L’aggregazione delle proteine è alla base di molte malattie neurodegenerative che colpiscono il cervello, tra cui l’Alzheimer e altre forme di demenza. I ricercatori hanno creato un nuovo strumento per rilevare e analizzare questi piccoli cluster proteici. Questa innovazione offre una comprensione più profonda dei componenti fondamentali del corpo e potenzia la possibilità di migliorare i trattamenti per condizioni come il cancro, l’Alzheimer e il Parkinson.
Circa 100.000 danesi di età superiore ai 65 anni, insieme a oltre 55 milioni di persone in tutto il mondo, soffrono di condizioni legate alla demenza, come l’Alzheimer e il Parkinson. Questi disturbi hanno origine quando piccoli componenti cellulari si aggregano e compromettono funzioni corporee cruciali. Le cause di questi fenomeni e il loro trattamento rimangono ancora poco chiari. Fino a poco tempo fa, esplorare queste malattie era estremamente difficile a causa della mancanza di strumenti adeguati.
Ora, i ricercatori del laboratorio Hatzakis del Dipartimento di Chimica dell’Università di Copenhagen hanno inventato un algoritmo di apprendimento automatico che può tracciare l’aggregazione sotto il microscopio in tempo reale. L’algoritmo può mappare e tracciare automaticamente le caratteristiche importanti dei blocchi costitutivi aggregati che causano l’Alzheimer e altri disturbi neurodegenerativi.
“In pochi minuti, il nostro algoritmo risolve una sfida che richiederebbe diverse settimane ai ricercatori. Speriamo che facilitare lo studio delle immagini microscopiche delle proteine aggregate contribuirà alla nostra conoscenza e, a lungo termine, porterà a nuove terapie per i disturbi neurodegenerativi del cervello,” afferma il dottorando Jacob Kæstel-Hansen del Dipartimento di Chimica, che ha guidato il team di ricerca insieme a Nikos Hatzakis.
La ricerca è stata pubblicata sulla prestigiosa rivista scientifica Nature Communications.
L’algoritmo di apprendimento automatico dei ricercatori può individuare aggregati proteici fino a un miliardesimo di metro nelle immagini microscopiche. Allo stesso tempo, l’algoritmo può contare e raggruppare gli aggregati secondo le loro forme e dimensioni, monitorando anche il loro sviluppo nel tempo. L’aspetto degli aggregati può avere un impatto significativo sulla loro funzione e sul modo in cui si comportano nel corpo, sia in positivo che in negativo.
“In futuro, l’algoritmo renderà molto più semplice scoprire perché si formano gli aggregati, così da poter sviluppare nuovi farmaci e terapie per combattere questi disturbi,” afferma Steen Bender del Dipartimento di Chimica, primo autore dell’articolo.
Gli strumenti sono liberamente disponibili a tutti. I ricercatori del Dipartimento di Chimica stanno ora utilizzando lo strumento per condurre esperimenti con molecole di insulina. Quando le molecole di insulina si aggregano, la loro capacità di regolare il nostro livello di glucosio nel sangue si indebolisce.
“Vediamo anche questo indesiderato aggregarsi nelle molecole di insulina. Il nostro nuovo strumento ci permette di vedere come questi aggregati sono influenzati dai composti che aggiungiamo. In questo modo, il modello può aiutarci a lavorare verso la comprensione di come fermarli o trasformarli in aggregati meno pericolosi o più stabili,” spiega Jacob Kæstel-Hansen.
I ricercatori vedono un grande potenziale nell’uso dello strumento per sviluppare nuovi farmaci una volta che i blocchi microscopici sono stati chiaramente identificati. Sperano che il loro lavoro avvii la raccolta di conoscenze più complete sulle forme e le funzioni delle proteine e delle molecole.
“Man mano che altri ricercatori in tutto il mondo iniziano a utilizzare lo strumento, aiuterà a creare una vasta biblioteca di strutture di molecole e proteine legate a varie malattie e alla biologia in generale. Ciò ci permetterà di comprendere meglio le malattie e tentare di fermarle,” conclude Nikos Hatzakis del Dipartimento di Chimica.
L’algoritmo è disponibile gratuitamente su internet come open source e può essere utilizzato da ricercatori scientifici e chiunque altro lavori per comprendere l’aggregazione di proteine e altre molecole.