Пятерка по системной биологии

Победителями Стипендиальной программы по системной, клеточной и молекулярной биологии, организованной российскими аффилированными лицами компании «Филип Моррис Интернэшнл» (ФМИ) на базе Центра наук о жизни Сколковского института науки и технологий, ежегодно становятся пять молодых ученых до 35 лет. Знания по своим темам у стипендиатов, без сомнения, также заслуживают «пятерки» — поэтому спецпроект и получил такое название.

В статьях цикла наши авторы пообщаются со стипендиатами разных лет, профессорами и преподавателями Сколтеха, а также с представителями ФМИ.

---

Партнер спецпроекта — российские аффилированные лица компании «Филип Моррис Интернэшнл» (ФМИ), которая активно ведет исследования в области биомедицины, системной биологии и биотехнологий.

Т-клеточный рецептор (TCR) — ключевая молекула адаптивного иммунного ответа

Иммунная система нашего организма состоит из двух «подсистем»: врожденного и приобретенного (адаптивного) иммунитетов. В основе этого деления лежит фундаментальное различие в молекулярных механизмах распознавания чужеродных молекул — антигенов — в этих двух подсистемах. Значимость изучения иммунной системы сложно переоценить: в 2011 году за это присудили Нобелевскую премию [1–3].

Клетки врожденного иммунитета (наиболее изученные из них — макрофаги) синтезируют множество различных рецепторов, распознающих «типичные» сигналы опасности — например, молекулу липополисахарида (LPS): важный компонент клеточной стенки бактерий. Счет таких рецепторов идет на десятки. Самая известная и хорошо изученная группа — это Toll-подобные рецепторы, но есть и другие. Число антигенов, которые могут распознать рецепторы врожденного иммунитета, может показаться небольшим, но все они проверены миллионами лет естественного отбора, так что в конечном счете врожденный иммунитет, несмотря на свою кажущуюся простоту, — весьма надежная защита. Во всяком случае, беспозвоночные животные, среди которых встречаются и крупные, и достаточно долгоживущие организмы, им обходятся.

Приобретенный (адаптивный) иммунитет устроен совсем иначе. Т-лимфоциты синтезируют лишь один тип рецепторов — Т-клеточные рецепторы (TCR). Однако если взять тысячу макрофагов, синтезирующих рецептор TLR4, то все эти рецепторы будут распознавать одну и ту же молекулу LPS. А если случайным образом выделить из пробы крови тысячу Т-клеток, то они будут распознавать тысячу разных антигенов. Подобное разнообразие достигается благодаря уникальным молекулярным механизмам, задействованным в созревании лимфоцитов: Т- и В-клеток. Подробнее обо всех этих хитросплетениях можно прочесть в статье «Иммунитет: борьба с чужими и... своими» [4].

Ген Т-клеточного рецептора на ранних стадиях созревания Т-лимфоцитов подвергается множеству перестроек и многократно мутирует в той области, которая кодирует часть рецептора, отвечающую за распознавание антигена. В разных клетках-предшественниках этот процесс идет независимо. Так что в результате зрелые Т-лимфоциты несут миллионы вариантов TCR. При этом каждая клетка синтезирует только один определенный вариант рецептора. Миллионы TCR способны распознавать миллионы антигенов — эта способность делает адаптивный иммунный ответ столь точным или, как предпочитают говорить ученые, «специфичным». Разнообразие Т-клеточных рецепторов в организме или в определенной популяции Т-лимфоцитов называется репертуаром TCR («Биомолекула» уже писала об этом [5]).

Чем богаче этот репертуар, тем больше чужеродных молекул способна распознать и обезвредить иммунная система данного человека. Изучение разнообразия Т-клеток и их рецепторов — одно из важнейших направлений современной иммунологии и интереснейшая задача с точки зрения системно-биологических подходов. Вот поэтому стипендия, которую аффилированные лица компании «Филип Моррис Интернэшнл» (ФМИ) в России вручают на базе Сколковского института науки и технологий, поддержала уже три проекта в этой области. Ну а нам особенно приятно отметить, что оба стипендиата, о которых будет рассказано далее, — не только замечательные молодые ученые, но и давние авторы и друзья «Биомолекулы».

Если у вас возник вопрос, что же такое «системная биология» и «системная иммунология», то почитайте нашу предыдущую статью из этого спецпроекта [6].

«Довольно сложно, на мой взгляд, выделить системную иммунологию во что-то отдельное от “просто иммунологии”, — говорит Иван Звягин, с.н.с. отдела геномики адаптивного иммунитета ИБХ РАН. — Методы in silico в настоящее время используются при решении практически любой задачи в иммунологии, да и в других биологических науках. Но для их разработки и совершенствования требуются “мокрые” эксперименты, в результате которых, собственно, и появляются те данные, которые системные биологи позже используют для проверки качества предсказаний. Сложно выделить “вычислительные” методы в самостоятельную науку, на мой взгляд».

Однако термин «системная иммунология» прижился, и ученые, которые заняты преимущественно теоретическими и вычислительными изысканиями в этой области, предпочитают использовать его, чтобы отличать себя от иммунологов-врачей и иммунологов-экспериментаторов.

«Близнецовый метод» в системной иммунологии

В формировании иммунитета, как и в любом сложном биологическом процессе, участвуют по меньшей меры две силы: наследственность человека, запечатленная в его генах, и факторы внешней среды, определяющие особенности индивидуального развития. Чтобы сравнить их относительный вклад, в биологии издавна используется близнецовый метод.

Однако репертуар Т-клеточных рецепторов на первый взгляд не кажется особенно подходящим объектом для изучения таким способом. Перестройка гена ТCR [11] происходит случайно не только в каждом организме, но в каждой отдельной клетке-предшественнице (рис. 1), так что, казалось бы, у близнецов не больше шансов иметь клетки с одинаковыми Т-клеточными рецепторами, чем у любых случайно взятых людей. Однако Михаил Погорелый, стипендиат 2016 года, решил проверить, а так ли это на самом деле?

Первая неожиданность: оказалось, что у близнецов больше клонов Т-лимфоцитов с одинаковым Т-клеточным рецептором! Как такое возможно в свете всего выше изложенного? Дело в том, что иммунная система начинает формироваться еще до рождения человека, хотя полностью «созревает» лишь через несколько лет после рождения. Однояйцевые близнецы делят одну плаценту на двоих, и похоже, что через нее они могут обмениваться иммунными клетками [12].

Дальше исследователи решили проверить, как организмы уже взрослых близнецов реагируют на введение чужеродного антигена.

«Мы использовали вакцину от желтой лихорадки как модель острой вирусной инфекции, — рассказывает Михаил Погорелый “Биомолекуле”. — Отсеквенировали репертуар TCR близнецов в нескольких временных точках, чтобы найти клоны Т-лимфоцитов, которые значимо возросли после вакцинации. Это сработало: нашли, что в каждом человеке около 1000 последовательностей β-цепи TCR проходят клональную экспансию, поскольку специфичны к эпитопам вируса желтой лихорадки».

Рецептор TCR представляет собой гетеродимерный белок, состоящий из двух субъединиц — α и β либо γ и δ, представленных на поверхности клетки (рис. 1). Субъединицы закреплены в мембране и связаны друг с другом дисульфидной связью, α/β вариант рецептора присутствует на подавляющем большинстве Т-лимфоцитов и лучше всего изучен. — Прим. автора статьи.

Михаил продолжает: «Дальше посмотрели на сами эти последовательности. Выяснилось, что:

• совпадений аминокислотной последовательностей между людьми не очень много (из тысячи последовательностей, специфичных к желтой лихорадке, около 20 совпадает с близнецом и всего 1–3 с неродственным донором), то есть набор отвечающих клонов в каждом человеке почти уникальный. Но даже эти несколько совпадений — гораздо больше, чем можно ожидать, если бы клоны выбирались из каждого репертуара случайно. Это значит, что в разных людях для ответа на вакцину отбираются одинаковые последовательности TCR (и еще чаще в близнецах — скорее всего из-за того, что у них совпадают аллели MHC — их антигенпрезентирующие клетки показывают одни и те же антигены);
• внутри набора отвечающих TCR каждого донора много TCR-β-цепей со схожими последовательностями (1–2 а.к. замены). Это объясняется тем, что на один эпитоп одновременно отвечают сразу несколько TCR со схожими последовательностями [13]».

Из результатов этой работы родилась следующая идея. Поскольку в активном иммунном ответе принимает участие много схожих TCR одновременно, то можно создать алгоритм, который будет по единственному образцу репертуара находить TCR, вовлеченные в текущий иммунный ответ (они часто собраны в кластеры схожих последовательностей). Такой алгоритм был разработан и протестирован в лаборатории. И действительно, оказалось, что он позволяет выявлять клоны, отвечающие на вакцинацию, по единственному анализу репертуара (скажем, через три недели после вакцинации). Это, разумеется, куда дешевле и проще, чем делать множество измерений в разных временных точках с той же целью [14].

Проект Михаила — наглядный пример того, как в рамках одного исследования «классическая иммунология», то есть секвенирование рецепторов близнецов, эволюционирует в «системную иммунологию» — разработку алгоритма для поиска кластеров Т-клеток, вовлеченных в текущий иммунный ответ. Именно такой логике следует общее развитие системной иммунологии в наши дни.

Эти многоликие Т-лимфоциты

Человеку, знакомому с разнообразием клеток врожденного иммунитета (макрофаги, дендритные клетки, нейтрофилы, эозинофилы и так далее), система приобретенного иммунитета может показаться даже примитивной, ведь в ней, казалось бы, всего два типа клеток: Т-лимфоциты и В-лимфоциты. Однако это впечатление ошибочно. Во-первых, Т-клетки делятся на две большие группы: «киллеры» (CD8+) и «хелперы» (CD4+). А во-вторых, даже внутри этих групп, особенно среди Т-хелперов, также наблюдается большое разнообразие. Разные группы Т-хелперов — Th1, Th2, Treg, Th9, Th22 — синтезируют различные типы цитокинов и тем самым обеспечивают разнообразие и гибкость иммунного ответа. Все эти Т-лимфоциты экспрессируют на своей поверхности TCR. Естественным образом возникает вопрос: а насколько одинаковы или, напротив, различны репертуары Т-клеточных рецепторов в разных Т-клеточных популяциях? Поискам ответа на него посвящен проект Софьи Касацкой, стипендиата 2019 года.

При этом нужно учесть, что различные типы Т-хелперов при определенных условиях способны превращаться («перепрограммироваться») друг в друга (рис. 3). Механизмы и пути таких перевоплощений изучены пока недостаточно. Но анализ репертуаров ТСR может пролить свет на запутанные отношения между различными популяциями Т-лимфоцитов. Совпадение репертуаров рецепторов в двух разных популяциях клеток-хелперов дает основания полагать, что эти группы клеток имеют общее происхождение и, вероятно, способны превращаться друг в друга. И, напротив, различия в репертуарах ТСR будет знаком того, что данные популяции лимфоцитов формируются независимо.

Софье удалось показать, что репертуары TCR в популяциях Th17- и Th22-лимфоцитов, играющих важную роль в регуляции аутоиммунных реакций, частично совпадают с репертуаром Th2-клеток, что указывает на тесную связь между этими тремя популяциями. При этом клетки типа Th1-17, обладающие, как это следует из названия, свойствами как Th1, так и Th17-лимфоцитов, имеют общие TCR только с Th1-клетками, но не с Th17. Это позволяет с уверенностью говорить об их происхождении от Th1-лимфоцитов [17]. Так, изучение разнообразия Т-клеточных рецепторов позволяет пролить свет на механизмы пластичности Т-лимфоцитов, понимание которых очень важно, например, при разработке новых видов иммунотерапии.

Особое внимание в проекте уделяется регуляторным Т-клеткам (T_reg). Эта популяция Т-лимфоцитов имеет особый путь развития. Их задача в организме — удерживать иммунный ответ в безопасных для организма рамках. Нарушение в активности этих клеток может привести к развитию аутоиммунных заболеваний. Чтобы изучить процесс формирования этой стороны иммунитета, исследователи планируют сравнить TCR-репертуар регуляторных клеток у новорожденных с незрелой иммунной системой, контактировавшей лишь с небольшим числом чужеродных агентов, и у взрослых людей.

Первая статья с результатами по этому проекту уже отправлена в журнал, так что пожелаем Софье скорой и успешной публикации.

Широкие горизонты системной иммунологии

Так получилось, что оба упомянутых в статье стипендиата работают над задачами, связанными с репертуаром Т-клеточных рецепторов. Но это далеко не единственная область иммунологии, где применяются методы системной биологии. Одни ученые собирают и упорядочивают информацию о сигнальных путях иммунных клеток — чтобы использовать ее при анализе разнообразных омиксных данных. Другие строят математические модели, описывающие поведение лимфоцитов. Третьи используют технологии «распознавания образов» (image recognition) для того, чтобы углубить наше знание о взаимодействии иммунных клеток. И это далеко не полный перечень тем и подходов, которые используют иммунологи сегодня. Своими соображениями о будущем системной иммунологии и самых интересных задачах, стоящих перед этой наукой, с нами поделился старший научный сотрудник ИБХ РАН Иван Звягин (рис. 4):

«В современной иммунологии есть интереснейшие направления, где алгоритмы анализа больших “иммунологических” и вообще “биологических” данных играют главенствующую роль, так как на их основе можно создавать инструменты, предсказывающие те или иные иммунологические явления и позволяющие манипулировать иммунным ответом в нужном направлении.

В частности, на данный момент мы плохо понимаем, каким образом в каждом конкретном случае происходит связывание Т-клеточного рецептора с комплексом пептид—МНС (pMHC, peptide-loaded major histocompatibility complex), которое приводит к активации Т-лимфоцитов.

Если мы научимся предсказывать силу связывания TCR с тем или иным pMHC на основе их аминокислотных последовательностей, это позволит понять, чем определяется иммуногенность того или иного антигена. В сочетании со знаниями о закономерностях формирования репертуара распознающих рецепторов, это даст возможность разработать алгоритмы для предсказания оптимальных эпитопов для выработки нужного иммунного ответа против новых инфекций или терапии опухолей, оценки риска распознавания “своего” и рационального дизайна узнающей части рецепторов при совершенствовании способов клеточной терапии (например CAR-T-терапия [19]).

С другой стороны, те же алгоритмы будут задействованы и в направлении создания неиммуногенных вариантов белковых последовательностей, когда это важно — например при генотерапии.

Ответы на все эти вопросы — дело ближайшего будущего. Полученные данные и созданные алгоритмы в дальнейшем позволят разрабатывать способы рационального дизайна иммунной системы, исходя из особенностей конкретного человека, с целью снижения риска развития заболеваний и увеличения продолжительности активной жизни».

Заключение

Иммунные клетки, как было рассказано выше, проходят сложные пути дифференциации и развития, которые мы пока понимаем лишь отчасти. Чтобы разобраться в фундаментальных механизмах, определяющих разнообразие клеточных популяций в человеческом теле (около 200 типов!), мы должны опуститься еще глубже — с клеточного на молекулярный уровень — и попытаться понять, каким образом организация хроматина в ядрах клеток определяет их способность участвовать в тех или иных сигнальных путях. Этой интереснейшей теме будет посвящена следующая статья нашего цикла.

Литература

1. Толл-подобные рецепторы: от революционной идеи Чарльза Джейнуэя до Нобелевской премии 2011 года;
2. Иммунологическая Нобелевская премия (2011);
3. Интервью с профессором Йельского университета Русланом Меджитовым;
4. Иммунитет: борьба с чужими и… своими;
5. Анализ индивидуальных репертуаров Т-клеточных рецепторов;
6. Клеточная, молекулярная и системная биология: как биологи и биоинформатики вместе рисуют общую картину жизни;
7. Feifei Qiu, Chun-Ling Liang, Huazhen Liu, Yu-Qun Zeng, Shaozhen Hou, et. al.. (2017). Impacts of cigarette smoking on immune responsiveness: Up and down or upside down?. Oncotarget. 8, 268-284;
8. Won-Kyung Cho, Chun Geun Lee, Lark Kyun Kim. (2019). COPD as a Disease of Immunosenescence. Yonsei Med J. 60, 407;
9. Gaetano Caramori, Paolo Casolari, Adam Barczyk, Andrew L. Durham, Antonino Di Stefano, Ian Adcock. (2016). COPD immunopathology. Semin Immunopathol. 38, 497-515;
10. Мир до и после изобретения вакцин;
11. Daniel J Woodsworth, Mauro Castellarin, Robert A Holt. (2013). Sequence analysis of T-cell repertoires in health and disease. Genome Medicine. 5, 98;
12. Mikhail V. Pogorelyy, Yuval Elhanati, Quentin Marcou, Anastasiia L. Sycheva, Ekaterina A. Komech, et. al.. (2017). Persisting fetal clonotypes influence the structure and overlap of adult human T cell receptor repertoires. PLoS Comput Biol. 13, e1005572;
13. Mikhail V. Pogorelyy, Anastasia A. Minervina, Maximilian Puelma Touzel, Anastasiia L. Sycheva, Ekaterina A. Komech, et. al.. (2018). Precise tracking of vaccine-responding T cell clones reveals convergent and personalized response in identical twins. Proc Natl Acad Sci USA. 115, 12704-12709;
14. Mikhail V. Pogorelyy, Anastasia A. Minervina, Mikhail Shugay, Dmitriy M. Chudakov, Yuri B. Lebedev, et. al.. (2019). Detecting T cell receptors involved in immune responses from single repertoire snapshots. PLoS Biol. 17, e3000314;
15. Minervina A.A., Komech E.A., Titov A., Koraichi M.B., Rosati E., Mamedov I.Z. et al. (2020). Longitudinal high-throughput TCR repertoire profiling reveals the dynamics of T cell memory formation after mild COVID-19 infection. bioRxiv;
16. Т-лимфоциты: путешественники и домоседы;
17. Kasatskaya S.A., Ladell K., Egorov E.S., Price D.A., Chudakov D. (2020). T cell receptor repertoire features display universal rules for selection and plasticity in the functional CD4 T cell subsets. J. Immunol. 204 (1 Supplement), 230.9;
18. Evgeny S. Egorov, Sofya A. Kasatskaya, Vasiliy N. Zubov, Mark Izraelson, Tatiana O. Nakonechnaya, et. al.. (2018). The Changing Landscape of Naive T Cell Receptor Repertoire With Human Aging. Front. Immunol.. 9;
19. Способны ли CAR-Т-клетки уничтожить опухоль?;
20. Jurjen W. Westra, Walter K. Schlage, Arnd Hengstermann, Stephan Gebel, Carole Mathis, et. al.. (2013). A Modular Cell-Type Focused Inflammatory Process Network Model for Non-Diseased Pulmonary Tissue. Bioinform Biol Insights. 7, BBI.S11509;
21. Stéphanie Boué, Marja Talikka, Jurjen Willem Westra, William Hayes, Anselmo Di Fabio, et. al.. (2015). Causal biological network database: a comprehensive platform of causal biological network models focused on the pulmonary and vascular systems. Database. 2015;
22. Elizabeth A. Regan, Craig P. Hersh, Peter J. Castaldi, Dawn L. DeMeo, Edwin K. Silverman, et. al.. (2019). Omics and the Search for Blood Biomarkers in Chronic Obstructive Pulmonary Disease. Insights from COPDGene. Am J Respir Cell Mol Biol. 61, 143-149;
23. Héctor Quezada, Ana Laura Guzmán-Ortiz, Hugo Díaz-Sánchez, Ricardo Valle-Rios, Jesús Aguirre-Hernández. (2017). Omics-based biomarkers: current status and potential use in the clinic. Boletín Médico del Hospital Infantil de México. 74, 219-226;
24. F Martin, M Talikka, J Hoeng, MC Peitsch. (2015). Identification of gene expression signature for cigarette smoke exposure response—from man to mouse. Hum Exp Toxicol. 34, 1200-1211;
25. Florian Martin, Marja Talikka, Nikolai V. Ivanov, Christelle Haziza, Julia Hoeng, Manuel C. Peitsch. (2019). A Meta-Analysis of the Performance of a Blood-Based Exposure Response Gene Signature Across Clinical Studies on the Tobacco Heating System 2.2 (THS 2.2). Front. Pharmacol.. 10.