«МОДЕЛИРОВАНИЕ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ЭВОЛЮЦИИ»

Из доклада члена-корреспондента РАН Н.Колчанова.

Чл.-корр. РАН Николай Колчанов (Институт цитологии и генетики СО РАН) рассмотрел проблемы моделирования биологической эволюции, связанные с регуляторными генетическими системами и кодированием сложности биологической организации.

Согласно современным представлениям, жизнь на Земле возникла примерно 3,5 млрд. лет назад после предбиологической эволюции в форме прогенот, простейших одноклеточных бактериоподобных структур. Около 2 млрд. лет назад на эволюционном древе появились три ветви: безъядерных эубактерий и архибактерий, и эукариот, клетки которых имеют ядро. Эубактерии и архибактерии в дальнейшем совершенствовались только на метаболическом уровне, в то время как эукариоты развивались на уровне морфологическом и физиологическом. В дальнейшем мы можем отметить еще несколько критических этапов в эволюции, в частности, возникновение растительных царств, животных и, как венец эволюции, появление человека со сложной физиологией и интеллектом. Проблема состоит в том, чтобы понять, каким образом в линии эукариот нарастала сложность, как и где эта сложность кодировалась, каковы механизмы, приведшие от простейших систем к очень сложным организмам.

Многие надеялись, что на этот вопрос позволит ответить массовое секвенирование геномов, поскольку именно в геномах зафиксированы фенотипические характеристики организмов. Однако, результаты были не просто обескураживающими, но шокирующими. Оказалось, что сложно организованный организм — плодовая мушка дрозофила — обладает набором примерно из 13 тысяч генов, а несравненно более простой червь Celagans имеет 19 тыс., человек — около 35 тыс. генов, а примитивная рыба фугу — от 30 до 40 тысяч. Выясняется, что морфологическая и физиологическая сложность организмов никоим образом не зависит от количества генов.

Вопрос еще более обостряется при сравнении организмов, эволюционное родство которых надежно реконструировано с помощью методов молекулярной филогении. Различия в морфологии и среде обитания этих существ могут быть колоссальными. Типичный пример — афротерии, т.е. животные, чья эволюция происходила преимущественно в Африке. Прыгунчик имеет вес всего в несколько граммов, а его близкий в эволюционных масштабах родственник слон — около двух тонн. Ламантин живет в воде, а его родич — трубкозуб с огромной скоростью роет норы под землей. Общих эволюционных предков имеют такие разные, казалось бы, отряды млекопитающих, как парнокопытные и китообразные. (Интересно, что эти данные первоначально были получены молекулярными методами, а потом подтверждены палеонтологически). Каким образом биологической организации удается накопить столь внушительные различия за короткие по эволюционной мерке промежутки времени?

По-видимому, дело заключается в эволюции регуляторных генетических систем. Прогрессивную эволюцию можно определить как эволюцию регуляторных механизмов, способов записи и кодирования генетической информации.

Основные факторы и механизмы эволюции — это наследственность (в настоящее время преимущественно в форме ДНК), изменчивость (одиночные и множественные нуклеотидные замены, рекомбинации, геномные мутации, транспозиции мобильных элементов, горизонтальный перенос генетической информации из генома в геном) и отбор. Последний, в свою очередь, бывает трех видов: движущим, стабилизирующим и дестабилизирующим. Отбор обеспечивает дифференциацию организмов по их выживаемости и количеству потомков, которых они оставляют.

Существуют два типа регуляторных мутаций. Мутации первого типа затрагивают регуляторные районы генов, меняя структуру ДНК. Мутации второго типа касаются структуры регуляторных белков, воздействуют на тонкие химические соответствия между регуляторным белком и молекулой ДНК.

В настоящее время можно утверждать, что кодирование генетической информации носит блочный характер. Регуляторный район гена имеет сайты связывания соответствующих белков. В результате взаимодействия сайтов с белками формируется сложный транскрипционный комплекс, от которого зависит, каким способом, в какой ткани, в ответ на какой вызов будет работать ген. Емкость такого способа кодирования генетической информации исчисляется как 2 в n-ной степени, где n — количество сайтов. В качестве реального примера можно взять один из генов крысы, регуляторный район которого имеет 40 сайтов. Это значит, что емкость этого района составляет примерно 10 в 12 степени, т.е. немногим меньше, чем количество клеток в организме. Таким образом, комбинаторное кодирование регуляторных районов является эволюционным приобретением широкого профиля с колоссальной информационной мощностью.

Известно, что регуляторные белки, контролирующие транскрипцию, эволюционируют с огромной скоростью, гораздо быстрее, чем все прочие. Сходство между этими белками в разных организмах минимально. Это позволяет получать очень сильно отличающиеся фенотипические варианты за короткие промежутки времени. Наглядный пример — история происхождения «царицы полей» — кукурузы. Установлено, что маис был выведен из предковой формы теосинта в результате интенсивной селекции около 7 тыс. лет назад. Некоторые факты наводят на мысль, что безымянных селекционеров эпохи неолита можно даже именовать генетиками. Результатом упорного труда, занявшего, по-видимому, несколько сотен лет, явился початок, который по праву считается главным достоянием этого растения. Произошедшая метаморфоза стала возможной за счет того, что в регуляторном районе гена были накоплены уникальные мутации, которые, объединившись, позволили гену tb1 (teosinte-branched-1) контролировать рост кукурузы. Имевшееся генетическое разнообразие было сконцентрировано в одном промоторе за весьма короткий промежуток времени.

Любой фенотипический признак — результат работы определенной генной сети, т.е. группы координированно функционирующих генов. Генные сети подразделяются на четыре класса: гомеостаза, циклических процессов, стрессового ответа и морфогенеза. Можно сказать, что генные сети являются молекулярными генетическими автоматами, формирующими фенотипические признаки организма. Результат определяется характером преобладающих в каждом конкретном случае обратных связей. Например, в генной сети гомеостаза работают преимущественно отрицательные обратные связи. Циклические процессы отличаются балансом положительных и отрицательных, а вот стрессовый ответ и дифференцировка клеток организма в очень сильной степени контролируется положительными обратными связями. Существенно, что в каждой из этих генных сетей имеется центральный регулятор, который активирует и контролирует одновременно транскрипцию нескольких десятков генов, собранных в своеобразные кассеты — классический блочно-модульный принцип организации. Понятно, что мутации, организованные таким центральным регулятором, носят системный характер, поскольку они нарушают или изменяют, улучшают или ухудшают работу огромных групп генов.

Яркий пример подобного рода системной мутации на генной сети — судьба цветка Arabidopsis thaliana. Развитие каждого из органов цветка (пестика, тычинок, лепестков, чашелистика) контролирует определенный фрагмент молекулярного генетического автомата — генной сети. Этот автомат можно перепрограммировать искусственно, с помощью трансгенеза — перенести в него ген, кодирующий нужный нам признак. В результате получаются растения, отличающиеся друг от друга настолько, насколько могут отличаться разные виды. Таким образом, перепрограммирование клеточного автомата на высоком иерархическом уровне может приводить к принципиальным изменениям фенотипа. Этим сейчас пользуются генетики для создания трансгенных растений. Все регуляторные белки, управляющие молекулярным генным автоматом, возникли из некой предковой формы около 500 млн. лет назад, и перепрограммирование этого автомата осуществлялось в природе в ходе эволюции путем возникновения все новых и новых форм названных белков.

Пример макросистемных мутаций, работающих по принципу положительной обратной связи — генная сеть апоптоза, которая запускает самоубийство клетки за счет взаимодействия Fas-лиганда с рецептором. Масса погибшей клетки на 10 порядков превышает массу лиганда! Это классический пример усиления сигнала в системе с положительной обратной связью. Он дает системе огромную эффективность. Не надо громоздить гигантский аппарат, который должен обеспечить высокую концентрацию белков, разрушаюших клетку — достаточно создать в ходе эволюции тонкую изящную конструкцию, включающуюся время от времени, когда требуется избавиться от ненужных клеток. Мутации в генных сетях с положительной обратной связью, с одной стороны, особенно опасны для нормы, поскольку могут исказить функционирование сети и привести к качественному изменению признака. С другой стороны, они могут быть полезны в ходе эволюции, особенно если эти генные сети вовлечены в процесс онтогенеза. Именно регуляторные контуры с каскадом положительных обратных связей могут считаться наиболее вероятным двигателем процессов видообразования.

Еще один тип макросистемных мутаций связан с существованием так называемых генных сетей-интеграторов, координирующих целые ансамбли подчиненных им сетей. В качестве примера можно привести сеть, контролирующую уровень свободных радикалов в противовоспалительном ответе. Она запускается определенными факторами и одновременно активирует кассету из шести других генных сетей, куда входят антиоксидантный ответ, остановка клеточного цикла, апоптоз, антивоспалительная сеть, метаболизм железа и ответ теплового шока. Ясно, что мутация в сети-интеграторе тоже может приводить к макросистемным изменениям.

В каждой генной сети имеются исполнительная и регуляторная компонента. Глубокие размышления вызывает информация о соотношении метаболических и регуляторных компонент цикла трикарбоновых кислот кишечной палочки. В данном случае исполнительная компонента, которая обеспечивает весь метаболизм в этом цикле, включает 139 процессов, а регуляторная — 1882 процесса. На одну метаболическую компоненту приходится более десятка регуляторных! Это наглядная иллюстрация того, что происходит в ходе длительной эволюции. Бактерии совершенствовались в течение 3 млрд. лет. Исполнительная компонента консервативна у всех бактерий. Она консервативна даже у высших организмов. Вся специфика, все эволюционные инновации сосредоточены именно в регуляторной компоненте, которая «навешивается» на очень консервативный и стандартный метаболический блок.

Как же возникают и усложняются регуляторные контуры в ходе эволюции? Кратко этот механизм можно описать следующим образом. Рассмотрим систему с отрицательной обратной связью, контролирующую величину определенного параметра Х (допустим, концентрацию белка). В данном случае регулирующим воздействием является скорость биосинтеза — если в результате какого-либо внешнего воздействия или мутации концентрация белка отклоняется от нормы, status quo будет восстанавливаться за счет изменения скорости его наработки. Если отрицательная обратная связь отсутствует, все мутации, возникающие в генотипе, проявляются на уровне фенотипа. Но чем отрицательная обратная связь сильнее, тем крепче «зажата» популяционная изменчивость. Этот процесс называется нейтрализацией мутационной изменчивости под действием отрицательной обратной связи.

В режиме стабилизирующего отбора, преобладающего при сохранении постоянной среды, абсолютное преимущество имеют особи с отрицательной обратной связью, поскольку у них минимизируется проявление любых мутаций, а приспособленность к существующей среде выше, чем у организмов с ослабленной или отсутствующей отрицательной обратной связью. Если же мы рассмотрим движущий отбор, который работает в условиях выраженного однонаправленного изменения среды, то здесь преимущество будут иметь особи без отрицательной обратной связи — у них сильнее всего вскрывается генетическая изменчивость, поэтому именно они имеют шанс выжить «в эпоху перемен». Таким образом, имеет место чередование стабилизирующего и дестабилизирующего отборов. В первом случае происходит формирование регуляторных контуров, во втором — их разрушение и вскрытие изменчивости, накопленной в условиях спокойной эволюции.

Суммируем некоторые выводы. Прогрессивная эволюция — это эволюция регуляторных генетических систем организмов. В основе кодирования генетической сложности лежит комбинаторный принцип, позволяющий очень экономно записывать в геномах огромное количество информации о генетических программах, выполняемых генными сетями. Комбинаторный принцип, буквально пронизывающий кодирование генетических программ функционирования высших эукариот, способен обеспечивать в ходе эволюции быстрое, скачкообразное появление новых морфотипов за счет переключения уже существующих программ онтогенеза.

стр. 4-5