Un nou model reduce incertitudinile în imaginistica spectrometriei de masă
Andrei Fedorov și echipa sa au descoperit o modalitate de a diminua incertitudinile în imaginistica spectrometriei de masă (MSI), oferind astfel cercetătorilor instrumente mai eficiente pentru a explora moleculele care influențează sănătatea.
Un mic eșantion de țesut uman poate conține o cantitate remarcabilă de informații.
Cercetătorii pot utiliza aceste informații pentru a căuta indicii moleculare asociate cu cancerul, pentru a investiga peisajul chimic al creierului sau pentru a determina unde ajunge un medicament după ce intră în organism. Imaginistica spectrometriei de masă, sau MSI, ajută la răspunsul acestor întrebări prin cartografierea localizării diferitelor molecule în interiorul țesutului.
Cu toate acestea, există o problemă. În ciuda capacităților sofisticate ale MSI, găsirea condițiilor corecte pentru a obține rezultate utile poate necesita un timp considerabil de încercări și erori. Profesorul de la Georgia Tech, Andrei Fedorov, împreună cu studentul său la doctorat, John Sentmanat, lucrează pentru a schimba această situație.
Imaginistica spectrometriei de masă este probabil cel mai puternic instrument care facilitează noi descoperiri în biologia celulară și biochimia proteinelor. Aceasta oferă o înțelegere directă nu doar a modului în care funcționează organismul, ci și a cauzelor fundamentale ale bolilor. Cu toate acestea, tehnicile utilizate au evoluat într-o manieră foarte empirică, ghidate de experiență și intuiție. Este ca și cum ai trage săgeți în întuneric.
În răspuns la această barieră, echipa a dezvoltat ceea ce Fedorov compară cu o rețetă, un cadru conceput pentru a ajuta cercetătorii să înțeleagă modul în care diferitele ingrediente și condiții interacționează pentru a produce informațiile moleculare dorite. Publicată în revista Analytical Chemistry, abordarea ar putea face MSI mai previzibil și ar oferi cercetătorilor un punct de plecare mai bun pentru a dezvolta noi moduri de a studia funcționarea moleculară a corpului uman.
„Această lucrare oferă o rețetă foarte simplă pe care oricine o poate citi și utiliza. Nu trebuie să fii bucătar sau, în acest caz, să poți scrie ecuații complicate”, a declarat Fedorov. „Permite chiar să propui o nouă rețetă folosind modelul nostru ca bază.”
Deși cadrul a fost conceput pentru a fi accesibil cercetătorilor din domeniu, Fedorov și Sentmanat nu au avut ca obiectiv rezolvarea unei probleme pentru comunitatea științifică – încercau să rezolve o problemă în propriul lor laborator.
În 2020, Fedorov a obținut o finanțare de 1,2 milioane de dolari de la Institutele Naționale de Sănătate (NIH) pentru dezvoltarea unui nou instrument de imagistică care ar putea schimba studiul creșterii tumorilor, progresiei bolii și funcției celulare.
Tehnologia, numită BeamMap, a continuat să evolueze cu sprijin suplimentar din partea Centrului de Cercetare pentru Tehnologii de Fabricare a Celulelor (CMaT), condus în parte de Georgia Tech. Prin combinarea mai multor tehnici de imagistică, inclusiv MSI, BeamMap permite cercetătorilor să studieze atât suprafața fizică a unui eșantion biologic, cât și compoziția sa moleculară.
În timp ce dezvoltau instrumentul, Fedorov și Sentmanat s-au confruntat cu aceeași provocare care a făcut optimizarea MSI dificilă: în anumite condiții, au reușit să extragă moleculele pe care doreau să le studieze. În alte situații, au deteriorat un eșantion fără a obține informațiile necesare. În loc să continue să se bazeze pe încercări și erori, echipa a decis că aveau nevoie de o teorie care să le indice condițiile corecte.
„Pe măsură ce am continuat să dezvoltăm instrumentul, ne-am dat seama că trebuie să dezvoltăm o teorie pentru a identifica condițiile optime de funcționare”, a spus Sentmanat. „Ceea ce a început ca un efort de a ajusta propria noastră tehnologie a dus la o teorie mai largă care poate fi aplicată unei game variate de alte abordări.”
Pentru a construi rețeta, echipa a revenit la fizica de bază care determină momentul în care moleculele părăsesc un eșantion și devin disponibile pentru detectare. Aceștia au distilat acele interacțiuni complexe într-un cadru mai simplu, apoi au comparat predicțiile sale cu datele experimentale din studii publicate anterior. Când cadrul s-a dovedit a fi valid în diferite abordări MSI, cercetătorii și-au dat seama că rețeta ar putea fi utilă și dincolo de propriul lor laborator.
„Este vorba despre date măsurabile pe care orice om de știință din acest domeniu ar putea să le folosească”, a afirmat Fedorov. „Este ca și cum ai avea un instrument magic care îți permite, dintr-o dată, să nu mai fii orb.”
Fedorov consideră că noul cadru reprezintă un pas spre a face MSI mai ușor de înțeles și de utilizat. Oferind cercetătorilor un punct de plecare mai bun pentru alegerea modului de operare a unui sistem MSI, rețeta ar putea să-i ajute să petreacă mai puțin timp căutând condițiile corecte și mai mult timp folosind tehnologia pentru a răspunde întrebărilor biologice.
Asta ar putea deveni din ce în ce mai important pe măsură ce medicina se îndreaptă spre înțelegerea bolilor și tratamentelor la nivel molecular.
„Din ce în ce mai mult, medicii își bazează diagnosticele pe informații moleculare mult mai specifice”, a spus Fedorov. „Medicamentele viitorului nu vor fi acest mic comprimat pe care îl vei primi; vor fi propriile tale celule imune. Instrumentele tale de diagnostic trebuie să se potrivească cu acest viitor.”
Pentru moment, cadrul este destinat în principal ca instrument pentru cercetători. Dar, prin ajutarea oamenilor de știință să utilizeze mai bine tehnologii precum MSI, Fedorov speră că munca sa poate contribui la descoperiri care, în final, îmbunătățesc modul în care bolile sunt înțelese, detectate și tratate.
Ca orice rețetă, cadrul lasă loc pentru ajustări. Echipa a simplificat deliberat unele dintre fizica complexă din spatele MSI pentru a face cadrul practic pentru alți cercetători, ceea ce înseamnă că este conceput pentru a-i îndruma către condiții promițătoare mai degrabă decât pentru a prezice exact ce se va întâmpla în fiecare experiment.
„Teoria oferă o rețetă pe care cercetătorii o pot adapta adăugându-și propriile arome”, a spus Sentmanat. „În loc să prescrie o soluție exactă, oferă un cadru pentru identificarea ingredientelor potrivite și rafinarea condițiilor pentru a obține cele mai bune rezultate.”
Cercetătorii pot adapta acel punct de plecare la propriile instrumente, eșantioane și întrebări. Ceea ce a început ca un efort de a îmbunătăți BeamMap ar putea, în cele din urmă, să ajute pe alții să rafineze tehnologiile MSI existente sau să dezvolte noi abordări proprii.
„Este o formă de îmbunătățire.”
