Al igual que los administradores de muelles de carga en un almacén de envío, los complejos de poros nucleares actúan como guardianes de la sede de la célula, controlando el tráfico fuera del núcleo.
Un investigador de la Universidad Estatal de Carolina del Norte formó parte de un nuevo estudio, publicado enNano Letters , que reveló un método para comprender mejor lo que sucede en las imágenes de estos pequeños poros, un hallazgo que esperan que los científicos puedan aprovechar para estudiar los complejos de poros nucleares y comprender su papel en el desarrollo celular y las enfermedades.
Específicamente, los investigadores idearon un método de utilizar el aprendizaje automático para ayudar a diferenciar los complejos de poros nucleares en imágenes de células. The Abstract habló con Yang Zhang, profesor asistente de química, ingeniería y ciencia textil en NC State, sobre el estudio.
Yang Zhang:Son canales de tamaño nanométrico, equipados con proteínas, en la membrana del núcleo. Se utilizan para transportar biomoléculas, como ADN, proteínas u otras moléculas, desde el núcleo hasta el citoplasma de la célula. Son guardianes de muchas actividades celulares, como la transcripción, que es uno de los primeros pasos para convertir el ADN en proteínas.
Zhang:El tráfico a través de estos poros nucleares podría controlar las vías de las enfermedades. Si somos capaces de programar actividades de tráfico entre el núcleo y el citoplasma, podríamos reconfigurarlos para tratar enfermedades como el cáncer. Estamos estudiando procesos biológicos fundamentales utilizando imágenes de súper resolución.
Zhang:Debido a que estos poros son tan pequeños, es necesario obtener imágenes de ellos utilizando una microscopía de fluorescencia de súper resolución, una técnica ganadora del Premio Nobel. Más importante aún, para estudiar estos complejos de poros nucleares no se puede simplemente tomar una fotografía de alta resolución y listo. Desarrollamos un enfoque que nos permitió comprender qué sucede con los complejos de poros nucleares que vemos en las imágenes.
Para hacerlo, primero etiquetamos los complejos usando tintes fluorescentes para que fueran detectables en el microscopio de fluorescencia de súper resolución y luego desarrollamos una simulación por computadora del complejo que comparamos con la imagen real.
Comparamos la imagen simulada con la imagen real para saber qué tan bien pudimos capturar la información y, utilizando la segmentación de imágenes basada en aprendizaje automático, pudimos comprender mejor las composiciones de los complejos. Ahora podemos aprovechar esto para comprender mejor otras imágenes de complejos de poros nucleares en diferentes condiciones.
Zhang fue corresponsal del estudio en Nano Letters .
Más información: Wei-Hong Yeo et al, Investigación de incertidumbres en microscopía de localización de molécula única mediante simulación de Monte Carlo informada experimentalmente, Nano letras (2023). DOI:10.1021/acs.nanolett.3c00852
Información de la revista: Nanoletras
Proporcionado por la Universidad Estatal de Carolina del Norte
