Исследователи создали алгоритм, который объединяет существующие данные, чтобы создать более четкую пошаговую блок-схему того, как клетки реагируют на стимулы. Используя этот новый метод, ученые Института Уайтхеда и Массачусетского технологического института проанализировали токсичность альфа-синуклеина для выявления генов и путей, которые могут влиять на выживаемость клеток. Неправильно свернутые копии белка альфа-синуклеина в клетках мозга являются признаком болезни Паркинсона.
Новый подход к анализу клеточных данных дает новое понимание деструктивных путей болезни Паркинсона.
Ученые из Института Уайтхеда и Массачусетского технологического института (MIT) использовали этот новый вычислительный метод для анализа альфа-синуклеина, загадочного белка, связанного с болезнью Паркинсона.
Клетки постоянно адаптируются к различным стимулам, включая изменения в окружающей среде и мутации, посредством сложной сети молекулярных взаимодействий. Знание этих изменений имеет решающее значение для разработки новых методов лечения заболеваний. Чтобы расшифровать, как клетка реагирует на различные стимулы, лаборатории по всему миру обращаются к новым технологиям, которые производят огромные объемы данных. Такие данные обычно существуют в двух основных формах: данные генетического скрининга (результаты удаления гена из генома клетки и наблюдения, какие наблюдаемые черты появляются в клетке) и информация о клеточных уровнях информационной РНК (мРНК, которая является шаблоном для белки).
Исторически сложилось так, что эти два типа данных в значительной степени анализировались независимо друг от друга, обнаруживая лишь проблески внутренней работы клетки. Каждый тип данных на самом деле склонен к выявлению различных аспектов клеточного ответа, чего исследователи не осознавали до сих пор. Однако новый алгоритм, известный как ResponseNet, использует эти предубеждения и позволяет проводить комбинированный анализ.
В этом комбинированном анализе оба типа данных объединены с данными о молекулярных взаимодействиях в диаграмму, которая соединяет экспериментально идентифицированные белки и гены. Хотя это обычно приводит к чрезвычайно сложной диаграмме, которую иногда в шутку называют "комок волос", ResponseNet разработан, чтобы сократить количество волосяных комков до наиболее вероятных путей, соединяющих различные гены и белки.
Эсти Йегер-Лотем, научный сотрудник лабораторий Уайтхеда Сьюзан Линдквист и Эрнеста Френкеля из отдела биологической инженерии Массачусетского технологического института и соавтор статьи в Nature Genetics, говорит, что анализ этих вероятных путей дает системный взгляд на клеточный ответ. появляется. "Это позволяет получить более полное представление о клеточном ответе и может выявить скрытые компоненты ответа, на которые могут воздействовать лекарственные препараты," она говорит.
По словам Лауры Рива, научного сотрудника отдела биологической инженерии Массачусетского технологического института и одного из разработчиков алгоритма, ResponseNet потенциально может быть очень полезен для исследователей.
"Это мощный подход к интерпретации экспериментальных данных, поскольку он может эффективно анализировать десятки тысяч узлов и взаимодействий," говорит Рива, которая также является соавтором статьи. "Результатом ResponseNet является разреженная сеть, соединяющая некоторые генетические данные с некоторыми транскрипционными данными через промежуточные белки. Биологи могут посмотреть на сеть и понять, какие пути нарушены, и они могут использовать ее для создания проверяемых гипотез."
Чтобы продемонстрировать возможности ResponseNet, компания Yeger-Lotem ввела данные с экранов 5500 штаммов дрожжей (Saccharomyces cerevisiae). Эти штаммы основаны на дрожжевой модели, которая создает большие количества белка альфа-синуклеина, имитируя токсические эффекты накопления альфа-синуклеина в клетках мозга пациентов с болезнью Паркинсона.
Эрнест Френкель, доцент кафедры биологической инженерии Массачусетского технологического института, говорит, что данные альфа-синуклеина являются отличным тестовым примером для алгоритма, который привел к новому пониманию существующих данных.
"Связь между альфа-синуклеином и болезнью Паркинсона загадочна," говорит Френкель. "У нас есть прекрасные данные по дрожжевой модели, но, несмотря на это богатство данных, так мало известно о том, что на самом деле делает альфа-синуклеин в клетке."
Используя эти данные, ResponseNet выявил несколько связей между токсичностью альфа-синуклеина и основными клеточными процессами, включая те, которые используются для рециркуляции белков и обеспечения нормального жизненного цикла клетки.
Удивительно, но ResponseNet также связала токсичность альфа-синуклеина с высококонсервативным путем, на который нацелены снижающие холестерин статины, и с другим путем, на который нацелен иммунодепрессивный препарат рапамицин.
Чтобы подтвердить связи ResponseNet и проверить, как эти два пути могут повлиять на токсичность альфа-синуклеина, исследователи добавили рапамицин или статин ловастатин в модельные культуры дрожжей. Когда исследователи добавили низкую дозу рапамицина к дрожжевой модели, препарат оказался токсичным для дрожжей. При добавлении ловастатина скорость роста дрожжей снижалась, что свидетельствует о том, что дрожжи стали хуже. Однако, когда исследователи добавили молекулу убихинона (также известную как кофермент Q10 или CoQ10), которая находится дальше по течению в статиновой сети и, возможно, недостаточно синтезирована в альфа-синуклеинсодержащих дрожжах, убихинон умеренно подавлял токсичность альфа-синуклеина.
Все эти результаты подтвердили гипотезы, основанные на сети ResponseNet.
"ResponseNet предоставляет массу новой информации," – говорит Линдквист, который также является исследователем Медицинского института Говарда Хьюза и профессором биологии в Массачусетском технологическом институте. "Некоторые из обнаруженных нами вещей обещают ускорить разработку новых терапевтических стратегий при болезни Паркинсона. Ради пациентов, будем надеяться, что они верны в человеческом мозгу."
Больше информации: "Объединение генетических и транскрипционных данных с высокой пропускной способностью позволяет выявить клеточные реакции на токсичность альфа-синуклеина", Nature Genetics, онлайн 22 февраля 2009 г
Источник: Институт биомедицинских исследований Уайтхеда