Solu, sen kemia ja yleistä solubiologiasta, Veli-Pekka Lehto

Solubiologian tärkeimpänä pyrkimyksenä on ymmärtää, miten molekyylit järjestyvät soluiksi, solut kudoksiksi, ja kudokset lopulta elimiksi ja eliöiksi. Tämä elämän perustana toimiva ketjurektio on niin kompleksinen kokonaisuus, että sitä voi käsitellä lähinnä deskriptiivisten pääperiaatteiden avulla. Siksi solubiologian kompleksiset (complex) systeemit eroavat merkitsevästi keinotekoisista, monimutkaisista (complicated) systeemeistä, joita voidaan tutkia kvantitatiivisesti “kovien” luonnontieteiden, kuten matematiikan tai fysiikan avulla. Esimerkiksi mekaaninen kone kootaan yksiselitteisen konepiirustuksen avulla pienimmistä rakenneosista lähtien toimivaksi, monimutkaiseksi kokonaisuudeksi. Sen sijaan kompleksinen orgaaninen systeemi, kuten solu, ei noudata mitään yksiselitteistä rakennusohjetta, vaan se rakentuu dynaamisen itseohjautuvasti moniportaisten signaaliohjeiden mukaisesti.

Juuri nämä risteävät signaaliverkot tekevät solubiologian kokonaisuuksien ennustamisesta hankalaa. Kaikille eliöille yhteiset tekijät, kuten geneettisen koodin kopiointi DNA:ssa, koodin siirto ja lukeminen RNA:n avulla, proteiinien synteesi koodin perusteella, ATP:n käyttö energiataloudessa ja molekyylien liikkumisen mekanismit, kuten kalvot, pumput jne. perustuvat rakenteiltaan spesifisten makromolekyylien interaktioihin. Näitä interaktioita säätelevät  avain-lukko- periaattella toimivat signaalisiirtoketjut, joissa signaalit, kuten entsyymit tai sähköiset varaukset aiheuttavat reseptoreihin osuessaan vastineen, joka saattaa olla tietyn makromolekyylin toiminnan aktivointi, tai toisen signaaliketjun käynnistys.

Orgaaniset systeemit eroavat staattisista mekaanisista systeemeistä juuri tämän signaaliverkostojen mahdollistaman dynaamisuutensa vuoksi: Signaaliketjujen välillä on ns. lateraalista keskustelua, eli ne vaihtelevasti voivat käynnistää tai sulkea toinen toisiaan. Siksi solujen systeemit ovat erittäin robusteja ja häiriöille immuuneja, verraten mekaanisiin systeemeihin, jotka pasiivisuutensa vuoksi eivät ole kykeneviä spontaaniin itsesäätelyyn ja häiriöiden korjaukseen. Tätä feedback- eli palauteperiaatteeseen perustuvaa itsesäätelymekanismia, joka pyrkii säilyttämään systeemin tasapainotilan kutsutaan homeostaasiksi.

Toinen seikka, joka mahdollistaa solujen dynaamisen kompleksisuuden ja erottaa ne mekaanisista laitteista on evoluutio. Divergentti eli eriytyvä evoluutio on mahdollistanut aikojen saatossa erilaisten soluelinten ja solutyyppien synnyn yhteisestä “esi-isäsolusta” (Universal Common Ancestor). Tämä tapahtuu esim. yksittäisten geenimutaatioiden kautta (syntyy keskenään homologisia geenejä), geenien duplikaatioissa tapahtuvien eriytymisten kautta (syntyy paralogisia geenejä), tai geenien lateraalisten siirtymisten kautta, kun esimerkiksi viruksen geenit siirtyvät solun sisälle. Tällä tavoin viruksista ovat kehittyneet esimerkiksi mitokodrio-soluelimet ja kasvisolujen viherhiukkaset.

Lähiaikoina paljon huomiota saanut epigenetiikka on myös yksi keino geenien muokkautumiselle. Epigeneettisessä periytymisessä perinnöllinen tieto voi siirtyä jälkeläissolulle tai -eliölle ilman geneettistä koodia. Tämä on mahdollista siten, että ympäristötekijät, kuten niukka ravinto tai lämpötila aktivoivat tai passivoivat geenejä epigeneettisten säätelytekijöiden avulla, jolloin jälkeläisellä on paremmat perintötekijät ympäristöön sopeutumiseen. Epigenetiikkateoria on mielenkiintoinen analogia Jean-Baptiste Lamarckin 1800-luvulla esittämälle, vallitsevan evoluutioteorian kumoamalle teorialle siitä, että hankitut tai menetetyt ominaisuudet voivat periytyä eliön jälkeläisille.

Edellä esitetyt käsitykset orgaanisten systeemien suurista eroista verrattuna mekaanisiin systeemeihin ovat kuitenkin muuttumassa: 2003 valmistunut Human Genome Project, jonka tarkoituksena oli kartoittaa ihmisen koko geeniperimä, on mahdollistanut jopa yksittäisten geenien vaikutuksen tutkimisen. Jos tulevaisuudessa voidaan mahdollisesti ennustaa esimerkiksi sairauksien puhkeamista geenien molekyylitasolta lähtien, niin orgaanisten systeemien kompleksinen toiminta alkaa yhä enemmän muistuttaa suoraviivaista mekanismia. Samoin mekaaniset koneet lähestyvät yhä enemmän dynaamisia ja itseohjautuvia organismeja, kun esimerkiksi tekoälyn ja bioteknologisten sovellusten kehitys etenee.