Аминокислотные "отпечатки пальцев" обнаружены в новом исследовании
Исследователи из Института биодизайна Университета Аризоны под руководством Стюарта Линдсея совершили значительный шаг к точной идентификации аминокислот — строительных блоков белков. Они продемонстрировали метод, позволяющий распознавать аминокислоты по характерным всплескам электрического тока.
Суть метода
Метод, известный как туннелирование с распознаванием (recognition tunneling), заключается в следующем:
- Отдельная аминокислота ненадолго фиксируется в узком зазоре (~2 нанометра) между двумя электродами.
- При прохождении туннельного тока через молекулу возникает цепочка характерных всплесков тока.
- Эти "шумовые" сигналы действуют как уникальные отпечатки пальцев, идентифицирующие конкретную аминокислоту.
Для анализа сложных сигналов использовался алгоритм машинного обучения Support Vector Machine (тот же, что применялся компьютером IBM 'Watson'). Компьютер обучили распознавать всплески, соответствующие связыванию разных аминокислот.
Ключевые достижения
Метод успешно идентифицировал:
- Чистые образцы отдельных аминокислот.
- Отдельные молекулы в смешанном растворе.
- Короткие пептидные цепи.
Наиболее важно, что технология смогла различить:
- Посттрансляционно модифицированный белок (саркозин) от его немодифицированного предшественника (глицина).
- Зеркальные молекулы (энантиомеры).
- Изобарные молекулы, которые имеют разную последовательность пептидов, но идентичную массу.
Значение для медицины и науки
Белки (протеом) являются основными исполнителями почти всех жизненных процессов и несут информацию, критически важную для понимания болезней:
Рак, диабет, нейродегенеративные заболевания (например, болезнь Альцгеймера).
Процесс старения.
Текущие технологии часто неспособны обнаружить следовые количества модифицированных белков, которые могут быть ключевыми маркерами заболеваний. В мире белков нет аналога технологии ПЦР (PCR), позволяющей усилить ДНК.
Туннелирование с распознаванием, работающее на уровне единичной молекулы, может стать "полной сменой правил игры в протеомике", позволив:
- Клиническое секвенирование белков.
- Обнаружение новых биомаркеров для ранней диагностики.
- Точный мониторинг реакции болезни на терапию на молекулярном уровне.
Перспективы и будущее
Исследование открывает путь к потенциальной цели — "протеому за $1000", аналогично проекту "геном за $1000". Хотя измерения пока проводятся с помощью сложного сканирующего туннельного микроскопа (STM), команда работает над созданием твердотельного устройства для быстрого, экономичного и клинически применимого анализа.
Массово-параллельное применение таких устройств может сделать клиническую протеомику практической реальностью.
Результаты исследования опубликованы в онлайн-издании журнала Nature Nanotechnology.