Чем занимались биологи в 2024 году
Атласы клеток человека становятся больше и точнее
В любой науке есть направления, которые особенно щедры на выдающиеся результаты. Так бывает, когда какая-нибудь крупная проблема никак не поддаётся усилиям исследователей ввиду несовершенства лабораторных методов, но потом методы «дорастают» до нужного уровня. Бывает и наоборот, когда развитие методов позволяет задуматься о том, о чём раньше никто не задумывался. Результаты, которые появляются в такой области, на сторонний взгляд могут показаться однообразными, однако это никак не умаляет их значимости. Например, последние несколько лет мы регулярно слышим про атласы клеток человека. Клеточный атлас — это перепись клеток, составляющих какой-нибудь орган или его часть. С одной стороны, клеточный состав тканей давно известен: нервная ткань образована нейронами и клетками нейроглии, в кишечнике есть клетки эпителия и мышечные клетки и т. д. С другой стороны, сейчас стало ясно, что давно знакомые виды клеток делятся на многие подвиды, у которых есть свои особенности и свои функции.
Современные методы позволяют работать с одной-единственной клеткой — например, можно узнать, какие у этой клетки мутации в определённом гене, какие гены активны, какие белки сидят в наружной мембране и многое другое. В атласе данные конкретной клетки привязаны к её координатам, то есть к другим клеткам по соседству с ней. Здесь нужны не только особые методы молекулярной биологии, здесь также требуются специальные вычислительные алгоритмы, которые позволяли бы манипулировать огромными массивами данных. А данных очень-очень много — достаточно сказать, что в человеческом теле около 37,2 трлн клеток. Естественно, среди них много одинаковых, которые сидят рядом и заняты одним и тем же делом, но эту одинаковость тоже ведь нужно как-то увидеть. Человек со временем меняется, и атлас должен учитывать возрастные изменения в клетках, желательно с эмбрионального состояния. У людей, живущих в разных регионах, есть свои генетические особенности — в атласе они тоже должны быть. Наконец, одна и та же клетка в здоровом состоянии и в болезни работает по-разному — значит, нужно сравнивать клетки здоровых и больных людей.
Есть атласы маленькие и есть большие; один из самых масштабных проектов выполняет основанный в 2016 году исследовательский консорциум «Human Cell Atlas», то есть «Атлас клеток человека». Сейчас в нём состоят более 3000 человек примерно из 1700 научных центров, но, несмотря на весь масштаб проекта, на данный момент он описывает около 62 млн клеток, то есть можно сказать, что работа только начинается. Время от времени сотрудники «Human Cell Atlas» сообщают о своих успехах. В конце осени в «Nature» и сопутствующих журналах вышло более сорока статей с новыми клеточными данными относительно нервной системы, иммунитета, лёгких, костей, кишечника и некоторых других органов. Пищеварительная система от ротовой полости до прямой кишки теперь описана в атласе с 1,1 млн клеток, в котором есть информация о воспалительных изменениях, сопутствующих целиакии и болезни Крона. Атлас иммунной системы пополнился сведениями о тимусе — особом органе, в котором Т-лимфоциты учатся атаковать конкретную цель и который с возрастом постепенно исчезает, что сказывается на общем иммунном состоянии организма. Две отдельные статьи посвящены коже и костям, но не у взрослых, а у развивающегося эмбриона. Для костей удалось выяснить подробности молекулярно-генетических сигналов, направляющих развитие ткани по «хрящевому» или по «костному» пути; в развивающейся коже удалось увидеть, сколь разнообразную роль играют в ней некоторые иммунные клетки, от которых зависит, в частности, формирование кровеносных сосудов.
Трудность в создании подобных атласов состоит не только в том, что клетки сами по себе отличаются, но и в том, что данные, полученные в разное время, разнятся формой описания. Иными словами, одна и та же клетка может выглядеть по-разному в данных от разных лабораторий, и не по причине какого-то субъективного каприза, а из-за особенностей конкретного оборудования и экспериментальных процедур. Интеграция данных и создание универсальной аннотации для клеток — это совершенно отдельная задача, и сейчас её стали решать машинным обучением. Несколько статей в очередном блоке публикаций «Human Cell Atlas» посвящены новым алгоритмам, предназначенным для решения подобных проблем.
Другой крупный проект, «Human Tumor Atlas Network», представляет собой сеть исследовательских центров, занимающихся атласами опухолей человека. У них тоже осенью в «Nature» вышло несколько новых статей о шести видах опухолей, в том числе о раке груди и одном из видов колоректального рака; их образцы брали почти у двух тысяч человек. Исследователи анализировали не только аномалии в самих клетках, но и то, в каком окружении злокачественные клетки находятся. В каждой опухоли выявлялись группы клеток, отличающиеся по некоторым параметрам, причём по этим отличиям можно было сказать, что на одно и то же лекарство они будут реагировать по-разному. Речь не только о тех лекарствах, которые непосредственно действуют на раковые клетки, но также и о иммунотерапевтических препаратах, которые стимулируют собственную иммунную систему больного, чтобы она начала, наконец, эффективно уничтожать опухоль. Например, известно, что иммунотерапия в меньшей степени эффективна против рака груди. На примере шестидесяти человек с агрессивной метастазирующей формой рака груди стало видно, как опухоли у разных людей могут отличаться по числу отдельных типов иммунных клеток, причём часто отличия становятся особенно заметны после курса иммунной терапии. В некоторых случаях клеточная перепись в опухолях молочной железы выявила большое число иммунных клеток, содержащих определённый белок, который не даёт иммунитету эффективно бороться со злокачественными клетками. Про этот белок было известно, что он мешает иммунной терапии при меланомах и раке лёгких и что если его работу как-то подавить, опухоли станут поддаваться лечению. Вполне возможно, что такой же подход можно использовать и при раке груди.
Другие работы в той серии статей посвящены вопросу, как здоровая ткань перерождается в раковую. Изучали это на примере толстого кишечника, где злокачественным опухолям предшествуют доброкачественные образования — полипы. Оказалось, что около трети полипов формируются клетками, которые не слишком родственны друг другу и чьи потомки образуют свои «кланы» в пределах одного и того же новообразования. Если прежде считалось, что рак толстого кишечника полностью происходит из какой-то одной зловредной клетки, то теперь эти представления надо как-то скорректировать: во многих случаях всё начинается с нескольких клеток-основательниц.
Мушиные синапсы
Среди клеточных атласов особняком стоят атласы мозга. Нейроны передают друг другу импульсы по отросткам, аксонам и дендритам. Они могут быть очень длинными и могут очень сильно ветвиться (известно, что у млекопитающих есть нейроны, которые протягивают отростки буквально через весь мозг). Первая сложность в мозговых атласах — разобраться в переплетении отростков. Вторая сложность в том, что расположение отростков — это ещё не всё, нужно также знать и расположение межнейронных соединений, или синапсов. Через синапсы нейроны передают друг другу электрохимические сигналы, стимулируя или, наоборот, подавляя активность в нейронных цепях. Число синапсов, образуемых одним-единственным нейроном, в среднем составляет несколько тысяч. Совокупность всех синапсов называют коннектомом. Создать полную карту коннектома можно, но это будет весьма сложная задача. Пока что такие карты делали для нематод, у которых на всё тело 302 нейрона, личинок асцидий и морских многощетинковых червей, у которых нейронов тоже порядка нескольких сотен, и личинок дрозофилы, чей мозг насчитывает чуть больше трёх тысяч нейронов. Мозг взрослой дрозофилы содержит уже больше 130 тысяч нейронов, но всё же и с ним удалось справиться: в прошлом году в «Nature» вышло девять статей с описанием его трёхмерной карты — на ней можно найти 139 255 нейронов с более чем 54,5 млн синапсов. (Как можно догадаться, над этой картой работали не одна-две лаборатории — ею занимался крупный международный консорциум FlyWire.)
На основе карты сделали компьютерную модель мозга дрозофилы, которую стимулировали разными виртуальными сигналами. То есть, например, в компьютерной модели на «нейроны сладкого вкуса» и «нейроны горького вкуса» действовали «сладким» и «горьким», после чего в модели возбуждались «нейроны», отвечающие за движение хоботка мухи: от «сладкого» он как бы расправлялся, будучи готов вкушать пищу, от «горького» поджимался, отказываясь от неприятного вкуса. В экспериментах с компьютерной моделью использовали более полутора сотен разных стимулов, и, что самое главное, их потом проверяли на живых мухах. В 90% случаев сигналы в живом мозге шли теми же путями и давали ту же реакцию, что и сигналы в модели, построенной по полной нейронно-синаптической карте. Также с её помощью изучали нейронный аппарат, который помогает мухе вовремя перестать идти (нейронные импульсы нужны не только для того, чтобы начать куда-то идти, но и чтобы перестать). Оказалось, что есть три разных вида таких нейронов. «Стоп-нейроны» двух видов подавляют активность тех, которые побуждают к движению. Если сравнить нейроны, побуждающие к движению, с педалью газа в автомобиле, то «стоп-нейроны» этих двух видов как бы заставляют педаль газа отпустить. А вот «стоп-нейроны» третьего вида активно запрещают ногам двигаться и стабилизируют положение покоя — как если бы у автомобиля нажали на педаль тормоза. Работают те и другие в разных контекстах. В первом случае «стоп-нейроны» срабатывают, когда приходит пора поесть, и активируются они сигналами от клеток, которые чувствуют сахар. То есть «сахарные нейроны» активируют «стоп-нейроны» первых двух типов, а они подавляют нейроны движения. Во втором случае «стоп-нейроны» включаются, когда муха чистится, поднимая по очереди разные ноги, — в таком положении ей надо быть максимально устойчивой и подавлять всякое движение в суставах.