7rxrr0uhaJutsfa7lxDAT2J6n8BzXn8/
ghdV0eS5uJnedvmM7Nli3rQBVvPGPm2AhL8AdM153rF4Lq4JByM1JqumXumStHLIGUHhlPWu
u+Gfw9h8U51a/uF+x282xoB96RgAcH0HNAHqnw0tZrP4faTFOu1zE0gB9GYsP0IrqaaiLGio
ihVUYAA4Ap1ABRRRQAUUVR1nVYNF0qfULk/JEucDqx7AfWgCh4p8I6X4tsRbahGQ6cxzJwyH
2rzv/hRt3FcFrfXo1izwGhO7H51NfP4i8TRNdXV3LBCeUt4GKqg98dTXKtr2v+E7wS2eoTFV
OWilYsrfUGgD1/wp4G07wsGmR3urxxta4l6geijsK6asPwh4ntvFmgxalAvlvkpNFnOxx1H0
5B/GtygArE8SMI5NImwPk1FOvujj+tbdYXi1f+JXbyf88ryBv/HwP60ASeLePDV0fQoR+Dqa
1omLRIx6lQay/FQLeGL/AAM4iz+RBrQs2H2CByePKU5P0oAnorxTxx8V9Rm1CbTvD0ht7eFi
jXCj53I649BXG2/jzxXZ3AmXWbktnJDtkH6igD6dorifh34/TxfayW90ixahbqC6r0kX+8K7
agCOeeK1t5LidxHFEpd3boqgZJrxDXPihrOv6o9vo876fYo2EMfEj+5Pb6V6L8Urv7L8PNUK
yiOSRUjXnBbLqCB/wHNfP+jXCwXQLetAHqGkHxTFELq11i6YryUlbejfUGvQfC3iMa/aSLNG
IL22OyeIHgHsR7GuC0jxVDbae0WV+ZcVZ8AX7Xfji6aH/Vta/vMdMhuP60Aeo0UUUAFFFFAB
WN4n8Uad4U0s32oP1O2KJfvSN6D/ABrZr59+MOpzXnjuS0kY+TYxoiL2+YBif1/SgDqIfirr
2pz5stNtYot3yq+5mI9zn+VdX4f8c/bruOw1i0Fjcy8ROpzHIfQE9D7GvM/B1xbRshkxiul8
XXtjPYZtsRugDIwPKsOQfzoA9WorP0G9fUdAsL2QYeeBHI9yK0KACobi6t7SMSXNxFAhOA0j
hQT6ZNTVDcWtvdxiO5t4p0ByFkQMAfXBoAih1XTriVYoNQtZZG+6iTKxP4A1brhvCw0/SPC+
saw1jAWsb2/l3LEoYKkjnAOOOBioNP8AF2rSDSbjzbm7ku5Y1u7RdHnjjiV+pSUqB8mQckkE
A0AegUVxdvqPijU9O1u/t760gNheXUNpCYNyyrE5A8w5yM4xxj174EMPji+n8RaOfJiTR7/T
raabI+eGWdnCc/3dyBfqwoA7qiuBl8d38PiTWv3MMmkWOm3Fxb7c75pIWVHyew3Fl/4Dmr82
p67o1to+o6hfQXcV7cQwXUCQBBGZeAYznJCsRwc5GaAOvoriNW1/XIn8WT2l3BFBoaK0KNb7
/MPkLIQW3epqzdeL5dO1qWG6CvbppEN0kUa/vJZ5JGQIvuSFAHqaAOuorz608batDp9jPqyR
LI2uTWF0ttA8uERX4UKCxOVHOOnarreMZ7u615bGaG3gsbOCSGXUYJLdUdy4YuHAJA2jHHJ4
zQB2lFcTYeJrw+In01b576BtOluRLNYPblZEZR8pIAdSG7ZxjrzUGh+N9TvvBEl1dRQjXCY4
4IwhEcrTgGFsddvzc/7jelAHe0VxGneNLk2+gXWpSQx297pU15dsqdGTy8bf++jx34qn/wAJ
xrcOh6zqF9bR2sllqNvEkAQu0cMhjOGA6vtft3oA9Dorkh4h1C78MSa/FeWFlbXTR/ZDcHIi
iLAFnI+9IRnCDocA96Xw74hub3xTeaQ91Jd28dmlxHNNZtbvuLspABA3LwCGAx15NAHWUUUU
AFFFFAHA/FtZY9FsL1FJjtrrdIfQFSB+prjIfGRSx8oScY9a9o1CwttTsZrK8iEsEylXU9xX
hXi34crod4Vs9esvKc5SG5nEcij3zwaAOY17U/tkpAOc1618D7KaDwveXcgYJc3P7sHuFUDI
/EkfhXG+EPhf/b1yJbvWLIwRt+8jtphI7D044Fe62NjbabYw2VnEsUEChURegFAFiiiigArA
8TeKrfw9GkaxG5vZv9VbqeSPU+grfryS+1FJ/H+pSXeD5MvkoD2VaADUPHfjGAmZVtIk6iPy
t2PxrI1z4lP4i0qDTr22Fvcx3Cu5Q5SQD+XNb/ie/sJrT9yoX5a8h1Nla9Oz1oA9a07xXDBp
hhyvzCuA8U6jHcyNtxzS6p4a8TaNBFNJZyy20sauk8SllIYZGfQ1T0nwl4h8R3Sx2unzsCcN
I6lUX6k0AejfAYyfZdaBz5e+Hb6Zw+f6V63WD4O8L2/hLQI9OiYSSE75pcY3uev4cAVvUAFY
vi7jw1csP4Gif8pFP9K2qyvFEfmeF9SAGdtu7fkM/wBKAF1wef4Yvjnrau2f+A5qvqMkyeCJ
ZIB+8+w5X/virN5+88Lz553WTf8AoFLooFz4ds1l+dXt1Vs9xjFAHh2geGPt8KsF3FhmoPEP
hr7GpyuCK72WwvvA9/Kwtnn01mLRTxru8sH+Fh2x61zPiLWDrUvl2kTzSyHCpGhJJoAyvhKZ
YviLZxoThklDjPUbDX0RXnPww8BT6C0us6rHsvZ12xRHrEp659zXo1AHzr8VPElxrXi66s/M
YWmnuYY488bhwzfXOfwrkfsdyqiVInZT/EozXR/ErRp9H8cah5qny7uU3MTkcMHOTj6HI/Cp
fC2qx2zLuxx1BoAwIpNSC7Vilx6lSK98+HHg9/DWlPcXjK9/eANIRyEXstcrd6t/wkLW2jWk
amS5dUOxQMLnLE/QZqt49+KV5a3jaL4emESW/wC7lugMlmHBC+3vQB7NRXzZpeueKpLj7TFr
N2JCc8vkfkeK9d8DeM7rVpTpWsIqXyrujkUYEwHXjsaAO2ooooAK8Y+NHhO5GoJ4jtIWkhkQ
R3O0ZKMOAx9iMD8K9nprxpLG0ciK6MMMrDII9CKAPk+y1OWzOATit/Rk1TxdqcWmWaOfMOJJ
McRr3Jr2m6+GvhG7nMz6RGrMcnYxAJ+ma29K0TTNEt/I0yyitY+4ReT9T1NAFiytI7GxgtIR
iOFAij2AqeiigAooooAzdO0K007T7mwBaaG6mmlkEuDnzWLMOO3zEVn2fhJrNbG2GtX76fYO
GgtDsAwv3FZgu5lXsM84Gc10VFAHEaV4P1CS21yC51K90+HUdSupHhiMZ8yJ3OGUkEpuXg4/
IGti58HabcJcRK0sMc2nR6eqREDykjLMjLxwwLcH2Fb9FAHPweDNKhaEHzJIotMfTTE5BWSN
mDMW7liV6+5qOLwhtFil1q15fQaawktIJwmA6jCMxCguV7Z+pya6SigDiLHwHqEmhXFrqXiS
/WXVFL6kkUduVkkdQr4YxbgMDA54AGKt6R4MC6lp2uazcy3eqWVqbZd2zy+Hcq+FUfMFcrn0
9+a6yigDAh8IWUMsMizzkw6pLqSgkcySBgV6fd+c479OabrPg2w1t9Se4uLmNtQhhjZonCmI
xMWRlOOuT+ldDRQBzMXg0/2vDq15rmoXd1FbvbHf5ao8bDGCoUc5G7I5J68ACpLLwTpdle6R
do0zy6Tai2i3MMSBVKqzgDllDPg9t5roqKAOXXwDpWdB8ya4lTQoykMbFdsv3SC4xzgqpGMc
gVauvCVld/2hvnnH9oXkN3Jgj5Wi2bQOOh8sZ+preooA5jUPA1lexXUMF7d2UVxOl0scDLtg
nVt3mJkHBJ6joevB5qzp/hf7Hr51ybVby7vHg8iTzNioyZyo2qoxg5/M1vUUAFFFFABRRRQB
y/jrX59H0yK3sm23l6/lRv8A88xjlvwFccPB8bac145Mkj8vI53Mx9ya0Pi2stsdK1MAmKJ2
jcgfdJHB/SuY/wCEyP2HyfM4x0zQBy2pPc6BqiXunTvb3ETZV0OP/wBY9q968E+JB4q8MW2p
sqrMcxzqvQOOv58H8a+ddb1EXkxwc817V8GLKa08C+ZMu0XV3JNHnuuFX+amgDv6KKKAOe8Y
eI30DT41tUV767bZbq3QerH2FePeJdK1vTpW1yVpLlbk7p5AuNreuB2rsvihO9n4k0u4fPkm
BlU9t27n9MVTuPF0culfZmIK4xg0AeZ3Ovzzptyav+CfCl74s16JVjYWsbhp5iPlUen1NZmt
SWz3JMESJk/wjFe5/B+KSLwFAZFK75nZcjqvGDQB20caRRJHGNqIoVQOwFPoooAK878W/F7T
dAvJLDT7c6hdRNtlIfbGhHUZ5yR7V0njvVZtE8Fanf25KzJDsRh1VmIUEfTdn8K+ZrWPzrlV
bnJ5oA9d0v413Us6/btD/cE8vBJlgPoRz+dehPqdl4g8J3V3YTCWCe2kAPodpBBHY15d4X8N
R38YAAziun8I2z6T4mvdFVj5F7bGTHZXHBOPcEflQB1mns1z4Ribqz2eOT/s07ws27wzYEf8
8hUfhYCbwjYpnrBtOO3aneEznwvY+yEf+PGgDYpiQxRsWSNFJ6kKBmn0UAFFFFAGN4l8LaV4
rsBaanCW2HMcqHDxn2P9K8+HwMSO4zDr7rF72/zD/wAer1qigDltH8G6f4T0u7l08PPftA3+
kS8uTjgD0Ge1fN7kteOZPvGQ7s+ua+ua8I+Ifwz1DTdTm1PRrWS5sZmLskQ3NCT1GOuPegCb
wbBauUEuMd66m5htLfxXozWTfMbpRx3U9a8j0/W5tOOyQMjL1BHNehfDrWtFu9YF/qurwRXS
gpbW0mVwT1YsRjPoAaAPYqKQHIyKhvJGisp5EUsyxsQB1JxQB5x49+LH9hX0mlaLFHPdRcSz
ScpGfQAdT/KuDt/iz4xiufON8ky5z5Twjb+mD+tcgWlvbxpJGLySuWdj1JJyTXZaH4WN3GNq
Z/CgD1jwH4/tfGNs8Tx/ZtQgXMsOchh/eX1H8q6+vE/Dmly6F470qSP5PMlaJx/eUo3B/IH8
K9soAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAp6t
pVnremzadfxCWCZcMO49x6EeteNa18FtdtrhzpF5DeWxPyrK/lyAe/Y/XP4V7jRQB4t4d+CN
890k3iC7iit1IJgt2LO/sWxgfhmvZLa2hs7aK2t41ihhQJGi9FUDAFS0UAFFFFAGB4x8KweL
dFayd/JnQ74JsZ2N/ge9eF6t4K8ZaVcG3k0q6uV/hktYzKrD1+XOPxxX0nRQB87+HPhhrur3
Kz6rA+l2CHdNNc/I23vhTz+JwK9M/wCFl+CPDsEOlWl1JNFbKIx9niLKuPfgH8K5r41+J7iO
aDw9bSFIygluMcFs9B9K820TTftswyM80AfSOheLND8SK39l36TOoy0RBRx/wE4OPfpWzXiF
v4avNMjj1OwdoLiD5o5F9fT6GvYND1IaxolnqAXaZ4gzL6N0YfmDQBF4k0ZfEHh2+0pmCm5i
Kox6K3VSfoQDXzBc2d3omqyWl9A0FxbvtkRuoP8AUe/evrOsbXfCWheJAv8AaunRzuvCycq4
HpuGDj2oA8Y0LxX9ihBEmMDrmvRPh/aXeo3k/iO8iaOOWMRWm4YLLnLN9Dxj6Ve0/wCF3hHT
p1nTTPOdTlfPkZ1H/AScH8q61VCqFUAADAA7UAYfg7I0BYz/AMsppE/JjS+Dznw9EuT8kjrg
9vmPFL4Y2pb38Iz+61CcY9t5IpvhEFdKmQ9Uu5VP/fVAG7RVPVNUs9G06W/v5hDbwjLMf5D1
NeSal8ctQe8K6PpVsIAcA3O5mb3+UjH05oA9nory/wAOfF2W4nSLxBp0dvG5wLm3ztT/AHlO
Tj3B/CvTkdZEV0YMjDKspyCPUUARXl5bafaSXd5OkEEQ3PJI2Aorhbr41eFYLloYo9QulBwJ
YYF2t9NzA/pXHfGrxHcXOvR6DFIy21oivKgP35GGQT64UjH1Ncd4f0sXkoJGc0AfQ3h3xlon
ihD/AGbdEzKMvBKuyRR9O/1GRVvxDqy6FoF7qjruFtEWA9T0H6kV5OfDd3pEMer2RMVxbfvI
3HGcdR9COK7/AMTo/ib4bXT2ilnubQSovTOMMf5GgD561DUr3xBq0l7fTtNPM2SWPQeg9AK6
fRfCn2yHiPdkelchaP5N0u4YwcHPavU/CniCCyjUnacDvQB1Pw8v720nn8PX0jyrDH5ts7nJ
C5wV/DjFd2yh1KsMgjBrgPCU39s+MbjUIlxDawFCw6FmPT8s16BQB86+NfBV54R157lYWfS5
pC0MyjKpk/cb0I7ev510HhfxPZ6ZEJZZI1CjqxGK9okjSVGjkRXRhgqwyCKzoPDehW04ng0a
xilU5DpboGB+uKAOY8Madca5r6eI7m3a3tLdW+yK6lWlZhgyY7LgkDPXJPpXdUlLQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA13WNC7sFVRkkng
CvOtc+NGiaZdtbWFrLqJQ4aRXCJ+Bwc1b+LupXVn4Xis7Rihv5vKdlOCFwSR+OMV49F4XleH
ftPSgD1fQvjRoup3i21/ay6cXOFkZw6Z9yAMV6KrK6hlYMrDIIOQRXybf6fJZPgg4r3P4N63
NqnhF7W4kLyWE3lqT12EZX9cj8qAPQKKKKACiiigDw343aRPD4ht9V2kwXMQj3dlZe1cj4bv
ktphuI4NfSOtaLYa/p0lhqMAmhfseqn1B7GvLr74HmGeSex1wRQKC2JYtzAfUEUAT3PjGCPQ
2iYrgLXT+D/Enh+z0Cw019ZtftKx5dWfaAzEsRk8cE4rzrwr4SXU5S885uArkRZ4UgHAOPek
8VeH4rHcoUAj0oA93VgyhlIIIyCO9LXjHwj8Y3cWs/8ACNXszS28wY2xc5MbAEkfQjP417PQ
AUUUUAYXh4FNR1uL+7elh/wJQaf4ZUJBqEY6JqEwH50mlME8Ta3EAPmaF/8AyGB/Sm+HDi71
lO4vnOPrQB598ddRnRNM05WIhk3SsB3I4FeaaDbJPcjd617R8W/Ck+v6HFe2UfmXViSdgHLo
eoH868P067axucOCpBwQeCDQB67Y+FbefSWlO3AXkGus+HtxJL4Z+zSMW+xXElurE5yowR+Q
bH4V5jp/im6uI0sbNHnnl+VIk5LGvXvCujvoegQWczBrg5knYdC7HJ/Lp+FAHjvxp0Sez8WD
VgjG3v41+fHAdRtK/kAfz9K5zw1qKWsq7jjBr6P1fRrDXdPew1K3WeB+qnqD6g9jXm918DbT
7TvsdYmhjJztkQMR7A0AV7vxU97pi6dbL5s037uKNerMeBV3U/ifpvg/T7fQ9Ph/tG5tIlik
fdiNSB0z3qzqPhDT/Afg/U9WtGkutQjg2pcTHlNxC/KBwOteH2yGe6G85LHJJ70AaWq3C69q
Ml9HpyWJlbc6W+Sme5AJ/rXb+E/hjeaxaRXn9uQizf8A54qS/uOehqTwv4ajvowABnFdV4Ni
fRPFlxpasfIuYTJs7B1PX8qAOx0XRbLQdOSxsY9ka8knlnPck9zWhRRQAUUUUAZviDXbPw3o
82p3zYiiGAo6ux6KPevC9a+LPijU7h2tbj7Bb5+SOFcED3bqa7n4yrLcrotkGPkyySu69iyh
AP8A0Jq5GHwcz2fmCPjHpQAzw78YNe026RdVk/tC0Jw4YAOo9QfX617ppuo22rafDf2cgkgn
QMjCvmDWtL+xSnAxivZfgrcTS+DpIpCSkVwwjz6Hk/rQB6JRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAch8SNIm1LQYriBDI9jMJjGOrLjDfoaxdIfSZdFL
7lLFflIr0ggEYPIrmNT+H+kX07zwNNYySct9nbCsfXb0oA8Y8WiHzHEeOvGK9P8Ahlpi+EfA
r3+rOLU3Lm4kMnGxMAKD78Z/GtPSvhvoOnXS3cySX06HKtcNlQfXb0rF+Id8bnxJp2jSNi2i
i+1SL2dixVc/Ta350ATXvxVRGJstGnmhHSSRgm4fSr3hv4m6Pr16LCZHsLtjhEmIIf6H19qy
9Ss9NXSFZGXeRyK8i14iG9EkLFWVsqVPINAH1JRWB4I1iTXfCGn38xzK8e2Q+rDgn9K36ACo
bxGlsp41GWeNgPqRU1FAHgGieIJNGzayZjlgJjcHsRwaq+IvEgvVYlsk16L45+FsfiC6bU9J
mW0vX/1qMPklPr7GuEi+DXiya4VJ/s0cZPMhmDYH0FAGb8MrOfUPiFpzRA4hczSMP4VUHr9T
gfjX0jXLeCPAtj4Ns3EbefeTACacjGR6D0FdTQAUUUUAYVoNnjXUB/z0tIn/AFI/pRoI26xr
if8ATyrfmtKzmPxwg7S6fj8nJ/rTtKATxHraju8LY+qc0AbNYGq+BfDWszGe80qFpW6yKNrH
8q6CigDK0jwxougg/wBm6fDAxGC6r8x/GtWiigAooooAy/EmkDXvDt9pZO37REVU+jDkfqBX
zDdWd1ouqSWt5E0U0LFWVhivrKsbXfCWieI1/wCJnYpK4GBKOHH40AeMaF4qFlCMSYwPWvRP
AFrdajez+IbtGRHTyrcMMEjOS1XdO+F3hTTbgTR2LTMDkCeQuAfpXWoiogRFCqowABgCgB1F
IzKilmIUDkkngViT+NfDNtOYJtbs0kBwVMlAG5RUNtdW95CJraZJo26MjZFTUAc/4y8Ot4h0
hVtyq3lrJ5tuzdCehU+xH9K41PEyafYPp9/btaXC8Mky4IPsehr1KoJ7O1uiDcW0M2OnmIGx
+dAHz7eWF74q1IWulW7Ts7YLAfKvuTXuHhPw/F4Y8PW2lxtuMYzI395jyTWpBbW9spW3gjhB
6iNAv8qloAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooo
oAK8u+LumXVtcWfiO2Rnjjj+z3G0fcGcqfpksPyr1GmSwx3ELwzRrJG42sjjIYehFAHzbN4s
d4Nm89KwGNxqt8kUMbSSysFRFGSSa921D4N+F724aaH7TabjkpG+VH0BH9a2PDfw/wDD/heX
z7G2aS47TTtuZfp2FAFzwjox0DwvY6a2PMiiHmY/vHk/rW1RXJeN/H9h4OgWNk+030ozHADj
j1J7CgDraK8Ef42+KDKWSCwVM8KYmJx9d1eg+BfibZ+K5fsF1ELTUAMhN2Vk9cH+lAHdUUUU
AFY2v+K9G8NRq2p3axu/3IlG52+ijmtDUb2PTtNur6UEx20LysB6KCT/ACr5jk1S68QeIZtR
1CTfNO+4+ijsB7CgD3C0+KehXD4khu4I/wDno0RK/jjpXX2l3b31slzazJNDIMq6HINeZeGN
MsJ7Q+cyr8vernhS+GjeLzpMMn+h3ysyx9kkHcemR/KgDq71CnjLTJO0ltMn1xtP9aSwO3xj
qqnq0MLD6YxRrRMfiHQ5B3klT81H+FFsNvje9/27ONvyOKAN2kpa4D4seJ7rRdIh07T3Md1f
kjevBVB1I9+QKAN/VPHPhrRpjDearAsq/ejU7mH1Aq3o/iXRteB/szUIbhgMlFb5h9RXzM2k
XTgyNkk8knvUNpd3ujX8d1aTPb3ETbkdTg0AfWlFYvhDXv8AhJfC9lqpULJMhEqjs6kg/qM/
Q1tUAFFFFABRRVa/1C00y0e7vbiOCCMZZ3OAKAPIPi/40ujqR8PWE7RQxKDcFDgux/h+leWr
bTOMhCa3vFup6fqnjbUNRt5TLazyhkbaRkYA6H6V1PhnRbHXLN3s5UkaMZdf4l+ooA5vwV4u
v/COtRNvdrKRgs8BPBU9SB619KqyuoZSCrDII7ivnLxFofkXAiiQtIzhVUDkkngV9DadbtZ6
Za2rtuaGFIyfUgAUAWaKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC
iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACvn3xHZz+IPGupzy5fE7RoD/Co4Ar6CrzLxHpZ8N+
KJtWljLabevvaXqIpD1DegPY0Aee6j4Ua3h3FMcelc/p0s+la7azwuUlimVlYfWvWvE2sWF1
ZgwhANvbvXH+D/Cdx4r8UxzLEw0+1kDzzdBwc7QfU0AfQUT+ZEkmMblBx6Zp9FFAFPWLH+1N
FvtP3BftVvJDuPbcpGf1r5VkiuNL1CS3njaKeBykiN1Ug4Ir62rkPF/w30bxbJ9qkL2d9jH2
iEA7/TcvfH4H3oA8b0/xU1vDtDkcV1fw3S48Q+MU1DBNvYIXZ+28jAH5Zq9bfAa2SdWuvEEs
sQPzJHahGP4ljj8q9K0TQtO8PaclhpluIYV5PcsfUnuaAKniFQLvRpjj5b9V591b/ClG1fGz
dAX04fiRIaZ4tJSwtJR/yzvYm6e5H9aJzt8cWmf47JwPwbNAG7Xm3xTsGl1XR7t1/cAPCW9G
JBH8q9Jqnqul2ms6fLY30XmQyjkZwQexB7EUAefDw3af2P5+UzjpXl3ia1jhmbbjg163deB/
EtuDb6dqdpdW2PlN0XjkUehKqwb68VW0j4TPJqCXviO7huFjbcLW3yUY/wC0xAJHtgfWgDa+
FOnTad4BshOpV7hnnCnsrH5fzAB/GuypFVUUKqhVUYAAwAKWgAooooAK8M+Keq3uu+KJNJhd
ltLHClB0Z+5Ne5147qttYj4i38RuoJjO4l+Rw2091ODwRQB5xPoE8Ue7BqLSNUvdA1WO6tJD
HIpwwzgOvcH2r2DxDpmnw2AaJlYlea8pl0ybU9fgsLKMyTTyBFVfrQB7d4Y8Hb7yDxBq08Vz
MVEltDED5cWRkNk8lsH0GK7aoLG1WysLe0Q5WCJYwfUKAP6VPQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUA
FFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFYuseMPD2gSeVqeqwQSf88+X
YfVVBIrO+IviWbw14ZaW0OLy5byYDjO0nqfwFfPz6be3bvcTO8kjkszMckk980AfSWj+MPD2
vy+VpmqwTy9o+UY/RWAJrar5H23FhcLIjNFIhyrqcEGvoz4beJ5fFPhSO4ujm7tnMEzf3yAC
G/EEfjmgDrKKKKACmyRpLG0ciK6MMMrDIIp1FAHPv4E8KyT+c2h2m7OdoTC/98jj9K27a2t7
OBYLWCOCJBhY41CqPoBUtFABRRXmfxW8eXWheXouky+VdzpvlmX70angAehPPPagD0Wa9tLd
1jnuoYnb7qvIFJ/OpuvIr568O6P/AGrNvuGM0khyzOckk121u9/4BmjnSSSTTSR9otWYkKp6
unoR1x3oA9QopsciSxrIjBlcAqR3FOoAxfFqg+HpnP8AyzkicfhItR3hB8Y6XIp+/byj8ODU
/ipC/hi/A6iLd+RB/pVWd1/tjw7K38ccoz9YxQB0NFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHl3xi8Y3WlQ
Q6Hp0xiluULTyIcME/u+2a8k0ezluLlZI3dHB4ZTgg12nxssJoPFkN6wJiuIFCnHAK8EVzXh
i6jhmXfjg0AdLc6f4gbTyzXYkQLn5o/m/MHH6V6P4C8J6Jpun2+s2ge5u7qIMbibBZMjlVA4
HORWFN4jsl0Joyq5C9e9dn4NtpbPwlp0My7X8reR6biWH6GgDbooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOE+K9k9xotjcbcxW10Gl
P90EFc/may9O8O2k2lNKWUEDpXpN1awXtrJbXMaywyqVdGHBFcNeeB9ZsQ0ei38ctsfuxXGQ
yD03DqKAPK/FdjFA7hccV6V8EdOltfCtzeyhlF3c/uwe6qMZ/MkfhVa0+FN5qN4s2v3sYgBy
0EGcv7buwr0y0tYLG0itbaJYoYVCIijAUCgCaiiigArkfHXj208HWqIIxcX0wzHDngD1b2rr
q8F8W2c+uePtSM2W8mXykHoo6UAVJvjD4weZnS6giQnhBbqQPxIzXc+A/iwNdvI9K1mKOC6k
4imThXPoR2NcLqHhFoLfcY8celciySafqEboSGjcMpHqDQB9aV86/FqGeD4g3byg7ZUR48/3
cY/mDX0Bps73Wl2lxJ9+WBHb6lQTXM/EDwHD4xskeJxBf24PlSEcMP7p9qAPIfDWvLZ7TuwR
W14g8WC+smR33fKRXPzfDXxjaXDRpo80m0/fiYFT9Oa7LwR8KNQN/DqXiTEcUJDpaZyXYdN3
oPbvQB6f4bgmtvDOmQXAKyx2kauD2IUZrTpOlLQBR1tBJoV+hGc20nX/AHTWHJN5jeFpgOCd
uM+qAf0ro71PNsZ4/wC9Ew/MVydud2j+FpO4uFX9CP6UAdnRRRQAUUUUAQ3V1b2Vs9zdTJDD
GMs7nAArjrj4veEbe5MK3M8wH/LSKLK/qRXn/wAZPE9ze+IjoUUjLaWSrvQHiSQgHJ+gIH51
ymgaR9tkBIyTQB9IaN4g0rX7cz6ZeR3Cj7wHDL9Qea0q8VttLvfCssWtWe5DD80ijpIn8QP4
V7NBMtxbxzJ92RQw/GgDK8T+GNP8VaU1jfJ7xyr96NvUV5JcfBfxJaXjfYLu0mhB+V3coT+G
DXulFAHmvhf4XT21xHdeIbpJ/KO5baLlMjoWPf6V6SBgYFLRQAUUUUAFY+t+K9E8PYGpXyRy
EZWIfM5/Af1qTxNrC+H/AA5faqw3G2iJUHoWPC/qRXzhZ3c+s6zLe30rSzTOWZmOetAHvWn/
ABH8N6hKIxdSW5Y4U3EZUH8en511CsrqGVgykZBByDXmGj6DYXOls0pTheh71q+AtTkg1C78
PySmSKJRLbFjkqucFfoKAO7ooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigAooooAKKKKACvPPF2iTaXrx8QW8JltZgBcqgyY2H8WPT1r0OkIBBBGQe1A
HlOu+JdPvNPAiaPhccGuT8MeELrxd4ijkETJp8LhppiOCPQepr26Xwxoc84mk0q1aQHOfLAr
Rhght4xFBEkSDoqKAB+AoAciLGiogCqowAOwp1Fcd4k8ctY3r6Zo1sLu8j/1rscRxex9T7UA
djRXj1z8R/F2myiS4S0mjByY/KK5H1zXeeDPGth4wsWkgHk3UPE9ux5X3HqPegDpaKKKACuK
tJAvhrRt3SDU1Q8dMM3+NdrXDMDB4fZe9vrJGD7P/wDXoA7moL29t9Ospby7lWKCFSzu3QAV
PXm/xuvZ7bwlbwRMVS5uQkmO4AJ/mKAOb13416lPdtFoNtFDCrYWSZdzP747Va0H4s68koOs
2cV1bk/M0K7HUew6GvMdHhWW7AavW9A8O2t1YF2Kghc80AcH8TIFfxbJqts/m2WpxpcW8o6M
NoVh9QQeKj8LalHbOu4jivSfD3hnTfEOm6x4f1CMvBa3Sy28in5oS6gnafTIzj3rgPGngy18
FXKomtrPJJysAQ+YF9T2FAHY6r4j/tTTE0y2UPPcfuYlHUluP/r16nY2/wBlsYLf/nnGq/kK
+ePB/jBdAvPtX9jLfXAOFmklIKL/ALIxgGvcPC/i/TvFNsz2u6KeP/WW8nDL7+496AN6iiig
AooooAKKq6hqVlpVq11f3MdvCvV5GwK5pfih4WeQolzOwBxvEDbfzoAvePdMm1jwRqllbjMr
xB1HrtYNj8dtfNNpcNaXG45GDyK+rrDUbPVLVbqxuY7iFujociuC8WfCDT9bu5L7TJxYXEhy
6bcxse59qAPPbPxc0VtsEmOPWuw+FKT6rr95rDAiCGLylbszE5Iqpp3wKmW5B1LV4zCDkrbo
cn25r1XSNIstD06Ow0+ERQxjAA6n3PqaAL1FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFR3E8VrbyXE7iOKJC7uxwFUDJJoAkqvf31tpllLe3kqw
wQrud26AV4b4s+LOtateSQ6JI1lYqSFZV/eSD1J7fhXLDXNe1pDpt3ql1PA5DNHI5IJH/wCu
gD0DWvjlKLlo9F05DEp4lnPLf8BFWvDvxtiubqO21yyW3VyB9oibKg+47CuITwk7W+/yz09K
57UtOeykIxxQB9XRSxzxLLE4dHGVZTkEU+uD+D+qTah4LSGZizWkhjUn+72Fd5QBBezG3sZ5
gCTHGzADrwK8m8GX9qI/PvCJJJiZJCerM3Jr150EiMjdGBBr558U6XqXgnWJbZo3+xOxa2mA
+Vl9M+o6UAbvjK6tJd5hwBXO/DK+ls/iNYiFiEuGeKRR/EpUn+YB/CuevdYmuxjJ5r0H4O+D
rqbVl8SXkLR21urC23DHmORgkD0AJ59foaAPbaKKKACuGvTjTdbQ/wDLLVFce2WBrua4zVF8
uHxQnH34JOPfaaAOzrmPiB4YbxV4Yms4cfaYz5sBP94dvxHFdKjB0Vx0YZFOoA+TQl1o+oND
dQvDLG2HRxgg12Wk+KZyiW1sryyyfKkcYyzH0Ar27U/D2j6z/wAhHTbe5P8AedBu/PrTdL8O
aJozFtN023t3/vonzfmeaAKPgrQ7jRdGZr7H268kM84HOwkABc+wA/HNfOmv6pPrniC81C4Y
l55icE/dGeB9AOK+ra+ZfHfhi48L+JriFoyLWVzLbP2ZCcgZ9R0P0oA1vCmix3ZRSBzXYHTG
8La9p1/CdpMyxSAfxI3GD+OK4Hw7r4s9vzYIrvPDst14x162OxmsrJxLNIehYfdUH17/AIUA
erUUUUAFFFIRkEHvQB87fEPxLceIfGE9s0jCzspTDFFnjKnDMffOfwrovB+lWt0EWQqAe5rh
PGOnT6N4w1G3lQqRcNInurHI/Q1e0bxM1ogAfBFAHo0cq+EvFNtLZy/6NdTLDcxA/KwY4D/U
Ejn0r06vAdO1C58TeJdOsIMuz3CO2P4VVgzH8hXvwGBigBaKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACuW+JbSL8P9U8pipZY0JH90yKG/Qm
upqtqFjBqenXFhdLuguY2jcd8EY496APDNH8Im6t9yx549Kz9R0w6HqEdzsyI2+dR3Heu7il
1HwO0lrqVu7wL8sV8kZaORe27H3W9QfwzXJa1fSeI7s2+lQPezOeFgXd+eOB+NAHZ6frGkz6
FmMo5YcMDXnHiNftt6Le1jMssrbURBksTXpng/4U6dZaOG16Fp76Zt7CO4kQRj+7lGGa6rTf
C/hzw2Xu7SxgtmA+a4lcuyj/AH3JIH40AVvAPhx/DHhS2sZ/+PhsyTezHt+FdLVC317RruYQ
22rWM8p6JHcIzH8Aav0AFQXllaahbtb3ttFcQt1SVAwP4Gp6KAOdt/AHhO2uftEehWvmZz84
LL/3ySR+ldCqqihVUKqjAAGABS0UAFFeT/ED4s3GmahNo/h7yxLAds126htrd1UHjjoSc/Tv
XHab438byT+emtzsSfuuisv5EYoA+ia4vXRi98Qp/fs4nH4HFSeCfG0niDdYalAlvqMS7vk+
5Mv95QenuKk8QIo1bUVwSZtIJxjOSrH+lAHS2TF7GBj1aJT+lTMwVSzHAAyTVXSju0izbOcw
Ic/8BFQeIjMvh3UDb580W77NvXOKAOE1XxDrPim8mh0i5kstNjYorwnEk+Orbuw9MVx+qPr2
hTefbaxfxyKd2TcOwY+4JIP41q+EvEkOn2cYG3hAP0rL8Wa3Feb2BHNAHoHw18fv4rhl0/UQ
ianaruJUYEydN2OxBxke4x7dhqmkafrVm1pqVpFdQn+GQdD6g9QfcV4D8J3lPxIsTHnayy+Z
j+75bdfxxX0VQBxUfwj8Hx3PnfYpmX/nkZ22/wCP611ljp9nplolpY20dvAn3UjXAqzRQAUU
UUAFFFFAHM+MPAuleMYF+17oLqMYiuYx8w9iO49v1rzs/AjUftOBrVt5Gfv+W27H+70/Wvaq
KAOY8HeA9K8HQMbbdcXcoxLcyAbiPRR/CPb9a6eiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAEIBGCM/WkCKvRQPoKdRQBHPNHbW
8k8rbY4kLsfQAZNfOXjDxTq3jHVJH8x0sUciCAE7QPU+p969/wDEUElz4c1GGLO97ZwoHUna
eK8j8J+HYtRgTAGSO9AHmkkE9swYhlI6EV7J8IvHN3qbtoGpytNKibreVjlio6qfXFc54r0C
KyDLgcVS+E1pNJ8QYDEDthR2dh2GKAPoWq99fWum2Ut5ezpBbwrud3PAFWK8c+OWtTfaLHRI
3KxbTPKB/Ec4X+tAGjf/ABz06G7aKw0ee7iBwJHmEe76DB4rW0T4qadrcckElrJp98yMYElY
MkjY4UNjqfQivFNAsVurgbvWvR18GJLpJm2/LjqOxoA8kLGS6LOclnySfrXpPg6ztZiglwAa
5TU/B+q22mxaxBbvPaSs6s8a58t1YqwIHQZBpNG1ya2ZYkDlycBVBJJ+lAHqs1pb2Hi3Rnsm
DObnZwcZUqcj9K6HxACNeQjjzdNuE/IE1ieBfD2o3V7HrusRNCI1ItYJB82T1cjt7V0HiXau
qacxH347iMnvzHQBp6DJ5mgWDYx/o6D8lAq+yh1KsMqwwR61leF2LeGrAk5/dAflWtQB4X40
+HmtaHfzXeiQSXmnSsWCRDLw5P3do5I9MVwd5a6qF33dpcQpnG6SMqM/U19YV84fEzxLca74
rurfeVtLGRoIox0yDhj9SR/KgDZ+GWu+FPCjyXeoXcz6hcr5e5ISY4UznGepJIGeO35+16bq
thrFot3p11Hcwt/Eh6H0I6g+xr5x8PaF9tK5XJNd1otveeDNYtbyNmW1uJEiuYz91lY4DY9Q
SP1oA9fpKMjbuzx1zXgPj3x5qniPU57HTppIdMiYoqocebju3+FAHvEd7aSymKO6heQdUWQE
j8Knr5IP2u2cSb5EYHO4Mc16/wDCj4gXep3P9g6vMZpdubeZ/vHH8JPegD1iiiigAooooAKK
KKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKK5vxh4303wfaK90TLcyj91bofmb3PoK80f46auZ9y6VaiP+4Wbn8aAPb64bVPCGo6
dfy3/h1o2jmJd7Rztw3cqf6VY8F/EbTfFxNtsNrfKMmFjkMPVTXY0AePX/hnxdr0/lNpv2cH
rJNINo/LrXc+CfBNr4QsnAcT3s/M02MfgPQV1FFABXk3xt8OXFzDa67bRl1t1MVxgZKqTlT9
M5/OvWKpy3+lyhoJby0cN8rRtKpz7YzQB8xaJfi0uBk45r0GLxhIbFbSANLJJhY4k5LsegFd
dqXwg8L385nhSW0ZjkiF/l/Adq2PD3gTQfDcnnWdqXuOnnTNvYfTPSgC34X0h9H8NWmn3G15
VQtN3BdiWb9Sa0RZWqsGW2hBHcRip6KACuf8ToTd6QwGf9K2Y/3lIroKw/FL+VbWE3Ty7+Js
/iR/WgB/hL/kWLP2DD/x41s1ieEWz4eiX+5JIv1+c1t0AIeRivl/xxpc+keMtSt5kK7rhpYz
2KMdwx+ePwr6hrnPFvgjSvF9sq3imK4jH7q4j+8vt7j2oA8Z8KatFasjMRxXaXurnxNe2Gk2
6b5Jpk3bf4UVgzH8hVGP4H6hDcZj12ERZ/55HdivQfCvgvTvC0bPCWuLtxh7mT7xHoPQUAa+
pRSSaRdQwf6xoHVPrtIFeJeF/Dq6goBXLkkH617xXDax4V1HTNTl1TQEWWOZi8tqTtIbuVPv
6UAcF4n8NpYqylQCKwfh5bSt8RNNSEE+XNvbHZR1rsNcsvE2qA79GuYR/FJNhUX3JzU/gabw
h4PmkudQ1y2m1Ob5WKZKQj0B/rQB67RVXT9TsdVthcWF1FcxHo0bZq1QAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAfP
niqC58R+OdVmmJYQ3L28a9lVCVH8s/jWZf8AhZ7eLdsIr0XXNKHh3xhPezx/6BqMvmpL2WQ/
eU+mTkj603xPf6fNaDyAo+WgDyXSLu40TxDaXULFZIZlOR3GeR+VfVUMnmwRyYxvUNj6ivnf
wr4ZuPFHi6FYYz9lt5BJPLj5QAc4+pr6KVQqhVGABgCgBaKKKAPEfil8Qb2bVJtC0q4aC2tz
tmkjOGkbuM+grhtK0ma+kEhLFic5zzTPE8Mtv4q1OOZSri7kJB9CxI/Q11Xg+4t0dDJjFAHV
+Cte1TQdQttM1OWSewu3EUbyHLQufu8+hPH416rXl3iS5tL2GztrFQLiW4hSPHXcXGD/AFrq
/GfiWXQ7aC0sArahekiLcMhFH3nP0yB9TQB0byRx43uq5/vHFOBBGQcg968a1Pw/qVxbm8vr
66nkf5izyEDPsBwKwdI8bax4P1ZN1zLdWJbEsErluP8AZJ6GgD6ErD8XqToLSD/llNG/0+Yf
41qWF7BqNhBe2zh4Z0Dow7g1n+LBnwxfY7ID+TA0AQ+EP+QTMueEu5QB6fNW6SACScAVgeD2
Lafd7vvfbJCfxCn+tTeMbiW08HatcQMUljtJGVh2OKAPPvGXxiks76TT/D0cbmJtr3Mg3Akd
Qo/rWJpXxP8AGPnLLI0FxHnmNo8ZH1HSvO7ZQ9wobua9U8IaRa3SqshUZ7mgD0rwt4otfE+n
GeJTDcRELPA3WM/1B7GtyvPNBt00n4gww2xyl1aypKB0+Uqyn8OR/wACr0OgAooooA8V+LPi
W+1HWW8P2MjJa2wHnbTje57H2FecS6TcRJuKn8q9P1nRgnxC1BLgY+0OJkJ7qau6/wCHrW1s
A6lSSueKAPNvBvii98Ka7DPFI3kM4WeEn5XU9fxr6bilSeFJY23JIoZSO4PIr5YvLBp9Xitb
dSzyyBFAGckmvqHTrZrPTLW1Y5aCFIyR3IUD+lAFmiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigCK5tbe8t3t7qFJonGGS
RQQfwrnZPh14YkfcbBwv/PMTvt/LNdPRQBV0/TbLSrUW1hax28I/hjXH5+tWqKKACiiigDzn
4i/DI+JZzqukukd/txJG/CzY6c9jXndn4G8aWd39nXRpyQcbgRt/766V9FUUAcH4K8CXWm3U
era7Ikl3GD5ECHcsJIwWJ7t/Ksb4kXTWPjmymkz5bWKhCemRI+7+a16rXM+OvB8fi/SFhSQQ
XtuS9tMegJ6qfY4H5CgDib7xck2miEsMKOK8w1y7W5uTt9a1dR8H+MrCdrebRr2TbxvgiMiH
/gS5FavhT4U65rN9HNq1tLp9irZkMw2yOPQKefxNAHqvwxSdPAOmifOShK5/u54/StzXovO0
C+TjmBzz7DNW7a2hs7WK2gQJFEoVFA4AFM1Bd+m3Sf3oXH6GgDB8DyF7C7Hbzw35otbuoWUW
pafcWU4zFPGUYexFcr8OX3Wd6Dxh04/4DjP6V2dAHy74m8L6l4S1dre7ibywxMMwHyyL65/p
Who3iZrVAqsc+g619GXVpbXsJhu7eK4iPVJUDKfwNUrTw3odhP59ppFnDKDkOkChlPsccfhQ
BzPgDRb8zy+INVieGWWPyrWF+GWMkFmI7EkDHsPeu5oooAKKKKAMXxF4ZtvEEMbNI1vdwcw3
CDJX2PqPauOvvBXi24H2f7VYyp0Eu9l49xivS6KAOH8IfDa20C9Gp6hMt7fj7hC4SL3Gep96
7iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKAEZgqlmIAAySegrJ/4S7wz/0MWlf+Bsf+NWb+bVImQafY21ypB3ma6MWD7YRs/pVP
7T4j/wCgHpv/AIMn/wDjNAD/APhLvDP/AEMWlf8AgbH/AI0f8Jd4Z/6GLSv/AANj/wAaZ9p8
R/8AQD03/wAGT/8AxmtO08+S2Rry3ihnOd0ccnmKOeMMVXPGOwoAz/8AhLvDP/QxaV/4Gx/4
0f8ACXeGf+hi0r/wNj/xq7fNdxQBrC0guJd2Ck0xiAHrkK3PTjFZ/wBp8R/9APTf/Bk//wAZ
oAf/AMJd4Z/6GLSv/A2P/Gj/AIS7wz/0MWlf+Bsf+NM+0+I/+gHpv/gyf/4zWjZm5ktw17bQ
wTZOUilMigdvmKr/ACoAo/8ACXeGf+hi0r/wNj/xo/4S7wz/ANDFpX/gbH/jWrtX+6PyrPvd
RmtLjyotEvrtcA+ZB5O36fM6n9KAIv8AhLvDP/QxaV/4Gx/40f8ACXeGf+hi0r/wNj/xpn9t
3X/Qsar/AOS//wAdo/tu6/6FjVf/ACX/APjtAD/+Eu8M/wDQxaV/4Gx/40f8Jd4Z/wChi0r/
AMDY/wDGmf21df8AQsar/wCS/wD8do/tq6/6FjVf/Jf/AOO0AP8A+Eu8M/8AQxaV/wCBsf8A
jR/wl3hn/oYtK/8AA2P/ABpn9t3X/Qsar/5L/wDx2r9hcveRM8unXFkVbAS48vLe42MwxQBT
/wCEu8M/9DFpX/gbH/jTX8V+GXRkPiLSsMMf8fsf+NX720kurfy4LuWzfIPmwojN9PnVh+lZ
/wDYeof9DPqP/fi1/wDjVAHLeB9c0fTRepe6tY2+8o0ZmuETeuW5GSM/UV1n/CXeGf8AoYtK
/wDA2P8AxrivCtpfLf63FBqV+jWzAMlvHbl5SCf+eiYzz7CunsL/AFO0VxcaVrt8WIwZ1sl2
/TY6/rQBe/4S7wz/ANDFpX/gbH/jR/wl3hn/AKGLSv8AwNj/AMaZ/bd1/wBCxqv/AJL/APx2
j+27r/oWNV/8l/8A47QA/wD4S7wz/wBDFpX/AIGx/wCNH/CXeGf+hi0r/wADY/8AGmf23df9
Cxqv/kv/APHaP7buv+hY1X/yX/8AjtAD/wDhLvDP/QxaV/4Gx/40f8Jd4Z/6GLSv/A2P/Gkj
1i5klRG8N6nGGYAu32fC+5xKTitbav8AdH5UAZX/AAl3hn/oYtK/8DY/8aP+Eu8M/wDQxaV/
4Gx/41q7V/uj8qNq/wB0flQBlf8ACXeGf+hi0r/wNj/xo/4S7wz/ANDFpX/gbH/jWrtX+6Py
qnf3stkyCLSbu93A5Nv5Xy/Xe6/pmgCt/wAJd4Z/6GLSv/A2P/Gj/hLvDP8A0MWlf+Bsf+NM
/tu6/wChY1X/AMl//jtH9t3X/Qsar/5L/wDx2gB//CXeGf8AoYtK/wDA2P8Axo/4S7wz/wBD
FpX/AIGx/wCNM/tu6/6FjVf/ACX/APjtZ14v225a4l8P+JUZsZEOoLEvAxwq3AA/KgDU/wCE
u8M/9DFpX/gbH/jR/wAJd4Z/6GLSv/A2P/GsT7FH/wBALxX/AODY/wDyTV3TNIt7mYtJZ6/Z
+XhlN1qkjK5z0wszZ/EUAbFjrWlao7pp+p2d4yDLLbzrIVHqcE4q7SAAdABS0AFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABUF5aJe2zQSSTRq2PmhlaNhj0ZSCK
nooAxv8AhGbX/n+1b/wZz/8AxVH/AAjNr/z/AGrf+DOf/wCKrZooAxv+EZtf+f7Vv/BnP/8A
FUf8Iza/8/2rf+DOf/4qtmkJAGScAdzQBj/8Iza/8/2rf+DOf/4qpbbQLe1uEnS81J2Q5Cy3
8zqfqpbBrSV1cZRgw9Qc06gAooooAgvLRL22aCSSaNWIO6GVo24/2lINZv8AwjNr/wA/2rf+
DOf/AOKrZooAxv8AhGbX/n+1b/wZz/8AxVX7Cxj0+Foo5biUM27NxO8rdB3Yk446VaooAhuh
ctbOLN4kn/gaVCyjnuAQTx71meT4n/5/tJ/8A5f/AI7WzRQByVx4Surqd7i4tfDsssh3O76a
5LH1J8yo/wDhC5P+fHw1/wCCx/8A45XY03zE37N67v7ueaAPK9A8PySeLdWs1ttI8y2csvm2
bNGvI+4u8FfzNd75Pij/AJ/tJ/8AAOX/AOO1haEvlfFHXY/79skn5sK7agDKgi8RCdDcXmmN
CGG9Y7WRWI74JkOD+FatFFAGZd6Fb3ly9w93qMbPjKw30saDAxwqsAKh/wCEZtf+f7Vv/BnP
/wDFVs0UAZMfhy2ilSQXuqMUYMA2ozMDj1BbBFSXmiQXtyZ5LrUI2IA2wXssa/8AfKsBWlRQ
Bjf8Iza/8/2rf+DOf/4qj/hGbX/n+1b/AMGc/wD8VWzRQBjf8Iza/wDP9q3/AIM5/wD4qj/h
GbX/AJ/tW/8ABnP/APFVrmRA+wuu49s806gDG/4Rm1/5/tW/8Gc//wAVWhY2MenwGGOW4lBb
dm4neVvzYk446VZooAzbuPXWuXNldafHBxtWa2d3HHOSHA657VB5Pif/AJ/tJ/8AAOX/AOO1
s0UAY3k+KP8An+0n/wAA5f8A47Wwu7aNxBbHOBxmlooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACsO8hGra99ilLG2tYRI6A43MxOM+2BW
5WPGfJ8Wzr2uLVGH/ASR/WgBJdAWA+dpUzWkw6KDlG9iKm03VjcStZ3kf2e8Qcp2ceqnuK06
o6ppiahECrGK4j5ilXqp/wAKAL1V72+ttOtJLu7mWGGMZZ2OAKz7PXI4rWcaoy289muZtxwC
P7w9qwrGyuPG9+uranG0ejQtmytG484j/lo49PQUAPjn13xk2+2kk0fRz92UDE9wPUf3RUWt
+EINF0e41XRrq7hv7OMzK7Ts4k28kMD1z0rtgAqhVAAAwAO1YvjC9itPCmqs0ihxaSbVzySQ
QOPrQBo6ZeDUdLtL5RtFzAkoHpuUH+tWqz9Bt2tPD2m2zjDQ2kSEHsQgFaFABRRRQBn65dSW
mkzSQnEpwiH0JOKrReGdP+yqJEczEZabed+frUniRc6JM/8AzyKv+TCtKF/MhR/7yg0AedW9
w/h/4pXIu5pLiKWxRTKRyqg8Z9cetejJIkqK8bBlYZBB4NcdeQJ/wta08xNy3OnSDBGQcVpp
u8N3SxkltMmbCk/8sGPb6UAdBXM6x4nuG1BtF8PQLeakB+9dj+6th6sfX2pmva3eXuoDw74f
dftki5uLnqtrH6/7x7CtfQ9Ds9A09bS0Ukk7pJW5eVj1Zj60AY0fgWK8Bm17UrzULpuSyymN
E9lUdBTvCb3Njqur+Hp7h7mLT2jkt5ZDlvLkBIUnvggiund1jUs7BVHUk4ArmNBYXHjrxNcI
Q0ai2gDDoSqEn/0KgDqaKKKACqWr3TWelXFwn30Q7frV2s3xAhk0K7AGSEyPwoArW3huxezQ
3CPJcOoZ5i53ZPoaaZr7QWH2h3u9P/56HmSL6+orXs5BLZQSA53Rqf0qVlV1KsAQRgg96AGx
SxzRLLE4dGGVYHgin1gMr+GrneuW0uZvnX/n3Y9/92q/iLXrqS6j0DQCsmp3SbmmzlbWM/8A
LRvf0HegB+ueJ5Yb7+xtDtxfaqwyy5/d24/vOe30qvF4I+3jz/EOp3V/ctzhJDHHH7KorX8P
+H7Tw9YfZ7fdJK53T3EnLzP3YmtRmVFLMwVR1JOAKAOV8M+fpPiHUvDslxJPbQolxatK25gr
Zyue+CK6uuW01hdfEbVplIKW9pBECOQScsf5iupoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACsbWP9F1PTb/ookMEh9m6fqKRvF2gxXs1n
NqMUE0DlHWX5MEe561R1rxJol9p09nDdm4ldcx/Z0MnzDkcgetAHUUnSuY0/xZcXllG0Ghah
M2NrMECruHXkmsvxD4i8Q3jLoFhpDW17eocM0ylo4/4mOOn1NAEOswTeNtZkaxjU6fpZxI5/
5e3H8Huort9MvIb2wjlgUIoG0pjGwjtWBpS69o+mw2Fp4dgWKJcD/S1yT3J9zVSS+8QaNfPe
nRYkgumCvGLkFQ/Zs9qAO1ryj4v6Te6pruh2um7zcXYkiKK2AQCpyfYc13H9t61Ecz+HJyP+
mMyP/WuZ0/xHDqHjK51y9sryK1sojaW5MJcJJnMhJGcHoKAO10LT7jS9Gt7O6vJLyeNf3k0h
5Y9/wrQrKs/E2jXzBYdQh3twEdtrfka1AQwypBHqKAFoorP1XXNP0RIn1CbyUlbarbSRn39K
ALV3ALqzmgPSRCv5iqXh+4M+jxBz+8hzE/1HFQN4w8PrHvGq27/7Mbbm/Ic1jWfiaC21i6Sz
sb26hu8SxiOAg7v4sZxxQBZ1RSPiVob4GDaTrn8M1Y8X6t9ksU022hW51DUD5VvAeevVj7Dr
XN+KPEN3Z63pGrTaPNax25kH+kSKhfK8jrU2gL4kudQl8S3GiRyzXaAWyyXAXyIuwA9T1NAG
p4Q00eGXfR7oh7mf979pPWc45Gfb09K6yuT1M+JdQgUDRIYpomDxSi7UlSKksPEWu3cBkGgB
/LYpIEuVyGHUYPNAGj4rgFz4S1eInGbOUg5xghSQfzArhvg74f1a2tJdavruZLe75it2OfM/
22z9OK0PGfiS9udKXQhpF9a3WqN5IO0N+7HMpXBOflz+db9l4q0C3hisxK1msSBFSeJowoAw
ByKAOhoqG3u7a7jElvPHKp6FGBqagApk0YmheI9HUr+dVNV1ix0W3We/lMUTNtDbSRn3xVM+
MPDwi8warbv/ALKPub8hzQBJ4ckJ0sW7/ftXaJs+x4/StauLh8UW1vr0z2Vpe3UN6oIEcBGX
HpnHatC68TajBbSXP/CP3McMSlme4kSMADr3oAn8Wa0mlaYII4RdXt6fJtbbr5jn19h1NZnh
DSj4VuG06+YS3V8BL9r/AOejAcp+HYelZmhv4i1XVG8VS6Kkomj2WMclwF8iLucHu3r6Vsap
/wAJJqdp5R0OGORGDxSrdrmNh0IoA6uqOtwC50K/gJx5ltIuT2yp5rEsPEOv3MTg6CrvA3lz
BLlQQw68Gszxf4o1AaK2mDRr22u9RP2eJsBhg/exg5OFzQBhfB7w/qyPNrV1eTJaSErHEWz5
xHG457DtXrNczpfiXQdOsbfTzLJaCCMRhbiJkxgY6kVv217a3kYktriOZT0KMDQBPRRRQAUU
UUAFV1v7N7R7tLuBrePdvmEgKLtJDZboMEEH0xVivKfDcn268g0jXP3GkPe3T2iA5S+nFxIS
kh7beCE6N1ycYoA9ThmiuIUmgkSWKQBkdGDKwPQgjqKfXFa54ivrPxXc6bHc3kNtDYRzoLPT
mujuLODuwpwMKOuO9QJ4l1C/0fQ559YSye8s2mnXTLf7VcSPlQNiBHAQc7jjg4FAHeUV5/F4
x1S30LTLm4eSZm119PmdbUtLNEvm8+WoyHOwZAHrxWrp2u3mv+IdVsLSe5soLa3t5IjPZGOQ
Mxfd8sigkHaOcetAHV0Vwsev63beDZtbkvVubl7h7OCJ4VWNX+0mFHOOTjGSK0vtGraFr+k2
l5q0mp2+pvJCwmhjRopFQuCuwD5flIIOTyOaAOoorzPQ/G2r3lp4fuZbqZ5NQuUjuVuNPMNu
FbIOyYgAt0wATk8e4s6t4l1S2F5fWutS3EltdbVtLax32ZTzQgR5yg+fB5w/B7HHIB6HRXDa
z4mv7PXNWtLjUDpq20IksIhaeZ9qATLPuweA3ykDGO/Wun8OXs2peGdKv7kgz3VlDNIVGAWZ
ATgfU0AaVFFFABRRRQAUUUUAFFFFAEN3dQWNrJdXMgjhiUs7HsKwI59e8RAS2zf2RpzfckZd
08o9QDwoPvz3q54rsbi/0GaK2jEsiMkvknpKFYMV/HFWtI1my1q186zlyV4kibh4m/usvUGg
DmB8NbOTxA9/eXUtzbYUiORsu79yx9PpXZQW8NtEIreFIox0VFCgfgKkooA5ufUIPDF/fPdt
ss5YzcofRh95R7k4x9aZ4O0+eRZ/EOpIRf6kdwUj/VRfwoPwrN8ZJN4i1y30OzRJBp6i9uiw
yM/wR/jjNbWq6pcSeCrvUNKU/aFtiY1Ucqw68e3NAHKa58R9Y/t650/w/psM0Vk22WWbJ3kd
cY6Cur0DV4PGXhnz5IPKMm6KaInOxx1wa8KKXFvp0NzDrLY1CXbcqCQ49SW9DXa+Crf+wvF9
jZ6TftcW93GxuYQ5Kjj7xHqPWgDrtR8RzaL4dubR/wB5qcLC2t07ys3CEevv9K3fDmjroWhW
1hndIi7pnPV5Dyx/M1yFzONX8Z/8JCsCSaZo0gt95XPmSHhnHrszXoQIYAggg8gigCpeaTp2
oKVvLKCfPd4wT+fWsl/DE9h+80HUpbRh0t5mMsJ9sHlfwNdFUF3eW1hbtcXc8cES9XkYAUAc
zD4q1O8uX0e201Bq8JInLv8AuYx/eyOSDnp1qPWfBF7rlhtvtakmut4I42woO+FHX6mszwxd
W8fjG5vblmtorzzDZyTRlPtIZ85yeOAAAK9EoAyNC8M6Z4ftVitYFaT+KZwC7H69qXX4H+zR
30AJms38wAd1/iH5VrVleJdXj0TQri9ZQ7gbIo/77twq/nQBxniXU7TxR4q0XS0i8+xguEee
QdN7DhM/TrXQ+N/Fn/CJaXC1tai4url/KgjJwoOOp9hWV4Y8Py2C2+m37pFdi4XUN6JxKerJ
+HT2rkvHYvNV+IE1peX/ANijtI1a0DglCMdce54oA6zwl451XUNaj0jXrCK3nuEZ4JIcgHAy
QQfYHnNdDd/8SbW0vh8tpekRXHoj/wALf0NeI6bapqNlc61e6xLFqMBzG3mEMpHQD0xXpup6
vfX/AIE0nTWQPrOuRJEgYfdGMtKR2wvzfUigC/oH/FReLb7xE3zWlkDYWHo2DmWQfU/KCOwr
q5YYp0KTRpIh6q6gj9axvCEcdnoMWlpGI304m3kUdyP4v+BZz+JrcoAxLjwlpUjmW1jewnPP
m2jmM/kOD+VYN74k1jw/etpjyQamQFxckFPI3HA83AI/Ku5rznUdThi1LVtARoJJtTuARcmV
dkanGQx9RjAFAGtqng6/17THGoay8tw+GjRBtgT8Op+prV8P+FNN8PWojghWSc8vO6gsT7eg
rXgj8q3jjB3bEC59cCpKAMzXrWSewE8A/wBItWEsePUdR+Irm9VvR4z1Sz0Kzc/YQi3Oosp/
h/hi+pPX6V0+uarDoujXOoT/AHYUJC92bsB9TXN+B7O40N5INSRFutV/0vcox8x6x/8AAQR+
tAGj4y8Tp4P0JLmK186WSRYLeEHau4g9fQAA1geFvHusXet2+l+INPhgN6CbeaHIAIBOCD6g
Hn1rA+I4u9V8dw6Zd3xsrSGBZLYnlCxJyxHc9v8A9dctpdkmsRXeo6pq7x3tpkRkyEFNp4C+
mKAPb9RH9k6tFqqcW9wRDdjsOyv/AENZmmH/AISTxtc6r96x0gG1tT2aU/6xx9OFzWadev7j
4Z6ZBOnn6xrKfZrdXHL5JHmn2CYcn6Vv+DLZNL0b+xtoWbT3Mcn+3nnf+Oc0Ab0kUcyFJY1k
U9VYZFZFz4T0idzLBA1lP2ltGMZH5cfpW1RQBzL3mreGmU6jJ/aOmk4NyF2yw/7w6Ee4rpEd
ZEV0IZWGQR3Fc94g1iO5STQ9OUXd/cLsZE5WEHqznoPpW3Y232Owgtt27yo1TPrgUAWKKKKA
CsP/AIRHS28PTaHMJZrWaWSbc7Deju5fcpAGCGPB/nW5WFrXiuz0LW9K0u6hlJ1NmVZlxsiI
KgbvTJdR9TQBFL4QL3wvovEGrQXJtUtZJY2h3SqhYgtmM/N8x5GKi/4QSyt2sJNL1C/02axi
eFZYJFZpEdtzB96sCS3zZx1/CrN54ts7PxfZeGjDM9xdxtIZVH7uLCswDH1IQ8VWTxqrWUGq
vpdwmkXEyxJeF1zhm2rIUzkISRz15HFADrPwLptikKR3d+6QaiNRjWWYPiXaVIyRnadxJHXJ
61rwaTbwa3d6sjyGe7hjhdSRtAQsRgYzn5znn0rKufGdpaXFxYy2sw1KK4SCKyGN9xv+66di
mAxJ7bTnGKdqXimfTo7+5OjXL2emj/SJyypnChmMYP3wAevHcDNAFlfDGm/8I7NoUqyT2czy
O29vm3PIZMggDGGbIPbAqKx8Lrb6nBqN9ql7qlxaoyWxu/LAh3DDEBFXLEcZOTj6mrdtrcF1
rculxxvujtI7rzD90q5YAeuflNULPxfa3s+mxJbTKdRurm2Qkj5Wh37ifY7Dj6igCtYeAbOy
tbKyfV9UurGwkSSC0mkjEYZW3KTsRWODzgnFRz/DyyuLa8sW1fVF0+6maf7IkyhY5C27cp27
uG+YAkjPY0svxD01E12SO1uJYtFRHeQABZwSVOzPUAqwz04rRPiiF/7RktLG6vLfTgVaaBQw
mlHWOMfxEdCegPGeDQBIvhq1+03dzNc3VxPdWwtTJK6kxRgYITAGMn5iTnJ9gBV7TLCLStKt
NOgZ2itIEgjZyCxVVCgnGOcCs6y8QTS62mkX+mSWVxLbNcxHzVkVlVgGBI6MCy+3PWtugAoo
ooAKKKKACiiigAooooAKydS8NadqVwLsrJa3g4F1auY5B+I6/jmtaigDnxa+KbDi31C01KMf
w3cZjfH+8vBP1FRXPijUNLtZLnVfD1xFDEpZpIJ0lXA/EEV0tcr43Zr46X4eQ/8AITuR53P/
ACyT5mB+vAoAyvB+uWtjZ3GoarBew3upTNcSyNaSFQD90AgHgDFXLbxVomnaxKqXwFldfOd0
br5Unfgjoa7FY1RFQAbVGAPaq2oafBqFnJbyKAGHDAcqexFAHJuvw0kuJLh4dJaSXO4mHIOe
+MYB96ytT1jwtoWntY+E0t4r7UD5RmiicmND95s4JIHYDNdSuv22l6Vctq4VJ7EYcY5l/ulf
XNReFNJuHln8Q6tEFv74DZGf+XeL+FB79zQBXsNT0Ox0FNGsbTULyBIihMVlId5PVjkDqaXR
fEOqvZCzt9BubiW1/du00qRYH8OQcnpjtXXAAdBisd/9B8UxuOI9QiKt/vryD+WaAIPL8WX3
D3FhpcZ/55IZ5B/31hf0qS28J2CzrdahJNqlyvKyXj7wv+6v3R+VblFAFa90+01K2Nte28c8
LdUdcj/61Y48O6hp3/IF1qaGIdLa7Xz4x7An5lH410NFAHP/ANo+J7Ti50S3vB/fs7nb/wCO
uP61zOpeIV1vxXZ291puoR2el/vriIQeZ+9P3c7c8DrzXoN1cJaWk1zJ9yFC7fQDNc74Etnb
R5dWuB/pGqzNcuf9k/dH5UAVtZ8TaNcwR3EN1JDeWzb4hJbyLn1U5XHNJe6x4G8RW0MmrNZy
uoyFnQ7oz3GcZrr9inqo/KsOZE0PVftGwfYbxgJOOIpOx+hoAwZR8MYZVvDb6YGhGRshO3ju
VAwfqRVbw74i0691e78S35na4mHkWVultI/k2478DGWPJ9OBWjqePGOu/wBi2wH9k2Lh9QlX
pK45WIH9TXZLGiKFRFUAYAA6UAcbJ4iNtr4vLTR9SZL1BC6yQ+UHkH3CCx9Mj8K1DfeKrs4t
9Js7Ef3rq4Mh/JB/Wr2v2rXWjziPiaICWIjqHXkfyx+NWrG6W9sYLpPuyxhvpkUAYx8N32of
8hrW7i4jPW3th5EZ9jjk/nWimhaVHpx05dPgFq3WLYME+p9/frWhRQBzo8NXmnf8gPWJ7WMd
La4HnRD2GeV/A077f4otOLjRrW+H9+0uNh/75cf1roKZLIsMTyucKilifYUAeea74g/tvxDp
+l3WlahFbWTfaryIQ+YSR9wfKT8ue9bGs+JNFvbQMl1Lb3cDCSEy20ikMO33e9SeBomure+1
6YfvdUuGdCe0S8LXUFFPVR+VAHIXWueC/ElhD/bLWkjqM+XOh3Rt3wcZH4VUli+GG+OdrfTP
3I4CQnbgf3lAw34g1vXka6Jqn9oBB9iuiFuRj/Vt2f6djWVrj/8ACW6z/wAIxYkf2fBtk1W4
TuOqwqR3Pf0H5UAZeh+I9M1TxBceI7wz7YwbbTLZLZ28uLvJwMbmP4gcVp3XiPyNah1C00jU
mSdPIlElv5Qc/wABBY9eorsIoYoY1jijREQBVVRgADsKq6zZm+0m4gX7+3dGR1DDkfqKAM03
/ii7JFto1rZD+/d3O/8A8dQf1pD4e1LUB/xOdcnkjPW3tF8hD7Ej5iPxrV0q7F9plvc93Qbh
6HvVygCpp+l2OlW/kWNrHBH3CDkn1J6k/WrdFFABRRRQAVzXiLww+vaxbSu6rarY3NvIQxDq
8hjKMv0KZzng4rpaKAOIsvB+qNf6VqOqTW8t4Lm4m1Fo2OCHgMSKnHIA2+nc1UsfBd9Z6Zba
MdG0yYQSIv8AaMspYNErA7vKx9/AxjOAec9q9CooA4698Ma1eay/iQXMMeqWsoSwg3kwi3GQ
yOcZ3PkkkD5SFxnBzmat4R17VTrtrdWljeDUHZrO8ubhm+yoV4QR4IBU9CuPU16JRQBx9v4M
j1DW11HxBpun3S/2Zb24jdfN8uVS5fG4dPmHPtWd/wAIJq0dho1nZ3FtZiyvbt5HjJykMxcY
TgfMEfjsD64r0GigDh9Y8EXM9rrtppi20EF7ptvZ2iFiAhjL5zxwMMPXvUl94Y16z0HUdD0C
8ihs5FD2LPIyvbneC8ORzsIyAQQRnHuO0ooA4jSPDmq23i2y1oaRpunwC0e3uY47hnlJba27
dt+blcAE9Mnviu3oooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigArlbcf2h8TLyVh8ul2McK/70hLE
/XGK6quW8PEJ408TRSf64ywuPdDGMfyNAHU1HcXEVrbyXE8ixxRqWd2OABUWoajZ6XaPd31w
kEKDJZzj8vWuTSG+8d3KTXcUlpoETbo4G+V7sjoWHZfagCk9neeM9RXxEkCpZWJzZQyLzc4P
LN7eldrpup2+pQB4mAccPET8yHuCKtRxpDGscaBEQYVVGABXFeIPD+pN4ha80xWRWQSMyNtO
R1x70AdxWP4k/dWUN6PvWlxHJ+GcH9CataTfwXtmnlSs7oAriT74PuKg8TlR4eu93dMD6k8f
rQBq0U2MMI1DfewM/WnUAFFFFAHN+Pp2j8KzW6HD3skdsp9NzAfyzW9Z262lnDboAFijCDHs
K5zx4dtlpcjkeSupQlx+eP1rqM8ZoAWuT8V6pLfzf8IvpAWW+ul/fyHlbaPux9/QU7WfE891
dtovhtRc354ln6xWw9Se59q1PD/h+20CzZEYzXMx33Fy/Lyt6k+ntQBneHIofCqLoNwVRMl4
bg8ednruP96umrF8WaY2p6HKkSbp4yHjx1yOuPwzWd4Ya40Z2sNXmlSSXBh3tmPHcA+tAHWV
j+Gx5NncWfa0upIl+mcj9CK2Kx9FIbUdXZfu/asZ9wi5oA2KKKKACsDxveNZ+E71oyRJKohQ
j+8xxW/XL/ELjw5G5+4l5Az/AO7u5oA3NJs10/SbSzVQohhVMD1A5/WrlICGAYHIPINczrfi
mT7V/Y3h+Nb3VH4Yj/V24/vOf6UAJ4r1mVmHh3SY1uNUvlIIPK28fd3/AKCmeG7SLwco0S5Z
fKlYyRXbDHmufvBj6/0rS8O+HYtDgkkkkNzf3J33N0/3pG/oB2FP8T6cdT0G5hRN0qr5kfHO
4c8fXkfjQBqggjIOQaWuP8MfatCl+yaxLLH54Bg3tmMeoz2auvoAyNA/ctf2fRbe5bYP9k8j
+dbFZGm4bX9VZfu7o1z7hRmtegAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAooooAKwdZ8MLqGoLqdnqFxp18sfltNBg71zkBgetFFAEFr4Ltjdre
ave3GrzpzH9pPyJ9FHFdIAAAAMAdhRRQAtFFFAGbe6LBczfaYZHtbkf8tYuCfqO9V00u4vZY
/t+oNcRQsGEQjCBiOmfWiigDaooooAKKKKAKeq6Zbaxp0thdpuilGDjgg9iPeuf/AOEMvJUF
tdeJ9SmtF4MIIUsPQsOaKKAOg0zSbHR7UW1hbpDGOu0csfUnuauUUUAFQXdlb30BhuYlkQ9j
29xRRQBl/wBm31p+4ttWlWFugkjDso9iTWhp1hHptoII2Zzks7t1djySaKKALdFFFABVbULC
31OwmsrpA8MylWX2oooA5tfBd55ItG8UakbNRgQjAO303da3tJ0XT9Etfs9hbrEvVj1Zj6k9
zRRQBfooooAhurWC8gaG4iWSNuoYVlf2XeWX7qz1WVIT0SRBIVHsTRRQBf03T49OtzGrtI7s
Xkkbq7HuauUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAH
/9k=</binary>
 <binary id="i_035.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
</FictionBook>
