За последние 17 лет ученые и инженеры разработали синтетические генные схемы, которые могут программировать функциональность, производительность и поведение живых клеток. По аналогии с интегральными схемами, лежащими в основе бесчисленного множества электронных продуктов, сконструированные генные схемы могут использоваться для создания заданной динамики, перестройки эндогенных сетей, восприятия стимулов окружающей среды и производства ценных биомолекул..
Эти генные цепи открывают большие перспективы в медицинских и биотехнологических приложениях, таких как борьба с супербактериями, производство современного биотоплива и производство функциональных материалов.
На сегодняшний день большинство схем создается методом проб и ошибок, который в значительной степени зависит от интуиции разработчика и часто неэффективен, сказал доцент биоинженерии Университета Иллинойса Тинг Лу. «С увеличением сложности схем отсутствие рекомендаций по прогнозному проектированию стало серьезной проблемой в реализации потенциала синтетической биологии», - сказал Лу, который также работает в Институте геномной биологии и физики Карла Р. Вёзе в Иллинойсе..
Исследователи обратились к количественному моделированию, чтобы решить эту проблему проектирования генных цепей. Типичные модели рассматривают генные цепи как изолированные объекты, которые не взаимодействуют со своими хозяевами, и фокусируются только на биохимических процессах внутри цепей, отмечает Лу.
«Несмотря на то, что современная парадигма моделирования очень ценна, она часто не способна дать количественное или даже качественное описание поведения схемы», - сказал он.«Все больше экспериментальных данных свидетельствуют о том, что цепи и их биологический хозяин тесно связаны, и их связь может значительно влиять на поведение цепей».
Лу и его аспиранты Чен Ляо и Эндрю Бланшар недавно решили эту проблему, создав интегрированную структуру моделирования для количественного описания и прогнозирования поведения генных цепей. Используя Escherichia coli (E. coli) в качестве модели-хозяина, структура состоит из грубого, но механистического описания физиологии хозяина, которое включает динамическое разделение ресурсов, многоуровневую связь цепи-хозяина и подробный кинетический модуль экзогенных цепей.
Команда продемонстрировала, что после обучения система смогла собрать и предсказать большой набор экспериментальных данных, касающихся хозяина и простой гиперэкспрессии генов. Например, они обнаружили, что эффекты, опосредованные ppGpp, являются ключом к пониманию конститутивной экспрессии генов при изменениях окружающей среды, включая изменения как питательных веществ, так и антибиотиков. Команда также продемонстрировала полезность платформы, применив ее для изучения цепи обратной связи, модулирующей рост, динамика которой качественно изменяется за счет связи между цепью и хозяином, и выявив поведение тумблера в масштабах от динамики отдельных клеток до структуры популяции и до пространственная экология.
Хотя структура Лу была создана с использованием E. coli в качестве модели-хозяина, ее можно обобщить для описания нескольких организмов-хозяев. «Например, мы обнаружили, что, изменяя только один параметр, структура успешно предсказала несколько ключевых показателей хозяина, включая соотношение РНК и белка, содержание РНК на клетку и среднюю скорость удлинения пептида для Salmonella typhimurium и Streptomyces coelicolor. - сказал Лу.
По словам Лу, эта работа способствует количественному пониманию поведения генных цепей и облегчает преобразование дизайна генных сетей из метода проб и ошибок в рациональную передовую инженерию. Систематически иллюстрируя ключевые клеточные процессы и многоуровневые взаимодействия контур-хозяин, он еще больше проливает свет на количественную биологию, помогая лучше понять сложную бактериальную физиологию.