agosto 16, 2022

ChitChat Post España

Mundo De Noticias Completo

Bioquímica: la ‘huella digital’ del péptido permite e

4 min read

Imagen: Las redes neuronales pueden detectar diferencias sutiles en los patrones de tinte de las soluciones de péptidos secos (izquierda: péptido beta-amiloide (Aβ42); derecha: mutación).
Opinión más

Crédito: (izquierda: péptido amiloide beta (Aβ42); derecha: mutación).

La composición bioquímica de proteínas y péptidos determina sus funciones biológicas. Hay muchas indicaciones de que incluso los cambios estructurales o espaciales sutiles pueden promover la progresión de la enfermedad. Muchas enfermedades neurodegenerativas se atribuyen a un defecto en la formación de proteínas y péptidos causado por dichos cambios. Los péptidos beta amiloide (Aβ42) juegan un papel importante en la enfermedad de Alzheimer. Difieren en un residuo de aminoácido y representan mutaciones genéticas para la enfermedad de Alzheimer.

Hasta ahora no ha habido una forma simple y precisa de predecir mutaciones en proteínas. En el Instituto KIT para Interfaces Funcionales (IFG), un grupo de investigación dirigido por el profesor Jörg Lahan ha desarrollado un método para detectar la formación de errores a través de la estructura de una proteína desecada y soluciones peptídicas. «Los patrones de manchas no solo eran distintos y reproducibles, sino que también condujeron a la clasificación de ocho mutaciones con una precisión predictiva de más del 99 por ciento», dijo Lahan, autor del estudio, al describir los resultados. El grupo demostró que se puede obtener información importante sobre las estructuras primaria y secundaria de los péptidos a partir de las manchas dejadas por el secado de gotas de una solución peptídica sobre una superficie sólida.

Patrones de manchas como huellas dactilares de micropéptidos

Las soluciones de proteínas y péptidos se aplican con precisión a portaobjetos de vidrio mediante un sistema de extracción automatizado para garantizar resultados controlados y reproducibles. Las superficies de los portaobjetos se prepararon previamente con una capa de polímero hidrofóbico. Para analizar los intrincados patrones de motas de las gotas secas, los investigadores obtuvieron imágenes mediante microscopía de polarización. Luego, las imágenes se analizaron utilizando redes neuronales de aprendizaje profundo.

«Debido a que las estructuras son tan similares y difíciles de distinguir a simple vista, ciertamente fue una sorpresa que las redes neuronales fueran tan efectivas», dice Lahan sobre los resultados. «Los patrones de muerte de los péptidos beta-amiloides sirven como microhuellas dactilares que reflejan la identidad estructural y espacial del péptido». Esta tecnología permite identificar las variantes de la enfermedad de Alzheimer con la máxima precisión en pocos minutos, según Hahn.

La preparación simple de la muestra proporciona un diagnóstico rápido

Los resultados indican que un método tan simple como secar una gota de una solución peptídica sobre una superficie sólida puede servir como indicador de diferencias sutiles en las estructuras primaria y secundaria de los péptidos. «Se necesitan urgentemente métodos de detección precisos y escalables para la estratificación de las alteraciones de proteínas estructurales y conformacionales para descifrar la patogenia de enfermedades como el Alzheimer y el Parkinson», dice Lahan. También es un método relativamente simple que no requiere una preparación cuidadosa de la muestra y, por lo tanto, permite un diagnóstico simple y fácil para el paciente. Además, este método tiene un gran potencial para otras aplicaciones en diagnóstico médico y detección molecular de enfermedades. (svw)

publicación original

Azam Jehanipour, Jörg Hahn, Estratificación asistida por aprendizaje profundo de mutantes beta-amiloides mediante patrones de secado de gotas, Materiales avanzados, 2022, 34 (24), 2110404, DOI: 10.1002/adma.202110404

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.202110404

Más información sobre el Centro de Materiales KIT: https://www.materials.kit.edu/298.php

Siendo la «Universidad de Investigación de la Asociación Helmholtz», KIT crea y transmite conocimiento para la sociedad y el medio ambiente. El objetivo es hacer contribuciones significativas a los desafíos globales en las áreas de energía, movilidad e información. Para ello, colaboran unos 9.800 empleados en una amplia gama de disciplinas de las ciencias naturales, ciencias de la ingeniería, economía, humanidades y ciencias sociales. KIT prepara a sus 22.300 estudiantes para misiones responsables en la sociedad, la industria y la ciencia ofreciendo programas de estudio basados ​​en la investigación. Los esfuerzos de innovación de KIT construyen un puente entre importantes hallazgos científicos y su aplicación en beneficio de la sociedad, la prosperidad económica y la preservación de nuestra base de vida normal. KIT es una de las distinguidas universidades alemanas.


Descargo de responsabilidad: AAAS y Eurek Alert! no es responsable de la precisión de los boletines enviados en EurekAlert! A través de las instituciones contribuyentes o para el uso de cualquier información a través del sistema EurekAlert.

READ  Rover recoge rocas en un volcán activo para simular una misión lunar

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.