Важность смешанных мотивов

Локальные модификации гистоновых белков изменяют плотность упаковки ДНК в клеточном ядре, регулируя активность генов. Они также формируют основу кода, в котором значение конкретного паттерна или мотива зависит от более широкого контекста.

Практически все клетки любого многоклеточного организма содержат одинаковый набор генов. Тем не менее, генетическая программа, реализуемая, например, в мышечной клетке, отличается от программы клетки печени или нервной клетки. То, какое подмножество генов экспрессируется в данном типе клеток в данный момент времени, определяется, среди прочего, направленными химическими модификациями белков, взаимодействующих с геномной ДНК в ядре клетки. Команда исследователей под руководством профессора Петера Беккера из Университета Людвига-Максимилиана (LMU) в новом Биомедицинском центре (BMC) и доктора Карстена Марра из Центра Гельмгольца в Мюнхене показала, зависит ли и как модифицируется каждый отдельный сайт-мишень от природы и паттерна соседних меток. Их выводы, опубликованные в журнале Cell Systems, дают неожиданное представление о сложности эпигенетических механизмов, опосредующих регуляцию генов у высших организмов.

Ацетилирование — один из важнейших классов модификаций белков, участвующих в регуляции экспрессии генов. В клеточном ядре гистоновые белки взаимодействуют с молекулами ДНК, несущими генетическую информацию, заставляя их сворачиваться в плотно упакованную и компактную форму. Присоединение ацетильных групп (CH₃COO) к гистонам изменяет доступность ДНК для ферментов, необходимых для экспрессии генов. Таким образом, эти химические метки служат молекулярными переключателями для регуляции генной активности, причём ацетильные группы, как правило, функционируют как активаторы экспрессии генов. Как ацетилирование, так и деацетилирование осуществляются специальным набором ферментов. Более того, каждый из четырёх типов гистонов обладает несколькими сайтами-мишенями для ацетилирования. В результате гистоны могут демонстрировать специфические комбинации модификаций, которые называются мотивами. «Поэтому мы предполагаем, что функциональное значение имеет не только отдельный ацетилированный сайт, но и паттерн ацетилирования», — говорит Петер Беккер. В более раннем исследовании, в котором его группа систематически удаляла гены каждого фермента ацетилазы, исследователи с удивлением обнаружили, что новые паттерны ацетилирования часто наблюдались вблизи известного сайта-мишени для удалённого фермента, так что общий уровень ацетилирования оставался практически неизменным.

Сложные паттерны взаимодействия

«Вопреки общепринятому мнению, вероятность модификации данного сайта ацетилирования, по-видимому, зависит от состояния соседних сайтов», — говорит Кристиан Феллер, внесший значительный вклад в новую публикацию во время работы над докторской диссертацией. «Определённые мотивы встречаются чаще других, что также свидетельствует о том, что мотивы ацетилирования распределены не случайно. Однако, поскольку влияние существующих ацетилирований на различные вовлечённые ферменты столь сложно, невозможно надеяться понять механизмы, определяющие распределение различных мотивов, только с помощью биохимических методов», — объясняет он.

По этой причине Беккер и Феллер объединились с математиками вокруг Марра, которые заново проанализировали экспериментальные данные, используя новый теоретический подход. На одном конце молекулы гистона H4 дрозофилы четыре потенциальные мишени для ацетилирования расположены непосредственно рядом друг с другом. Если ацетилирование происходит случайным образом, можно было бы ожидать до 16 различных мотивов в этой области — в зависимости от того, ацетилирован каждый сайт или нет.

Поскольку Беккер экспериментально определил фактическое распределение мотивов в H4 дрозофилы в предыдущем исследовании, Карстен Марр и его коллеги использовали различные математические подходы для моделирования паттернов, ожидаемых при наложении различных граничных условий — особенно в отношении скоростей ацетилирования. Затем они сравнили полученное распределение мотивов с экспериментальными результатами, чтобы определить теоретическую модель, наиболее точно воспроизводящую измеренные значения.

Протестировано более миллиарда моделей

Лучшие модели затем последовательно уточнялись путём систематического изменения параметров и вычисления новых распределений. «Нам фактически пришлось проверить более миллиарда моделей, прежде чем мы определили оптимальное соответствие реальным данным», — говорит Марр. И эта модель основана на двух предположениях: что специфические ферменты модифицируют свои мишени с разной скоростью и что уже существующие ацетилирования влияют на скорости ацетилирования соседних акцепторных сайтов.

Другими словами, математическое моделирование подтверждает, что ацетилирование происходит специфическим для мотива образом. Кроме того, результаты проясняют задействованные пути реакций и дают более точную картину сетей ацетилирования, используемых в клетках. Более того, применяя оптимальную модель к экспериментальному набору данных, который не использовался в исходных исследованиях моделирования, теоретики подтвердили, что соответствующее моделирование способно предсказать эффекты делеции конкретных ацетилаз на общий паттерн ацетилирования.

Следовательно, Беккер и его коллеги полагают, что новая модель предоставляет полезный инструмент для исследования влияния модифицирующих ферментов, для которых экспериментальные данные всё ещё отсутствуют. «Мы можем использовать её для получения более глубокого понимания механизмов ацетилирования, что, возможно, позволит модулировать ацетилирование гистонов целенаправленно», — говорит Беккер. «Поскольку известно, что ошибки в ацетилировании гистонов способствуют развитию многих заболеваний, эта работа также имеет потенциальное терапевтическое значение».