биомолекула.ру. Взгляд изнутри.
 

Логин:
Пароль:





Код жизни: прочесть не значит понять

[2 декабря, 2010 г.]

Последний год жизни авторы этой статьи посвятили созданию инфраструктуры по получению, хранению и анализу кода жизни — генетической информации, которая записана в молекуле ДНК. Что такое ДНК с точки зрения математика, каковы основные принципы построения компьютерной архитектуры для анализа огромных массивов генетической информации и что ждать в будущем от тотальной прозрачности и доступности теперь уже и нашего индивидуального кода жизни, — обо всём этом расскажет предлагаемая вашему вниманию статья.

Словарик

Геном (точнее, ядерный геном) — совокупность всех молекул ДНК ядра клетки (каждая из отдельных молекул ДНК, взаимодействуя с комплексом белков, образует хромосому).

Секвенирование — определение первичной структуры (последовательности) биополимера. Применительно к ДНК (или РНК), «отсеквенировать» означает «прочесть» молекулу, то есть — установить последовательность образующих её нуклеотидных оснований.

«Золотой стандарт» (эталон, референс) генома — последовательность ДНК в цифровом виде, составленная учеными как общий репрезентативный пример генетического кода того или иного вида. В случае человеческого генома, это последняя версия сборки GRChg37 (Genome Reference Consortium human genome 37), которая представляет собой гаплоидный геном с перемежающимися локусами (т. е. изначально сведенные в одну последовательность аллельные варианты могли располагаться на разных хромосомах). Суммарная длина расшифрованного генома составляет 3 181 354 029 пар оснований, в составе 329 скаффолдов. В данной сборке имеется 357 пропусков (gaps) с неизвестной последовательностью. Референсные геномы человека и мыши поддерживаются и совершенствуются Консорциумом Референсного Генома (Genome Reference Consortium, GRC) — группой менее чем 20 ученых из различных геномных научно-исследовательских институтов, включая European Bioinformatics Institute, National Center for Biotechnology Information, Sanger Institute и Washington University in St. Louis.

Однонуклеотидный полиморфизм, «снип» (SNP, ОНП) — в узком смысле, это однонуклеотидное отличие в последовательности геномной ДНК, встречающееся в исследуемой популяции с частотой более 1%. ОНП изучают потому, что они зачастую связаны с наследуемым фенотипом (в том числе, наследственными заболеваниями).

Genome-wide association study (GWAS) — исследование связи генотипа с различными фенотипическими признаками в масштабе всего генома (прежде всего, наследственными заболеваниями). GWAS выявляет отдельные вариации в ДНК, обусловливающие те или иные заболевания или эффект лекарственных препаратов. Причины практически всех болезней имеют наследственную компоненту, передающуюся от родителя ребенку посредством 3 млрд. пар нуклеотидных остатков, составляющих человеческий геном. Расширение знаний об этих наследственных составляющих должно ускорить разработку новых терапевтических стратегий. Определение генетических факторов, влияющих на здоровье, развитие болезней и ответ на лечение, является ключевым для развития медицины нового поколения, которая будет направленно бороться с патологией при минимальном риске для больного. В исследованиях связей генотипа с различными заболеваниями в масштабе генома ученые сравнивают геномы людей, подверженных болезни (cases), с геномами здоровых людей (controls). Такое сравнение позволяет выявить отличия больных и здоровых на генетическом уровне, даже если эти отличия минимальны.

Секвенаторы «нового поколения» — высокопроизводительные секвенаторы ДНК, не использующие метод терминации цепи Сэнгера и капиллярный электрофорез. Принципы работы приборов различаются от производителя к производителю. Производительность таких секвенаторов на несколько порядков превосходит производительность самых мощных капиллярных приборов и достигает сотен млрд. пар оснований за запуск.

Секвенирование «методом дробовика» (shotgun sequencing) — подход, применяемый при анализе множественных протяженных последовательностей ДНК (геномов, метагеномов, экзомов, библиотек кДНК, наборов ампликонов и т. д.), при котором молекулы ДНК фрагментируются случайным образом на более короткие отрезки, которые затем секвенируются. В случае определения последовательности методом Сэнгера необходимо клонировать каждый фрагмент; в случае секвенирования нового поколения эта необходимость отпадает (что устраняет необходимость клонирования и связанный с этим «перекос» в представленности отдельных фрагментов).

«Рид» (от англ. read) — отдельное прочтение фрагмента ДНК (последовательность нуклеотидных остатков).
Ресеквенирование — секвенирование фрагментов ДНК, обобщенная последовательность которых уже известна (в общих чертах), с целью обнаружения индивидуальных отличий конкретного образца.

Секвенирование de novo — расшифровка абсолютно неизвестных последовательностей ДНК, например, генома какого-нибудь нового вида.

Контиг (от англ. contig) — набор перекрывающихся последовательностей ДНК-фрагментов, полученных из одного биологического источника (организма, ткани, клетки). Контиги получаются из прочтений фрагментов геномных или суб-геномных библиотек при секвенировании «методом дробовика».

Скаффолд (от англ. scaffold, «строительные леса») — промежуточная неполная структура секвенируемой последовательности, помогающая сборке ее полной версии. По сути, это серия контигов, расположенных в правильном порядке, но необязательно соединенных в одну непрерывную последовательность.

В своей знаменитой книге «Что такое жизнь с точки зрения физики?» Э. Шрёдингер описывал живую клетку с происходящими в ней процессами как динамическую систему, находящуюся в стационарном состоянии при неизменности внешних факторов. За прошедшие 65 лет с момента написания этой книги изменилось само представление о клетке и о том, как она реагирует на быстро меняющиеся условия обитания. На передний план вышли уже не те вещества, которыми клетка обменивается с окружающей средой в состоянии динамического равновесия, а информационные потоки, определяющие её развитие, рост и смерть в существенно неравновесных условиях. На смену биохимии пришли молекулярная биология и биоинформатика. Мы вплотную подошли к следующему эпохальному труду под названием «Что такое жизнь с точки зрения математики?», который терпеливо ждёт своего талантливого автора.

Сегодня все знают, что информация, необходимая оплодотворённой яйцеклетке, чтобы развиться сначала в эмбрион, а потом и во взрослый организм, записана в молекулах ДНК, последовательность нуклеотидных остатков в которой можно представить в виде текста. В этом тексте, как и в любом другом, самое важное — это последовательность букв (в ДНК их, как известно, всего четыре). Совокупность всех молекул ДНК ядра клетки (каждая из которых, взаимодействуя с белками, образует отдельные хромосомы) называют ядерным генóмом (митохондрии, бывшие в незапамятные времена свободноживущими микроорганизамами, имеют свой собственный геном). К примеру, бактерии, обитающие у нас в кишечнике и помогающие переваривать пищу, имеют геном длиной порядка нескольких миллионов букв. Простая вошь — уже 500 миллионов, а геном человека составляет более трех миллиардов букв. Для сравнения, все четыре тома «Войны и мира» Толстого содержат около двух миллионов букв, —  т. е., примерно эквивалентны генетической информации бактерии, а геном человека можно сравнить со всей библиотекой Толстого в Ясной Поляне. (С другой стороны, объём кинофильма в формате Blu-ray уже существенно превосходит размер генома, — так что говорить нужно, конечно, не только об объёме информации, но и о её «качестве».)

В первом приближении можно считать, что все клетки взрослого человека имеют один и тот же генетический текст. («Нормальное» исключение составляют половые клетки и лимфоциты, а патологическое — клетки раковой опухоли.) Так же, как и в книге, где фрагменты текста объединяются в главы, в геноме протяжённые последовательности нуклеотидов объединяются в гены, контролирующие функции клетки и организма [1]. Лишь десять лет назад геном человека был в общих чертах «прочитан» — в 2000 году две команды исследователей объявили о независимом друг от друга завершении проекта по секвенированию (определению последовательности ДНК) генома человека. Результат их работы сейчас считается «золотым стандартом» генома человека (то, с чем исследователи, как с эталоном, сравнивают вновь полученные генетические тексты). Общие затраты на эту работу оцениваются в интервале 3–10 миллиардов долларов [2].

Читать — не перечитать

За прошедшие 10 лет технологии расшифровки генетических последовательностей развивались очень бурно, — в первую очередь, благодаря миниатюризации и автоматизации [3]. Следующее поколение методов секвенирования «информационных» молекул, будет, несомненно, связано с переходом к определению последовательности единичных молекул ДНК/РНК с применением нанотехнологических подходов. (Подробнее об этих технологиях, уже делающих первые уверенные шаги, «биомолекула» как-нибудь обязательно расскажет.)

Современная геномная лаборатория — например, Лаборатория геномики в Курчатовском Институте в Москве, — способна за один день «начитать» последовательность длиной до 20 миллиардов нуклеотидов. Что же касается стоимости таких работ, — прочтение одного человеческого генома уже подешевело почти до 10 000 долларов, —  т. е., за 10 лет цена упала на 6 порядков (в миллион раз!). По оценкам экспертов, ценовой рубеж, когда персональная геномика войдёт в жизнь каждого из нас через медицину, страховки, работодателей и через прочие социальные институты, составляет 1000 долларов за индивидуальный геном. По всей видимости, он будет достигнут в ближайшие 5 лет.

Таким образом, теоретически можно ожидать, что через несколько лет каждый из нас будет обладателем 5 Гб информации о себе (именно столько занимают 3 миллиарда нуклеотидов в «четырехзначном исчислении», плюс служебные данные). Как хранить, анализировать и защищать эту важнейшую персональную информацию? Что она значит для жизни человека XXI века? Какие возможности и риски следует рассматривать в контексте обладания 5 Гб информации каждым из 6 миллиардов жителей Земли? (Видимо, следует сделать оговорку — каждым из 6 миллиардов, достаточно обеспеченным, чтобы позволить себе тратить деньги на такие «пустяки». — А. Ч.)

Внешние отличия, умственные способности и даже психологические особенности каждого человека в той или иной степени заложены в его геноме [4]. (Конечно, не стоит считать эти качества 100%-предопределёнными.) Считается, что основные генетические отличия одного человека от другого сосредоточены в однобуквенных заменах — своеобразных «опечатках» или «вариантах» текста ДНК, называемых однонуклеотидными полиморфизмами (ОНП). Как одна буква в названии книги «Война и мир» способна изменить его смысл (к примеру «Война и мор»), так и замены в генетических текстах могут привести к тому, что, например, одни люди будут болеть чаще, чем другие. Одни из нас — высокие и черноглазые, а другие — низкие и с голубыми глазами, и этим мы тоже обязаны генам. (И не только мы — например, «белая» окраска лошадей тоже обусловлена генетически [5].)

Зная генотип человека, теоретически можно предсказать многие его характерные черты, — не только цвет глаз и рост, но и предрасположенность к заболеваниям (именно это больше всего и интересует учёных и врачей) и даже к вредным привычкам [6]! Однако самое сложное здесь то, что большинство таких признаков определяется совокупностью большого, хотя и конечного числа «опечаток» в геноме, которые потребуется обнаружить. Результат появления той или иной «опечатки» не всегда бывает предсказуемым и понятным. Зачастую эффект от замены одной буквы слишком незначителен, и у исследователей нет ясности, как она в принципе может влиять на фенотип. Однако совокупность сотен и тысяч ОНП может эмпирически коррелировать с тем или иным признаком, хотя механизм, обусловливающий связь с признаком, может оставаться загадкой. Для этого необходимы данные о генотипах различных групп людей — как здоровых, так и больных, — чтобы иметь достаточную статистику для анализа отличий в геномах и поиска тех «опечаток», которые ответственны за склонность к заболеванию. (Подробнее о таких исследованиях, получивших название GWAS — genome-wide association studies —  см. в статье «Загадочная генетика „загадочной болезни кожи“ — витилиго» [7].) Например, для проекта по исследованию рака почки генотипировано больше 12 тысяч человек. Таких проектов в мире можно насчитать уже несколько десятков, — то есть, всего насчитывается уже несколько сотен тысяч людей с установленными генотипами. Кстати говоря, уже и число полных геномов перевалило за тысячу [8].

Технология

Современные технологические платформы, предназначенные для чтения генетических текстов (для простоты такие приборы называют секвенаторами «нового поколения»), определяют последовательность не всей молекулы ДНК за раз, а лишь достаточно скромных её фрагментов — при большей длине, увы, возникает слишком много ошибок. Стадии секвенирования предшествует случайное «измельчение» ДНК на отрезки со средней длиной 500 нуклеотидов; само «считывание» осуществляется сразу с двух физических концов этого отрезка, в результате чего образуется пара фрагментов «текста» ДНК. Длина таких фрагментов, являющихся основным результатом работы секвенатора и на жаргоне именуемых «ридами» (от англ. read — читать), колеблется (в зависимости от производителя оборудования) в диапазоне 35–400 букв. Следует отметить, что большáя часть последовательности фрагмента неизбежно остаётся непрочитанной, поскольку длины «рида» (допустим, 100 букв) не хватает, чтобы перекрыть всю длину фрагмента (≈500 букв).

Рисунок 1. Секвенаторы SOLiD компании Applied Biosystems (Life Technologies) в лаборатории Queensland Centre for Medical Genomics, Австралия. Одна из миссий центра — «разрабатывать и улучшать технологию для рутинного анализа полной последовательности человеческого генома». Научных институтов, ориентированных на развитие «персонализованной медицины», с каждым годом становиться все больше и больше.

Подробнее об инструментальных основах секвенирования мы уже писали (см. «454-секвенирование (высокопроизводительное пиросеквенирование ДНК)» [3]); сейчас же разговор пойдёт главным образом о том, как скомбинировать из огромной библиотеки фрагментов текста «готовую» генетическую последовательность, как она записана в геноме. Современный прибор за один запуск длительностью около 10 дней способен сгенерировать до 300 миллионов пар «ридов» (рис. 1). Точная сборка этого «стройматериала» в геномную последовательность — проблема не из лёгких, и решаться она может двумя путями, в зависимости от наличия «эталонного» генома.

Задача первая: ресеквенирование

Возвращаясь к аналогии с произведением Льва Николаевича, ресеквенирование можно сравнить с поиском опечаток в исходном тексте «Войны и мира». Мы считаем, что геном изучаемого объекта имеет то же строение, что и «золотой стандарт» генома 2000-го года (хотя и этот эталон постоянно уточняется — сейчас доступна уже 37-я его версия). Сопоставляя участки текста, для каждого из многих миллионов «ридов» определяются его координаты на одной из хромосом: «страница», «абзац», «отступ слева» и т. д. В случае если обнаруживается расхождение с эталоном — опечатка, маленькая вставка или выпадение текста (на жаргоне такие отличия называют short indels — short insertions/deletions), — эти вариации включаются в отчёт о сравнении. Так, сравнивая миллионы и миллиарды «ридов» с исходным текстом, можно получить полный перечень отличий изучаемого генома от эталонного «золотого стандарта». Более того, если каждая буква исходного текста проверяется многократными прочтениями, это увеличивает статистическую достоверность найденных генетических особенностей и аномалий. Сегодня считается, что геном ресеквенирован с высоким «покрытием» (deep sequencing), если каждая его буква была прочитана в среднем 30 раз или более (30×).

С точки зрения биоинформатических алгоритмов, ресеквенирование — это относительно лёгкая процедура: для обработки данных от одного запуска прибора требуется всего около 10 часов работы программы на 20 процессорных ядрах и 20 Гб оперативной памяти.

Рисунок 2. Общий принцип секвенирования нового («второго») поколения. Первый этап процесса подготовки образца состоит из фрагментации длинных молекул ДНК ультразвуком или каким-нибудь другим методом, не зависящим от последовательности ДНК, до размера 250–500 пар нуклеотидов. Далее следует стадия, во время которой концы ДНК-фрагментов приводятся в порядок: сначала удаляются или достраиваются выступающие концы молекул, затем лигируются адаптерные олигонуклеотиды. Полученная библиотека предварительно амплифицируется для увеличения представленности каждого фрагмента ДНК. Последний шаг — создание молекулярных колоний — клональная амплификация каждого фрагмента библиотеки на твердой поверхности. Все это происходит вне секвенатора. Расшифровка последовательности ДНК-фрагментов происходит через параллельный анализ миллионов и даже миллиардов молекулярных ансамблей в секвенаторе. В приборе стадии подачи реактивов для секвенирования (нуклеотидов или олигонуклеотидов с флуорофором и соответствующих ферментов) чередуются со стадиями сканирования поверхности и регистрации получаемых изображений. Картинка из [12].

Задача вторая: секвенирование de novo

Вторая задача является и экспериментально, и алгоритмически, и вычислительно более сложной — тут требуется реконструировать текст из набора «ридов», не имея эталона для сборки. Подход основан на том, что, в силу случайности разбиения молекул ДНК на фрагменты, при достаточно плотном «покрытии» обязательно найдутся несколько частично перекрывающихся «ридов», при совмещении которых текст будет постепенно наращиваться. «Подрастающий» текст (в данном случае называемый контигом) используется для поиска среди миллиарда «ридов» такого, который максимально (но не полностью) с ним перекрывается.

Процедура объединения контигов продолжается до тех пор, пока с обоих концов фрагмента генетического текста не начнутся области протяжённых повторов, характерные для «кончиков» хромосом. Если повтор имеет длину большую, чем длина «рида», то его длина, а значит, и точная последовательность, остаётся неизвестной. Однако здесь на помощь приходит информация о парности чтений: как правило, они находятся на более-менее известном расстоянии друг от друга. Таким образом, если одно из чтений пары попадает на один контиг, а второе — на другой, то эти контиги можно объединить в связку, называемую скаффолдом. Впоследствии непрочитанные «дыры» в скаффолдах можно будет прочесть другими методами. Сборка de novo является алгоритмически сложным и вычислительно затратным процессом.

Рисунок 3. Повторное секвенирование («ре-секвенирование») генома с целью выявления разнообразных структурных вариаций (однонуклеотидных полиморфизмов, или «снипов», а также инсерций, делеций, повторов, инверсий, транслокаций). В отличие от секвенирования неизвестных последовательностей de novo, при котором прочтения соотносятся друг с другом и собираются в контиги, для ре-секвенирования достаточно просто «картировать» прочтения на референсную последовательность, уже имеющуюся под рукой. Снипы выглядят как однонуклеотидные замены в коротких прочтениях, при этом количество прочтений с заменой говорит о состоянии аллеля — гомозиготном (все прочтения с заменой) или гетерозиготном (половина прочтений с заменой).

Такие задачи решаются с использованием теории графов, но идеального «сборщика» текстов для de novo-секвенирования ещё не создали. Основной проблемой сборки является наличие в генетических текстах длинных (от 200 до нескольких тысяч букв) элементов, содержащих повторы длиной от 4 до 150 нуклеотидных оснований. Очевидно, что именно из-за присутствия повторов текст во время сборки может оборваться. Для преодоления этого используют экспериментальные ухищрения, заключающиеся в генерации исходной библиотеки фрагментов со средней длиной не 500, а 3000 или даже 10000 букв. В этом случае существенно увеличивается вероятность захватить парой «ридов» уникальные участки текста, оставив повторы внутри.

Описав очень схематично схему алгоритма секвенирования, приступим к описанию вычислительных мощностей, которые авторы привлекают для анализа генетических текстов.

Секвенирование: без суперкомпьютеров не обошлось

«Сборка» текста генома из набора фрагментов, полученных на секвенаторе, — алгоритмически и вычислительно сложная задача, невозможная без использования суперкомпьютерных кластеров. Например, каждая сборка генома печёночного сосальщика, основанная на данных нескольких запусков секвенатора, требует до недели работы кластера из двух десятков узлов по 8 ядер и 8 Гб оперативной памяти в каждом (объединение по интерфейсу MPI). Однако одного запуска почти всегда недостаточно — таких сборок может быть несколько из-за необходимости подбора оптимальных параметров алгоритма и добавления новых экспериментальных данных. Есть и альтернативные варианты решения этой задачи, основанные не только на кластерах, но и популярных сегодня «облачных» вычислениях.

В целом, сборка de novo является более перспективным методом, чем ресеквенирование, и практически единственным подходом — когда эталонной последовательности генома исследуемого организма ещё не существует (как правило, для этого и проводится первое секвенирование). Оно позволяет выявлять существенные перестройки в геноме, обозревая его как одно целое. Впрочем, для многих практических целей и ресеквенирования бывает вполне достаточно.

Запрограммируй это

Читателю уже должно было стать ясно, что без серьёзных компьютерных мощностей решить задачу секвенирования генома шансов немного. Некоторые исследователи видят решение проблемы доступности дешёвых вычислений в так называемых «персональных суперкомпьютерах», под которыми имеются в виду системы на базе графических процессоров. Действительно, их специализация на операциях с векторами и массивная параллелизация находят всё более широкое применение во многих областях науки. В то же время относительно низкая цена и стоимость и владения такими компьютерами существенно снижают порог вхождения; их могут позволить себе не только институты, но и отдельные лаборатории.

Однако переход на новую технологию обязательно приносит с собой ряд проблем, и в биоинформатике они ощущаются особенно остро. В частности, часто необходимо использовать специальные алгоритмы, требующие от программиста знания архитектуры графических процессоров; в то же время большинство программного обеспечения в биологии разрабатывается биологами, для которых программирование — лишь дополнительный навык. Это же обусловливает и приверженность биологов к скриптовым языкам программирования: часто требуется написать простую программу «на раз» — только для проверки очередной гипотезы. Традиционно используемый в биоинформатике язык Perl на настоящий момент не имеет доступа к OpenCL (программный комплекс для облегчения программирования графических процессоров), хотя некоторые другие языки, например, Python или Java, уже оснащены привязкой к этому фреймворку.

Можно назвать три основных особенности использования графических сопроцессоров в геномной биоинформатике. Во-первых, это текстовый формат геномных данных, в то время как единого стандарта для их представления в удобном (с точки зрения вычислений, компактном и быстром) цифровом виде до сих пор нет. Во-вторых, высокая «квантуемость» данных («ридов» секвенатора, полиморфизмов и др.) способствует многопоточной обработке. И, в-третьих, огромные требования к оперативной памяти, запас которой непосредственно на графическом ускорителе пока относительно мал; это может привести к дополнительному усложнению и без того порой неочевидных алгоритмов.

Требования к аппаратному обеспечению, накладываемые практическими задачами, почти всегда опережают реальные возможности вычислительных машин. Для многих приложений биоинформатики — таких как сборка геномов de novo — часто не хватает ресурсов даже самых современных кластеров, включающих сотни вычислительных узлов, соединенных быстрой сетью Infiniband.

Возможное решение проблемы компьютерных мощностей — глобальная грид-инфраструктура, объединяющая десятки суперкомпьютерных центров и позволяющая использовать их мощности через единый интерфейс. Кроме того, грид-технология позволяет создавать распределённое хранилище данных, — а ведь когда речь идёт о геномике, дискового пространства не бывает много. Последнее время это направление распределённых вычислений очень активно развивается, — например европейский проект EGEE является примером создания крупнейшей грид-инфраструктуры, объединяющей участников из более чем 50 стран и включающей в себя более 260 компьютерных центров. Общее количество вычислительных ядер в этой сети более 150 тысяч, а дисковое пространство превышает 28 петабайт. Возможно, использование грид-технологий сможет отодвинуть границу доступных задач в биоинформатике уже в самом ближайшем будущем.

Секвенирование геномов в России

Надо сказать, что в нашей стране дела с полногеномным секвенированием не так уж и плохи. Первые секвенаторы «нового поколения» — приборы Applied Biosystems (сейчас в составе Life Technologies) SOLiD и Illumina GAII — заработали в Российском научном центре «Курчатовский институт» в начале 2009 года. В Лаборатории геномного анализа, которую возглавляет Егор Прохорчук (специально для этого вернувшийся из-за границы), и был расшифрован первый российский геном человека. Разумеется, русского человека. Предварительные результаты этой работы были опубликованы в отечественном журнале Acta Naturae [10]. В настоящее время в лаборатории ведется работа по расшифровке ещё нескольких человеческих геномов в рамках крупного международного проекта по исследованию раковых заболеваний.

Сейчас Курчатовский институт (со своим отдельным финансированием и руководством, не зависящим от Российской академии наук) является самым крупным российским геномным центром, заметным даже по европейским меркам (но не по американским или китайским, где число секвенаторов только одного типа может переваливать за сотню). Но и другие институты, уже в составе РАН, не отстают от «Курчатника» (см. таблицу). Как известно, Россия прирастает Сибирью. Сибиряки из Института химической биологии и фундаментальной медицины, что находится в новосибирском Академгородке, имеют в своём распоряжении две, в некотором смысле комплементарные, платформы для высокопроизводительного секвенирования — SOLiD и 454 FLX Titanium («Roche — всем хорош»). В институте работает центр коллективного пользования «Секвенирование ДНК», которым руководит доктор Игорь Морозов. Именно в этом ЦКП и осуществляется несколько различных научных проектов с использованием высокопроизводительных секвенаторов.

Медицинские НИИ тоже участвуют в полногеномных исследованиях. В НИИ физико-химической медицины в лаборатории профессора Вадима Говоруна прибор Applied Biosystems SOLiD 4 будет работать на благо российской биомедицины.

Также пара мощных приборов двух конкурирующих компаний (Life Technologies и Illumina) устанавливаются в Москве в Институте общей генетики РАН им. Н. И. Вавилова в лаборатории профессора Евгения Рогаева, известного и за рубежом российского ученого, прославившегося своими исследованиями болезни Альцгеймера, а также расшифровкой ДНК из останков царской семьи [11].
Ещё несколько приборов разбросанно по московским и периферийным институтам; один SOLiD скоро заработает в коммерческой компании, специализирующейся на предоставлении услуг по высокопроизводительному секвенированию и генотипированию. Такая картина не может не вселять определенный оптимизм в стороннего наблюдателя, следящего за вялым возрождением отечественной науки. Остается только с нетерпением ждать появления публикаций в престижных журналах, ведь у работ с привлечением (пока еще!) передовых методов и оборудования шансов на успех должно быть больше.

Заключение

Как же будет выглядеть персональная геномика через несколько лет? Нам видится, что буквально в каждом крупном городе будет лаборатория по чтению индивидуальных геномов. Скорее всего, не стоит опасаться того, что индивидуальная информация станет доступна лаборанту, обслуживающему секвенатор — он все равно не сможет её интерпретировать. Хотя, безусловно, сохранности персональной тайны пациента следует уделить самое пристальное внимание. Последовательности геномов будут поступать в единый информационный центр, который проведёт автоматизированный анализ и сравнение с геномами других людей, для которых уже создана история болезни. На основании этого можно будет делать индивидуальный прогноз для каждого пациента, который, быть может, ещё и не пациент вовсе, а всего лишь новорожденный.

Более того, все болезни, физические параметры, психофизиологические особенности, наблюдаемые у него в будущем, также можно будет занести в его персональный файл и соотнести с генетическим текстом. Приходя на приём к врачу, человек получит рекомендации по лечению и приёму лекарств, наиболее соответствующих его метаболизму и предрасположенностям.

Оборудование нового поколения для секвенирования ДНК в России
Название учрежденияПлатформа
РНЦ «Курчатовский институт», МоскваIllumina GA IIx (×3)
Applied Biosystems SOLiD 4 (×2)
НИИ химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН, НовосибирскApplied Biosystems SOLiD 4
454/Roche FLX Titanium
Инновационно-технологический центр «Биологически активные соединения и их применение» РАН, Москваllumina GA IIx
Институт общей генетики им Н. И. Вавилова, МоскваApplied Biosystems SOLiD 4
llumina HiSeq 2000
Институт молекулярной биологии им. В. А. Энгельгардта РАН, Москваllumina GA IIx
Генаналитика, МоскваApplied Biosystems SOLiD 4
Секретная станция переливания крови, Киров454/Roche FLX Titanium
Лимнологический институт СО РАН, Иркутск454/Roche FLX Titanium
Центр «Биоинженерия» РАН, Москва454/Roche FLX Titanium
НИИ физико-химической медицины, МоскваApplied Biosystems SOLiD 4
Биологический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова, МоскваApplied Biosystems SOLiD 4

...Над всем этим неумолимо нависает призрак киберпанка, предвосхищая растворение человека в океане цифр и знаков. Большой брат будет следить и за тобой. Но только если ты этого захочешь. Это наступит неотвратимо, но не через один год жизни...

Первоначально сокращённый вариант этой статьи был опубликован в журнале «Суперкомпьютеры» [9].

Статья написана в соавторстве с Чекановым Н. Н. и Теслюком А. Б. при участии коллектива «биомолекулы». Врезку, таблицу, картинки и «словарик» подготовил Натальин П. Б.

Литература


  1. К сожалению, описание того, как работают гены, и как реализуется генетическая информация, не может уместиться в формат этой скромной статьи. Советуем почитать переводную книгу Бенжамина Льюина «Гены»;
  2. биомолекула: «Геном человека: как это было и как это будет»;
  3. биомолекула: «454-секвенирование (высокопроизводительное пиросеквенирование ДНК)»;
  4. биомолекула: «Слово о генетике поведения»;
  5. биомолекула: «Код белой лошади»;
  6. биомолекула: «Спасибо, дорогой Минздрав, что предупредил!»;
  7. биомолекула: «Загадочная генетика „загадочной болезни кожи“ — витилиго»;
  8. биомолекула: «Перевалило за тысячу: третья фаза геномики человека»;
  9. Прохорчук Е. Б. Код Жизни. Суперкомпьютеры № 2 (2010), 38–41;
  10. Скрябин К. Г., Прохорчук Е. Б., Мазур А. М., Булыгина Е. С., Цыганкова С. В., Недолужко А. В., Расторгуев С. М., Матвеев В. Б., Чеканов Н. Н., Горанская Д. А., Теслюк А. Б., Груздева Н. М., Велихов В. Е., Заридзе Д. Г., Ковальчук М. В. (2009). Комбинирование двух технологических платформ для полногеномного секвенирования человека. Acta Naturae 3, 113–119 (pdf, 270 Кб);
  11. Grigorenko A.P., Borinskaya S.A., Yankovsky N.K., Rogaev E.I. (2009). Achievements and Peculiarities in Studies of Ancient DNA and DNA from Complicated Forensic Specimens. Acta Naturae 3, 64–76;
  12. Fuller C.W., Middendorf L.R., Benner S.A., Church G.M., Harris T., Huang X., Jovanovich S.B., Nelson J.R., Schloss J.A., Schwartz D.C., Vezenov D.V. (2009). The challenges of sequencing by synthesis. Nat. Biotechnol. 27, 1013–1023.

Автор: Прохорчук Егор.

Число просмотров: 10883.

Creative Commons License — условия использования и распространения материалов сайта.
Вернуться в раздел «Технология»

Поделиться ссылочкой:

Комментарии

(Оставить комментарий) (показывать сначала старые комментарии)

Re: Код жизни: прочесть не значит понять

viktorian — 23 июня, 2011 г. 23:37. (ссылка)

Физика ДНК И РНК: это падающая волна солнечного света в виде синусоиды которая попадает на поверхность водного басейна и по законам физики, падающая волна преломляется и отражается от поверхности воды, причем лучи отраженный и преломленный образуют около 90гр, что и является сплетенными нитями ДНК где застроенная одна нить-это ДНК наводит свою копию-это РНК

(ответить)

Re: Код жизни: прочесть не значит понять

was-6ornin.livejournal.com — 2 февраля, 2011 г. 12:51. (ссылка)

Не касаясь сути статьи, хочу коснуться того момента в ней, который, говорит о господстве материалистических установок в сознании. Такую важную веху на пути научного познания как секвенирование человеческого генома обозначают не протяженностью затраченного времени, количеством вовлеченных в исследование людей и оборудования, а затраченными деньгами. Это ошибочно. Сегодня это 10 млрд. долларов, а завтра, когда доллар вообще исчезнет - какое представление сможет получить человек читая эту статью лет скажем через 10 или 50? Для людей в будущем, которые будут исследовать историю, например, геномики, эта информация о затратах в долларах будет абсолютна пуста. Если бы было написано, сколько времени заняла эта расшифровка, кто ее инициировал, сколько людей и из каких лабораторий в ней учавствовали, какое оборудование и в каком количестве использовалось, будущему исследователю такая информация была бы значительно полезнее. То есть, нужно говорить в первую очередь не о материальных затратах, а о временных и человеческих.

(ответить)

Яндекс.Метрика

© 2007–2015 «биомолекула.ру»
Электропочта: info@biomolecula.ru
О проекте · RSS · Сослаться на нас

Дизайн и программирование —
Batch2k15.

Сопровождение сайта — НТК «Биотекст».

Условия использования сайта
Об ошибках сообщайте вебмастеру.