Программное обеспечение помогает расшифровать эмбриональное развитие

При развитии нового организма изначально идентичные клетки формируют различные части тела. 60 лет назад Алан Тьюринг предположил, что это паттернирование тела достигается за счёт двух типов сигнальных молекул, которые распространяются в развивающихся тканях, создавая пространственный узор. Учёные из Фридрих-Мишер-лаборатории Общества Макса Планка в Тюбингене разработали новые математические подходы и программное обеспечение для систематического анализа реалистичных паттернообразующих сетей, включающих более двух молекул. ПО можно использовать для анализа формирования паттернов в ходе развития и создания новых паттернов для биоинженерных подходов.

Более шести десятилетий назад Алан Тьюринг предложил модель, объясняющую, как тело приобретает паттерн в ходе эмбрионального развития. В модели реакции-диффузии две сигнальные молекулы реагируют друг с другом и распространяются по эмбриону путём диффузии. Тьюринг математически показал, что две молекулы могут формировать пространственные паттерны в эмбрионе, если одна молекула движется быстрее другой. Хотя паттерны Тьюринга напоминают наблюдаемые в ходе нормального развития, модели Тьюринга были ограничены двумя подвижными сигнальными молекулами и не могли учитывать сложные лежащие в основе генные регуляторные сети.

Теперь работа расширяет оригинальный подход Тьюринга до постгеномной эры. Чтобы включить влияние генных регуляторных сетей на формирование паттернов, команда под руководством Патрика Мюллера разработала новый вычислительный метод для анализа и симуляции формирования паттернов в сетях реакции-диффузии как с подвижными, так и с неподвижными молекулами. «Реальные системы паттернирования не состоят из упрощённых двухкомпонентных сетей, используемых в классических моделях Тьюринга. Мы хотели проанализировать более сложные системы и создать удобное ПО, позволяющее обнаруживать новые биологически значимые конструкции сетей», — объясняет Лучано Маркон, первый автор исследования.

ПО ускоряет математические операции

Анализ моделей Тьюринга включает утомительную математику, и анализ заданной сети вручную занимает примерно две страницы. Учёные использовали современную систему компьютерной алгебры и разработали программное обеспечение RDNets, которое может автоматически выполнять сложные математические операции в течение нескольких минут.

Просканировав миллионы возможных сетей реакции-диффузии с помощью своего ПО, учёные обнаружили, что большинство вновь идентифицированных паттернообразующих сетей не нуждаются в выполнении условия дифференциальной подвижности сигнала, постулированного Тьюрингом и считавшегося незаменимым. Вместо этого паттерны могут формироваться, когда сигнальные молекулы одинаково подвижны или даже при любой комбинации подвижности сигналов. «Мы обнаружили, что реалистичные системы реакции-диффузии следуют механизмам, принципиально отличным от предыдущих концепций», — говорит Патрик Мюллер.

Учёные использовали своё ПО для анализа нескольких систем развития, от генерации тканей-предшественников до формирования пальцев. Помимо значимости для биологии развития, RDNets может быть полезно для биоинженеров. ПО позволяет моделировать многие процессы паттернирования и проектировать лежащие в основе генные регуляторные цепи, которые затем можно построить синтетически. Это должно быть очень полезно для подходов тканевой инженерии, где пользователь ПО может проектировать интересующие области для экспрессии дифференцирующих факторов, чтобы индуцировать специфические ткани в определённых доменах.

Анализ биологических сетей

Программное обеспечение RDNets смогло преодолеть ограничения, автоматизировав анализ линейной устойчивости дифференциальных уравнений в частных производных с помощью системы компьютерной алгебры. Этот новый подход автоматизированного высокопроизводительного математического анализа можно использовать для скрининга новых биохимических сетей Тьюринга, способных формировать самоорганизующиеся периодические паттерны. Анализ может быть ограничен качественными и количественными экспериментальными данными, что делает RDNets беспрецедентным инструментом для пользователей, стремящихся изучать сети паттернирования развития или проектировать синтетические цепи реакции-диффузии. ПО доступно онлайн и работает в большинстве веб-браузеров.