これまで不可能だった解像度で細胞内部を可視化することで、細胞がどのように機能するかについての鮮明な洞察が得られます。

ピッツバーグ大学計算生物学およびシステム生物学教授、科学戦略および計画担当上級副学長

ジェレミー・バーグは、この記事から利益を得るであろういかなる会社や組織で働いたり、コンサルティングしたり、株を所有したり、資金を受け取ったりすることはなく、学術上の任命以外に関連する所属を明らかにしていません。

ピッツバーグ大学は、The Conversation US のメンバーとして資金を提供しています。

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すべての生命は、塩粒より数桁小さい細胞で構成されています。 それらの一見単純に見える構造は、生命を維持する機能の実行を可能にする複雑かつ複雑な分子活動を覆い隠しています。 研究者たちは、この活動をこれまでできなかった詳細レベルまで視覚化できるようになり始めています。

生物学的構造は、生物全体のレベルから始めて下に進むか、単一原子のレベルから始めて上に進むことによって視覚化できます。 しかし、細胞の形状を支える細胞骨格などの細胞の最小構造と、細胞内でタンパク質を作るリボソームなどの最大構造との間には解像度のギャップが存在します。

Google マップに例えると、科学者は都市全体や個々の家を見ることはできましたが、家がどのように集まって近隣地域を構成しているかを確認するツールを持っていませんでした。 これらの近傍レベルの詳細を確認することは、個々のコンポーネントがセルの環境でどのように連携して機能するかを理解できるようにするために不可欠です。

新しいツールが着実にこのギャップを埋めています。 そして、ある特定の技術であるクライオ電子断層撮影法 (クライオ ET) の開発が進められていることで、研究者が健康や病気において細胞がどのように機能するかを研究し、理解する方法がさらに深まる可能性があります。

サイエンス誌の元編集長として、また視覚化が難しい大きなタンパク質構造を何十年にもわたって研究してきた研究者として、私は生物学的構造を詳細に決定できるツールの開発における驚くべき進歩を目の当たりにしてきました。 複雑なシステムがどのように機能するかを理解すると、複雑なシステムがどのように機能するかを理解しやすくなるのと同様に、生物学的構造が細胞内でどのように組み合わされているかを理解することは、生物がどのように機能するかを理解するための鍵となります。

17 世紀に、光学顕微鏡検査によって細胞の存在が初めて明らかになりました。 20 世紀には、電子顕微鏡によりさらに詳細な観察が可能になり、タンパク質の合成と輸送で重要な役割を果たす膜の複雑なネットワークである小胞体のような細胞小器官を含む、細胞内の精巧な構造が明らかになりました。

1940 年代から 1960 年代にかけて、生化学者は細胞をその分子成分に分離し、原子分解能またはそれに近い分解能でタンパク質や他の高分子の 3D 構造を決定する方法を学ぶことに取り組みました。 これは、筋肉に酸素を供給するタンパク質であるミオグロビンの構造を視覚化するために、X 線結晶構造解析を使用して初めて行われました。

過去 10 年間にわたり、磁場中での原子の相互作用に基づいて画像を生成する核磁気共鳴と極低温電子顕微鏡に基づく技術により、科学者が視覚化できる構造の数と複雑さが急速に増加しました。

クライオ電子顕微鏡 (クライオ EM) では、カメラを使用して、電子がサンプルを通過するときに電子ビームがどのように偏向されるかを検出し、分子レベルで構造を視覚化します。 サンプルは放射線による損傷から守るために急速冷凍されます。 対象の構造の詳細なモデルは、個々の分子の複数の画像を取得し、それらを平均して 3D 構造にすることによって作成されます。

Cryo-ET は、cryo-EM と同様のコンポーネントを共有していますが、異なる方法を使用しています。 ほとんどの細胞は厚すぎて鮮明に画像化できないため、最初にイオン ビームを使用して細胞内の関心領域を薄くします。 次に、体の一部の CT スキャンと同様に、サンプルを傾けてさまざまな角度で複数の写真を撮影します。ただし、この場合は患者ではなくイメージング システム自体が傾けられます。 これらの画像はコンピュータによって結合され、細胞の一部の 3D 画像が生成されます。

この画像の解像度は、研究者 (またはコンピューター プログラム) が細胞内のさまざまな構造の個々のコンポーネントを識別できるほど十分に高いです。 研究者らは、たとえば、タンパク質が藻類細胞内でどのように移動し、分解されるかを示すためにこのアプローチを使用してきました。

かつて研究者が細胞の構造を決定するために手動で行わなければならなかった手順の多くが自動化されており、科学者は非常に高速に新しい構造を特定できるようになりました。 たとえば、クライオ EM と AlphaFold のような人工知能プログラムを組み合わせると、まだ特徴付けられていないタンパク質の構造を予測することにより、画像の解釈を容易にすることができます。

イメージング方法とワークフローが改善されるにつれて、研究者はさまざまな戦略で細胞生物学のいくつかの重要な問題に取り組むことができるようになります。

最初のステップは、どの細胞とその細胞内のどの領域を研究するかを決定することです。 相関光電子顕微鏡法 (CLEM) と呼ばれる別の視覚化手法では、蛍光タグを使用して、生細胞内で興味深いプロセスが起こっている領域を特定するのに役立ちます。

細胞間の遺伝的違いを比較すると、さらなる洞察が得られます。 科学者は、特定の機能を実行できない細胞を観察し、それが細胞の構造にどのように反映されているかを確認できます。 このアプローチは、研究者が細胞がどのように相互作用するかを研究するのにも役立ちます。

Cryo-ET はしばらくの間、特殊なツールであり続ける可能性があります。 しかし、さらなる技術開発とアクセシビリティの向上により、科学界はこれまでアクセスできなかった詳細レベルで細胞の構造と機能の間の関連性を調査できるようになるでしょう。 私は、組織化されていない分子の袋から複雑に組織化された動的なシステムへと移行し、細胞をどのように理解するかについての新しい理論が登場することを期待しています。