Исследователи из Университета Дьюка создали основу, помогающую биоинженерам определять, когда использовать несколько линий клеток для производства продукта. Эта работа может помочь различным отраслям, использующим бактерии для производства химических веществ, от фармацевтических препаратов до ароматов.
Исследование было опубликовано онлайн 19 февраля 2018 года в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Каждая клетка в мире постоянно поглощает питательные вещества и сырье и превращает их во что-то более полезное. Часто этот процесс обеспечивает клетки энергией или другими жизненно важными витаминами или минералами, оставляя при этом побочные продукты, которые могут быть полезны для других клеток. Это особенно верно для сложных многоклеточных организмов и экосистем, где несколько различных типов или видов клеток могут работать вместе, чтобы произвести единый сложный конечный продукт.
Ученые используют эти способности с 1970-х годов для производства полезных веществ, таких как гормон роста человека, фармацевтические препараты, ароматизаторы и биотопливо. Большую часть времени они полагаются на один тип ячейки для таких усилий ради простоты. Но иногда процесс становится слишком сложным.
Обычно, когда люди модифицируют клетки для производства чего-то, они используют одну популяцию, но когда вы используете только один тип клеток для всего, есть верхний предел того, с чем они могут справиться, что становится ограничением того, как сложное соединение, которое вы можете попросить сделать клетку», - сказал Райан Цой, аспирант, изучающий биомедицинскую инженерию в Университете Дьюка и первый автор статьи.«Было изучено наличие нескольких типов клеток, разделяющих роды, но только в каждом конкретном случае. Это первый систематический взгляд на то, какие обстоятельства делают несколько клеточных линий лучше, чем одну».
В ходе исследования Цой и его советник Линчонг Ю, адъюнкт-профессор технических наук Университета Дьюка Пола Раффина в Скарборо, составили систему уравнений для моделирования того, как важные переменные взаимодействуют в этих типах систем. Например, они могут смоделировать нагрузку, которую сложные задачи оказывают на скорость роста отдельной клетки, или неэффективность, возникающую, когда клетки должны передавать сигналы, ферменты и белки туда и обратно в схеме разделения труда..
Они собрали более 20 различных вариантов того, как эти системы могут быть построены и как они могут взаимодействовать. Когда они запустили моделирование, они обнаружили, что каждое испытание сводилось к тому, как переменные влияют на два фактора: насколько быстро клетки способны расти и насколько теряется эффективность, когда два типа клеток делят ресурсы при транспортировке молекул между ними.
«Это похоже на то, когда исследователи работают вместе над предложением о гранте или над статьей», - сказал Ю. «Это баланс между тем, насколько легко это сделать самому, насколько эффективно это будет работать с другими сотрудниками, и насколько велика отдача от сотрудничества в конце дня».
Двигаясь вперед, Цой планирует использовать новую структуру для разработки новых биоинженерных систем, которые он планирует изучать. Он надеется, что другие поступят так же.
«Все эти параметры поддаются измерению и количественному определению», - сказал Цой. «Идея состоит в том, что для любой системы вы можете получить все эти параметры либо с помощью базовых экспериментов, либо из учебников, добавить их в эту математическую модель и получить не только базовый ответ о том, следует ли использовать разделение труда, но и меру. какую пользу это принесет вашему проекту."