Как физика и биология совместно исследуют механизмы жизни
Каждая наша клетка содержит около 40 миллионов белков, которые совместно выполняют все задачи, необходимые для выживания клетки. Для слаженной работы нужные белки должны быть сконцентрированы в определенных количествах, в определенное время и в определенном месте. Однако установление такого тонкого распределения требует чрезвычайно точного процесса, происходящего в крошечных пространственных масштабах, которые стандартные инструменты клеточной биологии часто не могут обнаружить.
Чтобы понять этот механизм, исследователи из Женевского университета (UNIGE) разработали новый подход, сочетающий генетические и клеточно-биологические эксперименты с физическим моделированием. Используя специальные алгоритмы, они смоделировали формирование градиентов белка в 3D и во времени, что позволило объяснить эти сложные процессы. Их инновационная модель может быть адаптирована для исследования динамики белков в других биологических системах. Результаты опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Использование случайности
Белок PLK-1, ключевой регулятор клеточного деления, известен своей более высокой концентрацией на передней стороне эмбриона. Но как возникает этот механизм? Поскольку обычных биологических инструментов было недостаточно, команда Моники Готты привлекла физика Софию Барбьери.
«Я разработала статистическую модель формирования белкового градиента на основе вероятностной математики, — объясняет София Барбьери. — Я использовала специфические вычислительные алгоритмы, называемые методом Монте-Карло». Эти алгоритмы применяются для моделирования явлений с высокой сложностью, таких как финансы или физика частиц.
Команда смоделировала белковые градиенты в 3D и во времени. Модель требовала множества итераций между оптимизацией параметров и сравнением с биологическими данными. Исследователи построили первую версию модели, включив все известные физические и биологические элементы системы, затем ввели параметры для проверки гипотез о неизвестных переменных. Они смоделировали возможные физические и биологические исходы, воспроизводящие динамику белка и установление градиента в клетке, и проверили их в реальных условиях с помощью экспериментов in vivo на эмбрионах нематоды C. elegans.
Сложные белковые взаимодействия
Благодаря постоянному взаимодействию между моделированием и клеточной биологией исследователи определили, как градиент PLK-1 устанавливается и поддерживается во времени. Оказалось, что PLK-1 должен динамически связываться и отсоединяться от другого белка, MEX-5, чтобы противодействовать естественной тенденции PLK-1 к равномерной диффузии в клетке. MEX-5 обладает способностью изменять свою диффузионную подвижность в зависимости от положения в клетке и взаимодействовать с другими белками, что необходимо для обогащения PLK-1 в нужных местах.
«Но, что удивительно, MEX-5 не так эффективен в этой задаче, поскольку большое количество PLK-1 не связано с MEX-5», — отмечает София Барбьери.
Это исследование предоставляет уникальную количественную модель для понимания динамических взаимодействий между белками, которую можно адаптировать для других клеток или белков, чьи сложные механизмы нельзя изучить обычными методами клеточной биологии.
«Наша работа показывает, что междисциплинарное сотрудничество становится все более важным для прогресса в науке», — заключает Моника Готта.