Kada su Xiaoxi Meng i Zhikai Liang prvi put predložili ideju prije nekoliko godina, James Schnable bio je skeptičan. U najmanju ruku.
"Pa, možete pokušati, ali mislim da to neće uspjeti", prisjetio se izvanredni profesor agronomije i hortikulture obrativši se Meng i Liang, tadašnjim postdoktorskim istraživačima u Schnableovom laboratoriju na Univerzitetu Nebraska-Lincoln.
Pogriješio je i, unazad gledajući, nikada nije bio sretniji. Ipak, u to je vrijeme Schnable imao opravdan razlog da podigne obrvu. Ideja dvojca - da bi DNK sekvence usjeva osjetljivih na hladnoću koji se predaju jakom mrazu mogla pomoći u predviđanju kako divlje, izdržljivije biljke toleriraju smrzavanje - činila se drskom. U najmanju ruku. Ipak, bio je to prijedlog niskog rizika i visoke nagrade. Jer ako bi Meng i Liang uspjeli da to pokrenu, to bi moglo ubrzati napore da usjeve osjetljive na hladnoću učine malo ili čak puno sličnijim njihovim kolegama otpornim na hladnoću.
Neke od najvažnijih svjetskih usjeva pripitomljene su u tropskim regijama - kukuruz u južnom Meksiku, sirak u istočnoj Africi - koji nisu vršili selektivan pritisak na njih da razviju odbranu od hladnoće ili smrzavanja. Kada se ti usjevi uzgajaju u oštrijim klimatskim uvjetima, njihova osjetljivost na hladnoću ograničava koliko rano se mogu saditi i koliko kasno mogu ubrati. Kraće sezone rasta podudaraju se s manje vremena za fotosintezu, što rezultira manjim prinosima i manje hrane za globalnu populaciju koja bi se trebala približiti 10 milijardi ljudi do 2050. godine.
Hladna klima
Biljne vrste koje već rastu u hladnijim podnebljima razvile su trikove da izdrže hladnoću. Oni mogu ponovo konfigurirati svoje ćelijske membrane kako bi održavali likvidnost na nižim temperaturama, sprečavajući da se membrane smrznu i puknu. Oni mogu dodati crtice šećera u tečnosti unutar i oko tih membrana, snižavajući njihovu tačku smrzavanja na sličan način kao sol na trotoaru. Oni čak mogu proizvesti proteine koji uguše sitne kristale leda prije nego što ti kristali prerastu u masu propadanja ćelija.
Sve te obrane potiču na genetskom nivou, mada ne samo u sekvencama same DNK. Kad se biljke počnu smrzavati, mogu odgovoriti u osnovi isključivanjem ili uključivanjem određenih gena - sprečavajući ili dopuštajući transkripciju i provođenje njihovih priručnika za genetske upute. Znanje koji se geni biljaka podnošljivih na hladnoću isključuju i uključuju pred temperaturama smrzavanja, može pomoći istraživačima da shvate same temelje svojih utvrđenja i, u konačnici, inženjeriziraju sličnu odbranu u usjevima osjetljivim na hladnoću.
Ali Schnable je također znao, kao što su znali Meng i Liang, da čak i identični gen često različito reagira na hladnoću kod biljnih vrsta, čak i usko povezanih. Što znači, frustrirajuće, što razumijevanje kako gen reagira na hladnoću kod jedne vrste obično govori naučnicima biljaka gotovo ništa odlučno o ponašanju gena u drugoj. Ta nepredvidivost zauzvrat je omela napore da se nauče pravila koja diktiraju šta će deaktivirati ili aktivirati gene.
"Još uvijek stvarno, jako loše razumijemo zašto se geni isključuju i uključuju", rekao je Schnable.
Biljke kukuruza
U nedostatku pravilnika, istraživači su se okrenuli mašinskom učenju, obliku umjetne inteligencije koji u osnovi može napisati vlastiti. Oni su posebno razvili nadzirani model klasifikacije - onu vrstu koja može, kada se predstavi s dovoljno označenih slika, recimo, mačaka i mačaka, na kraju naučiti razlikovati prve od drugih. Tim je u početku predstavio vlastiti model s ogromnom gomilom sekvenciranih gena kukuruza, zajedno sa prosječnim nivoom aktivnosti tih gena kada je biljka bila izložena temperaturama smrzavanja. Model je također hranjen "svim karakteristikama kojih smo se mogli sjetiti" za svaki gen kukuruza, rekao je Schnable, uključujući njegovu dužinu, stabilnost i sve razlike između njega i drugih verzija koje se mogu naći u drugim biljkama kukuruza.
Kasnije su istraživači testirali svoj model prikrivajući od njega samo jedan podatak u podskupini tih gena: jesu li reagirali na početak temperature smrzavanja ili nisu. Analizirajući osobine gena za koje je rečeno da odgovaraju ili ne reagiraju, model je prepoznao koje su kombinacije tih karakteristika relevantne za svaku od njih - a zatim je uspješno svrstao većinu preostalih gena misterioznih kutija u njihove ispravne kategorije.
To je bez sumnje bio obećavajući početak. Ali pravi test je ostao: može li model proći obuku koju je stekao za jednu vrstu i primijeniti je na drugu?
Odgovor je bio konačan da. Nakon što je obučen sa podacima o DNK iz samo jedne od šest vrsta - kukuruza, sirka, bisernog prosa, proso prosa, prosa lisičjeg repa ili ljuljaške - model je uglavnom mogao predvidjeti koji će geni u bilo kojoj od ostalih pet reagirati na smrzavanje. Na Schnableovo iznenađenje, model je izdržao čak i kad je treniran na hladno osjetljivu vrstu - kukuruz, sirak, biser ili proso proso - ali je imao zadatak da predvidi genske reakcije u prosu od lisičjeg repa koji podnosi hladnoću.
Model
"Modeli koje smo obučili radili su gotovo jednako dobro među vrstama kao da zapravo imate podatke o jednoj vrsti i koristili ste interne podatke za predviđanje te iste vrste", rekao je, a tračak čuđenja ostao mu je u glasu nekoliko mjeseci kasnije. "Zaista to ne bih predvidio."
"Ideja da sve ove informacije možemo jednostavno ubaciti u računar i da može otkriti barem neka pravila koja daju predviđanja koja djeluju još uvijek mi je nevjerovatna."
Ta predviđanja bi se mogla pokazati posebno korisnima kada se razmatra alternativa. Otprilike desetljeće biljni biolozi zapravo su mogli izmjeriti broj molekula RNK - onih koji su odgovorni za transkripciju i transport DNK uputa - koje proizvodi svaki gen u živoj biljci. Ali upoređivanje kako ta ekspresija gena reagira na hladnoću u živim primjercima i kod više vrsta, mukotrpan je poduhvat, rekao je Schnable. To je posebno tačno sa divljim biljkama, čije je sjeme teško dobiti. To sjeme možda neće klijati kada se očekuje, ako uopće, i može rasti godinama da naraste. Čak i ako se to dogodi, svaka rezultirajuća biljka mora se uzgajati u identičnom, kontroliranom okruženju i proučavati u istoj razvojnoj fazi.
Više vrsta
Sve to predstavlja ogroman izazov za uzgoj dovoljno divljih primjeraka, od dovoljno divljih vrsta, koji će replicirati i statistički procijeniti reakciju svojih gena na hladnoću.
"Ako zaista želimo saznati koji su geni važni - koji zapravo igraju ulogu u načinu na koji se biljka prilagođava hladnoći, moramo gledati na više od dvije vrste", rekao je Schnable. "Želimo pogledati skupinu vrsta koje toleriraju hladnoću i skupinu osjetljivih, te pogledati obrasce:" Isti gen uvijek reagira na jedno, a uvijek ne na drugo. "
„To počinje postajati zaista velik i skup eksperiment. Bilo bi stvarno lijepo kada bismo mogli samo prognozirati iz sekvenci DNK tih vrsta, umjesto da, recimo, uzmemo 20 vrsta i pokušamo ih sve dobiti u istoj fazi, sve ih podvrgnemo potpuno istim tretmanima stresa i izmjerite količinu RNK koja se stvara za svaki gen u svakoj vrsti. "
Srećom po modelu, istraživači su već sekvencirali genome više od 300 biljnih vrsta. Stalni međunarodni napori mogli bi taj broj doseći čak 10,000 u narednih nekoliko godina.
Iako je model već divlje nadmašio njegova skromna očekivanja, Schnable je rekao da će sljedeći korak ipak uključivati "uvjeravanje i nas samih i drugih ljudi" da djeluje kao i do sada. U svakom dosadašnjem testnom slučaju, istraživači su tražili od modela da im kaže ono što su već znali. Krajnji test, rekao je, doći će kad i ljudi i mašina počnu od nule.
"Sljedeći veliki eksperiment koji mislim da trebamo napraviti je predviđanje vrste za koju uopće nemamo podataka", rekao je. "Uvjeriti ljude da to stvarno funkcionira u slučajevima kada čak ni mi ne znamo odgovore."
Tim je svoja saznanja izvijestio u časopisu Proceedings of the National Academy of Sciences. Meng, Liang i Schnable su autori studije sa Rebeccom Roston iz Nebraske, Yang Zhangom, Samirom Mahboub i studentom dodiplomskog studija Danielom Nguom, zajedno sa Xiuru Dai, gostujućom stipendisticom sa Poljoprivrednog univerziteta Shandong.
Za više informacija:
Univerzitet u Nebraski, Lincoln
www.unl.edu