Building dynamical models of multi-step state transitions from single cell gene expression trajectories

जीवन निरंतर परिवर्तन की एक कहानी है, जो जीन्स (genes) की भाषा में लिखी गई है। प्रत्येक कोशिका के भीतर, निर्देशों का एक विशाल पुस्तकालय प्रतीक्षा कर रहा होता है, लेकिन किसी भी दिए गए क्षण में केवल कुछ ही पृष्ठ पढ़े जाते हैं। जब किसी कोशिका को रूपांतरित होने की आवश्यकता होती है—जैसे, एक लचीली स्टेम सेल को एक विशिष्ट हृदय कोशिका या त्वचा कोशिका में बदलना—तो वह केवल एक स्विच नहीं दबाती। इसके बजाय, वह विभिन्न चरणों के एक क्रम से गुजरती है, एक बहु-चरणीय यात्रा जहाँ कोशिका की आंतरिक मशीनरी खुद को बार-बार पुनर्गठित करती है। वैज्ञानिक लंबे समय से जानते हैं कि ये संक्रमण भ्रूण के विकास से लेकर कैंसर जैसी बीमारियों के फैलने तक, सब कुछ संचालित करते हैं, फिर भी उन विशिष्ट नियमों का सेट जो एक कोशिका को एक चरण से दूसरे चरण तक ले जाते हैं, काफी हद तक एक रहस्य बना हुआ है। चुनौती उस अदृश्य हाथ को देखने में निहित है जो इन परिवर्तनों को निर्देशित करता है, एक ऐसा हाथ जो ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर्स (transcription factors) नामक प्रोटीनों से बना है जो कोशिका के प्रबंधकों के रूप में कार्य करते हैं, यह तय करते हैं कि किन जीन्स को चालू करना है और किन्हें शांत करना है। इन प्रबंधकों के बीच होने वाली अंतःक्रियाओं के मानचित्र के बिना, जीवन चक्र के माध्यम से कोशिका जिस पथ पर चलती है, वह धुंधला बना रहता है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब इस पथ को मैप करने का एक नया तरीका पेश किया है, जो कोशिकाओं द्वारा अपनी जटिल यात्राओं को कैसे संचालित किया जाता है, इसका एक स्पष्ट दृश्य प्रदान करता है। उन्होंने NetDes नामक एक विधि विकसित की है, जो एक कम्प्यूटेशनल टूल है जिसे व्यक्तिगत कोशिकाओं से समय के साथ लिए गए जीन गतिविधि के स्नैपशॉट्स को देखने और उनकी गति के अंतर्निहित तर्क को पुनर्गठित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कल्पना कीजिए कि आप एक शहर के माध्यम से चलते हुए एक यात्री की तस्वीरों की एक श्रृंखला देख रहे हैं; जबकि आप प्रत्येक क्षण में देख सकते हैं कि वे कहाँ हैं, आप उन सड़क संकेतों या ट्रैफिक लाइटों को नहीं देख सकते जिन्होंने उन्हें बताया कि किस ओर मुड़ना है। NetDes एक ऐसी प्रणाली की तरह काम करता है जो यात्री के मार्ग का विश्लेषण करके उन लापता संकेतों का अनुमान लगाता है। सिंगल-सेल जीन एक्सप्रेशन ट्राजेक्टरीज (single-cell gene expression trajectories)—जो इस बात का रिकॉर्ड हैं कि एक कोशिका एक अवस्था से दूसरी अवस्था में जाते समय जीन गतिविधि कैसे बदलती है—से डेटा को इस टूल में फीड करके, शोधकर्ता गतिशील मॉडल बनाने में सक्षम हुए जो कोशिका के व्यवहार का अनुकरण (simulate) करते हैं। ये मॉडल केवल कनेक्शनों की स्थिर सूचियाँ नहीं हैं; वे जीवित सिमुलेशन हैं जो जीन गतिविधि के वास्तविक प्रवाह को पुनरुत्पादित करते हैं, यह दिखाते हैं कि कैसे एक कोशिका एक पहचान से दूसरी पहचान में सुचारू रूप से परिवर्तित होती है।

शोधकर्ताओं ने अपने तरीके का परीक्षण पहले सिंथेटिक डेटा पर किया, जहाँ सही उत्तर पहले से ज्ञात था, और पिछले अध्ययनों के वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर किया। इन परीक्षणों में, NetDes ने यह पहचानने में मौजूदा उपकरणों के समान या उनसे बेहतर प्रदर्शन किया कि कौन से नियामक कारक (regulatory factors) वास्तव में एक-दूसरे से संवाद कर रहे थे। इसने सफलतापूर्वक एक सिम्युलेटेड सर्किट को पुनर्गठित किया जो कोशिका नियति (cell fate) को नियंत्रित करता था, जिससे यह सिद्ध हुआ कि यह वास्तविक जैविक डेटा के शोर और जटिलता को संभाल सकता है। टीम ने फिर NetDes को चार अलग-अलग जैविक प्रक्रियाओं पर लागू किया: स्टेम सेल्स का डेफिनिटिव एंडोडर्म (एक ऊतक जो आंत और यकृत को जन्म देता है) में परिवर्तन, एपिथेलियल से मेसेनकाइमल अवस्था में बदलाव (एक परिवर्तन जो अक्सर घाव भरने और कैंसर में देखा जाता है), लाल रक्त कोशिकाओं का परिपक्व होना, और डेंड्रिटिक कोशिकाओं का विभेदन, जो प्रतिरक्षा प्रणाली के प्रमुख खिलाड़ी हैं। प्रत्येक मामले में, विधि एक एकल, न्यूनतम नेटवर्क बनाने में सफल रही जो घटनाओं के पूरे क्रम की व्याख्या कर सका, और उन चरण-दर-चरण संक्रमणों को पकड़ सका जिन्हें अन्य दृष्टिकोण अक्सर छोड़ देते हैं या सरल बना देते हैं।

जो इस दृष्टिकोण को विशेष रूप से शक्तिशाली बनाता है, वह है परिवर्तन को संचालित करने वाले विशिष्ट प्रबंधकों को सटीक रूप से पहचानने की इसकी क्षमता। पुनर्गठित नेटवर्क पर सिमुलेशन चलाकर, शोधकर्ता यह अनुमान लगा सके कि कौन से ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर्स, और किन संयोजनों में, एक कोशिका को एक चरण से अगले चरण तक धकेलने के लिए आवश्यक थे। स्टेम सेल्स के डेफिनिटिव एंडोडर्म में बदलने के मामले में, मॉडल ने ज्ञात मास्टर रेगुलेटर्स को पुनः प्राप्त किया, जिससे पुष्टि हुई कि टूल वास्तविक जैविक सत्यों को खोज रहा था न कि यादृच्छिक पैटर्न को। इसके अलावा, जटिल अंतःक्रियाओं के जाल को एक स्पष्ट सर्किट लॉजिक में सरल बनाकर, शोधकर्ता स्टेम सेल से एंडोडर्म में संक्रमण को नियंत्रित करने वाले मौलिक नियमों को प्रकट करने में सक्षम हुए। यह कार्य यह दावा नहीं करता है कि इसने कोशिका जीव विज्ञान के हर रहस्य को सुलझा लिया है, बल्कि यह जीन एक्सप्रेशन डेटा के एक बादल को एक यांत्रिक कहानी में बदलने के लिए एक सामान्य ढांचा प्रदान करता है। यह कोशिका के भीतर चलते हुए गियर्स को देखने का एक तरीका प्रदान करता है, यह दिखाता है कि कैसे छोटे, विनियमित चरणों की एक श्रृंखला पहचान के पूर्ण रूपांतरण की ओर ले जा सकती है।