top of page
  • תמונת הסופר/תlior samuel

דוקטור שירמן ישדרג את ייצור החלבונים שלכם!

עודכן: 22 בנוב׳ 2021



דוקטור דביר שירמן, מחזור ד', חשמל פיסיקה, טכניון


את המסלול הצבאי שלו דביר התחיל בללמוד ולנסות דברים בידיים כל הזמן. עם השנים, המיומנות הזו בדיוק שירתה אותו במעבר מעולם הסייבר לעולם הביואינפורמטיקה, ומהמעבדה של מצו"ב למעבדת הביולוגיה המולקולרית של יוהן אלף בשבדיה.

אמנם עברו מספר שנים מאז שהמחקר הראשון שלו מהדוקטורט פורסם ב2017, אבל החודש ישבנו עם דוקטור שירמן כדי להבין טוב יותר את התגלית הראשונה שלו בעולם הביולוגי .


דוקטור שירמן, ספר לי קצת על השירות שלך ואיך הגעת משם לעיסוק בביולוגיה?

האמת שזה קצת מוזר שקוראים לי דוקטור שירמן, אני עדיין צריך להתרגל לזה. אבל כדי לענות לשאלה שלך, בשירות שלי הייתי חוקר במצו"ב במשך 6 שנים. זה עשוי להישמע מוזר להישאר באותו התפקיד כל כך הרבה זמן בצה"ל, אבל התפקיד של החוקרים במדור היה ללוות את הפרויקטים השונים של היחידה וליעץ לפי תחום ההתמחות שלהם.

דמיין שאתה מגיע למדור צעיר מהתואר והקק"ץ, ומקבל ערימת ספרים ענקית שמתאימה לשני סמסטרים שלמים בתואר. אז אתה קורא ואתה לומד קצת, אבל הכיף האמיתי היה לנסות את הדברים בעצמך במעבדה ולראות את מה שקראת עליו ממומש בפועל. אתה מפתח מיומנות ללמידה תוך כדי תנועה של תחומים חדשים, ויש בזה משהו מאוד מרגש.

תוך כדי השירות עשיתי תואר שני באבטחת מידע באוניברסיטת ת"א (במחלקה להנדסת חשמל), והתזה שלי הייתה על התקפות פיזיות על RFID.

ל-RFID יש שתי הגנות עיקריות: האחת היא שפרוטוקול התקשורת שלו מוצפן וחסין מפני מגוון התקפות, והשניה שהוא עובד רק מקרוב כי השבב בכרטיס שלך פאסיבי ואין לו אנרגייה שתשדר למרחקים. בתזה הראתי שאפשר לתקשר עם השבב גם מרחוק אם יש לך תחנות ממסר, למשל אם יש לך מכשיר בגודל מזוודה שקולט ומשדר או בימינו אפילו שני טלפונים עם NFC. למעשה כחלק מהתזה אפילו בנינו מכשיר כזה עם סוללה ואנטנה רצינית שמאפשר לתקשר עם קורא הכרטיסים ממרחק של מטר.

כשעשיתי את זה זה הרגיש כמו משהו מאוד לא מעשי, אבל זמן קצר אחר כך באמת דווח שאנשים משתמשים בשיטה כזו ככלי לפריצה וגניבה ופורסם תיעוד של שני גנבי רכב שעשו זאת כדי לדמות קרבה של מפתח הרכב למכונית.


אני עדיין לא רואה את הקשר לביולוגיה.

אחרי השחרור הייתה לי משרת חוקר אבטחת מידע בחומרה בחברת סמסונג. על פניו זו הייתה משרה בדיוק בתחום שלי עם הכנסה יפה, תנאים נוחים וללא לחצים מיותרים, אבל לא הרגשתי שאני מתחבר למה שאני עושה שם. אני חושב שהסיבה העיקרית הייתה שלמחקר שם לא הייתה כמעט השפעה, מצד אחד בניגוד לאקדמיה תוצאות המחקר לא יכלו להתפרסם בשום מקום, ומצד שני הרגשתי שזה גם לא באמת השפיע על פיתוח מוצרים של החברה. היופי הוא שבזכות הגיוון של התפקיד שלי בצבא, היה לי ביטחון שאני יכול להתחיל מחדש בתחום חדש וזר. הייתה לי מחשבה מאוד נאיבית שאם עד עכשיו עשיתי reverse engineering למכשירים אלקטרוניים, אולי אנסה לעשות אותו דבר למערכות ביולוגיות. אז התחלתי להתעניין ולקרוא על הנושא ואחרי הרצאה מגניבה של "מדע על הבר" בנושא ביולוגיה התחברתי עם המרצה, הוא קישר אותי למספר מעבדות בארץ וכשנתקלתי במעבדה של פרופסור יצחק (צחי) פלפל במכון ויצמן ממש נדלקתי ואמרתי לעצמי: "זה זה".


מה כל כך מיוחד במעבדה של פרופסור פלפל?

המחקר של צחי עוסק באבולוציה בתוך המעבדה, כלומר אילו מנגנונים משתנים ופועלים בתוך המסגרת האבולוציונית - הפעלה וכיבוי של גנים, רכישה של גנים חדשים, או שינויים בגנים עצמם וההשפעה של כל אלו על כושר הרבייה של יצורים חד תאיים כמו חיידקים או שמרים.

היופי במעבדה של צחי היא ששם כולם עושים הכל. אין חדרים נפרדים לביולוגים שעורכים את הניסוי ולביו-אינפורמטיקאים שמנתחים את התוצאות אחר כך. יש מעבדות בהן שני הצוותים הללו עשויים להיות בבניינים נפרדים, אבל במעבדת פלפל כולם יושבים באותו החדר, וגם אם הגעת מתחום הביולוגיה מצופה שתכתוב את הקוד ותעשה את הניתוחים בעצמך. באותו האופן אם הגעת מהתחום האנליטי כמוני, מצופה שתתחיל לעשות את הניסויים בעצמך מהר מאוד.

הגעתי בתזמון טוב ונכנסתי לפרויקט שבדיוק נכנס לשלב אנליזת הנתונים כאשר הסטודנט מהצד היותר אנליטי עזב את המעבדה בסוף התואר שלו.

כשסיימנו את הפרוייקט הראשון שלי הפרופסור רמז לי בעדינות שהגעתי לפרקי ואני יכול לתכנן ולערוך ניסויים בעצמי. גיליתי שזה מאוד כיף לי ולא הפסקתי מאז.


אז מה בעצם היה הפרויקט הזה?

בוא נתחיל בהתחלה: התא הוא סוג של מפעל ביולוגי שמייצר חלבונים. חלק מהחלבונים הללו עוזרים לתא לשרוד ולהתרבות, חלק לא ממש משנים לו, וחלק מזיקים לו כמו מחלה גנטית. ייצור החלבונים הללו דורש משאבים כמו אנרגיה וחומרי מזון שונים.

השאלה שלנו הייתה: איך התא מייעל את תהליך הייצור של החלבונים שלו?

כלומר, בהינתן שהתא רוצה לייצר כמות קבועה של החלבון בשביל לשרוד, מה הוא יכול לעשות כדי להוזיל את עלויות הייצור שלו?

כדי לבדוק את זה, אמרנו דבר כזה: אם נכניס לתא וריאציות על גן שיגרמו לו לייצר חלבון מיותר בכמות ידועה ואז ניתן לו להתרבות, התאים היותר יעילים יתרבו מהר יותר ולאחר מספר דורות חלקם היחסי באוכלוסיה יעלה (בגלל ברירה טבעית).

כלומר על ידי ספירת האוכלוסייה אחרי מספר דורות, נדע תוצאתית מי היה יותר יעיל ומי פחות יעיל.


התבססנו על מחקר עבר שכבר יצר ספרייה של וריאנטים על גן המקודד חלבון בשם GFP. החלבון הזה זוהר, אז הוא מאוד שימושי במעבדה וחוקרי ביולוגיה מולקולרית אוהבים לעבוד איתו, אבל עבור החיידק הוא פשוט מיותר. המחקר הקודם מדד איזו כמות חלבון מייצרת כל וריאציה של הגן, אז בהתבסס על המידע הזה אנחנו יכולים לבדוק האם יש וריאציות שמייצרות את אותה הכמות אבל במחיר אבולוציוני כבד יותר לתא.

חזרנו על הניסוי הזה מספר פעמים, וניסינו לראות האם ישנן וריאנטים שבאופן קבוע מיטיבים עם התא, כאלה שבאופן קבוע מזיקים לו, וכאלו שהם גרועים יותר בצורה מובהקת.

שאלת ההמשך המעניינת היא מה הופך וריאנט מסויים ליותר או פחות יעיל, והאם ניתן למצוא מכנה משותף.


בגדול, ככל שהחיידק מייצר יותר מהחלבון הזרחני, כושר הרבייה שלו יורד במידה כזו או אחרת. השאלה המעניינת היא אילו וריאנטים של הגן פוגעים בו פחות (בכחול) ולעומתם אילו שינויים גובים ממנו מחיר גבוה (באדום וסגול) ולמה בכלל?


אז בעצם יצרתם קהילה של "כמעט שיבוטים" שכולם מייצרים חלבון חסר תועלת בדרכים שונות, נתתם להם להתחרות אחד בשני בהישרדות למשך כמה דורות, ואז הסקתם על יעילות הייצור לפי היחס של כל מוטציה באוכלוסיה הסופית?

כן! ומה שראינו בפועל זה שישנם 6 מאפיינים עיקריים לוריאנטים שמייעלים את ייצור החלבון.

  1. בתהליך היצור של גן, ראשית המידע הגנטי משועתק מDNA למולקולת mRNA ולאחר מכן המידע ב-mRNA מתורגם לחלבון. כל מולקולת mRNA יכולה לייצר יותר מעותק אחד של חלבון ואפשר לשחק עם היחס בין כמות הmRNA שמיוצר לכמות החלבון המיוצרת מכל מולקולה בודדת. לדוגמא, על מנת לייצר 100 עותקים מחלבון ניתן לעשות זאת על ידי יצירת מולקולת mRNA אחת שתתורגם 100 פעמים, או על ידי יצירת 100 מולקולות mRNA זהות שכל אחת תתורגם פעם אחת. אנחנו שמנו לב שוריאנטים שיצרו פחות מולקולות mRNA עבור כמות חלבון נתונה היו יותר מוצלחים בניסוי.

  2. החלבון מורכב משרשרת אבני בניין שנקראות חומצות אמינו, אם הגן משתמש באבני בניין נדירות (מתוך 20 חומצות האמינו האפשריות) אז מן הסתם יותר קשה לבנות כל חלבון.

  3. לחלבון המיועד לבצע פונקציה מסויימת עלולות להיות גם תופעות לוואי שעלולות להיות רעילות לתא. במחקר ראינו שוריאנטים שמביאים לחלבון תכונות כימיות מסויימות (למשל כאלו שגורמות לחלבונים להדבק אחד לשני) התגלו כפחות מוצלחים מוריאנטים אחרים.

  4. שלושת התוצאות הבאות קשורות לקצב ההתקדמות של הריבוזום, המכונה הביולוגית שמתרגמת את המידע בmRNA לחלבון, כאשר הוא מתרגם את תחילת הגן:

    1. ראינו שאם הmRNA מקופל מרחבית בצורה סבוכה, הריבוזום צריך לפרום את הקיפול, מה שמאט אותו בתהליך בניית החלבון. נראה שקיפולים כאלה הפכו את ייצור החלבון ליעיל יותר.

    2. הריבוזום בחיידקים (בלבד) מזהה את הmRNA ונקשר אליו על ידי רצף מסויים בתחילת הגן שנקשר ל"זנב" של הריבוזום. אם לאורך הmRNA מופיעים רצפים הדומים לאותו רצף זיהוי, אותו "זנב" של הריבוזום יכול להקשר אליהם באופן שיעקב את התקדמות הריבוזום. מידלנו את התרומה של מנגנון זה להתקדמות הריבוזום ומצאנו שהתקדמות איטית בתחילת הגן כתוצאה ממנגנון זה מיטיבה עם התא.

    3. כל חומצה אמינית בחלבון מקודדת על ידי שלוש אותיות ברצף הRNA במילת קוד המכונה "קודון", אך ישנה יתירות בקוד וכמעט לכל חומצה אמינית יש יותר מקודון אחד שמקודד עבורה. הקודונים השונים בגן מביאים לקצב תרגום שונה, דווקא כאן מצאנו ראיות חלשות לכך שבניגוד לשני המנגנונים האחרים, קצב תרגום גבוה בתחילת הגן מיטיב עם התא. תוצאה זו היא לכאורה בסתירה לשתי התוצאות הקודמות ולמחקרים קודמים מהמעבדה ולא כל כך ידענו להסביר זאת, אז יש עוד מה לחקור...



סיכום של מסקנות המחקר.

את ששת הפיצ'רים הללו הוצאנו כמסקנות מייצור של חלבון מיותר שהתא בכלל לא רוצה. אז אנחנו צריכים לשאול את עצמנו האם אותם פיצ'רים באים לידי ביטוי גם בטבע בגנים שהתא צריך לייצר מהם הרבה חלבונים.

כדי לבדוק את זה, אימנו מודל שמקבל גן, בודק עבורו את ששת התכונות שלמעלה, וחוזה עד כמה ייצור החלבון מבוצע בצורה יעילה עבור רמת היצור הנדרשת.

אחר כך השתמשנו במודל הזה על גנים שכבר מוכרים למדע עבור חיידקים שונים, וראינו שיכולת החיזוי שלו באמת טובה - כלומר החיידקים באמת משתמשים במנגנונים הללו כדי לייעל את ייצור החלבונים שלהם הם זקוקים בכמויות גדולות.


אבל למה המודל הזה בכלל עובד? לא היה עדיף לחיידק לייעל את הייצור של כל החלבונים שלו?

אנחנו צריכים לזכור שהאבולוציה עובדת על ידי יצירה של שינויים אקראיים וברירה טבעית של השינויים המוצלחים. אם חלבון מיוצר לעתים רחוקות, במרבית המקרים מוטציות שישפרו את עלות הייצור שלו לא ישפיעו על כושר ההישרדות של החיידק ולא יבררו באבולוציה. לכן הוא ישאר פחות יעיל.


נשמע שהמחקר הלך ממש חלק! זה תמיד מסתדר ככה במחקר הביולוגי?

אז אולי באמת כדאי שנדבר על זה רגע, כי ניסויים ביולוגיים הם לא תחום כל כך פשוט. נדרשת הרבה עבודה מחשבתית מראש כדי לתכנן את הניסוי, לזקק את ההשערה שלנו למשהו שאפשר לבדוק, להחליט איזה אחוז מאוכלוסיית החיידקים נרצף (כי לרצף את כולם זה מאוד יקר) וכן הלאה.

לפעמים הניסוי מזדהם באמצע ואתה צריך להתחיל מההתחלה, ולפעמים אתה מגלה שמוטציה לא קשורה הסיטה לך את כל התוצאות.

למשל, הניסוי שערכנו בהתרבות של החיידקים ארך 12 יום. במקור תכננו לתת לו להימשך פי 2 יותר, אבל ראינו שאחרי שבועיים מתפתחת מוטציה שמשתיקה את הגן שהכנסנו לחיידק ומשתלטת על כל האוכלוסייה.

בפרויקט אחר עבדתי על תכנון הניסוי במשך שנה ואז עוד כחצי שנה על ביצוע ההנדסה הגנטית בשמרים והרצת הניסוי ולבסוף מצאנו שתוצאות הניסוי לא משתחזרות בין חזרות, ולמעשה המנגנון שרצינו לחקור כמעט ולא משפיע על עלות ייצור הגנים בתאים.

בסופו של דבר יצאנו מהניסוי עם מאגר נתונים גדול שהצלחנו למצוא בו תובנות חדשות בנושא טיפה שונה מהשאלה המקורית שאיתה יצאנו לדרך, אבל בין לבין היו הרבה רגעים של תסכול.


ומה אתה עושה היום?

לפני כחצי שנה התחלתי פוסט-דוקטורט במעבדה של יוהן אלף באוניברסיטת אופסלה בשבדיה.

הפרויקט שלי כאן מתמקד בלחקור את המבנה התלת מימדי של הכרומזום של חיידק E. coli וכיצד המבנה הזה מעורב בפונקציות ביולוגיות בתא.

למרות ש E. coli הוא אולי היצור ביולוגי שנחקר הכי הרבה משום שהוא אורגניזם מודל מאוד שימושי, יש עוד המון מה לגלות בכל הנוגע למבנה המרחבי של הכרומוזום שלו. הסיבה היא שעד היום אין לנו שיטות מדידה טובות כדי לאסוף נתונים על הנושא הזה.

אז במסגרת הפרויקט שלי אני מתכוון לפתח שיטת מדידה מבוססת ספריה גנטית סינתטית ושיטות מיקרוסקופיה מתקדמות. מבחינת התפתחות אישית המטרה שלי היא מצד אחד להשתמש במומחיות שרכשתי בתכנון וביצוע ניסויים עם ספריות סינתטיות, ומצד שני ללמוד לעבוד עם כלים חדשים שהמעבדה מתמחה בהם כמו מיקרוסקופיה פלואורסצנטית והתבוננות על תא חי ברמת המולקולה הבודדת.


איך אתה מרגיש ביציאה לדרך?

מצד אחד מתרגש להתחיל מחקר חדש בנושא שיש עוד הרבה מה לחקור בו, ואני שמח שיש לי הזדמנות לרכוש כלים חדשים. מצד שני מדובר בפרויקט גדול ומורכב, ויקח לא מעט זמן עד שנראה תוצאות, אז יש בי גם חשש שבסוף אחרי הרבה עבודה לא נצליח לקבל תוצאות משמעותיות, אבל זו עבודתו של מדען!


אילו תובנות עדיין מלוות אותך מימי התוכנית?

הדבר העיקרי שלקחתי מהתפקיד הוא שהגעתי למקום עם עיסוק מגוון בו הייתי חייב לדעת לצלול ולהבין דברים שונים וחדשים. נחמד לדעת שיש לי את היכולת הזו וכמו שראיתם זה משהו שנשאר איתי לאורך הדרך. זה גם כיף מאוד לקחת תחום, להתחיל מלהבין את הבסיס מויקיפדיה וללמוד את השאר תוך כדי עבודה.

זה שהייתי במקום שבאמת עושה עבודת מעבדה עזר לי לאהוב גם את הדבר הספציפי הזה במקום לנסות להישאר במזגן ולכתוב קוד.

זה נותן לך גם את הלך הרוח של העבודה הניסויית, לא משנה מה הנושא שלה. דברים לא תמיד עובדים וזה בסדר.


איך אתה מאזן את עבודת המחקר עם חיי המשפחה שלך?

האמת שלנו אין ילדים אז זה קל יותר, אבל הגירת עבודה לחו"ל היא דבר מורכב בכל מקרה - כי אחד מכם מגשים את עצמו והשני רק מצטרף. אנחנו עדיין מנסים לפענח את העניין הזה בעצמנו. עוד כשהיינו בארץ לכל אחד מאתנו הייתה הרבה עבודה מהבית שנכנסה גם לסוף השבוע. זה משתנה עם הזמן ועם הצורך ומתמודדים עם זה ביחד בהבנה.


מה המסר שלך לדורות הבאים?

בגלל שאנחנו עתודאים אז אנחנו רגילים להגיד לעצמנו שבחרנו את מסלול החיים שלנו כבר בגיל 17, וזה ממש לא נכון. תמיד אפשר לשנות כיוון ולהיכנס לתחום חדש לחלוטין. אפילו אם התפקיד שלכם לא הכריח אתכם לעשות את זה, אתם יכולים ללמוד את המיומנות בעצמכם!

פשוט נסו לחשוב מה מגניב אתכם ותתחילו לחקור. אני מבטיח שתופתעו כמה רחוק תגיעו לבד, ותראו שעם עוד קצת עזרה והנחיה תוכלו להיכנס לכל תחום שאתם רוצים.



אתם יכולים לעקוב אחרי המחקר של דביר שירמן בטוויטר שלו.


323 צפיות0 תגובות

פוסטים אחרונים

הצג הכול

Comments


bottom of page