Нир Хакоэн (Nir Hacohen), иммунолог и генетик из Института Броудов (Broad Institute) Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology) и Гарвардского университета (Harvard University), знал, что у биологии есть проблема. Он хотел понять роль человеческой иммунной реакции при раке и других заболеваниях. Но для этого ему сначала пришлось заняться более фундаментальной проблемой: определение самих типов иммунных клеток оказалось недостаточным, неполным и устаревшим.
Дольше века различение типов клеток основывалось на том, как они выглядели под микроскопом: на их формах, размерах, местоположении и поглощении ими красителей для микроскопии. Однако в последние десятилетия наблюдался переход к молекулярным методам, в которых используются флуоресцентные антитела для того, чтобы метить белковые маркеры на поверхности клетки. Хотя этот подход позволил исследователям выделить больше типов клеток, по словам Хакоэна, этого было недостаточно. До 2009 года биологи могли анализировать клетки только большими партиями, усредняя сигналы от множества из них, чтобы получить картину происходящего в ткани. Когда секвенирование РНК из отдельных клеток окончательно стало возможным, первоначальные анализы были, по словам Хакоэна, «предвзятыми» и «поверхностными», потому что несколько маркеров, используемых для классификации клеток, были слишком нечувствительны к нюансивным различиям между ними. «Охватывает ли существующая классификация всю сложность клетки?» — спрашивал себя Хакоэн.
В исследовании, опубликованном в Science в апреле этого года, он и его команда показали, что, как и ожидалось, большая часть этой сложности была скрыта. Анализируя закономерности экспрессии генов в отдельных клетках иммунной системы человека, исследователи уточнили определения типов, известных как дендритные клетки и моноциты, и идентифицировали новый тип, прежде неизвестный. Более того, они обнаружили, что популяция клеток, которая, как считалось, содержит один подтип, на самом деле представляет смесь двух подтипов, выполняющих разные функции.
Работа Хакоэна — лишь один компонент гораздо более масштабного проекта. В октябре прошлого года международное сообщество исследователей во главе с Авивом Регевом (Aviv Regev) из Института Броудов и Сарой Тейчманн (Sarah Teichmann) из Института Сенгера (Wellcome Trust Sanger Institute) запустило проект Human Cell Atlas («Клеточный атлас человека»), чтобы применить такое моделирование ко всему организму. Он призван каталогизировать не только собственно типы клеток, число которых, согласно прогнозам, значительно зашкаливает за пределы тех 200 типов, о которых чаще всего говорится в учебниках, — но также и признаки клеточных типов в разных условиях и у людей с различными генетическими и эпигенетическими вариациями. Это знание важно, потому что оно предоставит более полный обзор динамической сложности жизни. Подтипы иммунных клеток могут различаться у разных людей, например, из-за инфекции, аллергия или аутоиммунного заболевания, также они могут быть разными у представителей разных человеческих популяций.
«Эта задача несопоставима с проектом «Геном человека», — сказал Хакоэн. — То была довольно хорошо прописанная проблема. Здесь проблема намного сложнее и в некотором смысле охватывает изрядную часть биологии».
«Атлас человеческих клеток» — это лишь один из нескольких проектов в молекулярной и клеточной биологии, призванных синтезировать огромное количество данных, чтобы получить более глубокое представление о том, насколько разнообразны клетки в нашем организме и насколько сложна жизнь. В 2003 году исследователи Королевского технологического института KTH в Швеции (KTH Royal Institute of Technology, швед. Kungliga Tekniska Högskolan) запустили проект «Атлас человеческих белков», целью которого является всесторонняя каталогизация экспрессии, местоположения и пространственного распределения белков в отдельных клетках. Только в течение последних нескольких лет члены проекта смогли начать классифицировать, дешифровать и анализировать миллионы образов, которые они запечатлели на снимках субклеточных структур в разных типах клеток. Чтобы достичь этого, им сначала пришлось провести десятилетнюю стандартизацию, оптимизацию и расширение своих исследовательских процедур, в которых использовались таргетные антитела для окрашивания белков, а затем поиск этих маркеров внутри здоровых и раковых клеток ткани с помощью микроскопии высокого разрешения.
В январе 2015 года команда картографировала экспрессию белка в более чем 30 тканях человека. В мае прошлого года они опубликовали вторую часть своей работы в Science. Обратив внимание на уровень одной клетки, они составили карту более 12 000 белков в 30 субклеточных структурах, последовательно определяя протеомы — полные комплексы экспрессированных белков — более десятка крупных органелл. Исследователи определили, какие белки были обнаружены, изучили вариации экспрессии белка от клетки к клетке и проанализировали, как клетки внутри себя сегрегируют химические реакции.
Одним из наиболее важных выводов этой статьи, по словам руководительницы исследования Эммы Лундберг (Emma Lundberg), было то, что до половины наших белков можно найти в нескольких компартментах клетки. «Всё, что делают белки, является специфическим в контексте их среды, — рассказывает Лундберг. — Если один белок присутствует в ядре, но также и в плазматической мембране, он может иметь разные функции в этих компартментах».
Например, HER2, рецепторный белок, часто чрезмерно экспрессирующийся при определённых типах рака молочной железы. При обнаружении в мембранах опухолевых клеток HER2 коррелирует с лучшим прогнозом, чем когда он находится в цитоплазме или ядре. «Всё больше и больше исследований отдельных белков показывают, что это на самом деле общее явление, — сказала Лундберг. — Но именно масштаб этого — самое интересное».
До 50 процентов белков, которые наблюдала её группа, экспрессировались в более чем одной части клетки. Если эта цифра указывает, насколько велика мультифункциональность, то, по словам Лундберг, «это делает клетку намного сложнее, а функциональность протеома — больше».
Эта гетерогенность предполагает более глубокое понимание основ функции белка, но она также может объяснить, почему, например, некоторые лекарства приводят к нежелательным побочным эффектам.
Другая группа учёных, которые надеются опубликовать свою работу осенью, картографирует распределение белков в клеточных типах семенника с наибольшим количеством уникально экспрессированных белок-кодирующих генов. При этом они реклассифицируют подтипы клеток, возникающие во время сперматогенеза. «Многое происходит в этих клетках до того, как они становятся зрелыми, — сказала Сесилия Линдског Бергстрём (Cecilia Lindskog Bergström) из Уппсальского университета в Швеции (швед. Uppsala universitet), участвующая в исследовании. — Белки, которые экспрессируют на определённом подэтапе развития сперматозоидов, расскажут больше о функции этих белков».
Упомянутый динамический способ определения типа клеток — это то, что Хакоэн в дальнейшем хотел бы использовать в своём исследовании клеток крови. В опубликованных в мае выводах команда «Атласа человеческих белков» привела предварительные соображения о том, почему это может быть необходимо. Исследователи заметили, что, примерно, 15 процентов белков варьируют в отдельных клетках: в ткани, которая выглядит поверхностно однородной, некоторые клетки могут отличаться от соседних количеством или пространственным распределением экспрессируемых ими белков, хотя можно было ожидать, что все они одинаковые. В свою очередь, метод секвенирования РНК одиночных клеток, применённый в «Атласе клеток человека», позволит исследователям создавать профили клеток на основе молекул, отличных от белков.
«Раньше мы обычно смотрели на ткань или орган так, как вы смотрите на смузи», — сказал Барт Депланк (Bart Deplancke), инженер биологических систем в Федеральной политехнической школы Лозанны (фр. Polytechnique Fédérale de Lausanne) в Швейцарии. Основываясь на общем цвете и вкусе, можно предположить, что смузи состоит из клубники и бананов. Но при таком подходе легко упустить ключевые ингредиенты. Кроме того, он побуждает думать, что все части готового смузи одинаковы. Но, но словам Депланка, с помощью современных методов мы можем произвести со смузи эквивалент анализа тканей и сказать: «Я вижу разные кусочки фруктов». Так же мы теперь способны увидеть, как огромное разнообразие типов клеток формирует функциональный орган. И так же можно выяснить, как полный спектр клеток, связанных с раком и другими заболеваниями, коррелирует с прогнозом и выздоровлением.
Депланк — один из трёх исследователей, начавших работу над Fly Cell Atlas, цель которого — описание всех типов клеток плодовой мушки дрозофилы (Drosophila). Институт Аллена (Allen Institute) в Сиэтле работает над аналогичным объяснением мышиного мозга. Обе эти команды, как и команда «Атласа человеческих клеток», надеются применить свои выводы для объяснения поведения и болезней человека. В конечном счёте, самой сложной работой может оказаться объединение огромных наборов данных, создаваемых этими различными атласами. Но, как надеются исследователи, она же будет и самой полезной, так как продуктивно объединит структурные, геномные и эпигенетические подходы в рамках нового типа картографического исследования.
