Обработка цифровых изображений

В настоящее время в биологии широко применяются методы исследования, выходными данными для которых являются цифровые изображения. Это, в первую очередь, микроскопия, но также и микро-эрей и сходные методики.

Так как объем этих данных стремительно увеличивается, встает проблема их автоматической обработки. В случае микрофотографии существуют следующие задачи, требующие автоматического решения: 1) отделение шумового сигнала от значимого; 2) определение структур, интересующих исследователя (выявление клеток и их частей, различение различных типов клеток и т.д.); 3) сопоставление интенсивности и расположения флуоресцентных сигналов между собой и с результатами светлопольной микроскопии (необходимо для внутриклеточной локализации молекул, несущих флуоресцентные метки, а также для предсказания межмолекулярных взаимодействий).

Применение ДНК-микрочипов позволяет изучать экспрессию генов на геномном уровне или сравнивать экспрессию при разных условиях или в разных типах клеток. ДНК-микрочип представляет собой небольшой твердый носитель с огромным количеством (десятки тысяч) ячеек, в которые нанесены фрагменты ДНК, соответствующие известным генам данного организма. Если на микрочип нанести кДНК, несущую флуоресцентную метку, она образует комлементарную пару с соответствующей ДНК на чипе, о чем будет свидетельствовать флуоресценция после отмывки чипа. После гибридизации ДНК чип сканируется лазером и получается цифровое изображение. В случаях, если сравниваются два типа клеток или одни и те же клетки, но при различных условиях, кДНК из одних клеток метится, например, зеленой флуоресцентной меткой, а из других – красной. Потом пробы смешиваются и наносятся на один микрочип. Поэтому при обработке полученного изображения необходимо не только найти те ячейки, в которых произошла гибридизация, но и оценить ее количественно, а также, во многих случаях сравнить интенсивность красного и зеленого сигналов.

Для решения всех этих задач на настоящий момент уже создано соответствующее ПО, позволяющее проводить анализ с использованием микрочипов в большом масштабе.

Системная биология

Системная биология – это новая биологическая дисциплина, развитие которой невозможно без тесного взаимодействия с БИ. Системная биология занимается количественным (а не качественным, как классическая молекулярная биология) описанием биологических систем с целью их последующего моделирования. Типичным вопросом СБ является, например, следующий: если концентрация ионов кальция в цитоплазме клетки увеличится в два раза, как изменятся основные параметры (концентрации различных веществ, транмембранный потенциал и т.д.) во всех компартментах клетки и как отреагирует клетка в целом? Другой пример: как количественно изменится сродство ДНК-связывающего белка к ДНК при изменении конкретной аминокислоты в его составе или одного нуклеотида в определенном участке ДНК, и как это скажется на концентрации продукта соответствующего гена? Разумеется, решение задач СБ невозможно без накопления экспериментальных количественных данных, но для их последующей обработки необходимо использование биоинформатических инструментов, особенно для моделирования биологических процессов. В этой связи стоит упомянуть японский проект e-cell (электронная клетка), в рамках которого коллектив биологов и программистов занимаются созданием программы для моделирования живой клетки. Уже сейчас имеется версия этой программы, позволяющая моделировать некоторые клеточные процессы. Предполагается, что в перспективе, когда данная модель достигнет достаточной степени точности, ее можно будет использовать для решения многих теоретических и практических задач, вплоть до проведения экспериментов in silico, поиска лекарств и проверки способов профилактики и лечения некоторых заболеваний.

Таким образом, наиболее перспективными сферами применения БИ являются следующие:

Моделирование структуры белков и предсказание их функций на основании нуклеотидной последовательности соответствующих генов в масштабах целых геномов. В перспективе такой подход позволит характеризовать свойства организмом, зная только последовательность их геномов. Учитывая, что секвенирование геном становится все более и более дешевым, такой подход позволит значительно расширить спектр видов живых организмов, охарактеризованных на молекулярном уровне.

Поиск и характеристика регуляторных элементов в ДНК. Известно, что человек и мышь очень мало отличаются между собой по набору генов и их нуклеотидной последовательности. Большинство различий между этими двумя видами обусловлены именно особенностями регуляции работы генов. Поэтому, если появятся биоинформатические инструменты, позволяющие с высокой степенью надежности находить регуляторные элементы в геноме и определять, как, при каких условиях и на какие гены они влияют, это позволит сделать существенный шаг в развитии биологии.

Успехи в предыдущих двух пунктах могут быть применены в изучении эволюции и систематики живой природы. Сравнивая геномы разных организмов, при условии, что мы знаем, как каждое из найденных отличий сказывается на функции белка и его концентрации клетке, мы сможем не только построить наиболее точную систему живых организмов, но и глубже понять механизмы биологической эволюции.

Наиболее амбициозной задачей является моделирование биологических систем различного уровня, начиная с клетки и субклеточных систем и заканчивая биосферой в целом. Успехи в этом направлении позволят проводить многие виды биологических экспериментов на таких моделях, а не на реальных биологических объектов. Это, в первую очередь, касается тестирования различных лекарственных и других препаратов, что в настоящее время связано с большими материальными и временными затратами, а также с этическими проблемами.