Ricercatori della St Petersburg University hanno creato una nuova teoria di esperimenti di risonanza magnetica nucleare (NMR) a diffusione per studiare le fibrille amiloidi, uno dei fattori chiave dietro varie forme di demenza, compreso l'Alzheimer.
Sulla base di questa teoria, i ricercatori hanno dimostrato che l'uso di un filtro di diffusione può separare i segnali spettrali delle fibrille e di altri componenti del campione amiloidogeno, e ottenere i loro spettri individuali, cosa considerata impossibile per molto tempo. Un articolo con i risultati della ricerca è stato pubblicato su Angewandte Chemie.
Il MA è il disturbo neurodegenerativo più comune, in cui i neuroni muoiono gradualmente, portando alla demenza. Il meccanismo esatto e le cause di questo disturbo non sono ancora stati identificati. Tuttavia, è noto che nel cervello dei pazienti si formano placche amiloidi, che consistono di fibrille di amiloide, grumi filamentosi speciali formati dalla proteina amiloide.
"Il numero di pazienti con disturbi neurodegenerativi continuerà a crescere in futuro. Grazie al successo ottenuto dall'umanità nel trattamento del cancro e delle malattie cardiovascolari, sempre più persone vivono dopo gli 80 anni. A questa età, si alza molto il rischio di sviluppare disturbi neurodegenerativi, compreso il MA. Sfortunatamente, non è stata ancora trovata alcuna cura per queste malattie", ha detto il prof. Nikolai Skrynnikov PhD, coautore della ricerca e responsabile del Biomolecular NMR Laboratory della St Petersburg University.
Secondo Nikolai Skrynnikov, gli scienziati hanno decifrato relativamente di recente le caratteristiche strutturali dei depositi amiloidi. Tuttavia, uno studio più dettagliato dell'amiloidogenesi ha di fronte un certo numero di difficoltà. In particolare, questo è dovuto al fatto che nei tessuti cerebrali le fibrille amiloidi coesistono con altre forme strutturali di proteine amiloidogene. Queste ultime sono i monomeri, frammenti proteolitici, e vari oligomeri, alcuni dei quali servono come 'semi' che formano nuove fibrille.
Analizzare tale miscela è una sfida importante. Ad esempio, quando si studiano campioni amiloidogeni con la spettroscopia a risonanza magnetica nucleare (NMR), si ottiene una moltitudine di segnali che originano non solo dalle fibrille che sono di interesse per gli scienziati, ma anche da altre specie proteiche. Gli esperti hanno quindi cercato dei modi per separare i segnali spettrali delle fibrille da quelli di altre forme strutturali concomitanti.
Il metodo più ovvio e diretto per raggiungere questo obiettivo è il cosiddetto 'filtro di diffusione'. Questo è un esperimento NMR speciale che consente di separare i segnali delle fibrille pesanti da quelli di altri componenti mobili del campione. Tuttavia, circa dieci anni fa gli scienziati dell'Università di Oxford hanno pubblicato due articoli in cui è stata messa in discussione la fattibilità di un tale filtro per campioni di fibrille amiloidi. Dopodiché, la ricerca in questo campo si è fermata.
"Il movimento di una fibrilla può essere paragonato al movimento casuale di un tronchetto di legno sulla superficie di un lago, mentre il movimento di un monomero è come quello di un ago di pino. I ricercatori di Oxford hanno sostenuto che la rotazione del tronchetto potrebbe essere più veloce, mentre svoltando, la velocità lineare alle estremità del ceppo si rivela sufficientemente alta. Per questo motivo, secondo gli autori, diventa impossibile distinguere tra un tronchetto che gira velocemente e un ago agile", spiega Nikolai Skrynnikov. "Ma questo è lontano dalla verità".
Gli scienziati dell'Università di San Pietroburgo hanno sottoposto a un test rigoroso quanto affermato dai colleghi di Oxford, e non solo lo hanno smentito, ma hanno anche creato una nuova teoria dell'esperimento NMR di diffusione. Inoltre, i ricercatori hanno descritto l'essenza dell'effetto con tre metodi: col metodo analitico, cioè ottenendo una formula compatta che riflette l'esito dell'esperimento; col metodo numerico, cioè risolvendo una certa equazione differenziale mediante un algoritmo numerico adatto; e col metodo Monte Carlo, cioè usando la simulazione al computer per acquisire movimenti casuali della fibrilla in soluzione. Tutti e tre i metodi hanno mostrato risultati praticamente identici, convalidando così la nuova teoria.
Per la verifica sperimentale della nuova teoria, i ricercatori si sono rivolti alla proteina del lievito Sup35, nota per avere proprietà amiloidogene e dei cui primi studi gli scienziati dell'Università di San Pietroburgo hanno avuto un ruolo prominente: il prof. Sergey Inge-Vechtomov, i suoi studenti e seguaci sono stati tra i primi a investigare sulla Sup35.
Il team di ricerca dell'Università di San Pietroburgo, insieme a scienziati del Dipartimento di Genetica e Biotecnologia dell'università ha usato la Sup35 come sistema modello per dimostrare che è realmente possibile l'uso di un filtro di diffusione in campioni con fibrille di amiloide. I ricercatori hanno avuto successo ad ottenere uno spettro di fibrille, 'separato' da altri segnali spettrali.
Nikolai Skrynnikov nota:
"Venti o trent'anni fa, gli scienziati sapevano poco ciò che accade nel cervello umano con l'insorgenza della demenza. A poco a poco, sono state accumulate conoscenze e sono stati sviluppati nuovi metodi di ricerca. Grazie a questi metodi, ora sappiamo dell'esistenza dei depositi amiloidi e abbiamo un'idea abbastanza dettagliata della loro struttura.
"La nostra teoria e la sua prova è un contributo al corpo della conoscenza fondamentale su cui si basano i chimici dei medicinali nella loro ricerca di nuovi farmaci. In futuro, il nostro filtro di diffusione proposto per gli esperimenti NMR nei sistemi amiloidogeni può aiutare in questa ricerca".
Fonte: St. Petersburg State University (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: Boris Kharkov, Ivan Podkorytov, Stanislav Bondarev, Mikhail Belousov, Vladislav Salikov, Galina Zhouravleva, Nikolai Skrynnikov. Role of rotational motion in diffusion NMR experiments on supramolecular assemblies: application to Sup35NM fibrils. Angewandte Chemie, 23 Apr 2021, DOI
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