Главная идея синтетической биологии -- синтезировать на генетическом уровне вещи, которые то ли не появились, то ли не закрепились в эволюции жизни на Земле.
Под словом "вещи" может иметься в виду как функция, так и что-то материальное -- например, новые белки или даже новые аминокислоты, из которых можно строить совершенно новые типы белков. И из этих новых "кирпичиков" биологи-синтетики пытаются построить, нет, даже так -- запрограммировать -- новые варианты жизни. Это как бы генетический инженеринг, но на совершенно новом уровне -- здесь не пересаживают ген одного организма другому, здесь пытаются с нуля "рассчитать" новый способ жизнедеятельности и внедрить его в реально живущую клетку.
Какие функции тут можно реализовать и как? Пока самой распространенной "игрой" является программирование новых, не существовавших в природе молекулярно-генетических "часов" в клетках (чаще всего, это бактерии E.coli). Вот классический пример (Nature, 2000): в клетку запускают три белка (A, B, C), которые могут вырабатываться самой клеткой, но которые подавляют экспрессию друг друга по цепочке: A подавляет B, B подавляет C, C подавляет A. В результате возникает петля обратной связи -- но с задержкой по времени. И этого уже достаточно, чтобы в размножающейся колонии бактерий начались колебания концентрации этих молекул, что можно отслеживать напрямую по зеленому флуоресцентному белку (побочному продукту на одной из стадий цикла). Получается такая картинка:
Обратите внимание -- период колебаний здесь составляет часы, что в несколько раз больше периода деления клеток. Получается, информация о том, в какой фазе колебания мы находимся, генетически передается из поколения в поколение.
Поначалу у таких работ были недостатки -- далеко не все клетки вовлекались в колебание, наблюдался сильный разброс откликов по всей популяции, да и с течением времени разные клетки сбивались с ритма или начинали подзабывать фазу. Однако с этими проблемами постепенно справились. В 2008 году в работе A fast, robust and tunable synthetic gene oscillator отклик был сильный, устойчивый и однородный, а буквально месяц назад была опубликована работа A synchronized quorum of genetic clocks, в которой клетки, общаясь друг с другом, успешно синхронизировали по всей популяции свои новоприобретенные генетические часы.
Отдельно подчеркну роль теорфизики. За 6 лет до работы 2008 года в Phys.Rev.Lett. была публикована работа Synthetic Gene Network for Entraining and Amplifying Cellular Oscillations, в которой строилась модель подобных осцилляций и изучалась их фазовая диаграмма (например, при изменении силы петель обратной связи). В работе 2008 года опыт этого моделирования был принят к сведению (один из авторов, кстати, участвовал в обоих работах).
Это, конечно, только одна из возможностей. Сейчас из набора таких транскприпционных факторов уже умеют создавать элементы логических схем и вроде бы недавно даже внедрили в ту же E.coli настоящий цифровой регистр, который "считал" количество событий деления. В общем, тут открываются головокружительные перспективы -- см. например (довольно старую) популярную статью Синтетическая жизнь. Правда, это всё делать не так просто -- о технических трудностях этих работ см. недавний материал из Nature: Пять горьких истин синтетической биологии.
Это конечно впечатляет, но это еще далеко не всё. Дальше -- круче.
Предположим, нам хочется создать новые белки, построенные не только на стандартных 22-х, но и на каких-то новых аминокислотах. В принципе, другие аминокислоты есть, только в природе не предусмотрена возможность их кодирования в РНК. Как сделать так, чтоб рибосома их всё же использовала при синтезе белка?
Один из вариантов -- заставить рибосому мутировать так, чтоб она на каком-то не сильно важном триплете "ошибалась" -- вставляла другую аминокислоту. В принципе, такие работы были, но как-то вяло всё шло. А неделю назад была опубликована статья Encoding multiple unnatural amino acids via evolution of a quadruplet-decoding ribosome, в которой реализовано совершенно радикальное решение этой проблемы. Авторы этой работы целенаправлено добились такой мутации рибосом, чтобы они считывали генетический код не триплетами, а квадруплетами -- т.е. по четыре "буквы" РНК сразу. При этом открывается огромный простор для кодирования сразу кучи новых аминокислот (квадруплет может закодировать 256 комбинаций вместо 64 у триплета).
Для примера авторы смогли встроить в белок кальмодулин парочку новых аминокислот, которые затем в пространстве дополнительно соединились друг с другом (образовали циклический кросс-линк), что значительно укрепило трехмерную пространственную структуру белка (см. картинку):
Занятно еще и то, что в принципе обе формы считывания можно организовать параллельно, кодируя гены обоего типа на одной и той же ДНК. Две рибосомы -- одна нормальная, другая с квадруплетным считыванием, -- будут считывать "свои" гены и не будут понимать "чужие".
На закуску несколько ссылок (буду благодарен за хорошие добавления, мембрану и т.п. -- не предлагать!):
- Synthetic systems biology -- подборка ключевых статей по этой теме, опубликованных в Nature за последние 10 лет.
- Журнал Systems and Synthetic Biology, в котором много статей в открытом доступе.
- Synthetic biology -- много обзорных статей в открытом доступе.
- Synthetic biology project
- SyntheticBiology.org -- в основном, техническая информация.
круто!
ОтветитьУдалитьЧто за «стандартные 22 аминокислоты»? :)
ОтветитьУдалить> Что за «стандартные 22 аминокислоты»? :)
ОтветитьУдалить"В последнее время к стандартным аминокислотам иногда причисляют селеноцистеин (Sec, U) и пирролизин (Pyl, O)"
Ну или, если хотите, 20 плюс две.
learn.genetics.utah.edu/content/begin/dna/transcribe
ОтветитьУдалитьигра :)
В целом хорошая подборка материалов для не спецов
Про прионы
learn.genetics.utah.edu/content/begin/dna/prions
Радик
По правде говоря, мне в данном случае хотелось собрать ссылки именно про синтетическую биологию, но ваши ссылки тоже занимательные, как и весь сайт Learn.Genetics, спасибо.
ОтветитьУдалитьВы заговорили про программирование...
ОтветитьУдалитьКак программист, могу заверить - самое сложное - это сохранять простоту. Это основная беда программирования, что сложность программы возрастает быстрее, чем её размер. Тоесть, давно и хорошо известно, что затраты времени на отладку программы начиная с некоторого предела чудовищно возрастают и перестают быть линейными. Программу из 100 строк отладит даже школьник, но 10 000 школьников не отладят прогу из миллиона строк. Это даже при том, что в компьютерной науке есть масса способов как упростить это всё (сохранять простоту). Это и локальные переменные (не доступные откуда угодно, а доступные лишь из рассматриваемой функции), и разделеление данных по процессам (клиент-сервер) и разлеление ядро-пользователь в операционных системах и т.п. и т.д., но суть всегда сводится к тому, что А не должно влиять на Б и обратно.
Возвращаясь к живой клетке. В ней всё в каше. Меняешь одно - летит к чертям другое. Лечишь естественное старение клеток - получаешь рак, лечишь рак - получаешь быстрое старение, к примеру. "Отладить" написанную в таком стиле программу не возможно. Можно лишь заткнуть самые режущие глаз ошибки, но она будет плохо работать всё равно - уж на такой код я насмотрелся!
В плане биологии может быть, будущее за придумыванием новых органелл, таких чтобы они не сильно влияли побочными эффектами на работу клетки в целом. Иначе программирование будет идти по схеме сделал-запустил-словил ошибку-повторил. А это и есть цикл эволюции, протекающей уже миллиарды лет в масштабах планеты. Не слишком эффективно, чтобы назвать программированием.
Это всё, конечно, разумные слова, но биологи-синтетики тоже хорошо понимают и про резкий рост сложности, и про трудность настройки и дебаггинга, и про то, что в клетке сплошная каша и т.д. Ну, потихонечку с этим пытаются разбираться, шаг за шагом. Скажем, созданные пока системы в этой "генетической схемотехнике" используют всего лишь 3-6 деталей, не больше. Но уже кое-что получается и даже с таким маленьким набором "логических элементов". Сами элементы стараются делать по принципу "ортогональности" к природным молекулярно-биологическим процессам -- т.е. чтоб новые компоненты не вмешивались в работу природным компонентов (скажем, эти новые рибосомы так и называются -- ортогональные рибосомы). Да, пока приходится тратить много сил, но прогресс есть. Отчасти помогает этому стандартизация и даже развитие специальных языков биопрограммирования.
ОтветитьУдалитьВот хороший недавний обзор из Nature Reviews Molecular Cell Biology (pdf в свободном доступе), почитайте.
Игорь, а вам не кажется, что всё это бурное развитие классической биологии на фоне отсутствия фундаментальной биологии не есть хорошо?
ОтветитьУдалитьВы можете себе представить, что физики что-то этакое синтезировали бы, а квантовая механика при этом отсутствовала бы как наука?
Пока что вся синтетическая биология больше напоминает навороченного и чуть более грамотного "Петрика". Из всего, что входит в эту тусовку, пожалуй интригует только Крэйг. Хотелось бы, конечно, чтобы он повторил свой подвиг по утиранию носа госконторам, только потому, что уже смог раньше, да и задачи он ставит более-менее адекватные. В остальном, классическая генная инженерия решает многие проблемы гораздо эффективнее, чем синтетическая биология.
ОтветитьУдалитьКому нужны неприродные аминокислоты, когда все можно стабилизировать и природными фолдазами? Кого удивишь фенотипическими маркерами, вроде GFP, которые включаются и выключаются по-очередно? И т.д.
Так называемые молекулярно-генетические "часы" не представяют особенной перспективы. На данный момент сложно представить с точностью совокупность естественного клеточного механизма, который будет взаимодействовать с " инноваторами" ( искусственно синтезируемые аминокислоты и прочие важные метаболиты).- "Сейчас из набора таких транскприпционных факторов уже умеют создавать элементы логических схем и вроде бы недавно даже внедрили в ту же E.coli настоящий цифровой регистр, который "считал" количество событий деления".
ОтветитьУдалитьЕсли задуматься, "внедрение"-это молекулярная трансформация, но не метод синтеза искусственной жизни.
Искусственный синтез, на мой взгляд, должен начинаться не на генетическом уровне организации, а на механическом комбинирования белков. Тем самым создавая крупные системы вроде мембран. Потом уже будет возможен и элементарный биохимический механизм репликации и систем репарации к примеру.
Спасибо!