Un algoritmo perfecciona los microscopios más poderosos

Redacción | 08/10/2020

Un nuevo algoritmo informático mejora la resolución y precisión de los microscopios más poderosos que se utilizan para desentrañar los detalles de reacciones químicas complejas.

En un estudio publicado en Nature Methods, un equipo multiinstitucional dirigido por Tom Terwilliger del Consorcio de Nuevo México e incluyendo investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) demuestra cómo esta herramienta mejora la calidad de los mapas de estructura molecular 3D generados con microscopía crioelectrónica (cryo-EM).

Durante décadas, estos mapas crio-EM, generados tomando muchas imágenes de microscopía y aplicando software de procesamiento de imágenes, han sido una herramienta crucial para los investigadores que buscan aprender cómo funcionan las moléculas dentro de los animales, plantas, microbios y virus. Y en los últimos años, la tecnología crio-EM ha avanzado hasta el punto de que puede producir estructuras con resolución a nivel atómico para muchos tipos de moléculas.

Sin embargo, en algunas situaciones, incluso los métodos crio-EM más sofisticados aún generan mapas con menor resolución y mayor incertidumbre que la requerida para desentrañar los detalles de reacciones químicas complejas.

"En biología, ganamos mucho al conocer la estructura de una molécula", dijo el coautor del estudio Paul Adams, director de la División de Biofísica Molecular y Bioimagen Integrada en Berkeley Lab. "Las mejoras que vemos con este algoritmo facilitarán a los investigadores la determinación de modelos estructurales atomísticos a partir de datos de crio-microscopía electrónica. Esto es particularmente importante para el modelado de moléculas biológicas muy importantes, como las que participan en la transcripción y traducción del código genético, que a menudo solo se ven en mapas de menor resolución debido a sus grandes y complejas estructuras de unidades múltiples ".

El algoritmo agudiza los mapas moleculares al filtrar los datos en función del conocimiento existente sobre cómo se ven las moléculas y cómo estimar y eliminar mejor el ruido (datos no deseados e irrelevantes) en los datos de microscopía. Anteriormente, se utilizó un enfoque con la misma base teórica para mejorar los mapas de estructura generados a partir de la cristalografía de rayos X, y los científicos han propuesto su uso en crio-EM antes. Pero, según Adams, nadie había podido mostrar evidencia definitiva de que funcionara para crio-EM hasta ahora.

El equipo, compuesto por científicos del Consorcio de Nuevo México, el Laboratorio Nacional de Los Alamos, el Colegio de Medicina Baylor, la Universidad de Cambridge y el Laboratorio de Berkeley, aplicó por primera vez el algoritmo a un mapa disponible públicamente de la proteína humana apoferritina que se sabe que tiene 3,1-angstrom de resolución (un angstrom es igual a la 10 mil millonésima parte de un metro; como referencia, el diámetro de un átomo de carbono se estima en 2 angstroms). Luego, compararon su versión mejorada con otro mapa de referencia de apoferritina disponible públicamente con una resolución de 1,8 angstrom y encontraron una correlación mejorada entre los dos.

A continuación, el equipo utilizó su enfoque en 104 conjuntos de datos de mapas del Banco de datos de microscopía electrónica. Para una gran proporción de estos conjuntos de mapas, el algoritmo mejoró la correlación entre el mapa experimental y la estructura atómica conocida y aumentó la visibilidad de los detalles.

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