Клеточное движение: моделирование показало, что на взаимодействие молекул внутри клеток влияют факторы, выходящие за рамки скученности

С помощью крупномасштабного компьютерного моделирования исследователи из Технологического института Джорджии определили ключевые факторы, влияющие на движение молекул в переполненной среде живой клетки. Результаты показывают, что возмущения, вызванные гидродинамическими взаимодействиями — аналогичные эффекту от кильватерной волны большого судна для маленьких лодок на озере — могут быть важнейшим фактором внутриклеточной диффузии.

Детальное понимание взаимодействий внутри клеток, где макромолекулы могут занимать до 40% доступного пространства, может дать важную информацию разработчикам терапевтических препаратов и помочь лучше понять развитие патологических состояний.

Исследование, поддержанное Национальными институтами здравоохранения (NIH), было опубликовано 11 октября в ранней онлайн-версии журнала Proceedings of the National Academy of Sciences.

Ключевые выводы моделирования

• Гидродинамические взаимодействия доминируют. Именно создаваемые молекулами возмущения среды («вихри и волны») оказывают наибольшее влияние на динамику молекул в клетке, вызывая коррелированное движение между ними.
• Скученность — не главная причина замедления. Логичное предположение, что молекулы замедляются, сталкиваясь друг с другом в тесной клетке, объясняет лишь около трети наблюдаемого экспериментально снижения скорости диффузии.
• Другие факторы незначительны. Отталкивание между молекулами, вариации их формы или «липкость» не могут объяснить резкое снижение скорости движения.

Экспериментальный фон и метод

В экспериментах флуоресцентные белковые молекулы внутри клеток E. coli двигались примерно в 15 раз медленнее, чем в пробирке. Чтобы выяснить причину, Джеффри Сколик и Тадаси Андо смоделировали поведение 15 различных молекул в тысячной части клетки E. coli, варьируя воздействие различных сил.

Перспективы и значение

Эта работа — шаг к созданию полной вычислительной модели клеточных процессов, которая позволит изучать фундаментальные биологические вопросы, от метаболизма до деления клетки.

«Прелесть компьютерного моделирования в том, что если это достаточно точная модель, вы можете задавать множество вопросов — и получать ответы, которые помогают понять, что происходит», — отметил Джеффри Сколик.

Такие «симуляции» могли бы в будущем помочь фармакологам предсказывать действие и побочные эффекты лекарств внутри клетки или исследователям рака — видеть переход клетки из здорового состояния в болезненное.