Учёные смоделировали практически каждую молекулу в бактериальной клетке — а затем наблюдали, как она растёт и размножается.
Исследователи впервые смоделировали практически все химические реакции, происходящие внутри живой бактериальной клетки. Модель демонстрирует процесс копирования ДНК бактерией и ее деления. Этот эксперимент может помочь исследователям понять, как взаимодействия между белками, нуклеиновыми кислотами, жирами и другими молекулами внутри клетки приводят к появлению жизни, считает Зейн Торнбург, биофизик из Университета Иллинойса, который был одним из руководителей исследования, опубликованного 9 марта в журнале Cell.
Чтобы смоделировать жизнь бактерии, Торнбург и его коллеги обратились к одному из самых простых примеров: бактериальной клетке с «минимальным» геномом. Организм, названный JCVI-syn3A, был создан путем сокращения генома Mycoplasma mycoides до всего 493 генов, отказавшись от более чем 400 несущественных. Группа Торнбурга создала 3D-симуляцию, которая старалась имитировать ДНК, белки, рибосомы и другие молекулы жизни клетки по мере их изменения во времени. Конкретные молекулы, такие как фермент, копирующий ДНК, были спроектированы так, чтобы подчиняться правилам на основе реальных измерений их активности. Реакции происходили, когда молекулы, способные взаимодействовать друг с другом, сближались в физическом пространстве.
Некоторые детали были упрощены. Например, функции нескольких десятков генов JCVI-syn3A до сих пор неизвестны, поэтому группа Торнбурга смоделировала их в виде инертных сфер. Кроме того, в реальных клетках несколько рибосом могут подключаться к одной и той же транскрипции мРНК и синтезировать белки одновременно, но модель Торнбурга допускала только одну рибосому на молекулу мРНК. Целью исследовательской группы было моделирование JCVI-syn3A в процессе копирования ДНК и деления на две части — процесса, известного как клеточный цикл. По сообщению Торнбурга, некоторые ранние попытки закончились неудачей, поскольку молекула ДНК распадалась быстрее, чем успевала синтезироваться или извергалась из клетки. После внесения корректировок для устранения таких проблем исследователи оставили модель работать самостоятельно на время праздника Дня благодарения в США в ноябре. «Мы вернулись, и обнаружили, что весь клеточный цикл был пройден», — рассказывает Торнбург. "Это был просто огромный скачок".
Компьютерное моделирование воспроизвело многие детали реальной жизни, в том числе то, как клетка набухает и удлиняется при делении на две части. 105 минут, которые потребовались виртуальной клетке для деления, были «пугающе близки» к времени, которое требуется клетке для размножения в реальности, рассказал Торнбург. Однако моделирование этих 105 минут заняло шесть дней на суперкомпьютере, что подчеркивает, насколько вычислительно трудоемкими являются такие клеточные модели.
Биоинженер Бернхард Палссон считает, что данное моделирование является важным достижением благодаря тому, что оно охватывает весь спектр клеточной активности. «Добиться того, чтобы все эти процессы согласованно взаимодействовали между собой в течение клеточного цикла, — это серьезная задача». Специалист по вычислительной биологии Маринка Зитник полагает, что компьютерное моделирование JCVI-syn3A может послужить стимулом для отдельных исследований по использованию искусственного интеллекта для создания виртуальных клеток. Цель виртуальных клеток, созданных с помощью ИИ, заключается в приближенном воспроизведении внутренних процессов живых организмов путем обучения на основе огромных массивов данных клеточной биологии, а не в закодировании детальных правил биохимии в модели, как это сделала группа Торнбурга. Тем не менее, чтобы наилучшим образом отразить биологию, модели ИИ должны будут учитывать, как живые клетки меняются со временем, что и было смоделировано в модели JCVI-syn3A. «Это исследование закладывает важную основу для цифровых моделей клеток», — добавляет Зитник.
Однако биоинженер Маркус Коверт говорит, что симуляция JCVI-syn3A и другие подобные «механистические» модели имеют явные преимущества перед виртуальными клетками, сгенерированными ИИ, — которые, по мнению некоторых ученых, могут появиться только через десятилетие. Такие модели, как симуляция JCVI-syn3A и аналогичная модель, которую группа Коверта разрабатывает для Escherichia coli, требуют меньшего объема данных, чем модели ИИ, а выводы, полученные из клеточных симуляций, основаны на биохимических механизмах, которые можно легко проверить. «Эти модели могут привести нас к научным проблемам, которые раньше никогда не рассматривались», — считает Коверт.
