Метаболомика растений изучает метаболиты — вторичные метаболиты, которыми зелёные организмы ведут химическую защиту от насекомых и повышают устойчивость к засухе, жаре и болезням.
На первый взгляд растения кажутся тихонями. Стоят себе на месте, никого не трогают. Но это обманчивое впечатление. Внутри них постоянно кипит настоящая химическая война: они то отбиваются от вредителей ядовитыми веществами, то готовят свои ткани к морозам, то синтезируют сложные соединения, которые потом люди превращают в лекарства. Эти зеленые биохимики производят больше миллиона разных химических веществ, или метаболитов, чтобы выживать, будучи намертво привязанными к своему клочку земли.
Среди ядовитых веществ в растениях — алкалоиды, терпеноиды и фенольные соединения: они отпугивают фитофагов или подавляют их пищеварение. Часть токсинов накапливается постоянно, часть включается как индуцируемая защита после повреждения листа.
Амит Рай, доцент Иллинойского университета в Урбане-Шампейне, посвятил свою карьеру изучению этих растительных веществ с помощью метаболомики. Это наука о тех самых молекулах, которые управляют всей клеточной жизнью растений, их связями с соседями и способностью приспосабливаться к переменам. Правда, самой этой области чуть больше двадцати лет, и поначалу дела шли туго. Главная беда была в том, что даже если ученые умудрялись вытянуть из растения какое-то вещество, они часто понятия не имели, что это такое и зачем оно растению.
Но недавно ситуация кардинально изменилась. Появились новые инструменты, которые сильно расширили возможности метаболомики. Теперь исследователи могут помогать растениям легче переносить засуху, жару или даже заставлять их производить полезные для человека соединения. Свежая статья Рая в журнале Plant Physiology как раз об этом прорыве.
Мы привыкли думать, что судьбу растения определяет ДНК, — объясняет Рай. — Но на самом деле гены — это лишь набор возможностей. А вот успех зависит именно от химии. Те вещества, которые производит растение, решают, сможет ли оно противостоять болезни, пережить засуху или ужиться с соседями по полю. Природа постоянно отбирает те экземпляры, у которых химическая защита срабатывает лучше, и геном со временем подстраивается под эти биохимические уловки.
В своей новой работе Рай с соавторами подвели итог тому, что удалось выяснить о растительной химии за последние годы. Например, с помощью метаболомических методов ученые нашли конкретные вещества, которые помогают самым обычным сельскохозяйственным культурам терпеть соль в почве, жару, засуху или тяжелые металлы. Теперь селекционеры знают, на какие именно молекулы им ориентироваться, чтобы выводить более стойкие сорта.
Но авторы пишут и о том, где наука забуксовала, и о том, как новые общедоступные базы данных могут помочь выбраться из тупика.
Раньше, чтобы опознать растительное соединение, требовался его очищенный эталон. Но представить себе эталоны для миллионов веществ просто невозможно.
Сейчас все иначе, — говорит Рай. — Нам помогают сверхточные масс-спектрометры и искусственный интеллект.
Как это работает? Образцы растения, которые часто специально выращивают в стрессовых условиях, прогоняют через чувствительное лабораторное оборудование. Оно составляет полный список всех химических веществ, появившихся в ответ на стресс. А дальше в дело вступает искусственный интеллект. Он одновременно сканирует тысячи молекул, сравнивает их сигнатуры с теми, что уже есть в общих базах данных, и предсказывает, с чем мы имеем дело.
Метод ненаправленного поиска извлекает огромный массив информации из одного-единственного образца, — поясняет Рай. — Чем больше данных ученые выкладывают в открытый доступ и чем полнее становятся общие базы, тем легче нам всем распознавать и интерпретировать растительные вещества. Каждый новый набор данных ускоряет следующее открытие.
Конечно, одних предсказаний мало. Чтобы подтвердить, за что именно отвечает найденное вещество, все равно нужны эксперименты. Но новые технологии позволяют ученым находить важные молекулы гораздо быстрее, а значит, мы куда оперативнее понимаем, как растения выживают в сложных условиях.
Рай считает метаболомику следующим большим рубежом в биологии растений. Она здорово дополняет успехи геномики и других «омиксных» наук. Ее можно применять где угодно: от создания более урожайных культур до поиска новых лекарств. Особенно метаболомика хороша для изучения того, как растения реагируют на сразу несколько стрессовых факторов — а ведь это сейчас главный вопрос в эпоху климатических изменений.
В науке всегда есть больная тема — как перенести результаты из пробирки в реальное поле, — рассуждает Рай. — Тестировать факторы поодиночке — это тупик: так мы никогда не поймем, как поведет себя целое растение. Как только факторов становится несколько, а в поле и в химическом пространстве так и есть, мы начинаем блуждать в потемках. Химический мир очень шумный и запутанный. Но те новые метаболомические инструменты, о которых мы пишем в статье и которые мы используем в своей лаборатории, помогают нам разобраться, как растения ведут себя в реальной жизни. И только поняв эту сложность, мы сможем вывести по-настоящему живучие сорта, находить новые природные соединения и двигать фундаментальную биологию вперед.
До появления этой работы ученые действовали почти вслепую. Чтобы понять, что за вещество перед ними, им нужно было иметь его чистый образец для сравнения — это было мучительно медленно и дорого. Новая разработка — это не просто шаг вперед, а настоящий сдвиг в методологии. Искусственный интеллект и общие базы данных позволяют предсказывать структуру молекул, не имея физического эталона. На данный момент это все еще лабораторный триумф. До широкой практики, особенно в полевых условиях, далеко, но сам принцип изменился навсегда.
Главный конкурент метаболомики — классическая биохимия с ее «чистыми стандартами». Но она проигрывает в скорости и полноте охвата: за один раз можно проверить только одну гипотезу. Есть еще геномика (изучение ДНК) и транскриптомика (изучение РНК). Геномика показывает, что растение может синтезировать, а метаболомика — что оно действительно производит под стрессом: засухой, жарой или атакой вредителей. По сравнению с ними новый подход сильнее именно в прикладном смысле: он напрямую работает с конечным продуктом — химическими веществами. Слабее он в том, что интерпретировать химические данные сложнее, чем генетический код: там больше «шума» и ошибок в предсказаниях AI.
Самый большой подвох кроется в том, что искусственный интеллект пока только предсказывает, с чем мы имеем дело, но не дает стопроцентной гарантии. Ошибка в базе данных тянет за собой цепочку неверных выводов. Кроме того, методы пробоподготовки сильно влияют на результат: одно и то же растение может показать разный химический состав в зависимости от того, как его высушили или измельчили. Воспроизводимость результатов между разными лабораториями пока хромает. Важно и то, что все эти открытия сделаны в основном на модельных растениях, а как поведет себя пшеница или соя в реальном поле при одновременной засухе и нашествии вредителей — большая загадка. Метаболомика дает красивые цифры в пробирке, но переносить их на агрономию нужно с осторожностью, и авторы статьи это прямо признают.
Ранее ученые определили критическую дозу удобрений для лугов.