Il raggruppamento delle proteine è alla radice di molti disturbi neurodegenerativi che colpiscono il cervello come l'Alzheimer e la demenza. Ricercatori dell'Università di Copenaghen hanno sviluppato un nuovo strumento che può aiutare a trovare e studiare questi piccoli ciuffi proteici.
Quasi 100.000 danesi over-65 e oltre 55 milioni di persone in tutto il mondo vivono con disturbi legati alla demenza come il morbo di Alzheimer (MA) e il Parkinson. Queste malattie sorgono quando alcuni dei mattoni di costruzione più piccoli del corpo si raggruppano e distruggono le funzioni vitali.
Perché ciò accade e come trattarlo rimane un mistero scientifico. Fino ad ora, studiare il fenomeno è stato molto impegnativo e limitato a causa dell'assenza di strumenti giusti. Ora, ricercatori del laboratorio di Hatzakis all'Università di Copenaghen hanno inventato un algoritmo di apprendimento automatico in grado di tracciare il raggruppamento al microscopio in tempo reale.
L'algoritmo può mappare automaticamente e tenere traccia delle caratteristiche importanti degli elementi costitutivi aggregati che causano il MA e altri disturbi neurodegenerativi. Fino ad ora, è stato impossibile farlo.
"In pochi minuti, il nostro algoritmo risolve una sfida che richiederebbe ai ricercatori diverse settimane di lavoro. Essendo ora più facile studiare le immagini microscopiche di proteine raggruppate, miglioreremo le conoscenze e, a lungo termine, arriveremo a nuove terapie per i disturbi neurodegenerativi del cervello ", afferma il Jacob Kæstel-Hansen PhD del Dipartimento di Chimica, che, insieme a Nikos Hatzakis, ha guidato il team di ricerca dietro l'algoritmo.
La ricerca è pubblicata su Nature Communications.
Proteine microscopiche rilevate in pochissimo tempo
Unione e scambio di composti e segnali tra proteine e altre molecole si verificano miliardi di volte all'interno delle nostre cellule nei processi naturali che consentono le funzioni del corpo. Ma quando si verificano errori, le proteine possono raggrupparsi insieme in modi che interferiscono con la loro capacità di lavorare come previsto. Tra le altre cose, ciò può portare a disturbi neurodegenerativi nel cervello e al cancro.
L'algoritmo di apprendimento automatico dei ricercatori può individuare i ciuffi proteici fino a un miliardo di metro nelle immagini di microscopia. Allo stesso tempo, l'algoritmo può contare e quindi raggruppare i ciuffi in base alle loro forme e dimensioni, il tutto monitorando il loro sviluppo nel tempo. L'aspetto dei ciuffi può avere un impatto notevole sulla loro funzione e su come si comportano nel corpo, nel bene e nel male.
"Quando si studiano i ciuffi attraverso un microscopio, si vede rapidamente, ad esempio, che alcuni sono più rotondi, mentre altri hanno strutture filamentose. E la loro forma esatta può variare a seconda del disturbo che scatenano. Ma contarne manualmente migliaia richiede molto tempo, il che potrebbe essere speso meglio per altre cose", afferma Steen Bender del Dipartimento di Chimica, primo autore dello studio.
In futuro, l'algoritmo renderà molto più facile imparare di più sul perché si formano i ciuffi in modo da poter sviluppare nuovi farmaci e terapie per combattere questi disturbi.
"La comprensione fondamentale di questi ciuffi dipende dal fatto che siamo in grado di vederli, tracciarli e quantificarli e descrivere come appaiono nel tempo. Nessun altro metodo può attualmente farlo automaticamente e in modo efficace", afferma.
[...] L'algoritmo è disponibile gratuitamente su Internet come open source e può essere usato dai ricercatori scientifici e da chiunque altro lavora per comprendere il raggruppamento di proteine e altre molecole.
Fonte: University of Copenhagen (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: SWB Bender, [+3], NS Hatzakis. SEMORE: SEgmentation and MORphological fingErprinting by machine learning automates super-resolution data analysis. Nat Commun, 2024, DOI
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