Keşifler Yapmak: Anomaliyi Bulun

Fen dersinde, öğrencilere genellikle mevcut hipotezlerin, devam eden veri toplama çabalarının ve yerleşik model sistemlerinin iyi bilinen yolunu izlemeleri öğretilir. Danışmanlar, tez komitesi üyeleri ve burs gözden geçirenler, bilim yapmak için bu yaklaşıma kesinlikle değer veriyor. Bununla birlikte, herkesin baktığı yüzeyin altını görmeyi gerektiren, dönüştürücü keşifler yapmak için daha büyük potansiyele sahip başka bir yol olduğunu keşfettim.

Matrix filminin sonundaKeanu Reeves'in canlandırdığı Neo karakteri, neredeyse herkesin içine hapsolduğu sanal gerçeklik simülasyonu aracılığıyla görme yeteneği kazanıyor. Neo, terk edilmiş bir binanın koridorunda insanlığı köleleştiren makinenin üç ajanına bakarken, zemini, duvarları, tavanı ve ajanların kendilerini gerçek zamanlı olarak dans eden ve titreyen yeşilimsi parlayan bilgisayar kodu olarak görüyor. O, bu anda kendi realitesinin daha derindeki yapısını görme yeteneği kazanmıştır. Bu içgörüyle, düşmanı Bay Smith'i unutulmaya yüz tutacak şekilde yeniden programlayarak nihayet ajanları yenmeyi başardı. Kurgusal olsa da bu sahne, keşif süreciyle ilgili bir gerçeği gösteriyor - başkalarının gözden kaçırdığı daha derin kalıpları görmek, atılımlar yapmanın anahtarıdır. Anormallikler, bu daha derin yapıları görmek için mercek olabilir.

Columbia'daki laboratuvarımdaki en heyecan verici keşiflerden bazıları başlangıçtaki bir anomaliden geldi. Yaklaşık 15 yıl önce, öğrencilerimden biri ve ben, binlerce ilacın hücreleri öldürdüğü mekanizmaları sistematik olarak ortaya çıkarmanın bir yolunu yaratmaya çalışıyorduk. Apoptoz olarak bilinen bir hücre ölümü süreci yoluyla etki gösteren ilaçların etkilerini bloke edecek olan ZVAD adlı mevcut bir kimyasal inhibitör olduğunu biliyorduk. Hücreleri apoptozu tetikleyen bir ilaçla tedavi edersek, hücreler ölür, ancak hücrelere aynı anda böyle bir ilaç ve ZVAD uygularsak, hücreler hayatta kalır.

Bu stratejiyi kullanarak, ilaçları iki gruba ayırabileceğimizi bulduk - öldürme aktiviteleri ZVAD tarafından bloke edilenler ve öldürme aktiviteleri ZVAD tarafından bloke edilmeyenler.

Bu fikri daha fazla tartışırken, bu stratejiyi ZVAD dışındaki inhibitörleri de kapsayacak şekilde genişletebileceğimizi fark ettik. Düzinelerce ek inhibitör topladık. Her bir öldürücü ilacı, hücrelerin her bir ölüm inhibitörü varlığında nasıl tepki verdiğine ilişkin modeli kullanarak sınıflandırarak, her bir öldürücü ilaç için parmak izine benzeyen benzersiz bir imza oluşturduk.

Bu parmak izi yönteminin, ilaçları etki mekanizmalarına göre sınıflandırmanın güçlü bir yolu olduğunu bulduk. Örneğin Taxol gibi klinik kullanımda olan çok sayıda ilaç, kanser hücreleri içindeki mikrotübül iskeletini bozarak etki eder. Tüm bu mikrotübülleri bozan ilaçların benzer imzalara sahip olduğunu ve diğer mekanizmalar aracılığıyla hareket ettiği düşünülen bir pestisitin aslında mikrotübül iskeletini bozarak çalıştığını bulduk. İşte bu yöntemi açıklayan yayınladığımız makale:

http://www.columbia.edu/cu/biology/StockwellLab/index/publications/Wolpaw_PNAS_2011.pdf

Bu sistemi kullanarak binlerce ilacı test ettik ve elde edilen verileri, ilaçların hücreleri öldürmek için kullandığı farklı mekanizmaları gösteren büyük bir ağaç halinde düzenledik. Ağaç, gövdesiyle sayfanın alt kısmında başladı ve sayfada yukarı doğru çıktıkça art arda daha küçük dallara bölündü. Tepede son bulan pek çok ince dal varken, gövdenin üç büyük parçasını ayırt edebildik. Sol gövde, nekroza veya düzensiz hücre ölümüne neden olan ilaçları temsil ediyordu. Orta gövde, apoptoza neden olan ilaçları temsil ediyordu. Bu iki gövde, hücre ölümünün iki ana biçimini temsil ediyordu. Ancak sağda bir anormallik gibi görünen üçüncü bir sandık vardı.

Üçüncü sandığın kimyasal erastin içerdiğini fark ettik. Neredeyse dokuz yıl önce, laboratuvarım binlerce kimyasalı bu aktivite için tarayarak RAS onkogenini içeren kanser hücrelerini seçici olarak öldürecek bir kimyasal bulmaya çalışıyordu. Sonuçlar, her bir minyatür test tüpündeki canlı hücre sayısını saptayan makineden çıktıkça, kalıpları inceledim. Sıra sıra test verileri bilgisayar ekranını biriktirdi. Analizin sonuna doğru şunu gördüm: Test edilen 20.000 kimyasaldan yalnızca biri, RAS mutant hücrelerini seçici olarak öldürüyordu. Samanlıkta gerçek bir iğneydi ve biz bu kimyasala erastin adını verdik. Aklıma erastin hakkında ilginç bir gözlem takıldı: erastin'in apoptozu aktive etmediğine dair kanıtlarımız vardı. Bunun ötesinde erastin'in hücreleri nasıl öldürdüğünü o zamanlar söyleyemezdim.

Erastin'in hücre ölüm ağacımızın bu üçüncü gövdesinde bulunduğunu bulduk. Erastin'in potansiyelini benimsememiz iki anormallikle mümkün oldu - erastin'in kendisi yeni bir mekanizma aracılığıyla öldürüyor ve hücre ölüm ağacında beklenmedik bir üçüncü gövde görüyor. Bu anormallikler nihayetinde 2012 tarihli Hücre makalemizin ferroptozu yeni bir hücre ölümü biçimi olarak önermesine yol açtı:

http://www.columbia.edu/cu/biology/StockwellLab/index/publications/Dixon_Cell_2012.pdf

O zamandan beri, anormallikleri aramanın ve bunlardan yararlanmanın dönüştürücü keşifler yapmak için değerli bir yol olduğunu keşfettim. Bilime yeni başlayan herkes için, ürettiğiniz ve beklentilerinize uymayan verilere özellikle dikkat etmenizi öneriyorum - bunlar heyecan verici bir atılımın anahtarı olabilir.