הצטברות חלבונים מקופלים במוח היא מרכזית בהתקדמות של מחלות ניווניות כמו של הנטינגטון, אלצהיימר ופארקינסון. אך לעין האנושית, חלבונים המיועדים ליצור אגרגטים מזיקים אינם נראים שונים מחלבונים רגילים. היווצרותם של אגרגטים כאלה נוטה לקרות באופן אקראי ומהיר יחסית – בסדר גודל של דקות. היכולת לזהות ולאפיין אגרגטי חלבון חיונית להבנת ולחימה במחלות עצביות.
כעת, בעזרת למידה עמוקה, חוקרי EPFL פיתחו מערכת הדמיה 'נהיגה עצמית' הממנפת שיטות מיקרוסקופיה מרובות כדי לעקוב ולנתח את צבירת החלבון בזמן אמת-ואף לצפות אותה לפני תחילתו. בנוסף למקסום יעילות ההדמיה, הגישה ממזערת את השימוש בתוויות פלואורסצנט, שיכולות לשנות את התכונות הביופיזיות של דגימות תאים ולהעביר ניתוח מדויק.
זו הפעם הראשונה שהצלחנו לחזות במדויק את היווצרותם של אגרגטים חלבוניים אלה. מכיוון שתכונותיהם הביומכניות קשורות למחלות והפרעה בתפקוד הסלולרי, הבנת האופן בו תכונות אלה מתפתחות לאורך כל תהליך הצבירה תביא להבנה מהותית חיונית לפיתוח פתרונות. "
ח'אלד איברהים, בוגר ה- PHD האחרון של ה- EPFL
איברהים פרסמה את היצירה הזו ב תקשורת טבע עם אלכסנדרה רדנוביץ ', ראש המעבדה לביולוגיה ננומטרית בבית הספר להנדסה, והילאל לשואל במדעי החיים, בשיתוף עם קרלו בווילקווה ורוברט במעבדה הביולוגית המולקולרית האירופית בהיידלברג, גרמניה. הפרויקט הוא תוצאה של שיתוף פעולה ארוך שנים בין מעבדות לשואל ורדנוביץ 'המאחדות מומחיות משלימה בהתנוונות עצבית וטכנולוגיות הדמיה של תאים חיים מתקדמים. "פרויקט זה נולד מתוך מוטיבציה לבנות שיטות שחושפות תובנות ביו -פיזיות חדשות, ומרגש לראות כיצד החזון הזה נישא כעת פרי", אומר רדנוביץ '.
עדים להולדת מצטבר חלבון
במאמץ השיתופי הראשון שלהם, בהובלת איברהים, הצוות פיתח אלגוריתם למידה עמוקה שהצליח לאתר אגרגטים חלבונים בוגרים כאשר הוצגו עם תמונות ללא תווית של תאים חיים. המחקר החדש בונה על עבודה זו עם גרסת סיווג תמונות של האלגוריתם המנתחת תמונות כאלה בזמן אמת: כאשר אלגוריתם זה מגלה מצטבר חלבון בוגר, הוא מפעיל מיקרוסקופ ברילואין, המנתח אור מפוזר כדי לאפיין את המאפיינים הביומכניים של האגרגטים כמו האלסטיות.
בדרך כלל, מהירות ההדמיה האיטית של מיקרוסקופ ברילואין תהפוך אותה לבחירה לא טובה לחקר אגרגטים חלבונים המתפתחים במהירות. אך בזכות הגישה המונעת על ידי צוות ה- EPFL, מיקרוסקופ ה- Brillouin מופעל רק כאשר מתגלה מצטבר חלבון, מה שמאיץ את כל התהליך תוך פתיחת דרכים חדשות במיקרוסקופיה חכמה.
"זה הפרסום הראשון שמראה את הפוטנציאל המרשים של מערכות לנהיגה עצמית לשלב שיטות מיקרוסקופיה נטולות תווית, אשר אמורות לאפשר ליותר ביולוגים לאמץ טכניקות מיקרוסקופיה חכמות המתפתחות במהירות", אומר איברהים.
מכיוון שאלגוריתם סיווג התמונות מכוון רק לצבירי חלבון בוגרים, החוקרים עדיין היו צריכים להמשיך הלאה אם הם רוצים לתפוס היווצרות מצטברת במעשה. לשם כך, הם פיתחו אלגוריתם למידה עמוקה שנייה והכשירו אותו בתמונות שכותרתו פלואורסצנטיות של חלבונים בתאים חיים. אלגוריתם גילוי 'אגרגציה' זה יכול להבדיל בין תמונות כמעט זהות כדי לזהות נכון מתי תתרחש צבירה עם דיוק של 91%. לאחר הבחנת ההופעה הזו, מערכת הנהיגה העצמית שוב מפגינה את הדמיה של ברילואין כדי לספק חלון שלא נראה לפני כן לצבירת חלבון. לראשונה ניתן לתפוס את הביומכניקה של תהליך זה באופן דינמי ככל שהוא מתרחש.
לשואל מדגיש כי בנוסף לקידום מיקרוסקופיה חכמה, לעבודה זו יש השלכות חשובות על גילוי תרופות ורפואה מדויקת. "גישות הדמיה נטולת תווית יוצרות דרכים חדשות לחלוטין ללמוד ולמקד לאגרגטים חלבונים קטנים הנקראים אוליגומרים רעילים, שנחשבים למלא תפקידים סיבתיים מרכזיים בהתנוונות עצבית", הוא אומר. "אנו נרגשים לבנות על הישגים אלה ולסלול את הדרך לפלטפורמות לפיתוח תרופות אשר יאיצו טיפולים יעילים יותר למחלות ניווניות."
