Cientistas da EPFL revelaram um método que utiliza nanoporos biológicos e aprendizagem profunda para detectar modificações em proteínas, oferecendo novos caminhos no diagnóstico de doenças.



As proteínas, o carro-chefe da célula, sofrem várias modificações após sua síntese. Como podem afetar profundamente o modo como uma proteína opera na célula, essas “modificações pós-traducionais”, ou PTMs, são fundamentais em vários processos biológicos.

Os PTMs também servem como biomarcadores para diversas doenças, o que significa que é crucial que possamos detectá-los e analisá-los com precisão para evitar diagnósticos errados. Mas os métodos tradicionais, no entanto, são limitados em sensibilidade e especificidade, especialmente quando se trata de baixas concentrações de proteínas e padrões complexos de PTM.

Agora, os cientistas da EPFL desenvolveram um novo método que combina a sensibilidade dos nanoporos biológicos com a precisão do aprendizado profundo. A abordagem inovadora pode transformar a forma como detectamos e analisamos PTMs.

O estudo foi liderado pelos grupos de bioengenharia de Matteo Dal Peraro, Chan Cao e Hilal Lashuel da Escola de Ciências da Vida da EPFL e está publicado na ACS Nano .

O novo método centra-se na utilização de um nanoporo biológico, especificamente a toxina formadora de poros aerolisina, para detectar e distinguir péptidos, os blocos de construção das proteínas, com diferentes PTMs. O grupo de Dal Peraro já trabalhou com nanoporos à base de aerolisina para fazer sensores de alta resolução de moléculas complexas e até ler dados codificados em macromoléculas sintéticas. Esta tecnologia de nanoporos é suficientemente sensível para detectar estes péptidos em concentrações picomolares, uma melhoria significativa em relação às técnicas existentes.

Mas como funciona o método? À medida que os peptídeos passam através do nanoporo, eles causam mudanças características no fluxo de íons através do nanoporo – a chamada “corrente iônica”. Cada tipo de PTM altera a estrutura do peptídeo de uma forma única, levando a assinaturas distintas de correntes; registrando essas alterações na corrente, o método pode identificar e diferenciar entre vários PTMs nos peptídeos.

O que faz com que esta abordagem se destaque ainda mais é que ela utiliza algoritmos de aprendizagem profunda para analisar os dados complexos e classificar com precisão os peptídeos com base em seus padrões PTM. O modelo pode identificar com segurança as assinaturas atuais características dos peptídeos e suas variantes PTM, fornecendo uma maneira rápida, automática e altamente precisa de classificá-los.

Para testar a abordagem, os pesquisadores recorreram à experiência de Lashuel, cujo laboratório foi pioneiro no desenvolvimento de abordagens de biologia sintética e química para investigar o papel das doenças neurodegenerativas dos PTMs. “Demonstramos que podemos explorar o poder de detecção do nosso nanoporo para detectar e discriminar várias formas PTM de alfa-sinucleína, um dos biomarcadores e alvos mais procurados para o desenvolvimento de terapias para tratar o Parkinson”, diz Chan Cao, líder do estudo. autor.

Os cientistas mostraram com sucesso que o método nanopore poderia detectar e diferenciar proteínas alfa-sinucleína com PTMs únicos ou múltiplos, como fosforilação, nitração e oxidação. “Essa capacidade de identificar múltiplas modificações simultaneamente é uma virada de jogo”, diz Lashuel. "Isso permite um mapeamento mais preciso do código de proteínas PTM nos níveis de molécula única e, portanto, pode ajudar a descobrir novos insights sobre a complexa interação e dinâmica dos PTMs em processos de doenças e seu potencial como biomarcadores de doenças."

Esta combinação de detecção de nanoporos e análise avançada de dados abre novas possibilidades para a compreensão de modificações proteicas em um nível de detalhe anteriormente inatingível. A tecnologia Nanopore pode ser usada não apenas para detecção de PTM, mas também na descoberta e diagnóstico de biomarcadores.

“Demos uma primeira prova de princípio de que esta abordagem pode ser usada para detectar estes biomarcadores numa imitação de uma amostra clínica, fornecendo terreno para o desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico de molécula única para a doença de Parkinson”, diz Dal Peraro. A equipe prevê que o método possa ser desenvolvido em um dispositivo de diagnóstico portátil, oferecendo uma ferramenta rápida, econômica e altamente sensível para uso médico e comercial.

Mais informações: Chan Cao et al, Detecção de molécula única assistida por aprendizagem profunda de modificações pós-traducionais de proteínas com um nanoporo biológico, ACS Nano (2023). DOI:10.1021/acsnano.3c08623
Informações do diário: ACS Nano

Fornecido pela École Polytechnique Federale de Lausanne