Журнал Science, один из самых авторитетных научных журналов в мире, подвел итоги года и рассказал о 10 самых важных достижениях и событиях. Первое место разделила группа методов, позволяющих следить за развитием организмов на клеточном уровне. В шорт-листе также оказались находка гигантского метеоритного кратера в Гренландии, "поимка" нейтрино, испущенного блазаром в далекой галактики и одобрение лекарства на основе РНК-интерференции.
Развиваясь, клетки зародыша многократно делятся и специализируются, в результате чего формируется организм. Этим процессом управляют наши гены, включаясь и выключаясь в разное время и в разных местах, и регулируя работу других генов-подчиненных. Для того чтобы проследить за их работой зачастую используют обычное РНК секвенирование. Этот метод дает возможность определить и посчитать разные молекулы РНК в участке ткани и на основании этого понять как активно идет синтез с того или иного участка ДНК. У классического метода есть требования к минимальному размеру образца, поэтому в экспериментах получают усредненные результаты от группы клеток. Это приемлемо для многих ситуаций, но иногда такого разрешения недостаточно, особенно если речь идет всего о нескольких клетках эмбриона.
Обычное РНК-секвенирование измеряет «среднюю температуру по больнице», а не активность генов каждой отдельно взятой клетки. Поэтому, используя этот метод, невозможно сказать почему в одном участке мозга активность гена выше, чем в другой — из-за того, что там больший процент клеток одного типа или из-за того, что ген в них особенно активен. Кроме того, нам сложно понять значение микроокружения клеток.
В качестве альтернативы используется РНК-секвенирование отдельных клеток, но только в прошлом году была продемонстрирована возможность применения этой технологии для тысяч клеток одновременно на примере развития эмбрионов дрозофилы и нематоды (1, 2). Чтобы получить желанные результаты, ученые научились для начала разбирать организм (или его участок) на отдельные клетки и определять их РНК-последовательности при помощи РНК-секвенирования отдельных клеток, а затем разбираться откуда какая клетка пришла и «собирать» картинку обратно.
За этими двумя статьями последовали другие, про некоторые из них, например про результаты проекта PsychENCODE мы совсем недавно рассказывали. За последний год метод опробовали на рыбах, плоских червях, лягушках, разных тканях людей, эмбриональных органоидах и других объектах. Также исследователи придумали разные способы отслеживать происхождение клеток, в частности при помощи CRISPR штрихкодов. Два крупных консорциума активно используют эти наработки для создания атласа клеток человека (the Human Cell Atlas) и «поклеточного» отслеживания разных тяжелых заболеваний (LifeTime consortium).
На остальных строчках рейтинга оказались другие важные открытия, про многие из которых мы писали.
В области биологии были отмечены находка кости девочки неандертальско-денисовского происхождения, одобрение первого препарата на основе РНК-интерференции и определение органики с эдиакарских окаменелостей Белого моря.
Геологам больше всего этот год запомнился открытием гигантского кратера от метеорита в Гренландии, химиков впечатлил новый способ определения веществ (всего за 30 минут!) а физиков и астрономов — находка нейтрино, прилетевшего из далекой галактики, подробный рассказ о которой можно прочитать тут.
Кроме того, в списке оказались и социально значимые события — раскрытие серии убийств и изнасилований сорокалетней давности после находки ДНК родственника преступника в генной базе данных, а также привлечение внимания к теме сексуальных домогательств в академической среде: по данным недавнего отчета, количество подобных случаев недооценено.
Кроме того, журнал назвал три главных провала года. К ним отнесли:
Вышеупомянутый ученый Цзянькуй Хэ оказался и в списке отличившихся в этом году людей, сделанным другим крупным журналом, Nature. Про других «людей года» вы можете прочитать в нашем материале.
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.