Лаборатория системной биологии
![]()
Згода Виктор Гаврилович ЗАВЕДУЮЩИЙ ЛАБОРАТОРИЕЙ
д.б.н., професор РАН ResearcherID Scopus ID ORCID eLibraryID |
КОНТАКТЫ |
![]()
Арчаков Александр Иванович д.б.н., академик РАН ResearcherID
Scopus ID ORCID eLibraryID |
![]()
Тихонова Ольга Валентиновна к.б.н. ResearcherID
Scopus ID ORCID eLibraryID |
![]()
Фарафонова Татьяна Евгеньевна к.б.н. ResearcherID
Scopus ID ORCID |
![]()
Завьялова Мария Геннадиевна к.б.н.
Scopus ID ORCID eLibraryID |
![]()
Новикова Светлана Евгеньевна к.б.н. ResearcherID
Scopus ID eLibraryID |
![]()
Соловьёва Наталья Александровна
ResearcherID
Scopus ID ORCID |
![]()
Вавилов Никита Эдуардович к.б.н. ResearcherID
Scopus ID ORCID eLibraryID |
![]()
Казиева Лаура Шамилевна
ResearcherID
Scopus ID ORCID eLibraryID |
![]()
Майоров Валерий Алексеевич
|
![]()
Савилов Анатолий Петрович
|
![]()
Константинова Анастасия Сергеевна
|
ПРОЕКТЫ
Детекция низкокопийных белков, кодируемых 18 хромосомой человека, методами таргетной протеомикиОСНОВНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ
Изучение процессов дифференцировки клеток и решение фундаментальных проблем биологии, связанных с изучением размера протеома человека. В качестве объекта исследований определены процессы дифференцировки клеточной линии HL60 и плазма крови человека соответственно.
Основной задачей хромосомоцентричного проекта протеом человека (C-HPP) является регистрация “missing proteins” (PE2-PE4). Ранее, на модельном объекте UPS2, который имитирует концентрационный диапазон белков в клетке мы показали, что использование 2D фракционирования позволяет зарегистрировать более 95% белков UPS в сложной биологической смеси. В данной работе мы использовали 2D фракционирование для глубокого анализа белков, кодируемых 18 хромосомой человека в клеточной линии HepG2. Нам удалось повысить чувствительность метода SRM SIS в 1,3 раза (68 белков идентифицировано при одномерном фракционировании, 88 белков идентифицировано при двумерном фракционировании), а метода панорамного сканирования в 2,5 раза (21 белок хромосомы 18 идентифицирован при одномерном фракционировании, 53 белка идентифицировано при двумерном фракционировании). По итогам всех экспериментов было идентифицировано 111 белков, кодируемых 18 хромосомой человека, что составляет 42% протеома и 75% зарегистрированного транскриптома 18 хромосомы человека.
Поиск универсальных, ткане- и линияспецифичных маркеров внеклеточных везикул с помощью протеомных методов
Эффективность противоопухолевой терапии во многом зависит от молекулярных особенностей опухоли. Поскольку внеклеточные везикулы опухолевого происхождения, включая экзосомы, содержат белки, которые характерны для клеток-продуцентов и могут быть обнаружены в биологических жидкостях, они представляют большой интерес для скрининга прогностических биомаркеров.
В нашей лаборатории проводится масс-спектрометрическое профилирование внеклеточных везикул, выделенных из линий клеток рака толстой кишки человека Caco-2, HT-29 и HCT-116, и из клеточных линий аденокарциномы легких NCI-H23 и A549. Применяя методы таргетной масс-спектрометрии с использованием стандартов изотопно-меченных пептидов, мы оценили уровни обычных экзосомных маркеров CD9, CD82 и HASP8. Всего во всех экспериментальных образцах был идентифицирован 651 белок как минимум с двумя пептидами.
Специфичными для ткани легкого экзосомальными маркерами оказались белки вовлеченные в альтернативный сплайсинг и обмен нуклеотидов DHX15 и CNP, а также интегрин бета 1 (ITGB1) и ретинол-индуцибельный белок GPRC5A. Для экзосом ткани толстой кишки специфичными оказались белки теплового шока HSPD1 и HSPE1, а также цитокератин 18 Специфичными для отдельных клеточных линий экзосомальными маркерами, оказались белки теплового шока, интегрины, белки, участвующие в биогенезе экзосом, сплайсинге, метаболизме РНК, реорганизации цитоскелета и клеточной адгезии, в регуляции клеточного роста, дифференцировки и апоптоза. Белки экзосом, отличающие выбранные клеточные линии, могут послужить потенциальными предиктивными и прогностическими биомаркерами.
Работа поддержана грантом Российского научного фонда № 19-75-00044, эксперименты выполнены на оборудовании ЦКП Протеом человека (ИБМХ)
Исследование динамики изменений транскриптома и протеома в процессе индуцированной гранулоцитарной дифференцировки
Дифференцировка клеток – уникальный биологический процесс, который определяет развитие сложного многоклеточного организма из единственной клетки, участвует в процессах старения, развития патологических состояний. В основе дифференцировки лежит цепочка молекулярных событий, необходимых для приобретения клетками зрелого фенотипа и основанных на высококоординированной регуляции генной экспрессии
Транскрипция и деградация мРНК, с одной стороны, и трансляция и распад белков – с другой, составляют две пары фундаментальных клеточных процессов, которые определяют жизненный цикл клетки и ее дифференцировку, в том числе. Каждый из процессов контролируется ген-регулирующими механизмами. Однако, фундаментальный вопрос о том, как информация, заложенная в геноме, процессируясь на этапах транскрипции, трансляции и деградации биомолекул, реализуется в индивидуальный протеом остается невыясненной ни на качественном, ни, тем более, на количественном уровне. Большая часть современных исследований направлена на изучение конечного итога этой сложной регуляции, а именно на определение кратных изменений в содержании мРНК или белков в ходе дифференцировки по сравнению с недифференцированными клетками. В нашем проекте мы предлагаем провести двумерную омиксную регистрацию изменений транскриптома и протеома в динамике: с одной стороны, измеряя скорость изменения концентраций мРНК и белков, с другой стороны, измеряя скорость их катаболизма (время полураспада) в процессе дифференцировки.
Таким образом, основной фундаментальной целью проекта является выяснение роли взаимоотношений процессов транскрипции, трансляции и распада белков и соответствующей мРНК при индуцируемой дифференцировке. Клетки линий HL-60 и NB4 являются востребованными модельными объектами для исследования молекулярной природы гранулоцитарной дифференцировки. Обе клеточные линии под воздействием ретиноевой кислоты (ATRA) приобретают фенотип зрелых гранулоцитов (нейтрофилов), характеризующихся сегментоядерной морфологией и экспрессией поверхностных маркеров CD11b и CD38. Миелоидные клетки линий HL-60 и NB4 отличаются на молекулярно-генетическом уровне: линия клеток NB4 несет химерный ген PML-RARα, образующийся в результате транслокации t(15;17) между хромосомами 15 и 17; клетки линий HL-60 несут ген RARα дикого типа, но характеризуются наличием делеции гена p53 и многократной амплификаций гена c-MYC. Двумерное исследование динамики изменений транскриптома и протеома клеток линий HL-60 и NB4 под действием ATRA позволит определить специфические для различного генотипа молекулярные механизмы индуцированной гранулоцитарной дифференцировки, зависящие от скорости транскрипции, трансляции и распада мРНК и белков. Клетки хронического миелолейкоза линии K562, невосприимчивые к действию ATRA, будут использованы в качестве отрицательного контроля ATRA-индуцированной дифференцировки. Среди потенциальных регуляторных молекул клетки следует особо выделить транскрипционные факторы (ТФ), обладающие способностью связываться с промоторными областями ДНК и активировать или, наоборот, супрессировать транскрипцию целевых генов. Так как данные белки локализованы в ядрах клетки, будет проведен количественный омиксный анализ очищенной ядерной фракции клеток, полученных в определенные временные точки после индукции дифференцировки. Считается, что регуляторные белки характеризуются наибольшей скоростью синтеза/деградации. Исследование скорости синтеза (времени полураспада) транскрипционных факторов на уровне мРНК и белков в клетках NB4 и HL-60 после добавления ATRA поможет получить дополнительную информацию для расшифровки механизма индуцированной гранулоцитарной дифференцировки.
Применение биоинформатических инструментов – алгоритмов, таких как анализ регуляторных путей и баз данных транскрипционных факторов (например, как реализовано в платформе geneXplain) для поиска ключевых регуляторов ATRA-респонсивных мРНК и белков позволит консолидировать транскриптомные и протеомные данные, а также даст возможность предсказать регуляторные молекулярные сети, за счет которых изменяется скорость обмена транскриптов/белков, и благодаря которым клетки приобретают зрелый гранулоцитарный фенотип.
Определение молекул, регулирующих скорость обмена мРНК и белков, представляет большой интерес не только с позиции фундаментальной биологии, но и с точки зрения развития таргетной терапии в медицине. Верифицированные регуляторы скорости обмена транскриптов и белков могут представлять собой потенциальные молекулярные мишени, воздействие на которые может изменять ход ATRA-индуцированной гранулоцитарной дифференцировки, например, вызывать резистентность, или, наоборот, повышенную чувствительность к индуктору.
Filippova T.A., Masamrekh R.A., Shumyantseva V.V., Latsis I.A., Farafonova T.E., Ilina I.Y., Kanashenko S.L., Moshkovskii S.A., Kuzikov A.V. (2023) Electrochemical biosensor for trypsin activity assay based on cleavage of immobilized tyrosine-containing peptide, Talanta, 257, 124341. DOI:10.1016/j.talanta.2023.124341
Pershina A.G., Demin A.M., Perekucha N.A., Brikunova O.Y., Efimova L.V., Nevskaya K.V., Vakhrushev A.V., Zgoda V.G., Uimin M.A., Minin A.S., Malkeyeva D., Kiseleva E., Zima A.P., Krasnov V.P., Ogorodova L.M. (2023) Peptide ligands on the PEGylated nanoparticle surface and human serum composition are key factors for the interaction between immune cells and nanoparticles, Colloids and Surfaces B: Biointerfaces, 221, 112981. DOI:10.1016/j.colsurfb.2022.112981
Tolstova T., Dotsenko E., Kozhin P., Novikova S., Zgoda V., Rusanov A., Luzgina N. (2023) The effect of TLR3 priming conditions on MSC immunosuppressive properties, Stem Cell Research & Therapy, 14, 344. DOI:10.1186/s13287-023-03579-y
Bikmetov D., Hall A.M.J., Livenskyi A., Gollan B., Ovchinnikov S., Gilep K., Kim J.Y., Larrouy-Maumus G., Zgoda V., Borukhov S., Severinov K., Helaine S., Dubiley S. (2022) GNAT toxins evolve toward narrow tRNA target specificities, Nucleic Acids Research, 50(10), 5807-5817. DOI:10.1093/nar/gkac356
Gusev E.I., Martynov M.Y., Nikonov A.A., Shamalov N.A., Semenov M.P., Gerasimets E.A., Yarovaya E.B., Semenov A.M., Archakov A.I., Markin S.S., Aksentiev S.B., Yunevich D.S., Alasheev A.M., Androfagina O.V., Bobkov V.V., Choroshavina K.V., Chefranova Ja.Yu., Lykov Yu.A., Chuprina S.E., Vorobev A.A., Dobrovolskiy A.V., Elemanov U.A., Fedaynin S.A., Gorbachev V.I., Korobeinikov I.V., Greshnova I.V., Korsunskaya L.L., Nikonova A.A., Kudinov V.A., Artyushev R.I., Kutsenko V.A., Nesterova V.N., Nizov A.A., Girivenko A.I., Orlovsky A.A., Ponomarev E.A., Popov D.V., Pribylov S.A., Semikhin A.S., Timchenko L.V., Jadan O.N., Zakharov S.A., Chirkov A.N., Zhukovskaya N.V. (2021) Non-immunogenic recombinant staphylokinase versus alteplase for patients with acute ischaemic stroke 4·5 h after symptom onset in Russia (FRIDA): a randomised, open label, multicentre, parallel-group, non-inferiority trial, The Lancet Neurology, 20(9), 721-728. DOI:10.1016/S1474-4422(21)00210-6
Laptev I., Shvetsova E., Levitskii S., Serebryakova M., Rubtsova M., Zgoda V., Bogdanov A., Kamenski P., Sergiev P., Dontsova O. (2020) METTL15 interacts with the assembly intermediate of murine mitochondrial small ribosomal subunit to form m4C840 12S rRNA residue, Nucleic Acids Research, 48(14), 8022-8034. DOI:10.1093/nar/gkaa522
Wu H.Y., Ma M.C., Pan Y.Y., Shih C.L., Zgoda V., Li C.S., Lin L.C., Liao P.C. (2019) Assessing the Similarity between Random Copolymer Drug Glatiramer Acetate by Using LC-MS Data Coupling with Hypothesis Testing, Analytical Chemistry, 91(22), 14281-14289. DOI:10.1021/acs.analchem.9b02488
Kuzikov A., Masamrekh R., Shkel T., Strushkevich N., Gilep A., Usanov S., Archakov A., Shumyantseva V. (2019) Assessment of electrocatalytic hydroxylase activity of cytochrome P450 3A4 (CYP3A4) by means of derivatization of 6β-hydroxycortisol by sulfuric acid for fluorimetric assay, Talanta, 196, 231-236. DOI:10.1016/j.talanta.2018.12.041
Fesenko I., Kirov I., Kniazev A., Khazigaleeva R., Lazarev V., Kharlampieva D., Grafskaia E., Zgoda V., Butenko I., Arapidi G., Mamaeva A., Ivanov V., Govorun V. (2019) Distinct types of short open reading frames are translated in plant cells, Genome Research, 29(9), 1464-1477. DOI:10.1101/gr.253302.119
Shih C.-L., Hsu J.-Y., Tien C.-P., Chung Y.-N., Zgoda V.G., Liao P.-C. (2019) Exposure marker discovery of di-2(propylheptyl) phthalate using ultra-performance liquid chromatography-mass spectrometry and a rat model, Journal of Food and Drug Analysis, 27(2), 585-594. DOI:10.1016/j.jfda.2018.11.002