Пять горьких истин синтетической биологии

Рис. 1. Страницы последнего номера Nature.

С точки зрения синтетической биологии, возможность управлять процессами, происходящими в живом организме, ограничена лишь нашим воображением. Очень скоро исследователи смогут «запрограммировать» живые клетки на производство биотоплива из возобновляемых источников, «заставить» их оценивать присутствие в окружающей среде токсинов или вырабатывать инсулин в количестве, требующемся организму… создается ощущение, что очень скоро генная инженерия станет чем-то не сложнее традиционной инженерии, и с живыми клетками станет работать так же просто, как с обычным компьютером. Упрощенную формулу синтетической биологии можно выразить следующим образом: «прочитай генетические последовательности белков, выполняющих определенные функции, получи все необходимые «составные части», собери их в сложные белковые конструкции, а затем помести эти конструкции в живую клетку и заставь работать». Жизнь имеет в своей основе универсальный генетический код, и синтетическая биология предлагает, фактически, создать некую «коробку с универсальными деталями и инструментами», иначе говоря, биологический вариант набора транзисторов и переключателей, которые можно будет при необходимости вставлять в нужное место в цепи биохимических реакций, происходящих в клетке.

Тем не менее, подобные аналогии не приводят к заполнению разрыва между тем, что мы знаем о живых системах, и тем, как они функционируют в действительности. «Есть несколько биохимических реакций, которые мы понимаем так же хорошо, как работу отвертки или транзистора», говорит Роб Карлсон (Rob Carlson), один из руководителей биотехнологической компании Biodesic (США). Однако сложности появляются вместе с усложнением системы, и в какой-то момент мы уже не можем смоделировать тот или иной процесс, так как он оказывается связан еще с несколькими не менее сложными процессами. В 2009 году ученые столкнулись с интересной закономерностью: несмотря на то, что в последние годы количество научных публикаций, посвященных описаниям новых биохимических путей, существенно выросло, сложность этих вновь описанных путей, или, другими словами, количество регуляторных единиц в этих путях, напротив, начало снижаться [1].

Препятствия возникают на каждом шаге моделирования процессов в живых системах: начиная от характеристики составных частей до сборки всей системы. «Сегодня биология заимствует очень много от инженерии», говорит Кристина Агапакис (Christina Agapakis), работающая над диссертацией по синтетической биологии в Гарвардской Медицинской Школе (Harvard Medical School) в Бостоне. Тем не менее, проблемы не останавливают исследователей , и уже сегодня большинство из них выделяет пять основных проблем синтетической биологии, которые необходимо решить для дальнейшего развития этого направления.

Многие детали биологических систем неизвестны

Части биологической структуры очень разнообразны: к ним относятся определенные последовательности ДНК, кодирующие специфические белки, регуляторные участки генов и огромное разнообразие белков и других элементов биохимических путей. К сожалению, большинство этих частей до сих пор недостаточно охарактеризовано или не охарактеризовано вовсе, из-за чего при попытке моделирования целостной структуры исследователь сталкивается с огромным количеством неизвестных, каждая из которых может существенно повлиять на свойства и поведение моделируемой системы. Более того, при попытке выяснения функций той или иной «части» исследователи сталкиваются с тем, что при тестировании в разных лабораториях один и тот же белок, например, ведет себя по-разному, а также может выполнять не только различные, но и прямо противоположные функции в разных типах клеток.

В США при Массачусетском Технологическом Институте (Massachusetts Institute of Technology) был создан Регистр Стандартных Биологических Частей (The Registry of Standard Biological Parts), или, лучше сказать, Регистр Стандартных Биологических Деталей, где можно найти и заказать более 5 000 стандартных охарактеризованных «деталей»: генов, промотеров, участков связывания рибосом, терминаторов транскрипции, плазмид, праймеров и проч. Тем не менее, директор Регистра Рэнди Рэттберг (Randy Rettberg) не гарантирует, что все эти детали будут хорошо работать. Большинство из них были синтезированы студентами, участвовавшими в конкурсе iGEM (International Genetically Engineered Machine). Этот конкурс проводится ежегодно с 2004 года. Участники создают новые синтетические биологические системы, используя наборы уже готовых «деталей» или синтезируя новые. К сожалению, у большинства участников не хватает времени и знаний для того, чтобы дать подробную характеристику каждой de novo синтезированной «детали».


Рис. 2. «Детали» биологических систем представлены как кубики LEGO. Подобные фотографии можно встретить в журналах The New Yorker (слева) и Wired. Авторы журналов представляют современную биологию как простое конструирование из известных «кубиков». Истина в том, что мы не знаем, как многие из этих «кубиков» работают, а те, которые кажутся нам хорошо изученными, могут вести себя непредсказуемо в сочетании с другими «кубиками» или при изменении условий (Фотографии: J. Swart; M. Knowles).

Пытаясь оптимизировать метаболизм лактозы в бактериях, команда iGEM из Университета в Павии (University of Pavia) в Италии протестировала несколько промоторов из Регистра, помещая их в ДНК бактерии Escherichia coli. Большинство промоторов действительно работало (только один оказался недействующим), однако о многих из них было практически ничего не известно. Реттберг говорит, что на сегодняшний день независимые специалисты показали, что 1500 из «деталей», собранных в Регистре, работают так, как предсказывали их создатели, 50 не работают вообще или ведут себя совершенно иначе, чем предполагалось ранее, остальные же пока остаются непроверенными.

Создатели Регистра пытаются улучшить качество своей коллекции, привлекая к работе независимых экспертов и предлагая исследователям, работающим с заказанными «деталями», присылать свои данные о функционировании той или иной «детали» в различных биологических системах. Специалисты, участвующие в отборе «деталей» для Регистра, проводят секвенирование нуклеотидной последовательности каждой новой «детали». Также в настоящее время профессора Адам Аркин (Adam Arkin) и Джей Кислинг (Jay Keasling) из Калифорнийского Университета в Беркли (University of California, Berkeley) совместно с профессором Дрю Энди (Drew Endy) из Стэндфордского Университета (Stanford University) разрабатывают программу BIOFAB, целью которой является синтез и изучение новых и уже существующих «деталей» живых систем. В конце прошлого года Национальный Научный Фонд США (National Science Foundation) выделил на эти исследования 1,4 миллиона долларов. Помимо прочего проект предполагает разработку методов, с помощью которых можно было бы стандартизировать работу в различных лабораториях и сравнивать данные, полученные разными исследователями. Идеологи BIOFAB считают, что им удастся сократить вариабельность данных разных лабораторий, возникающую из-за отсутствия стандартных условий работы с биосистемами, по крайней мере вдвое [2].

Цели BIOFAB могут показаться простыми, но разработка стандартов по работе с живыми системами – очень непростая задача. Например, при внесении в клетку млекопитающего генетической конструкции, невозможно контролировать встраивание этой конструкции в ДНК клетки – иными словами, внесенные гены оказываются в любом месте генома и могут повлиять на экспрессию генов, расположенных поблизости, что вызовет непредсказуемые эффекты. Мартин Фусснеггер (Martin Fussenegger), профессор биотехнологии и биоинженерии из Швейцарского Федерального Технологического Института (Swiss Federal Institute of Technology) считает, что биологические системы слишком сложны, чтобы в принципе было возможно ввести какие-то общие стандарты.

Функционирование биологических систем непредсказуемо

Даже если функция каждой составной части системы известна, все вместе они могут работать непредсказуемо, и биологам очень часто приходится работать методом проб и ошибок. «Мы до сих пор, как братья Райт, пытаемся склеить самолет из кусочков дерева и обрывков бумаги», говорит Луис Серрано (Luis Serrano), исследователь из Центра Геномной Регуляции (Centre for Genomic Regulation) в Барселоне. «Вы запускаете одну конструкцию в воздух, но она падает и разбивается. Вы запускаете еще одну и она, возможно, летит немного лучше».


Рис. 3. «Клетки очень просто перепрограммировать». Журналы Scientific American и IEEE Spectrum изобразили синтетическую биологию такой же простой, как конструкция микрочипов или микросхем. Но, несмотря на то, что компьютерное моделирование может помочь исследователям предсказать поведение клетки, клетка – это сложная, вариабельная и постоянно развивающаяся система, происходящее в которой на порядки сложнее происходящего в компьютере (Изображения: Slim Films, H. Campbell).

Биоинженер Джим Коллинз (Jim Collins) и его коллеги из Бостонского Университета (Boston University) в Массачусетсе потерпели неудачу, пытаясь заставить работать в дрожжах так называемую систему «переключатель» (toggle switch). Около десяти лет назад в его лаборатории такая система была создана в клетке бактерии E. coli [3]: исследователи внесли в клетку генетическую конструкцию, которая в состоянии покоя клетки экспрессировала один ген (назовем его геном А), а при определенном химическом воздействии переключалась на экспрессию другого гена (назовем его геном Б). Однако вначале клетки отказывались синтезировать продукт гена Б постоянно – после отмены химического воздействия они неизбежно возвращались к синтезу продукта гена А. Проблема, как объяснил Коллинз, состояла в том, что промоторы двух генов работали несбалансированно, из-за чего ген А экспрессировался всегда более активно, чем ген Б. Ученым пришлось потратить около 3 лет на то, чтобы заставить систему работать правильно.

Компьютерное моделирование может помочь решить проблему постоянного «угадывания функции» в синтетической биологии. В 2009 году Коллинз и его коллеги создали несколько немного отличавшихся друг от друга вариантов двух промоторов [4]. По одному варианту обоих промоторов использовали для создания «генетического таймера» - системы, заставляющей клетку переключаться с экспрессии одного гена на экспрессию другого спустя определенное время. После того, как такая система была создана и протестирована, ее параметры были внесены в специально разработанную компьютерную программу, которая на их основании могла просчитывать поведение системы в случае использования других вариантов этих же промоторов. Таким образом, эксперимент показал, что принципиально компьютерное моделирование может существенно снизить временные затраты на изучение поведения живых систем, так как не будет нужно тестировать каждую систему в лаборатории, можно будет просто внести ее параметры в программу и получить модель ее поведения.

Не все биохимические системы работают в клетке достаточно хорошо: несовершенные системы могут улучшаться за счет так называемой направленной эволюции, предполагающей мутации в ДНК клетки, оценку работы получившихся систем «на практике», выбор наиболее хорошо работающих вариантов и их сохранение. Процесс направленной эволюции ферментов и других белков также можно смоделировать, как считает Фрэнсис Арнольд из Калифорнийского Технологического Института (California Institute of Technology) в Пасадене, использующий в своей лаборатории эту технику для получения ферментов, участвующих в производстве биотоплива.

Сложность систем слишком велика

Чем более сложными становятся биологические системы, тем менее реальным становится их искусственное конструирование и тестирование. Кислинг и его коллеги разработали искусственную систему синтеза молекулярного предшественника противомалярийного соединения – артемизинина (artemisinin). В этой системе задействовано двенадцать различных генов, и на сегодняшний день эта работа является самой успешной и самой цитируемой в области синтетической биологии [5]. Руководитель исследования посчитал, что понадобилось около 150 человеко-лет для обнаружения всех генов, задействованных в процессе, и разработки синтетической системы, в которой контролировалась экспрессия каждого гена. Например, исследователям пришлось протестировать множество вариантов взаимодействия составных частей системы, чтобы при синтезе конечного продукта не образовывался токсичный промежуточный продукт.

«Люди даже не думают о том, чтобы запускать подобные проекты, потому что эти проекты требуют слишком много времени и денег», говорит Ресма Шетти (Reshma Shetty), одна из основателей компании Ginkgo BioWorks в США. Компания разрабатывает автоматизированные схемы для комбинирования генетических «деталей» (фрагментов ДНК, кодирующих белки, промоторов и т.д.) в системы с заданными свойствами. Исходные фрагменты ДНК синтезируются таким образом, что их может комбинировать робот. Правила синтеза фрагментов таким образом, чтобы их можно было собирать в единое целое, определены в так называемом стандарте «BioBrick» (BioBrick Standard).

В Беркли группа ученых под руководством Дж. Кристофера Андерсона (J. Christopher Anderson) разрабатывает систему, в которой всю работу по сборке «деталей» выполняет не робот, а бактерии. С помощью методов генной инженерии в клетки E. coli помещают гены ферментов, способных определенным образом разрезать и склеивать молекулы ДНК. Эти клетки называются «клетки-сборщики» (assembler cells). Другие клетки бактерии модифицированы таким образом, что могут отбирать необходимые молекулы из множества синтезированных. Эти клетки получили название «селекционных» (selection cells). Чтобы переносить ДНК из «клеток-сборщиков» в «селекционные» клетки, исследователи предполагают использовать фагемиды – плазмиды, полученные из вирусов-бактериофагов. Андерсон считает, что бактериальная система будет справляться с работой, выполняемой роботом за двое суток, всего за три часа.

Многие синтетические конструкции несовместимы с жизнью

Созданные in vitro и помещенные в клетку синтетические генетические конструкции могут оказывать непредсказуемые эффекты. Крис Войгт (Chris Voigt) из Калифорнийского Университета в Сан-Франциско (University of California, San Francisco занимается этой проблемой с 2003 года. Войгт использовал генетические конструкции, основанные на фрагментах ДНК бактерии Bacillus subtilis, для создания системы экспрессии определенных генов в ответ на химический стимул. Он хотел изучить полученную генетическую конструкцию вне клетки B. subtilis, поэтому перенес ее в клетки E. coli, однако в других бактериях система перестала работать.

«Исследовав культуру бактерий под микроскопом, мы увидели, что клетки больны, - говорит Войгт, - в один день система вела себя так, в другой – иначе». Выяснилось, что внесение в клетки E. coli чужеродной генетической конструкции приводило к нарушению экспрессии жизненно важных белков. «С самой генетической конструкцией все было в порядке, - удивляется ученый, - просто одна из ее частей оказалась несовместима с жизнью бактерии».

Исследователи под руководством профессора Лингчонга Ю (Lingchong You) из Duke University в США обнаружили, что даже простая экспрессионная система, состоящая из одного гена, продукт которого стимулирует свой собственный синтез, может привести к серьезным изменениям в клетке-хозяине [6]. Активируясь в клетках E. coli, синтетическая генетическая конструкция приводила к угнетению роста бактерий, что, в свою очередь, становилось причиной повышения концентрации синтетического белка в культуре клеток. В результате в культуре наблюдался феномен так называемой бистабильности: часть клеток продуцировала интересующий белок, а в остальных клетках его продукция блокировалась.

Чтобы снизить вероятность неожиданных эффектов, исследователи разрабатывают «ортогональные» системы, работающие в клетке независимо от естественных процессов. Биолог Джейсон Чин и его коллеги из Лаборатории Молекулярной Биологии Совета по Медицинским Исследования (Medical Research Council Laboratory of Molecular Biology) в Кембридже создали белок-продуцирующую систему в E. coli, работающую совершенно независимо от естественных биохимических процессов в клетке [7]. В этой системе синтез матричной РНК на основе ДНК осуществляет специфическая РНК-полимераза, узнающая определенный промотор гена, по своей нуклеотидной последовательности отличающийся от собственных промоторов клетки. Полученная матричная РНК (мРНК), называемая О-мРНК («ортогональная мРНК»), связывается с О-рибосомой, которая также является компонентом искусственной системы и способна синтезировать белок только на основе О-мРНК, не взаимодействуя с собственными мРНК клетки.

Таким образом, в клетке возникает параллельная система, не разрушающая жизненно важных процессов, а компоненты этой системы можно модифицировать. Например, экспериментируя со своей системой, исследователи убрали участок ДНК, кодирующий часть О-рибосомы, в результате чего продукция белка ускорилась.

Другим решением является физическая изоляция синтетической молекулярной структуры во внутреннем пространстве клетки. Венделл Лим (Wendell Lim) из Калифорнийского Университета в Сан-Франциско экспериментирует с созданием мембранных структур, внутри которых могут работать синтетические генетические конструкции. Исследователи работают на клетках пекарских дрожжей, однако считают, что похожие принципы могут быть применены и к бактериям.

Вариабельность разрушает систему

Ученые хотят быть уверены, что созданные ими искусственные системы стабильны во времени, однако молекулярные процессы в клетке подвержены случайным флуктуациям. Эти флуктуации могут быть вызваны как внутренними причинами, так и внешними – например, изменениями условий культивирования. К сожалению, случайно возникающие в собственном геноме клетки мутации могут приводить к разрушению искусственной системы.

Майкл Еловиц (Michael Elowitz) и его коллеги из Калифорнийского Технологического Института (California Institute of Technology) в Пасадене десять лет назад создали первый генетический осциллятор и оценили влияние на него случайных изменений, происходящих в клетке [8]. Генетический осциллятор представлял собой систему из трех генов, взаимодействие продуктов которых приводило к синтезу флуоресцентного белка, причем этот синтез происходил не постоянно, а периодами, в результате чего клетки начинали мерцать. Тем не менее, не во всех клетках этот процесс происходил одинаково. Какие-то были ярче, какие-то – темнее, одни мерцали часто, другие – редко, а в некоторых характер мерцания и интенсивность свечения изменялись с течением времени.


Рис. 4. Ожидание невероятных открытий синтетической биологии дизайнеры журнала Nature изобразили как обретение человеком возможности создавать синтетическую жизнь (справа), а их коллеги из организации ETC Group сравнили деятельность ученых с «игрой в Бога». Однако действительность такова, что в данной области остается еще немало нерешенных проблем, а ее достижения еще очень далеки от практического применения (изображения: R. Page/ETC Group; issue 1 of the Adventures in Synthetic Biology. Story: Drew Endy & Isadora Deese. Art: Chuck Wadey).

Еловиц считает, что эти различия могли возникнуть по целому ряду причин. Клетка может экспрессировать гены постоянно или периодами. Это связано в том числе с общим количеством в ней мРНК и загруженностью белок-продуцирующих систем, таких как полимеразы и рибосомы.

Джефф Хасти (Jeff Hasty) и его научная группа, занимающаяся синтетической биологией в Калифорнийском Университете (University of California) в Сан-Диего, описали в 2008 году более стабильный генетический осциллятор [9]. Используя другую генетическую конструкцию и полностью контролируя условия культивирования, ученые добились, что у всех клеток в культуре характер экспрессии флуоресцентного белка и, соответственно, характер мерцания были одинаковыми. Также совсем недавно исследователи показали, что синхронизации мерцания можно добиться, используя межклеточные взаимодействия [10]. Руководитель работы считает, что, вместо того чтобы пытаться избавиться от влияния на синтетическую систему клеточных процессов, можно использовать естественные биохимические реакции, приспосабливая их под собственные нужды. Он подчеркивает, что в физике, например, шум иногда не мешает, а, напротив, помогает обнаружить полезный сигнал. «Если ты не можешь это победить, то тебе придется научиться это использовать», поясняет Хасти. Например, «шум» позволяет клеткам отвечать на внедрение синтетической конструкции немного по-разному, что делает культуру более устойчивой к изменениям внешних условий.

Еще одно направление исследований, возглавляемое Джорджем Чорчем (George Church) из Гарвардской Медицинской Школы (Harvard Medical School) в Бостоне, связано с поиском путей получения стабильных бактериальных линий. Чорч считает, что вариабельность естественных молекулярных процессов можно снизить опять же с помощью искусственного изменения генома клетки, внесения в нее более точных систем репликации ДНК, модификации участков генома, склонных к мутациям, увеличения в клетке количества копий ее генома. Это направление также очень важно, поскольку стабильность живой клетки, не слишком важная для простых синтетических систем, становится крайне важной при построении сложных.

Настало время практики?

Несмотря на все сложности, синтетическая биология активно развивается. Исследователям уже удалось получить линии E. coli, клетки которых способны считать события – например, количество собственных делений, и распознавать освещенные и затемненные области в окружающей среде. Получены синтетические конструкции, работающие не только в бактериальных, но и в более сложных клетках. Появляются новые центры изучения синтетической биологии и новые программы в университетах.

Система получения предшественника артемизинина, полученная группой Кислинга, уже практически нашла свое коммерческое применение. Ею заинтересовалась французская компания Sanofi-Aventis, планирующая вывести генетическую конструкцию на рынок к 2012 году. Еще несколько компаний заинтересованы в получении синтетического биотоплива. Исследователи считают, что это только начало.

Литература:

1.Kelly J.R. et al. J Biol Engineer 2009; 3,4.
2.Gardner T.S. et al. Nature 2000; 403: 339-342.
3.Ellis T. et al. Nature Biotechnol 2009; 27: 465-471.
4.Ro D-K. et al. Nature 2006; 440: 940-943.
5.Tan C. et al. Nature Chem Biol 2009; 5: 842-848.
6.An W., Chin J.W. Proc Natl Acad Sci USA 2009; 106: 8477-8482.
7.Elowitz M.B., Leibler S. Nature 2000; 403: 335-338.
8.Stricker J. et al. Nature 2008; 456: 516-519.
9.Danino T. et al. Nature 2010; 463: 326-330.

По материалам:
NatureNews