drojdia

COVID-19: 3 întrebări importante despre vaccinuri, la care a răspuns un expert

3 lecții din sistemul nostru imunitar despre cum să abordăm COVID-19

COVID-19: Ce trebuie să știți despre pandemia de coronavirus la 9 decembrie

O echipă de biologi și un matematician au identificat și caracterizat o rețea compusă din 94 de proteine ​​care lucrează împreună pentru a regla depozitarea grăsimilor în drojdie.

„Eliminarea oricăreia dintre proteine ​​are ca rezultat o creștere a conținutului de grăsime celulară, care este analog cu obezitatea”, spune coautorul studiului Bader Al-Anzi, cercetător la Caltech.

Descoperirile, detaliate în numărul din mai al revistei PLOS Computational Biology, sugerează că drojdia ar putea servi drept un organism valoros de testare pentru studierea obezității umane.

"Multe dintre proteinele pe care le-am identificat au omologi la mamifere, dar examinările detaliate ale rolului lor la om au fost o provocare", spune Al-Anzi. „Domeniul de cercetare a obezității ar beneficia foarte mult dacă ar putea fi utilizat un model unic de celulă, cum ar fi drojdia - unul care poate fi analizat folosind metode ușoare, rapide și accesibile.”

Folosind instrumente genetice, Al-Anzi și asistentul său de cercetare Patrick Arpp au examinat o colecție de aproximativ 5.000 de tulpini diferite de drojdie mutantă și au identificat 94 de gene care, atunci când au fost îndepărtate, au produs drojdie cu creșteri ale conținutului de grăsime, măsurată prin cuantificarea benzilor de grăsime pe strat subțire. plăci de cromatografie. Alte studii au arătat că astfel de celule de drojdie „obeze” cresc mai încet decât în ​​mod normal, un indiciu că la drojdie, la fel ca la om, acumularea prea multă grăsime nu este un lucru bun. „O celulă de drojdie care își folosește cea mai mare parte a energiei pentru a sintetiza grăsimea care nu este necesară o face în detrimentul altor funcții critice și care, în cele din urmă, încetinește creșterea și reproducerea”, spune Al-Anzi.

Când echipa a analizat produsele proteice ale genelor, au descoperit că acele proteine ​​erau legate fizic între ele pentru a forma o rețea extinsă, foarte grupată în interiorul celulei.

O astfel de configurație nu poate fi generată printr-un proces aleatoriu, spun coautorii studiului, Sherif Gerges, bioinformatician la Universitatea Princeton, și Noah Olsman, student absolvent la Divizia de Inginerie și Științe Aplicate din Caltech, care a evaluat independent detaliile rețelei. Ambii au ajuns la concluzia că rețeaua trebuie să se fi format ca rezultat al selecției evolutive.

În rețelele la scară umană, cum ar fi Internetul, rețelele electrice și rețelele sociale, nodurile cele mai influente sau critice sunt adesea, dar nu întotdeauna, cele care sunt cele mai conectate.

Echipa s-a întrebat dacă rețeaua de stocare a grăsimilor prezintă această caracteristică și, dacă nu, dacă alte caracteristici ale nodurilor ar determina care dintre ele au fost cele mai critice. Apoi, s-ar putea întreba dacă eliminarea genelor care codifică cele mai critice noduri ar avea cel mai mare efect asupra conținutului de grăsime.

Pentru a examina în continuare această ipoteză, Al-Anzi a căutat ajutorul unui matematician familiarizat cu teoria graficelor, ramura matematicii care are în vedere structura nodurilor conectate prin margini sau căi. „Când mi-am dat seama că am nevoie de ajutor, mi-am închis laptopul și am trecut prin campus la departamentul de matematică de la Caltech”, își amintește Al-Anzi. „Am intrat în singura ușă de birou care era deschisă la acea vreme și m-am prezentat”.

Matematicianul pe care Al-Anzi l-a găsit în acea zi a fost Christopher Ormerod și Taussky - Instructor Todd în matematică la Caltech. Datele lui Al-Anzi au stârnit curiozitatea lui Ormerod. „M-a frapat în mod special faptul că conexiunile dintre proteinele din rețea nu păreau a fi întâmplătoare”, spune Ormerod, care este, de asemenea, un coautor al studiului. „Bănuiam că se întâmplă ceva interesant din punct de vedere matematic în această rețea.”

Cu ajutorul lui Ormerod, echipa a creat un model de computer care sugerează că rețeaua de grăsime de drojdie prezintă ceea ce este cunoscut sub numele de proprietate din lumea mică. Acest lucru este asemănător unei rețele sociale care conține numeroase clustere locale diferite de persoane care sunt legate între ele de cunoștințe reciproce, astfel încât orice persoană din cadrul clusterului poate fi accesată printr-o altă persoană printr-un număr mic de pași.

Acest model este de asemenea văzut într-un model de rețea bine cunoscut în teoria graficelor, numit modelul Watts-Strogatz. Modelul a fost conceput inițial pentru a explica fenomenul de grupare adesea observat în rețelele reale, dar nu fusese aplicat anterior rețelelor celulare.

Ormerod a sugerat că teoria graficelor ar putea fi folosită pentru a face predicții care ar putea fi dovedite experimental. De exemplu, teoria graficelor spune că cele mai importante noduri din rețea nu sunt neapărat cele cu cele mai multe conexiuni, ci mai degrabă cele care au cele mai multe conexiuni de înaltă calitate. În special, nodurile care au multe conexiuni îndepărtate sau circuitate sunt mai puțin importante decât cele cu conexiuni mai directe la alte noduri și, în special, conexiuni directe la alte noduri importante. În jargonul matematic, se spune că aceste noduri importante au un „scor de centralitate” ridicat.

„În analiza rețelei, centralitatea unui nod servește drept indicator al importanței sale pentru rețeaua generală”, spune Ormerod.

Lucrarea noastra prezice ca schimbarea proteinelor cu cele mai mari scoruri de centralitate va avea un efect mai mare asupra iesirii retelei decat media. Și într-adevăr, cercetătorii au descoperit că îndepărtarea proteinelor cu cele mai mari scoruri de centralitate prezise a produs celule de drojdie cu o bandă de grăsime mai mare decât în ​​drojdia ale cărei proteine ​​mai puțin importante au fost eliminate.

Utilizarea scorurilor de centralitate pentru a măsura importanța relativă a unei proteine ​​într-o rețea celulară este o abatere marcată de la modul în care proteinele au fost vizualizate și studiate în mod tradițional - adică ca jucători singuri, ale căror caracteristici sunt evaluate individual. „A fost o viziune foarte locală a modului în care au funcționat celulele”, spune Al-Anzi. Acum ne dăm seama că majoritatea proteinelor sunt părți ale rețelelor de semnalizare care îndeplinesc sarcini specifice în interiorul celulei.

Înainte, cercetătorii cred că tehnica lor ar putea fi aplicabilă rețelelor de proteine ​​care controlează alte funcții celulare - cum ar fi diviziunea celulară anormală, care poate duce la cancer.

„Aceste tipuri de metode ar putea permite cercetătorilor să determine ce proteine ​​sunt cele mai importante de studiat pentru a înțelege bolile care apar atunci când aceste funcții sunt întrerupte”, spune Kai Zinn, profesor de biologie la Caltech și autorul principal al studiului. De exemplu, defectele în controlul creșterii și diviziunii celulare pot duce la cancer și s-ar putea folosi scoruri de centralitate pentru a identifica proteinele cheie care reglează aceste procese. Acestea ar putea fi proteine ​​care au fost trecute cu vederea în trecut și ar putea reprezenta noi ținte pentru dezvoltarea medicamentelor. ”

Acest articol este publicat în colaborare cu Caltech. Publicarea nu implică aprobarea punctelor de vedere de către Forumul Economic Mondial.

Autor: Ker Than este un scriitor care contribuie la Caltech.

Imagine: O femeie supraponderală stă pe un scaun în Times Square din New York, 8 mai 2012. REUTERS/Lucas Jackson.