Разработан новый метод пространственного картирования белков в тканях
Исследователи из Фармацевтической школы Университета в Буффало разработали и опубликовали в Nature Communications прорывную методику для детального картирования локализации белков в целой ткани.
Ткани, часто рассматриваемые как однородные структуры, на самом деле облают сложной пространственной организацией. Понимание локализованных биологических процессов в разных областях ткани критически важно для изучения болезней и разработки лекарств.
MASP: картирование тысяч белков в целой ткани
За три года команда под руководством Цзюнь Цюя создала методику Micro-scaffold Assisted Spatial Proteomic (MASP). Её ключевой инновацией является устройство для компартментализации ткани, изготовленное с помощью 3D-печати.
Впервые этот метод позволяет с высокой точностью картировать тысячи белков в целом срезе ткани в одном эксперименте. В качестве демонстрации команда картировала более 5000 белков в здоровом мозге мыши, включая важные маркеры, регуляторы и транспортеры. Для большинства из них это было первое картирование на уровне целой ткани.
"Неравномерное распределение биопрепаратов в тканях часто ведёт к снижению эффективности и побочным эффектам. Понимание их пространственного распределения даст критическую информацию для разработки более эффективных и безопасных биопрепаратов. MASP позволяет это сделать", — объясняет Цзюнь Цюй.
Уникальные возможности и преимущества метода
MASP позволяет картировать белки, вовлечённые в различные сигнальные сети. Например, были получены карты распределения белков, связанных с сигнальным путём болезни Альцгеймера.
"По сравнению с предыдущими методами, такими как иммуноанализы, MASP достоверно сохраняет пространственную информацию за счёт компартментализации ткани, не внося артефактов, связанных с процессом мечения. Важнее то, что MASP точно количественно определяет каждый белок в каждой локации", — отмечают соавторы Минь Ма и Шихань Хо.
В лаборатории Цюя уже разрабатывается второе поколение MASP с более высоким разрешением и пропускной способностью. Метод ожидает широкого применения для изучения эффективности и безопасности лекарств, а также механизмов развития заболеваний.