Откуда у зебры появились полосы, а у леопарда - пятна? Человечество пыталось ответить на такие вопросы с самых ранних письменных дней, и они находят отклик в дошедших до нас мифологиях и фольклоре более раннего мира. В наше время мы обращались к математическим моделям, а совсем недавно к геномной науке, чтобы раскрыть объяснение того, как формируются паттерны в живых тканях, но оказалось, что получить полный ответ особенно трудно.
Механизм формирования паттернов в живых системах представляет первостепенный интерес для биоинженеров, стремящихся разработать живую ткань в лаборатории. Сконструированные ткани могут иметь бесчисленное количество потенциальных медицинских применений, но для того, чтобы синтезировать живые ткани, ученым необходимо понять генезис формирования паттернов в живых системах.
Новое исследование, проведенное учеными из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейне, Массачусетского технологического института и Лаборатории прикладной физики Университета Джона Хопкинса, приблизило науку на один шаг к пониманию того, как закономерности происходят на молекулярном уровне. образуются в живой ткани. Исследователи создали бактерии, которые при инкубации и выращивании демонстрировали стохастические узоры Тьюринга: «лужайка» из синтезированных бактерий в чашке Петри флуоресцировала в виде нерегулярного узора из красных точек в горошек на зеленом поле.
Что такое классические шаблоны Тьюринга?
Узоры Тьюринга могут быть полосами, пятнами или спиралями, которые естественным образом возникают из однородного состояния. В 1952 году британский математик, ученый-компьютерщик и биолог-теоретик Алан Тьюринг предложил механизм формирования паттернов, предположив, что это происходит из-за очень общего вида нестабильности, которую он разработал математически. В то время биология еще не раскрыла сложности регуляции генов, и теперь ясно, что модель, предложенная Тьюрингом, чрезмерно упрощена для описания множества параметров, участвующих в формировании рисунка кожи животных. Таким образом, хотя закономерности Тьюринга наблюдались в некоторых химических реакциях, оказалось, что такие закономерности очень трудно продемонстрировать в биологических организмах.
Профессор физики Университета I Найджел Голденфельд иллюстрирует ограничения классического формирования паттернов Тьюринга в биологии, используя аналогию хищник-жертва.
«Проблема с механизмом Тьюринга, - объясняет Голденфельд, - заключается в том, что он основан на критерии, который не выполняется во многих биологических системах, а именно на том, что ингибитор должен двигаться гораздо быстрее, чем активатор. Например, если бы вместо химических веществ мы смотрели на двух существ в экосистеме, таких как волки и овцы, волки должны были бы иметь возможность передвигаться намного быстрее, чем овцы, чтобы получить классические модели Тьюринга. Как бы это выглядело, вы бы сначала увидели, как растет число овец, кормящих волков, число которых затем тоже росло бы. А волки бегали вокруг и сдерживали овец, так что у вас получались небольшие локальные участки овец с волками снаружи. Это, по сути, механизм того, что открыл Тьюринг в терминах животных».
Стохастическая модель Тьюринга основана на случайности
В текущем исследовании исследователи экспериментально и теоретически продемонстрировали, что паттерны Тьюринга действительно встречаются в живых тканях, но с изюминкой. В то время как нестабильность, порождающая паттерны в модели Тьюринга, определяется как высокий коэффициент диффузии между двумя химическими веществами, активатором и ингибитором, в этом исследовании исследователи демонстрируют, что на самом деле это случайность, которая в большинстве экспериментов считается фоновым шумом. то, что Гольденфельд придумал стохастический паттерн Тьюринга.
Около десяти лет назад Гольденфельд и бывший аспирант доктор Том Батлер разработали теорию стохастических паттернов Тьюринга, в которой паттерны развиваются не из-за высокого соотношения ингибитор-активатор, а из-за шума стохастической экспрессии генов.. Гольденфельд объясняет: «Около 10 лет назад мы задались вопросом, что произойдет, если есть только небольшое количество овец, так что будут большие колебания в численности популяции? Теперь вы получаете процессы, при которых овцы умирают случайным образом. рождение случайности, которая фактически приводит к формированию стохастических паттернов Тьюринга. Это случайные паттерны, но они имеют очень характерную структуру, и мы вычислили математически, что это было.
"Теория стохастических паттернов Тьюринга не требует большой разницы в скорости между добычей и хищником, активатором и ингибитором. Они могут быть более или менее одинаковыми, и вы все равно получите паттерн. Но это не будет регулярным рисунком. Он будет как-то неупорядочен."
Биоинженерные эксперименты
Эксперименты по формированию бактериального паттерна в этом исследовании проводились примерно в то же время, когда Голденфельд и Батлер разрабатывали свою теорию. Первоначальная мотивация исследования in vivo заключалась в том, чтобы выяснить, можно ли сконструировать бактерии, вызывающие нестабильность по Тьюрингу. Исследователи использовали синтетическую биологию для создания бактерий, основываясь на идее активации-ингибирования Тьюринга. Они вводили бактериям гены, которые заставляли бактерии излучать и получать две разные молекулы в качестве сигналов. Исследователи прикрепили к молекулам флуоресцентные репортеры, создав систему, в которой они могли наблюдать за включением/выключением генетических цепей через их сигнальные молекулы: активатор флуоресцировал красным, а ингибитор - зеленым. Исследователи заметили, что, начиная с однородной пленки, сконструированные бактерии образовывали красные точки, окруженные зеленым полем, после инкубации в течение определенного периода времени, но бактерии формировали неправильные узоры Тьюринга, подобные тем, которые предсказываются стохастической теорией.
Первоначальная экспериментальная работа и работа по моделированию в Массачусетском технологическом институте проводились под руководством Рона Вайса и выполнялись Дэвидом Каригом, ныне работающим в Лаборатории прикладной физики Университета Джона Хопкинса, и Тинг Лу, ныне работающим в Университете I, а затем продолжены аспирант Николас ДеЛатер из Массачусетского технологического института.
Голденфельд отмечает: «Интуиция определенно сыграла роль в том, что мы соединили наши два исследования, как это часто бывает в академических кругах - правильное место, нужное время и наши идеи сошлись».
Подтверждение стохастической теории Тьюринга
Чтобы проверить, действительно ли эксперименты описываются новой теорией, потребовалось несколько лет работы. К. Майкл Мартини, аспирант Центра физики живых клеток при Университете I, работал с Гольденфельдом над созданием очень подробной стохастической модели того, что происходит в этих синтетических генных цепях, формирующих паттерны, и вычислял последствия., а затем сравнили теоретические предсказания с тем, что биоинженеры видели в чашках Петри.
«На самом деле доказать, что наши стохастические паттерны работают, было сложно. У нас было много сделанных нами предсказаний, которые нужно было проверить экспериментально», - комментирует Гольденфельд. «Поскольку математика, описывающая эти паттерны, имеет много параметров, нам пришлось исследовать все эффекты каждого из них. Это потребовало большого поиска в пространстве параметров, чтобы выявить механизм формирования паттерна. И обязательно было много взаимодействий. и сотрудничество с нашими коллегами-инженерами.
"Наша работа показывает, что на самом деле вы можете получить паттерны Тьюринга даже в ситуациях, когда вы не ожидаете их увидеть, но это неупорядоченные паттерны - стохастические паттерны Тьюринга. И стохастичность здесь не рождение и смерть овец или волков, а рождение и смерть, создание и поглощение белков Это очень парадоксальное предсказание: это шум стохастической экспрессии генов породил эти паттерны. Обычно вы думаете, что шум заглушает сигнал. Если вы пытаетесь слушать музыку по радио, шум в сигнале заглушает ее. Но в этом случае у нас есть шаблон со стабилизацией шума."
Эти результаты проливают новый свет на извечный вопрос и начинают прокладывать путь для будущих усилий в области биомедицинской инженерии.
Голденфельд утверждает: «Это действительно первое доказательство того, что вы можете создавать стохастические паттерны Тьюринга in vivo, хотя это и не просто. Итак, теперь мы знаем, что этот механизм действительно может работать, и что эти колебания могут управлять паттернами. … В конечном счете, биоинженеры хотели бы использовать этот тип технологии для создания новых тканей и новых функциональных биологических систем. Наше исследование показывает, что вы можете сделать это в режиме, в котором нельзя использовать классические схемы Тьюринга».