Как клетки ориентируются в сложных средах

Клетки организма должны уметь перемещаться. Например, иммунные клетки патрулируют тело в поисках очагов инфекции, а нейроны мигрируют в определённые области мозга в процессе развития. Клетки не видят, куда им двигаться. Вместо этого, подобно собаке, идущей по запаху, клетка определяет направление, обнаруживая химические сигналы в окружающей среде с помощью рецепторов на своей поверхности. Например, очаг инфекции испускает определённые молекулы, и лейкоцит следует по этому сигнальному следу к его источнику.

Новое исследование лаборатории Мэтта Томсона из Калтеха даёт новые представления о том, как клетки мигрируют и реагируют на информацию в своей среде. Работа опубликована в журнале Cell Systems 8 июня.

Традиционная модель описывает миграцию клетки в среде с плавным градиентом концентрации сигнала (как от капли красителя в воде). Однако эта модель не отражает реальную, сложную среду внутри живых тканей.

В тканях клетки перемещаются через запутанную сеть белков — внеклеточный матрикс (ECM). Химические сигналы не свободно диффундируют, а связываются с ECM, создавая не плавный градиент, а пятнистую, сетевую среду со скоплениями молекул.

В такой среде традиционная модель навигации по градиенту не работает: клетка может застрять в локальном максимуме концентрации сигнала (на «небольшом холме»), не имея возможности спуститься, чтобы достичь истинного источника («самой высокой горы»).

Команда была мотивирована экспериментальными наблюдениями:

• Дрожжевые клетки при обнаружении феромонов перераспределяют рецепторы на своей поверхности, размещая больше рецепторов в областях с высокой концентрацией сигнала.
• Динамическое перераспределение рецепторов наблюдается у T-клеток, нейронов и даже у саранчи, которая активно двигает антеннами с обонятельными рецепторами, что улучшает навигацию к источнику запаха.

Исследователи создали компьютерную модель, в которой клеточные рецепторы могут активно перераспределяться в ответ на сигналы, основываясь на известных молекулярных механизмах. В этой динамической модели клетки не застревают в областях локальной концентрации и способны найти истинный источник сигнала.

Результаты:

• После оптимизации рецепторов эффективность клеточной навигации увеличилась в 30 раз.
• Модель точно соответствовала реальному поведению клеток, наблюдаемому в ткани.
• Хотя перераспределение рецепторов наблюдалось и ранее, эта работа впервые показала его ключевую функциональную роль в навигации клеток.

«В предстоящей статье мы описываем, как смоделированный нами механизм перераспределения рецепторов в точности реализует так называемый байесовский фильтр — хорошо известный алгоритм отслеживания целей, активно используемый сегодня в робототехнике», — объясняет аспирант и первый автор исследования Цитонг Джерри Ван. — «Таким образом, клетки в нашем теле могут использовать для навигации алгоритм, аналогичный тому, что применяется в автономных транспортных средствах, например, в беспилотных автомобилях».

Новая модель важна для понимания реальных клеточных систем, связанных со здоровьем человека. Она побудила учёных начать сотрудничество с врачами для визуализации большего количества образцов тканей, чтобы лучше понять среду in vivo.

Исследование было вдохновлено принципами нейробиологии о том, как нейроны обрабатывают информацию о сигналах в своей среде.

«Мы знаем, что клетка также существует в пространственно структурированной среде. Поэтому мы сначала построили статистические модели естественной среды клеток в почве и тканях на основе данных визуализации и моделирования, а затем с помощью теории информации спросили, как сенсорная система клетки — в данном случае распределение рецепторов — связана со статистической структурой среды клетки», — говорит Ван.

Ключевой вывод: Общий принцип нейробиологии о адаптации сенсорной обработки к статистике естественных сигналов применим и на уровне отдельных клеток. Адаптивное перераспределение рецепторов значительно улучшает навигацию клеток, но только в естественных средах, таких как ткань. Это ставит вопрос о том, можно ли и другие аспекты клеточной биологии лучше понять в контексте естественной среды обитания клетки.