 |
Ученые Пермского Политеха нашли способ точнее прогнозировать поведение генов
Человечество научилось читать ДНК и редактировать гены, но создать полноценную генетическую программу все еще остается трудной задачей. Ученые Пермского Политеха впервые создали модель, которая позволяет более достоверно описать процессы, происходящие в реальных клетках, и проектировать надежные генетические программы.
Статья опубликована в журнале «Математическое моделирование в естественных науках».
В середине XX века биология вышла на новый уровень: от простого описания живых организмов исследователи перешли к пониманию внутреннего устройства клетки. Расшифровка структуры ДНК, а затем и полных геномов открыла возможность редактировать генетический код. Если раньше селекция основывалась на случайных мутациях, то сегодня ученые могут целенаправленно вносить изменения в структуру клетки.
Благодаря этому сегодня получают человеческий инсулин из бактерий, а не поджелудочной железы животных. Ученые также смогли заставить микроорганизмы синтезировать в промышленных масштабах пенициллин и другие антибиотики, которые раньше выделяли лишь в небольших количествах из природных источников.
Однако просто редактировать отдельные гены недостаточно. Следующий шаг, который сейчас осваивает синтетическая биология, — создание полноценных генетических программ. Ученый может спроектировать такую последовательность генов, которая будет выполнять в клетке определенные задачи: реагировать на внешние сигналы и вырабатывать вещество (например, инсулин) строго по расписанию.
Практическая потребность в таких программах огромна. Дело в том, что многие лекарства, особенно на основе белков, невозможно получить в нужных количествах традиционными химическими методами. Для этого нужны живые клетки, перепрограммированные на производство этих веществ. Кроме того, в диагностике нужны биосенсоры — клетки, которые способны обнаружить опасные бактерии, вирусы или маркеры онкологических заболеваний. Однако сегодня ученые еще не умеют делать такие искусственные генетические программы предсказуемо работающими.
В 2000 году группа Майкла Эловица из Принстонского университета создала первую синтетическую генную сеть. Эта конструкция получила название «репрессилятор» и стала классической модельной системой для изучения искусственных генетических цепей. Она работает следующим образом. В клетку встраивают три гена, соединенных в кольцо, каждый из них подавляет работу другого. Это значит, что первый производит белок, который блокирует работу второго и так далее. Если бы генов было четное количество, они бы блокировали друг друга. Чтобы возникли необходимые колебания, нужно нечетное число — только тогда они смогут по очереди подавлять друг друга и запускать циклический процесс.
Многие важнейшие биологические функции работают именно в таком ритмическом режиме: суточные циклы сна и бодрствования, деление клеток, выброс гормонов. Если научиться создавать искусственные генетические цепочки, которые работают стабильно и предсказуемо, это откроет путь к принципиально новым технологиям в медицине и биологии.
Например, можно будет создать клетку, которая выделяет лекарство короткими импульсами, как это делает поджелудочная железа с инсулином. Или создать биосенсор, который не просто сигнализирует о присутствии опасных бактерий, а делает это с определенной периодичностью, позволяя отследить развитие заболевания. Но создание подобных технологий возможно только если гены синхронизируются, то есть работают строго по очереди. Только тогда клетка сможет работать ритмично — например, выбрасывать инсулин короткими импульсами каждые несколько минут, а не хаотично.
Репрессилятор стал первым шагом к созданию надежных генетических программ, способных работать в заданном ритме. Однако сама конструкция работает нестабильно: в одних клетках колебания быстро затухают и прекращаются, а в других становятся хаотическими и непредсказуемыми. За двадцать пять лет ученые предложили множество способов улучшить репрессилятор: меняли гены, добавляли дополнительные элементы, но проблема не исчезала.
Ученые Пермского Политеха создали модель, которая объясняет, почему реальные генетические схемы работают иначе. Они исследовали поведение репрессилятора в условиях, максимально приближенных к реальным, чтобы понять, как заставить его работать стабильно и предсказуемо. Это поможет перепрограммировать клетки и создавать новые подходы к лечению.
Когда мировые ученые впервые начали изучать работу репрессилятора, то упрощали его, чтобы понять главные принципы. Поэтому долгое время они не учитывали два важных фактора. Первое — это время, которое реально требуется клетке, чтобы произвести белок. В более ранних моделях этот процесс считался мгновенным: поступил сигнал, и белок сразу появился. Но в реальности между импульсом и выделением вещества проходит много этапов, и такая задержка может длиться до нескольких часов.
Поскольку одни химические реакции происходят быстро, а другие медленно, ученые ПНИПУ разделили их на две группы. Быстрые процессы можно считать мгновенно происходящими, а значит, они не влияют на работу репрессилятора. Медленные процессы, наоборот, определяют поведение всей системы. Сосредоточившись только на них, ученые смогли описать работу системы тремя формулами, которые показывают, как со временем меняется количество каждого белка с учетом реальной задержки.
Второй важный фактор, который ранее не учитывался, — это количество молекул. Объем реальной клетки настолько мал, что конкретных белков там может быть всего несколько десятков или сотен. Из-за этого невозможно точно предсказать момент, когда появится новая молекула или разрушится существующая — все это происходит в случайный момент времени. А значит, эксперт не может заранее узнать, как поведет себя генетическая конструкция в живой клетке и будет ли она работать стабильно.
Раньше исследователи это не учитывали — считалось, что все события происходят строго в определенные моменты. Но в реальности это не так, поэтому предсказания старых моделей расходились с тем, что наблюдают биологи в экспериментах.
Чтобы проверить это, ученые создали две модели репрессилятора. В первой они учли только задержку в производстве белка, а все остальные события в ней происходили строго в определенные моменты, как по расписанию. Вторая модель основана на алгоритме, учитывающем вероятность. Например, при определенном количестве белка вероятность появления новой молекулы одна, а вероятность разрушения — другая. Этот алгоритм нужен, чтобы расчеты соответствовали тому, что реально происходит в живой клетке, где все события возникают в случайные моменты времени.
— Чтобы проверить, как эти модели работают, мы провели серию сравнительных расчетов. Сначала в первой модели по очереди меняли условия: увеличивали или уменьшали скорость производства белков, а также время задержки. При одних настройках система работала в нормальном режиме, а при других гены мешали друг другу и не могли переключиться. Затем таким же способом протестировали вторую модель, в которой учитывается вероятность. Расчеты показали, что в ней гены могут эффективно распределить время работы между собой и синхронизируются в десятки раз быстрее по сравнению с традиционным подходом, — объяснил Максим Бузмаков, младший научный сотрудник кафедры «Прикладная физика» ПНИПУ.
Чтобы убедиться в достоверности результатов, ученые провели расчеты множество раз. Это позволило увидеть общую закономерность: при наличии «вероятностей» гены синхронизируются в 60 раз быстрее, независимо от того, какие именно случайные события происходят. Благодаря тому, что каждый вариант просчитывали много раз, исследователи выяснили, что такое ускорение — это реальный эффект, который проявляется всегда, в том числе в реальных клетках.
Теперь, зная, что вероятность помогает генам синхронизироваться, инженеры могут проектировать генетические конструкции иначе. Раньше они пытались максимально подавить возникающие в клетке «случайности», считая их помехой. Однако это необходимый элемент работы генов, который помогает им быстрее синхронизироваться. Это объясняет, почему реальные клетки всегда справляются с настройкой быстрее, чем предсказывали старые модели.
В медицине на основе этого открытия можно будет создавать специальные лекарственные клетки, которые вживляют пациенту. Например, клетки, которые сами вырабатывают инсулин и выбрасывают его в кровь короткими импульсами тогда, когда это нужно, а не непрерывно. Или клетки, которые ритмично доставляют обезболивающие вещества прямо в нужный орган.
Например, для людей с диабетом это потенциальная возможность сократить число уколов — клетки смогут сами поддерживать уровень инсулина после вживления. А для онкологических пациентов — это терапия, действующая короткими импульсами, а не непрерывно, что поможет снизить нагрузку на организм. Вместо постоянных инъекций лекарство будут производить сами клетки пациента, настроенные на нужный ритм работы.
Контактное лицо: Макарова Татьяна Андреевна (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 11:50, 22.02.2026
Количество просмотров: 351
Страна: Россия
| Грибная перезагрузка: ученый Пермского Политеха рассказал, что меняется в лесу в конце лета, ПНИПУ, 11:07, 18.08.2026, Россия |
496 |
| Многие люди привыкли считать, что в августе лес продолжает давать те же грибы, что и в июле, только в больших количествах, но реальность гораздо сложнее. Ученый ПНИПУ рассказал, как меняется тихая охота в августе, почему сейчас так легко ошибиться и сорвать ядовитый двойник, и как правильно готовить августовские грибы. |
|
| Учёные ПНИПУ создали умные капсулы, которые удешевляют добычу нефти втрое, ПНИПУ, 17:05, 17.08.2026, Россия |
590 |
| Для добычи трудноизвлекаемой нефти используют специальный гель, чтобы создать трещины. После операции его нужно удалить, однако существующие средства срабатывают слишком рано или не выдерживают высоких температур. Учёные ПНИПУ создали новые капсулы для добычи, которые стоят в 3 раза дешевле аналогов. |
|
|
|
