Как бактерии адаптируют свой аппарат для оптимального роста

Скорость роста бактерии напрямую зависит от скорости синтеза белка — самого ресурсоемкого клеточного процесса. Логично было бы предположить, что для удвоения скорости роста клетке нужно вдвое больше копий всего аппарата трансляции.

Однако с 1960-х годов известно, что это не так. Состав «коктейля» из отдельных компонентов этого аппарата (состоящего из белков и РНК) меняется в зависимости от скорости роста.

Новая сложная компьютерная модель, разработанная в Дюссельдорфе, впервые объясняет причины этих вариаций. Она показывает, какие концентрации отдельных компонентов необходимы для достижения разных скоростей синтеза.

Докторант Сяо-Пань Ху из группы вычислительной биологии клетки проф. Мартина Лерхера в HHU закодировал в модели установленные биохимические принципы на клеточном уровне. Модель рассчитывает скорость производства клеточных компонентов и предсказывает рост на основе заданного состава аппарата.

Теоретически, каждую скорость производства можно реализовать множеством комбинаций концентраций молекул. Какая из них используется реальными бактериями E. coli и почему?

Исследователи исходили из простого предположения, отраженного в природе повсеместно: организм имеет эволюционное преимущество, если ему требуется как можно меньше ресурсов для развития. Команда искала среди всех возможных комбинаций ту, которая «дешевле» всего для клетки, то есть требует минимальной общей массы молекул.

Сравнение с экспериментальными данными показало, что это предположение верно и точно предсказывает концентрации, измеренные в реальных колониях E. coli. Это позволило не только количественно описать данные, но и понять их причину: в основе лежит универсальный принцип экономии ресурсов.

Модель также доказала свою точность в ситуациях, когда бактерии подвергаются воздействию антибиотиков. В таких экстремальных условиях бактериям необходим иначе сконфигурированный набор инструментов для роста.

Сейчас группа исследует, применимы ли выводы о синтезе белка к другим клеточным процессам и организмам. Разработанные модели также должны помочь более эффективно проектировать биотехнологические процессы, позволяя рассчитывать оптимальные концентрации клеточных компонентов для желаемого биологического производства.