Los científicos han reducido el tiempo de secuenciación de moléculas clave de años a minutos.

Un equipo del Instituto Politécnico Rensselaer ha demostrado que el software informático

el entrenamiento y el reconocimiento de imágenes son adecuadospara una identificación rápida y precisa de las cadenas de azúcar, en particular los cuatro heparán sulfatos sintéticos. Las señales eléctricas se generan cuando pasan a través de un pequeño agujero en la oblea de cristal. Los resultados son publicados por la revista Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias.

Glicosaminoglicanos: un repertorio complejosecuencias, como una obra de Shakespeare: un conjunto complejo de letras. Se necesita un experto para escribirlos, del mismo modo que se necesita un experto para leerlos. Entrenamos la máquina para leer rápidamente el equivalente a palabras de cuatro letras como ababab o bbcbcbc. Son secuencias simples que no tienen significado. Sin embargo, demostraron que se puede enseñar a leer a una máquina. Si ampliamos y desarrollamos esta tecnología, tiene el potencial de secuenciar glicanos o incluso proteínas en tiempo real sin llevar años.

Robert Linhardt, investigador principal y profesor. en química y biología química en el Instituto Politécnico Rensselaer         

Dispositivos de secuenciación comercialesLos nanoporos se utilizan para la secuenciación del ADN. Está formado por cuatro unidades de ácido nucleico conocidas como letras A, C, G y T, unidas entre sí en una variedad infinita de configuraciones. El dispositivo utiliza una corriente iónica a través de un orificio en la membrana de solo unas mil millonésimas de metro de ancho. Las hebras de ADN se colocan en un lado del orificio y se atraviesan con corriente. Cada ácido nucleico bloquea el agujero hasta cierto punto a medida que pasa, interrumpiendo la corriente y dando una señal específica asociada con ese ácido nucleico. Los dispositivos que se utilizan ahora en la investigación de campo son solo uno de varios métodos de secuenciación de ADN relativamente rápidos y automatizados.

Los glucosaminoglicanos (GAG) sonuna clase estructuralmente compleja de glicanos. Estos son azúcares esenciales que se encuentran en los organismos vivos. Tienen múltiples funciones en el crecimiento y la señalización celular, la anticoagulación y la cicatrización de heridas. Hoy en día, los glucosaminoglicanos se extraen de animales sacrificados y se utilizan como medicamentos y nutracéuticos.

Al igual que el ADN, se pueden dividir ensus unidades de azúcar disacáridos constituyentes. Pero mientras que el ADN consta de sólo cuatro letras en una cadena lineal, los glicanos tienen docenas de unidades básicas. Algunos de ellos tienen unidos grupos sulfato, ácido y amida. Por ejemplo, incluso una molécula de sulfato de heparán natural relativamente pequeña de seis unidades de azúcar puede tener 32.768 secuencias posibles. La secuenciación de glucanos sigue siendo engorrosa y depende de un minucioso trabajo de laboratorio y análisis complejos utilizando técnicas como la cromatografía líquida y la espectrometría de masas en tándem y la espectroscopia de resonancia magnética nuclear.

El software de imágenes y nanoporos puede secuenciar glicosaminoglicanos sulfatados en tiempo real. Crédito: Instituto Politécnico Rensselaer.

Los científicos han desarrollado una versión sintética de la heparina anticoagulante común. Está secuenciando el GAG para comprender las formas naturales y desarrollar variantes sintéticas.

El equipo de científicos se saltó todos los heparán sulfatoa través de los nanoporos y construyó un gráfico que muestra el voltaje de salida del dispositivo en función del tiempo. Cada una de las cuatro variantes pasó por el dispositivo más de 2.000 veces, lo que aumentó la probabilidad estadística de una lectura precisa, teniendo en cuenta el diseño elemental del nanoporo experimental.

El dispositivo secuenció el heparán sulfato más simple en tiempo real y creó un patrón que los científicos pueden reconocer fácilmente para cada una de las cuatro muestras a la vez. Inmediatamente queda claro que son diferentes.

Para proporcionar un análisis objetivo, el equiposubió los resultados a un software gratuito de reconocimiento de imágenes y aprendizaje automático. Utilizaron la red neuronal profunda de Google para entrenar software para distinguir cuatro patrones diferentes e identificar cada variante de heparán sulfato. El modelo más exitoso dio un análisis con una precisión de casi el 97%.

Contenido de la información de secuencia de GAGpuede exceder significativamente la misma cantidad de ADN o ARN. Esto significa que la capacidad de leerlos abre rápidamente una nueva ventana para comprender la compleja bioquímica de la vida. La investigación de prueba de concepto vincula técnicas innovadoras de detección a nanoescala con herramientas de aprendizaje automático de última generación.

Disminuir la velocidad a la que los glicosaminoglicanospasar a través de los nanoporos, aumentará la precisión y el dispositivo se puede entrenar en secuencias más complejas. Sin embargo, los científicos ya han reducido el tiempo necesario para secuenciar moléculas GAG clave de unos pocos años a minutos.

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