Что значит количественно описать клетку?

Количественный в контексте биологии похож на химию и означает «сколько чего-то есть» — например, сколько определенного белка вырабатывается при каких условиях.

Теперь вы можете подумать, что это простая задача, просто измерьте белок/РНК/ДНК и узнайте. Однако не все так просто. Даже если бы лучшие из имеющихся у нас методов были действительно количественными (например, см. количественный анализ белковых изменений в Вестерн-блоттинге ), а многие из них таковыми не являются, изменения, наблюдаемые в клетках одного типа, могут отличаться в клетках другого типа (или даже между клеточными линиями одного и того же типа клеток) и, конечно, между видами.

Затем вы должны рассмотреть, насколько сильно лабораторный штамм чего-либо (скажем, бактерии, такой как Escherichia coli , или клеточная линия, или культивированный вирус) отличается от штамма, обнаруженного в дикой природе, и как он отличается географически.

Жизнь состоит из огромного количества петель обратной связи — стимул приводит к действию, которое устраняет стимул, который возвращается к исходному уровню, позволяя стимулу снова функционировать. Вы испытываете это весь день, каждый день своей жизни. Например, так функционируют такие вещи, как нервы. Почти во всех ситуациях не один вход приводит к одному действию, а несколько входов приводят к множеству результатов, что означает взаимосвязанную сеть петель обратной связи. Взгляните на этот рисунок для хорошо известного и хорошо изученного пути передачи сигналов каспазы 3 из этой статьи (я не имею никакого отношения к исследованию):

Это один из самых простых, который приводит только к одной форме гибели клеток — обратите внимание, сколько здесь входов и всех игроков. В общем, мы можем довольно легко моделировать системы из 2-3 частей, поэтому, чтобы это понять, каждую отдельную ее часть нужно было изучить и проработать эмпирически, определяя, какие части взаимодействуют с какими и почему они делают это при каких раздражителях.

Идите и поиграйте в string.db с чем-то вроде хорошо известного и тщательно изученного супрессора опухоли p53 (нажмите «Поиск», введите p53, выберите человека (Homo sapiens), затем нажмите «Продолжить»). Продолжайте нажимать кнопку «Дополнительно» на странице результатов, и это даст вам некоторое представление о том, насколько это сложно. Точно так же взгляните на схему метаболических путей — это происходит в каждой отдельной клетке.

В настоящее время мы не можем свести жизнь к уравнениям.

Количественное против качественного
Количественное описание обычно подразумевает числа, а не просто говорит о том, какая реакция следует за каким стимулом. Например, описание цепочки биохимических превращений является качественным описанием — мы знаем, какие процессы происходят, в каком порядке и т. д. Количественное определение того , сколько молекул действительно подверглось бы этому превращению до определенного шага (или до самого конца), было бы пример количественного описания .

Типы количественного описания
Количественное описание обычно подразумевает выполнение некоторых математических операций для соотнесения входных и выходных параметров, хотя происхождение уравнений может быть различным. Обычно различают:

• описание первых принципов - когда модель основана на фундаментальных законах химии и физики;
• феноменологическое описание - когда используются закономерности, подтвержденные экспериментально.

Примеры количественного описания клетки
На самом деле не следует искать универсальную математическую модель. Скорее, математическое/количественное описание обычно адаптируется к конкретной проблеме. Ниже я привожу несколько примеров, но этот список ни в коем случае не является исчерпывающим:

• упругие свойства - можно использовать теорию упругости для описания деформаций клеточной мембраны в ответ на давление, попытки ее проткнуть и т. д. В первом случае можно дать математические выражения для формы клетки в ответ на определенный уровень давления, в последнем целью является определение точки пробоя
• транспорт химических веществ/молекул - большинство молекул, поглощаемых клеткой или образующихся в ней, перемещаются к месту назначения путем диффузии или с помощью конвекционных потоков. Такие течения можно моделировать с помощью уравнения диффузии и уравнений гидродинамики соответственно. В качестве альтернативы, если мы имеем дело с более направленными транспортными цепями, очень полезными становятся различные модели случайных блужданий. Это позволяет оценить эффективность и скорость, с которой химические вещества транспортируются к месту назначения.
• транскрипцию/трансляцию обычно описывают количественно, например, с использованием моделей уравнений скорости для молекулярного роста транскрипта/белка.
• Сворачивание белков и РНК - это область, в которой термодинамически мотивированная минимизация энергии использовалась в течение многих десятилетий.
• Клеточная динамика часто моделируется с использованием нелинейной динамики, например, ВИЧ-инфекция проходит через несколько фаз: сначала вырабатываются вспомогательные белки для катализа реакции и вмешательства в клеточный механизм, за которым следует синтез основных белков, а затем новые вирусные геномы. Переход между различными стадиями запускается концентрацией ранее синтезированных белков и хорошо моделируется нелинейными уравнениями типа Лоттки-Вольтерра. Петли обратной связи, упомянутые в OP, часто изучаются с использованием нелинейной динамики.

Можно было бы пойти дальше и предложить количественные модели для описания оптических, тепловых, химических, репликационных, ростовых и других процессов — всего, что представляет интерес. Я предлагаю обратиться к книгам, которые я цитирую ниже, для получения информации по более конкретным темам.

Рекомендации

• Филлипс и др., Физическая биология клетки.
• Кинер и Снейд, Математическая физиология: I Клеточная физиология

Давайте начнем с рассмотрения очень простой петли обратной связи, а именно системы всего с двумя генами А и В, которые подавляют друг друга. Такая система может находиться в двух возможных состояниях (она бистабильна):

• А экспрессируется и, таким образом, подавляет В, который не выражен или почти не выражен.
• B экспрессируется и, таким образом, подавляет A, который не выражен или почти не выражен.

Мы можем прекрасно понять эту систему на биохимическом и генетическом уровне, что позволяет нам количественно оценить два вышеуказанных состояния. Однако без дополнительной информации об истории системы (начальном состоянии) мы не можем сказать, в каком состоянии система будет находиться в данный момент времени. Более того, в зависимости от силы выражения может случиться так, что система время от времени переключается между двумя состояниями только из-за шума.

(Обратите внимание, что для вышеупомянутой бистабильности необходим второй компонент, а именно нелинейность, но мы все равно получаем ее из термодинамики химических реакций и генетической экспрессии.)

Теперь в клетке у вас есть множество таких переплетенных петель обратной связи, что дает вам миллион потенциальных состояний для рассмотрения посредством комбинаторного взрыва. Теперь задача состоит в том, чтобы выяснить, какие из этих состояний в целом и исторически правдоподобны. Это ужасно трудно, даже когда вы прекрасно понимаете все отдельные молекулярные процессы. Обратите внимание, что из-за сложности у вас есть больше, чем просто двоичные состояния включения и выключения, как в моем вводном примере, но и тонкий спектр потенциальных состояний, который становится полностью непрерывным благодаря молекулярному шуму, что влияет на количественную оценку.

Полезной аналогией может быть современный компьютер, на котором запущено несколько взаимодействующих программ, скомпилированных с помощью высокоэффективного компилятора. Вы можете в совершенстве понимать отдельные операции на уровне транзистора и подобных фундаментальных компонентов, но это не очень далеко продвинет вас в понимании работающих программ. Кроме того, чтобы хотя бы отдаленно предсказать поведение компьютера, вам нужна его история, т. е. то, что в данный момент хранится в памяти.