Причиной живучести ресничных червей планарий оказался мембранный белок TSPAN-1 — если он присутствовал в стволовых клетках планарий Schmidtea mediterranea, они были способны восстанавливать ампутированные части тела и благополучно переносили смертельные дозы облучения. В то же время облученные черви, которым пересаживали клетки, мутантные по TSPAN-1, погибали, пишут американские биологи в Cell.
Schmidtea mediterranea относятся подотряду планарий класса ресничных червей. Планарии известны своими выдающимися способностями к регенерации: они способны восстанавливать поврежденные органы, а будучи разрезаны на кусочки — организм целиком. В организме у планарий есть необласты — стволовые клетки нескольких типов. Среди них есть плюрипотентные стволовые клетки, из которых образуются все остальные клетки. У многих организмов они присутствуют только во время эмбрионального развития, но у планарий плюрипотентные стволовые клетки сохраняются и во взрослом состоянии.
О существовании необластов известно уже более 100 лет и исследователи научились различать их в теле планарий. Одним из специфичных для них биомаркеров является регуляторный белок Piwi-1, который отвечает за дифференциацию стволовых клеток. Однако у планарий есть три типа необластов, и какой из них отвечает за способности червей к регенерации, до сих пор было непонятно. Для того, чтобы распознать отдельный тип клеток, не хватало биомаркера.
Биологам из Медицинского института Говарда Хьюза и Института медицинских исследований Стоверса под руководством Алехандро Санчеса Альварадо (Alejandro Sánchez Alvarado) удалось его найти и определить необласты, ответственные за регенерацию у планарий S.mediterranea. Для этого исследователи культивировали клетки с высоким содержанием белка Piwi-1 и с помощью технологии секвенирования РНК одиночных клеток посмотрели, как различаются профили экспрессии у 7088 необластов. Они выделили 12 перспективных для дальнейшего изучения типов клеток. Один из них, Nb2, вырабатывал мембранный белок TSPAN-1, похожий на тетроспанины. Это белки, которые встречаются у растений, животных и некоторых грибов, и которые играют роль, в том числе, в делении клеток.
Авторы статьи выяснили, что необласты Nb2 встречаются в разных частях тела планарий, при этом в обычных условиях белка TSPAN-1 в клетках немного, но его количество увеличивается вскоре после ампутации какой-то части червя. Также исследователи проверили, действительно ли клетки Nb2 — плюрипотентные и могут восстанавливать другие клетки организма. С помощью специфичных к белку антител они получили единичные необласты Nb2 и сконструировали клетки, которые не вырабатывали белок TSPAN-1. Затем исследователи облучили 500 планарий смертельной дозой радиации мощностью 60 грей (для сравнения, смертельная доза для человека — 15 грей). 224 червям они пересадили единичные необласты Nb2, вырабатывающие белок TSPAN-1, а 194 животным — клетки Nb2 с отсутствующим белком. 82 планарии были контрольной группой, им не пересаживали ничего. В результате 52 облученные планарии (23 процента животных), которым пересадили полноценные необласты, выжили в течение полугода, а все животные, кому достались мутантные клетки и контрольная группа — погибли.
Ранее ученые исследовали поведение и метаболизм планарий в космосе, и обнаружили особь, которая отрастила в условиях микрогравитации вторую голову.
Проект получил название Unknome
Британские исследователи представили пополняемую и редактируемую пользователями базу данных белков, в которой они ранжируются по степени того, насколько мало о них известно. Проект призван обратить внимание на подобные белки и ускорить процесс их изучения. Публикация об этом появилась в журнале PLoS Biology. Как известно со времени прочтения человеческого генома, в нем закодировано примерно 20 тысяч белков. Применение протеомного и транскриптомного подхода в прошедшие после этого два десятилетия подтвердило, что большинство из них экспрессируются, и позволило выяснить назначение многих из них. Тем не менее, многие белки до сих пор остаются не охарактеризованными несмотря на то, что значительная их часть эволюционно консервативна и может выполнять критически важные функции. Во многом это связано с тем, что исследователи склонны фокусироваться на уже изученных белках, поскольку такие работы дают более предсказуемый результат. Чтобы систематизировать подход к идентификации и характеризации неизвестных белков, сотрудники Лаборатории молекулярной биологии британского Совета по медицинским исследованиям, Кембриджского и Оксфордского университетов под руководством Мэтью Фримена (Matthew Freeman) и Шона Манро (Sean Munro) создали и выложили в открытый доступ базу данных Unknome (буквально «незном», сокращенное от unknown genome — «неизвестный геном»). Она содержит ортологичные по базе PANTHER и собранные в кластеры последовательности белков человека и популярных модельных животных (таких, например, как кишечная палочка, дрозофила и мышь), взятые из базы UniProt. Им присваивается численная оценка «известности» (knownness) на основании аннотаций в проекте Gene Ontology (GO). Пользователи могут присваивать им свою оценку, исходя из имеющейся информации. Авторы работы оценили пригодность Unknome как основания для экспериментальной работы, выбрав с его помощью набор из 260 белков дрозофилы с неизвестными функциями (показатель известности 1,0 и менее), сохранившихся у людей. Нокдаун некоторых из этих генов с помощью РНК-интерференции приводил к утрате жизнеспособности. Функциональный скрининг остальных указал на участие некоторых в фертильности, развитии организма, передвижении, контроле качества синтезированных белков и устойчивости к стрессу. Выборочное выключение генов с использованием CRISPR/Cas9 определило два гена, отвечающих за мужскую фертильность, и компонент сигнального пути Notch, принимающего участив нейрогенезе, онкогенезе и связанного с различными неврологическими заболеваниями и пороками развития. Исследователи заключают, что тщательная оценка недостаточности знаний о функции гена и кодируемого им белка предоставляет ценный ресурс для поиска направлений биологических исследований и, возможно, стратегий их эффективного финансирования. Иногда на точность генетических баз данных могут влиять весьма неожиданные факторы. В материале «Наследили тут» можно почитать о том, как данные в одной из таких баз оказались испорчены неизвестными паразитами.