La difusión es el proceso que permite que el color se extienda a través del té, pero hay mucho más que eso:también es uno de los principios más fundamentales que subyacen al funcionamiento interno de las células vivas. La capacidad de las moléculas para moverse dentro o entre las células determina dónde (y si) pueden llevar a cabo su función. Como consecuencia, la motilidad de las moléculas puede revelar mucho sobre sus tareas en el organismo vivo. Por lo tanto, los científicos están utilizando los denominados ensayos "FRAP" (FRAP:Recuperación de fluorescencia después del fotoblanqueo) para investigar la cinética de difusión. un método establecido hace más de 40 años. El equipo interdisciplinario alrededor de Patrick Müller en el Laboratorio Friedrich Miescher de la Sociedad Max Planck en Tübingen, Alemania, tenía una nueva visión de este tipo de experimento. En el diario Comunicaciones de la naturaleza llaman la atención sobre las limitaciones de las herramientas de análisis preexistentes para los ensayos FRAP y ofrecen una alternativa flexible y precisa:su software de acceso abierto "PyFRAP".
En ensayos FRAP, se mide el tiempo que necesitan las moléculas fluorescentes para reponer un área decolorada, básicamente, evaluar la rapidez con la que un área de muestra oscura se vuelve brillante nuevamente. Sin embargo, la evaluación de las imágenes microscópicas resultantes es cualquier cosa menos trivial:el movimiento molecular depende, entre otras cosas, en la forma del medio ambiente. Si una estructura compleja se aproxima con geometrías simplificadas para facilitar el análisis, los coeficientes de difusión estimados pueden estar muy lejos de los valores reales. PyFRAP opera sin suposiciones tan simplistas y, en cambio, toma más realismo, estructuras tridimensionales en cuenta. Luego, el programa simula numéricamente el experimento y utiliza algoritmos clásicos para ajustar las simulaciones a los datos medidos.
Dr. Alexander Bläßle, autor principal de la publicación, y sus colegas han identificado una variedad de problemas potenciales con los métodos de análisis actuales de FRAP y los han abordado durante el desarrollo de PyFRAP. Esta minuciosidad dio sus frutos:en comparación con programas alternativos, PyFRAP ofrece resultados particularmente confiables, especialmente en condiciones complicadas. Y sus condiciones iniciales flexibles también permiten la evaluación de datos iFRAP (iFRAP:FRAP inverso), una alternativa relativamente nueva a FRAP que es menos dañina para las muestras delicadas.
Con la disponibilidad de un método de análisis más preciso, Ahora podrían surgir nuevas aplicaciones para los ensayos FRAP o iFRAP. Los autores señalan que su software puede ayudar a explorar las interacciones entre moléculas en organismos vivos:por ejemplo, podría ayudar a determinar si las moléculas se ralentizan al interactuar con compañeros de unión (tal vez no descubiertos hasta ahora).
PyFRAP tiene el potencial de establecerse como un nuevo programa de análisis estándar en investigación básica. En todo caso, ya proporciona un ejemplo impresionante de los beneficios de desafiar constantemente las estrategias establecidas y no estar satisfecho con simples, soluciones aún menos precisas.
