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    Investigadores magnifican estructuras biológicas ocultas al combinar SRS y microscopía de expansión

    Las LUPAS capturaron agregados de Huntingtina recién sintetizados (en rojo) con resolución a nanoescala en el modelo de la enfermedad de Huntington. Crédito:Universidad Carnegie Mellon

    Un equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon y Columbia ha combinado dos tecnologías emergentes de imagen para visualizar mejor una amplia gama de biomoléculas, incluidas proteínas, lípidos y ADN, a nanoescala. Su técnica, que reúne la microscopía de expansión y la microscopía de dispersión Raman estimulada, se detalla en Advanced Science .

    Tradicionalmente, las biomoléculas se obtienen imágenes mediante microscopía fluorescente, pero esa técnica tiene sus limitaciones. La microscopía fluorescente se basa en etiquetas portadoras de fluoróforos para unirse y marcar moléculas de interés. Estas etiquetas emiten luz fluorescente con una amplia gama de longitudes de onda; por lo tanto, los investigadores solo pueden usar 3 o 4 colores fluorescentes en el espectro visible a la vez para etiquetar las moléculas de interés.

    A diferencia de la microscopía fluorescente, la microscopía de dispersión Raman estimulada (SRS) visualiza los enlaces químicos de las biomoléculas mediante la captura de sus huellas dactilares vibratorias. En este sentido, SRS no necesita etiquetas para ver los diferentes tipos de biomoléculas, o incluso los diferentes isótopos, dentro de una muestra. Además, se puede utilizar un arcoíris de tintes con espectros de vibración únicos para generar imágenes de múltiples objetivos. Sin embargo, SRS tiene un límite de difracción de alrededor de 300 nanómetros, por lo que no puede visualizar muchas de las estructuras a nanoescala cruciales que se encuentran en las células y los tejidos.

    "Cada tipo de molécula tiene su propia huella digital vibratoria. SRS nos permite ver el tipo de molécula que queremos sintonizando la frecuencia característica de sus vibraciones. Algo así como cambiar entre las estaciones de radio", dijo el profesor asociado de Carnegie Mellon Eberly Family. Ciencias Biológicas Yongxin (Leon) Zhao.

    El laboratorio de Zhao ha estado desarrollando nuevas herramientas de imágenes basadas en microscopía de expansión, una técnica que aborda el problema de los límites de difracción en una amplia gama de imágenes biológicas. La microscopía de expansión toma muestras biológicas y las transforma en hidrogeles solubles en agua. Luego, los hidrogeles se pueden tratar y hacer que se expandan a más de 100 veces su volumen original. A continuación, se pueden obtener imágenes de las muestras expandidas utilizando técnicas estándar.

    "Así como SRS pudo superar las limitaciones de la microscopía de fluorescencia, la microscopía de expansión supera las limitaciones de SRS", dijo Zhao.

    Los investigadores de Carnegie Mellon y Columbia combinaron SRS y microscopía de expansión para crear imágenes de fluorescencia a nanoescala habilitadas con gel anclable de moléculas y microscopía de dispersión Raman estimulada (MAGNIFIERS). La técnica de microscopía de expansión de Zhao pudo expandir las muestras hasta 7,2 veces, lo que les permitió usar SRS para obtener imágenes de moléculas y estructuras más pequeñas de lo que podrían hacer sin la expansión.

    En el estudio publicado recientemente, el equipo de investigación demostró que los AUMENTOS podrían usarse para obtener imágenes metabólicas de alta resolución de agregados de proteínas, como los creados en condiciones como la enfermedad de Huntington. También demostraron que las AUMENTOS podían mapear la ubicación a nanoescala de ocho marcadores diferentes en el tejido cerebral al mismo tiempo.

    Los investigadores planean continuar desarrollando la técnica MAGNIFIERS para lograr imágenes de mayor resolución y mayor rendimiento para comprender la patología de enfermedades complejas, como el cáncer y los trastornos cerebrales.

    Los coautores adicionales del estudio incluyen:Alexsandra Klimas, Brendan Gallagher, Zhangu Cheng, Feifei Fu, Piyumi Wijesekara y Xi Ren de Carnegie Mellon; y Yupeng Miao, Lixue Shi y Wei Min de Columbia. + Explora más

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