Машина творения: Новые организмы, редактирование генома и лабораторные гамбургеры - Эми Уэбб

* * *

Учитывая, насколько быстро Чжан и его команда секвенировали геном Sars-CoV-2, трудно представить, как происходило секвенирование ДНК по старой методике. До того как компьютеризованные и автоматизированные инструменты получили широкое распространение, ученым приходилось тщательно подготавливать ДНК, зачастую с использованием протоколов собственной разработки, которые создавались отдельными лабораториями. Простых в использовании наборов для очистки ДНК, которые сегодня применяют лаборатории, не существовало. Не было и секвенаторов, которые автоматизировали многие сложные лабораторные процессы. Исследователям приходилось вручную проводить реакции, изготавливать большие гелевые пластины и работать с ними, читать и вручную регистрировать данные. Утверждать что-либо относительно полученных последовательностей было практически невозможно, поскольку генетических баз данных и специализированного программного обеспечения для поиска информации, предназначенного для работы с геномом, также не существовало.

Со временем появились автоматизированные генетические анализаторы PRISM, которые выполняли самые сложные задачи для Вентера и Коллинза, когда они в 2003 г. соревновались в секвенировании генома человека. На расшифровку первого генома человека ушло 13 лет, а общая стоимость проекта «Геном человека», в которую также вошли существенные расходы, не связанные с секвенированием, составила 3,2 млрд долларов. Если бы в 2003 г. Вентер и Коллинз начали проект заново, используя все ставшие теперь доступными новые технологии, они завершили бы его менее чем за год, потратив всего 50 млн долларов. К 2007 г. один из стартапов создал еще более быструю систему, которая секвенировала ДНК Джеймса Уотсона за 1 млн долларов. Всего 10 лет спустя машины нового поколения научились считывать отдельные молекулы ДНК или РНК, что дало исследователям возможность изучать клетки по отдельности, выявляя включенные и выключенные гены. Британская компания Oxford Nanopore Technologies выпускает секвенирующую машину, равную по стоимости айфону и вдвое меньше его по размеру. Астронавт Кейт Рубинс использовала ее в 2016 г., впервые успешно секвенировав ДНК в условиях космоса. Секвенаторы становятся всё удобней – и всё способней{206}. Компания Roswell Biotechnologies, штаб-квартира которой расположена в Сан-Диего, разрабатывает технологии «молекулярно-электронного» секвенирования, посредством которых ферменты ДНК соединяются непосредственно с полупроводниковыми чипами. Такие чипы смогут регистрировать действия каждого отдельного фермента в электронном виде и таким образом эффективно следить, что с ними происходит. Есть надежда, что через пару лет портативное устройство сможет секвенировать полный геном в течение часа, при этом стоимость операции составит менее 100 долларов.

Темпы прогресса в секвенировании – от 3,2 млрд долларов и 13 лет до 100 долларов и 60 минут – не имеют аналогов в промышленности. Но речь только о чтении генома. Что касается действительно серьезных вещей, то мы в самом начале пути.

* * *

Клетки программировать сложнее, чем обычный компьютер, отчасти из-за отсутствия полного понимания клеточных процессов, а отчасти потому, что биология – это технология, основанная на воде. В этом ее отличие от технологий, основанных, например, на кремниевых чипах и электронике, где электроны летают по фиксированным траекториям, а точные высокоскоростные переключатели управляют потоком. Клетка – это кастрюля с супом из тысяч разнообразных молекул, которые постоянно взаимодействуют между собой. Все они движутся очень медленно по сравнению с шустрыми электронами. Клеточные процессы и код не абсолютно случайны, но вместе с тем и не являются линейными и логичными, поэтому предсказать поведение любой биологической системы сложно. Инструкции по эксплуатации к клеткам и их компонентам не прилагаются, технических стандартов и описаний, которые обычно помогают инженеру собрать устройство, тоже нет.

Традиционно молекулярно-биологические эксперименты проводились либо в живых организмах (in vivo), либо в пробирках (in vitro). Но поскольку в синтетической биологии применяется машинное обучение, то эксперименты можно моделировать на компьютере. Итак, добро пожаловать в эру виртуального моделирования экспериментов. Например, полипептидная цепь, содержащая более 100 аминокислот, считается белком. В этой крошечной цепочке больше возможных комбинаций, чем атомов в видимой части Вселенной. Но с помощью моделирования in silico[10] исследователи смогут проверить, как будут взаимодействовать разные генетические сочетания, научиться прогнозировать поведение клеток и проводить эксперименты, выясняя, что происходит с биологическими процессами после синтетического вмешательства.

Тем не менее проверка разработанных in silico решений такими аспектами будет ограничена. Ученым же необходимо также наблюдать за биологической активностью в реальном мире, а для этого нужно выращивать клетки и строить молекулы. Кроме того, им требуются все более быстрые способы синтеза ДНК. Как и в случае с первыми компьютерами, в роли первых синтезаторов ДНК выступали высококвалифицированные специалисты, способные выполнять сложные и повторяющиеся операции. Но ядовитые испарения в лабораториях и монотонность задач вызывали у химиков горячее желание автоматизировать эту часть работы.

Первый синтезатор ДНК появился в 1980 г., когда компания Vega Biotechnologies выпустила на рынок аппарат размером с микроволновку, который мог автоматизировать производство ДНК{207}. Стоил он 50 000 долларов (на момент написания нашей книги это около 160 000 долларов) и в день производил один фрагмент (олигонуклеотид), при условии что длина этого фрагмента составляла не более 15 оснований. С тех пор стоимость создания олигонуклеотидов значительно снизилась, и за один раз можно синтезировать миллионы фрагментов.

Современные прецизионные синтезаторы добавляют нужное основание ДНК в цепочку с точностью 99,5 %. Однако с увеличением количества циклов добавления повышается вероятность ошибок, что естественно, если учесть огромную массу задействованных оснований. Поэтому длина олигонулеотидов, которые могут быть получены путем химического синтеза, ограничивается несколькими сотнями оснований, при этом длина большинства составляет около 60 оснований. Для многих задач, например для исследования ПЦР (полимеразной цепной реакции), ставшего золотым стандартом диагностики COVID, с помощью которого выявляется специфичная для вируса РНК, этого размера достаточно. Но для того, чтобы записать фрагмент размером с ген или больше, необходимо собрать олигонуклеотиды в более протяженную цепочку. В природе синтез и сборка ДНК взаимосвязаны. В лабораторных условиях это пока отдельные процессы. А единственная ошибка в генетическом коде нарушит все, что происходит дальше по цепочке.

В сфере биоэкономики есть специальные фирмы, занимающиеся снижением этой неопределенности. К примеру, компания Twist Bioscience спроектировала систему, способную производить большие объемы последовательностей ДНК при низком уровне ошибок и чрезвычайно малых затратах. Технология основана на кремниевом чипе с крошечными вытравленными лунками. Лунки заполняются генетическим материалом, а затем ДНК собирается в точные последовательности. Если сравнивать с традиционными методами, используемыми в биологических лабораториях, то данная разработка в миллион раз сокращает потребность в дорогостоящих реагентах и при этом в 9 600 раз увеличивает количество синтезируемых генов{208}. Ученые могут отправить в Twist ДНК-проект и через несколько дней получить молекулы ДНК. Но не спешите радоваться: компания оказывает услуги не всем, а только проверенным авторизованным пользователям, то есть сотрудникам зарегистрированных научных лабораторий или сертифицированных компаний. И синтезировать что попало они тоже не будут. Каждую последовательность ДНК проверяют по базе данных потенциально опасных вариантов, например молекул вирусов или токсинов. Увы, не все компании, занимающиеся синтезом ДНК, выполняют такое тестирование – абсурд, однако по закону подобная проверка не является обязательным требованием. Подробнее об этом пойдет речь в следующей главе.

* * *

Обстановка, в которой происходит синтез ДНК, напоминает декорации к научно-фантастическим фильмам о далеком будущем: по полу в стерильных, ярко освещенных залах следуют по заданным траекториям огромные белые роботы-манипуляторы. Они пересекают помещение, подхватывая пластинки и чипы, усеянные крошечными лунками, в которые вводятся различные генетические материалы. Эти роботы дружно всасывают и дозируют жидкости, пока идет синтез и сборка молекул ДНК из байтов компьютерного кода и подготовка готовой продукции к отправке.

Строительство и оснащение современной биолаборатории – такой, как у Twist Bioscience, – стоит десятки миллионов долларов. Впрочем, у небольших компаний есть и другие варианты. Биологические фабрики – это объекты, на которых высокотехнологичные, производящие манипуляции с жидкостями роботы и вычислительные системы занимаются в стерильной среде генетическим проектированием живых организмов, притом что все действия и данные регистрируются компьютерами. Их создание и обслуживание обходится не дешевле, но они работают, так сказать, по найму. Это версия предприятия синтетической биологии, аналогичная кухням-призракам – тем, которые используют рестораны, работающие исключительно на доставку в больших городах. Поскольку ресурсы используются совместно, биологические фабрики могут проводить множество экспериментов в широких масштабах. Некоторые фабрики,