Удивительная индивидуальность микроРНК

МикроРНК (miRNAs) — это короткие молекулы РНК (в среднем 22 нуклеотида), которые, объединяясь с белком Argonaute, вызывают деградацию определённых матричных РНК (mRNA), снижая производство соответствующих белков. Большинство мРНК млекопитающих являются мишенью как минимум для одной miRNA, что подчёркивает их важность. Однако точное предсказание влияния конкретной miRNA на экспрессию гена оставалось сложной задачей из-за недостатка данных.

Исследователи под руководством Дэвида Бартеля из Института Уайтхеда собрали огромный массив данных по шести miRNA и создали улучшенную модель предсказания для всех индивидуальных miRNA. Результаты, опубликованные 5 декабря в Science, обеспечивают беспрецедентную точность прогнозирования.

Новые данные о связывании

Раньше учёные рассматривали miRNA как группу, усредняя их поведение. Шон МакГири разработал метод измерения относительного сродства связывания (binding affinity) для каждой из шести miRNA с огромной коллекцией последовательностей РНК. Эти измерения легли в основу новой модели.

Индивидуальность miRNA и сайтов связывания

• Канонические сайты: Ранее считалось, что существует чёткая иерархия канонических сайтов связывания (perfect matches в первых восьми нуклеотидах miRNA), каждый из которых обеспечивает схожий уровень репрессии независимо от идентичности miRNA. Новые данные показали, что это не так: индивидуальная miRNA может иметь большее сродство к сайту, который в ожидаемой иерархии находится ниже.
• Неклассические сайты: Обнаружены уникальные для каждой miRNA неканонические сайты связывания (содержащие несовпадения или необычное спаривание). Во многих случаях miRNA связывалась с некоторыми из своих неканонических сайтов сильнее, чем с определёнными каноническими.

Факторы, влияющие на взаимодействие

На индивидуальность взаимодействия влияет окружение сайта-мишени, особенно его структурная доступность. Исследователи выяснили, что четыре нуклеотида, ближайших к сайту связывания, могут оказывать совокупное влияние на аффинность до 100 раз.

От аффинности к эффективности и новой модели

Данные с высоким разрешением позволили подтвердить ключевую гипотезу: сила связывания miRNA с сайтом-мишенью является главным фактором, определяющим эффективность (targeting efficacy) деградации этой мРНК. Эта корреляция позволила создать биохимическую модель, которая на основе измерений аффинности предсказывает эффективность репрессии для каждой мРНК в клетке, значительно превосходя все существующие модели.

Затем с помощью машинного обучения (свёрточной нейронной сети, разработанной Кэти Лин) улучшенные предсказания были распространены на все miRNA без необходимости сбора дополнительных экспериментальных данных.

Значение

Эти открытия рисуют гораздо более сложную картину miRNA-опосредованной репрессии генов. Новая модель будет использована для обновления ресурса TargetScan — ключевого инструмента для предсказания мишеней miRNA. Это предоставит всему научному сообществу более точную информацию о влиянии конкретной miRNA в клетке, что важно как для фундаментальной биологии, так и для разработки терапевтических препаратов.