A difusão é o processo que permite que a cor se espalhe pelo chá, mas há muito mais do que isso:é também um dos princípios mais fundamentais subjacentes ao funcionamento interno das células vivas. A capacidade das moléculas de se moverem dentro ou entre as células determina onde - e se - elas podem realizar sua função. Consequentemente, a motilidade das moléculas pode revelar muito sobre suas tarefas no organismo vivo. Os cientistas estão, portanto, usando os chamados ensaios "FRAP" (FRAP:Fluorescence Recovery After Photobleaching) para investigar a cinética de difusão, um método estabelecido há mais de 40 anos. A equipe interdisciplinar em torno de Patrick Müller no Laboratório Friedrich Miescher da Sociedade Max Planck em Tübingen, Alemanha, teve uma nova abordagem sobre este tipo de experimento. No jornal Nature Communications eles chamam a atenção para as limitações das ferramentas de análise pré-existentes para os ensaios FRAP - e oferecem uma alternativa flexível e precisa:seu software de acesso aberto "PyFRAP".
Em ensaios FRAP, o tempo que as moléculas fluorescentes precisam para repor uma área branqueada é medido, basicamente avaliando a rapidez com que uma área de amostra escura torna-se brilhante novamente. Contudo, a avaliação das imagens resultantes do microscópio é tudo menos trivial:o movimento molecular depende, entre outras coisas, na forma do ambiente. Se uma estrutura complexa for aproximada com geometrias simplificadas demais para facilitar a análise, os coeficientes de difusão estimados podem estar distantes dos valores reais. O PyFRAP opera sem tais suposições simplistas e, em vez disso, é mais realista, estruturas tridimensionais em consideração. O programa então simula numericamente o experimento e usa algoritmos clássicos para ajustar as simulações aos dados medidos.
Dr. Alexander Bläßle, autor principal da publicação, e seus colegas identificaram uma variedade de problemas potenciais com os métodos de análise FRAP atuais e os abordaram durante o desenvolvimento do PyFRAP. Essa meticulosidade valeu a pena:em comparação com programas alternativos, PyFRAP oferece resultados particularmente confiáveis, especialmente sob condições complicadas. E suas condições iniciais flexíveis também permitem a avaliação de dados iFRAP (iFRAP:FRAP inverso), uma alternativa relativamente nova para FRAP que é menos prejudicial para amostras delicadas.
Com a disponibilidade de um método de análise mais preciso, agora podem surgir novas aplicações para os ensaios FRAP ou iFRAP. Os autores apontam que seu software pode ajudar a explorar as interações entre moléculas em organismos vivos:por exemplo, poderia ajudar a determinar se as moléculas são desaceleradas ao interagir com parceiros de ligação (talvez até agora desconhecidos).
O PyFRAP tem potencial para se estabelecer como um novo programa de análise padrão em pesquisa básica. Em todo o caso, já fornece um exemplo impressionante dos benefícios de desafiar constantemente as estratégias estabelecidas e não ficar satisfeito com o simples, soluções ainda menos precisas.
