Ученые разработали новый инструмент для визуализации "общения" клеток друг с другом
Подобно тому как люди обмениваются информацией при личном общении, по телефону или через сообщения, клетки организма также постоянно взаимодействуют друг с другом. Однако если человеческие разговоры можно отследить, то выяснить, какие именно клетки обмениваются сигналами и каким образом, долгое время было крайне сложно. Исследователи из Университета Мичигана представили новый метод анализа межклеточной коммуникации, основанный на пространственной транскриптомике – технологии, позволяющей определить, где именно в тканях активны те или иные гены. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Genetics.
Команда использовала в качестве модели эмбриональное развитие мышей – период, когда клетки активно обмениваются сигналами, определяя свою дальнейшую специализацию и координируя формирование тканей и органов. Новый подход стал значительным шагом вперед по сравнению с предыдущими методами, которые позволяли изучать взаимодействия лишь между группами клеток или фиксировали их в отдельные моменты времени. Разработанная система получила название CytoSignal. Она позволяет отслеживать сигнальные взаимодействия между клетками на протяжении времени и с высокой точностью определять механизмы передачи информации. Особое внимание уделяется лиганд-рецепторным взаимодействиям – процессу, при котором молекула-лиганд связывается с рецептором на поверхности клетки, подобно ключу, подходящему к замку.
Кроме того, технология способна различать два основных способа клеточной коммуникации: контактный, требующий непосредственного соприкосновения клеток, и дистанционный, при котором сигнальные белки распространяются между клетками через окружающую среду. Для проверки метода ученые исследовали ткани эмбрионов мышей. CytoSignal предсказал конкретные участки, где должны происходить взаимодействия между белками-лигандами и рецепторами. Затем исследователи использовали специальные антитела, позволяющие визуализировать реальные места связывания молекул, и подтвердили высокую точность своих прогнозов.
Авторы считают, что новый инструмент может значительно расширить возможности изучения заболеваний. С его помощью можно сравнивать здоровые и пораженные ткани, выявляя нарушения в сигнальных путях между клетками. Это особенно важно, поскольку многие современные лекарства воздействуют именно на клеточные рецепторы.
