Связывание белков с ДНК — это ключевой механизм, который запускает производство других белков, управляет всеми клеточными процессами и решает, какие гены будут работать, а какие «выключены». Такие белки называют факторами транскрипции. Уловить момент их взаимодействия с ДНК в живом геноме — сложнейшая задача из-за его динамической природы. Исследователи из Кельнского университета нашли способ: метод DynaTag. Он точно определяет места, где факторы транскрипции связываются с ДНК. Метод работает даже при малом количестве биоматериала, на уровне отдельной клетки и при сохранении целостности клеточного ядра.

Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications.

DynaTag превосходит существующие методы, такие как ChIP-seq и CUT&RUN, по чувствительности и разрешению, — говорит руководитель исследования, доктор Роберт Хензель-Хертч из Центра молекулярной медицины в Кельне. — Мы получаем детальную карту участков ДНК, где происходит связывание.

В сложных организмах, например, у животных с разными тканями и типами клеток, почти невозможно отследить, где именно факторы транскрипции взаимодействуют с геномом. Новый метод, способный анализировать отдельные клетки из разных тканей, может изменить наше понимание:

• процессов развития организма,
• механизмов болезней в естественных физиологических условиях.

Кроме того, DynaTag позволяет оценить активность факторов транскрипции непосредственно в образцах тканей. Это важно для клинической практики, так как такие образцы регулярно берут у пациентов для патологоанатомического исследования.

Эффективность метода проверили на примере мелкоклеточного рака легких у мышей. Ученые из группы Хензеля-Хертча сравнили, как факторы транскрипции связываются с ДНК в опухолях до и после химиотерапии.

Мы знали, что после химиотерапии при этом типе рака активируются определенные сигнальные пути, которые способствуют устойчивости к лечению и метастазированию. Но мы не знали, какие именно факторы транскрипции ими управляют, — объясняет исследователь. — С помощью DynaTag мы выявили конкретные факторы. После химиотерапии они активнее связываются с генами этих сигнальных путей и, вероятно, стимулируют дальнейший рост опухоли.

Таким образом, DynaTag решает фундаментальную техническую проблему и открывает новые пути для изучения эпигенетической регуляции в норме и при патологии, особенно на редких или труднодоступных образцах.

Реальная польза этого исследования — в переходе от фундаментального знания к конкретным клиническим и диагностическим применениям. Метод, способный работать с малым количеством материала и даже с единичной клеткой, — это прорыв для персонализированной медицины и онкологии. Можно будет анализировать биопсии пациентов, выявляя не просто мутации, а активность ключевых регуляторных белков, которая часто меняется при резистентности к терапии. Это позволит:

• Точечно подбирать лечение: определять, какие сигнальные пути активированы в опухоли конкретного пациента, и подбирать таргетные препараты.
• Отслеживать динамику болезни: по единичным циркулирующим опухолевым клеткам мониторить, как меняется регуляция генов в ответ на терапию, и вовремя корректировать схему.
• Изучать редкие популяции клеток: например, стволовые клетки опухоли или клетки в состоянии покоя, которые часто являются причиной рецидивов.

В итоге DynaTag может стать инструментом для создания более точных прогностических тестов и разработки новых лекарств, мишенью для которых станут именно факторы транскрипции.

Основной вопрос к исследованию — насколько данные, полученные на мышиной модели мелкоклеточного рака легких, будут воспроизводимы в человеческих опухолях, которые обладают гораздо большей гетерогенностью и сложностью микроокружения. Кроме того, метод, вероятно, требует высокого уровня технической экспертизы и сложной биоинформатической обработки данных, что может ограничить его широкое внедрение в рутинную клиническую практику в ближайшей перспективе. Важно также оценить, как метод работает на архивных образцах тканей, фиксированных формалином, — основном материале патологоанатомических исследований.

Ранее ученые выяснили, как беспорядок в генах выдает наш возраст.