Синтетические морфогены: новый инструмент для регенеративной медицины

Для развития сложных тканей и органов клетки эмбриона должны точно определять своё местоположение. В регенеративной медицине эта способность утрачена: стволовые клетки и органоиды не могут самостоятельно находить раны или больные ткани для их восстановления.

Ключевую роль в пространственной ориентации клеток играют морфогены — химические сигналы, которые диффундируют от клеток-организаторов, создавая концентрационный градиент. Клетки «считывают» свою позицию по концентрации морфогена, что позволяет формировать сложные трёхмерные структуры.

Чтобы изучить принципы работы морфогенов, две независимые исследовательские группы — под руководством Уэнделла Лима, Ph.D. (Калифорнийский университет в Сан-Франциско, UCSF), и группы Гийома Сальбрё, Ph.D., и Жан-Поля Венсана, Ph.D. (Институт Фрэнсиса Крика в Лондоне) — создали синтетический морфоген с нуля. Результаты их работ опубликованы 16 октября 2020 года в журнале Science.

Подход команды UCSF:

• Исходной молекулой стал инертный GFP (зелёный флуоресцентный белок), на который клетки обычно не реагируют.
• С помощью специальных антител были созданы рецепторы, чувствительные к GFP.
• Эти рецепторы встроили в клетки и связали с ранее разработанной системой клеточного контроля SynNotch.
• Когда часть клеток в чашке Петри («организаторы») начала продуцировать GFP, диффундирующий белок активировал рецепторы в соседних клетках, запуская запрограммированную активность генов. Это позволило создавать заданные полосатые паттерны.

«Думаю, поразительно, что создать простой морфоген не так уж сложно. Это даёт нам представление о том, как более простые сигнальные молекулы могли эволюционировать в морфогены на заре развития многоклеточности», — отметил Уэнделл Лим.

В Институте Крика аналогичный подход успешно применили в живых организмах — дрозофилах. Синтетические морфогены смогли заменить естественные сигналы в организации сложных паттернов крыла мухи.

Поскольку все взаимодействия в этих системах спроектированы инженерным путём, их характеристики известны и поддаются точному математическому моделированию. Это открывает путь к созданию проверяемой теории паттернообразования и, в перспективе, к программированию клеток для поиска и регенерации повреждённых или больных тканей по молекулярным «указателям».