Исследователи используют «шумную» природу клеток для поддержания их здоровья

Жизнь клетки — это «шумный» процесс. Эти строительные блоки жизни постоянно меняются. Они могут спонтанно экспрессировать разные белки и гены, менять форму и размер, умирать или сопротивляться смерти, повреждаться и становиться раковыми. Даже внутри популяции клеток одного типа существует огромная случайная вариабельность в их структурах, уровнях экспрессии белков и размерах.

«Высокая размерность и шум — это неотъемлемые свойства больших внутриклеточных сетей, — говорит Адилсон Э. Моттер, профессор физики и астрономии в Северо-Западном университете. — И то, и другое долгое время считалось препятствием для рационального контроля клеточного поведения».

Моттер и его коллеги оспорили и переосмыслили это давнее убеждение. Используя новый вычислительный алгоритм, они показали, что эту случайность внутри и между клетками, называемую «шумом», можно использовать для контроля сетей, управляющих работой живых клеток, — способствуя клеточному здоровью и потенциально облегчая такие заболевания, как рак.

Исследование, поддержанное Национальным институтом рака и Национальным научным фондом США, описано в выпуске журнала Physical Review X от 16 сентября. Соавторами статьи являются Моттер и Уильям Л. Кат, профессор инженерных наук и прикладной математики. Первым автором статьи является аспирант Дэниел К. Уэллс.

«Шум относится к случайным аспектам поведения клеток, особенно регуляции генов, — поясняет Уэллс. — Регуляция генов — это не вокзал, где белки, регулирующие экспрессию генов, прибывают через регулярные промежутки времени, включают или выключают ген и затем уходят. Вместо этого экспрессия генов постоянно и случайным образом модифицируется».

Используя шум, команда обнаружила, что высокоразмерной динамикой регуляции генов можно управлять, контролируя гораздо меньшую и более простую сеть, названную «сетью переходов между состояниями». В этой сети клетки случайным образом переходят из одного фенотипического состояния в другое — иногда из состояний, представляющих здоровые фенотипы клеток, в нездоровые состояния, где условия потенциально канцерогенны. Пути переходов между этими состояниями можно предсказать, поскольку клетки, совершающие один и тот же переход, обычно следуют по схожим траекториям в своей экспрессии генов.

Команда сравнивает это явление с формированием тропинок на университетском кампусе. Если между двумя зданиями нет проложенной дорожки, люди обычно идут по самому легкому пути, вытаптывая траву и обнажая землю. В итоге планировщики кампуса могут заметить этот проторенный путь и заасфальтировать его.

Аналогично, проанализировав сначала сеть регуляции генов, команда использовала шум, чтобы определить наиболее вероятный путь перехода между разными состояниями системы, и соединила эти пути в сеть переходов между состояниями. Это позволило исследователям сосредоточиться всего на одном пути между любыми двумя состояниями, сводя многомерную систему к серии одномерных соединяющихся путей.

«Даже в таких сложных и высокоразмерных системах, как сеть регуляции генов, обычно существует только один наилучший путь, по которому шумовой переход будет следовать из одного состояния в другое, — говорит Кат. — Можно подумать, что возможны многие разные пути, но это не так: один путь намного лучше всех остальных».

Затем команда разработала вычислительный подход, который может определять оптимальные модификации экспериментально настраиваемых параметров (например, скоростей активации белков) для стимулирования желаемых переходов между разными состояниями. Метод идеален для экспериментальной реализации, потому что он меняет реакцию системы на шум, а не сам шум, которым почти невозможно управлять напрямую.

«Шум чрезвычайно важен для систем, — говорит Уэллс. — Вместо того чтобы напрямую заставлять клетку переходить из плохого состояния в хорошее (что сложно), мы просто облегчаем шуму сделать это самостоятельно. Это аналогично асфальтированию только одной тропинки, ведущей от здания, и оставлению всех остальных без покрытия — люди, выходящие из здания, с большей вероятностью пойдут по асфальтированной дорожке и, таким образом, в итоге окажутся там, куда она ведет».

Хотя текущее исследование является теоретическим и сосредоточено на биологических сетях, команда предполагает, что эту стратегию можно использовать для других сложных сетей, где присутствует шум, например, в пищевых цепях и энергосистемах. Потенциально её можно использовать для предотвращения внезапных переходов в этих системах, которые приводят к коллапсу экосистем и сбоям в энергосетях.