РНК из единственной клетки в натуральной среде | Наука 21 век

Наука 21 век » РНК из единственной клетки в натуральной среде





РНК из единственной клетки в натуральной среде

Январь 14th, 2014

РНК из единственной клетки в натуральной средеВпервые в истории исследователи смогли извлечь всю РНК из одной-единственной живой клетки, которая находилась в естественной микросреде, уютно устроившись рядом с другими клетками. Новый методпредоставляет уникальные возможности для изучения функций клеток и может быть использован при изучении воздействий лекарств на человека. Исследователи, которые создали данный метод, показали, что нейрон, взаимодействующий со своими соседями, имеет совершенно другой набор генов, чем нейрон, полученный при культивировании клеток (общераспространенный способ изучения клеток мозга). На самом деле, в отдельных культивированных нейронах было активно намного больше генов в сравнении с нейронами, растущими в естественной среде.

По словам Джеймса Эбервайна (James Eberwine), биохимика из Университета Пенсильвании, анализ одиночной клетки позволяет получить гораздо больше информации о здоровых и поврежденных клетках. К примеру, при изучении болезни Альцгеймера этот новый метод может использоваться для изучения отдельных клеток, которые граничат с амилоидными бляшками, ассоциируемыми с заболеванием. «Можно определить, оказывают ли бляшки прямое воздействие на эти клетки», - говорит Ебервайн.РНК из единственной клетки в натуральной среде

Для ответа на простые вопросы о функционировании мозга можно изучить, как стимулирование одного нейрона влияет на экспрессию генов в другом нейроне, с которым посредством синапса связан первый. По словам Эбервайна, в прошлом на данный вопрос практически нельзя было ответить. Он и его коллеги доказали, что их новый РНК-анализ единственной клетки позволяет обнаруживать РНК в рамках одного нейрона, при этом нейрон по-прежнему контактирует посредством синапса с соседними клетками.

Команда исследователей использовала этот новый метод для получения РНК из отдельных нейронов мозга мыши, а также от пациентов, которые недавно пережили операцию на головном мозге. Результаты исследования были опубликованы в воскресенье в журнале Nature Medicine.

Обычно провести изучение молекулярного состава одной клетки непросто. Большинство лабораторных тестов требуют намного больше исходного материала, чем содержится в одной клетке. Несмотря на то, что изучение большого количества клеток одновременно позволяет провести множество экспериментов, результаты таких исследований часто оказываются неточными, поскольку исследователи учитывают некое общее состояние того, что происходит в каждой клетке. Даже клетки, взятые из одной части органа, такого как сердце, печень или мозг, могут иметь отличия на молекулярном уровне, а также различный состав активных генов, которые могут проявляться как белки и другие биомолекулы.

Это положение важно для медицины. Возьмем, к примеру, опухоль. Две разные клетки опухоли могут иметь различные мутации ДНК и другие клеточные изменения, которые влияют на их работу. Таким образом, когда исследователи из больничной лаборатории патологической анатомии изучают опухоль пациента в целях определения того, если ли в ней конкретная мутация, которую можно лечить при помощи конкретного лекарства, они в действительности не знают, будет ли предложенное лекарство лечить все или хотя бы часть клеток опухоли.
Анализ единственной клетки также может использоваться для разработки неинвазивных способов обнаружения рака, а также для определения генома яйцеклетки матери до экстракорпорального оплодотворения.

Новый метод, направленный на обнаружение РНК, начинается с создания специальной молекулы или «метки», которая может проникнуть в клетку, не разрушая мембрану. Метки проникают во множество клеток, но не прикрепляются к РНК до тех пор, пока не активированы с помощью света. Исследователи могут использовать луч лазера для активации метки в отдельных клетках. В развитие молекулярного биологии осталось сделать всего несколько шагов, и исследователи смогут получать набор РНК из единственной клетки. 

По материалам MIT Technology Review.

Иван Штепа nauka21vek.ru