Автоматизация поиска малых молекул — регуляторов роста растений

Ученые из МФТИ совместно с коллегами из РАН, МГУ и Университета Фрайбурга разработали высокопроизводительный метод скрининга, позволяющий быстро определять влияние химических соединений на рост растений. Новая методика основана на анализе прорастания пыльцы и является альтернативой традиционным тестам на прорастание семян, которые занимают более недели.

Суть метода

Исследователи использовали пыльцу табака (Nicotiana tabacum) для тестирования 1040 соединений всего за два часа. Было выявлено 65 химических веществ, которые либо стимулировали, либо ингибировали рост. Ранее для получения аналогичных результатов с помощью менее эффективных процедур скрининга потребовались бы недели или месяцы кропотливой работы.

Ключевое преимущество: Пыльца прорастает гораздо быстрее семян — примерно за два часа, что позволяет завершить эксперимент за часы, а не за недели.

Автоматизация процесса

Весь процесс автоматизирован:

  1. Пыльцу суспендируют в жидкой питательной среде и переносят в мультилуночные планшеты, куда добавляют тестируемые химические соединения.
  2. Автоматизированный микроскоп фотографирует содержимое каждой лунки в начале эксперимента и на разных стадиях развития пыльцы.
  3. Специализированное программное обеспечение, разработанное в МФТИ совместно с Molecular Devices LLC, анализирует изображения, вычисляя площадь, занятую пыльцевыми трубками.

Программа сравнивает показатели площади в тестовых лунках с контрольными (без добавления химикатов). Большая площадь указывает на стимулятор роста, меньшая — на ингибитор.

Значение исследования

По словам руководителя лаборатории разработки инновационных лекарств МФТИ Сергея Леонова, метод позволяет быстро выявлять новые молекулярные мишени и механизмы регуляции роста растений. Это открывает возможности для селективного торможения роста сорняков и стимуляции роста культурных видов.

Новая технология значительно повышает продуктивность скрининга: с её помощью можно протестировать около 10 000 соединений и отобрать наиболее эффективные в течение недели.

Исследование опубликовано в журнале BMC Plant Biology.