Как молекулы могут заниматься статистикой

Современные устройства связи, такие как мобильные телефоны, обмениваются огромными объемами информации. Сложные сигнальные процессоры в них постоянно борются с шумом и адаптируются к изменяющейся среде. Аналогичные проблемы — шум и изменчивые условия — существуют и в синтетической биологии, но методологии борьбы с ними пока нет.

Профессор Мустафа Хаммаш и Кристоф Цехнер из Департамента биосистемных наук и инженерии исследовали, как можно перевести принципы работы обычных сигнальных процессоров в биохимические процессы внутри живых клеток.

Проблема контекстной зависимости

Главное ограничение при создании биологических цепей — неоднородность клеток-хозяев. Даже генетически идентичные клетки могут находиться на разных стадиях клеточного цикла или иметь разное количество рибосом. Из-за этого одна и та же синтетическая цепь ведет себя по-разному в разных клетках. В крайних случаях правильное поведение демонстрирует лишь малая доля клеток, а остальные действуют непредсказуемо. Это называется контекстной зависимостью.

Принцип фильтрации шума

Ключевая стратегия для создания устойчивого к шуму и контекстно-независимого поведения — построить цепь, которая оценивает характер шума и эффективно отделяет его от сигнала. Этот принцип используется, например, в наушниках с шумоподавлением.

Такой же принцип можно применить для подавления шума в биологических цепях. Цепь будет вести себя независимо от контекста, если сможет компенсировать влияние своей молекулярной среды с помощью фильтра шума.

От фильтра Калмана к Пуассоновскому фильтру

Фильтры шума интенсивно изучались с 1950-х годов. Успех этих идей привел к изобретению фильтра Калмана (названного в честь профессора ETH Zurich Рудольфа Калмана), который оказал революционное влияние на различные области — от телекоммуникаций до финансовой инженерии.

Однако фильтр Калмана неприменим к молекулярным системам напрямую, так как его математические допущения несовместимы с молекулярной биологией. Поэтому был изобретен статистический фильтр шума, названный Пуассоновским фильтром. Он может быть реализован с помощью одного гена, имеющего как конститутивный, так и индуцибельный промотор.

«Мы выяснили, что при определенных осмысленных допущениях можно вывести удивительно простой фильтр шума — Пуассоновский фильтр. Название происходит от того, что он основан на определенном распределении вероятностей, названном в честь французского математика Симеона Пуассона», — объясняет Кристоф Цехнер.

Исследователи протестировали Пуассоновский фильтр, используя генетическую цепь в бактериальных клетках, которую можно индуцировать зеленым светом. Они применили к цепи произвольные шумовые сигналы, и она действительно смогла с высокой точностью отслеживать световые сигналы. Таким образом, Пуассоновский фильтр можно понимать как молекулярный аналог фильтра Калмана.

Экспериментальная часть

Мустафа Хаммаш отмечает, что в экспериментальной части проекта они сотрудничали с Джорджем Зилигом из Университета Вашингтона в Сиэтле. «Джордж Зилиг — эксперт по синтетическим цепям на основе ДНК. Некоторые эксперименты in vitro проводились в его лаборатории, а другие — здесь, в Базеле».

Практическое применение и перспективы

Подобные цепи могут сыграть важную роль для реализации многих потенциальных применений синтетической биологии, таких как новые терапевтические средства или биосенсоры.

Например, исследователи ETH недавно предложили селективный медицинский препарат, который может отличать здоровые клетки от опухолевых с помощью синтетической цепи, вводимой в клетки. Если клетка здорова, цепь ее не затрагивает. Если обнаружена раковая клетка, высвобождается медицинское соединение, вызывающее апоптоз (запрограммированную гибель клеток).

К сожалению, вариабельность от клетки к клетке может серьезно повлиять на работу цепи, что приведет к ошибкам классификации. В результате желаемый эффект препарата может быть обращен в части клеток: здоровые клетки будут уничтожены, а раковые продолжат размножаться.

Цепи с фильтрацией предлагают многообещающую стратегию для решения этой проблемы. В частности, их можно использовать для эффективного подавления межклеточных вариаций и, как следствие, повышения специфичности и эффективности препарата.

«Цель нашего проекта — создание контекстно-независимых синтетических цепей. Следующий важный шаг — испытать нашу концепцию на практике», — подводит итог Кристоф Цехнер.

«Молекулярные фильтры, которые мы изобрели, можно использовать для оценки состояния клеток. Такие оценки позволят создавать устойчивые к шуму биосенсоры и системы обратной связи, среди прочих применений», — заключает Мустафа Хаммаш.