Успешное наблюдение за поведением эндосом дает новые ключи к лечению заболеваний

Команда под руководством профессора Со Дэ-ха из Департамента физики и химии DGIST разработала новую технологию микроскопии в реальном времени и успешно наблюдала за поведением «моторных белков», которые могут быть ключом к разгадке эффективной стратегии транспорта материалов в клетках.

Исследователи использовали технологии наночастичных зондов, микроскопии высокого разрешения и алгоритмов Фурье-преобразования для разработки «плазмонной темнопольной микроскопии на основе Фурье-преобразования» (FT-pdf microscopy). Эта технология обеспечивает позиционную и угловую точность, сравнимую с электронной микроскопией, и достигает наивысшего уровня среди существующих оптических микроскопов. Исследование опубликовано в журнале Advanced Science.

Клетки эффективно транспортируют материалы с помощью внутриклеточных везикул, называемых эндосомами. Материалы доставляются к месту назначения моторными белками, которые движутся по сложной сети микротрубочек.

Наблюдение за движением и вращением эндосом, появляющихся в процессе транспорта, дает важную информацию для понимания того, как эффективно регулируется внутриклеточный транспорт. Это, в свою очередь, помогает объяснить функции клеток и заболевания.

Для визуализации этого транспортного процесса исследовательская группа разработала FT-pdf микроскопию, которая проводит анализ с помощью техники Фурье-преобразования, используя наночастицы, обладающие «полярной угловой зависимостью».

Изображения сигналов рассеяния, наблюдаемые при вращении поляризованного света, непрерывно захватываются в течение длительного периода времени. В сочетании с существующей технологией отслеживания одиночных частиц это позволяет наблюдать движение и вращение частиц в реальном времени.

Используя плазмонный темнопольный микроскоп, команда обнаружила временные паттерны (высокие временны́е характеристики) во вращательных движениях эндосом в клетках. Исследователи интерпретировали это как стратегию, сходную со стратегией обучения с подкреплением у навигационных роботов или интернет-поисковых систем.

Стратегия транспорта эндосом в реальном времени может быть проанализирована и применена к моделям больных клеток для объяснения и диагностики причин заболеваний.

«Как показано в этом исследовании, обычные клетки, из которых состоит человеческое тело, по-видимому, оснащены технологией обучения данных роботов, которую люди активно разрабатывают», — сказал профессор Со из Департамента химической физики DGIST.

«Эта стратегия на молекулярном уровне является ключом к точному транспорту материалов и представляет собой еще одну исследовательскую тему. Ожидается, что наш результат внесет вклад в понимание и диагностику заболеваний в будущем через его применение к больным клеткам», — добавил профессор Со.