Računalo i proteinski otisci tumora

Računalo i proteinski otisci tumora

Budući da proteini igraju središnju ulogu u životu organizma, proteomika je ključna u otkrivanju pojedinih proteina kao biomarkera, dijagnostičkih alata koji bi na lak i učinkovit način ukazivali na bolesti, npr. tumorske, autoimune ili infektivne, u ranoj fazi nastanka

Proteomika je interdisciplinarna znanost koja spaja biologiju s kemijom i računarstvom, a bavi se izučavanjem proteina na velikoj skali, pogotovo njihove strukture i funkcije.

Proteini su ključni dijelovi živih organizama, jer ti molekularni strojevi čine glavne sastavnice metaboličkih putova u stanicama. Odgovorni su, primjerice, za unos hranjivih tvari u stanicu te izbacivanje otpadnih tvari iz nje, razgradnju otrova, proizvodnju energije i transport materijala unutar stanice, pokretanje stanice (npr. kontrakcije mišića) ili prijenos impulsa (npr. u živcima).

Proteom organizma skup je proteina koji organizam proizvodi tijekom života, proteomika ga izučava. To nije laka zadaća jer se proteom razlikuje od stanice do stanice i neprekidno mijenja kroz interakcije s genomom i okolišem. Pretpostavlja se da se ljudski proteom sastoji od više od 500.000 vrsta proteina.

Unutar jednog organizma, proizvodnja proteina (ekspresija) radikalno je različita u svakom njegovu dijelu, različitim životnim stadijima i okolišnim uvjetima. Također, već proizvedeni proteini modificiraju se (npr. dodavanjem šećera ili fosfata), čime se uključuju, isključuju ili im se mijenja uloga u stanici.

Budući da proteini igraju središnju ulogu u životu organizma, proteomika je ključna u otkrivanju pojedinih proteina kao biomarkera, dijagnostičkih alata koji bi na lak i učinkovit način ukazivali na bolesti, npr. tumorske, autoimune ili infektivne, u ranoj fazi nastanka.

Žive stanice u bilo kojem trenutku tipično sadrže tisuće različitih vrsta proteina, zato je prvi i osnovni korak u izučavanju proteina razdvajanje tih iznimno složenih smjesa na njihove komponente.

U tu svrhu često se primjenjuje jednodimenzijska elektroforeza (engl. kratica 1D SDS-PAGE), postupak u kojem se proteini nanose na inertni nosač (gel) te izlože električnom polju koje ih pomiče, s time da manji proteini putuju brže. Nakon toga postupka, proteini se oboje te se može odrediti koliko u tom uzorku ima proteina pojedine mase.

Ta metoda primjenjuje se već nekoliko desetljeća, no u posljednjih desetak godina u znanstvenoj zajednici praktično ju je zamijenila tzv. dvodimenzionalna elektroforeza, koja nudi veće razlučivanje – može rastaviti složenije smjese – no zahtijeva mnogo više ljudskog rada i ima relativno nisku reproducibilnost.

Metode strojnog učenja, nastale unutar istraživanja umjetne inteligencije u računalnoj znanosti, omogućuju prepoznavanje vrlo složenih uzoraka (engl. patterns) u podacima. Moderni algoritmi, poput npr. metode potpornih vektora (engl. support vector machine, SVMs) primijenjene u ovom radu, prilično su otporni na šum u podacima, neizbježnu posljedicu bilo kojeg eksperimentalnog mjerenja.

Također su prilagođene za baratanje velikim količinama podataka – štoviše, mnoštvo mjerenja povećava im mogućnost razlučivanja pouzdano opaženih i bitnih uzoraka u podacima, od onih nepouzdanih, ili nebitnih za konkretni znanstveni problem.

Zbog tog svojstva, strojno učenje idealna je nadopuna za 1D elektroforezu proteina, metodu koju se zbog niske cijene i lakoće korištenja može mnogo puta ponoviti. Inteligentnom obradom tako dobivene velike količine podataka umnogome se dobiva na korisnosti proteinskih otisaka dobivenih 1D elektroforezom.

Institut Ruđer Bošković, kao i Prirodoslovno-matematički fakultet u Zagrebu, posebne su ustanove utoliko što pod istim krovom sjedinjuju različite znanosti, time stvarajući velik potencijal za suradnju istraživača različitih disciplina.

Tako smo i mi s Ruđerova Zavoda za elektroniku – Fran Supek i mentor dr. Tomislav Šmuc, te PMF-ova Biološkog odsjeka – Petra Peharec i mentorica prof. Marijana Krsnik-Rasol, objedinili svoje ekspertize iz područja eksperimentalne biologije i računalnih metoda inteligentne obrade podataka.

Time smo omogućili da se uz pomoć brze i jeftine laboratorijske metode (1D elektroforeze) dobiju kvalitetni proteinski otisci kojima se mogu razlikovati različita stanja u kojima se tkivo nalazi te odrediti proteini karakteristični za svako stanje. Istraživanje smo radili na uzorcima biljčica hrena i biljnih tumora hrena, ali lako je zamisliva primjena istih principa na medicinske probleme u dijagnostici, npr. tumora ili infektivnih bolesti.

Naši rezultati bit će objavljeni u siječnju 2008. u eminentnom svjetskom časopisu za područje proteomike, »Proteomics«, koji pripada u gornjih 6 posto ukupne svjetske znanstvene produkcije (prema bazi ). Ujedno, u popularnom predavanju koje je održano 19. prosinca 2007. u sklopu Salona Matice hrvatske svoje smo rezultate premijerno predstavili i široj hrvatskoj javnosti.

Fran Supek

Fran Supek (1981) završio je studij molekularne biologije na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Zagrebu te tamo pohađa poslijediplomski doktorski studij stanične i molekularne biologije. Zaposlen je na Zavodu za elektroniku pri Institutu Ruđer Bošković. Njegov su znanstveni interes primjene metoda strojnog učenja na razna područja bioznanosti, uključujući genomiku, proteomiku i otkrivanje lijekova.