Quantification of cellular contributions to multi-cellular pattern formation
यह शोध पत्र एक सामान्य, विशुद्ध रूप से ज्यामितीय, सेल-ट्रैक-आधारित विधि प्रस्तुत करता है जो यांत्रिक धारणाओं की आवश्यकता के बिना, बहु-कोशिकीय पैटर्न निर्माण में कोशिकीय प्रक्रियाओं—जैसे कि गति, विभाजन और जीन अभिव्यक्ति परिवर्तनों—के व्यक्तिगत योगदान को परिमाणित करती है।
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जीवन पैटर्न पर आधारित है। ज़ेबरा की धारियों से लेकर तने पर पत्तियों की व्यवस्था तक, जीवित चीजें लगातार खुद को जटिल, दोहराने वाली संरचनाओं में व्यवस्थित करती हैं। यह प्रक्रिया, जिसे पैटर्न निर्माण (pattern formation) कहा जाता है, मौलिक है कि कैसे एक जीव एक एकल कोशिका से एक पूर्ण रूप से विकसित जीव में बढ़ता है, कैसे वह चोट के बाद ठीक होता है, और दुर्भाग्य से, कैसे कैंसर जैसी बीमारियाँ फैलती हैं। दशकों से, वैज्ञानिक इस संगठन के पीछे के इंजन को समझने का प्रयास कर रहे हैं। वे लंबे समय से जानते हैं कि कोशिकाएं अपनी पहचान बदल सकती हैं, इधर-उधर घूम सकती हैं, विभाजित हो सकती हैं, या मर सकती हैं, और इनमें से कोई भी क्रिया प्रकृति में दिखने वाले बड़े पैमाने के डिजाइनों को बना सकती है। चुनौती यह समझने में थी कि किसी भी दी गई स्थिति में इनमें से कौन सी कोशिकीय क्रिया प्राथमिक चालक (driver) है। क्या एक पैटर्न इसलिए बनता है क्योंकि कोशिकाएं विशिष्ट स्थानों पर जा रही हैं, या इसलिए क्योंकि वे कुछ क्षेत्रों में अधिक विभाजित हो रही हैं? अब तक, इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए आमतौर पर शोधकर्ताओं को पहले एक विशिष्ट तंत्र का अनुमान लगाना पड़ता था, उस अनुमान पर आधारित एक जटिल गणितीय मॉडल बनाना पड़ता था, और फिर देखना पड़ता था कि क्या वह मॉडल वास्तविकता से मेल खाता है। यदि अनुमान गलत होता, तो पूरी जांच फिर से शुरू करनी पड़ती थी।
एक नया दृष्टिकोण, जिसे एिक्स मार्सिले यूनिवर्सिटी और ईएमबीएल (EMBL) हीडलबर्ग के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया है, पूरी तरह से अनुमान लगाने के खेल को दरकिनार कर देता है। कोशिकाओं को कैसे व्यवहार करना चाहिए, इसके बारे में कोई सिद्धांत बनाने के बजाय, उन्होंने केवल यह देखने की विधि बनाई कि कोशिकाएं वास्तव में क्या कर रही हैं और प्रत्येक विशिष्ट क्रिया अंतिम पैटर्न में कितना योगदान देती है। वे अपने टूल को 'क्रेडिट' (CREDIT) कहते हैं, जिसका अर्थ है 'ट्रैक्स से अनुमानित उभरते विकास में कोशिकीय भूमिकाएँ' (Cellular Roles in Emergent Development Inferred from Tracks)। यह विधि जीवित कोशिकाओं के उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो फुटेज पर निर्भर करती है, जहाँ वैज्ञानिक समय के साथ प्रत्येक एकल कोशिका की सटीक स्थिति को ट्रैक कर सकते हैं और यह माप सकते हैं कि प्रत्येक कोशिका कितना विशिष्ट प्रोटीन बना रही है। इन ट्रैक्स का विश्लेषण करके, शोधकर्ता कुल पैटर्न को उसके घटक भागों में गणितीय रूप से अलग कर सकते हैं, और यह मात्रा निर्धारित कर सकते हैं कि डिजाइन का कितना हिस्सा कोशिकाओं के घूमने, कितना कोशिकाओं के विभाजित होने और कितना कोशिकाओं के आंतरिक रसायन बदलने के कारण है।
शोधकर्ताओं ने पहले अपने तरीके का परीक्षण कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके किया जहाँ वे उत्तर पहले से जानते थे। उन्होंने आभासी दुनिया बनाई जहाँ वे कोशिका गति (cell movement) के "वॉल्यूम" को ऊपर या नीचे कर सकते थे, और कोशिका विभाजन और मृत्यु के लिए भी ऐसा ही किया। इन नियंत्रित सिमुलेशन में, टूल ने सही पहचान की कि मुख्य बल क्या था। जब उन्होंने आभासी कोशिकाओं को पैटर्न बनाने के लिए हिलने के लिए कहा, तो टूल ने कहा कि गति ही कारण है। जब उन्होंने कोशिकाओं को डिजाइन बनाने के लिए विशिष्ट स्थानों पर विभाजित होने के लिए कहा, तो टूल ने विभाजन को चालक के रूप में पहचाना। इस सत्यापन ने सिद्ध किया कि यह विधि बिना किसी अंतर्निहित नियम को जाने काम करती है; यह केवल कोशिकाओं की ज्यामिति और परिणामी पैटर्न का अवलोकन करती है ताकि कारण का पता लगाया जा सके।
विधि विश्वसनीय सिद्ध होने के बाद, टीम ने इसे वास्तविक जैविक डेटा पर लागू किया। पहला विषय चूहों के भ्रूण की कोशिकाओं का एक समूह था, विशेष रूप से 'प्रिसोमिटिक मेसोडर्म' (presomitic mesoderm) नामक ऊतक से, जो रीढ़ की हड्डी और मांसपेशियों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है। इन प्रयोगों में, कोशिकाओं ने एक प्रोटीन के स्पष्ट क्लस्टर और पैटर्न बनाए जिसे 'टी/ब्राकीयूरी' (T/Brachyury) कहा जाता है। पिछले अध्ययनों ने सुझाव दिया था कि कोशिकाएं रासायनिक संकेतों के कारण इन स्थानों पर जा रही होंगी, या कोशिकाएं पैटर्न बनाने के लिए अपने प्रोटीन स्तर को बदल रही होंगी। हालाँकि, जब शोधकर्ताओं ने अपने नए विश्लेषण को चलाया, तो परिणाम स्पष्ट और निर्णायक था: पैटर्न लगभग पूरी तरह से कोशिकाओं की भौतिक गति द्वारा संचालित था। कोशिकाएं इधर-उधर घूमीं और समूहों में एकत्रित हुईं, और यह गति ही देखे गए पैटर्न को बनाने के लिए पर्याप्त थी। कोशिकाओं के आंतरिक प्रोटीन स्तर में परिवर्तन ने डिजाइन को आकार देने में नगण्य भूमिका निभाई। यह निष्कर्ष इस विचार का समर्थन करता है कि यांत्रिक बल और कोशिका गति इस विशिष्ट विकासात्मक चरण के प्राथमिक वास्तुकार हैं।
शोधकर्ताओं ने अपना ध्यान एक बहुत ही अलग प्रणाली की ओर मोड़ा: स्तन कैंसर सेल कल्चर। इन डिशों में, कैंसर कोशिकाएं "निश" (niches), या क्लस्टर, बनाती हैं जो उन वातावरणों के समान होते हैं जहाँ स्टेम कोशिकाएं आमतौर पर रहती हैं। ये क्लस्टर एक विशिष्ट प्रोटीन, ALDH1A1 द्वारा चिह्नित होते हैं, जो कैंसर स्टेम कोशिकाओं से जुड़ा है। इन क्लस्टरों के बनने को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि वे अक्सर ट्यूमर के उपचार के प्रति प्रतिरोध के लिए जिम्मेदार होते हैं। इस मामले में, नई विधि ने एक पूरी तरह से अलग कहानी का खुलासा किया। यहाँ, पैटर्न कोशिकाओं के विशिष्ट स्थानों पर जाने से प्रेरित नहीं था। इसके बजाय, विश्लेषण ने दिखाया कि कैंसर स्टेम सेल निश का निर्माण लगभग विशेष रूप से कोशिका विभाजन द्वारा संचालित था। कोशिकाएं कुछ क्षेत्रों में अधिक बार विभाजित हो रही थीं, जिससे घने क्लस्टर बन रहे थे। दिलचस्प बात यह है कि शोधकर्ताओं ने पाया कि कोशिकाओं के प्रोटीन स्तर में परिवर्तन वास्तव में पैटर्न के गठन के विरुद्ध कार्य कर रहा था, जिससे डिजाइन थोड़ा बाधित हो रहा था, लेकिन कोशिका विभाजन की प्रचंड शक्ति द्वारा इस नकारात्मक प्रभाव को दबा दिया गया था।
इस नए दृष्टिकोण की शक्ति इसकी सरलता और इसके पूर्वाग्रह रहित होने में निहित है। इसके लिए वैज्ञानिकों को शुरू करने से पहले किसी विशिष्ट तंत्र को मान लेने की आवश्यकता नहीं है। यह कोशिकाओं को अंतरिक्ष में घूमती हुई ज्यामितीय वस्तुओं के रूप में मानता है और एक सरल प्रश्न पूछता है: कोशिका अभी क्या कर रही है जिससे समग्र चित्र बदल रहा है? विकास के इस जटिल नृत्य को अलग-अलग, मापने योग्य योगदानों में तोड़कर, यह विधि बताती है कि उत्तर हमेशा एक जैसा नहीं होता है। चूहे के भ्रूण में, गति कुंजी है; कैंसर कोशिकाओं में, विभाजन कुंजी है। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि यह जीव विज्ञानियों को बताता है कि उन्हें अपने शोध के अगले चरण के लिए कहाँ देखना चाहिए। यदि पैटर्न गति द्वारा संचालित है, तो शोधकर्ताओं को कोशिकाओं के बीच यांत्रिक बलों का अध्ययन करना चाहिए। यदि यह विभाजन द्वारा संचालित है, तो उन्हें सेल साइकिल को नियंत्रित करने वाले संकेतों को देखना चाहिए।
यह कार्य परिकल्पना-संचालित विज्ञान (hypothesis-driven science) से डेटा-संचालित खोज (data-driven discovery) की ओर एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। वर्षों से, यह क्षेत्र अवलोकनों को पूर्व-मौजूदा मॉडलों में फिट करने की कोशिश में अटका हुआ था। यह नया टूल डेटा को स्वयं बोलने की अनुमति देता है, बिना किसी पूर्व नियम को जाने प्रत्येक कोशिकीय प्रक्रिया के योगदान को मात्रात्मक रूप से मापता है। यह जीवन के संगठन का एक स्पष्ट, निष्पक्ष मानचित्र प्रदान करता है, यह दिखाते हुए कि पैटर्न का मार्ग गति, विभाजन, या दोनों के संयोजन द्वारा बनाया जा सकता है, जो पूरी तरह से विशिष्ट जैविक संदर्भ पर निर्भर करता है। जैसे-जैसे इमेजिंग तकनीक में सुधार हो रहा है, जिससे वैज्ञानिकों को तीन आयामों (3D) में और वास्तविक समय में कोशिकाओं को ट्रैक करने की अनुमति मिल रही है, इस प्रकार का ज्यामितीय विश्लेषण जीवन के छिपे हुए यांत्रिकी को समझने के लिए—भ्रूण के शुरुआती चरणों से लेकर बीमारी की प्रगति तक—एक मानक तरीका बन जाएगा।
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