У синтетических биологов есть инструменты для создания сложных, подобных компьютеру цепей ДНК, которые воспринимают или запускают активность в клетках, и благодаря ученым из Университета Райса и Университета Хьюстона у них теперь есть способ протестировать эти цепи в заранее.
Биолог-синтетик риса Мэтью Беннетт и математик из Университета Хьюстона Уильям Отт руководили разработкой моделей, позволяющих предсказывать выход специально созданных генетических цепей, которые, например, могут побуждать к запуску или остановке производства белков. Их работа описана в журнале Американского химического общества ACS Synthetic Biology.
Идея синтетических биологических цепей кажется простой. Они представляют собой комбинации белков и лигандов, которые включают или выключают экспрессию генов в ответ на определенные условия в клетке. Такие схемы могут быть использованы для создания бактерий и других организмов, регулирующих клеточные системы или выполняющих функции, которых нет в природе.
Подход позволяет беспрецедентно точно программировать микроорганизмы, и эксперты ожидают, что эта область совершит революцию в биологическом восприятии и доставке пациентам индивидуальных медицинских препаратов, таких как пробиотики, и продвинет контролируемое производство полезных химических веществ с помощью генетически модифицированных бактерии.
Беспокойство заключается в том, что способность конструировать новые цепи с сотнями генетических частей, доступных для объединения тысячами способов, превзошла способность охарактеризовать их. И одна и та же комбинация может привести к разным результатам в зависимости от клеточной среды. Беннетт сказал, что новая работа - это шаг к решению этих проблем, исключающий большую часть проб и ошибок.
Первоначальной целью моделирования Беннета и Отта являются синтетические промоторы с несколькими входами, переключатели, которые требуют выполнения более одного условия, прежде чем они начнут или остановят производство определенного белка. Например, промоутер можно сконструировать таким образом, чтобы он воспринимал среду вокруг клетки и запускал производство определенного белка только при обнаружении двух химических веществ.
«Одна из первых проблем в синтетической биологии заключалась в получении достаточного количества деталей для сборки больших цепей», - сказал Беннетт. «Теперь, когда у нас есть детали, мы столкнулись с задачей предсказать, как будут вести себя эти новые схемы.
«Существуют разные способы конструирования мультивходных промоторов, частей ДНК, которые включают и выключают ген», - сказал Беннетт. «Эти конструкции позволяют клеткам одновременно ощущать несколько условий окружающей среды, чтобы определить, должен ли ген включаться или выключаться."
Беннет сказал, что команда изучила различные способы моделирования систем, чтобы предсказать, как они работают. В моделях использовалась информация об отношениях ввода/вывода простых автономных схем, а затем предсказывалось, как они будут работать в комбинации.
В первой «наивной» модели использовались данные систем с одним входом, которые определяют присутствие лигандов, подавляющих транскрипцию с помощью химерных факторов транскрипции. Объединение данных из нескольких цепей позволило исследователям точно предсказать реакцию включения-выключения в схемах с двумя входами с двумя химерами.
Лаборатория Райса подтвердила предсказание модели, создав бактерии с химерными воротами «И», которые требовали присутствия двух лигандов для индукции производства флуоресцентного белка. Изменение уровня лиганда изменило выход флуоресценции на кривой, которая точно соответствовала предсказанию модели.
Беннетт сказал, что вторая, более сложная модель предсказывает выход схемы по целому ландшафту входных комбинаций. Это потребовало «информирования» модели небольшим набором данных из экспериментальных систем с двумя входами и дополнительных экспериментов для проверки точности модели.
Лаборатория также протестировала каждую модель на гибридных промоутерах с несколькими входами, которые включали как активаторы (на переключателях), так и репрессоры (выключатели). Наивная модель иногда поддавалась перекрестным помехам между сигнальными молекулами, но информированная модель продолжала давать точные прогнозы.
«Это дает возможность более эффективно проектировать и конструировать большие синтетические генные цепи», - сказал Беннетт. «Точно так же, как мы можем предсказать, как работают электронные схемы, прежде чем создавать их, моделируя их на компьютерах, теперь мы можем сделать это и с этими генными цепями».
Он сказал, что наивная модель будет полезна для прогнозирования поведения хорошо охарактеризованных устройств с одним входом без дополнительной лабораторной работы, а информированная модель поможет исследователям разрабатывать микробы для сложных, постоянно меняющихся сред, таких как кишечный микробиом. или почва.