Иммунитет выдал своих врагов

Для воздушного флота любой страны система распознавания «свой-чужой» — предмет государственной тайны. Принцип узнавания чужеродного материала в нашем организме — наоборот, проблема интернациональная, над решением которой бьются иммунологи всех стран. Именно благодаря успехам в этой области медицине удалось продвинуться в трансплантации органов и тканей.

Те же механизмы лежат в основе распознавания бактерий, вирусов и простейших, ежесекундно атакующих наш организм. Иммунокомпетентные клетки считывают лишь «штрихкод» — короткую последовательность в составе одного из сотен «вражеских» белков. Причём в большинстве случаев одну и ту же бактерию каждый организм будет распознавать по-разному.

Датские и американские иммунологи вместе со специалистами по биоинформатике научились предсказывать, какие именно участки чужеродных белков будут анализировать наши лимфоциты.

На поверхности всех клеток нашего тела есть белки так называемого комплекса гистосовместимости — MHC, где и располагается упомянутый «штрихкод». Эти белки можно представить в виде чаши, на дне которой располагается небольшая последовательность аминокислот.

MHC 1 класса в своем составе несут информацию о внутриклеточном материале: из каждой «партии» вновь синтезированных белков один расщепляется на короткие цепочки и выводится на поверхность. В том случае, если эта последовательность присутствует в «черном списке» нашей иммунной системы, то клетка уничтожается. Таким образом организм избавляется от вирусов и злокачественных опухолей.

MHC 2 класса находятся только на поверхности лимфоцитов и антиген-презентирующих клеток. Будучи «санитарами» нашего организма, последние ежесекундно поглощают сотни разнообразных белков и даже целые клетки и бактерии. А дальше всё идет по описанному сценарию — белки разрезаются и поступают на поверхность клетки. Но уже с другой целью. В данном случае этот фрагмент белка станет ключевым для активации иммунной системы, а точнее — нескольких клеток, сразу же начинающих делиться.

Каждая отдельная клетка, в данном случае Т-хелпер, отвечает лишь за один антиген — это определяется с момента её появления. Но за счет большого количества клеток в организме всегда найдется хоть один лимфоцит, специфичный к данному конкретному антигену. Как только он встречается со своим антигеном, то запускается реакция деления, в результате которой образуются полностью идентичные, а значит и способные распознавать и уничтожать тот же самый антиген клетки. Само собой, ещё в детстве специфичные к антигенам самого организма клетки уничтожаются, чтобы не допустить аутоиммунных реакций.

Несмотря на то, что практически все мы успешно справляемся с кишечной палочкой или не очень агрессивным стафилококком, у каждого человека это происходит по-разному: в зависимости от строения комплекса MHC 2 класса, связываемая с ним, а потом и представляемая потенциально чужеродная цепочка аминокислот будет отличаться. Всего вариантов MHC 2 класса несколько тысяч, соответственно, разнообразие возможных «штрихкодов» в человеческой популяции неизмеримо больше. Именно благодаря такому разнообразию не может появиться «супербактерия», способная обмануть сразу все иммунные клетки и уничтожить всё человечество разом.

Мортен Нильсен из Копенгагенского университета и его коллеги, опубликовавшие свою работу в PLoS Computational Biology, нашли способ предсказывать эти «коды».

Их метод позволяет узнать, какой именно участок потенциально чужеродного белка войдёт в состав «штрихкода». Для этого достаточно знать набор генов MHC данного человека и последовательность аминокислот интересующего нас белка.

Дело в том, что каждый белок нашего организма имеет несколько форм существования — структур. Первичная структура — это простая цепочка; вторичная и третичная обеспечивают «объемность» белков, а кроме того, «выставляют наружу» активные центры. Современные модели позволяют «восстанавливать» третичную структуру по последовательности аминокислот, а благодаря знанию генетического кода — даже по отдельным генам.

Знание всех сил притяжения и отталкивания в молекулярном мире позволяет предсказывать взаимодействие разнообразных веществ, в данном случае — рецепторов и пептидов.

Последняя составляющая успеха — вычислительный аппарат. В отличие от своих коллег, и раньше предпринимавших попытки предсказать «штрихкоды», Нильсен воспользовался нейронными сетями, подверженными своеобразному обучению. Тёмной, скрытой в процессе обучения нейронной сети, математики оказалось вполне достаточно для биологических целей.

Если учесть, что все варианты кодирующих MHC генов известны, и исследование MHC-генотипа — рутинная процедура для клинической лаборатории, то методу Нильсена, получившему название NetMHCIIpan, в скором времени найдётся и практическое применение. Зная строение белков бактерий, вирусов и опухолей, можно будет детализировать процесс иммунного ответа, узнать, как разные люди реагируют на один и тот же антиген, и за счёт этого «индивидуализировать» лечение, в частности — разнообразные вакцины и иммуностимуляторы.