Istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima: Yunha Hwang i revolucija…

U današnjem svijetu, od procijenjenih 1 trilijun vrsta na Zemlji, čak 99,999% su mikrobi – bakterije, arkeje, virusi i jednoćelijski eukarioti. Tijekom većeg dijela Zemljine povijesti, mikrobi su vladali planetom, sposobni živjeti i prosperirati u najekstremnijim okolišima. Istraživači su tek nedavno počeli istraživati raznolikost mikroba – procjenjuje se da je samo manje od 1% poznatih gena laboratorijski validiranih funkcija. Računalne metode nude istraživačima priliku strategijski obrađivati ovu iznenađujuću količinu informacija.

Yunha Hwang, stručnjak za okolišnu mikrobiologiju i računalnu znanost, istražuje novu biologiju otkrivenu najraznovrsnijim i najprolificnijim životnim oblikom na Zemlji. U zajedničkoj profesorskoj poziciji kao Samuel A. Goldblith Career Development Professor na Odjelu biologije, kao i kao pomoćni profesor na Odjelu za električno inženjerstvo i računarstvo te na MIT Schwarzman College of Computing, Hwang istražuje presjek računarstva i biologije.

Zašto su mikrobi u ekstremnim okolišima interesantni?

Ekstremni okoliši su odlična mjesta za potragu za zanimljivom biologijom. Kao dijete, želio sam postati astronaut, a najbliža stvar astrobiologiji je istraživanje ekstremnih okoliša na Zemlji. Jedini organizmi koji žive u tim ekstremnim okolišima su mikrobi. Tijekom ekspedicije uzorkovanja u Meksiku, otkrili smo obojenu mikrobičku matu na dubini od 2 kilometra pod vodom koja je prosperirala jer su bakterije disale sumpor umjesto kisika – ali nijedan od mikroba koje sam nadam da ću studirati nije rastao u laboratoriju.

Kako istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima može napredovati našu razumijevanje mikrobioma?

Genom je milijunima slova. Čovjek ne može gledati u to i razumjeti ga. Međutim, možemo programirati mašinu da podatke segmente u korisne dijelove. To je otprilike kako bioinformatika radi s jednim genomom. Ali ako gledate gram zemlje, koji može sadržavati tisuće jedinstvenih genoma, to je previše podataka za rad – čovjek i računar zajedno su potrebni da se suoče s tim podacima.

Tijekom doktorskog studija i magistarskog studija, tek smo počeli otkrivati nove genome i nove linije koje su se razlikovale od bilo čega što je bilo karakterizirano ili uzgajano u laboratoriju. To smo nazvali “mikrobni tamni materijal”. Kada ima mnogo nekarakteriziranih stvari, to je mjesto gdje mašinsko učenje može biti vrlo korisno, jer tražimo samo uzorke – ali to nije krajnji cilj. Želimo mapirati ove uzorke na evolucijske odnose između svakog genoma, svakog mikroba i svakog primjera života.

Ranije smo smatrali proteine kao samostalnu cjelinu – to nas dovodi do određenog stupnja informacija jer su proteini povezani homologijom, pa stoga stvari koje su evolucijski povezane mogu imati sličnu funkciju.

Kako računalno modeliranje genoma može napredovati našu razumijevanje mikrobioma?

Računalno modeliranje genoma može značajno napredovati naše razumijevanje mikrobioma na nekoliko načina. Prvo, omogućuje nam da analiziramo velike količine podataka koje bi inače bili preveliki za ljudski um. Na primjer, genom jednog mikroba može sadržavati milijune baza, što je previše za ljudski um da bi ga razumio. Međutim, računar može brzo procesirati i analizirati ove podatke, otkrivajući uzorke i obrasce koji bi inače ostali skriveni.

Drugi način na koji računalno modeliranje genoma može napredovati naše razumijevanje mikrobioma je kroz predviđanje funkcija gena. Kada istražujemo novi genom, često ne znamo što sve može učiniti. Računalno modeliranje može pomoći u predviđanju funkcija gena na temelju njihovih sekvenci i konteksta u kojem se nalaze. Na primjer, ako je gen sličan poznatom genu čija funkcija je već poznata, računar može predvidjeti da i novi gen ima sličnu funkciju.

Treći način na koji računalno modeliranje genoma može napredovati naše razumijevanje mikrobioma je kroz otkrivanje novih vrsta i vrsta. Kada istražujemo mikrobe u ekstremnim okolišima, često otkrijemo nove vrste koje nisu bile poznate prije. Računalno modeliranje može pomoći u identifikaciji novih vrsta na temelju njihovih genoma, čak i ako nisu bile uzgajane u laboratoriju.

Kako se računalno modeliranje genoma koristi u praksi?

Računalno modeliranje genoma koristi se u mnogim područjima, uključujući medicinu, poljoprivredu i industriju. U medicini, na primjer, može se koristiti za otkrivanje novih lijekova i razumijevanje bolesti. U poljoprivredi, može se koristiti za poboljšanje uzgoja biljaka i životinja. U industriji, može se koristiti za razvoj novih materijala i tehnologija.

Koji su izazovi u istraživanju mikroba koristeći računalno modeliranje genoma?

Iako je računalno modeliranje genoma vrlo korisno, postoje i neki izazovi. Jedan od glavnih izazova je velika količina podataka koja se generira. Genomi mikroba mogu sadržavati milijune baza, što može biti preveliko za obradu i analizu. Drugi izazov je tačnost predviđanja funkcija gena. Računalno modeliranje može predvidjeti funkcije gena, ali tačnost predviđanja može varirati.

Kako se istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima može koristiti u budućnosti?

Istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima može imati mnoge primjene u budućnosti. Na primjer, može se koristiti za razvoj novih lijekova i razumijevanje bolesti. Također može se koristiti za poboljšanje uzgoja biljaka i životinja. Također može se koristiti za razvoj novih materijala i tehnologija.

Često postavljana pitanja

Koji su glavni izazovi u istraživanju mikroba u ekstremnim okolišima?

Glavni izazovi uključuju kultiviranje mikroba, što znači da većina mikroba ne može biti uzgajana u laboratoriju. To znači da moramo koristiti metode kao što je metagenomika za istraživanje njihove biologije.

Kako računalno modeliranje genoma može pomoći u istraživanju mikroba?

Računalno modeliranje genoma omogućuje nam da analiziramo velike količine podataka koje bi inače bile prevelike za ljudski um. Također može pomoći u predviđanju funkcija gena i otkrivanju novih vrsta.

Koji su potencijalni koraci u istraživanju mikroba u ekstremnim okolišima?

Potencijalni koraci uključuju razvoj novih metoda za kultiviranje mikroba i poboljšanje računalnih alata za analizu genoma.

Kako istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima može pomoći u razumijevanju bolesti?

Istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima može pomoći u razumijevanju kako mikrobi mogu uzrokovati bolesti i razvoj novih lijekova.

Koji su potencijalni koraci u razvoju računalnih alata za analizu genoma?

Potencijalni koraci uključuju razvoj novih algoritama i poboljšanje postojećih alata za analizu genoma.

Kako istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima može pomoći u razumijevanju evolucije?

Istraživanje mikroba u ekstremnim okolišima može pomoći u razumijevanju kako se mikrobi prilagođavaju različitim okolišima i kako se evoluiraju.

Koji su potencijalni koraci u istraživanju mikroba u ekstremnim okolišima?

Potencijalni koraci uključuju istraživanje novih ekstremnih okoliša i razvoj novih metoda za uzorkovanje i analizu mikroba.