Почему копии-клоны отличаются от своего оригинала, или миром правит нелинейность

Почему клонированные кошки внешне отличаются от оригинала? Чтобы ответить на этот вопрос, ученые использовали компьютерное моделирование и теоретические расчеты, и в процессе работы открыли новый статистический закон. (Credit: iStockphoto/Anna Utekhina)

Почему клонированная кошка внешне отличается от своего «родителя»? Новый ответ на этот вопрос найден исследователями Института физической химии Польской академии наук в Варшаве. Используя компьютерное моделирование и теоретические расчеты, они открыли новый статистический закон.

Он объясняет самый простой и поэтому, вероятно, самый широко распространенный механизм, с помощью которого растущая популяция генетически идентичных клеток образует группы, выполняющие разные функции. При определенных условиях популяция размножающихся клеток может спонтанно разделиться на две группы с четко выраженным различием функций. Ученые уже давно ищут причины этого удивительного явления, но найденные до сих пор механизмы отличались сложностью, не объясняя при этом всех наблюдаемых случаев.

Теоретические расчеты и компьютерное моделирование, проведенные учеными Института физической химии Польской академии наук (Institute of Physical Chemistry of the Polish Academy of Sciences - IPC PAS) в Варшаве, помогли найти самое простое объяснение. «Мы открыли статистический закон, отвечающий за дифференциацию клеток», - говорит один из участников исследования доктор Анна Охаб-Марцинек (Anna Ochab-Marcinek).

Новый статистический механизм, возможно, прольет свет на один из источников резистентности бактерий к антибиотикам и поможет объяснить, почему монозиготные близнецы и клонированные организмы не являются идентичными копиями друг друга. Статья, описывающее открытие, увидела свет в Proceedings of the National Academy of Sciences.

В середине прошлого века лабораторные исследования показали, что популяция кишечной палочки (Escherichia coli) может разделиться на две группы, в одной из которых экспрессируется определенный ген, например, ген, ответственный за выработку фермента для усвоения определенного типа сахара, в то время как в другой этот ген остается в неактивном состоянии. Этот эффект известен в науке как популяционная бимодальность. Эти наблюдения были просто интригующими, так как все клетки имели одну и ту же ДНК и находились в одинаковых условиях. Более того, несмотря на отсутствие каких-либо изменений в наборе генов, последующие поколения клеток были способны наследовать новые функции. Ученые из IPC PAS поставили себе задачу найти самый простой из возможных механизм, ответственный за такое неожиданное поведение клеток. Они провели теоретические расчеты, которые проверили серией моделей по методу Монте-Карло. Теоретическая и вычислительная работа касалась наиболее важных химических реакций, протекающих в живой клетке.

Генетическая информация в клетках содержится в структуре ДНК. Однако белки синтезируются на основе последовательностей матричной РНК (мРНК). Для того чтобы получить белок, закодированный в гене, информация должна быть сначала передана от ДНК к мРНК. Процесс передачи (транскрипция) регулируется молекулами, называемыми транскрипционными факторами. После взаимодействия с ДНК эти молекулы могут или подавлять, или активировать транскрипцию гена. Поэтому в зависимости от характера действия их называют либо репрессорами, либо активаторами.

Доктор Анна Охаб-Марцинек (Anna Ochab-Marcinek). (Фото: alphagalileo.org)

«Клетка – это ячейка с большим количеством различных молекул, перемещающихся случайным образом благодаря тепловому движению. Поэтому может случиться так, что после деления одна из дочерних клеток будет содержать больше транскрипционных факторов, чем другая», - описывает процесс доктор Охаб-Марцинек. Используя компьютерное моделирование, ученые проанализировали, как различное количество репрессоров или активаторов влияет на клеточную популяцию.

Компьютерное моделирование отобразило колебание концентраций белков, вырабатываемых каждой клеткой во время размножения популяции. Так как количество молекул определенного типа в отдельной клетке относительно невелико, ее последовательные деления приводят к неравномерному распределению репрессоров или активаторов среди дочерних клеток. В результате рост популяции ведет к появлению клеток, синтезирующих значительно больше определенного белка, чем другие клетки, или не синтезирующих его совсем.

Зависимость между синтезом определенного белка и количеством репрессоров или активаторов в клетке непропорциональна. Эффект характеризуется нелинейностью, так как линия на графике, отражающая зависимость количества молекул белка от количества транскрипционных факторов, не является прямой. Ученые доказали, что ответственность за образование двух различных групп в популяции - одной с активным, а другой с репрессированным геном – несет нелинейность.

Разделение клеточной популяции на две группы имеет большое значение с точки зрения эволюции. Дифференциация увеличивает шансы на выживание части популяции в случае возникновения в окружающей среде каких-либо изменений, неблагоприятных для одной из групп. «Известно, что бактерии мутируют и становятся более резистентны к лекарственным препаратам. Мы показали простейший механизм, посредством которого сама природа бактерий и основные статистические законы увеличивают вероятность выживания, по крайней мере, части популяции, даже если не возникает никаких мутаций», - комментирует свое исследование доктор Охаб-Марцинек.

«Так как описанный нами механизм является самым простым среди всех возможных, мы предполагаем, что он неизбежно очень распространен в клетках», - говорит доктор Марцин Табака (Marcin Tabaka), один из участников исследования.

«Открытый нами статистический закон описывает, как случайное разупорядочение внутри отдельных клеток переходит в порядок, ведущий к дифференциации популяции, дающей преимущества в выживании», - суммирует доктор Охаб-Марцинек.

По материалам

Imprecise copies – it’s statistics that makes the cells different

Аннотация к статье: Bimodal gene expression in noncooperative regulatory systems

Подписаться на рассылку "Нанотехнологии в медицине и биологии"