Можно ли предсказать функцию гена
У многих генов человека функции до сих пор неизвестны. Однако можно попытаться предсказать, что они делают, сравнив их с генами-родственниками из других видов животных и растений.
Вскоре после того, как человеческий геном прочитали (что заняло более десяти лет, с 1990 г. по 2003 г.) стало понятно, что узнать последовательность нуклеотидов в генах – лишь полдела, нужно ещё выяснить, чем они занимаются. По разным оценкам, у нас с вами есть 20-25 тыс. генов, однако примерно 6 тыс. из них остаются в той или иной степени terra incognita – то есть мы знаем, что какая-то последовательность в ДНК представляет собой ген, но какова его функция, неизвестно. Ситуация осложняется ещё и тем, что гены в геноме влияют друг на друга, так что говорить об их функциях можно только в рамках обширной сети, звенья которой постоянно «прислушиваются» друг к другу. Работы по выявлению генных функций идут полным ходом, однако дело это чрезвычайно трудоёмкое, тем более что в случае человека не получится сделать так, как с какими-нибудь червями – получить мутанта, у которого нет той или иной области ДНК, и посмотреть, как он будет себя чувствовать.
И вот исследователи из Стэнфорда придумали, как облегчить жизнь тем, кто занимается сложной и трудоёмкой проблемой расшифровки функций генов. Тобиас Мейер (Tobias Meyer) и его коллеги создали поисковую машину, которая предсказывает наиболее вероятную функцию гена по его последовательности, сравнивая человеческий ген с другими.
Проще всего, если в одном геноме есть две схожие последовательности ДНК: если мы знаем, что делает одна из них, то можем с большой вероятностью предположить, что другая занимается чем-то похожим. Другой вариант – попытаться выяснить, не было ли у генов общего предка. Если гены действительно приходятся друг другу «родственниками» по какому-нибудь «прадедушке», то вполне возможно, что и функции у них в чём-то похожи, коль скоро они разбегались из одной точки. Однако часто бывает так, что ген с неизвестной функцией сидит в геноме один, без «родственников». И в этом случае имеет смысле сравнить его с генами из других организмов.
Известно, что эволюция, если когда-то и «лепила» гены с нуля, то происходило так в очень давние времена. С какого-то момента новые гены стали появляться путём модификаций уже существующих последовательностей. То есть у какого-нибудь человеческого гена вполне может быть общий предок с геном лягушки или вообще с геном одноклеточного организма. Просто некогда одна и та же ДНК-последовательность пошла двумя разными эволюционными путями, у человека – так, а у одноклеточного – как-нибудь иначе. Однако, несмотря на эволюционную пропасть, родство между генами может вывести нас к функции: если мы знаем, что делает один ген, то мы можем предположить некий набор операций, которые с большой долей вероятности выполняет другой, неизвестный ген.
Для такого сравнения необходимо иметь на руках полностью прочтённые геномы других видов. Причём речь в данном случае идёт только об эукариотах, то есть об организмах, которые разделяют с нами план строения клетки, у которых есть клеточное ядро, мембранные органеллы и т. д. На сегодняшний день удалось прочесть около 200 эукариотических геномов. Что же до созданного геномного поисковика, то он ищет похожие гены у 176 видов, среди которых есть, например, птицы, рыбы, растения, грибы и одноклеточные организмы. Машина ищет гены-ортологи, которые в прошлом имели одного общего предка, после чего оценивает, как эволюционировали разные блоки нуклеотидных последовательностей в каждом случае (то есть у каждого вида, у которого нашёлся интересующий нас ген). Алгоритм поисковой машины описан в статье в Cell Reports.
Стоит ещё раз подчеркнуть, что здесь нет указания на конкретную функцию, ведь кроме того, что гены эволюционируют у разных организмов по-разному, они ещё и встроены в свои генетические сети, которые вносят свои коррективы в работу генов. В дальнейшем результат предсказания всё равно нужно проверять экспериментом. Однако новая поисковая машина позволит значительно сузить поле поиска и во много раз сократить объём экспериментальной работы – а, значит, ускорит расшифровку функций человеческих генов. Такой способ, вероятно, и раньше приходил кому-нибудь в голову, однако здесь задействована огромная масса генетических последовательностей, так что необходимо было дождаться, когда информационные методы обработки «больших данных», с помощью которых можно структурировать исключительно крупные массивы информации, позволят воплотить идею в жизнь.
Сами исследователи говорят, что предсказательная машина работает далеко не для всех генов, и некоторые из них остаются загадкой, несмотря на попытки найти для них родственников у других видов. Однако, по примерным оценкам, алгоритм должен сработать приблизительно для 600 генов, что не так уж и мало.
