AI rewolucjonizuje diagnostykę w medycynie

Naukowcy z Uniwersytetu Kopenhaskiego opracowali algorytm uczący się maszynowo, który pozwala na śledzenie agregacji białek w czasie rzeczywistym pod mikroskopem. To przełomowe odkrycie w badaniach nad chorobami neurodegeneracyjnymi, takimi jak Alzheimer i Parkinson, które może przyspieszyć rozwój nowych terapii dla tych schorzeń.

Nowe narzędzie badawcze

Zespół badawczy pod kierownictwem Nikosa Hatzakisa z Wydziału Chemii Uniwersytetu Kopenhaskiego stworzył narzędzie, które automatyzuje mapowanie i śledzenie klastrów białkowych. Do tej pory proces ten był niezwykle czasochłonny, zajmując naukowcom tygodnie pracy. Dzięki nowemu algorytmowi zadanie to może zostać wykonane w ciągu kilku minut, co znacznie przyspiesza badania.

Znaczenie algorytmu

„Nasze narzędzie rozwiązuje problem, który normalnie zajmowałby naukowcom kilka tygodni, w zaledwie kilka minut,” mówi doktorant Jacob Kæstel-Hansen, współautor badania.

Agregacja białek a choroby neurodegeneracyjne

Agregacja białek jest podstawą wielu chorób neurodegeneracyjnych, w tym Alzheimera i demencji. Nowe narzędzie umożliwia wykrywanie i analizowanie mikroskopijnych klastrów białkowych, co daje głębszy wgląd w procesy zachodzące w komórkach. Pozwala to na lepsze zrozumienie mechanizmów tych chorób i potencjalne opracowanie nowych terapii.

Zaawansowana analiza mikroskopowa

Algorytm jest w stanie wykrywać klastry białkowe na poziomie nanometrów, a także śledzić ich rozwój w czasie. Różne kształty i rozmiary klastrów mogą mieć znaczący wpływ na ich funkcjonowanie i zachowanie w organizmie. Narzędzie to umożliwia automatyczne klasyfikowanie klastrów według kształtów i rozmiarów oraz śledzenie ich ewolucji.

Obserwacje mikroskopowe

„Podczas obserwacji klastrów przez mikroskop widać, że niektóre są okrągłe, inne mają strukturę włókien. Ich dokładny kształt może się różnić w zależności od wywoływanej choroby,” wyjaśnia Steen Bender, główny autor artykułu.

Dostępność algorytmu

Algorytm jest dostępny jako oprogramowanie open source, co oznacza, że może być wykorzystywany przez badaczy na całym świecie do lepszego zrozumienia procesów agregacji białek. Naukowcy mają nadzieję, że narzędzie to przyczyni się do stworzenia bogatej bazy danych struktur białkowych, co z kolei pomoże w opracowaniu nowych terapii.

Przyszłość badań

„Nasze narzędzie pozwala zobaczyć, śledzić i opisywać klastry białkowe w czasie rzeczywistym. Żadne inne metody nie są w stanie zrobić tego automatycznie i tak efektywnie,” podkreśla Hatzakis.

Publikacja wyników

Badania zostały opublikowane w prestigowym czasopiśmie naukowym „Nature Communications”. Naukowcy z Uniwersytetu Kopenhaskiego już teraz wykorzystują nowe narzędzie do eksperymentów z cząsteczkami insuliny, badając, jak różne związki wpływają na agregację tych białek.

Potencjalne zastosowania

„Nasze narzędzie może pomóc zrozumieć, jak zapobiegać niepożądanemu zlepianiu się cząsteczek insuliny, co jest kluczowe dla skutecznego regulowania poziomu cukru we krwi,” dodaje Jacob Kæstel-Hansen.

Ogromne możliwości w badaniach

Opracowany algorytm daje ogromne możliwości w zakresie badań nad różnymi chorobami i może znacząco przyczynić się do rozwoju nowych, skutecznych terapii.