Graças ao novo método, esta imagem de uma biomolécula revela sua intrincada estrutura interna em laranja, vermelho e amarelo. Até agora, os cientistas só seriam capazes de ver o contorno azul. Crédito: Métodos da Natureza
Nova pesquisa publicada em Métodos da Natureza vai melhorar drasticamente a forma como os cientistas "vêem dentro" as estruturas moleculares em solução, permitindo maneiras muito mais precisas de dados de imagem em vários campos, da astronomia à descoberta de drogas.
O novo método permitirá a visualização de muito mais moléculas biológicas, fornecendo informações críticas sobre o que está dentro das moléculas para cientistas que atualmente só podem acessar sua forma externa ou envelope. Essas informações podem ser um grande impulso para estudos de vírus, por exemplo.
"Com as técnicas existentes, você só pode ver o contorno do vírus, "disse o autor Thomas D. Grant, PhD, professor assistente de pesquisa do Departamento de Biologia Estrutural da Escola de Medicina e Ciências Biomédicas Jacobs da Universidade de Buffalo e do Departamento de Materiais, Design e Inovação na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da UB e no Hauptman-Woodward Medical Research Institute. “Este novo método nos permite ver dentro da molécula do vírus para entender como a informação genética está organizada, potencialmente dando uma nova visão sobre como o vírus injeta essa informação genética em seu hospedeiro. "
Grant é o único autor do artigo, uma raridade entre os artigos publicados nesta revista. Ele é um cientista da BioXFEL (Biologia com Lasers de Elétrons Livres de Raios-X), um Centro de Ciência e Tecnologia da National Science Foundation, composto por oito universidades de pesquisa dos EUA, com sede na UB. Sua missão é abordar questões fundamentais da biologia em nível molecular usando técnicas de ponta, incluindo ciência de laser de raio-X.
Resolvendo o problema da fase
O método de Grant resolveu o problema de fase para uma técnica particular de determinação molecular chamada espalhamento de solução. O problema da fase é onde as informações críticas sobre a fase de uma molécula são perdidas durante o processo experimental de fazer uma medição física.
Ele explicou que a maioria das estruturas moleculares hoje são resolvidas usando cristalografia de raios-X, onde as estruturas espalham raios-X intensos em padrões que consistem em centenas de milhares de peças únicas de informação, que são usados para revelar a estrutura em alta resolução.
"O problema é que mais de 75 por cento das estruturas moleculares não formam prontamente os cristais ordenados que difratam bem, "explicou Grant." Isso significa que muitas moléculas são difíceis de visualizar em três dimensões. "
Além disso, ele disse, moléculas biológicas podem exibir movimentos dinâmicos que têm um impacto sobre como funcionam, mas esses movimentos estão ausentes quando as estruturas se cristalizam, resultando na perda de informações biológicas importantes.
Uma maneira de contornar esse obstáculo é usar uma técnica chamada espalhamento de solução, na qual os raios X se espalham de moléculas flutuando em solução, em vez de dispostas em um cristal.
"O espalhamento da solução permite que as moléculas se movam dinamicamente em seus estados naturais, permitindo a visualização de dinâmica conformacional em grande escala importante para a função biológica, "disse Grant." No entanto, à medida que as moléculas caem em solução, eles espalham os raios-X em muitas orientações diferentes, perdendo a maior parte das informações, normalmente produzindo apenas 10 a 20 dados exclusivos. "Até agora, essas poucas informações apenas produziram contornos de baixa resolução da forma da partícula.
Grant desenvolveu um novo algoritmo que permite reconstruir a densidade tridimensional de elétrons de uma molécula, semelhante a uma reconstrução 3-D do cérebro produzida por uma tomografia computadorizada. Contudo, seu algoritmo faz isso usando apenas os dados unidimensionais de experimentos de espalhamento de solução.
Como ver características faciais em vez de apenas uma silhueta
"Pela primeira vez, isso nos permite 'ver dentro' dessas moléculas flutuando em solução para entender as variações de densidade interna, em vez de apenas ver as bordas externas ou 'envelope' da forma da partícula, "Grant disse." Como ser capaz de ver todas as características faciais de uma pessoa em vez de apenas a silhueta de seu rosto, esta informação adicional permitirá aos pesquisadores compreender melhor as estruturas moleculares em solução. "
Ele desenvolveu o novo método expandindo sobre uma técnica matemática bem conhecida chamada "recuperação de fase iterativa". Esta é uma técnica computacional que fornece uma maneira de resolver o problema da fase.
Grant explicou:"O problema de fase é semelhante a ter uma câmera que registra com precisão todas as intensidades de cada pixel, mas embaralha onde esses pixels estão, com base em uma equação matemática complexa. Então, você fica com uma imagem inútil de pixels embaralhados. "
Cientistas, ele disse, normalmente trabalharam para decodificar essa equação matemática mudando um pouco a imagem para garantir que ela tenha a aparência esperada. Por exemplo, em uma foto de paisagem, os pixels azuis que representam o céu devem estar naturalmente no topo.
Resolver o problema da fase é como decodificar essa equação, Grant continuou, e ser capaz de colocar todos os pixels onde deveriam estar, reconstruindo a imagem original.
"Contudo, este processo muda algumas das intensidades, então você os corrige com base na imagem original embaralhada que você tem, "disse ele." Este método percorre este processo iterativamente, melhorando gradualmente as fases a cada ciclo, em última análise, recuperando as fases finais, resolvendo o problema da fase e reconstruindo a imagem desejada. "
Método de Grant, chamado de "recuperação de fator de estrutura iterativa, "permite que os cientistas reconstruam não apenas as fases tridimensionais, mas também as intensidades tridimensionais que são perdidas em experimentos de espalhamento de solução conforme as moléculas caem aleatoriamente em solução.
"Esta é a primeira demonstração da capacidade de reconstruir objetos tridimensionais a partir de dados experimentais unidimensionais e provavelmente terá um grande impacto em campos de imagem relacionados, " ele disse.