Tim istraživača iz berlinskog profesora matematike Michaela Josviga predstavlja novi koncept za matematičko modeliranje genetskih interakcija u biološkim sistemima. U saradnji sa biolozima iz ETH Ciriha i Carnegi Science (SAD), tim je uspešno identifikovao glavne regulatore u kontekstu čitave genetske mreže.
Rezultati istraživanja daju koherentan teorijski okvir za analizu bioloških mreža i objavljeni su u časopisu Zbornik radova Nacionalne akademije nauka.
Dugogodišnji cilj biologa je da odrede ključne gene i vrste koji imaju odlučujući uticaj na evoluciju, ekologiju i zdravlje. Istraživači su sada uspeli da identifikuju određene gene kao glavne regulatore u biološkim mrežama. Ovi ključni regulatori vrše veću kontrolu unutar sistema i upravljaju bitnim ćelijskim procesima. Prethodne studije su se uglavnom fokusirale na interakcije u paru unutar sistema, na koje može snažno uticati genetska pozadina ili biološki kontekst.
„Efekti zavisni od konteksta su široko rasprostranjeni u biologiji, ali nisu dovoljno istraženi. Glavni izazov sa biološkim mrežama je to što su one visokodimenzionalne. Stoga, po prvi put, naš tim sledi dalekosežniji pristup koji uključuje više- interakcije reda i na taj način identifikuje ključne regulatore u kontekstu cele mreže“, objašnjava Josvig, koji je profesor diskretne matematike i geometrije na Technische Universitat Berlin, ugledni saradnik Berlinskog klastera izvrsnosti MATH+, kao i grupe vođa na Institutu za matematiku u naukama Maks Plank u Lajpcigu.
Naučnici su ispitali stvarne skupove podataka koje su dali biolozi koji su analizirali očekivani životni vek voćne mušice Drosophila na osnovu prisustva određenih kombinacija bakterija u crevima. Da bi matematički opisao ove procese, tim je primenio visokodimenzionalni pristup iz geometrije, reinterpretirajući dobro poznati biološki koncept epistaze. Epistaza se odnosi na fenomen interakcije između različitih gena, pri čemu jedan gen može uticati na pojavu drugog.
Ove interakcije su ključne za razumevanje genetskog nasleđa i raznolikosti fenotipova, otkrivajući kako različiti geni interaguju da bi regulisali ekspresiju specifičnih osobina. Epistatičke interakcije imaju veliki značaj u prirodi; na primer, epistaza između bakterija u mikrobiomu može imati dalekosežne funkcionalne posledice.
Istraživači su analizirali mikrobiom čitave populacije voćnih mušica sa pet različitih vrsta bakterija, uz merenja očekivanog životnog veka muva pod određenim kombinacijama ovih bakterija, koje predstavljaju fenotip. Relevantne biološke informacije su mapirane korišćenjem adaptivnih pejzaža, poznatih kao fitnes pejzaži, a njihova epistaza je kvantifikovana kako bi se istražilo kako pojedinačni geni i vrste utiču na interakcije u čitavoj biološkoj mreži. Dobijeni 5-dimenzionalni skupovi podataka su ponovo analizirani i grafički predstavljeni.
Primarni doprinos ovog rada, koji ne samo da predstavlja prethodne nalaze istraživača na novom jeziku, već i reinterpretira prethodni rad Nika Berenvinkela, Liora Prahtera i Bernda Šturmfelsa, leži u predstavljanju fitnes pejzaža kao epistatičke filtracije mreže. Ovaj metod omogućava analizu konkretnih eksperimenata za kodiranje relevantnih bioloških informacija, čineći ih čitljivim (interpretativnim) i omogućavajući identifikaciju relevantnih signala u višim dimenzijama koji služe kao glavni regulatori mreže.
Ova interdisciplinarna studija na raskrsnici biologije i matematike uključuje brojne stvarne eksperimente kako bi se demonstrirala sposobnost predloženog metoda u otkrivanju biološki relevantnih informacija i njihovih pouzdanih signala uz izbegavanje lažnih pozitivnih rezultata. Ishod pruža koherentan teorijski okvir za analizu bioloških mreža.
U gore opisanom eksperimentu sa voćnom mušom, celokupna genetska interakcija uključuje pet različitih tipova gena ili bakterija, pri čemu svaki genotip sadrži kombinaciju od 32 gena. Ovaj skup podataka služi kao osnova za donošenje zaključaka o očekivanom životnom veku muve. Važno je uzeti u obzir šta se dešava kada se jave dodatni geni ili parametri – uobičajen scenario iz stvarnog života.
Zbog svoje koherentne geometrijske nadgradnje, nova metoda pruža fleksibilan okvir za otkrivanje i opisivanje devijantnih scenarija, nešto nedostižno u prethodnim eksperimentima i matematičkom modelovanju, što je zahtevalo posebnu evaluaciju za svaki pojedinačni eksperiment.
„Uzbuđeni smo što možemo da doprinesemo opisivanju bioloških rezultata matematičkim jezikom. Kroz našu metodu geometrijsko-statističke analize, nadamo se da ćemo pružiti moćan alat za istraživanje bioloških mreža u višim dimenzijama. Pokazalo se da je odličan način za identifikaciju glavnog Regulatori mreža. Primenom novog visokodimenzionalnog geometrijskog pristupa, koji kvantifikuje epistazu u fitnes pejzažu, uspeli smo da dešifrujemo kako pojedinačni geni i vrste utiču na interakcije u široj biološkoj mreži“, zaključuje Josvig.
Mikrobiotski sastav u crevima značajno utiče na očekivani životni vek, a bilo bi poželjno da se ovaj novi metod kvantifikacije primeni i na ljude. Međutim, zbog ogromnog broja bakterija u ljudskom crevu, to još nije moguće. Naučnici se nadaju da bi budući razvoj koji koristi jednostavnije metode, u kombinaciji sa klasičnim procesima transformacije, mogao otvoriti put aplikacijama kao što je razvoj prilagođenih lekova.
