A biokémiai folyamatok színekkel való megjelölése lehetővé teszi a sejtek kommunikációs hálózatának mélyreható vizsgálatát molekuláris szinten is. Ez pedig közelebb visz a betegség gyógyítására kidolgozott új kezelésekhez és beavatkozásokhoz - állítják atlantai kutatók a Science Daily tudósítása szerint .
Az első vonalkód 1974-ben jelent meg egy rágógumicsomagon. A mára már mindenütt elterjedt rendszer lehetővé tette a gyártók, a kiskereskedők és a fogyasztók számára a termékek és anyagok gyors, hatékony azonosítását, jellemzését, helymeghatározását és nyomon követését. A tudósoknak sikerült valami nagyon hasonlót bemutatni.
Figyelnek és elemeznek
A Cell című folyóirat online felületén nemrégiben közzétett tanulmányban a Johns Hopkins Egyetem és a mellette működő egészségügyi központ kutatói bemutatták, hogyan lehet a "vonalkód" módszert (ahogy ők nevezik) molekuláris szinten is kivitelezni. Azt vizsgálták, hogy a rákos sejtek hogyan "csevegnek" egymással sajátos "vonalkódjaik" segítségével, amelyek minták és színek kombinációiból állnak, és amelyek mindegyike a kommunikációs hálózat egy adott biokémiai aktivitásához kapcsolódik.
"Amikor a rákos sejtek kommunikálnak, számos fehérje folyamatosan változtatja az egymással való kölcsönhatások módját. Ezt a jelátvitelt nehéz volt hagyományos módon tanulmányozni, ezért olyan módszerre volt szükségünk, amely egyszerre képes leképezni, nyomon követni és elemezni mindent, ami a hálózatban történik, feltárva a tevékenységek közötti valódi kapcsolatokat" - írta a tanulmány vezető szerzője, Chuan-Hsiang (Bear) Huang, a Johns Hopkins Egyetem Orvosi Karának patológusa az egyetem híroldalán .
A sejtfehérjék funkcióinak tanulmányozására korábban már használták a genetikailag kódolt fluoreszcens bioszenzorokat . Ezekkel megfigyelhették például a rákos sejtek jelátviteli tevékenységét. A bioszenzorok fluorofórral világítanak, ami azt jelenti, hogy olyan fluoreszcens molekulákat használnak, amelyek egy bizonyos hullámhosszúságú fényenergiát elnyelnek, majd egy hosszabb hullámhosszúságú fényt bocsátanak ki. Azaz más az elnyelt és a kibocsátott fény színe. A megjelölt fehérjetöredékek, és minden szín egy adott aktivitáshoz kapcsolódik a sejtben. A kutatók fluoreszcens mikroszkóp segítségével az érzékelők által mutatott színek típusát, helyét és intenzitását leképezve pontosan és precízen dokumentálhatják a különböző sejtterületeken működő fehérjéket.
Kínos gondok végbéltájékon: mennyit tudunk róluk?
Hotel Caramell Premium Resort****superior nyereményjáték
"Például a színek intenzitásának változásai, a sejteken belüli elhelyezkedésük és az egyes színek aránya megmutatja a vizsgált fehérjék aktivitási szintjét, továbbá azt is, ahogy azok valós időben kölcsönhatásba lépnek egymással" - mondta Huang.
A kutató szerint azonban a fluoreszcens bioszenzorok hasznossága korlátozott volt, amikor olyan összetett rendszert kellett nyomon követniük, mint a rákos sejtek kommunikációs hálózata. Ennek az volt az oka, hogy a különböző bioszenzorok színe gyakran nagyon hasonló volt, és nem lehetett megkülönböztetni őket egymástól, amikor együtt képezték le őket. Ráadásul a korábbi eljárások gyakran bizonytalan adatokhoz vezettek és nagyon sok munkával jártak.
Minden egyes sejt más vonalkódot kap
Huang és kollégái ezeket a problémákat úgy hidalták át, hogy különböző színű és lokalizációs mintázatú fluoreszcens fehérjéket kombináltak, hogy ezzel "bioszenzor-vonalkódokat" hozzanak létre. Azaz olyan eszközöket alkottak, amelyekkel nagyobb számú bioszenzor azonosítható és sok különböző fehérje, köztük a rák kialakulását irányító fehérjék követhetők egyszerre.
"Ahhoz, hogy több jelzőfehérje aktivitását párhuzamosan nyomon követhessük, a különböző bioszenzorainkat egyedi sejtekben specifikus vonalkódokkal párosítjuk, majd időzített mikroszkópiával összekeverjük és leképezzük őket. Mivel minden egyes sejtnek más-más vonalkódja van, ezt a módszert arra is használhatjuk, hogy a keverékben lévő különböző sejtpopulációkat azonosítsuk, és megvizsgáljuk, hogyan kommunikálnak egymással" - mondta Huang.
A kutató elmondta, hogy a képeket egy gépi tanulási rendszerrel elemzik, amelyet a tanulmány társszerzője, Wei-Yu Chi hozott létre. "A mesterséges intelligenciával történő elemzés lehetővé teszi számunkra, hogy a vonalkódokat órák helyett másodpercek alatt olvassuk le, ami döntő lépés ahhoz, hogy lássuk, hogyan kerül szinkronba a különböző fehérjék aktivitása az idő múlásával" - magyarázta Chi.
"A bioszenzoros vonalkódok segítségével reményeink szerint minden eddiginél átfogóbb képet kaphatunk arról, hogy az onkogének [a rákos sejtek kialakulását elindító gének] hogyan befolyásolják a rákos sejtek közötti, valamint más hálózatokkal, például az immunrendszer által használt hálózatokkal való kommunikációt. Ezek az eredmények pedig segíthetnek új beavatkozások és kezelési módok kialakításában"- tette hozzá Huang.
Legjobban: