Les techniques d’imagerie nouvellement développées ont conduit à des découvertes surprenantes dans le monde de la microbiologie. Une équipe de recherche dirigée par Ralph Youngmann de l’Institut Max Planck (MPI) de biochimie et de l’Université Ludwig Maximilian (LMU) a participé, aux côtés d’Eugenio F. Fornasero et Felipe Opazo, qui ont servi de chefs de groupe de travail au centre médical universitaire. Göttingen (UMG) et le Centre Helmholtz de Munich. Une méthode d’imagerie spatiale à haut débit appelée SUM-PAINT leur a permis de développer un atlas neuronal avec une résolution monomoléculaire. Ils ont découvert un type de synapse jusqu’alors inconnu. Les chercheurs ont présenté leurs résultats dans une étude menée par Edward Untrauer dans le laboratoire de Youngman. Il est apparu dans le numéro n° 187/7 magazine spécial « Cell » (article en libre accèsPDF disponible). Le processus SUM-PAINT décrit ici comprend un flux de travail de génération et d’analyse de données qui peut être utilisé par les chercheurs du monde entier. Comme indiqué dans l’étude, ce microscope peut être utilisé relativement facilement avec un microscope standard et ne nécessite aucun équipement spécial.
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Jungmann estime que SUM-PAINT ne constitue pas seulement une étape importante dans la découverte de la complexité de la biologie cellulaire au niveau moléculaire. Cette méthode a également de quoi permettre des percées dans la découverte de nouvelles approches thérapeutiques pour les maladies neurodégénératives. Cela offre l’opportunité d’étudier des détails auparavant cachés des troubles neurologiques et peut ainsi contribuer à une compréhension plus approfondie des mécanismes à l’origine de maladies telles que la maladie de Parkinson ou la démence d’Alzheimer.
Les synapses en tant que structures protéiques complexes
Pour la première fois, SUM-PAINT permet d’afficher et de cartographier simultanément un grand nombre de protéines avec une résolution moléculaire et une vitesse fulgurante. Comme l’explique Untrauer, il faut examiner simultanément l’emplacement, l’identité et les interactions des biomolécules individuelles pour comprendre la complexité des systèmes vivants jusqu’au plus petit niveau. Il y a quatre défis importants à relever : outre la capacité à combiner plusieurs signaux, cela concerne également les critères de sensibilité, de débit et de résolution spatiale. L’équipe a étudié l’environnement complexe des neurones du cerveau humain et, pour la première fois, a développé un atlas neuronal avec une résolution monomoléculaire de 30 types de protéines différents. Il a pu déchiffrer la complexité de la composition protéique synaptique de près de 900 synapses individuelles. Cela génère d’énormes quantités de données, qui à leur tour ne peuvent être examinées en détail qu’à l’aide de pipelines d’analyse spécialement développés et alimentés par l’apprentissage automatique. L’analyse a capturé 1 600 caractéristiques de l’ensemble de données d’imagerie. Les caractéristiques incluent la teneur en protéines, la distribution et la forme. Les chercheurs ont découvert un type de synapse jusqu’alors inconnu au cours de cette analyse. Cela ne représente qu’environ un pour cent de toutes les synapses du cerveau humain. Il n’est pas détectable à l’aide d’autres techniques d’imagerie.
Cette étude, publiée en libre accès, permet aux parties intéressées du monde entier d’appliquer une imagerie très détaillée à leurs propres fins, sur la base des méthodes décrites.
(PSZ)
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2024-04-01 20:41:54
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