Исследователи из Университета Миннесоты разработали новый метод визуальной диагностики, который можно использовать для раннего выявления нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона и схожих заболеваний, поражающих животных, включая хроническую изнуряющую болезнь у оленей.
Исследование называется «Визуальное обнаружение неправильно свернутого альфа-синуклеина и прионов с помощью анализа конверсии, вызванной сотрясением капилляров (Cap-QuIC)» и опубликовано в журнале npj Biosensing .
Названный Cap-QuIC (Capillary-enhanced Quaking-Induced Conversion), исследователи теперь смогут различать инфицированные образцы невооруженным глазом, что делает тестирование более доступным и экономически эффективным. Этот новый метод основывается на предыдущей новаторской диагностической технике исследователей , которая позволяла быстрее и точнее обнаруживать заболевания.
«Простота и эффективность Cap-QuIC могут снизить барьеры для рутинного скрининга нейродегенеративных заболеваний , что в конечном итоге приведет к более раннему вмешательству и лучшим результатам для пациентов», — сказал профессор Университета Миннесоты Хе Юн Пак, старший соавтор статьи и профессор электротехники и вычислительной техники в Колледже науки и техники.
Болезнь Паркинсона характеризуется накоплением неправильно сложенных белков альфа-синуклеина — белков, обнаруженных в нервных клетках мозга. Болезнь поражает миллионы людей по всему миру и создает значительные трудности в ранней диагностике и лечении.
Большинство диагнозов сегодня ставятся на основе наблюдения за внешними симптомами человека в клинических условиях на поздних стадиях заболевания. Позднее обнаружение может ограничить потенциальные терапевтические возможности. Текущая ранняя диагностика опирается на хрупкое и дорогостоящее оборудование для тестирования, что ограничивает доступ в некоторых областях, особенно в развивающихся странах.
Дифференциальное действие, впервые обнаруженное Питером Кристенсоном, научным сотрудником в области электротехники и вычислительной техники и первым автором этой статьи, зависит от поверхностных характеристик белка, которые значительно различаются в здоровом и болезненном состояниях.
«Я помню, как я был в лаборатории и использовал дорогой флуоресцентный ридер, чтобы определить, были ли мои образцы положительными или отрицательными. По мере продолжения эксперимента я мог предсказать статус каждого образца, прежде чем поместить его в ридер», — сказал Кристенсон.
«И тут меня осенило: «Зачем мне вообще использовать это дорогостоящее оборудование, если я могу определить статус образцов на глаз?» Это был прорывной момент, который привел нас к разработке нашего нового анализа на обнаружение неправильно свернутого белка».
Визуальный метод Cap-QuIC использует простое действие для обнаружения неправильно сложенных белков альфа-синуклеина. Команда продемонстрировала, что они могут использовать стеклянные капилляры — небольшие пробирки, предназначенные для хранения биологических материалов — для различения нормальных и связанных с заболеванием белков, наблюдая различия в движении жидкости внутри пробирок.
«Этот метод применим не только к болезни Паркинсона, но и может ускорить диагностику других подобных заболеваний, включая хроническую изнуряющую болезнь у оленей», — сказал Питер Ларсен, доцент кафедры ветеринарии и биомедицинских наук в Колледже ветеринарной медицины.
Исследователи протестировали методику на тканях диких белохвостых оленей, инфицированных хронической изнуряющей болезнью, и показали, что Cap-QuIC может классифицировать образцы с высокой чувствительностью и специфичностью.
«Наша процедура Cap-QuIC представляет собой значительный шаг вперед в диагностике нейродегенеративных заболеваний в месте оказания медицинской помощи», — сказал профессор Сан-Хюн О, профессор Макнайта и заведующий кафедрой Бордо на кафедре электротехники и вычислительной техники Колледжа науки и техники и старший соавтор статьи. «Упростив процесс обнаружения, мы можем потенциально диагностировать болезнь Паркинсона раньше, что имеет решающее значение для эффективного управления и лечения».
Ларсен и О возглавляют Центр исследований и пропаганды прионов Миннесотского университета (MNPRO), который объединяет преподавателей и внешних членов команды из различных дисциплин для изучения заболеваний, связанных с неправильным сворачиванием белков, таких как болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, хроническая изнуряющая болезнь и боковой амиотрофический склероз.
Помимо Пака, Кристенсона, Ларсена и О, в команду, участвовавшую в работе над этой статьей, входили исследователи из Университета Миннесоты Хёнджонг Чон, Хьерим Ан, Манчи Ли, Рэйчел Шумейкер и Гейдж Роуден.
Это потрясающая новость! Раннее выявление нейродегенеративных заболеваний может спасти множество жизней. Спасибо за информативную статью!
Удивительно, как технологии развиваются! У меня в семье был случай болезни Паркинсона, и мне интересно, как скоро такой метод может быть внедрен в практику?
Я работаю в области медицины и считаю, что такая визуальная технология может существенно изменить подход к диагностике. Знаете ли вы, когда ожидаются первые клинические испытания?
Благодарю за информацию! Очень важно находить новые способы диагностики. Я надеюсь, что это поможет не только людям, но и животным.
Здорово слышать о таких достижениях! У меня родственник с нейродегенеративным заболеванием, и я верю, что такие технологии могут сделать диагностику более доступной.
Эта технология звучит многообещающе! Есть ли данные о том, насколько точно она работает на данном этапе исследований?
Я полностью согласна, что раннее выявление является ключевым. Спасибо вам за полезные обновления! Буду следить за дальнейшими новостями.
Просто поражаюсь, насколько важна наука! Интересно, как это повлияет на качество жизни пациентов в будущем.
Спасибо за статью! Это вдохновляет. Я работала с пожилыми людьми, и многие из них страдают от различных форм деменции. Надеюсь, что такая диагностика станет стандартом.
Прекрасно, что ученые продолжают искать новые решения. Есть ли информация о том, как именно работает этот метод визуализации?
Очень интересная статья! Я думаю, что подобные технологии могут не только помочь в диагностике, но и сделать лечение более эффективным.
Отличная работа исследователей! Я считаю, что такие технологии важны для будущего медицины. Надеюсь, что они будут доступны для всех.