Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Jak bakterie budują swoje strzykawki
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Kaszel u maluszka, ale także i u starszego dziecka to coś, co wzbudza niepokój każdego rodzica. Kaszel u dzieci jest dość częstym objawem infekcji, która może się rozwijać, ale może też zostać szybko zażegnana. Sprawdź, jak szybko uporać się z kaszlem u swojego dziecka i skorzystaj z podpowiedzi, które pomogły już przy wielu infekcjach. Czasem naprawdę niewiele potrzeba, aby dziecko poczuło się znacznie lepiej i to w krótkim czasie!
Nawadnianie organizmu
Aby pozbyć się kaszlu u dziecka albo przynajmniej znacznie go ograniczyć, warto skorzystać ze sprawdzonych sposobów, które są znane od dawna. Oczywiście trzeba mieć na względzie to, że nie zawsze rodzic może samodzielnie uporać się z kaszlem u dziecka, ale często okazuje się, że ten dokuczliwy objaw infekcji mija, jeśli tylko podejmie się ku temu odpowiednie kroki. Przede wszystkim należy pamiętać o tym, że dziecko, które kaszle, powinno dużo pić. Nie chodzi o to, aby podawać mu dużą ilość wody. Ważne jest, aby śluzówka gardła była nawilżona. Najlepiej będzie poić dziecko ciepłą wodą z sokiem lub bez, można też podawać mu herbatkę lub kompot z małą ilością cukru. Odpowiednie nawodnienie organizmu doda mu sił do walki z infekcją.
Domowe sposoby na kaszel u dziecka
Gdy dziecko kaszle, warto sięgnąć po naturalne produkty, takie jak miód, syrop z czarnego bzu lub z malin. Na kaszel tradycyjnie stosuje się także tymianek. Warto też wziąć pod uwagę czosnek, który wykazuje działanie antybiotyczne i pomaga w pozbyciu się infekcji. Popularne jest także podawanie dziecku syropu z cebuli, choć trzeba liczyć się z tym, że nie każde dziecko, zwłaszcza maluch, zgodzi się na wypicie takiego specyfiku. Podobnie może być zresztą z czosnkiem, który podaje się dziecku razem z ciepłym mlekiem i masłem. Nie każde dziecko będzie też chciało wypić napar z tymianku, jednak można wykąpać je w wodzie z dodatkiem naparu z tego zioła, choć jeśli gorączkuje, trzeba wstrzymać się z kąpielą. Gdy dziecko kaszle, dobrze będzie też zadbać o to, aby powietrze w domu nie było zbyt suche. Suche powietrze sprawia, że kaszel się nasila. Warto zainwestować w specjalny nawilżacz powietrza.
Gotowy syrop na kaszel dla dzieci
Gotowe syropy na kaszel, które można znaleźć na przykład na platformie Gemini.pl, to również skuteczny sposób na pozbycie się tej męczącej dolegliwości. Dzięki specjalnie dobranym składnikom preparaty te wykazują wyraźne działanie. Istnieją różne syropy, które stosuje się zarówno w przypadku suchego, jak i mokrego kaszlu. Można też kupić syrop na kaszel mokry lub suchy. Jeśli dziecko kaszle na mokro, to przyda mu się syrop umożliwiający odkrztuszanie wydzieliny znajdującej się w drogach oddechowych. Z kolei zadaniem syropu na kaszel suchy jest ograniczenie intensywności kaszlu. Po podaniu dziecku syropu, zalecane jest delikatne oklepywanie jego plecków dłonią.
Zadbaj o to, aby w domu znalazły się różne produkty, które będą potrzebne, gdy Twoje dziecko zacznie kaszleć. Zaopatrz się w preparaty dla dzieci i niemowląt potrzebne w sytuacji, gdy pojawia się infekcja!
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Szybką i bezbłędną klasyfikację białek, wykrywanie w nich miejsc wiążących potencjalne leki, identyfikowanie białek występujących na powierzchni wirusów, a także badania np. RNA, umożliwia nowe narzędzie bioinformatyczne opracowane przez naukowców z Wydziału Biologii UW.
BioS2Net, czyli Biological Sequence and Structure Network, jest zaawansowanym algorytmem wykorzystującym uczenie maszynowe, pozwalającym na klasyfikację nowo poznanych białek nie tylko na podstawie podobieństwa sekwencji aminokwasowych, ale także ich struktury przestrzennej. Publikacja na jego temat ukazała się na łamach pisma International Journal of Molecular Sciences.
Narzędzie opracował zespół kierowany przez dr. Takao Ishikawę z Zakładu Biologii Molekularnej Wydziału Biologii UW we współpracy z naukowcem z Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. Jak mówią sami autorzy, jego głównym zastosowaniem jest usprawniona klasyfikacja białek, ponieważ obecnie stosowany system klasyfikacji strukturalnej opiera się na żmudnej pracy polegającej na porównywaniu struktur nowych białek do tych już skategoryzowanych.
Istnieje co prawda jego zautomatyzowany odpowiednik, jednak jest on bardzo restrykcyjny i bierze pod uwagę wyłącznie podobieństwo sekwencji białek, całkowicie pomijając ich strukturę. Takie narzędzie jak BioS2Net potencjalnie ma szansę znacząco usprawnić cały proces – wyjaśnia dr Ishikawa. Dodatkowo opracowana przez nas architektura może zostać użyta (po niewielkich przeróbkach) do innych zadań, niekoniecznie związanych z klasyfikacją. Przykładowo można by jej użyć do wykrywania w białku miejsc wiążących potencjalne leki lub do identyfikacji białek występujących na powierzchni wirusów.
Można sobie np. wyobrazić sytuację, w której dotychczas zaklasyfikowane do innych grup białka, dzięki zastosowaniu BioS2Net zostaną skategoryzowane jako bardzo podobne do siebie pod względem budowy powierzchni, mimo innego zwinięcia łańcucha białkowego wewnątrz struktury. I wówczas niewykluczone, że cząsteczka oddziałująca z jednym białkiem (np. jako lek) okaże się także skutecznym interaktorem dla drugiego – wymienia dalsze potencjalne zastosowania praktyczne narzędzia dr Ishikawa. Innym ciekawym zastosowaniem mogłoby być np. wykrywanie miejsc wiążących w białkach, które mogą stanowić albo cel dla leków, albo punkt interakcji z białkiem wirusowym.
Działanie BioS2Net opiera się na wykonywanych po sobie operacjach matematycznych, które bazują na danych o konkretnym białku. Do pracy narzędzie potrzebuje tychże danych (im więcej, tym lepiej), odpowiedniego oprogramowania zdolnego do wykonywania skomplikowanych obliczeń związanych z treningiem sieci neuronowej oraz sporej ilości czasu.
W efekcie BioS2Net tworzy unikatową reprezentację każdego białka w postaci wektora o stałym rozmiarze. Można to porównać do czegoś w rodzaju kodu kreskowego opisującego każde z poznanych białek – tłumaczy dr Ishikawa. Narzędzie świetnie nadaje się do klasyfikacji białek na podstawie sekwencji aminokwasowej oraz struktury przestrzennej. Szczególnie istotne jest to, że można dzięki niemu wykryć białka o podobnej strukturze trójwymiarowej, ale o odmiennym „foldzie”, czyli innym sposobie zwinięcia łańcucha białkowego.
Dotychczas stosowane metody przydzielałyby takie białka do osobnych grup. Tymczasem znane są przypadki, gdy tego typu cząsteczki pełnią podobne funkcje. I do wykrywania takich grup białek może się przydać BioS2Net – dodaje.
Jak mówi naukowiec, nowe białka odkrywa się cały czas. Zdecydowana większość z nich, jeśli już ma opisaną strukturę przestrzenną, jest deponowana w bazie danych Protein Data Bank, do której każdy ma dostęp przez Internet. Warto jednak zwrócić uwagę, że proces odkrywania nowych białek rozpoczyna się o wiele wcześniej, już na etapie sekwencjonowania genomu. W bazach danych genomów często można spotkać się z adnotacją ’hypothetical protein’ (pol. hipotetyczne białko). Istnieją algorytmy komputerowe, które na podstawie sekwencji nukleotydowych w zsekwencjonowanym genomie przewidują obszary przypominające geny, które potencjalnie kodują informację o białkach. I takich potencjalnych białek znamy bardzo wiele. Ich funkcje można częściowo przewidzieć na podstawie podobieństwa do cząsteczek już wcześniej opisanych, ale do pełnego poznania takiej roli i mechanizmu działania często jednak należy najpierw ustalić ich strukturę, co wymaga miesięcy lub lat eksperymentów – opowiada badacz z UW.
W przypadku białek podobna sekwencja aminokwasów z reguły przekłada się na podobną strukturę. Do niedawna był to wręcz dogmat w biologii strukturalnej. Dzisiaj jednak wiadomo – mówi dr Ishikawa – że wiele białek jest inherentnie nieustrukturyzowanych (IDP; ang. intrinsically disordered protein) albo przynajmniej zwiera w sobie tego typu rejony. Takie białka mogą przyjmować różne struktury w zależności od tego z jakimi innymi białkami w danym momencie oddziałują.
Dodatkowo bardzo istotny jest cały kontekst, w jakim białko ulega pofałdowaniu. Przykładowo, obecność tzw. białek opiekuńczych, czy nawet samo tempo syntetyzowania białka w komórce, może mieć niemały wpływ na ostateczny jego kształt, a zatem też na funkcje. Nie zmienia to jednak faktu, że cechą fundamentalną każdego białka jest jego sekwencja aminokwasowa – podkreśla.
A dlaczego w ogóle poznanie dokładnej budowy cząsteczki białka jest takie ważne? Autor publikacji wyjaśnia, że białka, realizując swoje zadania w komórce, zawsze przyjmują określoną strukturę. Np. jeśli chcemy zaprojektować nowy lek, który będzie oddziaływał z określonym białkiem, to fundamentalne znaczenie ma określenie struktury tego drugiego. W trakcie pandemii SARS-CoV-2 trzeba było np. określić strukturę wirusowego białka S (tzw. kolca) m.in. po to, aby można było zaproponować cząsteczkę swoiście z nim oddziałującą, a przez to zmniejszyć wydajność zakażania komórek człowieka – mówi. Podsumowując: badanie struktury białek ma ogromne znaczenie dla poznania ich funkcji i mechanizmu działania, a także innych cząsteczek z nimi oddziałujących.
Jeśli chodzi o sam BioS2Net, to najpierw należy ściągnąć z bazy danych i przetworzyć informacje o danym białku. Przetwarzanie służy temu, aby wszystkie cechy białka, takie jak współrzędne atomów, rodzaje aminokwasów, profil ewolucyjny itd., zamienić na liczby, które będą zrozumiałe dla komputera. Każdy pojedynczy atom cząsteczki jest opisywany przez kilkadziesiąt liczb, które wyrażają wspomniane cechy.
Następnie liczby te wprowadza się do sieci neuronowej, która analizuje każdy z atomów oraz ich najbliższych sąsiadów, biorąc pod uwagę zarówno ich ułożenie przestrzenne, jak i sekwencyjne. Kolejny etap to łączenie grup atomów w jeden „superatom”, który zawiera w sobie całą wyuczoną lokalną informację. Proces ten powtarza się do momentu aż ów „superatom” będzie zawierał zagregowane informacje o całym białku. To jest nasz kod kreskowy, który wykorzystujemy potem do klasyfikacji białka, używając standardowych sieci neuronowych – zaznacza dr Ishikawa.
Zapytany o dokładność nowego narzędzia biolog wyjaśnia, że jeśli chodzi o wytworzenie unikatowego wektora reprezentującego poszczególne białka, to BioS2Net robi to bezbłędnie, tzn. że każde białko jest reprezentowane w jedyny możliwy sposób i żadna inna cząsteczka nie będzie opisana w taki sam sposób.
Natomiast, gdy zastosowaliśmy BioS2Net do klasyfikacji białek, osiągnęliśmy wynik nawet 95,4 proc. trafności w porównaniu do obowiązującej klasyfikacji wg bazy danych. Oznacza to, że w ponad 95 przypadków na 100 BioS2Net był w stanie prawidłowo przyporządkować białko do danej grupy. Tutaj jednak warto wspomnieć, że ta obowiązująca klasyfikacja opiera się na podobieństwie sekwencji aminokwasowych i pomija informacje strukturalne – tłumaczy autor publikacji.
Naukowcy podkreślają, że poza głównym zastosowaniem, czyli klasyfikacją białek, BioS2Net będzie mógł służyć także do analizowania innych cząsteczek biologicznych, w tym RNA. Uważamy, że narzędzie można by też wykorzystywać do klasyfikacji zupełnie innych danych biologicznych, np. map chromosomów w jądrze komórkowym. Właściwie to nasza architektura może być przydatna wszędzie tam, gdzie jest zdefiniowana struktura i sekwencja – mówią.
Dr Ishikawa dodaje, że BioS2Net powstał w ramach pracy licencjackiej pierwszego autora (jego Alberta Roethla) wykonanej pod kierunkiem. Warto to podkreślić, bo to ważny sygnał, że licencjat niekoniecznie jest pracą dyplomową, którą po prostu trzeba zrobić, ale czymś, co ma potencjał naukowy i może zostać opublikowane w międzynarodowym czasopiśmie – zaznacza naukowiec.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Komórki wytwarzają wiele różnych związków i kompleksów, które mogą zajmować aż do 40% jej wnętrza. Z tego powodu wnętrze komórki jest niezwykle zatłoczonym środowiskiem, w którym charakteryzacja reakcji biochemicznych jest skomplikowana i złożona, pomimo ogromnego postępu nauki. Dlatego naukowcy zazwyczaj używają obojętnych chemicznie molekuł takich jak niejonowe polimery, aby naśladować naturę w probówce i poza komórką tworzyć zatłoczenie odpowiadającemu temu w naturze.
Jak się jednak okazuje te powszechnie uważane za obojętne dla reakcji biochemicznych związki mogą kompleksować jony. A ponieważ równowaga wielu reakcji biochemicznych zależnych jest od stężenia jonów, jest to szczególnie istotne. Ostatnio, badacze z Instytutu Chemii Fizycznej Polskiej Akademii Nauk z grupy prof. Roberta Hołysta przedstawili badania przybliżające nas do zrozumienia 1000-krotnych zmian w stałych równowagi tworzenia się kompleksu biochemicznego, gdy zachodzi ona w bardzo zatłoczonym środowisku. Przyjrzyjmy się ich badaniom.
Nasze ciało składa się z trylionów komórek bezustannie współpracujących ze sobą i pełniącymi różne funkcje. Co więcej, nasz organizm w każdej sekundzie wykonuje miliardy zawiłych operacji, a my nawet ich nie zauważamy. Reakcje przebiegające we wnętrzu pojedynczej komórki, a zwłaszcza specyficzne interakcje między indywidualnymi cząsteczkami bardzo często zależą od stężenia jonów w danym miejscu. Wiele reakcji jest szczególnie wrażliwych na zmiany siły jonowej, dlatego równowaga tworzenia się wielu kompleksów biochemicznych (np. kompleksów białko-białko, białko-RNA czy tworzenie się podwójnej nici DNA) może się istotnie zmieniać w zależności od dostępności jonów.
Sprawę ponad to komplikuje fakt, złożona budowa komórek ludzkich. Przyjrzyjmy się bliżej cytoplazmie wewnątrz komórki. Można ją porównać do basenu pełnego pływających w nim obiektów o różnych rozmiarach i kształtach takie jak rybosomy, małe cząsteczki, białka lub kompleksy białko-RNA, nitkowate składniki cytoszkieletu, i organelle np. mitochondria, lizosomy, jądro itd. Wszystko to sprawia, że lepka, galaretowata struktura cytoplazmy jest bardzo złożonym i zatłoczonym środowiskiem. W takich warunkach każdy parametr, a w szczególności siła jonowa i pH może znacząco wpłynąć na przebieg reakcji biochemicznych. Jednym z mechanizmów utrzymywania równowagi jonowej w komórce są pompy sodowo-potasowe znajdujące się w błonie komórkowej prawie każdej ludzkiej komórki, które to są wspólną cechą dla całego życia komórkowego.
Wspomniane zatłoczone środowisko jest często odtwarzane sztucznie, aby zrozumieć reakcje biochemiczne zachodzące wewnątrz żywych komórek. Jako modelu cytoplazmy komórki in vitro zazwyczaj używa się roztworów związków niejonowych w dużych stężeniach (∼40–50% masowego). Najczęstszymi molekułami wykorzystywanymi w tym celu są polietylen, glikol etylenowy, glicerol, fikol, oraz dekstrany. Powyższe cząsteczki uważane są powszechnie za chemicznie nieaktywne.
Zaskakujące wyniki w tej dziedzinie zaprezentowali naukowcy z Instytutu Chemii Fizycznej PAN. Wykorzystali oni hybrydyzację oligonukleotydów DNA jako modelową, bardzo wrażliwą na stężenie jonów, reakcję biochemiczną. Stabilność tworzenia kompleksu badano w obecności różnych związków chemicznych zwiększających zatłoczenie w środowisku prowadzonych reakcji oraz w funkcji siły jonowej.
Stężenie jonów w roztworze opisywane jest siłą jonową, która określa efektywną odległość elektrostatycznego odpychania między poszczególnymi cząsteczkami. Dlatego też sprawdziliśmy wpływ siły jonowej na hybrydyzację DNA – zauważa Krzysztof Bielec, pierwszy autor artykułu opisującego odkrycie grupy badawczej.
Przeprowadzone eksperymenty wykazały, że interakcje między cząsteczkami są wzmacniane przy wyższym stężeniu soli oraz że dodatek polimerów zwiększających zatłoczenie i tym samym lepkość środowiska reakcyjnego także wpływa na dynamikę procesów biochemicznych utrudniając tworzenie kompleksów.
Krzysztof Bielec komentuje: Najpierw sprawdziliśmy wpływ zatłoczenia w środowisku reakcyjnym na stałą równowagi hybrydyzacji DNA. Tworzenie dwuniciowego szkieletu DNA bazuje na oddziaływaniu elektrostatycznym między dwiema ujemnie naładowanymi nićmi. Monitorowaliśmy wpływ zatłoczonego środowiska na hybrydyzację komplementarnych nici o stężeniu nanomolowym charakterystycznym dla wielu reakcji biochemicznych w komórce. Następnie określiliśmy kompleksowanie jonów sodu w zależności od zatłoczenia. Miejsce wiązania kationu w strukturze związku zwiększającego lepkość może różnić się nawet pomiędzy cząsteczkami zawierającymi te same grupy funkcyjne. Dlatego obliczyliśmy oddziaływanie z poszczególnymi cząsteczkami w przeliczeniu na monomer i polimer upraszczając interakcje między jonami a cząsteczkami typu przeszkoda zwiększająca lepkość.
Ku zaskoczeniu badaczy, okazało się, że powszechnie uważane za niereaktywne niejonowe polimery używane do naśladowania warunków panujących w cytoplazmie mogą kompleksować (niejako podkradać) jony niezbędne do efektywnej hybrydyzacji DNA.
Pomimo, że nie jest to dominująca interakcja pomiędzy tymi polimerami a jonami to, gdy stosuje się ogromne stężenie polimerów (kilkadziesiąt procent masy roztworu) efekt jest znaczący.
Określając stabilność kompleksów powstających w obecności konkretnych związków zwiększających zatłoczenie w badanym środowisku reakcyjnym autorzy badania wykazali wpływ jonów na poziomie molekularnym zbliżając nas do lepszego naśladowania warunków panujących w naturze.
Wyniki tych eksperymentów rzucają światło na wyjaśnianie zjawisk otrzymywane dotychczas za pomocą wspomnianych systemów polimerowych oraz skłaniają do rewizji mechanizmów zachodzących w komórce, jeśli badane były środowiskach otrzymywanych sztucznie.
Dzięki wynikom przedstawionym przez naukowców z IChF PAN jesteśmy o krok bliżej zrozumienia poszczególnych procesów molekularnych zachodzących wewnątrz komórek. Szczegółowy opis jest niezwykle ważny w wielu dziedzinach jak na przykład przy projektowaniu nowych leków, zwłaszcza w przewidywaniu konkretnych procesów zachodzących w komórkach podczas leczenia. Może być również pomocny w precyzyjnym planowaniu eksperymentów in vitro. Praca badaczy z IChF PAN została opublikowana w The Journal of Physical Chemistry Letters
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Przodkowie legionelli, bakterii wywołującej legionellozę, infekowali komórki eukariotyczne – czyli zawierające jądro komórkowe – już dwa miliardy lat temu, donoszą naukowcy z Uniwersytetu w Uppsali. Do infekcji zaczęło więc dochodzić wkrótce po tym, jak eukarioty rozpoczęły żywienie się bakteriami. Nasze badania pozwalają lepiej zrozumieć, jak pojawiły się szkodliwe bakterie oraz jak złożone komórki wyewoluowały z komórek prostych, mówi główny autor badań, profesor Lionel Guy.
Z badań wynika, że już przed 2 miliardami lat przodkowie legionelli byli zdolni do uniknięcia strawienia przez eukarioty. Co więcej, byli w stanie wykorzystać komórki eukariotyczne do namnażania się.
Bakterie z rodzaju Legionella należą do rzędu Legionellales. Odkryliśmy, że przodek całego rzędu pojawił się przed 2 miliardami lat, w czasach, gdy komórki eukariotyczne wciąż powstawały, ewoluując od prostych form komórkowych, to znanej nam dzisiaj formy złożonej. Sądzimy, że Legionellales były jedynymi z pierwszych mikroorganizmów zdolnych do infekowania komórek eukariotycznych, wyjaśnia Andrei Guliaev z Wydziału Biochemii Medycznej i Mikrobiologii.
Jak mogło dojść do pierwszych infekcji i pojawienia się u bakterii zdolności do zarażania, namnażania się i wywoływania chorób? Pierwszym etapem była fagocytoza, w wyniku której organizm eukariotyczny, taki jak ameba, wchłonął przodka legionelli, by się nim pożywić. Następnym etapem powinno być jego strawienie i wykorzystanie w roli źródła energii. Jednak mikroorganizm potrafił się bronić i to on wykorzystał amebę do namnażania się.
Szwedzcy naukowcy odkryli, że wszystkie bakterie z rodzaju Legionellales posiadają taki sam mechanizm molekularny chroniący przed strawieniem, co legionelloza. To zaś oznacza, że możliwość infekowania eukariotów pojawiła się u wspólnego przodka rodzaju Legionellales. A skoro tak, to fagocytoza musiała istnieć już przed 2 miliardami lat, gdy ten przodek się pojawił.
Odkrycie stanowi ważny argument w toczącej się dyskusji, co było pierwsze. Czy najpierw pojawiły się mitochondria, przejęte przez organizmy eukariotyczne od innej grupy bakterii, które z czasem stały się centrami energetycznymi naszych komórek, czy też najpierw była fagocytoza, uważana za niezbędną do przejęcia mitochondriów, ale bardzo kosztowna z energetycznego punktu widzenia.
Niektórzy badacze sądzą, że najpierw musiał pojawić się mitochondria, które zapewniły energię dla kosztowanego procesu fagocytozy. Jednak nasze badania sugerują, że fagocytoza istniała już 2 miliardy lat temu, a mitochondria pojawiły się później, mówi Lionel Guy.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Wiele trapiących nas chorób ma związek z nieprawidłowo działającymi komórkami. Być może udało by się je skuteczniej leczyć, ale najpierw naukowcy muszą szczegółowo poznać budowę i funkcjonowanie komórek. Dzięki połączeniu sztucznej inteligencji oraz technik mikroskopowych i biochemicznych uczeni z Wydziału Medycyny Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego (UCSD) dokonali ważnego kroku w kierunku zrozumienia komórek ludzkiego organizmu.
Dzięki mikroskopom możemy dojrzeć struktury komórkowe wielkości pojedynczych mikrometrów. Z kolei techniki biochemiczne, w których wykorzystuje się pojedyncze proteiny, pozwalają na badanie struktur wielkości nanometrów, czyli 1/1000 mikrometra. Jednak poważnym problemem w naukach biologicznych jest uzupełnienie wiedzy o tym, co znajduje się w komórce pomiędzy skalą mikro- a nano-. Okazuje się, że można to zrobić za pomocą sztucznej inteligencji. Wykorzystując dane z wielu różnych źródeł możemy ją poprosić o ułożenie wszystkiego w kompletny model komórki, mówi profesor Trey Ideker z UCSD.
Gdy myślimy o komórce, prawdopodobnie przyjdzie nam do głowy schemat ze szkolnych podręczników do biologii, z jego mitochondrium, jądrem komórkowym i retikulum endoplazmatycznym. Jednak czy jest to pełny obraz? Zdecydowanie nie. Naukowcy od dawna zdawali sobie sprawę z tego, że więcej nie wiemy niż wiemy. Teraz w końcu możemy przyjrzeć się komórce dokładniej, dodaje uczony. Ideker i Emma Lundberg ze szwedzkiego Królewskiego Instytutu Technicznego stali na czele zespołu, który jest autorem najnowszego osiągnięcia.
Wykorzystana przez naukowców nowatorska technika nosi nazwę MuSIC (Multi-Scale Integrated Cell). Podczas pilotażowych badań MuSIC ujawniła istnienie około 70 struktur obecnych w ludzkich komórkach nerek. Połowa z nich nie była dotychczas znana. Zauważono np. grupę białek tworzących nieznaną strukturę. Po bliższym przyjrzeniu się naukowcy stwierdzili, że wiąże ona RNA. Prawdopodobnie struktura ta bierze udział w splicingu, czyli niezwykle ważnym procesie składania genu.
Twórcy MuSIC od lat próbowali stworzyć mapę procesów zachodzących w komórkach. Tym, co różni MuSIC od podobnych systemów jest wykorzystanie technik głębokiego uczenia się do stworzenia mapy komórki bezpośrednio z obrazów mikroskopowych. System został wyćwiczony tak, by bazując na dostępnych danych stworzył model komórki. Nie mapuje on specyficznych struktur w konkretnych lokalizacjach, tak jak mamy to w schematach uczonych w szkole, gdyż niekoniecznie zawsze znajdują się one w tym samym miejscu.
Na razie w ramach badań pilotażowych uczeni opracowali za pomocą MuSIC 661 protein i 1 typ komórki. Następnym celem badań będzie przyjrzenie się całej komórce, a później innym rodzajom komórek, komórkom u różnych ludzi i u różnych gatunków zwierząt. Być może z czasem będziemy w stanie lepiej zrozumieć molekularne podstawy różnych chorób, gdyż będziemy mogli wyłapać różnice pomiędzy zdrowymi a chorymi komórkami, wyjaśnia Ideker.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.