Skupljanje proteina je u korenu širokog spektra neurodegenerativnih poremećaja koji utiču na mozak, kao što su Alchajmerova bolest i demencija. Istraživači sa Univerziteta u Kopenhagenu razvili su novi alat koji može pomoći u pronalaženju i proučavanju ovih sićušnih proteinskih nakupina. Istraživanje je objavljeno u časopisu Nature Communications.
Rezultati otvaraju put ka boljem razumevanju najmanjih građevinskih blokova tela i boljem lečenju bolesti poput raka, Alchajmerove i Parkinsonove bolesti.
Skoro 100.000 Danaca starijih od 65 godina i više od 55 miliona ljudi širom sveta živi sa poremećajima povezanim sa demencijom kao što su Alchajmerova i Parkinsonova bolest. Ove bolesti nastaju kada se neki od najmanjih građevinskih blokova u telu skupe i unište vitalne funkcije. Zašto se to dešava i kako to tretirati ostaje naučna misterija. Do sada je proučavanje ovog fenomena bilo veoma izazovno i ograničeno zbog odsustva pravih alata.
Sada su istraživači iz laboratorije Hatzakis na Odeljenju za hemiju Univerziteta u Kopenhagenu izmislili algoritam za mašinsko učenje koji može pratiti nakupljanje pod mikroskopom u realnom vremenu. Algoritam može automatski mapirati i pratiti važne karakteristike nagomilanih građevinskih blokova koji uzrokuju Alchajmerovu bolest i druge neurodegenerativne poremećaje. Do sada je to bilo nemoguće.
„Za samo nekoliko minuta, naš algoritam rešava izazov za koji bi istraživačima trebalo nekoliko nedelja. To što će sada biti lakše proučavati mikroskopske slike zgrušanih proteina će, nadamo se, doprineti našem znanju i dugoročno dovesti do novih terapija za neurodegenerativni mozak poremećaji“, kaže dr. Jacob Kӕstel-Hansen sa Odeljenja za hemiju, koji je, pored Nikosa Hacakisa, vodio istraživački tim iza algoritma.
Spajanje i razmena jedinjenja i signala između proteina i drugih molekula dešava se milijarde puta u našim ćelijama u prirodnim procesima koji omogućavaju našim telima da funkcionišu. Ali kada dođe do grešaka, proteini se mogu zgrudati na načine koji ometaju njihovu sposobnost da rade kako je predviđeno. Između ostalog, to može dovesti do neurodegenerativnih poremećaja u mozgu i raka.
Algoritam mašinskog učenja istraživača može uočiti nakupine proteina do milijardnog dela metra na mikroskopskim slikama. U isto vreme, algoritam može da broji, a zatim grupiše grudve prema njihovim oblicima i veličinama, sve dok prati njihov razvoj tokom vremena. Pojava grudvica može imati veliki uticaj na njihovu funkciju i na to kako se ponašaju u telu, u dobru i zlu.
„Kada se proučavaju grudvice kroz mikroskop, brzo se vidi, na primer, da su neke okrugle, dok druge imaju filamentne strukture. I njihov tačan oblik može da varira u zavisnosti od poremećaja koji izazivaju. Ali da sednemo i ručno ih prebrojimo na hiljade vreme traje veoma dugo, koje bi se moglo bolje potrošiti na druge stvari“, kaže Stin Bender sa Odeljenja za hemiju, prvi autor članka.
U budućnosti, algoritam će znatno olakšati učenje o tome zašto se formiraju grudvice kako bismo mogli da razvijemo nove lekove i terapije za borbu protiv ovih poremećaja.
„Osnovno razumevanje ovih grudvica zavisi od toga da možemo da ih vidimo, pratimo i kvantifikujemo, i opišemo kako izgledaju tokom vremena. Nijedna druga metoda trenutno ne može to učiniti automatski i tako efikasno“, kaže on.
Istraživači Odeljenja za hemiju sada u punom zamahu koriste alat za sprovođenje eksperimenata sa molekulima insulina. Kako se molekuli insulina skupljaju, njihova sposobnost da regulišu nivo šećera u krvi slabi.
„Vidimo i ovo nepoželjno zgrušavanje u molekulima insulina. Naš novi alat može da nam omogući da vidimo kako na ove grudvice utiču bilo koja jedinjenja koja dodamo. Na ovaj način, model nam može pomoći da radimo na razumevanju kako da ih potencijalno zaustavimo ili transformišemo u manje opasne ili stabilnije grudve“, objašnjava Kestel-Hansen.
Stoga, istraživači vide veliki potencijal u mogućnosti da koriste alat za razvoj novih lekova kada se mikroskopski gradivni blokovi jasno identifikuju. Istraživači se nadaju da će njihov rad pokrenuti prikupljanje sveobuhvatnijeg znanja o oblicima i funkcijama proteina i molekula.
„Kako drugi istraživači širom sveta počnu da primenjuju alat, to će pomoći u stvaranju velike biblioteke molekulskih i proteinskih struktura povezanih sa različitim poremećajima i biologijom uopšte. To će nam omogućiti da bolje razumemo bolesti i pokušamo da ih zaustavimo“, zaključuje Hacakis sa Departmana za hemiju.
Algoritam je besplatno dostupan na internetu kao otvoreni izvor i mogu ga koristiti naučni istraživači i svi drugi koji rade na razumevanju zgrušavanja proteina i drugih molekula.
