[ad_1]
Естественная эволюция – это медленный процесс, основанный на постепенном накоплении генетических мутаций. В последние годы ученые нашли способы ускорить этот процесс в небольшом масштабе, что позволяет им быстро создавать новые белки и другие молекулы в своей лаборатории.
Этот широко используемый метод, известный как направленная эволюция, позволил получить новые антитела для лечения рака и других заболеваний, ферменты, используемые в производстве биотоплива, и средства визуализации для магнитно-резонансной томографии (МРТ).
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали роботизированную платформу, которая может выполнять в 100 раз больше экспериментов по направленной эволюции параллельно, что дает гораздо большему количеству популяций возможность придумать решение, одновременно отслеживая свой прогресс в режиме реального времени. Помимо помощи исследователям в более быстрой разработке новых молекул, этот метод также можно использовать для моделирования естественной эволюции и ответа на фундаментальные вопросы о том, как это работает.
«Традиционно направленная эволюция была скорее искусством, чем наукой, не говоря уже об инженерной дисциплине. И это остается верным до тех пор, пока вы не сможете систематически исследовать различные сочетания и наблюдать результаты », – говорит Кевин Эсвелт, доцент в Media Lab Массачусетского технологического института и старший автор нового исследования.
Аспирантка Массачусетского технологического института Эрика ДеБенедиктис и постдок Эмма Чори – ведущие авторы статьи, которая выходит сегодня в Методы природы.
Быстрая эволюция
Направленная эволюция работает, ускоряя накопление и отбор новых мутаций. Например, если бы ученые хотели создать антитело, которое связывается с раковым белком, они бы начали с пробирки с сотнями миллионов дрожжевых клеток или других микробов, которые были сконструированы для экспрессии антител млекопитающих на своей поверхности. Эти клетки будут подвергаться воздействию ракового белка, с которым, по мнению исследователей, связывается антитело, и исследователи выберут те, которые связываются лучше всего.
Затем ученые вводили случайные мутации в последовательность антител и снова проверяли эти новые белки. Процесс можно повторять много раз, пока не появится лучший кандидат.
Около 10 лет назад, будучи аспирантом Гарвардского университета, Эсвельт разработал способ ускорения направленной эволюции. Этот подход использует бактериофаги (вирусы, заражающие бактерии), чтобы помочь белкам быстрее развиваться для достижения желаемой функции. Ген, который исследователи надеются оптимизировать, связан с геном, необходимым для выживания бактериофагов, и вирусы конкурируют друг с другом за оптимизацию белка. Процесс отбора выполняется непрерывно, сокращая каждый раунд мутации до продолжительности жизни бактериофага, которая составляет около 20 минут, и может повторяться много раз без вмешательства человека.
Используя этот метод, известный как непрерывная эволюция с помощью фагов (PACE), направленная эволюция может выполняться в 1 миллиард раз быстрее, чем традиционные эксперименты с направленной эволюцией. Однако эволюция часто не может найти решения, требуя от исследователей угадать, какой новый набор условий будет лучше.
Техника описана в новом Методы природы Документ, который исследователи назвали почти непрерывной эволюцией с помощью фагов и робототехники (PRANCE), может эволюционировать в 100 раз больше популяций параллельно, используя разные условия.
В новой системе PRANCE популяции бактериофагов (которые могут инфицировать только определенный штамм бактерий) выращиваются в лунках 96-луночного планшета вместо одного биореактора. Это позволяет одновременно происходить гораздо большему количеству эволюционных траекторий. Каждая вирусная популяция контролируется роботом в процессе эволюции. Когда вирусу удается произвести желаемый белок, он производит флуоресцентный белок, который робот может обнаружить.
«Робот может присматривать за этой популяцией вирусов, измеряя эти показания, что позволяет ему видеть, хорошо ли работают вирусы или действительно ли они борются, и что-то нужно делать, чтобы им помочь», – говорит ДеБенедиктис.
Если вирусы изо всех сил пытаются выжить, а это означает, что целевой белок не развивается желаемым образом, робот может помочь спасти их от вымирания, заменив бактерии, которые они заражают, другим штаммом, который облегчает репликацию вирусов. . Это предотвращает вымирание популяции, что является причиной неудач многих экспериментов по направленной эволюции.
«Мы можем настроить эти эволюции в режиме реального времени, в прямой зависимости от того, насколько хорошо эти эволюции происходят», – говорит Чори. «Мы можем сказать, когда эксперимент успешен, и мы можем изменить окружающую среду, что дает нам гораздо больше ударов по цели, что отлично как с точки зрения биоинженерии, так и с точки зрения фундаментальной науки».
Новые молекулы
В этом исследовании исследователи использовали свою новую платформу для создания молекулы, которая позволяет вирусам по-новому кодировать свои гены. Генетический код всех живых организмов предусматривает, что три пары оснований ДНК определяют одну аминокислоту. Однако команде Массачусетского технологического института удалось разработать несколько молекул вирусной транспортной РНК (тРНК), которые считывают четыре пары оснований ДНК вместо трех.
В другом эксперименте они разработали молекулу, которая позволяет вирусам включать синтетические аминокислоты в производимые ими белки. Все вирусы и живые клетки используют одни и те же 20 природных аминокислот для создания своих белков, но команде Массачусетского технологического института удалось создать фермент, который может включать дополнительную аминокислоту под названием Boc-лизин.
В настоящее время исследователи используют PRANCE, чтобы попытаться создать новые низкомолекулярные препараты. Другие возможные применения этого вида крупномасштабной направленной эволюции включают попытки разработать ферменты, которые более эффективно разлагают пластик, или молекулы, которые могут редактировать эпигеном, подобно тому, как CRISPR может редактировать геном, говорят исследователи.
С помощью этой системы ученые также могут лучше понять пошаговый процесс, который приводит к определенному эволюционному результату. Поскольку они могут изучать так много популяций параллельно, они могут настраивать такие факторы, как скорость мутаций, размер исходной популяции и условия окружающей среды, а затем анализировать, как эти вариации влияют на результат. Этот тип крупномасштабного контролируемого эксперимента может позволить им потенциально ответить на фундаментальные вопросы о естественном протекании эволюции.
«Наша система позволяет нам выполнять эти эволюции, значительно лучше понимая, что происходит в системе», – говорит Чори. «Мы можем узнать об истории эволюции, а не только о конечной точке».
Исследование финансировалось Медиа-лабораторией Массачусетского технологического института, исследовательским сообществом Альфреда П. Слоана, Открытым благотворительным проектом, Фондом Рида Хоффмана, Национальным институтом болезней пищеварения и почек, Национальным институтом аллергии и инфекционных заболеваний и Рут Л. Стипендия Киршштейна NRSA от Национального института рака.
[ad_2]
Source