Учёные составили карту динамики белковой сети во время деления клетки

Международная команда под руководством исследователей из Университета Торонто впервые отследила движение белков, закодированных в геноме дрожжей, на протяжении всего их клеточного цикла. Для этого потребовалось сочетание глубокого обучения и высокопроизводительной микроскопии.

Команда применила два алгоритма на основе свёрточных нейронных сетей — DeepLoc и CycleNet — для анализа изображений миллионов живых дрожжевых клеток. Результатом стала комплексная карта, определяющая, где находятся белки и как они перемещаются и меняются по концентрации внутри клетки в каждой фазе клеточного цикла.

«Мы обнаружили, что белки, концентрация которых регулярно увеличивается и уменьшается в клетке, как правило, участвуют в регуляции клеточного цикла, в то время как белки с предсказуемым движением по клетке обычно способствуют его биофизической реализации», — сказал Афанасиос Лициос, первый автор исследования.

Исследование опубликовано в журнале Cell.

На молекулярном уровне клеточный цикл зависит от координации множества белков. Дисрегуляция белков может нарушить этот цикл, что потенциально приводит к таким заболеваниям, как рак.

Исследователи наблюдали, что около четверти изученных белков дрожжей демонстрировали регулярные паттерны появления и исчезновения или перемещения в определённые области клетки. Большинство белков следовали этим паттернам либо для концентрации, либо для локализации, но не для обоих параметров одновременно.

«Мы идентифицировали около 400 белков только с периодической локализацией во время клеточного цикла и около 800 — только с периодической концентрацией», — сказал Лициос. «Это означает, что белки регулируются на нескольких уровнях, чтобы обеспечить запрограммированное течение клеточного цикла».

Команда использовала флуоресцентную микроскопию для отслеживания около 4000 белков на изображениях дрожжевых клеток, чтобы классифицировать фазу клеточного цикла, а также локализацию белков в пределах 22 категоризированных областей клетки, таких как ядро, цитоплазма и митохондрии. Идентификация фазы и локализации белков была автоматизирована с помощью свёрточных нейронных сетей с точностью предсказания фазы клеточного цикла более 93%.

«Мы проанализировали изображения более 20 миллионов живых дрожжевых клеток, которые с помощью машинного обучения отнесли к разным стадиям клеточного цикла», — сказала Бренда Эндрюс, руководитель исследования.

«Затем мы разработали и применили второй вычислительный конвейер, чтобы изучить, как белки меняют свою локализацию и концентрацию во время клеточного цикла. Это исследование создало уникальный набор данных, который предлагает обзор молекулярных изменений во время деления клетки в масштабе всего генома».

«Дрожжевая клетка — отличная модель для эукариотической биологии», — сказал Лициос. «Есть определённые вещи, которые мы можем сделать с дрожжевыми клетками, но не с другими организмами. Мы можем использовать их для наблюдения процессов в крупном масштабе, что делает их идеальным организмом для изучения клеточного цикла — в надежде лучше понять клеточный цикл человека».