Редактируем гены растений и улучшаем их характеристики

Как технологии селекции развивают растениеводство – уникальная технология.

Новые гости подкаста «Цифровая грядка» — Дмитрий Константинов, руководитель цифровых технологий и Ксения Стрыгина, руководитель биотехнологических проектов Plastilin. Компания занимается направленной и ускоренной селекцией на основе алгоритмов машинного обучения, биоинформатики и технологии редактирования генов для создания растений с заданными характеристиками. В рамках внутренних кейсов на платформе уже выведены 4 сорта гороха с высоким содержанием белка, устойчивостью к полеганию и высокой урожайностью, а также сорт сои, прошедший государственную систему обеспечения единства измерений. Сейчас платформой пользуются более 10 аграрных компаний и 7 научных институтов и вузов.

На подкасте мы обсудили, как устроена современная селекция, чем геномное редактирование отличается от ГМО, какие задачи агрохолдинги решают с помощью цифровых платформ и что нужно знать тем, кто хочет работать в биотехнологическом направлении агроиндустрии.

Здесь публикуем некоторые цитаты из подкаста, а полностью его можно послушать в телеграмме и на платформе «РСХБ.Цифра».

Как компания, мы стараемся помочь агрохолдингам в процессе селекции. Предоставляя им возможность выводить новые сорта и гибридные линии с теми же ресурсами, но быстрее и эффективнее, чтобы повышалась урожайность и белковое содержание. У нас есть два больших блока, на которых строится наша работа.

Первый блок связан с генетическим анализом и биоинформатикой, применяемыми на ранних этапах селекционного процесса. Мы анализируем, какие гены и ДНК-маркеры присутствуют в коллекции селекционного материала (гибридов, сортов, линий), и подсказываем, как ускорить отбор перспективных растений. Это особенно актуально на стадиях, где традиционные методы требуют много времени, ресурсов и ручной работы.

Важнейшими для селекционера являются поколения F2, F3, F4 — это этапы, через которые проходит растение после скрещивания:

Используя инструменты биоинформатики и молекулярной генетики, мы можем заранее определять по ДНК-профилю, какие растения в F2, F3 или F4 несут нужные комбинации генов. Это позволяет на порядок сократить объемы полевых испытаний, снизить расходы и повысить точность отбора. Генотипирование на этих этапах помогает формировать высокопродуктивные линии значительно быстрее, чем при классических методах.

Второй блок связан с прицельным изменением отдельных генов и глубокой селекцией на основе молекулярных маркеров. Здесь речь уже идёт не только о наблюдении и отборе, но о технологиях редактирования ДНК — например, CRISPR-Cas или TILLING — которые позволяют модифицировать конкретные гены, усиливая нужные свойства или устраняя нежелательные.

Мы также проводим маркерную селекцию — это когда селекционер принимает решения на основе наличия или отсутствия определённых участков ДНК, связанных с полезными признаками (ДНК-маркеры). Каждый маркер можно представить как «указатель», помогающий быстро найти нужное растение среди множества. Это особенно важно, когда признак проявляется только на поздних стадиях развития (например, морозостойкость и устойчивость к болезням, которые проявляются только в поле).

Таким образом, второй блок технологий позволяет повысить точность и эффективность селекции, используя возможности современной геномики. В сочетании с анализом поколений F2–F4, это дает агрохолдингу реальную возможность сократить сроки селекционного цикла с 10-12 лет до 5-7, а также вывести на рынок сорта, полностью соответствующие задачам устойчивого сельского хозяйства.

Также, чтобы упростить работу селекционеров с ДНК-маркерами, мы разработали собственную цифровую платформу. С её помощью можно вести селекционный учёт: фиксировать, кто с кем был скрещен, загружать фотографии, описывать технологии возделывания, признаки, стадии вегетации — всё, что касается каждой делянки и каждого повторения. В дальнейшем эти данные можно статистически обработать, сравнить результаты за 2024, 2023, 2022 годы и объединить их, чтобы понять, как в целом развивается селекционный процесс и где его можно оптимизировать с точки зрения генетики. Именно на это и нацелена наша платформа — чтобы подсказывать, какие шаги в селекции будут точнее, быстрее и приведут к лучшему результату.

При этом мы не специализируемся на каком-то одном виде растений. У нас есть проекты по сое, гороху, подсолнечнику, капусте, сахарной свёкле.

Первый и самый важный элемент — это точность отбора. Когда у вас, грубо говоря, классический селекционный процесс, вы получаете сотни растений, и далее вам необходимо в течение нескольких лет наблюдать за ними, чтобы понять, как они себя проявляют: у каких выше урожайность, у каких больше бобов, у каких — больше семян в бобах. Всё это нужно отслеживать на протяжении нескольких вегетационных периодов, то есть примерно в течение десяти лет. Если же мы точно знаем, что у нас есть 10 ДНК-маркеров, связанных с интересующим нас признаком, то из этой сотни растений мы можем сразу выбрать, например, растение номер 15, 25 и 35, сказать: «Вот эти оставляем», — и дальше их размножать, а остальные удалить. Эти растения получаются генетически более однородны, быстрее выравниваются в линию, которая становится более однородной, выровненной. Мы как раз стараемся помочь аграриям в этом процессе.

Мы используем технологию искусственного интеллекта в наших решениях на двух этапах. Первый — это понимание, по каким ДНК-маркерам стоит вести селекцию, а второй — как сделать этот процесс оптимальным. На первом этапе у нас есть агенты, которые анализируют научную литературу: извлекают актуальные данные, читают научные статьи и собирают первичный слой информации из научного сообщества. На втором этапе мы берем генотип, который мы отсеквенировали у конкретного агрохолдинга (будь то сорт, линия, гибрид), и сопоставляем его с фенотипами: урожайность, содержание белка и так далее. Мы анализируем корреляции между генотипом и фенотипом и находим, условно говоря, около 100 маркеров, связанных с интересующими нас признаками. К ним мы добавляем маркеры, полученные на первом этапе, если они действительно подтверждаются на практике. Если нет — остаемся с текущим набором.

Далее мы определяем, как за минимальное количество шагов можно получить генетическую модель сорта и как к ней прийти. Кого с кем скрестить, кого взять за «отца», кого за «мать» — всё для того, чтобы получить оптимальную комбинацию генов за наименьшее количество шагов. Почему это важно? Генетика всегда специфична для региона и используемой технологии. Мы не можем просто взять ДНК-маркеры, открытые в Канаде, Китае, Франции и использовать их напрямую в России. Их нужно верифицировать на наших почвах, в наших климатических условиях. Более того, может оказаться, что у нас есть что-то своё, уникальное, под нашу коллекцию и наши условия.

Мы всегда опираемся на информацию, которую предоставляет агрохолдинг. Это работа с его коллекцией. Мы просим всего 5–6 семян, выделяем из них ДНК и определяем геном конкретной линии или сорта — это первый пласт информации с которой мы работаем. Второй пласт — это данные о том, как эта линия проявляла себя ранее. Соответственно, мы объединяем эти два пласта, добавляем данные о погоде, агротехнологиях и других сопутствующих факторах — и на этой основе получаем набор маркеров, по которым ведем селекцию.

Современная растительная селекция всё чаще опирается не только на традиционные методы скрещивания и отбора, но и на точные молекулярно-генетические технологии, которые позволяют целенаправленно и безопасно модифицировать генетический материал растений. Такой подход называют маркерной или геномной селекцией.

Суть маркерной селекции заключается в использовании ДНК-маркеров — участков генома, которые «сигнализируют» о присутствии нужных признаков, например устойчивости к болезням, морозостойкости или повышенной урожайности. Эти маркеры могут быть как общеизвестными и доступными через открытые геномные базы данных, так и уникальными, выявленными в ходе собственного анализа конкретных сортов и линий. Применяя маркеры, селекционер может уже на ранних стадиях, даже на стадии семян , определить, какие растения несут желаемые признаки, и не тратить ресурсы на выращивание и полевые испытания заведомо непродуктивных образцов.

Однако бывают случаи, когда растение проявляет все необходимые агрономические качества, кроме одного. Попытка улучшить этот отдельный признак методами классической гибридизации, то есть через повторное скрещивание и отбор, может привести к потере уже закрепленных, полезных свойств. В таких ситуациях наиболее эффективным инструментом становится технология генного редактирования.

Одной из самых известных и перспективных методик в этой области является CRISPR-Cas — инструмент, который иногда называют «молекулярными ножницами». Эта система позволяет точно разрезать и изменять участки ДНК в нужных местах, не затрагивая остальной геном. Процесс напоминает редактирование текста: нежелательный «фрагмент» гена удаляется или заменяется на нужный, а «разрез» аккуратно зашивается обратно. В результате таких изменений у растения могут появиться улучшенные фенотипические признаки , то есть внешние и физиологические характеристики, такие как размер плодов, устойчивость к стрессам, ускоренное созревание и прочее.

Несмотря на потенциал этих технологий, во многих странах все еще существует разрыв между фундаментальной наукой и прикладной селекцией. Часто генные модификации отрабатываются на модельных организмах или на старых сортах, которые давно не используются в современном сельском хозяйстве. Это снижает практическую ценность исследований и затрудняет перенос технологий в аграрную реальность.

Тем не менее, будущее за селекцией, основанной на данных. Переход от эмпирического подхода к точной, управляемой работе с геномом растений позволяет не просто ускорить выведение новых сортов, но и сделать этот процесс более прозрачным, предсказуемым и экономически эффективным. В условиях климатических изменений, роста населения и давления на продовольственную систему такие технологии становятся не роскошью, а необходимостью.

На российском рынке селекционных и биотехнологических решений пока сохраняется сравнительно узкий набор инструментов, применяемых в агрохолдингах и аграрных компаниях. В то же время потребность в современных методах, таких как геномный анализ и геномная инженерия и семеноводства, заметно растет.

В рамках текущих тенденций особенно востребованными становятся интегрированные подходы, когда компания может сопровождать селекционный процесс не только на уровне отдельных экспертиз, но от этапа подбора родительских линий до оценки потомства. Использование как фенотипической информации (внешние признаки растений), так и генотипической информации (структура ДНК и наличие определённых генов) позволяет строить более точные рекомендации по скрещиванию, планировать отбор и прогнозировать результат на ранних этапах.

В дополнение к этому на практике используется анализ больших массивов ДНК, включающий тысячи маркеров, а не только точечные участки. Такой подход даёт более полную картину генетической структуры и позволяет точно идентифицировать различия между близкими линиями, снизить риск утраты ценных признаков в процессе скрещивания и упростить отбор на последующих стадиях.

Отдельное направление, которое пока только формируется на рынке, — это совмещение селекционных решений с генной инженерией. В ситуациях, когда традиционная селекция сталкивается с ограничениями, редактирование генома дает возможность точечно изменить необходимый фрагмент ДНК без полного пересмотра селекционного цикла. Это особенно актуально в условиях дефицита времени и высоких рисков.

Семеноводство в данном контексте представляет собой важную, но сложную составляющую. Многие компании, предлагающие научные или сервисные решения, не переходят к практическому этапу создания и закрепления новых сортов. Тем не менее, наличие собственных селекционных разработок является одним из способов подтвердить эффективность применяемых технологий, а также обеспечить полный цикл: от анализа и рекомендаций до конечного посевного материала.

Таким образом, российский рынок постепенно движется к комплексным решениям в области селекции, где конкурентоспособность определяется не только объемом данных, но и способностью адаптировать технологии под конкретные агроэкосистемы. В этой сфере важно не просто обладать научными знаниями, но и уметь переносить их в реальные условия поля, с учетом потребностей аграриев, ограничений климата и хозяйственных приоритетов.

Процесс селекции действительно стал и быстрее, и точнее. Если мы говорим о селекции по какому-то одному признаку — допустим, я хочу, чтобы в моей пшенице стало больше крахмала — как классический селекционер, я, скорее всего, буду скрещивать крахмалистую пшеницу с ещё более крахмалистой, чтобы получить что-то максимально насыщенное крахмалом. Или, например, скрещу её с высокоурожайной пшеницей, чтобы попытаться получить сорт, который будет одновременно и крахмалистым, и урожайным. К сожалению, если я просто буду скрещивать растения и проводить возвратные скрещивания, то вполне могу "рассыпать" все нужные признаки, которые были в исходных линиях.

Если же я использую маркерную селекцию и понимаю, какие участки генома отвечают за крахмалистость, урожайность и другие важные свойства, то я существенно повышаю точность своей работы. Например, если я отбираю растения по одному признаку без использования маркеров, эффективность селекции может составлять от 5% до 30%, в зависимости от того, насколько хорошо выражен признак и насколько точно он отслеживается. А если селекция ведется по нескольким признакам (а чаще всего так и бывает — ведь нам нужен не просто крахмалистый сорт, но ещё и урожайный, устойчивый к болезням, засухе и так далее), то задача становится гораздо сложнее.

Для некоторых культур эффективность традиционной селекции в таких случаях составляет, в лучшем случае, 2%. А с маркерной селекцией мы можем уже на этапе проростков сказать: "Вот с этой выборкой можно не мучиться — оставьте это одно растение и работайте с ним". Это позволяет экономить человеческие ресурсы: вам не нужно ухаживать за сотнями растений в поле — достаточно сосредоточиться на одном. Вы экономите на средствах защиты растений, на агротехнических мероприятиях, и в целом весь процесс становится и быстрее, и точнее.

Поначалу может показаться, что маркерная и геномная селекция — это дорого. В моменте секвенирование действительно стоит недешево, и может возникнуть мысль: «Зачем мне всё это? Я лучше по-старинке», — на практике это не лучше. Потому что если посчитать всю экономику в совокупности, лучше один раз отсеквенировать, чем потом годами тратить ресурсы на неэффективный отбор.

Еще больше новостей и аналитики об агротехе, IT и бизнесе, а также актуальные вакансии и стажировки вы можете найти на платформе «РСХБ.Цифра» и в нашем телеграм-канале.

Всё о генетике растений, животных и новых биотехнологиях, а также разборы ДНК-редактирование, селекционные прорывы и будущее сельского хозяйства в телеграм-канале АгроГеном.

Читайте о том, как открыть новый бизнес, на портале Своё Фермерство.