Биология, должно быть, спешит. Согласно исследователям из Университета Райса, уравновешивая скорость и точность для дублирования ДНК, производства белков и выполнения других процессов, эволюция, по-видимому, определила, что скорость имеет более высокий приоритет.
Райские ученые оспаривают предположения о том, что абсолютно точная транскрипция и перевод имеют решающее значение для успеха биологических систем. Оказывается, несколько ошибок тут и там не критичны, пока подавляющее большинство производимых биополимеров правильные.
Новая статья показывает, как природа оптимизировала два процесса, репликацию ДНК и трансляцию белков, которые являются фундаментальными для жизни. Одновременно анализируя баланс между скоростью и точностью, команда Райс определила, что естественно выбранная скорость реакции оптимизируется для скорости «до тех пор, пока уровень ошибки является допустимым».
Статья в Proceedings of the National Academy of Sciences написана постдокторантом Райс Киншуком Банерджи и его советниками, Олегом Игошиным, доцентом кафедры биоинженерии и бионаук, и Анатолием Коломейским, профессором химии, химических и биомолекулярных инженерия.
Их техника позволила им увидеть, что, хотя исправление ошибок с помощью кинетической корректуры ориентировано на скорость, цена максимально быстрой работы иногда может быть слишком высокой.
Кинетическая корректура - это биохимический процесс, который позволяет ферментам, например тем, которые отвечают за производство белков и ДНК, достигать большей точности между химически сходными субстратами. Последовательности сравниваются с шаблонами на нескольких этапах и либо утверждаются, либо отбрасываются, но каждый шаг требует времени и энергии, и в результате возникают различные компромиссы.
«Дополнительные процессы проверки замедляют работу системы и потребляют дополнительную энергию», - сказал Банерджи. «Подумайте о системе безопасности аэропорта, которая проверяет пассажиров. Более высокий уровень безопасности (точность) означает потребность в большем количестве персонала (энергии) с более длительным временем ожидания для пассажиров (меньшая скорость).»
Исследователи сочли распространенные теории неудовлетворительными, когда они заинтересовались изучением того, как природа исправляет свои ошибки.
«Меня никогда не устраивало то, как люди смотрят на биологические механизмы исправления ошибок, потому что их подходы были чрезмерно упрощены», - сказал Коломейский, изучающий механизмы биологических систем. «Мне нужна была более комплексная структура, чтобы мы могли рассматривать как правильные, так и неправильные пути репликации и трансляции, а также другие процессы.
"Мы разработали мощный количественный метод, с помощью которого мы можем одновременно рассчитывать ошибки, скорость и затраты энергии, в то время как предыдущие методы фокусировались только на ошибках", - сказал он.
«Мы увидели, чего не хватало», - добавил Игошин, чья лаборатория в Rice’s BioScience Research Collaborative изучает биологию вычислительных систем. «Одновременно анализируя несколько параметров, мы можем увидеть взаимосвязь между энергией, ошибкой и скоростью и определить, где происходит оптимизация».
Хотя скорость по-прежнему является приоритетом, биологические системы немного жертвуют за счет тонкой настройки исправления ошибок. Графики, полученные с помощью расчетов Райса, показывают, что, когда репликация белка ограничена всего на один или два процентных пункта ниже максимальной скорости, точность остается высокой, а экономия энергии значительна.
«Возможно, неудивительно, что точность - не единственная забота системы», - сказал Банерджи. «Что интересно, так это то, как системы оптимизируют свою производительность, точно настраивая эти, казалось бы, противоположные цели, при этом заботясь об энергозатратах."
Концепция соотношения скорости и точности уже была исследована в совершенно другой системе в Райсе благодаря работе ученого-компьютерщика Кришны Палема, который создал микропроцессоры, которые повышают свою эффективность, допуская небольшие несовершенства в своих вычислениях.
«Это так же важно для биологии, как и для инженерии», - сказал Игошин. «Как только вы станете достаточно точными, вы перестанете оптимизировать».