Kiekvienoje žmogaus ląstelėje yra milijonai baltymų, kurie „stumdosi“ tarpusavyje, yra lankstomi, siunčiami į kitas ląstelės vietas ir panaudojami pakartotinai. Šie procesai vyksta karštligišku tempu, kad mūsų organizmas galėtų normaliai funkcionuoti.

Nežinodami visos ląstelėse esančių baltymų įvairovės, mokslininkai vargiai geba molekuliniu lygmeniu nustatyti, kas mūsų kūne nutinka ne taip, kodėl kyla ligos, informuoja sciencealert.com.

Neseniai tyrėjai sukūrė naują metodą, kurio metu pasitelkiamas dirbtinis intelektas, apdorojami atskirų ląstelių mikroskopijos nuotraukų ir biocheminės analizės duomenys ir sukuriamas ląstelių sudedamųjų dalių, kurių pusės, pasirodo, anksčiau nesame matę, „vientisas žemėlapis“.

„Mokslininkai seniai suprato, kad nežinome daugiau, negu žinome, tačiau dabar pagaliau turime būdą žinioms praplėsti“, – džiaugėsi San Diege esančio Kalifornijos universiteto kompiuterių mokslininkas, biologinių tinklų tyrinėtojas Trey Idekeris.

Galingi mikroskopai leidžia mokslininkams pažvelgti į ląstelių vidų ir išsamiau patyrinėti įvairias organeles, pavyzdžiui, ląstelių jėgainėmis vadinamas mitochondrijas ir baltymų gamyklas ribosomas. Netgi galima naudoti specialius fluorescencinius dažus baltymams žymėti ir sekti.

Visgi biocheminiai metodai leidžia pažvelgti dar giliau ir išskirti pavienius baltymus (naudojant, pavyzdžiui, tikslinius antikūnus, kurie prisijungia prie baltymo), ištraukti konkretų baltymą iš ląstelės ir pažiūrėti, kas dar prie jo prisijungė.

Šių dviejų metodų integravimas yra tikras iššūkis ląstelių biologams.

„Kaip suderinti mastelius, išreikštus nanometrais ir mikronais? Ši problema seniai neduoda ramybės biologijos mokslų atstovams, – paaiškino T. Idekeris. – Pasirodo, tereikia pasitelkti dirbtinį intelektą, kuris išanalizuoja iš įvairių šaltinių surinktus duomenis ir sukuria ląstelės modelį.“

T. Idekeriui su bendradarbiais vadovėlinius globulių scheminius piešinius, leidžiančius susidaryti bendrą vaizdą apie globulių struktūrą, pavyko paversti įmantriu baltymų sąveikos tinklu.

Sujungus duomenis, gautus iš duomenų bazės „Human Protein Atlas“, ir turimus baltymų sąveikos „žemėlapius“, mašininio mokymosi algoritmui buvo pavesta apskaičiuoti atstumus tarp baltymų porų.

Šio metodo tikslas – nustatyti baltymų sankaupas, kurias sudaro įvairių dydžių (nuo mažesnių nei 50 nm iki didesnių nei 1 μm) baltymai. Pritaikius minėtąjį algoritmą, buvo suklasifikuotos 69 baltymų sankaupos. Dirbtinis intelektas vadovavosi etalonine baltymų, kurių skersmuo žinomas tiksliai arba apytikriai, duomenų baze, o studijos rezultatai buvo patvirtinti tolesniais eksperimentais.

Maždaug pusė nustatytų baltymų, regis, yra nežinomi mokslui, niekada nebuvo aprašyti mokslinėje literatūroje, teigia tyrimo autoriai.

Viena iš baltymų sankaupų pasižymėjo neįprasta struktūra. Anot mokslininkų, tikriausiai ji yra atsakinga už baltymams gaminti skirto genetinio kodo tvarkymą. Tarp aptiktų naujų baltymų buvo ir savotiškų transmembraninių „transporto sistemų“, pumpuojančių maistines medžiagas į ląsteles ir iš jų, bei baltymų, reguliuojančių chromosomų ir kitų baltymų kompleksų funkcijas.

Tai ne pirmas kartas, kai mokslininkai mėgina nuodugniai ištirti žmogaus ląstelių sandarą. Tiesa, ir kitų bandymų metu buvo rasta galybė naujų baltymų. Tyrėjai taip pat sukūrė metodų baltymų sąveikai ir judėjimui ląstelių viduje vizualizuoti ir sekti.

Šio bandomojo tyrimo metu buvo žengtas naujas žingsnis – pasitelktas mašininis mokymasis ląstelių mikroskopijos nuotraukoms ir baltymų sąveikos studijų, kurių metu ieškoma baltymo artimiausio nanokaimyno, duomenims analizuoti.

„Šių technologijų derinys yra unikalus ir galingas, nes tai pirmas kartas, kai buvo sujungti gerokai skirtingų mastelių matmenys“, – nurodė taip pat San Diege esančiame Kalifornijos universitete dirbantis bioinformatikas Yue Qinas.

Taigi, kelių matmenų integruotasis ląstelių metodas (angl. „Multi-Scale Integrated Cell technique“, MuSIC) „padidina vaizdų skiriamąją gebą ir suteikia baltymų sąveikai erdvinį matmenį, leisdamas sujungti skirtingų rūšių duomenis proteomos masto ląstelių žemėlapiuose“, rašo T. Idekeris ir jo kolegos.

Būtina pabrėžti, kad šis tyrimas yra labai preliminarus: komanda sutelkė dėmesį į savo metodo patvirtinimą ir analizavo tik vienos rūšies ląstelėse (inkstų ląstelėse, kurias mokslininkai augina laboratorijose jau daugiau nei penkis dešimtmečius) aptikto 661 baltymo duomenis.

Studijos autoriai planuoja naująjį metodą taikyti ir kitoms ląstelėms tyrinėti, sakė T. Idekeris. O kol kas telieka nuolankiai susitaikyti su faktu, kad esame viso labo įsibrovėliai savo pačių ląstelėse ir turime supratimą tik apie nedidelę visos proteomos dalį.

„Galbūt ilgainiui galėsime geriau suprasti daugelio ligų molekulines priežastis, palyginę sveikų ir nesveikų ląstelių skirtumus“, – mano T. Idekeris.

Tyrimas buvo išspausdintas žurnale „Nature“.

Komentarai ()