В последние годы мир науки столкнулся с подлинным технологическим прорывом — исследователи из Санкт-Петербурга и американского города Сент-Луис разработали инновационный способ “сортировки” клеток в биологических образцах. Эта уникальная методика установки точной принадлежности клеток в тканях стала результатом слаженной работы команды, в которую вошёл Константин Зайцев из Университета ИТМО. Такое открытие открывает широкие перспективы для ранней диагностики онкологических заболеваний и исследования молекулярных механизмов, заложенных в структуре клеток, на основе анализа их РНК и транскриптома.
Новые вызовы современной биоинформатики
Современная молекулярная медицина стремится к тому, чтобы добывать максимум информации о клетках человеческого организма, изучая те изменения, которые происходят на уровне генов и молекул РНК. В организме человека действует сложная система: более двухсот разновидностей клеток, имеющих одинаковый генетический код, но при этом разительно отличающихся по характеру активированных генов и уровню их экспрессии.
В нормальных условиях, а также при раковых трансформациях, клетки существуют в плотном “сообществе” себе подобных, что значительно усложняет их изучение. Обнаружить, какой именно тип клетки присутствует среди множества других, особенно если такие клетки встречаются единично, долгое время было сложной задачей. Применяемые методы базировались на анализе транскриптома — сложной смеси молекул РНК от всех клеток биологического образца.
Особенность подхода Константина Зайцева и его команды
Исследовательская группа Константина Зайцева из Университета ИТМО совместно с коллегами из Сент-Луиса предприняла попытку переосмыслить этот процесс. Учёным удалось сделать важное открытие: у каждого уникального типа клетки активированы строго определённые группы генов, и, главное, закономерности их экспрессии можно выразить математически с помощью линейных формул. Это избавляет исследователя от необходимости заранее знать структуру ткани — новый метод работает и с любыми смесями клеток, и с образцами без предварительной подготовки.
Такой подход позволяет строить своеобразные “сети” уникальных генов, характерных для каждого клеточного типа. По этим сетям можно не только идентифицировать клетки, но и рассчитывать их пропорции в составе ткани, что крайне важно для диагностики и оценки состояния организма.
Преимущества новой методики сортировки клеток
Новая методика, построенная на этих математических закономерностях экспрессии генов, позволила команде учёных проводить более точный анализ сложных тканей и опухолей. При тестировании алгоритма на культурах раковых клеток и образцах здоровых тканей заметно повысились скорость и точность итоговых результатов. Ключевой момент — технология способна “замечать” даже минимальные отличия между клетками, которые могли оставаться незамеченными при оценке общей массы РНК в образце.
Одна из основных проблем традиционных методов — невнимание к размерам самой клетки, а точнее, к количеству РНК, содержащейся в ней. Некоторые клетки, например лимфоциты, имеют существенно больший объём РНК, чем другие, такие как нейтрофилы. В известных лабораторных раковых линиях разница может достигать порядка десяти раз. Это всегда приводило к ошибкам при попытках подсчёта количества клеток одного или другого типа.
Искусственная РНК для максимальной точности
Группа, возглавляемая Константином Зайцевым, предложила гениальное решение: к каждому образцу ткани добавлять известное количество искусственных молекул РНК. Такой приём позволяет корректно пересчитать действительное количество клеток, а не просто суммарное содержание РНК, что существенно повышает точность результатов определения клеточных пропорций.
После внесения этой инновации стало возможным отслеживать даже малейшие следы раковых клеток, что особо ценно для ранней диагностики и контроля эффективности лечения. Теперь исследователь может с высокой уверенностью определить состав сложного биоматериала и найти “иголку в стоге сена” — отдельные раковые клетки среди массы здоровых.
Перспективы для медицины и фундаментальных исследований
В настоящее время разработанная методика уже доказала свою ценность для фундаментальной науки и практической медицины. Учёные детально изучают транскриптомы разных типов опухолей и пытаются связать определённые “гены-подписи” с вероятностью благоприятного исхода для пациентов.
Подход, предложенный командой из Университета ИТМО, одинаково хорошо работает с самыми разными типами биологических образцов: будь то кровь, костный мозг, опухоли или сложные фрагменты тканевых срезов. Универсальность — ещё одно важное преимущество.
Теперь можно более гибко и эффективно диагностировать патологические изменения, анализировать процесс развития опухоли и даже, возможно, отслеживать отклик организма на проводимую терапию. Успехи этого подхода открывают новые горизонты для персонализированной медицины, где лечение подбирается для каждого пациента индивидуально, исходя из молекулярного профиля его опухоли.
Оптимизм и взгляды в будущее
Вклад Константина Зайцева и всех его коллег в развитие молекулярных исследований клеток не ограничивается только совершенствованием диагностических процедур. Этот успех воплощает в жизнь идею тесной интеграции биологии и математики, где новые алгоритмы и вычислительные подходы становятся столь же важной частью научной работы, как и классические лабораторные методы.
Перспективы применения разработанной методики огромны: она пригодится не только в онкологии, но и в иммунологии, гематологии, исследовании аутоиммунных процессов и многих других областях, где требуется точная “сортировка” клеток. Такой подход помогает на шаг приблизиться к успешной профилактике и терапии онкологических и других серьезных заболеваний.
Оптимистичные результаты вдохновляют научное сообщество искать новые пути анализа огромных биологических данных, формируя будущее, в котором каждая клетка человеческого организма будет понята и описана с беспрецедентной точностью.
Источник: scientificrussia.ru
