Как генетические мотивы управляют «музыкой жизни»
Наши генетические коды контролируют не только то, какие белки производят наши клетки, но и — в значительной степени — в каком количестве. Это революционное открытие, применимое ко всей биологической жизни, недавно сделали системные биологи из Технологического университета Чалмерса (Швеция) с помощью суперкомпьютеров и искусственного интеллекта. Их исследование, которое также может пролить новый свет на загадки рака, было опубликовано в научном журнале Nature Communications.
ДНК содержит инструкции для клеток по производству белков. Однако фактор, определяющий количество производимого белка, оставался неясным. Измерения показывали, что одна клетка может содержать от нескольких молекул до десятков тысяч копий конкретного белка.
Исследование сделало большой шаг вперед в понимании механизмов этого процесса, известного как экспрессия генов. Ученые показали, что большая часть информации для регуляции количества также заложена в самом коде ДНК, и продемонстрировали, что эту информацию можно прочитать с помощью суперкомпьютеров и ИИ.
Сравнимо с оркестровой партитурой
«Вы можете сравнить это с оркестровой партитурой. Ноты описывают, какие звуки должны играть разные инструменты. Но одни ноты мало говорят о том, как будет звучать музыка», — объясняет руководитель исследования доцент Алексей Зелезняк.
Информация о темпе и динамике музыки также необходима. В языке генетики эта информация распределена по обширным участкам молекулы ДНК. «Раньше мы могли читать ноты, но не то, как должна играться музыка. Теперь мы можем делать и то, и другое», — говорит Зелезняк. «Другое сравнение: теперь мы нашли грамматические правила генетического языка, где, возможно, раньше знали только словарный запас».
Эта «грамматика», определяющая количество экспрессии гена, проявляется в виде повторяющихся паттернов и комбинаций четырех «нот» генетики — молекулярных строительных блоков, обозначенных A, C, G и T. Эти паттерны известны как мотивы. Ключевыми факторами являются взаимосвязи между этими мотивами — как часто они повторяются и на каких именно позициях в коде ДНК появляются.
«Мы обнаружили, что эта информация распределена как по кодирующим, так и по некодирующим частям ДНК — то есть присутствует и в областях, которые раньше называли «мусорной ДНК»».
Открытие, применимое ко всей биологической жизни
Хотя существуют и другие факторы, влияющие на экспрессию генов, согласно исследованию, информация, заложенная в генетическом коде, объясняет около 80% этого процесса. Исследователи протестировали метод на семи модельных организмах, включая дрожжи, бактерии, плодовых мушек, мышей и людей, и обнаружили, что механизм одинаков. Сделанное ими открытие универсально и справедливо для всей биологической жизни.
По словам Зелезняка, открытие было бы невозможно без доступа к современным суперкомпьютерам и ИИ. Группа провела масштабное компьютерное моделирование. «Этот инструмент позволяет нам одновременно рассматривать тысячи позиций, создавая своего рода автоматизированное исследование ДНК. Это необходимо для выявления паттернов в таких огромных объемах данных».
«Благодаря ИИ система теперь может учиться самостоятельно, определяя различные мотивы и комбинации мотивов, имеющие отношение к экспрессии генов», — говорит Ян Зримец, постдокторант и первый автор исследования. Он добавляет, что открытие также стало возможным потому, что они изучали гораздо большую часть ДНК за один раз, чем это делалось ранее.
Применение в фармацевтической промышленности
Алексей Зелезняк полагает, что открытие вызовет большой интерес в научном мире, а метод может стать важным инструментом в нескольких областях, включая генетику, эволюционные исследования, системную биологию, медицину и биотехнологии. Новые знания также могут позволить лучше понять, как мутации влияют на экспрессию генов в клетке и, следовательно, на возникновение и функционирование рака.
Наиболее быстро значимыми для широкой общественности могут стать применения в фармацевтической промышленности. «Можно предположить, что этот метод может помочь улучшить генетическую модификацию микроорганизмов, уже используемых сегодня в качестве «биологических фабрик», что приведет к более быстрой и дешевой разработке и производству новых лекарств», — предполагает он.