Новое исследование показывает, что кишечные бактерии могут вызывать глубокие молекулярные изменения в одном из наших самых важных органов - мозге.
Статья ученых Европейской молекулярно-биологической лаборатории (EMBL), опубликованная в журнале Nature Structural & Molecular Biology, впервые показывает, что бактерии, живущие в кишечнике, могут влиять на то, как белки в мозге модифицируются углеводами - процесс, называемый гликозилированием. Исследование стало возможным благодаря новому методу, разработанному учеными - DQGlyco, который позволяет изучать гликозилирование в гораздо более высоком разрешении и масштабе, чем предыдущие исследования.
Если белки - это рабочие лошадки наших клеток и их основные строительные блоки, то углеводы, являются одним из основных источников энергии для организма. Однако клетка также использует сахара для химической модификации белков, изменяя их функции, что и называется гликозилированием. «Гликозилирование может влиять на то, как клетки прикрепляются друг к другу (адгезия), как они двигаются (подвижность) и даже как они разговаривают друг с другом (коммуникация)», - объясняет руководитель исследования Михаил Савицкий. «Оно участвует в патогенезе ряда заболеваний, включая рак и нейронные нарушения».
Однако гликозилирование традиционно трудно поддается изучению. Лишь небольшая часть белков в клетке гликозилирована и концентрирование достаточного их количества в образце для изучения (процесс, называемый «обогащением») обычно является трудоемким, дорогостоящим и отнимает много времени. «До сих пор не удавалось проводить такие исследования в систематическом масштабе, количественно и с высокой воспроизводимостью», - говорит Савицкий. «Именно эти задачи нам удалось решить с помощью нового метода».
DQGlyco использует легкодоступные и недорогие лабораторные материалы для селективного обогащения гликозилированных белков из биологических образцов, которые затем могут быть точно идентифицированы и измерены. Применив этот метод к образцам тканей мозга мышей, исследователи смогли идентифицировать более 150 000 гликозилированных форм белков («протеоформ»), что более чем в 25 раз превышает результаты предыдущих исследований. Количественный характер нового метода означает, что исследователи могут сравнивать и измерять различия между образцами из разных тканей, клеточных линий, видов и т.д. Это также позволяет изучать картину «микрогетерогенности» - явления, когда одна и та же часть белка может быть модифицирована многими (иногда сотнями) различными группами сахаров.
Один из наиболее распространенных примеров микрогетерогенности - группы крови человека, где наличие различных групп углеводов на белках в эритроцитах определяет группу крови. Новый метод позволил исследователям выявить такую микрогетерогенность в сотнях белковых участков. «Я думаю, что широкое распространение микрогетерогенности - это то, что люди всегда предполагали, но что никогда не было четко продемонстрировано, поскольку для того, чтобы сделать такое заявление, необходимо иметь достаточный охват гликозилированных белков», - утверждает Савицкий.
Учитывая точность и мощность метода, исследователи решили использовать его для изучения нерешенного биологического вопроса - они проверили, влияет ли микробиом кишечника на сигнатуры гликозилирования белков мозга. «Известно, что микробиомы кишечника могут влиять на нейронные функции, но молекулярные детали в значительной степени неизвестны», - отметил Савицкий. «Гликозилирование участвует во многих процессах, таких как нейротрансмиссия и направление аксонов, поэтому мы хотели проверить, является ли это механизмом, с помощью которого кишечные бактерии влияют на молекулярные пути в мозге».
Интересно, что по сравнению с безмикробными мышами, выращенными в стерильной среде, мыши, колонизированные различными кишечными бактериями, имели разные схемы гликозилирования в мозге. Изменения были особенно заметны в белках, которые играют важную роль в нейронных функциях, таких как обработка когнитивных данных и рост аксонов. Авторам также было интересно понять, можно ли использовать полученные данные для прогнозирования мест гликозилирования, особенно у разных видов. Для этого они использовали подходы машинного обучения, такие как AlphaFold. «Обучив модели на данных о мышах, мы можем начать предсказывать, какой может быть вариабельность сайтов гликозилирования, например, у людей», - пояснил Савицкий.
Исследователи также работают над тем, чтобы применить новый метод для ответа на более фундаментальные биологические вопросы и понять функциональную роль гликозилирования в клетках.
