2
12208

Создание генных сетей

Компас посвящен новому направлению генетики- разработкам генетических сетей различных генов, в особенности регулирующих метаболизм.

на сайте с 27 августа 2008

Что такое генные сети

DNA На заре становления генетики был сформулирован принцип "один ген- один признак". Позднее было выяснено, что это не так. Гены функционирует в ансамбле, формируют генные сети, благодаря слаженной работе которых и осуществляется регуляция процессов в организме. Понятие ГС было введено в 60-е гг. Кауфманом и Ратнером.
Генная сеть (ГС)- это группа координированно работающих и взаимодействующих между собой генов, контролирующих формирование фенотипических признаков организмов на основе информации, закодированной в геномах. Таким образом, взгляд современной генетики: «генная сеть – фенотипический признак». Изучением генных сетей занимается биоинформатика.
Каждая ГС содержит определенные компоненты:
1) группы координированно экспрессирующихся генов (ядро сети)
2) белки, кодируемые этими генами (выполняющие как опрделенные структурные, транспортные, биохимические, таки регуляторные функции)
3) положительные и отрицательные обратные связи, стабилизирующие параметры генной сети на определенном уровне, или наоборот, отклоняющие их от исходного значения
4) низкомолекулярные соединения (метаболиты и др.) и различные внешние сигналы, обеспечивающие переключение состояний генной сети.
Характерной особенностью организации ГС является их способность к саморегуляции за счет замкнутых регуляторных контуров с отрицательными и положительными обратными связями. Молекулярной основой таких регуляторных контуров являются сайтов- мишеней на ДНК, РНК, белках, с которыми могут взаимодействовать различные молекулярные компоненты ГС и внешние регуляторные факторы.

Генные сети отдельных процессов содержат многие тысячи взаимодействующих элементов (генов, белков, метаболитов). Глобальная генная сеть даже такого простого организма, как бактерия E. Coli (кишечная палочка) имеет до 4000 генов и намного больше белков и метаболитов, взаимодействующих очень сложным образом. Только для описания двудольного графа метаболических процессов E. Coli необходимо 945 переменных, а с учетом генетической регуляции этот граф становится на порядки больше. Генные сети человека невообразимо сложнее, учитывая, что его организм состоит из многих миллиардов клеток, в каждой из которых имеется геном, содержащий 25 000 генов.

Актуальность проблемы

Одной из фундаментальных проблем постгеномной молекулярной биологии и генетики является исследование принципов организации и функционирования генных сетей (ГС) - молекулярно-генетических систем (МГС), обеспечивающих формирование фенотипических (молекулярных, биохимических, физиологических, морфологических, поведенческих и др.)
характеристик организмов.
Появление высокопроизводительных методов молекулярной биологии привело к накоплению огромных объемов экспериментальных данных по структурно-функциональной организации генных сетей и их молекулярно-генетических компонент (генов, РНК, белков, ДНК-белковых, РНК-белковых, белок-белковых взаимодействий, генетически контролируемых метаболических путей, путей передачи сигналов и др.). Эта информация представлена в большом количестве публикаций и компьютерных базах данных, описывающих различные аспекты функционирования генных сетей. Особенно быстрыми темпами накапливаются экспериментальные данные по биомедицински-значимым генным сетям, нарушение функционирования которых связаны с возникновением у человека различных заболеваний, а также по биотехнологически-значимым бактериальным генным сетям. Анализ этих экспериментальных данных принципиально невозможен без использования современных информационных технологий и эффективных математических методов анализа данных и
моделирования биологических систем и процессов.
Для обобщения, систематизации и анализа информации о генных сетях требуется проведение широкомасштабных теоретических и компьютерных исследований. Это необходимо для понимания принципов их организации, молекулярных механизмов функционирования, закономерностей эволюции, оценки влияния мутаций на функцию генных сетей, реконструкции генных сетей на основе экспериментальных данных, для создания генетически-модифицированных генных сетей с заданными характеристиками их функционирования. Именно поэтому теоретическое исследование динамики генных сетей методами математического моделирования приобретает в настоящее время фундаментальное и первоочередное значение.

Николай Александрович Колчанов

Kolchanov Прежде всего необходимо отметить, что огромное значение в разработке ГС имеют исследования отечественных ученых в Институте цитологии и генетики СО РАН под руководством Николая Александровича Колчанова.
Николай Александрович в 1971 году закончил Новосибирский Государственный Университет. К 2008 году он является директором Института цитологии и генетики СО РАН, заведующим лабораторией теоретической генетики, профессором, действительным членом РАН, членом Президиума ВОГИС, Бюро Объединенного Ученого Совета СО РАН по биологическим наукам, Ученого и Специализированного Совета ИЦиГ СО РАН по защитам кандидатских и докторских диссертаций, Научного совета РАН по молекулярной биологии, членом Редакционных коллегий журналов "Молекулярная биология", "In Silico Biology", Сибирского журнала вычислительной математики, Сибирского экологического журнала. Автор более 400 публикаций в отечественных и зарубежных журналах, в том числе 5 монографий.

Для реконструкции генных сетей на основе экспериментальных данных (Е. А. Ананько и коллеги) совместно с ИВМиМГ СО РАН (Н.Л. Подколодный) была разработана компьютерная технология GeneNet. Анализ генных сетей бактерий, растений, животных и человека показал, что генные сети можно разбить всего на четыре класса. В ГС гомеостаза (поддержание параметров организма вблизи оптимального значения) основную роль играют отрицательные обратные связи:

В ГС морфогенеза (развития) – положительные обратные связи, уводящие систему от ее исходного состояния. Для ГС циклических процессов (например, суточного ритма) характерен точный баланс положительных и отрицательных обратных связей. В ГС стрессового ответа сперва положительные обратные связи активируют защитные механизмы, а затем отрицательные обратные связи стремятся вернуть ГС в исходное состояние. Точный баланс между ними не всегда соблюден – порой, чтобы выжить, приходится чем-то жертвовать.
Подробнее об этих исследованиях можно прочитать здесь.
Интервью

Метаболические сети

tryptophan and a lipid Самое значительно место в конструировании ГС занимает конструирование сетей генов, регулирующих метаболизм. Основным инструментами теоретического исследования метаболизма являются математические модели, описывающие структуру метаболических сетей и динамику метаболических потоков. Имеются два подхода к построению математических моделей метаболизма:

1) традиционный кинетический, при котором метаболическая система клетки рассматривается как совокупность метаболитов, концентрации которых изменяются во времени

2) потоковый подход, предложенный Л.Н.Дроздовым-Тихомировым и сотрудниками, при котором метаболическая система рассматривается как совокупность потоков превращений метаболитов.
При кинетическом подходе строится система уравнений, каждое из которых описывает закономерность изменения во времени концентрации одного из метаболитов клетки в зависимости от концентрации соответствующего фермента и концентраций всех других метаболитов. В такой модели (системе уравнений) число уравнений равно числу неизвестных, т.е. числу метаболитов, и, в принципе, имеется возможность получить однозначное решение, описыващее поведение метаболической системы во времени. Однако, поскольку число метаболитов, которые требуется ввести в рассмотрение при моделировании метаболизма целой клетки, достаточно велико, а дифференциальные уравнения, описывающие изменение концентрации метаболитов, существенно нелинейны, решение системы уравнений, описывающих модель целой клетки (число основных метаболитов около 500), оказывается практически невозможным из-за вычислительных математических трудностей. Кинетический подход позволяет строить и исследовать модели лишь для сравнительно небольших фрагментов метаболической системы (модулей), включающих не более 50 - 60-ти компонентов, и не применим для исследования метаболизма клетки в целом. При потоковом подходе в качестве неизвестных в уравнениях модели фигурируют не концентрации метаболитов, а потоки (скорости реакций образования или расходования метаболитов). Для случая стационарного состояния клетки каждое уравнение потоковой модели являются уравнением баланса входящих и выходящих потоков для пула одного из метаболитов метаболической системы. Модель в этом случае представляет собой систему линейных алгебраических уравнений, число которых равно числу метаболитов в моделирумой метаболической системе, а число неизвестных - числу реакций в ней происходящих, т.е. числу ферментов, управляющих скоростями реакций в системе метаболизма. Система уравнений баланса потоков, подчиненных закону сохранения материи и требованиям стехиометрии реакций, и составляет стехиометрическую потоковую модель метаболизма, предложенную Л.Н.Дроздовым-Тихомировым с сотрудниками.

Математическое моделирование- сложный и трудоемкий процесс. В настоящее время используется сочетание генетических, биохимических и математических методов.

Подобное моделирование метаболических сетей используется в разработке различных лекарств.

 Center for Complex Network Research and Department of Physics, Biology, and Computer Science, Northeastern University, Boston под руководством  Albert-László Barabási занимается конструированием метаболических сетей и их применением для изучения различных заболеваний. Большинство заболеваний являются следствием нарушения различных клеточных процессов, но взаимоотношения между генетическим/эпигенетическим дефектом, сетью молекулярных взаимодействий и фенотипом болезни остается неполностью понятной. Исследователи сконструированли двухстороннюю сеть ассоциированных заболеваний, в которой узел-это заболевание и два заболевания связаны, если дефектный фермент ассоциирован с ними. Было обнаружено, что пары связанных заболеваний обнаруживают схожий поток превращения метаболитов, соответствующий экспрессиии гена, кодирующего фермент и сходную заболеваемость и распространенность. Подобные исследования необходимы для диагностики и профилактики заболеваний.

Циркадные ритмы

YAN Jun Циркадные ритмы- это некие "внутренние часы", в соответствии с которыми происходит регуляция биологических процессов организма. Они играют огромную роль в регуляции клеточных, физиологических и поведенческих реакциях у млекопитающих. Недавно учеными под руководством YAN Jun из CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology Шанхайского института биомедицинских наук (Shanghai Institutes of Biological Sciences) была опубликована очень интересная работа о генных сетях циркадных ритмов млекопитающих. В настоящее время исследовано лишь небольшое количество генов, связанных с циркадными ритмами. Существование других "циркадных" генов и функционирование их в о время циркадных колебаний экспрессии генов в разных тканях до сих пор неизвестны. Исследователи идентифицировали 41 "циркадный" ген, что показало циркадные колебания в различных тканях мышей имеют поразительную слаженность циркадных фаз во всех тканях. Сравнение между мышами, крысами, макаками и человеком показало, что циркадные фазы известных "циркадных" генов замедляются на 4-5 часов у мыши по сравнению с крысой и на 8-12 часов у человека по сравнению с макакой. Систематизированная ГС мышиных циркадных ритмов была сконструирована после совместного анализа промотора и нокаута транскрипционных факторов. В работе также исследованы и некоторые цис-регуляторные элементы "циркадных" генов: EBOX, DBOX, RRE и HSE в соответствии с циркадными фазами. Было выяснено, что
-на функционирование ГС влияют свет, пища и температура
-NR3C1 и FKBP/HSP90 являются важнейшими факторами контроля циркадных генов через сигналы из окружающей среды.
Для чего необходимы подобные исследования? Циркадные ритмы определяют многие биохимические и физиологические процессы в организме. Регуляция циркадных ритмов связана с метаболизмом, дисрегуляция приводит к различным заболеваниям. Исследования помогут в корректировке этих процессов и возможно станут значительными в определении терапии многих заболеваний.

Апоптоз и геномная нестабильность

apoptosis
Апоптоз- это явление программируемой клеточной смерти. Кроме всего прочего, он имеет важное значение при геномной нестабильности и раке. Взаимодействие между апоптозом и механизмами, поддерживающими стабильность генома в значительной степени исследовано, и включает в себя трансактивационно-зависимые и независимые процессы, в которых опухолевый супрессор p53 функционирует как точка пересечения в ответе на повреждение ДНК. Каскад генов, задействованных в процессах апоптоза и геномной стабильности является древним в отношении эволюции эукариот сигнальным путем, но что лежит в основе появления такой системы в процессе эволюции пока неизвестно.
 Учеными из Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS) проведена работа, в ходе которой они попытались смоделировать эволюционный сценарий связывания генов, задействованных в процессах апоптоза и поддержания геномной стабильности, в единую генно-белковую сеть.
Было обнаружено, что переплетение генных сетей репарации ДНК, апоптоза и поддержания геномной стабильности происходит благодаря семейству каспаз и антиапоптотическому гену BCL2. Кроме того критическими точками являются раковые гены (такие как ATM, BRCA1, BRCA2, MLH1, MSH2, MSH6 и TP53), их аналоги появляются на разных этапах эволюции.
Для чего необходимы подобные исследования? Апоптоз-один из ключевых процессов в организме, который важен в организме человека в течение всей жизни- от формирования органов в эмбриогенезе до возрастной инволюции органов, старении и др. в пожилом возрасте. Если ученые смогут определить все гены, задействованные в процессе апоптоза, и факторы взаимодействия между ними, то это станет началом для разработки лекарств от многих и многих заболеваний, прежде всего онкологических, а также, даст ключ к пониманию процесса старения.

Транскрипционные сети гемопоэза

Bertie Gottgens, DPhil Гемопоэз, кроветворение — это процесс образования, развития и созревания клеток крови — лейкоцитов, эритроцитов, тромбоцитов у позвоночных. В нем задействовано огромное количество регуляторных факторов, в том числе транскрипционных (Scl1/Tal1, Gata2, Tel, Fli1, Runx1). Многие из генов, задействованных в гемопоэзе, работают не только в кроветворных стволовых клетках, а необходимы и для развития подтипов зрелых клеток. Активация сигнальных путей с помощью внешних сигналов приводит к изменению активности некоторых транскрипционных факторов. Уровень транскрипции определяется транскрипционной сетью (сетью транскрипционных факторов). В недавно опубликованной работе Bertie Gottgens , руководителя лаборатории стволовых клеток  Department of Haematology Cambridge Institute for Medical Research описано конструирование ГС для изучения транскрипционных сетей. Для этого используется 2 подхода:

1) botttom- up. Используется небольшая выборка ключевых компонентов сети, экпериментально определяется их взаимодействие и строится модель. Компонентами сети могут быть транскрипционные факторы, регуляторные элементы или их комбинации. В данном исследовании ученые брали как стартовую точку ген транскрипционного фактора Scl1/Tal1, который экспрессируется в гемопоэтических стволовых клетках, и его экспрессия поддерживается на этапе дифференцировки эритроида (эритроцитарный росток-пул клеток эритроцитарного ряда), плазматических клеток и мегакариоцитов, но репрессирован в клетках других ростков.

2) top- down. Используются данные по экспрессии генов по всему геному в комбинации с продвинутым (разведочным) статистическим анализом. Подобная комбинация позволяет определить сайты связывания транскрипционных факторов, что в свою очередь позволяет сделать большое количество предположений о структуре кластеров связывающих сайтов и филогенетическом аспекте их формирования в геноме.

Оба подхода представляют собой сложную комбинацию экспериментальной работы и компьютерных методов биоинформатики.

Упрощенная схема процесса кроветворения:

Для чего необходимы подобные исследования? Они необходимы для раскрытия механизмов кроветворения, для нахождения новых мишеней при лечении заболеваний крови, прежде всего различных лейкозов.

Биоинформатика онкологии

Andrey A. Ptitsyn Метастазирование характерно для большинства онкологических процессов. Молекулярный механизм метастазирования плохо изучен. Исследования прошлых лет выявили небольшое количество биомаркеров метастазирования. Исследовательская группа из Center for Bioinformatics  Department of Microbiology, Immunology and Pathology Colorado State University в составе Weil MM, Thamm DH и выпускника Новосибирского Государственного Университета Андрея Птицына провела работу по построению ГС генов, связанных с метастазированием. С помощью новейших методов определения экспрессии генов был проведен анализ различных опухолей из различных тканей. Исследования показали, что несмотря на тканеспецифичные различия, метастазирующие опухоли имеют некоторые общие черты- изменения основного метаболизма, изменение системы адгезии клеток и цитоскелета, презентации антигена и регуляции клеточного цикла. Анализ различных независимых исследований показал снижение окислительного фосфорилирования в метастазах по сравнению с исходной опухолью. На рисунке представлены основные биологические процессы, гены которых по-разному экспрессируются в первичной опухоли и метастазе:

Для чего необходимы подобные исследования? ОНи позволяют приблизится к определению клеточных молекулярных механизмов метастазирования, что позволит найти новые мишени для терапии онкологических заболеваний.

Роль белок-белковых взаимодействий в нейродегенеративных заболеваниях

Pablo Villoslada Помимо ГС возможно конструирование сетей белок- белковых взаимодействий (protein-protein interaction (PPI)). Идентификация по-разному экспрессирующихся генов является источником информации относительно молекулярных путей, задействованных в возникновении заболеваний. В Neuroimmunology laboratory, Department of Neuroscience, Center for Applied Medical Research, University of Navarra исследовательская группа под руководством Pablo Villoslada провела работу, в которой использовано совместное конструирование и PPI и исследования экспрессии генов, что позволяет глубже понять механизмы развития мультифакториальных нейродегенеративных заболеваний, таких как рассеянный склероз (РС) и болезнь Альцгеймера (БА). Целью данного исследования было сравнение пораженных (seed-proteins) и непораженных узлов (neighbors)  при этих заболеваниях. Было построено 4 сети PPI: РС-мозг, РС-кровь, БА-мозг, БА-кровь. В результате были определены специфические черты seed-proteins и тканеспецифичные различия экспрессии.
Для чего необходимы эти исследования?Нейродегенеративные заболевания-одна из самых распространенных групп заболеваний. Некоторые из них являются возраст-ассоциированными. Но механизмы их возникновения и развития до конца не ясны. Эти исследования могут помочь в определении механизмов заболеваний. Сочетание методов конструирования ГС и PPI могут открыть новые перспективы в исследованиях.

О перспективах и не только

Конструирование генных сетей- сложный, интересный, а главное необходимый метод в современной науке. Мы уже говорили о том, что главное направление- создание метаболических сетей, а еще циркадные ритмы, гемопоэз, онкология и мн. др. Как говорилось выше, конструктирование ГС используют для разработки лекарств, в том числе и для онкологических заболеваний. Сейчас создаются генные сети метаболизма многих дрожжей, бактерий и растений. Современная наука переживает "бум" построения генных сетей: в знаменитой биомедицинской базе данных PubMed более 4,5 тыс.(!) статей на тему ГС, причем большинство из них опубликованы за последние пару лет. Это вселяет уверенность, что скоро будут поняты многие клеточные процессы, которые до сих пор оставались неясными. МЕтод ГС так важен, потому что позволяет анализировать не один ген, белок, РНк и т.д. изолировано, а в комплексе, так, как это происходит в клетке, в организме. Есть несколько направлений, в которых использования методов конструирования ГС кажется нам наиболее важным:
 - конструирование ГС генов, регулирующих метаболизм. Почему? Потому что большая часть (если не сказать все) заболеваний связана с изменением метаболизма того или иного вещества (чаще всего нескольких веществ). Конечно в первую очередь можно вспомнить такие возрастзависимые заболевания как атеросклероз, ишемическая болезнь сердца, нейродегенеративные заболевания, сахарный диабет и др.
1) конструирование ГС, напрямую связанных с конкретными возрастзависимыми заболеваниями- аналогично исследованиям по болезни Альцгеймера, упомянутыми выше

2) исследование ГС генов апоптоза

3) исследования ГС генов, задействованных в различных онкологических заболеваний

4) и в идеале,через некоторое время с помощью всех этих исследований, результаты которых необходимо объединить, мы можем получить ГС генов, участвующих в процессе старения.
 Для этого необходимо:
1) расширить экспериментальную базу данных с помощью новых исследований процессов старения

2)
создание новых методов моделирования и программного обеспечения, способного обработать такое количество данных

3) координация деятельности ученых по всему миру, систематизация данных

Возможно уже через некоторое время то, что казалось фантастикой, станет реальностью.

14 октября 2008 года

Комментарии

10 марта 2014 в 13:00
 
Замечательная работа! Вот такие посты должны быть в инете. http://topcontentdata.com/ Плохо, что Yandex не выдает их на главной станице. Приходится долго искать в интернете. Заходите и ко мне в блог тоже. Увидимся!

Оставить комментарий

Поделиться с друзьями

Share on Twitter