Сотрудники Института биоорганической химии (ИБХ) РАН создали систему, которая позволяет изучать свойства живых клеток в 30 тысяч раз быстрее роботизированных станций.
Роботы для поиска молекул и клеток с заданными свойствами "листают" огромные библиотеки биологических объектов. Новая идея возникла три года назад, когда Станислав Терехов из Лаборатории биокатализа ИБХ РАН предложил технологию, которая позволила бы быстро установить активность сотен миллионов новых ферментов, получаемых его коллегой Иваном Смирновым. Группа Смирнова занималась созданием и отбором биокатализаторов, ускоряющих реакции, для которых природных ферментов не существует. Приходилось тратить годы на получение хотя бы десятков нужных новых белков.
При помощи метода фотолитографии исследователи из ИБХ РАН совместно с коллегами из Санкт-Петербургского академического университета и НИИ общей патологии и патофизиологии создали микрофлюидные чипы с каналами тоньше волоса для генерации эмульсионных капель. В эмульсионные капли помещались индивидуальные живые клетки, после чего их активность изучалась в МГУ им. М. В. Ломоносова при помощи флуоресцентно-активированного клеточного сортера. Затем отобранные наиболее активные клетки анализировались как классическими молекулярно-биологическими, так и современными методами. "Мы получали примерно 108 капель в час и за день отбирали подходящие ферменты,— рассказывает Станислав Терехов.— Например, нам удалось улучшить фермент бутирилхолинэстеразу, которая не только связывала фосфорорганический токсин, но и могла его уничтожить. Впоследствии мы инкапсулировали бактериальные клетки, чтобы проследить, какие микроорганизмы являются ингибиторами роста бактерий золотистого стафилококка. Наш метод походит для поиска новых лекарств на основе как ферментов, так и микроорганизмов, их метаболитов и других биообъектов".
В исследовании также принимали участие ученые Казанского федерального университета, Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Французской академии фармакологии (French Academy of Pharmacy) и Йельского университета (Yale University). Результаты опубликованы в журнале PNAS. Исследование поддержано Министерством образования и науки РФ грантом RFMEFI60414X0069.