Не забудьте поширити ❤️
Від редагування геному до квантового моделювання журнал Nature опублікував список проривних технологій, за якими майбутнє.
Повністю розшифрований геном
Приблизно одна десята частина геному людини залишалася невивченою, коли в 2019 році дослідники геноміки Карен Міга з Каліфорнійського університету в Санта-Круз та Адам Філіппі з Національного дослідного інституту геному людини в Бетесді створили консорціум Telomere-to-Telomere (T2T). І тепер у геномі немає незвіданих місць. У препринті, опублікованому у травні минулого року, консорціум повідомив про першу наскрізну послідовність геному людини. Вони додали майже 200 млн нових пар підстав для широко уживаної узгодженої послідовності геному людини, відомої як GRCh38, і написали останній розділ проєкту «Геном людини».
GRCh38, що з’явився у 2013 році, став цінним інструментом — каркасом для картування рідів секвенування. Але він весь у дірах. Багато в чому це пов’язано з тим, що технологія секвенування, розроблена компанією Illumina в Сан-Дієго, дає точні, але короткі ріди. Їх довжини недостатньо, щоб однозначно картувати геномні послідовності, що повторюються, включаючи теломери, що закривають кінці хромосом, і центроміри, які координують поділ знову реплікованої ДНК під час поділу клітини.
Усі змінили технології секвенування із тривалим читанням. Розроблені Pacific Biosciences і Oxford Nanopore Technologies (ONT), вони можуть секвенувати десятки або навіть сотні тисяч підстав за одне читання, але принаймні спочатку не без помилок. Однак до того часу, коли в 2020 році команда T2T реконструювала свої перші окремі хромосоми – X і 8 – секвенування Pacific Biosciences просунулося настільки, що вчені T2T могли виявляти крихітні варіації в довгих ділянках послідовностей, що повторюються. Завдяки цим тонким «відбиткам» довгі сегменти хромосом, що повторюються, стало легко обробляти, і решта геному швидко стала на свої місця. Платформа ONT фіксує безліч модифікацій ДНК, які модулюють експресію генів, і T2T також зміг картувати ці «епігенетичні мітки» по всьому геному.
Вирішений T2T геном був отриманий з лінії клітин, що містить два ідентичні набори хромосом. Нормальні диплоїдні геноми людини містять дві версії кожної хромосоми, і дослідники зараз працюють над стратегіями «фазування», які впевнено співвідносять кожну послідовність з відповідною копією хромосоми. “У нас вже є досить феноменальні фазовані зборки”, – говорить Міга.
Ця робота зі збирання диплоїдів проводиться у співпраці з партнерською організацією T2T, Human Pangenome Reference Consortium, яка прагне створити більш репрезентативну карту геному на основі сотень донорів з усього світу. “Ми прагнемо охопити в середньому 97% алельного розмаїття людини”, – говорить один із провідних дослідників консорціуму, генетик Рокфеллерівського університету в Нью-Йорку Еріх Джарвіс. Як голова проєкту Vertebrate Genomes Project, він також сподівається використовувати ці можливості для створення повних послідовностей для кожного виду хребетних на Землі. «Я думаю, протягом наступних 10 років ми рутинно робитимемо геноми від теломери до теломери», — каже він.
Визначення білкової структури
Структура визначає функцію. Але її важко виміряти. Великі експериментальні та обчислювальні досягнення за останні два роки дали дослідникам додаткові інструменти для визначення білкових структур із безпрецедентною швидкістю та дозволом.
Алгоритм передбачення структури AlphaFold2, розроблений DeepMind, дочірньою компанією Alphabet, заснований на стратегії «глибокого навчання» для екстраполяції форми згорнутого білка на основі його амінокислотної послідовності. Після переконливої перемоги на конкурсі «Критична оцінка передбачення структури білка» у 2020 році, в якому обчислювальні біологи тестують свої алгоритми передбачення структури віч-на-віч, репутація AlphaFold2 – і впровадження – різко зросли. «Для деяких структур прогнози майже жахливо хороші», — каже старший науковий співробітник та колишній директор Європейського інституту біоінформатики у Хінкстоні Джанет Торнтон. З моменту публічного випуску в липні минулого року AlphaFold2 застосовувався до протеом для визначення структур всіх білків, що експресуються у людей і в 20 модельних організмах, а також майже 440 тисяч білків з бази даних Swiss-Prot. Це значно збільшило кількість білків, котрим доступні дані моделювання з високим рівнем достовірності. Алгоритм AlphaFold також довів свою здатність працювати з багатоланцюжковими білковими комплексами.
Паралельно з цим удосконалення кріогенної електронної мікроскопії (кріо-ЕМ) дозволяють дослідникам експериментально визначати навіть найскладніші білки та комплекси. Кріо-ЕМ сканує миттєво заморожені молекули електронним променем, створюючи зображення білків у різних орієнтаціях, які потім збираються у тривимірну структуру. У 2020 році удосконалення апаратного та програмного забезпечення кріо-ЕМ дозволили двом командам створити структури з роздільною здатністю менше 1,5 ангстрем, фіксуючи положення окремих атомів.
«До цього ми з диким ентузіазмом обговорювали термін «атомний дозвіл», але він був лише близькоатомним, — каже співдиректор Центру електронної мікроскопії Сімонса при Нью-Йоркському центрі структурної біології Бріджіт Каррагер. — Це справді атомне». І хоча обидві команди використовували добре вивчений модельний білок під назвою апоферитин, за словами Каррагер, ці дослідження показують, що близький до атома дозвіл можливий і для інших, більш складних цілей.
Багато експериментаторів, які спочатку скептично ставилися до AlphaFold2, тепер бачать у ньому явне доповнення до експериментальних методів, таких як кріо-ЕМ, де його обчислювальні моделі допомагають в аналізі та реконструкції даних. А Кріо-ЕМ може генерувати результати, які в даний час недоступні для комп’ютерного прогнозування. Команда Каррагер, наприклад, використовує кріо-ЕМ з тимчасовою роздільною здатністю, щоб фіксувати швидкі конформаційні зміни, що відбуваються при взаємодії білків з іншими молекулами. “Ми можемо уловлювати речі та бачити те, що відбувається з точністю до сотні мілісекунд”, – каже вона.
Існує також значний інтерес до спорідненого методу – кріоелектронної томографії (кріо-ЕТ), яка фіксує природну поведінку білків у тонких зрізах заморожених клітин. Але інтерпретація цих переповнених складних зображень є непростим завданням, і Каррагер вважає, що обчислювальні досягнення світу машинного навчання матимуть особливе значення. “Як ще ми можемо вирішити ці майже нерозв’язні проблеми?” — запитує вона.
Квантове моделювання
Атоми розміром із… атом. Але за правильних умов їх можна привести в стан сильного збудження, надмірний стан з діаметром близько одного мікрометра і більше. Викликаючи це збудження на ретельно покладених масивах із сотень атомів, фізики продемонстрували, що можуть вирішувати складні фізичні завдання, через які звичайні комп’ютери працюють на межі можливостей.
Квантові комп’ютери управляють даними у вигляді кубітів. Сполучені з допомогою явища квантової фізики, званого заплутаністю, кубіти впливають друг на друга з відривом. Ці кубіти можуть різко збільшити обчислювальну потужність, яка досягається при заданій частці кубітів у порівнянні з еквівалентною кількістю бітів у класичному комп’ютері.
Декілька груп успішно використовували окремі іони як кубіти, але через електричні заряди їх важко збирати при високій щільності. Фізики, зокрема Антуан Брове з французької національної дослідницької агенції CNRS та Михайло Лукін з Гарвардського університету, вивчають альтернативний підхід. Команди використовують оптичний пінцет для точного розташування незаряджених атомів у щільно упакованих двовимірних та тривимірних масивах, а потім застосовують лазери для збудження цих частинок у «рідбергівські атоми» великого діаметра, які заплутуються зі своїми сусідами. «Рідбергівські атомні системи індивідуально керовані, а їхню взаємодію можна включати та вимикати», — пояснює фізик Джевук Ан із Корейського передового інституту науки та технологій. Це, у свою чергу, дозволяє їх програмувати.
Цей підхід отримав значний імпульс за кілька років завдяки технологічним досягненням, які підвищили стабільність і продуктивність масивів рідбергівських атомів, а також швидке масштабування від кількох десятків кубітів до сотень. Ранні програми були зосереджені на певних проблемах, таких як прогнозування властивостей матеріалів, але підхід універсальний. “Досі у будь-якої теоретичної моделі був спосіб реалізації”, – говорить Бровейс.
Піонери в цій галузі започаткували компанії, що розробляють системи на основі масивів атомів Рідберга для лабораторного використання, і, за оцінками Бровейса, такі квантові симулятори стануть комерційно доступними через рік або два. Але ця робота також відкриває шлях до квантових комп’ютерів, які будуть застосовуватися в більш широкому розумінні, зокрема в економіці, логістиці та шифруванні. Дослідники намагаються визначити місце цієї технології, яка поки що зароджується в комп’ютерному світі, але Ан проводить паралелі з проривом братів Райт в авіації. «Той перший літак не мав жодних транспортних переваг, — каже Ан, — але врешті-решт він змінив світ».
Точні маніпуляції з геномом
Незважаючи на всі можливості редагування геному, технологія CRISPR-Cas9 більше підходить для інактивації генів, ніж відновлення. Націлювання ферменту Cas9 на геномну послідовність відносно точне, але клітинна репарація отриманого дволанцюжкового розрізу – ні. Опосередкована процесом, що називається негомологічною сполукою кінців, репарація CRISPR-Cas9 часто ускладнюється невеликими вставками чи делеціями.
Більшість генетичних захворювань вимагають корекції генів, а не їхнього руйнування, зазначає гарвардський біолог-хімік Девід Лю. Для цього Лю та його команда розробили два перспективні підходи. Обидва використовують точне націлення CRISPR з одночасним обмеженням здатності Cas9 розрізати ДНК у цьому місці. Перший, званий редагуванням основ, пов’язує каталітично порушену форму Cas9 з ферментом, який сприяє хімічному перетворенню одного нуклеотиду на інший – наприклад, цитозину в тимін або аденіну на гуанін.
Але нині цим методом можна зробити лише певні зміни. Праймоване редагування, новіша розробка групи, зв’язує Cas9 з типом ферменту, відомим як зворотна транскриптаза, і використовує напрямну РНК, яка модифікується, щоб включити бажане редагування геномну послідовність. У ході багатоетапного біохімічного процесу ці компоненти копіюють напрямну РНК ДНК, яка в кінцевому підсумку замінює цільову послідовність геному. Важливо, що з обох методах редагування розрізається лише одне ланцюг ДНК, оскільки це безпечніше і менш згубно для клітин.
Вперше описане в 2016 році, редагування підстав вже на шляху до клінічного застосування: компанія Beam Therapeutics, заснована Лю, у листопаді отримала схвалення від Управління з санітарного нагляду за якістю харчових продуктів та медикаментів США, щоб уперше випробувати цей підхід на людях з метою відновлення гена , що викликає серповидно-клітинну анемію.
Праймоване редагування просунулося не так далеко, але виникають поліпшені ітерації, та перспективи способу очевидні. Фахівець із редагування геному з Медичного коледжу Університету Йонсей у Сеулі Хенбум Генрі Кім та його команда досягли ефективності до 16% при виправленні мутацій генів сітківки у мишей. «Якби ми використовували досконаліші версії, про які нещодавно повідомлялося, ефективність була б ще вищою», — каже він. Група Лю також виявила, що первинний механізм сприяє вставці послідовностей ДНК розміром з ген у геном, потенційно пропонуючи безпечнішу і чіткіше контрольовану стратегію генної терапії. Цей процес не надто ефективний, але іноді навіть невелика корекція має велике значення, зазначає Лю. “У деяких випадках хворобу можна вилікувати, замінивши ген на рівні 10% або навіть 1%”, – говорить він.
Таргетна генетична терапія
Ліки на основі нуклеїнових кислот впливають на клінічну практику, але вони ще значною мірою обмежені з точки зору тканин, в яких можуть застосовуватися. Для більшості методів лікування потрібне місцеве введення або маніпуляції ex vivo з клітинами, які беруть у пацієнта, а потім пересаджують назад. Один помітний виняток – це печінка, яка фільтрує кровообіг і виявляється надійною мішенню для селективної доставки ліків. У цьому випадку досягти результату допомагає внутрішньовенне або навіть підшкірне введення.
Експерти теж помиляються: 11 найвідоміших прогнозів для бізнесу та технологій, які не справдилися
«Якщо серйозно задуматися, то складно просто доставити препарат у будь-яку тканину, — каже інженер-хімік з Массачусетського технологічного інституту (MIT) Деніел Андерсон. — Людське тіло створене, щоб використовувати генетичну інформацію, яка є у нас, а не приймати нову». Однак дослідники демонструють стійкий прогрес у розробці стратегій, які допомагають спрямовувати ці препарати до певних систем органів, не торкаючись при цьому інших тканин, які не служать мішенями.
Часто у спробах використання генної терапії застосовують аденоасоційовані віруси, і дослідження на тваринах показали, що ретельно відібраний правильний вірус у поєднанні з промоторами тканеспецифічних генів ефективно доставляє ліки до певних органів. Однак іноді віруси складно виробляти у великих масштабах і вони викликають імунні реакції, які знижують ефективність або викликають побічні ефекти.
Ліпідні наночастки є альтернативою вірусам, і кілька досліджень, опублікованих в останні роки, підкреслюють можливість налаштування їх специфічності. Наприклад, підхід селективного націлювання на органи (SORT), розроблений біохіміком Денієлом Сігвартом та його колегами з Південно-Західного медичного центру Техаського університету, дозволяє швидко генерувати та перевіряти ліпідні наночастинки, щоб знайти ті, що можуть ефективно впливати на клітини у таких тканинах, як легеня або селезінка. “Це була одна з перших робіт, яка показала, що якщо проводити систематичний скринінг цих ліпідних наночастинок і змінювати їх склад, можна спотворити біорозподіл”, – каже інженер-біомедик з Технологічного університету Ейндховена Рой ван дер Міл. Андерсон зазначає, що кілька груп також вивчають, як білкові компоненти, такі як клітинно-специфічні антитіла, допомагають процесу націлювання.
Андерсон особливо надихнутий доклінічним прогресом у впливі на попередників клітин крові та імунних клітин у кістковому мозку, якого досягли компанії Beam Therapeutics та Intellia. Обидві використовують спеціально розроблені склади ліпідних наночастинок. За його словами, успіх у націлюванні на ці тканини позбавить пацієнтів виснажливого процесу, пов’язаного з поточними методами генної терапії ex vivo, які включають хіміотерапію для знищення існуючого кісткового мозку перед трансплантацією. “Застосування цих методів in vivo може дійсно змінити лікування пацієнтів”, – говорить Андерсон.
Просторова мультиоміка
Вибух у розвитку одноклітинних омиків означає, що тепер дослідники регулярно отримують генетичні, транскриптомні, епігенетичні та протеомні дані з окремих клітин іноді одночасно. Але методи, націлені на одиночні клітини, приносять у жертву важливу інформацію, вириваючи ці клітини з їхнього природного середовища.
У 2016 році дослідники під керівництвом Йоакіма Лундеберга із Королівського технологічного інституту у Стокгольмі розробили стратегію вирішення цієї проблеми. Команда підготувала слайди зі штрих-кодованими олігонуклеотидами – короткими ланцюгами РНК або ДНК – які можуть захоплювати матричну РНК із зрізу недоторканої тканини, тому кожен транскрипт можна віднести до певного положення у зразку відповідно до його штрих-коду. «Ніхто насправді не вірив, що ми зможемо здійснити повний транскриптомний аналіз зрізу тканини, — каже Лундеберг. — Але це виявилося напрочуд легко».
Область просторової транскриптоміки вибухнула після цього. В даний час є кілька комерційних систем, у тому числі платформа Visium Spatial Gene Expression від 10x Genomics, заснована на технології Лундеберга. Академічні групи продовжують розробляти інноваційні методи, які картують експресію генів з глибиною, що постійно збільшується, і просторовою роздільною здатністю.
Тепер дослідники накладають додаткові «омічні» ідеї поверх своїх просторових карток. Наприклад, інженер-біомедик з Єльського університету в Нью-Хейвені Ронг Фан розробив платформу, відому як DBIT-seq16, в якій використовується мікрорідинна система, здатна одночасно генерувати штрих-коди для тисяч транскриптів мРНК і сотень білків, мічених антитілами-олігонуклеотидами. Це забезпечує набагато більш точну оцінку того, як експресія клітинних генів впливає на вироблення та активність білка, ніж можна було б отримати на основі транскриптомних даних, і команда Фана використовує цей метод для вивчення таких процесів, як активація імунних клітин.
«Ми бачимо ранні ознаки того, як імунні клітини шкіри реагують на вакцину Moderna від Covid-19», – говорить він. Деякі комерційні системи можуть збирати просторові дані від декількох білків паралельно з транскриптомною інформацією, включаючи платформу Visium і систему GeoMx від Nanostring.
Тим часом, група Лундеберга вдосконалила свій метод просторової транскриптоміки для одночасного збору даних про послідовність ДНК. Це дозволило його команді розпочати картування просторово-часових подій, що лежать в основі онкогенезу.«Ми могли б простежити ці генетичні зміни в просторі, як вони еволюціонують у додаткові генетичні варіанти, які зрештою призводять до пухлини», – каже він.
Команда Фана продемонструвала просторове картування модифікацій хроматину у зразках тканин, що виявляє регуляторні ландшафти клітинних генів, що впливають на такі процеси, як розвиток, диференціювання та міжклітинна комунікація. Фан упевнений, що метод можна поєднувати із просторовим аналізом РНК і навіть білків.«У нас є попередні дані, що показують, що це цілком можливо», – говорить він.
Діагностика на основі CRISPR
Здатність системи CRISPR-Cas до точного розщеплення специфічних послідовностей нуклеїнових кислот обумовлена її роллю бактеріальної «імунної системи» проти вірусної інфекції. Це посилання надихнуло перших користувачів технології на роздуми про застосування системи до діагностики вірусів. “Було б дуже правильно використовувати те, для чого вони створені в природі”, – говорить генетик з Інституту Броуда MIT та Гарварда Пардіс Сабеті. – На вашому боці мільярди років еволюції».
Але не всі ферменти Cas однакові. Cas9 – це основний фермент для маніпулювання геномом на основі CRISPR, але більшість роботи з діагностики використовувала сімейство молекул, націлених на РНК, відоме як Cas13. Воно було виявлено у 2016 році молекулярним біологом Фен Чжаном та його командою у Broad. «Cas13 використовує свою РНК-інструкцію для розпізнавання РНК-мішені шляхом спарювання основ та активує рибонуклеазну активність, яку можна використовувати як діагностичний інструмент за допомогою репортерної РНК», — пояснює Дженніфер Дудна з Каліфорнійського університету в Берклі, яка розділила Нобелівську преміюз хімії 2020 року за розробку можливостей редагування геному CRISPR-Cas9 з Еммануель Шарпантье, яка працює у Відділі науки про патогени в Інституті Макса Планка. Це пов’язано з тим, що Cas13 не просто розрізає РНК-мішень направляючої РНК, він також виконує «побічне розщеплення» будь-яких інших довколишніх молекул РНК. У багатьох діагностичних засобах на основі Cas13 використовується репортерна РНК, яка пов’язує флуоресцентну мітку з молекулою-гасником, що пригнічує цю флуоресценцію. Коли Cas13 активується після розпізнавання вірусної РНК, він розрізає репортер та вивільняє флуоресцентну мітку з гасника, генеруючи сигнал. Деякі віруси залишають досить сильні сліди, тому їх можна виявити без ампліфікації, що полегшує діагностику за місцем надання медичної допомоги. Наприклад, у січні минулого року Дудна та Мелані Отт з Інституту вірусології Гладстона продемонстрували швидкий тест CRISPR-Cas13 для виявлення SARS-CoV-2 без ампліфікації за допомогою камери мобільного телефону.
Процедури ампліфікації РНК полегшують відстеження вірусних послідовностей, і Сабеті з колегами розробили мікрорідинну систему, яка паралельно виявляє кілька патогенів, використовуючи генетичний ампліфікований матеріал всього з декількох мікролітрів зразка. «Зараз ми можемо одночасно досліджувати 21 вірус за ціною, меншою за $10 за зразок», — каже вона. Вони розробили інструменти, що дозволяють виявляти понад 169 вірусів людини одночасно.
Дудна зазначає, що інші ферменти Cas доповнюють набір діагностичних інструментів, у тому числі білки Cas12, які мають властивості, подібні до Cas13, але націлені на ДНК, а не на РНК. У сукупності вони можуть виявляти ширший спектр патогенів чи навіть ефективно діагностувати інші неінфекційні захворювання.«Робити це відносно швидко дуже корисно, тим більше, що різні підтипи раку визначаються специфічними типами мутацій», – говорить Дудна.
Ми у соцмережах: