পূর্বে অসম্ভব রেজোলিউশনে কোষের অভ্যন্তরীণ ভিজ্যুয়ালাইজ করা তারা কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে স্পষ্ট অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে

সমস্ত জীবন হয় কোষ দিয়ে গঠিত বেশ কয়েকটি মাত্রা লবণের দানার চেয়ে ছোট. তাদের আপাতদৃষ্টিতে সরল-সুদর্শন কাঠামোগুলি জটিল এবং জটিল আণবিক কার্যকলাপকে মুখোশ দেয় যা তাদের জীবনকে টিকিয়ে রাখার কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করে। গবেষকরা এই ক্রিয়াকলাপটিকে এমন বিশদ স্তরে কল্পনা করতে সক্ষম হতে শুরু করেছেন যা তারা আগে করতে পারেনি।

জৈবিক গঠনগুলি হয় সমগ্র জীবের স্তর থেকে শুরু করে এবং নিচে কাজ করে, অথবা একক পরমাণুর স্তরে শুরু করে এবং কাজ করে। যাইহোক, একটি কোষের ক্ষুদ্রতম কাঠামোর মধ্যে একটি রেজোলিউশন ব্যবধান রয়েছে, যেমন সাইটোস্কেলটন যা কোষের আকৃতিকে সমর্থন করে এবং এর বৃহত্তম কাঠামো, যেমন ribosomes যা কোষে প্রোটিন তৈরি করে।

গুগল ম্যাপের সাদৃশ্য অনুসারে, যদিও বিজ্ঞানীরা সমগ্র শহর এবং পৃথক বাড়িগুলি দেখতে সক্ষম হয়েছেন, তাদের কাছে ঘরগুলি কীভাবে একত্রিত হয়ে আশেপাশের এলাকা তৈরি করেছে তা দেখার সরঞ্জাম ছিল না। একটি ঘরের পরিবেশে পৃথক উপাদানগুলি কীভাবে একসাথে কাজ করে তা বোঝার জন্য এই আশেপাশের-স্তরের বিশদগুলি দেখা অপরিহার্য৷

নতুন সরঞ্জামগুলি অবিচ্ছিন্নভাবে এই ব্যবধানটি পূরণ করছে। এবং একটি বিশেষ কৌশলের চলমান বিকাশ, ক্রায়ো-ইলেক্ট্রন টমোগ্রাফি, বা ক্রাইও-ইটি, গবেষকরা কীভাবে স্বাস্থ্য এবং রোগে কোষগুলি কাজ করে তা কীভাবে অধ্যয়ন করে এবং বুঝতে পারে তা গভীর করার সম্ভাবনা রয়েছে।

সাবেক হিসেবে প্রধান সম্পাদক বিজ্ঞান পত্রিকা এবং হিসাবে একটি গবেষক যিনি কয়েক দশক ধরে বৃহৎ প্রোটিন কাঠামোর কল্পনা করা কঠিন অধ্যয়ন করেছেন, আমি এমন সরঞ্জামগুলির বিকাশে বিস্ময়কর অগ্রগতি প্রত্যক্ষ করেছি যা বিশদভাবে জৈবিক কাঠামো নির্ধারণ করতে পারে। ঠিক যেমন জটিল সিস্টেমগুলি কীভাবে কাজ করে তা বোঝা সহজ হয়ে যায় যখন আপনি জানেন যে সেগুলি কেমন দেখাচ্ছে, তেমনি একটি কোষে জৈবিক কাঠামোগুলি কীভাবে একত্রে ফিট করে তা বোঝা জীব কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চাবিকাঠি।

মাইক্রোস্কোপির সংক্ষিপ্ত ইতিহাস

17 তম শতাব্দীতে, হালকা মাইক্রোস্কোপি প্রথম কোষের অস্তিত্ব প্রকাশ করে। 20 শতকে, ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপি আরও বেশি বিশদ প্রদান করে, যা প্রকাশ করে কোষের মধ্যে বিস্তৃত কাঠামো, এন্ডোপ্লাজমিক রেটিকুলামের মতো অর্গানেল সহ, ঝিল্লির একটি জটিল নেটওয়ার্ক যা প্রোটিন সংশ্লেষণ এবং পরিবহনে মূল ভূমিকা পালন করে।

1940 থেকে 1960 এর দশক পর্যন্ত, জৈব রসায়নবিদরা তাদের আণবিক উপাদানগুলিতে কোষগুলিকে আলাদা করার জন্য কাজ করেছিলেন এবং পারমাণবিক রেজোলিউশনে বা তার কাছাকাছি প্রোটিন এবং অন্যান্য ম্যাক্রোমোলিকুলের 3D কাঠামো কীভাবে নির্ধারণ করতে হয় তা শিখতেন। এর গঠন কল্পনা করার জন্য এটি প্রথম এক্স-রে ক্রিস্টালোগ্রাফি ব্যবহার করে করা হয়েছিল মায়োগ্লোবিন, একটি প্রোটিন যা পেশীতে অক্সিজেন সরবরাহ করে।

গত এক দশকে কৌশলের উপর ভিত্তি করে পারমাণবিক চৌম্বকীয় অনুরণন, যা একটি চৌম্বক ক্ষেত্রে পরমাণুগুলি কীভাবে যোগাযোগ করে তার উপর ভিত্তি করে চিত্র তৈরি করে এবং ক্রায়ো-ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপি বিজ্ঞানীরা কল্পনা করতে পারেন এমন কাঠামোর সংখ্যা এবং জটিলতা দ্রুত বৃদ্ধি করেছে।

Cryo-EM এবং Cryo-ET কি?

ক্রায়ো-ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপি, বা ক্রায়ো-ইএম, আণবিক স্তরে কাঠামো কল্পনা করার জন্য ইলেকট্রনগুলি একটি নমুনার মধ্য দিয়ে যাওয়ার সময় কীভাবে ইলেকট্রনের একটি মরীচি বিচ্যুত হয় তা সনাক্ত করতে একটি ক্যামেরা ব্যবহার করে। বিকিরণের ক্ষতি থেকে রক্ষা করার জন্য নমুনাগুলি দ্রুত হিমায়িত করা হয়। আগ্রহের কাঠামোর বিশদ মডেলগুলি পৃথক অণুর একাধিক চিত্র গ্রহণ করে এবং তাদের একটি 3D কাঠামোতে গড় করে তৈরি করা হয়।

Cryo-ET cryo-EM এর সাথে অনুরূপ উপাদান ভাগ করে কিন্তু বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে। যেহেতু বেশিরভাগ কোষ পরিষ্কারভাবে চিত্রিত করার জন্য খুব পুরু, একটি কোষের আগ্রহের একটি অঞ্চল প্রথমে একটি আয়ন মরীচি ব্যবহার করে পাতলা করা হয়। তারপর নমুনাটি বিভিন্ন কোণে এর একাধিক ছবি তোলার জন্য কাত করা হয়, যা শরীরের অংশের সিটি স্ক্যানের অনুরূপ (যদিও এই ক্ষেত্রে রোগীর পরিবর্তে ইমেজিং সিস্টেম নিজেই কাত হয়)। এই ছবিগুলিকে একটি কম্পিউটার দ্বারা একত্রিত করে কোষের একটি অংশের একটি 3D চিত্র তৈরি করা হয়।

এই চিত্রটির রেজোলিউশন যথেষ্ট উচ্চ যে গবেষকরা (বা কম্পিউটার প্রোগ্রাম) একটি কোষের বিভিন্ন কাঠামোর পৃথক উপাদান সনাক্ত করতে পারে। গবেষকরা এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছেন, উদাহরণস্বরূপ, প্রোটিনগুলি কীভাবে নড়াচড়া করে এবং একটি ভিতরে ক্ষয়প্রাপ্ত হয় তা দেখানোর জন্য শৈবাল কোষ.

কোষের গঠন নির্ণয় করার জন্য গবেষকদের একসময় ম্যানুয়ালি করা অনেকগুলো পদক্ষেপ স্বয়ংক্রিয় হয়ে উঠছে, যার ফলে বিজ্ঞানীরা উচ্চ গতিতে নতুন কাঠামো শনাক্ত করতে পারবেন। যেমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রোগ্রামের সাথে cryo-EM সমন্বয় আলফাফোল্ড প্রোটিন স্ট্রাকচারের ভবিষ্যদ্বাণী করে ইমেজ ব্যাখ্যার সুবিধা দিতে পারে যেগুলি এখনও চিহ্নিত করা হয়নি।

কোষের গঠন এবং কার্যকারিতা বোঝা

ইমেজিং পদ্ধতি এবং কর্মপ্রবাহ উন্নত হওয়ার সাথে সাথে গবেষকরা বিভিন্ন কৌশলের সাথে কোষ জীববিজ্ঞানের কিছু মূল প্রশ্ন মোকাবেলা করতে সক্ষম হবেন।

প্রথম ধাপ হল সেই কোষগুলির মধ্যে কোন কোষ এবং কোন অঞ্চলগুলি অধ্যয়ন করা হবে তা নির্ধারণ করা। আরেকটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন কৌশল বলা হয় পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত আলো এবং ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপি, বা CLEM, ফ্লুরোসেন্ট ট্যাগগুলি এমন অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করে যেখানে জীবন্ত কোষগুলিতে আকর্ষণীয় প্রক্রিয়াগুলি ঘটছে৷

তুলনা কোষের মধ্যে জেনেটিক পার্থক্য অতিরিক্ত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারেন। বিজ্ঞানীরা কোষগুলি দেখতে পারেন যেগুলি নির্দিষ্ট কার্য সম্পাদন করতে অক্ষম এবং দেখতে পারে যে এটি তাদের গঠনে কীভাবে প্রতিফলিত হয়। এই পদ্ধতিটি গবেষকদের অধ্যয়ন করতে সাহায্য করতে পারে কিভাবে কোষ একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে।

ক্রাইও-ইটি কিছু সময়ের জন্য একটি বিশেষ সরঞ্জাম হিসাবে থাকতে পারে। কিন্তু আরও প্রযুক্তিগত উন্নয়ন এবং ক্রমবর্ধমান অ্যাক্সেসিবিলিটি বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়কে সেলুলার গঠন এবং কার্যকারিতার মধ্যে সংযোগ পরীক্ষা করার অনুমতি দেবে পূর্বে দুর্গম স্তরে বিস্তারিত। আমি আশা করি যে আমরা কীভাবে কোষগুলিকে বুঝতে পারি, অণুগুলির অসংগঠিত ব্যাগ থেকে জটিলভাবে সংগঠিত এবং গতিশীল সিস্টেমে চলেছি সে সম্পর্কে নতুন তত্ত্বগুলি দেখতে পাব।

এই নিবন্ধটি থেকে পুনঃপ্রকাশ করা হয় কথোপকথোন ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সের অধীনে। পর এটা মূল নিবন্ধ.

চিত্র ক্রেডিট: ন্যানোগ্রাফিক্স, সিসি বাই-এসএ

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://singularityhub.com/2023/01/09/visualizing-the-inside-of-cells-at-previously-impossible-resolutions-provides-vivid-insights-into-how-they-work/