CC BY
344
УДК 57.045 + 573.22
Протеом здорового человека при деятельности в экстремальных условиях
И. М. Ларина1*, В. А. Иванисенко2, Е. Н. Николаев3, А. И. Григорьев1
1Институт медико-биологических проблем РАН, 123007, Москва, Хорошевское ш., 76а
2Институт цитологии и генетики СО РАН, 630090, Новосибирск, просп. Акад. Лаврентьева, 10
3Институт биохимической физики РАН, 119334, Москва, ул. Косыгина, 4
*E-mail: irina.larina@gmail.com
Поступила в редакцию 08.04.2014
реферат В представленном обзоре рассмотрены новые подходы, присущие современной системной биологии, с позиций их использования для более глубокого понимания физиологической адаптации здорового человека в экстремальных условиях. Физиология человека в экстремальных условиях жизнедеятельности, или экологическая физиология, и системная биология являются естественными партнерами. Проанализированы сходство и отличия предмета и методов системной биологии от дисциплин OMICs (протеомики, транскриптомики, метаболомики) и других родственных наук. Обсуждаются последние данные, полученные методами системной биологии, по экологической физиологии человека. Отмечены отдельные достижения системной биологии в исследовании адаптации здорового человека к физической нагрузке, в том числе в высотных условиях, к влиянию гипоксии и окислительного стресса. Обоснован вывод о том, что применение методов и подходов системной биологии к изучению молекулярной картины адаптивных механизмов, формирующейся в организме человека во время космического полета, позволит получить ценные фундаментальные знания и пополнить картину метаболических путей человека.
ключевые слова интегративная физиология, космический полет, протеомика, системная биология. список сокращений OMICs - биологические дисциплины, объединенные в группу постгеномных технологий, названия которых заканчиваются на -omics; MALDI - метод лазерной десорбции/ионизации при содействии матрицы; ESI - ионизация электроспреем; PCR - полимеразная цепная реакция; HUPO -организация по изучению протеома человека; C-HPP HUPO - хромосомоцентрический проект изучения протеома человека; HLPP - проект изучения белков печени человека; KEGG DB - база данных «Киотская энциклопедия генов и геномов»; PGC-1a - коактиватор 1а рецептора Y, активируемого пролифераторами пероксисом; HIF - фактор, индуцируемый гипоксией; HSP70 - белок теплового шока 70 кДа; PDIA3 - белок 3 семейства A протеин-дисульфидизомеразы; АФК - активные формы кислорода; CV - коэффициент вариации.
введение
Протеомика1 возникла в самом конце ХХ века как совокупность методов широкомасштабного исследования белков [1]. Протеомика появилась в результате постепенного развития и усложнения классических методов исследования белков, начиная с гравиметрических и фотометрических до диск-электрофореза, градиентного и двумерного электрофореза [2-4]. Огромный скачок в темпах развития этой области произошел после открытия возможности использования масс-спектрометрии для идентификации белковых молекул. В конце
1 Термин впервые введен в 1997 году P. James по аналогии с геномикой.
1980-х возникли новые методы ионизации белков без разрушения их первичной структуры - лазерная десорбция и ионизация при содействии матрицы (MALDI) и электроспрей (ESI) [5, 6]. В последние годы под термином «протеомика» понимают раздел системной биологии, изучающий белковый состав клеток, тканей, биологических жидкостей, организмов с преимущественным использованием высокопроизводительных методов масс-спектро-метрии.
К настоящему моменту достигнут огромный прогресс в технологиях, которые позволяют идентифицировать белки, измерить их концентрацию в образце, определить распространенность в клетках,
тканях и организмах, а также выявить их посттрансляционные модификации1. Число пептидов и белков, которые могут быть идентифицированы и количественно определены, неуклонно растет (www.SwissProt.com).
Однако, несмотря на впечатляющие достижения внедрения масс-спектрометрических технологий в экспериментальную биологию, результаты, полученные протеомными методами, оказывают на медицину меньшее воздействие, чем полученные с помощью геномных исследований. По нашему мнению, это происходит, в первую очередь потому, что проте-омные задачи сложнее из-за отсутствия методов размножения белковых молекул, подобных PCR, а также значительно большего (на много порядков величины) числа белков, чем генов. Хотя имеются и другие, также сложные, причины. Без сомнения, этот разрыв в практическом использовании замедляет темп, с которым выяснение генетических функций и других открытий в геномике претворяется в практическое знание и используется в клинической медицине.
развитие протеомики: достижения и сложности
Подробно состояние постгеномных OMICs2, в том числе протеомики, обобщено в многочисленных обзорах [7-13]. Так, Lander [10] отмечает, что десятилетие постгеномной эры ознаменовалось интенсивным накоплением и каталогизацией данных о полных наборах компонентов клеток в результате интенсивного развития глобальных исследований структур геномов, протеомов, транскриптомов, мета-боломов и др. «-омов». Однако существующий разрыв в структурных успехах и функциональном осмыслении - понимании функций, характеризующих жизнедеятельность, и их нарушений в патологических состояниях - обесценивает эти открытия. Критическим для продвижения к практике в настоящее время остается функциональный анализ [10]. С этим утверждением согласен и Alberts [8].
Что касается протеомики, то Bensimon и соавт. [7] выделяют в отставании практического внедрения ее достижений четыре причины концептуального и технического свойства. Во-первых, технологии масс-спектрометрии воспринимаются многими учеными как весьма сложные, основанные на использовании дорогого и постоянно трансформируемого (совершенствуемого) оборудования. То же самое относится и к геномике с ее высокопроизводительными технологиями, но получение результатов в протеом-
1 Химические модификации аминокислотных остатков после процесса трансляции.
2 OMICs - собирательное название протеомики, транскриптомики, пептидомики, метаболомики и др. постгеномных дисциплин.
ном анализе носит нелинейный характер, использует несколько различных протоколов, поэтому методы протеомики действительно оказываются объективно более сложными. Суммируя, можно заключить, что достигнутый прогресс в протеомике тесно связан с совершенствованием методов масс-спектрометрии и увеличением степени доступности инструментов протеомики на основе масс-спектрометрии для широкого круга ученых, работающих в области протео-мики и смежных областях. Действительно, анализ опубликованных данных показывает, что значительная доля высококачественных результатов в области протеомики генерируется относительно небольшим числом лабораторий. Отмечается [7], что сейчас достаточно уверенно поддаются идентификации от 7000 до 10000 белков человека, не считая мажорных (находящихся в образцах в высокой концентрации).
Когда анализ протеомов клеточных линий стал возможным, это направление привлекло внимание многих исследователей, однако суммарно в этих работах сообщается приблизительно только о 100 широко распространенных белках [14-17].
Во-вторых, исследования с использованием высокопроизводительных методов масс-спектрометрии, проводимые с целью выявления маркеров, не дают значительных преимуществ в случае метода, ориентированного на проверку определенной гипотезы (hypotheses driving research), который остается основным в науках о жизни. Повторяющиеся циклы экспериментов с построением гипотез и их проверкой, выполняемые с использованием протеомных наборов данных, на начальном этапе открытия маркеров пока не позволяют получить ожидаемую выгоду.
В-третьих, становится общепризнанным, что каталогизация белков в образце или прогнозирование их возможного синтеза с гена, расположенного в конкретной хромосоме (что является основной целью инициативы C-HPP проекта HUPO - геноцентри-ческого изучения протеома человека), необходимы на настоящем этапе, но недостаточны для биологического понимания физического и функционального взаимодействия белков в условиях динамических молекулярных сетей, выяснение функции конкретных белков в которых так же важно, как выяснение структуры и функции отдельных белков [2, 10, 17]. Представление о том, что биологические процессы следует исследовать, используя динамические сети взаимодействующих молекул, и изменения в структуре или топологии сети определяют фенотип, служит основой для развивающейся новой области системной биологии [7].
В-четвертых, технические ограничения масс-спектрометрии (как основного «прорывного» метода протеомики) в полноте данных и воспроизводи-
мости идентификации пептида и соответствия ему белка ограничивают потенциал результатов сравнения наборов протеомных данных, полученных различными исследователями и лабораториями. В итоге получается, что специализированные масс-спектрометрические группы генерируют крупные высококачественные наборы данных, которые трудно или просто невозможно интерпретировать и использовать в настоящее время, в то время как подавляющее большинство исследователей в области наук о жизни заняты анализом небольшого набора белков методами, разработанными десятилетия назад, примером которых служат вестерн-блот [18] и иммуно-ферментный анализ.
Следует отметить, что число белков человека, предсказанных по кодирующей геномной последовательности и выявленных экспериментально, хотя и возрастает, но не столь впечатляющими темпами, как ожидалось. Так, за 11 лет работ в проекте HLPP (Human Liver Protein Project) открыто 12168 белков ткани печени и органелл четырех основных типов клеток этой ткани, и в 2015 году ожидается приблизить это число к 13000 [19]. Всего в настоящее время в геноме человека найдено 20128 нуклеотидных последовательностей, кодирующих белки; а экспериментально подтверждено наличие 15646 из них, что составляет 78%, если считать, что 1 ген = 1 белок [20, 21]. Так называемые «пропущенные белки», а также степень неопределенности, возникающая при отсутствии строгого соответствия числа генов количеству белков и другие уже известные молекулярно-биологические закономерности, осложняют изучение протеома человека.
Белки в организме не функционируют в одиночку, они формируют мультибелковые комплексы, с одной стороны, и сложные функциональные и динамичные сети, с другой [22-25]. Организация в функциональные модули отражает сложность и разнообразие про-теома на субклеточном, клеточном и органном уровне. Понимание организации и функционирования белковых сетей, описывающих молекулярные механизмы биологических процессов, важно для выяснения регуляции (и поддержания) уровня здоровья и его резервов, а также развития заболеваний у человека (опухолевых, нейродегенеративных, сердечнососудистых и др.). Изучение взаимодействия белков, в том числе с небелковыми компонентами, и анализ белковых сетей, образованных белок-белковыми взаимодействиями, представляет собой важный инструмент для диагностики, выяснения патогенеза заболеваний, а также поиска молекулярных мишеней для терапевтических воздействий [26, 27]. Кроме того, поскольку большинство белков эукариот являются мультимодульными и полифункциональными
[28-30], белок приобретает способность выполнять целый комплекс различных функций при его участии в различных цепях. Вследствие этого обстоятельства белковые сети эукариот, как правило, переплетаются друг с другом [22, 31-33]. Задачи оценки взаимодействия молекулярных компонентов биологической системы и интеграции этой информации в системы сетей (network) или путей (pathway), которые можно использовать для создания моделей, предсказывающих поведение системы, представляют серьезный вызов для исследователей, развивающих биоинформационные методы анализа в протеомике [22, 25, 33-36].
протеомика и системная биология
Протеомика и другие OMICs - геномика, транскрип-томика, метаболомика - это не только и не столько новые инструменты исследования и новые возможности измерения. Их возникновение и развитие придало новый смысл и звучание системной биологии.
Edwards и Thiele [37] в своем обзоре пишут по поводу значения термина «системная биология»: «Если в этом нет ничего нового, то почему системная биология вдруг оказалась так на виду? Некоторые утверждают [38, 39], что неявно системная биология это мираж, это - не более чем ребрендинг холистического типа мышления, свойственного отдельным биологам и специалистам интегративной физиологии в течение десятилетий». Как это часто случается с научными терминами, наполнение понятия «системная биология» в его нынешнем облике отличается от такового, использованного ранее в упомянутых науках. Таким образом, хотя сам термин «системная биология» и не нов, его смысл в настоящее время изменился. Это связано с развитием технологий, особенно секве-нирования генома, вычислительной и аналитических платформ, таких, как масс-спектрометрия и ядерный магнитный резонанс. Для того чтобы по-настоящему изучать большие системы в их целостности, необходима возможность моделирования и измерения параметров этой системы в полном объеме. До секве-нирования целых геномов это было непреодолимым экспериментальным вызовом для биологов. По мере увеличения вычислительных мощностей при обработке данных, развития геномики, транскрипто-мики, протеомики, метаболомики и флюксомики1 становится возможным изучение «профиля» и модели биологической системы или подсистемы в ее полноте. Системная биология и так называемые дисциплины OMIcs не тождественны. Системная биология, используя большую часть данных OMIcs, вы-
1 Методы математического описания или предсказания скоростей метаболических реакций в биологических системах; считается ключевой новой вычислительной технологией.
ходит за рамки этих методов [40-42]. В то же время большинством биологов, использующих геномику и OMICs, термин системная биология понимается несколько узко - как комплексный подход, использующий экспериментальные данные, полученные на разных уровнях организации живого. В наибольшей мере это обусловлено спецификой понимания термина, придающей ему общий смысл. Известный физиолог Noble с соавт. [43] в полном согласии с рядом других специалистов дает определение системной биологии как подходу, а не как области науки. В то же время ученые, работающие в области системной биологии, рассматривают ее как научную дисциплину, которая пытается изучать биологические системы в холистическом, а не редукционистском варианте. Это включает в себя сбор динамических глобальных коллекций данных вместе с фенотипическими данными с разных уровней иерархии биологической информации, чтобы выявить и объяснить механизмы возникающих свойств1 системы [9, 25, 44].
математическое моделирование и компьютерные технологии в системной биологии
Нельзя не согласиться, что наиболее принципиальное отличие системной биологии от дисциплин OMICs и других родственных наук, таких, как интегратив-ная физиология, - это центральная роль математического моделирования и компьютерных технологий [45-47]. Рассмотрение всех клеточных процессов в совокупности при одновременном изучении молекулярных механизмов того или иного процесса или явления в настоящее время невозможно даже с применением высокоэффективных экспериментальных методов. Инструменты для решения таких задач содержатся в арсенале системной биологии, поскольку она включает в себя методы математического и компьютерного моделирования [48]. Прежде всего - это метод молекулярной динамики [49], методы картирования интерактомов2 (в том числе экспериментальные) [22], разработка специальных алгоритмов для конструирования, дизайна и визуализации внутри- и межклеточных процессов и явлений [51-53], используемых при компьютерном моделировании. Очевидно, что произошло существенное изменение в понимании термина «системная биология», и ряд авторов отмечают, что по этому вопросу все-таки формируется
1 Это свойства, возникающие в сложных системах в результате взаимодействия их компонентов, которые не могут быть предсказаны на основании свойств отдельных компонентов. При иерархической организации сложной системы свойства уровней влияют друг на друга как «снизу вверх», так и «сверху вниз» [13, 56-59].
2 Интерактом, как полная сеть белок-белковых взаимодействий клетки или организма, значительно сложнее протеома и в последнее время используется как мера сложности организма [50].
консенсус [42, 45, 54]. Учитывая огромные объемы данных, порождаемых методами геномики, транс-криптомики, протеомики и метаболомики, их «ручная» интерпретация самим исследователем без помощи биоинформатики совершенно неэффективна, а чаще всего и невозможна, и применение методов и принципов системной биологии становится неизбежным.
Геномоцентричная конструкция метаболических процессов организма человека с последующей реконструкцией, опубликованной в 2007 году, была названа Recon 1 [55]. Recon 1 описывал функции 1496 открытых рамок считывания для 2766 метаболитов и 3311 реакций, распределенных по семи клеточным компартментам (цитоплазма, митохондрии, ядро, эндоплазматический ретикулум, аппарат Гольджи, лизосомы, пероксисомы) и во внеклеточной среде. Эта первая всеобъемлющая реконструкция метаболических путей, основанная на геноме человека, захватывает большинство известных центральных метаболических путей, имеющихся в любой человеческой клетке [60]. Кроме того, реконструкция 2007 года послужила в качестве отправной точки для последующих реконструкций метаболизма конкретных тканей и типов клеток с использованием данных, генерируемых OMICs (например, транскриптомных и протеомных данных). Сейчас эти построения выполнены для макрофагов [61], гепатоцитов [62], мио-цитов и адипоцитов [63] человека.
Основной вопрос, который решает системная биология в отношении физиологии человека, - это заполнение пробелов в молекулярных сетях вплоть до их полной реконструкции.
Одним из способов выявления недостающих реакций в реконструируемой сети является сравнение результатов модельных расчетов с экспериментальными данными [64]. Опубликованы многочисленные вычислительные алгоритмы [64-67], применяемые в этом методе. Кроме того, метаболомные данные клеток, тканей и биологических жидкостей [68-70] могут использоваться для выявления недостающих звеньев в обмене веществ человека. Есть несколько различных вычислительных подходов [65, 67], которые применяют в этих случаях для поиска отсутствующего в определенной реакции белка-кандидата и соответствующих генов [71, 72]. Эти вычислительные методы определяют одну или несколько реакций, присутствующих в организмах других видов, собранных в универсальной базе данных белковых взаимодействий, например, в базе лигандов KEGG [73], и добавляют их в метаболическую модель, восполняя таким образом потенциально недостающие знания. Если экспериментальное подтверждение не может быть найдено в научной литературе, то предсказывают отсутствующие
гены и реакции, формулируют гипотезы, которые требуют экспериментальной проверки.
экспериментальные методы в системной биологии человека
Как эти методы помогают исследователю экстремальных состояний (и какая польза в получении данных этими методами о физиологии человека в экстремальных условиях среды для системной биологии)? Центральное место в практике системной биологии занимает концепция возмущающих воздействий [45]. Системная биология основана на: (1) возможности измерения всех переменных, представляющих интерес (OMICs); (2) наличии концептуальной основы для интерпретации данных (существуют модели); (3) применении способа возмущающих воздействий в эксперименте. Именно такие воздействия на организм, способные возмущать гомеостаз, позволяют распознать механизмы поддержания постоянства состава внутренней среды и сохранения резервов здоровья, адаптивный потенциал организма. Однако, если объект исследования - здоровый человек, то список методов (условий), этически дозволенных и доступных для воздействий, приводящих к отклонению его го-меостаза, будет относительно коротким и включает в себя физические нагрузки, использование фармпрепаратов, манипуляции с питанием (например, использование липидных эмульсий [70] или директивные изменения в солепотреблении [74]), функциональные нагрузочные пробы [75], экологические исследования, включая воздействие экстремальных температур, гипербарии и гипоксии и, наконец, космический полет. Таким образом, экстремальные условия представляют собой один из немногих способов, позволяющих вызвать отклонение гомеостаза у здорового человека и предоставить «экспериментальные» данные для системной биологии. Поэтому мы считаем, что экологическая и гравитационная физиология и системная биология человека являются естественными симбионтами.
экологические исследования человека и системная биология
Польза для системной биологии экспериментальных данных, получаемых при воздействии на организм человека физических упражнений, признается небольшим числом исследователей [76, 77]. В то же время применение методов системной биологии позволило показать весь комплекс белков и метаболитов, свойственных фазе напряжения (во время велопробега без остановки на 1060 км) [78], а также выявить механизм, лежащий в основе фенотипического ответа на физическую нагрузку (в процессе адаптации белых и красных миофибрилл рыб к тренировочным
нагрузкам), с активацией метаболических сетей в белых миофибриллах (катаболизм углеводов, синтез белка, сокращение мышц и детоксикация) и недостаточной экспрессией других в красных миофибриллах (осуществляющих производство энергии, сокращение мышц и поддержание гомеостаза) [79]. Использование аналитических возможностей различных OMICs предоставило данные, подтверждающие роль PGC-1a как транскрипционного коактиватора, который координирует активизацию метаболических генов в мышцах человека (необходимых для мито-хондриального биогенеза) в ответ на физическую нагрузку [80]; позволило выявить связь геном-опосредованной пластичности мышц и управления митохондриогенезом со стороны ограничений на путях доставки кислорода [81]; а также определить метаболические пути, активируемые во время физической нагрузки с выявлением нескольких динамически регулируемых сетей с участием микроРНК-мРНК [82].
Начаты системно-биологические исследования экологической физиологии человека [42, 47]. Интересные работы выполнены в области «высотной» генетики и протеомики. Несколько исследований убедительно показали, что популяции человека, проживающие на большой высоте, подверглись генетической дивергенции. Так, тибетцы, чьи предки проживали на большой высоте более 10000 лет, имеют приобретенные и наследуемые новые мутации в гене, кодирующем кислород-чувствительный индуцируемый гипоксией фактор (HIF) [83, 84]. Исследования протеома биоптатов скелетных мышц, полученных от добровольцев, находившихся на высоте 4500 м в течение 1 недели [85], выполненные на основе двумерного гель-электрофореза, выявили значительно большее число белков (связанных с транспортом железа и окислительным метаболизмом), количество которых существенно отличалось от такового у опытных альпинистов после их пребывания на значительно большей высоте. Были изучены также изменения пептидома мочи [86] и протеома плазмы крови человека [87] в ответ на высотные экспозиции. В последнем случае особое внимание было уделено выявлению биомаркеров высотного отека легких. Эти и подобные исследования позволяют получить «строительные блоки» для согласованных усилий системной биологии и физиологии в понимании физиологической реакции человека на большой высоте. Обширные данные по экспериментальной гипоксии, в том числе с применением методов системной биологии, отражены в работах [88-95].
Восхождение человека к высочайшим горным вершинам инициировало всплеск исследований в области физиологических последствий физической ак-
тивности на высоте. Показано, что катаболические последствия для мышц хронической экспозиции в гипоксической среде обусловлены недостаточной активацией сигнальных путей, чувствительных к гипоксии, и подавлением энергоемких процессов трансляции белка [96]. Исследование модуляции про-теома, вызванной гипобарической гипоксией, позволило установить, что эффективное использование путей генерации энергии в сопряжении с обилием антиоксидантных ферментов делает кору головного мозга менее уязвимой к гипоксии, чем гиппокамп [97]. Экспериментальное изучение легочной гипер-тензии в условиях гипобарической гипоксии показало характерное структурное ремоделирование легких, в механизме развития которого участвуют изоформы белка теплового шока (HSP70) и протеин-дисульфидизомеразы-А3 (PDIA3) [98].
Исследования механизмов окислительного стресса и, шире, окислительно-восстановительного гомео-стаза клетки (redox homeostasis) убедительно подтвердили двойную роль активных форм кислорода (АФК) [99]. Их неконтролируемое перепроизводство вызывает повреждение клеточных структур, в том числе липидов мембран, белков и ДНК [100]. В то же время накапливается все больше фактов, свидетельствующих, что АФК в клетках выступают в качестве вторичных мессенджеров внутриклеточных сигнальных каскадов, которые могут вызывать и поддерживать онкогенный фенотип раковых клеток, но также способствуют клеточному старению и апоптозу [101]. Интенсивные работы в этой области даже привели к изменению определения термина «окислительный стресс», поставив этот процесс в зависимость от изменений в реальной посттрансляционной тиольной модификации белков [102, 103]. Повреждение АФК-индуцированных сигнальных путей имеет патофизиологические последствия в виде прогрессирования заболеваний (сердечно-сосудистых, атеросклероза, гипертензии, повреждения вследствие ишемии/ре-перфузии, сахарного диабета, нейродегенеративных заболеваний - болезней Альцгеймера и Паркинсона, ревматоидного артрита). Положительная роль АФК выражается в защите от инфекционных агентов путем неспецифической активации Т- и В-лимфоцитов, в участии в функционировании большого числа клеточных сигнальных путей, а также индукции мито-генеза [100].
гравитационная физиология человека и системная биология
Наконец, космический полет, влияние условий которого уже полвека исследуется физиологами и медиками, можно рассматривать как небывалый в истории земной эволюции опыт адаптации здо-
рового человека к экстремальным условиям. Отдавая дань пионерам этих исследований в Советском Союзе (Л.А. Орбели, В.В. Парин, А.В. Лебединский, Н.М. Сисакян, О.Г. Газенко и многие, многие другие), в США, а также во Франции, Германии, Японии, - отсылаем читателя к фундаментальным монографиям, анализирующим многолетние результаты в этой области [104-107]. На физиологическом уровне многие эффекты, наблюдаемые у космонавтов после завершения космического полета, хорошо описаны. В целом это сложная картина адаптивных приспособительных реакций, затрагивающих все функциональные системы организма. Необходимость возвращения человека на Землю, в привычную среду, и обязательства медиков по сохранению его здоровья привели к попыткам, предпринимаемым специалистами всех без исключения космических агентств, разработать меры профилактики, замедляющие наступление фазы структурной адаптации к факторам, действующим на организм в космическом пространстве. Тем не менее в отдельных тканях обратная адаптация к жизни на Земле протекает чрезвычайно медленно (например, в костной ткани). Космическая физиология, очевидно, имеет дело с уникальным рисунком адаптации систем, тканей и клеток организма человека, показывающим ее возможности. Феноменология основных изменений, индуцированных условиями космического полета, включает: отрицательный баланс энергии (энергии больше тратится, чем потребляется), что имеет разнообразные последствия для многих процессов, протекающих в организме [107-110], а также воды и кальция [111, 112], но положительный баланс - натрия [113, 114], деминерализацию и модификацию структуры костной ткани [115], неэффективную терморегуляцию [116-118], изменения биоритмов продукции тепла, активности секреции гормонов, сердечной деятельности [118-121], реорганизацию управления сосудодвигательными реакциями [122] и дисфункцию эндотелия сосудов [123], гипотрофию мышц [124-126], снижение их тонуса и скоростно-силовых свойств, функциональную деафферентацию сенсорных систем, приводящую к нарушениям в контроле движений [127, 128], модификацию легочных объемов, биомеханики дыхания и его хеморецептор-ной регуляции [129, 130], космическую анемию [131]. Практически в каждой из областей остаются неизвестными молекулярные механизмы формирования этих новых состояний физиологических систем.
Адаптация организма человека к любым воздействиям внешней среды осуществляется с участием белков. На протяжении долгого времени в соответствии с аналитическими возможностями рабочие гипотезы формировались на основе предположений об изменении при адаптации концентраций рабо-
тающих белков или эффективности их работы (например, активности ферментов). В постгеномную эру становится понятным, что за этим уровнем изучения механизмов адаптации последуют и другие - исследования на уровне транскрипции, т.е. процесса формирования нового набора функционирующих белков; и изучение формирующихся при адаптации новых белковых комплексов и сетей белковых взаимодействий, новых каскадов реакций. Подобные исследования могут быть осуществлены системной биологией с использованием ее аналитических и биоинформационных подходов. Потребности, не реализованные до сих пор, а именно, выход на уровни OMIcs, осознаются сообществом гравитационных физиологов. Glass [132], Jackman&Kandarian [133], Ventadour&Attaix [134], Blottner [135] отмечают, что биологические эффекты влияния микрогравитации на геном, протеом, транскриптом и метаболом практически полностью неизвестны.
Мы полагаем, что применение методов и подходов системной биологии к исследованию наиболее сложной (из возможных) на современном этапе молекулярной картины адаптивных механизмов не только принесет ценные фундаментальные знания, но также поможет заполнить «бреши» в картине метаболических путей человека; «бреши», о существовании многих из которых мы сейчас даже не подозреваем. Эта захватывающая перспектива только начинает осознаваться сообществом системных биологов. Появились первые работы по изучению изменений протеома биологических жидкостей (мочи и крови) космонавтов после полета [136, 137], которые, судя по активности посещения страниц открытого доступа (в PLoS One), вызвали большой интерес (700 считываний за неделю). Нами было исследовано влияние перегрузок на центрифуге большого радиуса [137], дыхания кислород-азот-аргоновой смесью в условиях гипербарии [138]. Изучались и особенности протеома мочи и крови при воздействии на организм здорового человека модельных условий «сухой иммерсии» [139] и продолжительной изоляции [140]. Поскольку вариабельность белковой композиции биологических жидкостей тела человека может маскировать эффекты предъявляемых воздействий, определили показатели индивидуальной и групповой вариабельности [141, 142]. Учет параметров групповой вариабельности и темпов проявления индивидуальной пластичности необходим, чтобы выделить функциональные сдвиги белковой композиции жидких сред организма в ходе изменений внешних условий жизнедеятельности, а также развития болезни. Методом прямого масс-спектрометрического профилирования сыворотки крови показано, какие белки определяют значительную групповую вариабельность (CV = 42.6%),
а также зависимость этого параметра от возраста. Оказалось, что показатели индивидуальной вариабельности линейно зависят от длительности периода повторных обследований, возрастая с 16 до 42% на протяжении обследований от 1 сут до 1 года. Общими измерениями протеома крови, вызванными условиями как космического полета, так и модельных экспериментов, оказались модификации пиков белков «острой фазы» (Р2-микроглобулин, цистатин С) и липидного обмена (аполипопротеины С1, СШ, А11), а также сдвиги активности протеолитических систем крови, что может приводить к изменению паттерна фрагментов белков.
Высокая групповая и индивидуальная вариабельность белкового профиля мочи отмечена многими учеными. Нами показано, что она сохраняется даже в строгих условиях модельных экспериментов (при контроле уровней потребления основных нутриен-тов, жидкости, уровня двигательной активности, состава атмосферы, ритма сна-бодрствования). При наблюдении за модификацией протеома мочи здоровых молодых мужчин в течение 520 сут эксперимента с изоляцией в гермообъекте нам удалось выявить и охарактеризовать как наиболее пластичную часть низкомолекулярного субпротеома мочи, так и его постоянную составляющую. Кроме того, выявлены белки, частота появления которых в моче зависела от уровня потребления добровольцами соли.
Изучение протеома мочи космонавтов позволило выявить стабильную часть субпротеома, представленную 21 белком с различной тканевой специфичностью и субклеточной локализацией. В том числе после длительных полетов на МКС в моче космонавтов появляются три белка (афамин, аминопептида-за А и аквапорин-2), частота обнаружения которых в образцах с наибольшей вероятностью связана с воздействием факторов космического полета. Перегрузки, воздействующие на организм космонавтов в начальном и завершающем этапе полета, также могут влиять на белковую композицию внеклеточной жидкости.
В модели «сухой иммерсии» при развитии поли-урии по механизму, близкому к салурезу, выявляется физиологическая протеинурия, конкурентно-зависимая от реабсорбции натрия в проксимальном канальце нефрона.
Очевидно, что белки, изменение уровня которых наблюдается в экстремальных условиях, не могут рассматриваться как потенциальные биомаркеры развития заболеваний, поскольку они участвуют как в естественном молекулярном ответе организма в процессе адаптации к изменению условий жизнедеятельности, так и в неспецифическом компоненте патогенеза заболеваний.
заключение
Сотрудничество физиологов и специалистов в области системной биологии при изучении адаптации здорового человека к экстремальным условиям окружающей среды становится все более тесным и взаимовыгодным. Отмечают, что применение методов системной биологии в области физиологической адаптации к экстремальным средам помогает отойти от редукционистских подходов и избежать парадоксов (примером может служить так называемый «лак-татный парадокс при гипоксии»1) в интерпретации данных [76, 143].
Сейчас в мире растет интерес, доведенный в некоторой степени до повестки дня крупных организаций, финансирующих науку, к построению сотрудничества между исследователями в области наук о жизни и их коллегами - физиками, программистами, химиками и математиками. Таким образом,
1 Этим термином обозначают феномен, связанный с угнетением процессов гликолиза при акклиматизации к хронической гипоксии. Показано, что острый период адаптации к большой высоте сопровождается более высоким уровнем лактата в крови в любой момент субмаксимальной нагрузки, чем при нагрузке в нормоксии, хотя пик уровня лактата остается неизменным. Однако у лиц, которые акклиматизировались к высоте в течение более 3 недель, нагрузка той же абсолютной величины и максимальная нагрузка дают меньший прирост уровня лактата в крови по сравнению с той же физической нагрузкой у лиц в неакклиматизированном состоянии. Это явление, изначально рассматриваемое как парадокс (т.е. не соответствующее логическому ходу вещей), предполагало, что производство АТР в хронической гипоксии, по-видимому, не зависит от увеличения анаэробного гликолиза, но что производство митохондриальной АТР становится «лучше настроенным» на гипоксическое состояние организма. Недавние исследования, однако, показали, что «лактатный парадокс» может быть только переходной особенностью гипоксиче-ской адаптации к высоте, исчезая более чем через 6 недель, при спуске на равнину после нахождения на высотах свыше 5000 м. Кроме того, снижение способности мышц к продукции лактата в период, следующий за акклиматизацией, не было показано во всех работах на эту тему. Остается открытым вопрос - возникает ли «лак-татный парадокс» от снижения мышечного производства лактата из-за изменения субстратных предпочтений или изменения «обработки» лактата через ферментные комплексы митохондрий MCT1 и MCT4 (транспортеры монокарбоновых соединений 1 и 4) в мышце, или лучшего сопряжения синтеза пирувата с процессом окисления в митохондриях? Это еще предстоит решить, вместе с определением четкого профиля условий, при которых это происходит. Некоторыми авторами высказывается предположение, что явление, аналогичное так называемому «лактатному парадоксу», может возникать и в тканях, отличных от мышц, в ответ на острый метаболический стресс в условиях хронической гипоксии.
сотрудничество работающих в областях системной биологии/биоинженерии и физиологии человека будет становиться все более распространенным. Новое поколение ученых, которое придет работать в эту область, будет более трансдисциплинарным. Мы согласны с утверждением Edwards [37], что «биология не может больше считаться областью деятельности тех, кто в свое время не смог сдать математику». Следовательно, физиологи и ученые, работающие в области наук о жизни, должны быть готовы к современному вызову путем расширения познаний в вычислительных методах и математики вообще до уровня, который позволит им быть продуктивными системными биологами и взаимодействовать с учеными из других областей. Встречное движение ученых-физиков и математиков - более трудный процесс. Мы не одиноки в этой точке зрения. Перефразируя Ideker и соавт. [45], можно сказать, что «польза кросс-дисциплинарных ученых будет пропорциональна их пониманию биологии».
Таким образом, новые подходы, присущие современной системной биологии, могут быть использованы для более глубокого понимания физиологической адаптации здорового человека в экстремальных условиях. Можно, безусловно, согласиться с мнением, что экологическая физиология и системная биология являются естественными партнерами [144]. Исследования адаптации организма человека к различным факторам внешней среды, а также изучение его реакции на космический полет предоставляют уникальную платформу для изучения физиологии человека с системной точки зрения, позволяя ученым организовать вызов гомеостазу как этичным, так и эволюционно-обоснованным образом. В конечном счете, есть надежда, что отношения между ин-тегративной физиологией и системной биологией будут развиваться, а взаимопонимание - углубляться, что приведет нас к более зрелому и глубокому пониманию биологии здорового человека. •
Работа частично поддержана грантом Президента РФ «Ведущие научные школы» (НШ-1207.2012.4), РФФИ (грант № 13-04-01894).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. James P. // Quarterly Rev.Biophys. 1997. V. 30 № 4. Р. 279-331. doi:10.1017/S0033583597003399. PMID 9634650.
2. Murray R.F., Harper H.W., Granner D.K., Mayes P.A., Rodwell V.W. Harper's Illustrated Biochemistry. New York: Lange Medical Books/McGraw-Hill, 2006.
3. Hey J., Posch A., Cohen A. // Meth. Mol. Biol. 2008. № 424.
P. 225-239. doi:10.1007/978-1-60327-064-9_19. PMID 18369866.
4. O'Farrell P.H. // J. Biol. Chem. 1975. V. 250. № 10. P. 4007-4021.
5. Karas M., Bachmann D., Bahr D., Hillenkamp F. // Int. J. Mass Spectrom. Ion Proc. 1987. № 78. Р. 53-68.
6. Fenn J.B., Mann M., Meng C.K., Wong S.F., Whitehouse C.M. // Science. 1989. V. 246. P. 64-71.
7. Bensimon A., Heck A.J.R., Aebersold R. // Annu. Rev. Biochem. 2012. V. 81. № 1. P. 379-405.
8. Alberts B. // Science. 2012. V. 337. № 6102. P. 1583.
9. Bard J. // Cell. 2013. V. 2. P. 414-431.
10. Lander E.S. // Nature. 2011. V. 470. № 7333. P. 187-197.
11. Sverdlov E.D. // Patol. Fiziol. Eksp. Ter. 2010. № 3. P. 3-23.
12. Sverdlov E.D. // Biochemistry (Mosc.). 2009. V. 74. P. 939-944.
13. Noble D. // Intersace Focus. 2012. V. 2. № 1. P. 55064.
14. Nagaraj N., Wisniewski J.R., Geiger Т., Cox J., Kircher M., Kelso J., Pääbo S., Mann M. // Mol. Syst. Biol. 2011. № 7. P. 548.
15. Beck M., Schmidt A., Malmstroem J., Claassen M., Ori A., Szymborska A., Herzog F., Rinner O., Ellenberg J., Aebersold R. // Mol. Syst. Biol. 2011. № 7. P. 549.
16. Munoz J., Low T.Y., Kok Y.J., Chin A., Frese C.K., Ding V., Choo A., Heck A.J.// Mol. Syst. Biol. 2011. № 7. P. 550.
17. Vidal M., Chan D.W., Gerstein M., Mann M., Omenn G.S., Tagle D., Sechi S. // Clin. Proteomics. 2012. V. 9. № 1. P. 6.
18. Burnette W.N. // Anal. Biochem. 1981. V. 112. № 2. P. 195-203.
19. Zhang Y., Yang C., Wang S., Chen Т., Li M., Wang X., Li D., Wang K., Ma J., Wu S., et al. // Liver Int. 2013. V. 33. № 8. Р. 1239-1248. doi: 10.1111/liv.12173.
20. Legrain P. // Annual International Congress HUP0-2013, Yokohama, Japan. 12-18 September 2013. Book of Program & Keynote Lectures, 2013.
21. Radivojac P., Clark W.T., Oron T.R., Schnoes A.M., Wittkop Т., Sokolov A., Graim K., Funk C., Verspoor K., Ben-Hur A., et al. // Nat. Methods. 2013. V. 10. № 3. Р. 221-227.
22. ТерентьевА.А., Молдогазиева Н.Т., Шайтан К.В. // Успехи биол. химии. 2009. Т. 49. C. 427-480.
23. Bose B. // Prog. Biophys. Mol. Biol. 2013. V. 113. № 3. Р. 358-368.
24. Kitano H. //Science. 2002. V. 295. № 5560. P. 1662-1664.
25. Naylor S., Chen J.Y. // Per. Med. 2010. V. 7. № 3. Р. 275-289.
26. Brenner S. // Philos Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 2010. V. 365. № 1537. Р. 201-212.
27. Brenner S., Sijnowski T.J. // Science. 2011. V. 334. № 6056. Р. 567.
28. Carbo A., Hontecillas R., Kronsteiner B., Viladomiu M., Pedragosa M., Lu P., Philipson C.W., Hoops S., Marathe M., Eubank S., et al. // PLoS Comput. Biol. 2013. V. 9. № 4. e1003027.
29. Chaufan C., Joseph J. // Int. J. Health Serv. 2013. V. 43. № 2. Р. 281-303.
30. Cesareni G., Gimona M., Sudol M., Yaffe M. Modular protein domains. Weinheim, Germany: Wiley-VCH, 2004.
31. Tong A.H., Drees B., Nardelli G., Bader G.D., Branetti B., Castagnoli L., Evangelista M., Ferracuti S., Nelson B., Paoluzi S., et al. // Science. 2002. V. 295. № 5553. Р. 21-24.
32. Sommer B., Kormeier B., Demenkov P.S., Arrigo P., Hippe K., Ates Ö., Kochetov A.V., Ivanisenko V.A., Kolchanov N.A., Hofe-städt R. // J. Bioinform. Comput. Biol. 2013. V. 11. № 1. Р. 1340005.
33. Demenkov P.S., Ivanisenko T.V., Kolchanov N.A., Ivanisenko V.A. // In Silico Biol. 2011-2012. V. 11. № 3-4. Р. 149-161.
34. Hood L., Heath J.R., Phelps M.E., Lin B. // Science. 2004. V. 306. № 5696. Р. 640-643.
35. Park S., Yang J.S., Jang S.K., Kim S. // J. Proteome Res. 2009. V. 8. № 7. Р. 3367-3376.
36. Ivanisenko V.A., Demenkov P.S., Pintus S.S., Ivanisenko T.V., Podkolodny N.L., Ivanisenko L.N., Rozanov A.S., Bryanskaya A.V., Kostrjukova E.S., Levizkiy S.A., et al. // Dokl. Biochem. Biophys. 2012. V. 443. Р. 76-80.
37. Edwards L.M., Thiele I. // Extreme Physiol. Med. 2013. № 2. P. 1-8.
38. Hargreaves M. // J. Appl. Physiol. 2008. № 104. P. 1541-1542.
39. Greenhaff P.L., Hargreaves M. // J. Physiol. 2011. № 589. P. 1031-1036.
40. Carlson R.P., Oshota O.J., Taffs R.L. // Subcell. Biochem. 2012. № 64. P. 139-157.
41. Thiele I., Palsson B.O. // Nat. Protoc. 2010. № 5. P. 93-121.
42. Palsson B. Systems Biology. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2008.
43. Kohl P., Crampin E.J., Quinn T.F., Noble D. // Clin. Pharmacol. Ther. 2010. V. 88. № 1. Р. 25-33.
44. Hood L., Rowen L., Galas D.J., Aitchison J.D. // Brief Funct. Genomic Proteomic. 2008. V. 7. № 4. Р. 239-248.
45. Ideker T., Galitski T., Hood L. // Annu. Rev. Genomics Hum. Genet. 2001. № 2. P. 343-372.
46. Westerhoff H.V. // Meth. Enzymol. 2011. № 500. P. 3-11.
47. Shublaq N., Sansom C., Coveney P.V. // Chem. Biol. Drug Des. 2013. V. 81. № 1. P. 5-12. doi:10.1111/j.1747-0285.2012.01444.x.
48. You L. // Cell Biochem. Biophys. 2004. V. 40. Р. 167-184.
49. Шайтан К.В., Турлей Е.В., Голик Д.Н., Терешкина К.В., Левцова О.В., Федик И.В., Шайтан А.К., Ли А., Кирпичников М.П. // Рос. хим. журн. 2006. T.50. C.53-65.
50. Stumpf M.P., Thorne T., de Silva E., Stewart R., An H.J., Lappe M., Wiuf C. // PNAS. 2008. V. 105. P. 6959-6964.
51. Visvanathan M., Breit M., Pfeifer B., Baumgartner C., Modre-Osprian R., Tilg B. // Meth. Inf. Med. 2007. V. 46. Р. 381-391.
52. Suresh Babu C.V., Joo Song E., Yoo Y.S. // Biochimie. 2006. V. 88. №3-4. Р. 277-283.
53. Conzelmann H., Saez-Rodriguez J., Sauter T., Bullinger E., Allgöwer F., Gilles E.D. // Syst. Biol. (Stevenage). 2004. V. 1. № 1. Р. 159-169.
54. Wanjek C. // The NIH Catalyst. 2011. № 19. P. 1.
55. Duarte N.C., Becker S.A., Jamshidi N., Thiele I., Mo M.L., Vo T.D., Srivas R., Palsson B.0. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2007. № 104. P. 1777-1782.
56. Korn R. // Biology and Philosophy. 2005. V. 20. № 1. Р. 137151.
57. Noble D. // Prog. Biophys. Mol. Biol. 2013. V. 111. № 2-3. Р. 59-65.
58. Noble D. // Philos Trans. A Math. Phys. Eng. Sci. 2008. V. 366. № 1878. Р. 3001-3015.
59. van Regenmortel M.H. // EMBO Rep. 2004. V. 5. № 11. Р. 1016-1020.
60. Bordbar A., Palsson B.O. // J. Intern. Med. 2012. № 271. P. 131-141.
61. Bordbar A., Lewis N.E., Schellenberger J., Palsson B.0., Jamshidi N. // Mol. Syst. Biol. 2010. № 6. P. 422.
62. Gille C., Bolling C., Hoppe A., Bulik S., Hoffmann S., Hübner K., Karlstädt A., Ganeshan R., König M., Rother K., et al. // Mol. Syst. Biol. 2010. № 6. P. 411.
63. Bordbar A., Feist A.M., Usaite-Black R., Woodcock J., Palsson B.O., Famili I. // BMC Syst. Biol. 2011. № 5. P. 180.
64. Qu Z., Garfinkel A., Weiss J., Nivala M. // Prog. Biophys. Mol. Biol. 2011. № 107. P. 21-31.
65. Reed J.L., Patel T.R., Chen K.H., Joyce A.R., Applebee M.K., Herring C.D., Bui O.T., Knight E.M., Fong S.S., Palsson B.O. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2006. № 103. P. 17480-17484.
66. Satish Kumar V., Dasika M.S., Maranas S.D. // BMC Bioinform. 2007. № 8. P. 212.
67. Kumar V.S., Maranas C.D. // PLoS Comput. Biol. 2009. № 5. e1000308.
68. Illig T., Gieger C., Zhai G., Römisch-Margl W., Wang-Sattler R., Prehn C., Altmaier E., Kastenmüller G., Kato B.S., Mewes H.W., et al. // Nat. Genet. 2010. № 42. P. 137-141.
69. Suhre K., Wallaschofski H., Raffler J., Friedrich N., Haring R., Michael K., Wasner C., Krebs A., Kronenberg F., Chang D., et al. // Nat. Genet. 2011. № 43. P. 565-569.
70. Edwards L.M., Lawler N.G., Nikolic S.B., Peters J.M., Horne J., Wilson R., Davies N.W., Sharman J.E. // J. Lipid Res. 2012. V. 53. № 9. P. 1979-1986.
71. Orth J.D., Palsson B.O. // Biotechnol. Bioeng. 2010. № 107. P. 403-412.
72. Rolfsson O., Palsson B.O., Thiele I. // BMC Syst. Biol. 2011. № 5. P. 155.
73. Kanehisa M., Goto S., Hattori M., Aoki-Kinoshita K.F., Itoh M., Kawashima S., Katayama T., Araki M., Hirakawa M. // Nucl. Acids Res. 2006. № 34. P. 354-357.
74. Jens T,, Maillet A., Lang R., Gunga H.C., Johannes B., Gauquelin-Koch G., Kihm E., Larina I., Gharib C., Kirsch K.A. //Am. J. Kidney Dis. 2002. V. 40. № 3. P. 508-516.
75. Григорьев А.И., Арзамазов Г.С., Дорохова Б.Р., Козырев-ская Г.И, Моруков Б.В., Наточин Ю.В., Носков В.Б., Хмельков В.П. Методические рекомендации по использованию водной и водно-солевых нагрузочных проб при оценке функционального состояния почек человека. М.: Мин. здрав. СССР. 1979. 31 с.
76. VazquezA., OltvaiZ.N. // PLoS One. 2011. № 6. e19538.
77. van Beek J.H., Supandi F., Gavai A.K., de Graaf A.A., Binsl T.W., Hettling H. // Philos. Trans. A Math. Phys. Eng. Sci. 2011. № 369. P. 4295-4315.
78. Zauber H., Mosler S., von Heßberg A., Schulze W.X. // Proteomics. 2012. V. 12. № 13. Р. 2221-2235. doi: 10.1002/ pmic.201100228.
79. Martin-Perez M., Fernandez-Borras J., Ibarz A., Millan-Cubillo A., Felip O., de Oliveira E., Blasco J. // J. Proteome Res. 2012. V. 6. № 11(7). Р. 3533-547. doi: 10.1021/pr3002832.
80. Pilegaard H., Saltin B., Neufer P.D. // J. Physiol. 2003. V. 546 (Pt 3). Р. 851-858.
81. Flueck M. // Exp. Physiol. 2010. V. 95. № 3. Р. 451-462. doi: 10.1113/expphysiol.2009.047605.
82. Tonevitsky A.G., Maltseva D.V., Abbasi A., Samatov T.R., Sakharov D.A., Shkurnikov M.U., Lebedev A.E., Galatenko V.V., Grigoriev A.I., Northoff H. // BMC Physiol. 2013. V. 13. Р. 9. doi: 10.1186/1472-6793-13-9.
83. Beall C.M., Cavalleri G., Deng L., Elston R.C., Gao Y., Knight J., Li C., Li J.C., Liang Y., McCormack M., et al. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2010. № 107. P. 11459-11464.
84. Yi X., Liang Y., Huerta-Sanchez E., Jin X., Cuo Z.X., Pool J.E., Xu X., Jiang H., Vinckenbosch N., Korneliussen T.S., et al. // Science. 2010. № 329. P. 75-78.
85. Vigano A., Ripamonti M.. De Palma S., Capitanio D., Vasso M., Wait R., Lundby C., Cerretelli P., Gelfi C. // Proteomics. 2008. № 8. P. 4668-4679.
86. Mainini V., Gianazza E., Chinello C., Bilo G., Revera M., Giuliano A., Caldara G., Lombardi C., Piperno A., Magni F.// Mol. Biosyst. 2012. № 8. P. 959-966.
87. Ahmad Y., Shukla D., Garg I., Sharma N.K., Saxena S., Malhotra V.K., Bhargava K. // Funct. Integr. Genomics. 2011. № 11. P. 407-417.
88. Lai X., Nikolov S., Wolkenhauer O., Vera J. // Comput. Biol. Chem. 2009. № 3. P. 312-324.
89. Turan N., Kalko S., Stincone A., Clarke K., Sabah A., Howlett K., Curnow S.J., Rodriguez D.A., Cascante M., O'Neill L., et al. // PLoS Comput. Biol. 2011. № 7. e1002129.
90. Stefanini M.O., Qutub A.A., Mac Gabhann F., Popel A.S. // Math. Med. Biol. 2012. № 29. P. 85-94.
91. Baumann K., Carnicer M., Dragosits M., Graf A.B., Stadlmann J., Jouhten P., Maaheimo H., Gasser B., Albiol J., Mat-tanovich D., et al. // BMC Syst. Biol. 2010. № 4. P. 141.
92. Schmierer B., Novak B., Schofield C.J. // BMC Syst. Biol. 2010. № 4. P. 139.
93. Mac Gabhann F., Qutub A.A., Annex B.H., Popel A.S. // Wiley Interdiscip Rev. Syst. Biol. Med. 2010. № 2. P. 694-707.
94. Kojima T., Ueda Y., Adati N., Kitamoto A., Sato A., Huang M.C., Noor J., Sameshima H., Ikenoue T. // J. Mol. Neurosci. 2010. № 42. P. 154-161.
95. Selivanov V.A., Votyakova T.V., Zeak J. A., Trucco M., Roca J., Cascante M.// PLoS Comput. Biol. 2009. № 5. e1000619.
96. Flueck M. // High Alt. Med. Biol. 2009. V. 10. № 2. P. 183-193. doi: 10.1089/ham.2008.1104.
97. Sharma N.K., Sethy N.K., Bhargava K. // J. Proteomics. 2013. V. 21. № 79. P. 277-298. doi: 10.1016/j.jprot.2012.12.020.
98. Ohata Y., Ogata S., Nakanishi K., Kanazawa F., Uenoyama M., Hiroi S., Tominaga S., Toda T., Kawai T. // Histol. Histopathol. 2013. V. 28. № 7. P. 893-902.
99. Valko M., Leibfritz D., Moncol J., Cronin M.T., Mazur M., Telser J. // Int. J. Biochem. Cell Biol. 2007. V. 39. № 1. P. 44-84.
100. Blokhina O., Fagerstedt K.V. // Plant Physiol. Biochem. 2010. V. 48. № 5. P. 359-373. doi: 10.1016/j.plaphy.2010.01.007.
101. Jones D.P. // Rejuvenation Res. 2006. V. 9. № 2. P. 169-181.
102. Harris C., Shuster D.Z., Roman Gomez R., Sant K.E., Reed M.S., Pohl J., Hansen J.M. // Free Radic. Biol. Med. 2013. № 63. P. 325-337. doi: 10.1016/j.freeradbiomed.2013.05.040.
103. Harris C., Hansen J.M. // Methods Mol. Biol. 2012. V. 889. Р. 325-346. doi: 10.1007/978-1-61779-867-2_21.
104. Орбитальная станция «Мир» /Под ред. Григорьева А.И. М.: ООО «Аником», 2002. Т. 1. С. 660.
105. Орбитальная станция «Мир»/Под ред. Григорьева А.И. М.: ООО «Аником», 2002. Т. 2. С. 623.
106. Международная космическая станция/ Под ред. Григорьева А.И. М.: ИМБП РАН, 2011.
107. Leach-Huntoon C.S., Grigoriev A.I., Natochin V.Yu. Am. Astronautical Soc. Publ. San Diego, California, USA. 1998. V. 94. 220 p.
108. Stein T.P. // Eur. J. Appl. Physiol. 2013. V. 113. № 9. P. 21712181. doi: 10.1007/s00421-012-2548-9.
109. Ларина И.М., Стейн Т.Р., Лескив М.Дж., Шлутер М.Д. // Орбитальная станция «Мир»/ Под ред. Григорьева А.И. М.: ООО «Аником», 2002. Т. 2. С. 114-121.
110. Ajotto G.B., Himomura Y.S. // J. Nutr. Sci. Vitaminol. 2006. V. 52. Р. 233-247.
111. Газенко О.Г., Григорьев А.И., Наточин Ю.В. Водно-солевой гомеостаз и космический полет. М.: Наука, 1986. С. 256.
112. Morukov B.V., Noskov V.B., Larina I.M., Natochin Iu.V. // Ros. Fiziol. Zh. Im. I.M. Sechenova. 2003. V. 89. № 3. Р. 356-367.
113. Gerzer R., Heer M. // Curr. Pharm. Biotechnol. 2005. V. 6. № 4. Р. 299-304.
114. Drummer C., Norsk P., Heer M. // Am. J. Kidney Dis. 2001. V. 38. № 3. Р. 684-690.
115. Oganov V.S., Bogomolov V.V., Bakulin A.V., Novikov V.E., Kabitskaia O.E., Murashko L.M., Morgun V.V., Kasparskii R.R. // Fiziol Cheloveka. 2010. V. 36. № 3. P. 39-47.
116. Klimovitsky V.Y., Alpatov A.M., Hoban-Higgins T.M., Utekhina E.S., Fuller C.A. // J. Gravit. Physiol. 2000. V. 7. Р. 149.
117. Lakota N.G., Larina I.M. // Human Physiol. 2002. V. 28. № 3. P. 82-92.
118. Robinson E.L., Fuller C.A. // Pflügers Arch. 2000. V. 441 (2-3 Suppl). Р. R32-38.
119. Fuller P.M., Jones T.A., Jones S.M., Fuller C.A. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2002. V. 26. № 99(24). Р. 15723-15728.
120. Ларина И.М., Уитсон П., Смирнова Т.М., Чен Ю.-М. // Физиология человека. 2000. Т. 26. № 4. С. 94-100.
121. Баевский Р.М. // Физиология человека. 2002. Т. 28. № 2. С. 70-82.
122. Fomina G.A., Kotovskaya A.R., Pochuev V.I., Zhernavkov
A.F. // Human Physiol. 2008. V. 34. № 3. Р. 92-97.
123. Navasiolava N.M., Dignat-George F., Sabatier F., Larina I.M., Demiot C., Fortrat J.-O., Gauquelin-Koch G., Kozlovskaya I.B., Custaud М.-A. // Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 2010. V. 299. № 2. Р. H248-256. doi: 10.1152/ajpheart.00152.2010.
124. Ohira Y., Yoshinaga T., Nomura T., Kawano F., Ishihara A., Nonaka I., Roy R.R., Edgerton V.R. // Adv. Space Res. 2002. V. 30. № 4. Р. 777-781.
125. Edgerton V.R., Zhou M.Y., Ohira Y., Klitgaard H., Jiang
B., Bell G., Harris B., Saltin B., Gollnick P.D., Roy R.R. // J. Appl. Physiol. 1995. V. 78. № 5. P. 1733-1739.
126. Шенкман Б.С., Немировская Т.Л., Белозерова И.Н., Чеглова И.А., Козловская И.Б. // Докл. АН. 1999. Т. 367. № 2. С. 279-281.
127. Tomilovskaya E.S., Berger M., Gerstenbrand F., Kozlovs-kaya I.B. // J. Gravit. Physiol. 2007. V. 14. № 1. P. 79-80.
128. Kornilova L.N., Naumov I.A., Azarov K.A., Sagalovitch V.N. // Aviat Space Environ. Med. 2012. V. 83. № 12. P. 1123-1134.
129. Baevsky R.M., Baranov V.M., Funtova I.I., Diedrich A., Pa-shenko A.V., Chernikova A.G., Drescher J., Jordan J., Tank J. // J. Appl. Physiol. 2007. V. 103. № 1. P. 156-161.
130. Баранов В.М., Попова Ю.А., Суворов А.В. Космическая биология и медицина. Т. 2. Медико-биологические исследования на российском сегменте МКС. М., 2011. С. 72-92.
131. Grigor'ev A.I., Ivanova S.M., Morukov B.V., Maksimov G.V. // Dokl. Biochem. Biophys. 2008. V. 422. P. 308-311.
132. Glass D.J. // Trends Mol. Med. 2003. V. 9. № 8. Р. 344-350.
133. Jackman R.W., Kandarian S.C. // Am. Physiol. Cell Physiol. 2004. V. 287. № 4. Р. 834-843.
134. Ventadour S., Attaix D. // Curr. Opin. Rheumatol. 2006. V. 18. № 6. Р. 631-635.
135. Blottner D., Serradj N., Salanova M., Touma C., Palme R., Silva M., Aerts J.M., Berckmans D., Vico L., Liu Y., et al. //
J. Comp. Physiol. B. 2009. V. 179. № 4. P. 519-533. doi: 10.1007/ s00360-008-0330-4.
136. Pastushkova L.Kh., Kireev K.S., Kononikhin A.S., Tiys E.S., Popov I.A., Starodubtseva N.L., Dobrokhotov I.V.,
Ivanisenko V.A., Larina I.M., Kolchanov N.A., et al. // PLoS One. 2013. V. 8. № 8. e71652.
137. Киреев К.С. Белки почек и мочевыводящей системы в протеоме мочи здорового человека после длительного космического полета: Автореф. дис. ... канд. мед. наук. М.: ГНЦ РФ - ИМБП РАН, 2013. С. 25.
138. Пахарукова Н.А., Пастушкова Л.Х., Попова Ю.А., Ларина И.М. // Бюл. эксп. биол. и мед. 2010. Т. 148. № 2. С. 42-45.
139. Пастушкова Л.Х., Доброхотов И.В., Веселова О.М., Тийс Е.С., Кононихин А.С., Новоселова А.М., Купе М., Кусто М.-А., Ларина И.М. // Физиология человека. 2014. Т. 40. № 3. С. 109-119.
140. Ларина И.М., Колчанов Н.А., Доброхотов И.В., Иванисен-ко В.А., Деменков П.С., Тийс Е.С., Валеева О.А., Пастушкова Л.Х., Николаев Е.Н. // Физиология человека. 2012. Т. 38.
№ 3. С. 107-115.
141. Trifonova O., Larina I., Grigoriev A., Lisitsa A., Moshk-ovskii S., Archakov A. // Expert Rev. Proteomics. 2010. V. 7. № 3. Р. 431-438.
142. Пахарукова Н.А., Пастушкова Л.Х., Мошковский С.А., Ларина И.М. // Биомедицина. 2011. Т. 5. № 3. С. 203-212.
143. Murray A.J. // Genome Med. 2009. № 1. P. 117.
144. Hood L.E., Omenn G.S., Moritz R.L., Aebersold R., Yamamoto K.R., Amos M., Hunter-Cevera J., Locascio L. // Proteomics. 2012. V. 12. № 18. P. 2773-2783.
