Австралийские генетики расширили арсенал биокомпьютеров — живых клеток, способных выполнять некоторые логические операции. В этот раз осуществлять операции YES, NO, AND, OR, и более сложные, научили клетки растений. Статья опубликована в журнале Nature Biotechnology.
Одно из направлений синтетической биологии, которая занимается наделением живых организмов искусственными свойствами, посвящено созданию вычислительных автоматов на базе живых клеток. В основе этой концепции лежит способность управлять экспрессией определенных генов извне при соблюдении ряда условий. В модельной ситуации обычно используют гены-репортеры — к примеру, светящиеся белки, однако в идеальном случае так можно управлять широким спектром генов, а значит, и свойств клеток.
Любимыми объектами генных инженеров до сих пор были бактерии, так как с ними просто осуществлять генетические манипуляции, и многие их гены подвержены однозначной регуляции. О том, как могут работать бактериальные биокомпьютеры мы подробнее писали, например, здесь и здесь.
Преимуществом бактериальных вычислителей, является наличие множества генов, экспрессия которых запускается единственным веществом (к примеру, определенным типом сахара). Это позволяет инициировать выполнение логической операции просто добавлением вещества в раствор (в простейшем случае это операции YES, NO). В эукариотических клетках регуляция экспрессии генов устроена сложнее, и генов, подверженных такой однозначной регуляции, очень мало. Поэтому генным инженерам для упрощения управления экспрессией приходится вводить в ДНК дополнительные элементы.
К примеру, чтобы выключить экспрессию гена, а затем включить, между кодирующей последовательностью и ее регуляторной областью (промотором) можно поместить несколько шпилек, препятствующих запуску экспрессии гена, а по краям этой кассеты поместить сайты распознавания рекомбиназы — фермента, который вырезает участки ДНК по определенным последовательностям. В этом случае активация рекомбиназы приведет к вырезанию «тормозящих» шпилек и включению гена. Для включения самой рекомбиназы можно использовать искусственные регулируемые промоторы, которые вводятся в клетку вместе с геном фермента.
Подобный подход ученые из Бостонского университета уже реализовали в 2017 году на клетках млекопитающих. Теперь же генные инженеры из Университета Западной Австралии под руководством Райана Листера (Ryan Lister) применили рекомбиназы в клетках модельного растения Arabidopsis thaliana и научили их выполнять ряд логических операций с двумя входными сигналами.
Для этого исследователям пришлось использовать две разных рекомбиназы — дрожжевые Flp и B3 с разными сайтами узнавания. Экспрессия самих рекомбиназ включалась под действием разных сигналов, например, нагреванием или добавлением дексаметазона. Выходными сигналами служило включение репортерных белков — зеленого флуоресцентного белка или люциферазы.
К примеру, чтобы реализовать операцию OR, выключатель перед репортерным геном ставили в окружение сайтов распознавания обеих рекомбиназ — таким образом, клетки начинали светиться в присутствии либо одного, либо другого входного сигнала. Для реализации операции AND перед геном ставили два выключателя с последовательностями для одной и второй рекомбиназ, то есть клетки начинали светиться только в присутствии обоих входных сигналов.
Кроме того, авторы работы реализовали другие, более сложные операции, к примеру, активация в присутствии одного из сигналов, но не обоих сразу (оператор NAND). По их словам, это приближает ученых к созданию ячеек памяти на основе живых клеток, так как экспрессия генов в такой модели является постоянной и после активации не зависит от внешних условий, в отличие от естественной клеточной регуляции. Кроме того, дополнительные способы управлять свойствами растительных клеток могут пригодиться в биотехнологии для создания сортов с заданными свойствами.
Второй подход, который можно применить в клетках эукариот для направленного изменения экспрессии генов — использование искусственных факторов транскрипции. При помощи этих белков ученым из Стэнфордского Университета удалось управлять ростом корней у Arabidopsis. Препринт их статьи недавно был выложен на bioRxiv.
Дарья Спасская
Когда подтвердятся предсказания нобелевских лауреатов по химии
Если долго делать точные предсказания, когда-нибудь предсказание нагонит и вас. Трое нобелиатов по химии 2024, Дэвид Бейкер, Джон Джампер и Демис Хассабис — успешные предсказатели. Дэвид Бейкер создал Rosetta, алгоритм, который по заданной трехмерной структуре белка мог спрогнозировать необходимую аминокислотную последовательность. Джон Джампер и Демис Хассабис, наоборот, разработали нейросеть AlphaFold, способную с высокой точностью гадать по аминокислотной гуще, в какую трехмерную структуру свернется белок. Все трое, по предсказанию компании Сlarivate, стояли в этом году первыми в очереди за Нобелем. Круг пророчеств замкнулся. Правда, некоторые из них еще предстоит проверить.