Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Co wiąże mleko z chorobą Crohna?
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Naturalnie występujący w ludzkim organizmie cukier mannoza, obecny też w wielu różnych owocach, może wspomóc leczenie nowotworów. Mannoza jest zabójcza dla pszczół miodnych, a od pewnego czasu wiemy, że ma też właściwości przeciwnowotworowe. Dotychczas jednak naukowcy nie rozumieli tego mechanizmu. Badania przeprowadzone właśnie przez Sanford Burnham Prebys i Osaka International Cancer Institute rzuciły światło na działanie mannozy i stwierdzili, że cukier może wspomagać leczenie onkologiczne.
Wraz z innymi sposobami leczenia cukier ten może zadać nowotworowi dodatkowy cios. A jako, że występuje naturalnie w ludzkim organizmie, można będzie poprawić terapię przeciwnowotworową bez niepożądanych działań ubocznych, mówi współautor badań Hudson Freeze, dyrektor Human Genetics Program w Sanford Burnham Prebys.
Mannoza to cukier, który służy naszemu organizmowi do stabilizowania struktury białek i pomaga im we wchodzeniu w interakcje z innymi molekułami w procesie glikozylacji. To kluczowy dla życia proces, w którym bierze udział połowa białek w naszym organizmie. Zaburzenia glikozylacji są powiązane z ciężkimi, zagrażającymi życiu chorobami.
Dotychczas najbardziej obiecującym sposobem zastosowania mannozy w medycynie było leczenie wrodzonych zaburzeń glikozylacji. Sądzimy jednak, że mannozę można zaangażować do walki z nowotworami i innymi chorobami, dodaje Freeze.
Jakiś czas temu zauważono, że w hodowlach komórkowych mannoza powstrzymuje wzrost komórek nowotworowych. Naukowcy, chcąc bliżej zbadać ten fenomen przyjrzeli się... pszczole miodnej. Od ponad wieku wiadomo, że mannoza jest zabójcza dla pszczół, gdyż ich organizmy nie przetwarzają jej w taki sposób, jak organizm człowieka. Zjawisko to znane jest pod nazwą „syndromu pszczoły miodnej”. Chcieliśmy sprawdzić, czy istnieje związek pomiędzy syndromem pszczoły miodnej a przeciwnowotworowymi właściwościami mannozy, przyznaje Freeze.
Naukowcy wykorzystali zmodyfikowane genetycznie komórki rzadkiego ludzkiego nowotworu złośliwego, włókniakomięsaka, do odtworzenia syndromu pszczoły miodnej i odkryli, że bez enzymu potrzebnego do metabolizowania mannozy komórki nowotworu rozwijały się wolniej i były bardziej podatne na chemioterapię. Odkryliśmy, że wywołanie syndromu w tych komórkach nowotworowych spowodowało, że nie były one w stanie syntetyzować elementów DNA i normalnie się dzielić. To wyjaśnia obserwowany efekt przeciwnowotworowy, cieszy się Freeze.
Naukowcy ostrzegają jednak, że syndrom pszczoły miodnej dotyka kluczowych procesów metabolicznych, zatem potrzeba jeszcze wielu badań, by sprawdzić, które nowotwory są najbardziej na niego podatne.
Jeśli znajdziemy nowotwory o niskiej aktywności enzymu przetwarzającego mannozę, podanie im dodatkowej mannozy może wspomóc chemioterapię, wyjaśnia Freeze. Naukowcy wezwali też do szerzej zakrojonych badań nad cukrami biorącymi udział w glikolizacji i ich roli w zapobieganiu nowotworom. Wciąż nie rozumiemy biologii metabolizmu cukrów w komórkach nowotworowych. A może być to bardzo obiecujący kierunek prac nad nowymi metodami leczenia nowotworów, stwierdzają.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Profesor Jay Stock z kanadyjskiego Western University twierdzi, że konsumpcja mleka w niektórych regionach świata w okresie od 7000 do 2000 lat temu doprowadziła do zwiększenia masy i rozmiarów ciała ludzi. W tym samym czasie w innych regionach świata dochodziło do redukcji wielkości ludzkiego organizmu. Stock i jego zespół zauważyli, że do zwiększenia rozmiarów ciała H. sapiens doszło tam, gdzie z przyczyn ewolucyjnych częściej występowały geny pozwalające dorosłym ludziom na trawienie mleka.
Naukowcy porównali 3507 szkieletów z 366 stanowisk archeologicznych. To szczątki ludzi, którzy żyli na przestrzeni ostatnich 25 000 lat. Dowiedzieli się, że pomiędzy 15 a 10 tysięcy lat temu u ludzi z Eurazji i Afryki Północno-Wschodniej doszło do zmniejszenia rozmiarów i masy ciała. W tym mniej więcej czasie w różnych regionach świata zaczęło rozwijać się rolnictwo, a wcześni rolnicy zabierali ze sobą nasiona roślin oraz zwierzęta hodowlany i wkraczali z nimi na tereny eurazjatyckich łowców-zbieraczy. Jednak w niektórych regionach, w tym w centrum i na północy Europy rośliny udomowione w zachodniej Azji nie chciały się przyjąć. Tamtejsze społeczności zaczęły przechodzić z produkcji serów i jogurtów na rzecz bezpośredniej konsumpcji mleka, która ma więcej laktozy. Możliwość trawienia laktozy oznaczała, że ludzie w większym stopniu byli w stanie wykorzystać mleko, by zaspokoić swoje potrzeby energetyczne. W wyniku tych procesów ludzie z północy Europy częściej tolerują mleko, niż ludzie z południa i są od nich wyżsi.
Badania bazowały głównie na szkieletach pochodzących z Europy, ale prawdopodobnie ten sam mechanizm można by zauważyć w innych częściach świata. Picie mleka to ważne kulturowo zjawisko na różnych kontynentach i do dzisiaj widzimy ślady genetyczne tego zwyczaju. U ludzi z zachodu Afryki, Wielkich Rowów Afrykańskich, czy Rogu Afryki oraz niektórych części Arabii i Mongolii częściej występują geny pozwalające dorosłym na trawienie laktozy. Sądzę, że ten mechanizm napędzał też różnice regionalne we wzroście w Afryce. Na przykład Masajowie są bardzo wysocy i mają bogatą kulturę picia mleka. Niestety, brakuje mi obecnie danych, by przetestować tę hipotezę, mówi Stock.
Uczony dodaje, że zmniejszanie rozmiarów ludzkiego ciała nie miało miejsca – jak się uważa – w związku z pojawieniem się rolnictwa. Zachodziło ono już wcześniej. Z uzyskanych danych wynika, że ludzie stawali się coraz mniejsi po maksimum ostatniego zlodowacenia, gdy środowisko naturalne było mniej produktywne. W wyniku zlodowacenia żywność stała się mniej dostępna i mniej zróżnicowana. Pojawienie się rolnictwa również negatywnie wpłynęło na zróżnicowanie pożywienia, z którego korzystali ludzie. Jednocześnie jednak rolnictwo zapewniło obfite i stabilne źródła pożywienia.
Widzimy z tego, że pojawienie się rolnictwa miało w różnych częściach świata różny wpływ na biologię i zdrowie człowieka. Globalne różnice w rozmiarach ciała są częściowo odbiciem tych procesów, dodaje Stock.
« 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
W łódzkim Bionanoparku powstanie laboratorium firmy NapiFeryn Bio Tech. Będzie w nim produkowane białko z rzepaku, które może zrewolucjonizować i rynek spożywczy, i naszą dietę. W działającej już prototypowej linii produkcyjnej powstaje tygodniowo kilka kilogramów izolatu białkowego (>90% białka) i koncentratu białkowo-błonnikowego (ok. 30% białka). Oba te produkty mogą być stosowane jako dodatki do słodyczy, makaronów, sosów, napojów, pieczywa czy wegańskich zamienników mięsa.
Rzepak, w odróżnieniu od soi, uprawiany jest lokalnie – nie trzeba go importować ani zwiększać jego upraw, ponieważ w procesie pozyskiwania białka wykorzystuje się pozostałości po tłoczeniu oleju rzepakowego. Jest to alternatywne rozwiązanie dla białka zwierzęcego, przyjazne naturze – zostawia znacznie mniejszy ślad węglowy, stwierdziła Magdalena Kozłowska, prezes NapiFeryn BioTech. Białko z rzepaku ma doskonałe wartości odżywcze. Jest łatwo trawione i przyswajalne przez ludzki organizm.
Dotychczasową przeszkodą w stosowaniu go w przemyśle spożywczym był jego charakterystyczny, gorzki posmak. Technologia opatentowana przez nas całkowicie ten problem usuwa. Nasze białko jest nie tylko zdrowe, ale też smaczne, mówi Piotr Wnukowski, wiceprezes firmy.
Co prawda produkt jest testowany też przez firmę w eksperymentalnej kuchni, jednak NapiFeryn BioTech nie chce produkować żywności, ale licencjonować swój produkt koncernom spożywczym. Produkty zawierające białko rzepakowe mogą trafić do sklepów już w ciągu 2-3 lat.
Izolat z białka z rzepaku został uznany za produkt bezpieczny i jest dopuszczony przez UE do stosowania w przemyśle spożywczym.Obecnie firma przygotowuje się do zarejestrowania koncentratu błonnikowo-białkowego.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Uczeni z Uniwersytetów w Aberdeen i Leicester zidentyfikowali w mózgu obszar, który napędza zapotrzebowanie na pożywienie bogate w białko. Odkrycie może mieć znaczenie dla rozwoju personalizowanych terapii otyłości. Nie od dzisiaj bowiem wiadomo, że dieta niskobiałkowa jest powiązana z otyłością.
Naukowcy zauważyli, że gdy szczury trzymano na diecie niskobiałkowej, doszło do większej aktywizacji pola brzusznego nakrywki (VTA), czyli jądra limbicznego śródmózgowia, obszaru odpowiedzialnego za aktywne poszukiwanie jedzenia.
Z badań wynika, że gdy wcześniej ograniczy się dostarczanie protein, VTA staje się bardziej wrażliwe na proteiny niż na inne składniki odżywcze. To zaś sugeruje, że mózgi zwierząt działają tak, by upewnić się, że dostawy białka zostaną utrzymane na odpowiednim poziomie. Taka adaptacja jest zrozumiała, gdyż niedobór białka może mieć katastrofalne skutki zdrowotne. Ponadto wcześniejsze badania wiązały niski poziom białek z otyłością. Nie wiadomo było jednak, jak na zjawisko to wpływa mózg.
Współautor badań doktor Fabien Naneix mówi: Odkryliśmy, że zmniejszenie podaży białka zwiększyło preferencje ku żywności, w której jest więcej białka niż węglowodanów. Ta preferencja ku białkom jest powiązana z większą odpowiedzią VTA i gdy zwierzęta przestawia się z normalnej zbilansowanej diety na dietę niskobiałkową, dochodzi do indukowania preferencji ku białkom, jednak zmiany w VTA wymagają intensywnego procesu uczenia się.
Nasze badania są pierwszymi, łączącymi preferencje ku białkom ze specyficzną aktywnością mózgu. Wiemy,że VTA odgrywa kluczową rolę w procesach pobierania innych składników odżywczych. Teraz wykazaliśmy, że dotyczy to również białek.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.