«Молекулярное кино», запечатлевшее сборку рибосом, показывает, как клетки создают фабрики жизни, производящие белки

от

Рибосомы — это фабрики по производству белков в клетке, которые считывают генетический код и собирают белки, необходимые каждому организму для жизни. Однако до недавнего времени было известно очень мало о том, как сами рибосомы были сформированы.

Теперь учёные запечатлели ключевой этап этого процесса в движении. Результаты, [опубликованные](https://www.nature.com/articles/s41586-025-09688-3) в журнале Nature, объединяют искусственный интеллект, [криоэлектронную микроскопию](https://phys.org/tags/cryo-electron+microscopy/) и генетику, чтобы подробно показать, как клетки координируют, регулируют и защищают создание малой субъединицы рибосомы — машины, центральной для формирования каждого белка.

«Наконец-то у нас есть молекулярное кино формирования рибосом — мы достигли стадии, когда можем видеть, как всё соединяется», — говорит Себастьян Клинг, руководитель Лаборатории химии белков и нуклеиновых кислот.

«Вместо того чтобы полагаться на несколько снимков разных стадий формирования рибосом, это кино позволяет нам на каждом шаге увидеть, как всё меняется и что влияет на эти изменения», — добавляет Ольга Бузовецкая, научный сотрудник лаборатории Клингера. «Эта работа приближает нас к раскрытию общего механизма того, как собираются эти фундаментальные фабрики белков».

Более десяти лет Клинг пытался ответить на один из самых фундаментальных вопросов в [молекулярной биологии](https://phys.org/tags/molecular+biology/): как клетки строят рибосомы. Рибосомы настолько важны для жизни, что каждая клетка тратит много энергии на их создание, однако процесс сборки их тысяч молекулярных частей долгое время был слишком сложным и мимолётным, чтобы запечатлеть его в действии.

В недавней работе лаборатория Клингера помогла объяснить, как этот процесс организован в ядрышке — фабрике рибосом клетки, показав, что отличительная многослойная архитектура ядрышка возникает из-за того, как РНК обрабатывается и складывается во время формирования рибосом.

«Мы пытались выяснить, как работает ядрышко», — объясняет Клинг. «И мы смогли показать, что это не вуду или магия — существуют определённые взаимодействия белок-белок и белок-РНК, которые определяют форму и функции органелл».

Но для всего этого прогресса один фрагмент всё ещё отсутствовал — способ выйти за рамки статических снимков формирования рибосом и запечатлеть непрерывную последовательность молекулярных событий, которые превращают незрелую рибосомальную частицу в готовую субъединицу, готовую к действию.

Клинг и его коллеги знали, что предшественник малой субъединицы рибосомы (SSU) должен пройти сложную серию этапов ремоделирования и контроля качества, прежде чем превратиться в рибосомальную субъединицу, ответственную за декодирование генов и, в конечном итоге, за производство белков. Но механизмы, управляющие этими переходами, были неуловимы.

Чтобы преодолеть этот пробел, команда Клингера объединила искусственный интеллект, структурную биологию и генетику в подходе, который начался с вычислений, а не с экспериментов. Используя AlphaFold — мощную программу искусственного интеллекта, которая предсказывает трёхмерные формы белков и их взаимодействия, — они смоделировали более 3500 возможных взаимодействий между молекулами, которые строят рибосому. Эти прогнозы послужили дорожной картой, помогая исследователям определить, какие взаимодействия проверять в лаборатории, и разработать эксперименты, которые бы запечатлели процесс в действии.

Под руководством этих идей искусственного интеллекта команда затем сконструировала дрожжевые клетки так, чтобы ключевые белки-сборщики могли быть помечены и отслежены. Используя криоэлектронную микроскопию, они собрали более 200 000 снимков и реконструировали шестнадцать различных трёхмерных структур, показывающих каждый шаг сборки малой рибосомальной субъединицы.

«Это одна из наших первых работ с настоящей основой искусственного интеллекта», — говорит Клинг. «Вместо того чтобы заниматься генетикой и биохимией для решения структур, мы по существу начали с ИИ и использовали его структурные прогнозы для разработки генетических и биохимических экспериментов. Таким образом, ИИ помог ускорить первоначальное открытие и позволил сформулировать проверяемые гипотезы».

Результатом стало почти непрерывное «молекулярное кино» о том, как формируется эта важная машина. На шестнадцати этапах исследователи наблюдали, как фермент Mtr4 действовал как молекулярный мотор, расщепляя участок РНК, чтобы продвинуть процесс вперёд. Этот необратимый шаг запустил цепную реакцию перегруппировок и высвобождения белков, которая поддерживала движение сборки в одном направлении.

Исследование также показало сложную систему встроенных защитных механизмов. РНК-экзосома остаётся привязанной к растущей рибосомальной субъединице на протяжении всей сборки, внимательно следя за её ходом. По мере завершения строительства эти соединения постепенно высвобождаются, и экзосома переходит в режим контроля качества, проверяя каждую готовую частицу, чтобы убедиться, что только полностью функциональные рибосомы переходят к следующему этапу.

«Мы зашли так далеко», — размышляет Клинг. «В 2013 году у нас был только список имён важных факторов, участвующих в формировании рибосом. Это привело к хронологии, которая объясняла порядок появления этих факторов, и это привело к структурам с низким разрешением. Затем появились структуры с высоким разрешением, затем грубые ансамбли состояний — теперь это непрерывное кино».

Результаты знаменуют собой как научный, так и технологический рубеж. «Мы больше не смотрим на снимки начала, середины и конца формирования рибосом», — говорит Бузовецкая. «Вместо этого мы можем понять, как РНК и белки опосредуют взаимодействия и общаются друг с другом на протяжении всего процесса биогенеза рибосом».

Исследование также демонстрирует силу структурной биологии, управляемой искусственным интеллектом, и переопределяет способы изучения сложных молекулярных систем. Сочетая искусственный интеллект, визуализацию с высоким разрешением и генетику, команда Клингера создала новую модель для открытий — способную отслеживать молекулярное движение в реальном времени.

В дальнейшем лаборатория планирует использовать свою модель, управляемую искусственным интеллектом, чтобы распространить эту работу на ещё более ранние стадии сборки рибосом и на системы контроля качества, которые предотвращают ошибки в формировании рибосом.

«С инструментами, которые у нас теперь есть, мы можем достичь такого разрешения, которое нам нужно, чтобы лучше понять эти процессы», — говорит Бузовецкая.

Наконец, работа предлагает заглянуть в фундаментальный момент в биологии — когда молекулярные компоненты собираются вместе, чтобы создать нечто, что может поддерживать жизнь. Каждый живой организм, от бактерий до людей, зависит от рибосом, производящих белки, которые стимулируют рост, ремонт и выживание.

Раскрывая этот процесс в беспрецедентных деталях, исследование приближает учёных к пониманию того, как химия жизни становится её механизмом. Исследователи не только раскрывают, как строится одна важная машина, но и намечают путь к визуализации внутренней работы жизни по мере её развития — по одному молекулярному кадру за раз.

«Формирование рибосом из неживой материи, вероятно, является наиболее близким к происхождению жизни, о котором мы знаем», — говорит Клинг. «Рибосомы не совсем живы, но когда мы изучаем их биогенез, мы получаем представление о том, в какой момент нечто неживое начинает чувствовать себя живым».

Предоставлено [Rockefeller University](https://phys.org/partners/rockefeller-university/)

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте