Новый инструмент может обнаруживать крошечные сгустки белка, связанные с нейродегенеративными расстройствами

Важные новости

«Новый

Белки инсулина слипаются вместе. Фото: Джейкоб Кестель-Хансен

Слипание белков лежит в основе широкого спектра нейродегенеративных заболеваний, поражающих мозг, таких как болезнь Альцгеймера и деменция. Исследователи из Копенгагенского университета разработали новый инструмент, который может помочь найти и изучить эти крошечные комочки белка. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Communications.

Результаты открывают путь к лучшему пониманию мельчайших строительных блоков организма и более эффективному лечению таких заболеваний, как рак, болезнь Альцгеймера и Паркинсона.

Около 100 000 датчан старше 65 лет и более 55 миллионов человек во всем мире живут с расстройствами, связанными с деменцией, такими как болезнь Альцгеймера и Паркинсона. Эти заболевания возникают, когда некоторые из мельчайших строительных блоков в организме слипаются и разрушают жизненно важные функции. Почему это происходит и как это лечить, остается научной загадкой. До сих пор изучение этого явления было очень сложным и ограниченным из-за отсутствия нужных инструментов.

Теперь исследователи из лаборатории Хацакиса на химическом факультете Копенгагенского университета изобрели алгоритм машинного обучения, который может отслеживать слипание под микроскопом в режиме реального времени. Алгоритм может автоматически отображать и отслеживать важные характеристики слипшихся строительных блоков, вызывающих болезнь Альцгеймера и другие нейродегенеративные расстройства. До сих пор сделать это было невозможно.

«Наш алгоритм за считанные минуты решает задачу, на решение которой у исследователей уйдет несколько недель. То, что теперь будет легче изучать микроскопические изображения слипающихся белков, мы надеемся, внесет вклад в наши знания и в долгосрочной перспективе приведет к новым методам лечения нейродегенеративного мозга. расстройств», — говорит доктор философии. Якоб Кестель-Хансен с химического факультета, который вместе с Никосом Хацакисом возглавлял исследовательскую группу, работающую над алгоритмом.

Микроскопические белки обнаруживаются в кратчайшие сроки

Соединение и обмен соединениями и сигналами между белками и другими молекулами происходит в наших клетках миллиарды раз в ходе естественных процессов, которые позволяют нашему организму функционировать. Но когда происходят ошибки, белки могут слипаться таким образом, что это мешает их способности работать по назначению. Помимо прочего, это может привести к нейродегенеративным нарушениям в головном мозге и раку.

Алгоритм машинного обучения исследователей может обнаруживать на микроскопических изображениях белковые сгустки размером до миллиардной доли метра. В то же время алгоритм может подсчитывать, а затем группировать комки в соответствии с их формой и размером, отслеживая при этом их развитие с течением времени. Появление комков может существенно повлиять на их функцию и то, как они ведут себя в организме, в лучшую или худшую сторону.

«Изучая комки в микроскоп, можно быстро увидеть, например, что некоторые из них более круглые, а другие имеют нитевидную структуру. И их точная форма может варьироваться в зависимости от расстройства, которое они вызывают. Но сидеть и пересчитывать их вручную приходится многие тысячи раз занимает очень много времени, которое лучше было бы потратить на другие дела», — говорит Стин Бендер с химического факультета, первый автор статьи.

В будущем алгоритм значительно упростит задачу. узнайте больше о том, почему образуются скопления, чтобы мы могли разработать новые лекарства и методы лечения для борьбы с этими расстройствами.

«Фундаментальное понимание этих скоплений зависит от того, сможем ли мы увидеть, отследить и количественно оценить их, а также описать, что именно они выглядят так, как со временем. Никакие другие методы в настоящее время не могут сделать это автоматически и так же эффективно», — говорит он.

Инструменты доступны всем бесплатно

Исследователи химического факультета сейчас активно используют этот инструмент для проведения экспериментов с молекулами инсулина. По мере того как молекулы инсулина слипаются, их способность регулировать уровень сахара в крови ослабевает.

«Мы также видим это нежелательное скопление в молекулах инсулина. Наш новый инструмент может позволить нам увидеть, как на эти скопления влияют любые соединения, которые мы добавляем. Таким образом, модель может помочь нам понять, как потенциально остановить или превратить их в менее опасные или более стабильные комки», — объясняет Кестель-Хансен.

Таким образом, исследователи видят большой потенциал в возможности использовать этот инструмент для разработки новых лекарств после того, как микроскопические строительные блоки будут четко идентифицированы. Исследователи надеются, что их работа положит начало сбору более полных знаний о формах и функциях белков и молекул.

«Поскольку другие исследователи по всему миру начнут использовать этот инструмент, он поможет создать большую библиотеку молекул и белковых структур, связанных с различными расстройствами и биологией в целом. Это позволит нам лучше понимать болезни и пытаться остановить их», — заключает он. Хацакис с химического факультета.

Алгоритм находится в свободном доступе в Интернете с открытым исходным кодом и может использоваться научными исследователями и всеми, кто пытается понять процесс слипания белков и других молекул.

Исследование провел Стин У.Б. Бендер, Маркус В. Дрейслер, Минь Чжан, Джейкоб Кестель-Хансен и Никос С. Хацакис из химического факультета при поддержке Центра оптимизации бегства олигонуклеотидов и контроля заболеваний Фонда Ново Нордиск.

Дополнительная информация: Стин В. Б. Бендер и др., SEMORE: SEgmentation and MORphological fingErprinting с помощью машинного обучения автоматизирует анализ данных со сверхвысоким разрешением, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-46106-0

Информация журнала: Nature Communications Предоставлено Копенгагенским университетом

Новости сегодня

Последние новости