Investigadores de Berkeley Lab, en colaboración con científicos del Laboratorio Nacional Acelerador SLAC y el Instituto Max Planck, han demostrado que la dispersión de rayos X por fluctuación es capaz de capturar el comportamiento de los sistemas biológicos con un detalle sin precedentes.

Aunque esta técnica se propuso por primera vez hace más de cuatro décadas, su implementación se vio obstaculizada por la falta de fuentes de rayos X suficientemente potentes y la tecnología de detección asociada, métodos de entrega de muestras, y los medios para analizar los datos. El equipo desarrolló un marco de análisis matemático y de datos novedoso que se aplicó a los datos obtenidos de la fuente de luz coherente Linac (LCLS) del DOE en SLAC. Este avance se informó recientemente en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias ( PNAS ).

Comprender cómo funcionan las proteínas a nivel atómico permite a los científicos diseñar nuevas funciones, como la producción eficiente de biocombustibles, o diseñar medicamentos para bloquear por completo la función de una proteína. Para tal fin, Los métodos de obtención de imágenes moleculares tridimensionales, como la cristalografía de rayos X y la microscopía crioelectrónica, proporcionan información estructural crítica de alta resolución. Sin embargo, estos métodos no son adecuados para capturar la dinámica de las proteínas en su entorno natural. Por lo tanto, Los científicos a menudo complementan los modelos derivados de muestras cristalinas o congeladas criogénicamente con datos de una técnica llamada dispersión de solución de rayos X que les permite estudiar proteínas a temperatura ambiente. en condiciones fisiológicamente relevantes.

Sin embargo, la dispersión de la solución estándar tiene sus limitaciones:en el tiempo que lleva registrar un patrón de dispersión de la solución de rayos X, las moléculas de proteína giran y se mueven muy rápidamente.

"Esto da como resultado lo que es esencialmente una gran cantidad de desenfoque de movimiento en los datos grabados de los que solo se pueden deducir de manera confiable algunos detalles, "explicó Peter Zwart, un científico de planta en la División de Biofísica Molecular y Bioimagen Integrada (MBIB) y miembro del Centro de Matemáticas Avanzadas para Aplicaciones de Investigación de Energía (CAMERA) en Berkeley Lab.

Evitar el desenfoque de movimiento

Para superar estos problemas, Zwart y otros investigadores de CAMERA, incluidos Kanupriya Pande (MBIB) y Jeffrey Donatelli (División de Investigación Computacional), he pasado los últimos años desarrollando un nuevo enfoque basado en el análisis de las correlaciones angulares de intensas, pulsos de rayos X ultracortos dispersos de macromoléculas en solución. Estos pulsos ultracortos evitan el desenfoque de movimiento y dan como resultado mucha más información, rindiendo mejor, modelos tridimensionales más detallados.

"Uno de los beneficios de la dispersión por fluctuación es que no tenemos que trabajar en una partícula a la vez, pero puede usar datos de dispersión de muchas partículas a la vez, ", dijo Pande. Esto permite un diseño experimental mucho más eficiente, necesitando solo unos pocos minutos de tiempo de haz en lugar de varias horas o días normalmente asociados con los métodos de dispersión de rayos X de una sola partícula.

Una serie de nuevas matemáticas y algoritmos desarrollados por CAMERA fueron fundamentales para el éxito del experimento. "La teoría detrás de la dispersión de fluctuación es muy compleja y los datos del experimento son mucho más complicados que la dispersión de solución tradicional. Para que esto funcione, necesitábamos métodos novedosos para procesar y analizar con precisión los datos, ", dijo Donatelli. Estos incluían una sofisticada técnica de filtrado de ruido, lo que aumentó la relación señal / ruido de los datos en varios órdenes de magnitud.

"Hace cinco años, La dispersión por fluctuación era esencialmente una buena idea, sin ninguna indicación de si era prácticamente factible o si se podía derivar alguna información estructural de tales datos, "dijo Zwart. Desde entonces, el equipo ha desarrollado herramientas matemáticas para determinar la estructura a partir de estos datos y ha demostrado sus algoritmos en datos experimentales idealizados de una sola partícula por disparo.

En el último trabajo, Zwart y sus colegas se unieron a investigadores del Instituto Max Planck para demostrar la viabilidad práctica de estos experimentos en condiciones más realistas. Los autores estudiaron el virus PBCV-1 y pudieron obtener un nivel de detalle mucho mayor en comparación con la dispersión de solución estándar.

"La esperanza es que esta técnica permitirá en última instancia a los científicos visualizar detalles de la dinámica estructural que pueden ser inaccesibles a través de métodos tradicionales". ", dijo Zwart. Los planes de los autores para el futuro inmediato son extender este método a estudios con resolución temporal de cómo las proteínas cambian su forma y conformación cuando llevan a cabo su función biológica.