Представьте себе оживлённый мегаполис. В нём есть деловой центр, промышленные зоны, спальные районы и, конечно, система утилизации отходов. Каждый район выполняет свою функцию, и для слаженной работы всего города важно, чтобы они не мешали друг другу. А теперь вообразите, что этот город — одна-единственная живая клетка.
Эта аналогия не так уж далека от истины. Внутри каждой нашей клетки кипит жизнь: одни структуры, митохондрии, работают как электростанции, производя энергию; другие, словно заводы, синтезируют белки; ядро служит «мэрией», хранящей всю важную документацию — наш генетический код. Эти функциональные «районы» называются органеллами.
Но что происходит, когда город-клетка начинает расти? Нужно строить новые здания, расширять инфраструктуру. И вот тут возникает главный вопрос, который долгое время ставил биологов в тупик: как клетка решает, какой «район» расширять в первую очередь? Выделяет ли она ресурсы поровну или у неё есть свои приоритеты? Недавнее исследование, проведённое физиками из Вашингтонского университета в Сент-Луисе, наконец-то приоткрывает завесу над этой тайной, показывая, что клетка — на удивление хитроумный и гибкий «градостроитель».
Заглянуть под капот: радужные дрожжи и всевидящее око науки
Проблема изучения клеточной жизни всегда заключалась в масштабе. Наблюдать за органеллами — всё равно что пытаться составить карту мегаполиса, глядя в один-единственный бинокль. Учёные могли отслеживать одну, может быть, две органеллы одновременно, но общая картина ускользала. Как понять, что расширение «промзоны» связано с сокращением «жилого квартала», если вы не видите их оба сразу?
Прорыв стал возможен благодаря технологии гиперспектральной визуализации. Позвольте объяснить, в чём её суть. Учёные, работая с дрожжевыми клетками (которые, к слову, во многом похожи на наши), пометили шесть ключевых органелл разными флуоресцентными «красками». В результате под микроскопом клетка засияла всеми цветами радуги, и исследователи впервые смогли в реальном времени наблюдать за сложным танцем всех её внутренних компонентов. Они больше не строили догадки на основе косвенных данных — они просто смотрели, как клетка перераспределяет своё внутреннее пространство.
И то, что они увидели, полностью изменило представление о клеточном росте.
(A и B) Ложные цветные и полутоновые изображения отдельных репрезентативных клеток радужных дрожжей после линейного несмешивания и денуации данных изображений, полученных с помощью гиперспектральной лазерно-сканирующей конфокальной микроскопии (подробности анализа изображений см. в дополнительной информации). (A) Наложение всех 6 органелл: пероксисомы (синий), вакуоли (голубой), эндоплазматический ретикулум (зеленый), аппарат Гольджи (желтый), митохондрии (пурпурный), липидные капли (красный). (B) Изображение клеток в ярком поле, сегментированные маски клеток и полутоновые изображения отдельных каналов органелл для одного и того же набора клеток на каждой панели. Изображения получены с одного Z-среза и одного и того же набора клеток по всем каналам в (В). Масштабные линейки составляют 10 мкм. (C) Тепловая карта коэффициентов корреляции между свойствами органелл и клеток каждой клетки, усредненных по всем клеткам в наборе экспериментов по изучению влияния возмущения глюкозой. Клеточные свойства состоят из среднего геометрического значения длин полуглавной и полуминорной осей клетки («длина клетки»), максимальной площади поперечного сечения клетки как функции положения z («площадь клетки») и вычисленного объема клетки («объем клетки»). Свойства органелл представляют собой средние по популяции (т.е. усредненные по популяции клеток) значения среднего объема органеллы в каждой клетке («средний объем»), общего объема органеллы в каждой клетке («общий объем»), количества органелл соответствующего типа в каждой клетке («количество»), а также соотношение общего объема органеллы и объема клетки для каждой клетки. (D) Лог-лог графики суммарных объемов 6 органелл, общего объема клетки и оценки объема нуклеоцитоплазмы. Линия представляет собой наилучший наклон линейной регрессии для данных, объединенных для всех условий с глюкозой. P — пероксисома; V — вакуоль; ER — эндоплазматический ретикулум; G — аппарат Гольджи; MT — митохондрия; LD — липидная капля; cyto — оценка объема нуклеоцитоплазмы. (E) Лог-логовая диаграмма рассеяния объема клеток по отношению к объему нуклеоцитоплазмы. Красная пунктирная линия представляет собой наилучший наклон линейной регрессии для данных, объединенных для всех условий содержания глюкозы. Черная пунктирная линия представляет наклон линейной регрессии, ожидаемый от изометрического масштабирования. На вставке представлен результат построения нулевой модели взаимосвязи между клеточным объемом и нуклеоцитоплазматическим объемом. В нулевой модели логарифмическая диаграмма рассеяния получена путем случайного сопоставления измеренных клеточного и нуклеоцитоплазматического объемов из отдельных клеток. (F и G) Диаграмма рассеяния объемной доли нуклеоцитоплазмы (F) и вакуолей (G) в зависимости от скорости клеточного роста при различных концентрациях глюкозы. Столбики ошибок показывают стандартную ошибку среднего значения.
Автор: Wang, Shixing et al. Cell SystemsИсточник: www.cell.com
Не все районы равны: клеточный «бюджет» и его приоритеты
Первое и самое важное открытие: клетка не растёт равномерно. Она ведёт себя как грамотный инвестор, вкладывая ресурсы туда, где они нужнее всего в данный момент. Если клетке требуется больше энергии, она в первую очередь будет наращивать свои «электростанции» — митохондрии. Рост остальных «районов» может подождать. Это не хаотичный процесс, а тонко настроенный механизм, отвечающий на метаболические запросы.
Но кто же дирижирует этим оркестром? Оказалось, что центральную роль в этом процессе играет одна, казалось бы, скромная органелла — вакуоль. Раньше её считали чем-то вроде клеточной «кладовки» или «мусорного бака». Однако исследование показало, что её функции куда сложнее и важнее.
Вакуоль выступает в роли главного антикризисного менеджера клетки. С одной стороны, она работает как буфер, сглаживая случайные колебания и позволяя клетке стабильно расти в спокойных условиях. Она будто бы поглощает весь «шум», поддерживая внутренний порядок. С другой стороны, когда условия меняются и клетке нужно быстро адаптироваться — например, ускорить или замедлить рост, — именно вакуоль берёт на себя инициативу и запускает необходимые перестройки. Она — тот самый регулятор, который позволяет городу-клетке быть одновременно и стабильным, и невероятно гибким.
(A) Схематическое изображение стратегии анализа: (1) нормализованные объемные доли органелл из отдельных клеток для каждого условия по глюкозе объединяются и подвергаются анализу методом главных компонент (PCA), (2) каждое условие по глюкозе затем представляется в виде облака точек данных отдельных клеток и проецируется в пространство PCA, (3) вычисляются центроиды каждого облака данных отдельных клеток, и (4) в пространстве PCA строится вектор условия c для наилучшего соединения центроидов с помощью линейной регрессии. Из-за высокой размерности данных облака здесь представлены в трехмерном подпространстве, образованном главными компонентами i, j и k. Наконец, (5) для обобщения смещения облаков данных вдоль главных компонент при различных исследованных концентрациях глюкозы рассчитывается коллинеарность между вектором условия c и главными компонентами. Она выражается через косинус угла между ними (обозначенного как θi для угла между c и PCi) и вычисляется с помощью стандартного скалярного произведения. (B-F) Проекция нормализованных объемных долей органелл из отдельных клеток, выращенных в средах с различной концентрацией глюкозы, на подпространство, образованное тремя главными компонентами, направления которых наиболее коллинеарны вектору условия. Объемы выборок: 1520 клеток в 0% w/v глюкозы, 868 клеток в 0,01% w/v глюкозы, 1191 клетка в 0,1% w/v глюкозы, 555 клеток в 1% w/v глюкозы, 861 клетка в 2% w/v глюкозы и 790 клеток в 4% w/v глюкозы. (G) Тепловая карта, изображающая главные компоненты нормализованных объемных долей органелл в разрезе составляющих их органелл. Строки отсортированы в порядке убывания скалярных произведений главных компонент и вектора условия, а столбцы — это органеллы. P, пероксисома; V, вакуоль; ER, эндоплазматический ретикулум; G, аппарат Гольджи; MT, митохондрион; LD, липидная капля. Цвет ячейки тепловой карты указывает на величину изменения нормализованной объемной доли органелл в направлении соответствующей главной компоненты. Для получения более подробной информации об интерпретации геометрии набора данных см. раздел STAR Methods. (H) Косинус угла между вектором условия и различными главными компонентами, отсортированный в порядке убывания.
Автор: Wang, Shixing et al. Cell SystemsИсточник: www.cell.com
Размер имеет значение? Или дело в скорости?
Самый тонкий и, возможно, самый интригующий вывод исследования касается причин роста. Что заставляет клетку перестраивать свои внутренние «районы»? Увеличение её общего размера или изменение скорости её метаболизма? Казалось бы, это взаимосвязанные вещи. Но нет.
Учёные выяснили, что у клетки есть два совершенно разных «генеральных плана» на эти случаи.
План А (рост вширь): Когда клетка просто увеличивается в размерах, она запускает один паттерн роста органелл.
План Б (ускорение жизни): Когда же ей нужно нарастить темп метаболизма, не меняя размера, включается совершенно другой механизм перестройки.
Это похоже на то, как если бы у города был отдельный план на случай расширения границ и совершенно другой — на случай увеличения плотности населения в уже существующих кварталах. Наличие двух независимых систем управления делает клетку поразительно адаптивной. Она может жонглировать конкурирующими требованиями — расти и одновременно поддерживать нужную скорость обмена веществ, — не впадая в коллапс.
(A) Схематическое изображение модели распределения органелл, которая использует архитектуру мод органелл, чтобы позволить колебаниям в размере клетки поглощаться колебаниями в размере вакуоли. (B) Примеры изображений репрезентативных клеток, экспрессирующих Vph1-mCerulean3 для визуализации вакуолей в отсутствие (левая микрофотография) и в присутствии (правая микрофотография) биомолекулярных конденсатов, образованных PopTag-YFP. Масштабная линейка, 1 мкм. (C) Изменение объемной доли вакуоли как функция вариабельности объема клетки в среде с 2% глюкозы в отсутствие (синие точки) и в присутствии (зеленые точки) биомолекулярного конденсата (на врезке, красные точки); черная пунктирная линия — это предсказанное изменение объемной доли вакуоли при наличии биомолекулярного конденсата согласно математической модели, изображенной в (А). Планки погрешностей соответствуют 1 SEM. Объемы выборок: 386 клеток в категории без наблюдаемого конденсата и 240 клеток в категории с объемной долей конденсата >1% от объема клетки.
Автор: Wang, Shixing et al. Cell SystemsИсточник: www.cell.com
От дрожжей к человеку: что «планировка» клеток расскажет о наших болезнях
Хотя исследование проводилось на дрожжах, его выводы имеют огромное значение для медицины. Ведь фундаментальные механизмы жизни в наших клетках и клетках дрожжей очень схожи. Теперь у учёных есть инструмент, позволяющий увидеть, где именно ломается эта сложная система «градостроительства».
Что такое рак? Это, по сути, клетка, которая потеряла контроль над ростом. Что такое диабет или метаболический синдром? Это нарушение обмена веществ на клеточном уровне. Новое исследование даёт надежду, что, наблюдая за «профилем органелл» — то есть за тем, как распределено пространство внутри клеток, — можно будет диагностировать заболевания на самых ранних стадиях. Возможно, аномальная «планировка» станет таким же важным маркером болезни, как и биохимические анализы.
Мы только начинаем читать чертежи, по которым построены наши собственные тела. И понимание того, как крошечная клетка управляет своим внутренним городом, может стать ключом к лечению самых серьёзных заболеваний человечества. Работа только начинается, но перспективы, честно говоря, захватывают дух.
