211service.com
Šūnu kartogrāfs
Avivs Regevs palīdzēja vienšūnu genomikas pionierim. Tagad viņa vada milzīgus pūliņus, lai kartētu triljonus šūnu cilvēka ķermenī. Bioloģija nekad nebūs tāda pati. 2018. gada 22. augusts
Pagājušā gada oktobrī Avivs Regevs runāja starptautisku zinātnieku sanāksmē Izraēlas Weizmann Zinātnes institūtā. Regevam, skaitļošanas un sistēmu biologam no MIT un Hārvardas Plašā institūta, pulcēšanās bija arī sava veida atgriešanās mājās. Regeva ieguva doktora grādu tuvējā Telavivas universitātē 2002. gadā. Tagad, 15 gadus vēlāk, viņa atgriezās, lai apspriestu vienu no vērienīgākajiem projektiem bioloģijas vēsturē.
Projekta Cilvēka šūnu atlants mērķis ir izveidot atsauces karti, kas klasificētu visas aptuveni 37 triljonus šūnu, kas veido cilvēku. Cilvēka šūnu atlants bieži tiek salīdzināts ar Cilvēka genoma projektu, monumentālu zinātnisko sadarbību, kas mums sniedza pilnīgu cilvēka DNS nolasījumu vai to, ko varētu uzskatīt par nesaīsinātu pavārgrāmatu cilvēka dzīvei. Savā ziņā atlants ir šī projekta darba turpinājums. Bet, lai gan katrā šūnā ir atrodama viena un tā pati DNS pavārgrāmata, katrs šūnu tips lasa tikai dažas receptes, tas ir, tas ekspresē tikai noteiktus gēnus, ievērojot to DNS norādījumus, lai ražotu olbaltumvielas, kas veic šūnas darbības. Cilvēka šūnu atlanta solījums ir atklāt, kuri specifiskie gēni tiek ekspresēti katrā šūnu tipā un kur var atrast šūnas, kas ekspresē šos gēnus.
Runājot ar saviem kolēģiem sanāksmē Izraēlā, Regeva, kura kopā ar Sāru Teihmanu no Wellcome Trust Sanger institūta vada Cilvēka šūnu atlanta organizācijas komiteju, demonstrēja bezjēdzīgu uzvedību, ko varētu sagaidīt no kāda, kurš ir masveida zinātniskā uzņēmuma vadībā. . Projekts tika īstenots gadu, un Regevs, MIT bioloģijas profesors, kurš ir arī Broad fakultātes vadītājs un tās Klarman Cell Observatory un Cell Circuits programmas direktors, pārskatīja nesen publicēto balto grāmatu, kurā sīki aprakstīts, kā Paredzams, ka šūnu atlants mainīs veidu, kā mēs diagnosticējam, uzraugām un ārstējam slimības.
Kad Regeva gāja cauri baltajam papīram, iespējas sāka šķist gandrīz bezgalīgas. Cilvēka šūnu atlants visvienkāršākajā līmenī kā atsauces karte, kurā sīki aprakstīti gēni, kas izteikti katrā atšķirīgā veselā šūnā, ļaus vieglāk noteikt, kā gēnu ekspresija un signalizācija notiek nepareizi slimības gadījumā. Tā pati karte varētu arī palīdzēt zāļu izstrādātājiem izvairīties no toksiskām blakusparādībām: pētnieki, kuri mērķēti uz gēnu, kas ir kaitīgs vienā ķermeņa daļā, zinātu, vai tam pašam gēnam ir būtiska nozīme citā. Un tā kā ir paredzams, ka atlants atklās daudz jaunu šūnu veidu, tas varētu arī pievienot daudz lielāku jutību standarta asins analīzes veidam, kas vienkārši saskaita dažādas imūnšūnu apakškopas. Tāpat atsevišķu zarnu šūnu apskate var sniegt jaunu ieskatu konkrētajās šūnās, kas ir atbildīgas par iekaisumu un pārtikas alerģijām. Un labākai neironu veidu izpratnei varētu būt tālejoša ietekme uz smadzeņu zinātni.
Peles tīklenes šūnu attēls, tostarp jauns viņas laboratorijas identificētais tips — divu iepriekš zināmu tipu hibrīds. Ar Irēnas Vitnijas pieklājību
Regev saka, ka galaprodukts būs mūsu šūnu periodiskā tabula, rīks, kas nav paredzēts, lai atbildētu uz vienu konkrētu jautājumu, bet lai padarītu iespējamus neskaitāmus jaunus atklājumus. Ēriks Landers, Plašā institūta dibinātājs un prezidents un Cilvēka šūnu atlasa organizācijas komitejas loceklis, to salīdzina ar genomiku. Viņš saka, ka sākumā cilvēki domāja, ka viņi varētu izmantot genomiku šai vai šai lietojumprogrammai. Neko nav izdevies pārveidot ar genomikas palīdzību, un neko neizdosies pārveidot, izmantojot šūnu atlantu.
Šūnu ķēdes
Regeva interese par šūnām aizsākās Telavivas Universitātē, kur viņa bija viena no aptuveni 15 studentiem, kas iestājās ļoti selektīvā programmā, kas deva viņiem brīvību apgūt augsta līmeņa kursus jebkurā priekšmetā. Jūs varētu iet savu pirmo dienu kā pirmkursnieks un izlemt apgūt politikas zinātnes absolventu kursu, viņa saka.
Regeva savā pirmajā semestrī apmeklēja ģenētikas nodarbību un aizrāvās ar skaitļošanas izaicinājumu atrast kārtību sarežģītajos, savstarpēji savienotajos proteīnu un gēnu tīklos katrā šūnā. Viņa pievērsās šim tematam savam doktora darbam, raksturojot dzīvās sistēmas matemātiskā valodā, kas bija paredzēta datoru procesu aprakstīšanai. Kad viņa 2002. gadā pabeidza doktora grādu, viņa tika uzņemta programmā Hārvardas Bauera genomikas pētījumu centrā, kas ļāva viņai izveidot savu laboratoriju, iepriekš neapgūstot pēcdoktora izglītību.
Neilgi pēc tam Landers, kurš bija sācis savu matemātiķa karjeru pēc algebriskās kodēšanas teorijas un kombinatoriskās matemātikas studijām Oksfordā, meklēja zvaigžņu talantus jaunizveidotajam Broad Institute, kura misija ir izmantot genomiku, lai pētītu cilvēku slimības un palīdzēt uzlabot tās ārstēšanu. Viņš pirmo reizi tikās ar Regevu pusdienās Bauera centrā, kuru laikā stipendiāti pēc kārtas runāja par saviem pētījumiem piecas līdz desmit minūtes. Kamēr mēs tikām ap galdu, es biju pierakstījis “Nolīgst Aviv Regev,” viņš atceras.
Pēc daudzām tējas tasēm kafejnīcā Alžīrs Hārvarda laukumā Landera pārliecināja pievienoties Broad, Regevs turpināja izmantot skaitļošanas metodes, lai pētītu prātam neaptverami sarežģīto šūnas iekārtu. Viena šūna sastāv no miljoniem molekulu, kas pastāvīgi sarunājas, strādājot kopā, lai veiktu visu, kas šūnām jādara: sadalīties, augt, labot iekšējos bojājumus un imūnšūnu gadījumā signalizēt citām šūnām. draudiem. Kodola iekšpusē DNS tiek pārrakstīta RNS. Tas savukārt rada olbaltumvielas, molekulas, kas veic darbu šūnā. Tikmēr olbaltumvielas uz šūnas virsmas nepārtraukti saņem molekulārus ziņojumus no ārpuses - ir pieejama glikoze, ir ieradies iebrucējs. Tie ir jānodod atpakaļ uz olbaltumvielām kodolā, kas reaģēs, pārrakstot citas DNS, radot jaunas olbaltumvielas un vēl vairāk signālu tīklu.
Katra šūna ir eksperiments.
Baks Skvibs
Tas ir kā sarežģīts dators, kas sastāv no daudzām, daudzām dažādām daļām, kas mijiedarbojas viena ar otru un stāsta viens otram, kā rīkoties, saka Regevs. Viņa saka, ka olbaltumvielu signalizācijas tīkli ir kā ķēdes, un jūs varat domāt par šūnu gandrīz kā elektroinstalācijas shēmu. Bet, lai izmantotu skaitļošanas metodes, lai izprastu viņu darbību, vispirms ir jāsavāc milzīgs datu apjoms, ko Regevs jau sen ir paveicis, izmantojot RNS sekvencēšanu. Atšķirībā no DNS sekvencēšanas, viņa saka, ka tā viņai var pateikt, kuri gēni patiesībā tiek ekspresēti, tāpēc tas sniedz daudz dinamiskāku priekšstatu par šūnas darbību. Bet tikai viņa pētāmo šūnu RNS sekvencēšana viņai var pateikt tikai tik daudz. Lai saprastu, kā ķēdes mainās dažādos apstākļos, Regev pakļauj šūnas dažādiem stimuliem, piemēram, hormoniem vai patogēniem, lai redzētu, kā mainās iegūtie olbaltumvielu signāli.
Tālāk seko tas, ko viņa sauc par modelēšanas soli – algoritmu izveidi, kas mēģina atšifrēt visticamāko molekulāro notikumu secību pēc stimula. Un tāpat kā kāds varētu pētīt datoru, izgriežot ķēdes un redzot, kā tas maina iekārtas darbību, Regeva pārbauda savu modeli, noskaidrojot, vai tas var paredzēt, kas notiks, kad viņa apklusinās konkrētus gēnus un pēc tam pakļaus šūnas tam pašam stimulam.
2009. gada pētījumā Regeva un viņas komanda pārbaudīja, kā patogēnu, piemēram, baktēriju, vīrusu vai sēnīšu, molekulāro komponentu iedarbība ietekmē imūnsistēmas dendritisko šūnu shēmu. Viņa pievērsās tehnikai, kas pazīstama kā RNS iejaukšanās (tagad viņa izmanto CRISPR), kas ļāva viņai sistemātiski izslēgt gēnus. Pēc tam viņa aplūkoja, kuri gēni tika izteikti, lai noteiktu, kā katrā gadījumā mainās šūnu reakcija. Viņas komanda izcēla 100 dažādus gēnus, kas bija iesaistīti reakcijas uz patogēniem regulēšanā, un daži no tiem iepriekš nebija zināmi kā saistīti ar imūnsistēmu. Pētījums, kas publicēts Zinātne , ģenerēti virsraksti. Taču saskaņā ar ilggadējā kolēģe Dana Pēra, tagad Slouna Keteringas institūta skaitļošanas un sistēmu bioloģijas vadītāja Slouna Keteringas vēža centra memoriālā un Cilvēka šūnu atlanta organizācijas komitejas locekle, Regevu patiešām atšķir viņas elegance. strādāt. Regevam, saka Pērs, ir reta, iedzimta spēja saskatīt sarežģītu bioloģiju un to vienkāršot un formalizēt skaistos, abstraktos, aprakstamos principos.
No smūtijiem līdz augļu salātiem
Regeva birojā Broad Institute ir daudz tukšu kafijas krūzīšu, taču to ir ļoti maz. Viņa pieiet savai zinātnei ar lietišķu efektivitāti. Ir daudz izcilu cilvēku, saka Landers. Viņa ir izcila persona, kas spēj paveikt lietas.
Strauji mainīgajā genomikas arēnā (viņa saka, ka 2015. gads manā jomā tiek uzskatīts par seno vēsturi), viņa ir pazīstama ar to, ka maksimāli izmanto jaunākās inovācijas un palīdz veicināt nākamos. Gadiem ilgi viņa un citi šajā jomā cīnījās ar netīro RNS sekvencēšanas noslēpumu: lai gan tās solījums vienmēr ir bijis precizitāte — iespēja zināt precīzu kodu, metodes radīja rezultātus, kas nebija specifiski. Katrā šūnā ir tikai neliels RNS daudzums. Sekvences nolūkos RNS no miljoniem šūnu bija jāapvieno kopā. Lielapjoma RNS sekvencēšana atstāja pētniekiem to, ko viņa pielīdzina smūtijam. Kad tas ir sajaukts, nav iespējams atšķirt visus augļus — vai šajā gadījumā RNS no atsevišķām šūnām —, kas tajā nonākuši. Pētniekiem bija vajadzīgs kaut kas vairāk līdzīgs augļu salātiem, veids, kā atdalīt visas mellenes, avenes un kazenes.
2011. gadā, strādājot ar Broad Institute kolēģi Džošua Levinu, PhD '92, un pēcdoktoriem Aleksu Šaleku, kurš tagad strādā MIT Medicīnas inženierijas un zinātnes institūtā, un Rahulu Satiju, kurš tagad strādā Ņujorkas genoma centrā, Regevam izdevās iegūt pietiekami daudz RNS no viena šūna, lai to secinātu. Lai pārbaudītu metodi, viņi sekvencēja 18 atsevišķas dendritiskās šūnas no peles kaulu smadzenēm. Visas šūnas tika iegūtas vienādi, un bija paredzams, ka tās būs viena veida. Bet pētnieku pārsteigumam viņi izteica dažādus gēnus, un tos varēja iedalīt divos atšķirīgos apakštipos. Tas bija tā, it kā uzzinātu, ka smūtijā, ko bijāt dzēris gadiem ilgi, ir sastāvdaļas, par kurām nekad nezinājāt.
Regeva un viņas kolēģi nebija vienīgie, kas izdomāja, kā sakārtot vienu šūnu ar šādu jutīgumu, un arī viņi nebija pirmie, kam tas izdevās. Citas laboratorijas veica līdzīgus panākumus aptuveni tajā pašā laikā, katra izmantoja savu tehnoloģiju un algoritmus. Un viņi visi saskārās ar vienu un to pašu problēmu: pietiekami daudz RNS izolēšana un iegūšana no atsevišķām šūnām bija laikietilpīga un dārga. Regeva un viņas kolēģi bija iztērējuši daudzus tūkstošus dolāru, lai sakārtotu tikai 18 šūnas. Ja ķermenis bija pilns ar retām, neatklātām šūnām, bija nepieciešams ārkārtīgi ilgs laiks, lai tās atrastu.
Regeva komanda vispusīgi raksturoja stieņu bipolārās šūnas (zila) un konusveida bipolārās šūnas (oranžas) peles tīklenē, izmantojot Drop-Seq — tehnoloģiju, ko viņi palīdzēja izgudrot. Ar Irēnas Vitnijas pieklājību
Izlaidiet septiņus gadus uz priekšu, un vienas šūnas RNS sekvencēšanas izmaksas samazinās līdz tikai santīmiem par šūnu. Kritisks sasniegums bija Drop-Seq, jauna tehnoloģija, ko izstrādājuši Hārvardas un Broad Institute pētnieki, tostarp Regeva un viņas laboratorijas locekļi. Ierīce atsevišķas šūnas iestrādā atšķirīgos eļļas pilienos ar sīku svītrkoda lodziņu. Kad šūna tiek sadalīta secības noteikšanai, daļa no tās RNS pievienojas lodītes pilieniņā. Tas ļauj pētniekiem vienlaikus analizēt tūkstošiem cilvēku, nesajaucot viņu ģenētisko materiālu.
Šūnu teorija 2.0
Kad pirms aptuveni 180 gadiem vācu zinātnieki pirmo reizi ierosināja šūnu teoriju, bija grūti saprast, ka mūsu audi ir veidoti no atsevišķām elementārām vienībām, kā Teodors Švāns, viens no diviem zinātniekiem, kam šī teorija ir uzticēta, aprakstīja šūnas. Bet tas drīz kļuva par galveno bioloģijas principu, un gadu desmitiem un gadsimtiem šūnas sāka atteikties no saviem noslēpumiem. Uzlaboti mikroskopi; kļuva pieejamas jaunas krāsošanas un šķirošanas metodes. Ar katru progresu kļuva iespējamas jaunas atšķirības. Muskuļu šūnas varēja atšķirt no neironiem un pēc tam atkal klasificēt kā gludās vai skeleta muskuļu šūnas. Kļuva skaidrs, ka visas šūnas būtībā bija līdzīgas, taču tām bija dažādas formas, kurām bija dažādas īpašības.
Līdz 21. gadsimtam bija identificēti 200 līdz 300 galvenie šūnu tipi. Un, lai gan biologi jau sen ir atzinuši, ka patiesajam šūnu tipu skaitam ir jābūt lielākam, to daudzveidības apmērs ir tikai tagad pilnībā fokusēts, lielā mērā pateicoties vienas šūnas RNS sekvencēšanai. Regevs saka, ka imūnsistēmu vien tagad var iedalīt vairāk nekā 200 šūnu tipos un ka pat mūsu tīklenē ir 100 vai vairāk atšķirīgu neironu veidu. Viņa un viņas kolēģi ir atklājuši vairākus no tiem.
Doma, ka, zinot tik daudz vairāk par mūsu šūnām, var novest pie sasniegumiem medicīnā, vairs nav hipotētiska. Viņa saka, pēdējos gados veicot atsevišķu vēža šūnu RNS sekvencēšanu (katra šūna tagad ir eksperiments), viņa ir atklājusi ievērojamas atšķirības starp viena audzēja šūnām, pat ja tām ir vienādas mutācijas. (Pagājušajā gadā šis darbs noveda pie Slouna Keteringa memoriāla Pola Marksa balva vēža pētniecībā .) Viņa atklāja, ka, lai gan tiek uzskatīts, ka daži vēža veidi attīsta rezistenci pret terapiju, melanomas šūnu apakškopa bija rezistenta no paša sākuma. Un viņa atklāja, ka divu veidu smadzeņu vēzis, oligodendroglioma un astrocitoma, satur vienas un tās pašas vēža cilmes šūnas, kas varētu būtiski ietekmēt to ārstēšanu.
Kā mēs kādreiz iedomājāmies, ka atrisināsim problēmu bez vienas šūnas izšķirtspējas?
Regevs ir arī aktīvi kartējis šūnas no imūnsistēmas, smadzenēm, zarnām un citur. Viņa nav viena. Citas laboratorijas ir sākušas savus kartēšanas projektus, un katra no tām risina citu ķermeņa daļu. Pagājušajā gadā Vašingtonas universitātes pētnieki mēģināja klasificēt katru mikroskopiskā tārpa šūnu tipu C. elegans . Katra bioloģijas joma saka: 'Protams, mums ir jāskatās uz vienas šūnas izšķirtspēju,' saka Landers. Kā mēs kādreiz iedomājāmies, ka atrisināsim problēmu bez vienas šūnas izšķirtspējas?
Uztraukums šajā jomā ir kļuvis taustāms, jo ir atrasti vairāk jaunu šūnu tipu. Un tomēr Regevs saprata, ka, ja mērķis ir visaptverošas zināšanas, pieeja ir jāsaskaņo. Ja katrai laboratorijai būtu jāpaļaujas uz savām metodēm, būtu grūti standartizēt skaitļošanas rīkus un iegūtos datus. Regevs saka, ka jaunie pētījumi radīja ļoti jaukus gaismas mirdzumus — lieta šeit, lieta tur. Bet viņa vēlējās pārliecināties, vai šie atklājumi var būt saistīti.
Regevs sāka atbalstīt kaut kā vienotāka izveidi: karti, kas ļautu pētniekiem kartēt gēnu ekspresiju un šūnu tipus visā ķermenī. Sāra Teihmane domāja līdzīgi. Kad viņa 2015. gada beigās sazinājās ar Regevu par iespēju apvienot spēkus, Regeva nekavējoties teica jā.
Google Maps mūsu šūnām
Cilvēka šūnu atlants ir simtiem biologu, tehnologu un programmatūras inženieru sadarbība visā pasaulē. Vienšūnas RNS sekvencēšanas rezultāti tiks apvienoti ar citiem datu punktiem, lai nodrošinātu visaptverošu visu cilvēka šūnu katalogu.
Taču daudzi iesaistītie pētnieki ne tikai apkopos izklājlapas, kurās uzskaitīti dažādi šūnu veidi. Atlass arī atklās, kur organismā atrodas šūnas, cik daudz to ir, kādas formas tās var iegūt, pat dažādu šūnu tipu attīstības vēsturi, kad tās atšķīrās no cilmes šūnām. Un tas viss būs pieejams, izmantojot datu koordinācijas platformu un bagātīgu vizuālo saskarni, ko Regev salīdzina ar Google Maps. Tas ļaus lietotājiem tuvināt mūsu šūnu molekulāro līmeni, taču svarīga būs arī tālināšana līdz audu un orgānu līmenim. Kā atzīmēja projekta organizatoriskās komitejas 2017. gada pārskats par cilvēka šūnu atlantu, atlants ir karte, kuras mērķis ir parādīt attiecības starp tā elementiem. Tāpat kā atbilstošās piekrastes līnijas, kas redzamas Zemes atlantā, sniedz vizuālus pierādījumus par kontinentālo novirzi, visu datu par mūsu šūnām apkopošana vienuviet varētu atklāt attiecības starp šūnām, audiem un orgāniem, tostarp dažiem, kas ir pilnīgi negaidīti. Un tāpat kā periodiskā tabula ļāva prognozēt vēl nenovērojamu elementu esamību, cilvēka šūnu atlants, saka Regevs, varētu palīdzēt mums paredzēt tādu šūnu esamību, kuras nav atrastas.
Ciliārais ķermenis (augšējā kreisajā pusē) peles tīklenes malā (augšējā labajā pusē) var būt imūno šūnu ieejas punkts, reaģējot uz neironu traumu tīklenē. Ar Irēnas Vitnijas un Greisas Burginas pieklājību
Plāns nav sakārtot visas 37 triljonus šūnu, bet gan ņemt paraugus no katras ķermeņa daļas. Kamēr Regeva stāsta par projektu, viņas entuziasms ir acīmredzams, viņa izrok slaidu, lai parādītu, cik efektīva var būt paraugu ņemšana. Slaids, vispirms tikai tukšs balts rāmis, pa pikseļiem sāk aizpildīties ar ziliem un dzelteniem plankumiem. Drīzumā, lai gan daudzi pikseļi vēl nav aizpildīti, attēls ekrānā ir nepārprotams: tas ir Van Goga Zvaigžņotā nakts . Tāpat Regev skaidro, ka cilvēka šūnu atlants var sniegt pilnīgu priekšstatu pat tad, ja nav veikta katra atsevišķa šūna.
Lai veiktu sekvencēšanu, Regevs un Teichmann ir uzņēmuši un pieņēmuši darbā ekspertus katrā dažādā audu veidā. Lai gan paredzams, ka tas prasīs vairākus gadus, projekts strauji virzās uz priekšu ar tādiem atbalstītājiem kā NIH, ES, Wellcome Trust, Manton Foundation un Čana Cukerberga iniciatīva , kas apņēmās nākamajā desmitgadē tērēt 3 miljardus dolāru, lai cīnītos pret slimībām; šogad vien tas finansēs 85 Human Cell Atlas dotācijas. Agrīnie rezultāti jau parādās. Martā zviedru pētnieki, kas strādā ar šūnām, kas saistītas ar cilvēka attīstību, paziņoja, ka ir sekvencējušas 250 000 atsevišķu šūnu. Maijā Broad komanda priekšskatījuma vietnē padarīja pieejamu datu kopu ar vairāk nekā 500 000 imūno šūnu. Regev saka, ka mērķis ir, lai pētnieki visur varētu izmantot Cilvēka šūnu atlanta atvērtā pirmkoda platformu, lai veiktu kopīgas analīzes.
Vēl ir daudz izaicinājumu, pirms atlants var kļūt par realitāti. Jāizstrādā jauna vizualizācijas programmatūra. Sekvences un skaitļošanas pieejas būs jāstandartizē daudzās laboratorijās. Ir jārisina konceptuāli jautājumi, piemēram, kas atšķir vienu šūnu tipu no cita. Taču kopienai, kas atrodas aiz Cilvēka šūnu atlanta, tostarp vairāk nekā 800 indivīdu jūnijā, netrūkst motivācijas.
Viens no paša Regeva nesenajiem pētījumiem, kas publicēts augustā Daba , iespējams, ir labākais piemērs tam, kā projekts var mainīt bioloģiju. Plaušu šūnu kartēšanā Regev un Jay Rajagopal laboratorija Masačūsetsas vispārējā slimnīcā atklāja jaunu, ļoti retu šūnu tipu, kas galvenokārt ekspresē gēnu, kas saistīts ar cistisko fibrozi. Regevs tagad domā, ka šīm retajām šūnām, iespējams, ir galvenā loma slimībā. Vēl pārsteidzošāk, pētnieki iepriekš bija domājuši, ka gēnu ekspresē cits šūnu tips.
Iedomājieties, ja kāds vēlētos veikt gēnu terapiju, saka Regevs. Jums ir jālabo gēns, bet jums tas ir jālabo pareizajā šūnā. Cilvēka šūnu atlants varētu palīdzēt pētniekiem identificēt pareizo šūnu un saprast, kā attiecīgo gēnu regulē šīs šūnas ārkārtīgi sarežģītie molekulārie tīkli.
Regeva skatījumā cilvēka šūnu atlanta nozīme pārsniedz tā solījumu mainīt bioloģiju un medicīnu. Kā viņa reiz teica, bez mūsu šūnu atlanta mēs īsti nezinām, no kā esam izgatavoti.