На раннем этапе развития любой эмбрион выглядит как микроскопическая горстка клеток. Все они выглядят одинаково под микроскопом, но каждая уже знает, какой ткани она даст начало, кем будут ее потомки – нейронами, клетками мышц или кем-нибудь еще.
Как эмбриональные клетки узнают свою судьбу, откуда берется сложность и разнообразие многоклеточного организма, если он «начинается» с одной-единственной клетки – эти вопросы занимали умы не одного поколения исследователей.
Одним из тех, кто пытался на них ответить, был Алан Тьюринг, выдающийся математик и логик, стоявший у истоков информатики. В его время о молекулярных принципах работы генов не было известно почти ничего, тем не менее, Тьюринг понимал, что в клетках есть некие химические вещества, которые могут распределяться по ткани неравномерно, так что их концентрация будет в каких-то направлениях нарастать, а в других – уменьшаться (иными словами, концентрации будут распределены по градиентам).
Он предполагал, что подобные различия в концентрации могут каким-то образом превращаться в различия в клеточном «самоопределении». Позже стало понятно, что химические вещества – это продукты экспрессии генов, то есть белки, и что их распределение по клетке (то есть пространственные химические градиенты) – действительно именно то, что позволяет клеткам понять, в каком месте эмбриона они находятся, и выбрать собственный путь развития.
Со временем многое в развитии живого организма стало понятным, и в целом эмбриогенез уже не кажется необъяснимым чудом (по крайней мере, для тех, кто берет себе за труд что-то узнать по теме). Но увы, одновременно стало понятно и то, что у этого процесса нет лаконичного и разборчивого объяснения. Каждое событие в нем обусловлено стольким количеством факторов, такими сложными взаимными влияниями различных генов и условий окружающей среды, что для того, чтобы представить полную картину развития зародыша, необходимо подключить информационные технологии.
Именно так поступили в Берлинском институте медицинской системной биологии, входящем в состав Центра молекулярной медицины Макса Дельбрюка. Исследователи работали с эмбрионом дрозофилы, который после первых тринадцати синхронных клеточных делений состоит из 6000 клеток. Для эмбриона создали виртуальную трехмерную модель с клеточным разрешением. В каждой его клетке хранились данные об активности порядка 8000 генов, так что модель позволяла воссоздавать их трехмерные градиенты в виртуальном теле эмбриона, наблюдая, насколько они перекрываются друг с другом. Полностью результаты исследований опубликованы в Science.
Чтобы получить своего виртуального «питомца», исследователям пришлось вначале разобрать на отдельные клетки около пяти тысяч эмбрионов, находящихся в одной и той же стадии развития. Затем они прочитали все молекулы матричных РНК (мРНК) в каждой клетке – как мы знаем, генетическая информация из ДНК копируется в матричную РНК, с которой потом работают белоксинтезирующие машины; иными словами, зная о том, сколько и какие мРНК плавают в клетке, мы можем с большой долей уверенности судить о том, какие гены в клетке активны, а какие – нет. Данные об РНК превращались в виртуальные клетки, из которых затем реконструировали 3D-эмбрион; естественно, дело не обошлось без специального программного алгоритма, который нужно было создать именно под эту задачу.
По словам Николауса Раевского (Nikolaus Rajewsky), руководителя одной из научных групп, работавших над моделью эмбриона, теперь молекулярно-генетические процессы можно изучать не только в кропотливых и длительных опытах с настоящими зародышами, но и в виртуальных экспериментах. Работа, на которую могут уйти годы при использовании традиционных методов исследования, теперь может быть выполнена за пару часов.
Несмотря на то, что человек и дрозофила довольно сильно отличаются друг от друга, большинство фундаментальных биологических механизмов, контролирующих эмбриональное развитие, сохранились в неизменном виде на протяжении тех многих миллионов лет эволюции, которые нас разделяют. И большая часть из того, что мы знаем в области биологии развития, получена в экспериментах на модельных животных, таких, как мыши и дрозофилы.
Наши представления об эмбриональном развитии человека – особенно это относится к поздним стадиям, которые по этическим причинам нельзя изучать на человеческих зародышах – очень часто не что иное, как экстраполяция результатов, полученных на животных. Поэтому созданная исследователями трехмерная модель эмбриона имеет отношение не только к мухам – коль скоро современная эмбриология обязана своим успехам экспериментам на дрозофилах, то виртуальная дрозофила покажется довольно «крутым» инструментом.
Кстати сказать, эмбриология, биология развития нужны нам не только ради самих эмбрионов, у которых мы в ближайшем будущем, очевидно, научимся исправлять разнообразные дефекты развития. Не будем забывать, что вся регенеративная медицина стоит на стволовых клетках, а знания о стволовых клетках, об их взаимоотношениях друг с другом и с другими типами клеток относятся как раз к биологии развития.
Если мы хотим стимулировать регенерацию ткани в месте повреждения или же вообще вырастить орган «с нуля», необходимо понимать, какие гены тут работают и как они друг с другом взаимодействуют. Но процессы, которые активируются при регенерации ткани, очень схожи с тем, что происходит, когда эта ткань возникает во время эмбриогенеза. Поэтому, например, заживление ран вполне успешно изучают на тех же мушиных эмбрионах.
Возвращаясь к 3D-эмбриону, стоит отметить, что пока такая модель построена только для одной временно́й точки. Чтобы получить более подробную модель эмбрионального развития, авторы работы собираются проделать то же самое, но уже для эмбриона, находящегося на других этапах развития, у которого уже начали формироваться органы.
Автор: Анастасия Субботина