Математика позволяет ученым понять организацию внутри клеточного ядра

Инженер и математик Индика Раджапаксе, Ph.D., теперь работает биологом. Он считает, что сочетание этих трех дисциплин имеет решающее значение для понимания работы клеток.

Его последняя разработка — новый математический метод для понимания организации клеточного ядра. Метод, который Раджапаксе и его коллеги протестировали на нескольких типах клеток, выявил так называемые самоподдерживающиеся транскрипционные кластеры — подмножество белков, играющих ключевую роль в поддержании клеточной идентичности.

Исследователи надеются, что это понимание выявит уязвимости, на которые можно воздействовать, чтобы перепрограммировать клетку и остановить рак или другие болезни.

"Все больше биологов, изучающих рак, считают, что организация генома играет огромную роль в понимании неконтролируемого деления клеток и возможности перепрограммировать раковую клетку. Это означает, что нам нужно больше деталей о том, что происходит в ядре", — сказал Раджапаксе, доцент вычислительной медицины и биоинформатики, математики и биомедицинской инженерии в Мичиганском университете.

Команда усовершенствовала более старую технологию исследования хроматина Hi-C, которая отображает, какие участки генома находятся близко друг к другу. Ее ограничение в том, что она видит только эти соседние геномные регионы.

Новая технология, Pore-C, использует гораздо больше данных для визуализации взаимодействия всех частей внутри клеточного ядра. Исследователи применили математический метод гиперграфов (трехмерная диаграмма Венна). Это позволяет увидеть не просто пары взаимодействующих геномных регионов, а всю совокупность сложных и перекрывающихся геномных взаимосвязей внутри клеток.

"Эти многомерные отношения мы можем понять однозначно. Это дает нам более детальный способ понять организационные принципы внутри ядра. Если вы это понимаете, вы также можете понять, где эти принципы нарушаются, как при раке", — пояснил Раджапаксе.

Исследователи протестировали свой подход на неонатальных фибробластах, биопсированных взрослых фибробластах и B-лимфоцитах. Они идентифицировали организации транскрипционных кластеров, специфичные для каждого типа клеток, и обнаружили самоподдерживающиеся транскрипционные кластеры, которые служат ключевыми транскрипционными сигнатурами для типа клетки.

Раджапаксе описывает это как первый шаг в более масштабной картине.

"Моя цель — построить такую картину на протяжении клеточного цикла, чтобы понять, как клетка проходит через разные стадии. Рак — это неконтролируемое деление клеток. Если мы поймем, как нормальная клетка меняется со временем, мы сможем начать изучать контролируемые и неконтролируемые системы и найти способы перепрограммировать эту систему".