Накопление неправильно свёрнутых белков в мозге является ключевым фактором прогрессирования нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Хантингтона, болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона. Однако невооружённым глазом белки, которые должны образовывать вредные агрегаты, не отличаются от нормальных белков.
Формирование таких агрегатов также имеет тенденцию происходить случайным образом и относительно быстро — в течение нескольких минут. Способность идентифицировать и характеризовать агрегаты белков необходима для понимания и борьбы с нейродегенеративными заболеваниями.
Использование глубокого обучения
Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) разработали «самоуправляемую» систему визуализации, которая использует несколько методов микроскопии для отслеживания и анализа агрегации белков в реальном времени — и даже предсказывает её до начала. Помимо максимизации эффективности визуализации, этот подход сводит к минимуму использование флуоресцентных меток, которые могут изменять биофизические свойства клеточных образцов и препятствовать точному анализу.
«Впервые мы смогли точно предвидеть формирование этих белковых агрегатов», — говорит недавний выпускник EPFL Халид Ибрагим.
«Поскольку их биомеханические свойства связаны с заболеваниями и нарушением клеточных функций, понимание того, как эти свойства развиваются в процессе агрегации, приведёт к фундаментальному пониманию, необходимому для разработки решений», — добавляет он.
Исследование опубликовано в Nature Communications
Ибрагим опубликовал эту работу в Nature Communications вместе с Александрой Раденович, руководителем Лаборатории наноразмерной биологии в Школе инженерии, и Хилалом Лашуэлем в Школе наук о жизни, в сотрудничестве с Карло Бевилаква и Робертом Преведелем из Европейской лаборатории молекулярной биологии в Гейдельберге, Германия.
Проект является результатом долгосрочного сотрудничества между лабораториями Лашуэля и Раденович, объединяющего дополнительный опыт в области нейродегенерации и передовых технологий визуализации живых клеток.
«Этот проект родился из мотивации разработать методы, которые раскрывают новые биофизические идеи, и интересно видеть, как эта идея теперь принесла плоды», — говорит Раденович.
В своём первом совместном проекте под руководством Ибрагима команда разработала алгоритм глубокого обучения, который смог обнаружить зрелые агрегаты белков, когда ему были представлены немаркированные изображения живых клеток.
Новое исследование основывается на этой работе с версией алгоритма классификации изображений, которая анализирует такие изображения в реальном времени: когда этот алгоритм обнаруживает зрелый агрегат белка, он запускает Brillouin-микроскоп, который анализирует рассеянный свет для характеристики биомеханических свойств агрегатов, таких как эластичность.
Алгоритм глубокого обучения для обнаружения агрегатов белков
Обычно медленная скорость визуализации Brillouin-микроскопа делала бы его плохим выбором для изучения быстро развивающихся агрегатов белков. Но благодаря подходу команды EPFL, основанному на искусственном интеллекте, Brillouin-микроскоп включается только при обнаружении белкового агрегата, ускоряя весь процесс и открывая новые возможности в области интеллектуальной микроскопии.
«Это первая публикация, которая показывает впечатляющий потенциал самоуправляемых систем для включения методов микроскопии без использования меток, что должно позволить большему числу биологов использовать быстро развивающиеся интеллектуальные методы микроскопии», — говорит Ибрагим.
Поскольку алгоритм классификации изображений нацелен только на зрелые агрегаты белков, исследователям всё ещё нужно было пойти дальше, если они хотели уловить формирование агрегатов в действии. Для этого они разработали второй алгоритм глубокого обучения и обучили его на флуоресцентно-меченых изображениях белков в живых клетках.
Этот алгоритм обнаружения начала агрегации может различать почти идентичные изображения, чтобы правильно определить, когда агрегация произойдёт, с точностью 91%. Как только это начало обнаружено, самоуправляемая система снова включает визуализацию с помощью Brillouin для получения невиданного ранее окна в агрегацию белков. Впервые можно динамически фиксировать биомеханику этого процесса по мере его протекания.
Лашуэль подчёркивает, что помимо развития интеллектуальной микроскопии, эта работа имеет важное значение для открытия лекарств и точной медицины.
«Подходы к визуализации без использования меток создают совершенно новые способы изучения и воздействия на небольшие агрегаты белков, называемые токсичными олигомерами, которые, как считается, играют центральную причинную роль в нейродегенерации», — говорит он.
«Мы рады развивать эти достижения и прокладывать путь для платформ разработки лекарств, которые ускорят более эффективные методы лечения нейродегенеративных заболеваний», — заключает Лашуэль.
Предоставлено Ecole Polytechnique Federale de Lausanne.
Другие новости по теме
- Уругвай столкнулся с новой угрозой для своих пальм: крошечный красный жук
- Исследование показало, что прослушивание звуков креветок-щелкунов — эффективный инструмент для мониторинга здоровья коралловых рифов
- Землетрясение в Мьянме: разлом движется в реальном времени
- Новое исследование раскрывает молекулярную защиту от разрушительного патогена картофеля
- Учёные обнаружили положительную сторону в нечистоплотном поведении взрослых комнатных мух
- Изменения в использовании земель в колониальную эпоху в Индии привели к резкому сокращению популяции птиц на травянистых равнинах, показало исследование
- Соевые бобы используют естественный целенаправленный механизм охлаждения для защиты репродуктивной функции в сложных погодных условиях.
- Динозавр не рычал, а чирикал, как птица
- Новый микроскоп позволяет визуализировать нейрососудистое взаимодействие по всей коре головного мозга у мышей в состоянии бодрствования.
- Космический телескоп НАСА «Роман» обнаружит около 100 000 космических взрывов
Другие новости на сайте
- В пещере в Израиле кости, которым около 100 тысяч лет, рассказывают историю о происхождении погребальных обрядов.
- Острова Кука ведут войну с «чумой» из прожорливых морских звёзд
- Рынок криптовалют стремительно растёт благодаря новым законам и институциональным изменениям
- Уругвай столкнулся с новой угрозой для своих пальм: крошечный красный жук
- Вирусные цены на продукты: эксперты объясняют, почему это важно
- Генеральный директор Western Union рассматривает стабильные монеты как путь к инновациям и эффективности
- Sony раскрыла детали режима энергосбережения в новой бета-версии обновления для PS5 ⚡
- Исследование показало, что прослушивание звуков креветок-щелкунов — эффективный инструмент для мониторинга здоровья коралловых рифов
- «Ва-банк» на рынке стейблкоинов: финансовый регулятор Гонконга предупреждает о чрезмерных спекуляциях накануне утверждения лицензий
- Новое исследование раскрывает последствия охоты на ведьм в Гамбии