Γενετικά ρυθμιστικά δίκτυα στην εξελικτική - αναπτυξιακή βιολογία

Τα γενετικά ρυθμιστικά δίκτυα (GRNs) αποτελούν σύνολα μοριακών ρυθμιστών, οι οποίοι αλληλεπιδρούν τόσο μεταξύ τους όσο και με άλλα συστατικά του κυττάρου, καθορίζοντας τα επίπεδα έκφρασης του mRNA, επομένως και των πρωτεϊνών. Τα δίκτυα αυτά θεωρείται ότι διαδραματίζουν εξέχοντα ρόλο στην μορφογένεση και στη δημιουργία των δομών του σώματος όπως τις γνωρίζουμε, τα οποία με τη σειρά τους φέρουν κεντρική σημασία για την εξελικτική αναπτυξιακή βιολογία (Evolutionary developmental biology, evo-devo).
Η evo-devo αποτελεί πεδίο βιολογικής έρευνας και αναφέρεται στη μελέτη αναπτυξιακών προγραμμάτων και μοτίβων υπό μια εξελικτική προοπτική. Συγκρίνοντας τις αναπτυξιακές διαδικασίες διαφόρων οργανισμών και εντοπίζοντας τις προγονικές σχέσεις μεταξύ τους, επιδιώκεται η κατανόηση των διαφόρων επιρροών που διαμορφώνουν τη μορφή και τη φύση της ζωής στον πλανήτη.
Οι οργανισμοί αποκτούν τη μορφή και τη λειτουργία τους μέσω ενός περίπλοκου δικτύου κανονιστικών σχέσεων μεταξύ DNA, RNA, πρωτεϊνών και μεταβολιτών. Συγκεκριμένα, μοριακές γενετικές μελέτες οργανισμών μοντέλων υποδεικνύουν ότι οι αναπτυξιακές διαδικασίες ελέγχονται συνήθως από τα προαναφερθέντα γενετικά ρυθμιστικά δίκτυα, τα συστατικά των οποίων συνδέονται μεταξύ τους με διάφορους τύπους ρυθμιστικών αλληλεπιδράσεων και τελικά υπαγορεύουν τα πρότυπα έκφρασης σε ένα κύτταρο. Η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο οι αλλαγές στα δίκτυα αυτά οδηγούν στην εμφάνιση φαινοτυπικών καινοτομιών αποτελεί σημαντική πρόκληση για την evo-devo.

Ιστορία

Ο τομέας της evo-devo ξεκίνησε να αναπτύσσεται στις αρχές του 19ου αιώνα. Η δημοσίευση της εργασίας «Η προέλευση των ειδών» από τον Κάρολο Δαρβίνο (1859) και η θεωρία του Ernst Haeckel η οποία συσχετίζει την οντογένεια με τη φυλογένεια (1866), ώθησε τους εξελικτικούς εμβρυολόγους και μορφολόγους της εποχής να μελετήσουν την evo-devo. Από τα τέλη της δεκαετίας του 1860 μέχρι τα μέσα της δεκαετίας του 1880, η εξελικτική εμβρυολογία κέντρισε το ενδιαφέρον των καλύτερων ζωολόγων της εποχής. 
Ωστόσο, μετά τη δεκαετία του 1880 αυξήθηκαν οι πειραματικές και φυσιολογικές προσεγγίσεις για την μελέτη της εμβρυικής εξέλιξης και παράλληλα ήρθαν στο προσκήνιο τα πειράματα του Γκρέγκορ Μέντελ και οι νόμοι της μεντελιανής κληρονομικότητας. Τα γεγονότα αυτά είχαν ως αποτέλεσμα πολύ μικρή πρόοδο της evo-devo για περίπου ένα αιώνα, μέχρι τα τέλη της δεκαετίας του 1970.
Το 1977, η τεχνολογία του ανασυνδιασμένου DNA στη γενετική, καθώς και το βιβλίο του Stephen J. Gould «Οντογένεια και Φυλογένεια», επανέφεραν το ενδιαφέρον για την μελέτη της evo-devo. Το 1978, ο Έντουαρντ Λούις (Edward B. Lewis) ανακάλυψε τα ομοιοτικά γονίδια, τα οποία είναι υπεύθυνα για την οριοθέτηση της πρόσθιας, οπίσθιας, ραχιαίας και κοιλιακής πλευράς στο έμβρυο του είδους Drosophila melanogaster. Γρήγορα διαπιστώθηκε πως όλα τα ζώα, καθώς και τα φυτά και οι μύκητες διαθέτουν ομοιοτικά γονίδια, γεγονός το οποίο έδωσε ακόμα μεγαλύτερη ώθηση στην μελέτη της evo-devo. 
Σήμερα, οι τεχνολογικές πρόοδοι στον τομέα των βιολογικών αναλύσεων και οι συνεχείς βελτιώσεις στην αποδοτικότητα, σε συνδυασμό με τη μείωση του κόστους της αλληλούχησης, συνεισφέρουν σε μεγάλο βαθμό στην κατανόηση της πολυπλοκότητας των μεταγραφημάτων διαφόρων οργανισμών και της γονιδιακής τους ρύθμισης. Αυτή η έκρηξη δεδομένων γονιδιακής κλίμακας προώθησε την ανάπτυξη υπολογιστικών μεθόδων, επιτρέποντας μια περισσότερο ολοκληρωμένη μελέτη για το πώς τα μόρια δημιουργούν διαφορετικούς φαινοτύπους. Συγκεκριμένα, η ανάλυση δικτύων, η οποία αποτελεί παρακλάδι της θεωρίας γράφων των μαθηματικών και της επιστήμης των υπολογιστών, κατέστησε δυνατή τη μοντελοποίηση των σχέσεων μεταξύ μονάδων βιολογικών δεδομένων. Το πεδίο της evo-devo αξιοποιεί τα δεδομένα αυτά με σκοπό την καλύτερη κατανόηση του τρόπου με τον οποίο οι οργανισμοί αναπτύσσονται, εξελίσσονται και ανταποκρίνονται στα βιοτικά και αβιοτικά ερεθίσματα.

Δίκτυα εξελικτικής και αναπτυξιακής βιολογίας

Τα πρώτα δίκτυα που σχετίζονταν με την evo-devo (όπως αυτό του Davidson et al. ) δημιουργήθηκαν χρησιμοποιώντας απευθείας πειραματικά δεδομένα για την αναπαράσταση ενός κατευθυνόμενου δικτύου. Παρ’ ότι αυτά τα δίκτυα ήταν μικρά σε μέγεθος (περίπου 40 γονίδια), αποτέλεσαν ένα μεγάλο βήμα στην κατανόηση των αναπτυξιακών διαδικασιών. Αυτά τα πρώτα μοντέλα δικτύων αποτελούνταν από ένα ή δύο τύπους μαθηματικών μοντέλων, το Λογικό ή Boolean μοντέλο (δυαδικά) και το δυναμικό μοντέλο συστημάτων. Ένα Boolean δίκτυο αποτελείται από γονίδια-κόμβους που μπορούν να έχουν δύο μόνο καταστάσεις και άρα να πάρουν δύο τιμές: Ενεργοποιημένη (1) ή απενεργοποιημένη (0) και η οποία μπορεί να ρυθμίζεται κατ’ επέκταση από άλλα γονίδια. Αυτή η μέθοδος μπορεί να ερμηνεύσει βρόχους ανάδρασης (feedback loops) καθώς και γονίδια που ρυθμίζουν τη δραστηριότητα άλλων γονιδίων (όπως μεταγραφικοί παράγοντες), αλλά αδυνατεί να ερμηνεύσει μεταβαλλόμενες καταστάσεις έκφρασης ενός γονιδίου καθώς αυτό, με βάση το συγκεκριμένο μοντέλο, μπορεί να βρίσκεται σε δύο μόνο καταστάσεις μέσα στο κύτταρο. Τα δυναμικά συστήματα αντιθέτως χρησιμοποιούν  διαφορικές εξισώσεις οι οποίες επιτρέπουν την ερμηνεία μεταβαλλόμενων καταστάσεων έκφρασης γονιδίων και μη γραμμικών αλληλεπιδράσεων. Βέβαια τα μοντέλα αυτά είναι αρκετά περιορισμένα ως προς την υπολογιστική δύναμη.
Μελέτες evo-devo έχουν υπογραμμίσει τη σημασία της ρύθμισης της γονιδιακής έκφρασης στην εξέλιξη και στην ανάπτυξη των οργανισμών, υποδηλώνοντας την σύνδεση των αναπτυξιακών γενετικών ρυθμιστικών δικτύων (GRNs) με την εξέλιξη . Για να κατανοηθεί όμως αυτή η σύνδεση και να γίνουν αντιληπτές οι πληροφορίες που παρέχουν τα γενετικά ρυθμιστικά δίκτυα σχετικά με την εξέλιξη και την ανάπτυξη, χρειάζεται να αναφερθούν τα τμήματα που απαρτίζουν τέτοια δίκτυα. Ο εντοπισμός -μέσω της μελέτης των γενετικών ρυθμιστικών δικτύων- γονιδίων και/ή συστατικών των δικτύων που συνεισφέρουν σημαντικά στην εξέλιξη των οργανισμών, αποτελεί σημαντικό στόχο με μεγάλο ενδιαφέρον για την evo-devo .

Τοπολογία γενετικών ρυθμιστικών δικτύων

Σε ένα γενετικό ρυθμιστικό δίκτυο οι κόμβοι αντιπροσωπεύουν τα γονίδια (ή τα συστατικά αυτών) και οι ακμές τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ τους (όπως η στόχευση γονιδίων για ενεργοποίηση ή καταστολή). Κόμβοι που φέρουν εξαιρετικά υψηλό βαθμό συνδεσιμότητας ονομάζονται υπερκόμβοι (hubs) και θεωρούνται απαραίτητοι για πολλές κυτταρικές λειτουργίες και για τη βιωσιμότητα των οργανισμών. Τα γονίδια υπερκόμβων αντιπροσωπεύουν ένα μικρό ποσοστό κόμβων με μέγιστη ανταλλαγή πληροφοριών με άλλους κόμβους και τείνουν να συνδέονται με ουσιαστικούς ρόλους στις βιολογικές διεργασίες. Θεωρείται ότι η εξέλιξη και η ανάπτυξη πιθανόν να ρυθμίζονται από τέτοια τμήματα των δικτύων όπου οι παράγοντες μεταγραφής λειτουργούν ως γονίδια υπερκόμβων. Αυτά τα γονίδια, εντοπίζονται κεντρικά του δικτύου αλληλεπιδράσεων και θεωρούνται ότι δρουν ως ρυθμιστές πολλών άλλων ρυθμιστικών γονιδίων. Επιπλέον, γονίδια που είναι πολύ διασυνδεδεμένα στο δίκτυο συνήθως εμπλέκονται στις ίδιες βιολογικές μονάδες του δικτύου ή στα ίδια μονοπάτια. Από την άλλη, τα μη ρυθμιστικά γονίδια εντοπίζονται στην περιφέρεια του δικτύου και συνδέονται με λίγα γονίδια, τα οποία με τη σειρά τους συνδέονται με ακόμη λιγότερα ή μηδέν γονίδια. Αν και μερικά περιφερειακά γονίδια μπορεί να είναι ρυθμιστικά, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που κωδικοποιούν παράγοντες μεταγραφής, ένα δίκτυο ρυθμιστικών γονιδιακών αλληλεπιδράσεων, τοποθετώντας τα στην περιφέρεια, φανερώνει γι' αυτά μικρή σχέση με το σύστημα ελέγχου.

Ανάλυση Δικτύων

Ο τεράστιος όγκος των διαθέσιμων δεδομένων μεταγραφομικής για ολόκληρα γονιδιώματα, πλέον έχει καταστήσει την κατασκευή των δικτύων τους άμεσα διαθέσιμη για τους περισσότερους ερευνητές. Για την κατασκευή και ανάλυση ενός τέτοιου δικτύου, τα δεδομένα που παρέχονται από τεχνικές όπως RNA-seq ή μικροσυστοιχίες (microarray) αρχικά κανονικοποιούνται κατάλληλα. Στη συνέχεια τα γονίδια χρειάζεται να ομαδοποιηθούν σε υποσύνολα προκειμένου να διευκολυνθεί η απεικόνιση των δεδομένων. Αυτό το στάδιο περιλαμβάνει μεθόδους διαφορικής γονιδιακής έκφρασης (differential gene expression, DGE) και ομαδοποίησης (clustering) όπως η ανάλυση κύριων συνιστωσών (principal component analysis, PCA), οι αυτό-οργανωμένοι χάρτες (self-organizing maps, SOM) και t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE .

Συγκριτική ανάλυση δικτύων

Η ανάλυση και σύγκριση γενετικών ρυθμιστικών δικτύων που βασίζεται σε αναπτυξιακές διεργασίες διαφόρων ειδών δύναται να εντοπίσει ομοιότητες και διαφορές μεταξύ των συνιστωσών τους και των αλληλεπιδράσεών τους. Ο παρουσία ομοιοτήτων στα γενετικά ρυθμιστικά δίκτυα  μεταξύ δύο ειδών πιθανόν να υποδεικνύει τη συντήρηση μοτίβων κατά μήκος των γενεών και την παρουσία κοινής εξελικτικής προέλευσης. 
Ωστόσο, για να προσδιοριστεί εάν ένα δεδομένο συστατικό ενός γενετικού ρυθμιστικού δικτύου (λόγου χάρη μια ομάδα συνρυθμιζόμενων γονιδίων) αποτελεί προϊόν εξελικτικής συντήρησης ή σύγκλισης, είναι απαραίτητο να δείξουμε ότι τα υπό εξέταση στοιχεία του δικτύου αντιπροσωπεύουν πραγματικά πολύπλοκα μοτίβα. Συγκεκριμένα, εάν τα στοιχεία του δικτύου είναι ανεξάρτητα (δηλαδή εάν μπορούν να μεταβληθούν ) και οι συσχετίσεις μεταξύ δύο ή περισσοτέρων στοιχείων είναι πολύπλοκες, τότε μόνο μπορεί να ειπωθεί ότι το υπό μελέτη μοτίβο είναι πραγματικά πολύπλοκο κι έτσι τόσο πιο εύλογη θεωρείται η υπόθεση παρουσίας κοινής εξελικτικής προέλευσης. 
Όπως παρατηρείται, η μελέτη των γενετικών ρυθμιστικών δικτύων παρέχει εξαιρετικά μεγάλες δυνατότητες άντλησης πληροφοριών σχετικών με την εξέλιξη και την ανάπτυξη της ζωής στη φύση. Ωστόσο, μέχρι το στάδιο της ουσιαστικής αξιοποίησης αυτών των πληροφοριών, μεσολαβούν ενδιάμεσα στάδια κατά τα οποία πραγματοποιείται συγκριτική ανάλυση δικτύων διαφόρων ταξινομικών κατηγοριών προκειμένου να συλλεχθούν δεδομένα προς αποσαφήνιση.
Η μελέτη και ανάλυση των γενετικών ρυθμιστικών δικτύων στηρίζεται σε μια συγκριτική προσέγγιση για τον εντοπισμό, αρχικά, ομόλογων χαρακτήρων μεταξύ δύο ή περισσοτέρων ταξινομικών ομάδων (όπως κλάσεις, τάξεις κλπ). Εν συνεχεία, επιλέγεται η περισσότερο σύντομη υπόθεση σχετικά με την προέλευσή τους και πραγματοποιείται διάκριση μεταξύ παλαιότερων και νεότερων εξελικτικών χαρακτήρων.

Μελλοντική εξέλιξη

Είναι θεωρητικά δύσκολο να πούμε ποιο είναι το μέλλον της evo-devo καθώς και το τι θα προσφέρει στο μέλλον. Παρόλα αυτά, είναι σίγουρο ότι η επιστήμη αυτή θα προσφέρει πολλές πληροφορίες στο πως αλλαγές στην ανάπτυξη σχετίζονται με αλλαγές στην εξέλιξη των οργανισμών. Η μείωση του κόστους αλληλούχισης του DNA και άλλων μοριακών τεχνικών (RNA seq, rtPCR) οδηγεί σε αύξηση του αριθμού των οργανισμών που δεν αποτελούν μοντέλα στη βιολογία και μελέτης τους σε μικρό χρόνο. Επίσης, ο χαρακτηρισμός νέων μορίων μαρτύρων, όπως για παράδειγμα της κόκκινης φθορίζουσας πρωτεΐνης (red fluorescent protein, RFP)  και η βελτιστοποίηση νέων τεχνικών (CRISP/Cas9) έχει συμβάλει επίσης στην μελέτη της evo-devo. Με αυτόν τον τρόπο, σύντομα θα έχουμε στα χέρια μας πληροφορίες για γενετικά ρυθμιστικά δίκτυα από τεράστιο αριθμό οργανισμών και θα είναι δυνατή η σύγκριση μεταξύ τους για την κατασκευή της εξελικτικής τους διαμόρφωσης.

Διαβάστε επίσης

Γενετικά ρυθμιστικά δίκτυα
Εξελικτική βιολογία
Μοντελοποίηση-Ανακατασκευή Βιολογικών Δικτύων