Современные достижения в области генной инженерии и синтетической биологии открывают перед человечеством новые горизонты. Несмотря на то, что ученым удалось расшифровать ДНК и редактировать гены, создание полноценной генетической программы, которая могла бы выполнять конкретные задачи, остается сложной задачей. Этот вопрос особенно актуален для клеток, которые должны производить сложные лекарства, такие как инсулин или антитела для лечения рака. В 2000 году был создан первый прототип такой конструкции, но его работа оставляла желать лучшего: поведение генов не соответствовало реальным условиям клеток, что не позволяло использовать его для разработки новых методов лечения. Однако исследователи из Пермского Политеха впервые разработали модель, которая более точно описывает процессы, происходящие в реальных клетках, что может привести к созданию надежных генетических программ.
С середины XX века биология претерпела значительные изменения: ученые не только описывали живые организмы, но и начали понимать внутреннее устройство клеток. Расшифровка структуры ДНК и полных геномов позволила редактировать генетический код. Если ранее селекция базировалась на случайных мутациях, то теперь ученые могут целенаправленно вносить изменения в клеточную структуру.
Сегодня инсулин получают из бактерий, а не из поджелудочной железы животных. Кроме того, ученые научились синтезировать антибиотики, такие как пенициллин, в промышленных масштабах, что раньше было невозможно из-за ограниченного количества природных источников. Однако простое редактирование отдельных генов недостаточно. Следующий этап, который сейчас осваивает синтетическая биология, заключается в создании полноценных генетических программ, способных выполнять определенные задачи, такие как реагирование на внешние сигналы и выработка веществ по расписанию.
Практическая необходимость в таких программах очевидна. Многие лекарства, особенно основанные на белках, нельзя получить в достаточном количестве традиционными химическими методами. Для этого нужны живые клетки, перепрограммированные на производство этих веществ. Также важны биосенсоры — клетки, способные обнаруживать опасные бактерии, вирусы или маркеры онкологических заболеваний. Однако на сегодняшний день ученые еще не научились создавать такие искусственные генетические программы, которые работали бы предсказуемо.
Первой синтетической генетической сетью, созданной в 2000 году группой Майкла Эловица из Принстонского университета, был так называемый «репрессилятор». Эта конструкция представляет собой три гена, соединенных в кольцо, где каждый подавляет работу другого. Это создает циклический процесс, необходимый для работы многих биологических функций, таких как суточные циклы сна и бодрствования, деление клеток и выброс гормонов.
При успешном создании искусственных генетических цепей, работоспособность которых будет стабильной и предсказуемой, откроются новые возможности для медицины и биологии. Например, можно будет создать клетки, которые выделяют лекарства короткими импульсами, что позволит имитировать работу поджелудочной железы. Однако создание таких технологий возможно только при условии, что гены синхронизируются и работают в строго определенном порядке.
Репрессилятор стал отправной точкой для разработки надежных генетических программ, но его работа часто была нестабильной. В некоторых клетках колебания быстро затухали, а в других становились хаотичными и непредсказуемыми. На протяжении 25 лет ученые предлагали различные способы улучшения репрессилятора, меняя гены и добавляя новые элементы, но проблема оставалась.
Исследователи Пермского Политеха создали модель, которая объясняет, почему реальные генетические схемы работают иначе. Они изучили поведение репрессилятора в условиях, максимально приближенных к реальным, чтобы понять, как достичь стабильной и предсказуемой работы системы. Это открытие может стать основой для перепрограммирования клеток и создания новых подходов к лечению.
Ранее ученые упрощали репрессилятор, чтобы понять его основные принципы, игнорируя два ключевых фактора. Первый — это время, необходимое клетке для производства белка. В старых моделях этот процесс считался мгновенным, но на самом деле между сигналом и выделением вещества проходит время, которое может составлять несколько часов.
Второй фактор, который не учитывался ранее, — это количество молекул. Объем реальной клетки так мал, что количество конкретных белков может варьироваться всего от десятков до сотен. Это делает невозможным точное предсказание момента, когда появится новая молекула или когда произойдет разрушение существующей, так как все это происходит в случайные моменты времени. Поэтому предсказания старых моделей часто расходились с реальностью.
Чтобы проверить свою гипотезу, ученые разработали две модели репрессилятора. В первой модели учитывалась только задержка в производстве белка, в то время как все остальные события происходили строго по расписанию. Вторая модель основывалась на вероятностном подходе, где учитывались разные вероятности появления и разрушения молекул. Это позволило сделать расчеты более соответствующими тому, что реально происходит в живых клетках.
— Мы провели серию сравнительных расчетов, меняя условия в первой модели. При одних настройках система работала нормально, а при других гены мешали друг другу и не могли переключиться. Затем протестировали вторую модель, основанную на вероятностном подходе. Результаты показали, что в этой модели гены синхронизируются в десятки раз быстрее по сравнению с традиционным методом, — пояснил Максим Бузмаков, младший научный сотрудник кафедры «Прикладная физика» ПНИПУ.
Проведенные расчеты показали, что при наличии вероятностей гены синхронизируются в 60 раз быстрее, независимо от случайных событий. Это открытие позволяет пересмотреть подходы к проектированию генетических конструкций. Ранее ученые стремились минимизировать влияние случайностей, считая их помехами, но теперь стало ясно, что эти случайности могут способствовать более быстрой синхронизации генов.
Данное открытие имеет огромный потенциал для медицины. На его основе можно будет разрабатывать специализированные клетки, которые будут встраиваться в организм пациента. Например, клетки, вырабатывающие инсулин и выбрасывающие его в кровь с нужной периодичностью, что уменьшит необходимость в инъекциях. Для онкологических пациентов это может означать терапию, основанную на периодическом выбросе лекарств, что снизит нагрузку на организм.