Сложна эволюционная геномика. Ландшафты приспособленности (рис. 1) — воображаемые многомерные поверхности, на которых каждая точка представляет собой определенную комбинацию генотипов (например, комбинацию аллелей различных генов; или сочетание аминокислот в разных позициях белка), а высота этой точки — меру приспособленности соответствующего генотипа. «Биологическими координатами» могут быть также и черты фенотипа: например, два признака слонов из одного стада — высота в холке и длина хобота.

При исследовании ландшафтов приспособленности большое значение имеет эпистаз — ситуация, при которой проявление гена зависит от другого гена или генов, неаллельных ему. Иначе говоря, эпистазом называют любое влияние одного гена на другой. Классический и смешной пример эпистаза: допустим, у инопланетян существуют аллельные гены зеленых, синих и фиолетовых волос, а кроме того, ген плешивости (доминантный вариант этого гена делает инопланетянина лысым). В случае, если инопланетянин не является носителем доминантного аллеля гена плешивости, мы сможем любоваться его цветной шевелюрой. Если же инопланетянин — носитель этого аллеля, то ни волос, ни соответственно цвета волос у него не будет. В этом случае говорят, что ген плешивости эпистатичен по отношению к гену цвета волос.

Эпистаз сильно влияет на ландшафт приспособленности, ведь если гены в геноме зависят друг от друга, то одни генотипы будут встречаться заведомо чаще других. На рисунке 2 приведен пример влияния эпистаза на адаптивные ландшафты.

С помощью ландшафтов приспособленности легко и удобно представлять эволюционный процесс и, возможно, даже предсказывать его. Однако, к сожалению, до сих пор эти ландшафты были исключительно умозрительной концепцией, поскольку для их экспериментального изучения не хватало данных. Но вот совершился прорыв, и большая интернациональная команда исследователей во главе с биоинформатиком Федором Кондрашовым (работающим в Центре Геномной Регуляции в Барселоне) и за первым авторством Карена Саркисяна и Дмитрия Болотина (из лабораторий биофотоники и геномики адаптивного иммунитета Института биоорганической химии РАН) ухитрилась впервые изучить ландшафт приспособленности для одной конкретной биологической молекулы — зеленого флуоресцентного белка (GFP) [1], [2] — на экспериментальных данных. Статья опубликована в журнале Nature [3] — мечте всех аспирантов-естественников на свете.

GFP в определенных условиях светится зеленым светом и потому горячо любим биологами: им можно «раскрашивать» различные интересные части клетки, а потом легко за ними следить [4]. По структуре молекула GFP является β-бочонком, внутри которого находится хромофор (несколько химически замкнутых друг на друга аминокислотных остатков), способный поглощать и испускать видимый свет.

В данном случае, светимость GFP была использована очень остроумным образом. Как известно, свойства белка определяются его структурой, а структура — последовательностью аминокислот. Исследователей интересовало, как влияют точечные мутации на функциональность белка — то есть, его способность светиться.

Для того, чтобы это исследовать, они создали более пятидесяти тысяч мутантных вариантов гена GFP, несущих от одной до пятнадцати точечных мутаций каждый, и экспрессировали каждый вариант в клетках бактерий. Полученные бактерии рассортировали по уровню светимости с помощью специального автоматического прибора — клеточного сортера — на восемь групп.

— Нас интересовал вопрос, как накапливающиеся в белке мутации взаимодействуют между собой, и как часто это может происходить в белковой эволюции, — говорит Карен Саркисян в своем комментарии для пресс-релиза ИБХ [5]. — Мы придумали способ одновременно измерить функциональность десятков тысяч мутантов одного белка и воспользовались им, чтобы определить, как влияние мутаций на яркость зеленого флуоресцентного белка зависит от присутствия в гене других мутаций.

Теперь можно было увидеть главное: как связаны мутации в белке и сочетания этих мутаций с его свойствами. Возможны были два варианта: либо разные мутации в одном белке не влияют друг на друга и просто суммируются, если им суждено встретиться, либо влияют, и тогда итоговое свечение белка не будет являться суммой эффектов всех мутаций по-отдельности. Второй случай — это и есть эпистаз, но не для генов, а для отдельных мутаций в одном гене.

Результат эксперимента был однозначен: некоторые мутации влияют друг на друга, эпистаз в белке существует. Две относительно безобидные поодиночке мутации вместе могут совсем «загасить» белок — загасить гораздо сильнее, чем если бы их эффекты просто сложились. А вот примеров положительного эпистаза, когда мутации вместе компенсируют эффекты друг друга, исследователи почти на обнаружили. Эпистаз сильнее связан с теми мутациями, которые находятся в функционально значимых участках белка, но непосредственная пространственная близость аминокислот в белке не связана или почти не связана с эпистазом. Общее влияние данных аминокислотных остатков на светимость показано в видео 1.

Если вдуматься, эпистатические эффекты интуитивно понятны: сворачивание белка происходит в зависимости от последовательности аминокислот в нем; подмена сразу нескольких аминокислот взаимно влияет друг на друга: в некоторых случаях это влияние компенсирует неполадки в белке (представьте две доминошки, которые упали друг на друга и теперь друг друга поддерживают), в некоторых — усиливает неполадки (две свалившиеся доминошки обрушили еще несколько остальных).

На основе полученных данных исследователи выстроили адаптивный ландшафт для мутаций в GFP и представили его в виде брутального видео 2. Ну а подробности изображены на рисунке 3.

Эта работа действительно неординарна: в ней впервые не умозрительно, а с данными в руках говорится о форме пресловутого «ландшафта приспособленности». И только самые современные методы исследований позволили получить и обработать такой огромный массив данных. Разумеется, это заняло много времени и сил — не только у самих исследователей, но и у рецензентов, которые следили за тем, чтобы в новой работе было все честь по чести. «Более 4 лет работы, 1 год на рецензии с участием 5 рефери, и вот, пожалуйста: вот первое серьезное сотрудничество нашей лаборатории с несколькими другими научными группами в четырех странах на трех континентах», — написал об этом в фейсбуке Кондрашов.

И правда, данные уже какое-то время представляются публике: еще в феврале 2016 года эти результаты Федор представил в докладе на тему «Исследования ландшафта приспособленности: от моделей до данных» на Зимней школе Современная биология и Биотехнологии будущего — 2016.

Помимо чисто научной ценности, работа может иметь и прикладное значение. С использованием алгоритмов машинного обучения исследователи смогли с неплохой точностью предсказывать эпистатические эффекты. Возможно, это исследование сможет принести и практическую пользу. Сейчас мы только подбираемся к пониманию генетической подоплеки полигенных заболеваний — то есть таких, которые вызываются не поломкой в одном гене, а фатальным сочетанием нескольких разных генов, самих по себе относительно безобидных. Очевидно, что в таких случаях не обходится без эпистаза, а предложенная в данной работе модель эпистаза на основе белка GFP может и в прямом, и в переносном смысле пролить свет на процессы взаимодействия генов между собой.

Литература

1. Флуоресцирующая Нобелевская премия по химии;
2. Флуоресцентные белки: разнообразнее, чем вы думали!;
3. Sarkisyan K.S., Bolotin D.A., Meer M.V., Usmanova D.R., Mishin A.S., Sharonov G.V. et al. (2016). Local fitness landscape of the green fluorescent protein. Nature. 533, 397–401;
4. Флуоресцентные репортеры и их молекулярные репортажи;
5. Ген из медузы позволил прояснить механизмы белковой эволюции. (2016). Сайт ИБХ.