Системная иммунология: секреты Т-клеточного репертуара
Иммунология — одна из самых «прикладных» и «практичных» биологических дисциплин, и эпидемия COVID-19 позволила лишний раз в этом убедиться. Одновременно это, пожалуй, один из самых сложных разделов науки о живом. В реализации иммунного ответа задействованы десятки разных типов клеток; сотни белков-лигандов: цитокинов, хемокинов; тысячи генов. Приложение методов системной биологии к решению иммунологических задач породило самостоятельную дисциплину — системную иммунологию. В третьей статье цикла «Пятерка по системной биологии» мы увидим, как методы системной биологии помогают разобраться в фундаментальных и прикладных аспектах Т-клеточного ответа.
Ген Т-клеточного рецептора на ранних стадиях созревания Т-лимфоцитов подвергается множеству перестроек и многократно мутирует в той области, которая кодирует часть рецептора, отвечающую за распознавание антигена. В разных клетках-предшественниках этот процесс идет независимо. Так что в результате зрелые Т-лимфоциты несут миллионы вариантов TCR. При этом каждая клетка синтезирует только один определенный вариант рецептора. Миллионы TCR способны распознавать миллионы антигенов — эта способность делает адаптивный иммунный ответ столь точным или, как предпочитают говорить ученые, «специфичным»
Чем богаче этот репертуар, тем больше чужеродных молекул способна распознать и обезвредить иммунная система данного человека. Изучение разнообразия Т-клеток и их рецепторов — одно из важнейших направлений современной иммунологии и интереснейшая задача с точки зрения системно-биологических подходов. Вот поэтому стипендия, которую аффилированные лица компании «Филип Моррис Интернэшнл» (ФМИ) в России вручают на базе Сколковского института науки и технологий, поддержала уже три проекта в этой области.
«Довольно сложно, на мой взгляд, выделить системную иммунологию во что-то отдельное от “просто иммунологии”, — говорит Иван Звягин, с.н.с. отдела геномики адаптивного иммунитета ИБХ РАН. — Методы in silico в настоящее время используются при решении практически любой задачи в иммунологии, да и в других биологических науках. Но для их разработки и совершенствования требуются “мокрые” эксперименты, в результате которых, собственно, и появляются те данные, которые системные биологи позже используют для проверки качества предсказаний. Сложно выделить “вычислительные” методы в самостоятельную науку, на мой взгляд».
Джулия Хёнг, ученый исследовательского центра ФМИ в сфере системной токсикологии, отмечает, что ключевая задача биологии и иммунологии XXI века состоит в том, чтобы определить, на какие факторы следует воздействовать, чтобы перепрограммировать иммунную систему в нужном нам направлении и улучшить здоровье человека при различных воспалительных заболеваниях. Чтобы добиться этой цели, важно понимать сложные молекулярные взаимодействия, которые управляют развитием болезни. Системная иммунология позволяет измерять, как различные компоненты иммунной системы изменяются и взаимодействуют во времени и пространстве в ответ на изменение факторов внешней среды или генетические вариации, с целью точного определения ключевых компонентов (молекул, клеток, тканей) и взаимодействий, которые управляют иммунными реакциями. Вычислительный анализ тысяч молекулярных изменений одновременно должен обеспечить понимание иммунных изменений в пораженной ткани.
«Кроме того, современные проблемы диагностики и лечения заболеваний заключаются в отсутствии биомаркеров, которые можно было бы обнаружить в образцах, взятых неинвазивным путем (кровь, моча и т.д). Воспаленная ткань посылает сигналы в систему кровообращения, когда ситуация обостряется. Однако если бы болезнь можно было обнаружить на ранних стадиях, у нас было бы больше возможностей для вмешательства. В настоящее время неинвазивные (например, из крови, а не из биоптата тканей) биомаркеры, как правило, основаны на отдельных молекулах и плохо работают в ранней диагностике. Но можно надеяться, что вычислительные методы системной иммунологии, позволяющие анализировать тысячи молекул и их взаимодействий одновременно, позволят найти более эффективные решения для ранней диагностики многих заболеваний», — считает Джулия.