A sejtek belsejének vizualizálása korábban lehetetlen felbontásokon élénk betekintést nyújt azok működésébe

Az egész élet az sejtekből épül fel több nagyságrendű kisebb, mint egy szem só. Egyszerűnek tűnő szerkezetük elfedi azt a bonyolult és összetett molekuláris aktivitást, amely lehetővé teszi számukra az élet fenntartó funkcióinak ellátását. A kutatók kezdik olyan részletességgel vizualizálni ezt a tevékenységet, amilyenre korábban nem tudták.

A biológiai struktúrákat úgy lehet megjeleníteni, hogy az egész szervezet szintjén kezdjük és dolgozzuk le, vagy egyes atomok szintjén kezdjük és dolgozzuk fel. Felbontási rés van azonban a sejt legkisebb struktúrái, például a sejt alakját hordozó citoszkeleton és a legnagyobb struktúrái között, mint pl. riboszómák amelyek fehérjéket termelnek a sejtekben.

A Google Maps analógiájára a tudósok képesek voltak egész városokat és egyes házakat látni, de nem rendelkeztek eszközökkel, hogy lássák, hogyan álltak össze a házak és alkotnak városrészeket. Ezen szomszédsági szintű részletek látása elengedhetetlen ahhoz, hogy megértsük, hogyan működnek együtt az egyes komponensek egy sejt környezetében.

Az új eszközök folyamatosan áthidalják ezt a szakadékot. És egy adott technika folyamatos fejlesztése, krio-elektrontomográfia vagy krio-ET, képes elmélyíteni azt, ahogyan a kutatók tanulmányozzák és megértik, hogyan működnek a sejtek az egészségben és a betegségekben.

Ahogy az előbbi a főszerkesztő Tudomány magazin és mint a kutató aki évtizedek óta tanulmányozta a nehezen vizualizálható nagy fehérjeszerkezeteket, elképesztő előrelépésnek lehettem tanúja a biológiai szerkezeteket részletesen meghatározni képes eszközök fejlesztésében. Ahogyan a bonyolult rendszerek működésének megértése is könnyebbé válik, ha tudjuk, hogyan néznek ki, az élőlények működésének megértéséhez kulcsfontosságú annak megértése, hogy a biológiai struktúrák hogyan illeszkednek egymáshoz egy sejtben.

A mikroszkópia rövid története

A 17. században fénymikroszkópia először tárta fel a sejtek létezését. A 20. században az elektronmikroszkópia még nagyobb részletet kínált, felfedve a kidolgozni a sejten belüli struktúrákat, beleértve az olyan organellumokat, mint az endoplazmatikus retikulum, a membránok komplex hálózata, amelyek kulcsszerepet játszanak a fehérjeszintézisben és -szállításban.

Az 1940-es és 1960-as évektől a biokémikusok azon dolgoztak, hogy a sejteket molekuláris komponenseikre különítsék el, és megtanulják, hogyan határozzák meg a fehérjék és más makromolekulák 3D-s szerkezetét atomi vagy ahhoz közeli felbontásban. Ezt először röntgenkrisztallográfiával végezték el, hogy megjelenítsék a szerkezetét mioglobin, egy fehérje, amely oxigénnel látja el az izmokat.

Az elmúlt évtizedben a technikák alapján magmágneses rezonancia, amely az atomok mágneses térben való kölcsönhatása alapján állít elő képeket, és krioelektron mikroszkópia gyorsan növelték a tudósok által elképzelhető struktúrák számát és összetettségét.

Mi az a Cryo-EM és Cryo-ET?

Krioelektronmikroszkópia vagy krio-EM, egy kamera segítségével érzékeli, hogyan térül el az elektronnyaláb, amikor az elektronok áthaladnak a mintán, hogy molekuláris szintű struktúrákat jelenítsen meg. A mintákat gyorsan lefagyasztják, hogy megvédjék őket a sugárzástól. A vizsgált szerkezet részletes modelljei úgy készülnek, hogy az egyes molekulákról több képet készítenek, és átlagolják őket egy 3D-s szerkezetté.

Cryo-ET hasonló komponenseket oszt meg a cryo-EM-el, de eltérő módszereket használ. Mivel a legtöbb sejt túl vastag ahhoz, hogy tiszta képet lehessen róla készíteni, a sejtben egy érdekes területet először ionsugár segítségével vékonyítanak. A mintát ezután megdöntik, hogy több képet készítsenek róla különböző szögekből, hasonlóan egy testrész CT-vizsgálatához (bár ebben az esetben maga a képalkotó rendszer van megdöntve, nem pedig a páciens). Ezeket a képeket egy számítógép kombinálja, hogy 3D-s képet készítsen a sejt egy részéről.

Ennek a képnek a felbontása elég nagy ahhoz, hogy a kutatók (vagy számítógépes programok) azonosítani tudják a különböző struktúrák egyes összetevőit egy sejtben. A kutatók ezt a megközelítést például arra használták, hogy megmutassák, hogyan mozognak és bomlanak le a fehérjék az emberi test belsejében alga sejt.

Sok olyan lépés, amelyet a kutatóknak egykor manuálisan kellett megtenniük a sejtek szerkezetének meghatározásához, automatizálódik, lehetővé téve a tudósok számára, hogy sokkal nagyobb sebességgel azonosítsák az új struktúrákat. Például a krio-EM kombinálása mesterséges intelligencia programokkal, mint pl AlphaFold megkönnyítheti a képértelmezést azáltal, hogy előrejelzi azokat a fehérjestruktúrákat, amelyeket még nem jellemeztek.

A sejtek szerkezetének és működésének megértése

A képalkotó módszerek és munkafolyamatok javulásával a kutatók különböző stratégiákkal képesek lesznek megbirkózni a sejtbiológia néhány kulcsfontosságú kérdésével.

Az első lépés annak eldöntése, hogy mely sejteket és azokon belüli régiókat vizsgáljuk meg. Egy másik vizualizációs technika az ún korrelált fény- és elektronmikroszkópia, vagy CLEM, fluoreszcens címkéket használ, hogy segítsen megtalálni azokat a régiókat, ahol érdekes folyamatok mennek végbe az élő sejtekben.

Összehasonlítva a genetikai különbség a sejtek között további betekintést nyújthat. A tudósok megvizsgálhatják azokat a sejteket, amelyek nem képesek bizonyos funkciókat ellátni, és láthatják, hogy ez hogyan tükröződik szerkezetükben. Ez a megközelítés abban is segíthet a kutatóknak, hogy tanulmányozzák, hogyan lépnek kapcsolatba a sejtek egymással.

A Cryo-ET valószínűleg egy ideig speciális eszköz marad. A további technológiai fejlesztések és a hozzáférhetőség növelése azonban lehetővé teszi a tudományos közösség számára, hogy a sejtszerkezet és a működés közötti kapcsolatot korábban elérhetetlen részletességgel vizsgálja. Arra számítok, hogy új elméleteket fogunk látni arról, hogy miként értjük meg a sejteket, a molekulák rendezetlen zsákjaitól a bonyolultan szervezett és dinamikus rendszerek felé haladva.

Ezt a cikket újra kiadják A beszélgetés Creative Commons licenc alatt. Olvassa el a eredeti cikk.

Kép: Nanográfia, CC BY-SA

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://singularityhub.com/2023/01/09/visualizing-the-inside-of-cells-at-previously-impossible-resolutions-provides-vivid-insights-into-how-they-work/