Un equipo dirigido por el profesor Seo Dae-ha del Departamento de Física y Química de la DGIST (presidente Lee Kun-woo) desarrolló una nueva tecnología de microscopía en tiempo real y observó con éxito el comportamiento de las “proteínas motoras”.(1), que contiene la clave para desbloquear la estrategia eficiente de transporte de material de las células. Utilizando tecnologías de sonda de nanopartículas, microscopía de alta resolución y algoritmos de transformada de Fourier, el equipo de investigación desarrolló una “microscopía plasmónica de campo oscuro basada en transformada de Fourier” (microscopía FT-pdf) con una precisión posicional y angular comparable a la microscopía electrónica, que logra la nivel más alto. de la microscopía óptica actual.
Las células transportan materiales de manera eficiente a través de vesículas intracelulares llamadas endosomas.(2). Las sustancias son transportadas a su destino mediante proteínas motoras que se mueven a lo largo de una compleja red de microtúbulos. Observar el movimiento y la rotación de los endosomas durante el proceso de transporte proporciona información importante para comprender cómo se regula eficientemente el transporte intracelular, lo que resulta en la función celular y las enfermedades.
Para visualizar este proceso de transporte, el equipo de investigación desarrolló una microscopía FT-pdf que analiza con la transformada de Fourier.(3) Una técnica que utiliza nanopartículas que tiene “dependencia del ángulo polar”.(4). Las imágenes de las señales de dispersión observadas por la luz polarizada en rotación se toman continuamente durante un largo período de tiempo y, cuando se combinan con la tecnología de seguimiento de partículas individuales existente, se puede observar el movimiento y la rotación de las partículas en tiempo real.
Utilizando un microscopio plasmónico de campo oscuro, el equipo de investigación descubrió patrones temporales (características de series temporales de alta resolución) en los movimientos de rotación de los endosomas en las células, que consideraron similares a las estrategias de aprendizaje por refuerzo de los robots de navegación o los motores de búsqueda de Internet. La estrategia en tiempo real del transporte de endosomas se puede analizar y aplicar a modelos de células enfermas para dilucidar y diagnosticar la causa de las enfermedades.
“Como se muestra en este estudio, parece que las células normales que componen el cuerpo humano están equipadas con la tecnología de aprendizaje de datos de robots que los humanos están desarrollando activamente”, dijo el profesor Seo de Física Química de la DGIST. “Esta estrategia a nivel molecular es la clave para el transporte preciso de materiales y es otro tema de investigación. Se espera que nuestros resultados de investigación mejoren la comprensión y el diagnóstico de enfermedades mediante su aplicación a células enfermas en el futuro”, añadió el profesor Seo”. .
Esta investigación fue apoyada por el Programa de Investigación Básica y el Programa del Centro de Investigación de Ingeniería (ERC) del Ministerio de Ciencia y TIC y la Fundación Nacional de Investigación de Corea, el Proyecto de Innovación en Investigación Grand Challenge (D-GRIP) y el Programa HRHR+ de DGIST. Los resultados de la investigación fueron publicados en una revista internacional. Ciencia avanzada.
Notas:
(1) Proteínas motoras: motores moleculares que se mueven a lo largo de los microtúbulos de las células. Estos incluyen la miosina y la cinesina.
(2) Endosoma: Vesículas formadas en el citoplasma de una célula por endocitosis, etc.
(3) Transformada de Fourier: herramienta matemática que descompone una función de tiempo o espacio en sus diversos componentes de frecuencia y permite el análisis de magnitud y fase para cada frecuencia.
(4) Dependencia del ángulo de polarización: se refiere al fenómeno en el que la naturaleza de la interacción del estado polarizado de la luz con la materia cambia con el ángulo de polarización de la luz.
