Włókna cytoszkieletowe oddziałujące z silnikami molekularnymi odgrywają kluczową rolę w zrozumieniu różnych procesów fizjologicznych w medycynie komórkowej i molekularnej. Jednak testy ruchliwości in vitro (IVM), kluczowa technika w tym celu, często zmagają się z wyzwaniem dokładnego i szybkiego analizy ruchu filamentu z nagrań wideo. W tym momencie wkracza przełomowe narzędzie o nazwie Filament, oferujące zautomatyzowane rozwiązanie oparte na Python do analizy o wysokiej przepustowości.

Opracowany przez profesor Carol Gregorio, Ryan Bowser i dr Gerrie Farman z University of Arizona, Philament to program śledzenia filamentów zaprojektowany w celu znacznego zwiększenia wydajności i dokładności analizy testu IVM. Ich praca, opublikowana w czasopiśmie Biophysical Reports, przedstawia nowe podejście do ekstrakcji danych, które zmniejsza indywidualne stronniczość i umożliwia szybką, kompleksową analizę.

„Główną zaletą Filamentu jest jego zdolność do automatyzacji całego procesu, od wstępnego przetwarzania wideo po ekstrakcję danych, co czyni go potężnym narzędziem dla naukowców badających interakcje z aktomyosinem” – powiedział profesor Gregorio. „Korzystanie z programu pakietów Python w programie zapewnia, że ​​pozostaje aktualny i dostępny dla przyszłych osiągnięć”.

Testy IVM zazwyczaj obejmują badanie ruchu włókien znakowanych fluorescencyjnie, takich jak f-aktyna lub mikrotubule, na powierzchniach pokrytych białkami motorycznymi, takimi jak miozyna lub kinezyna. Podczas gdy tradycyjne metody analizy często wymagają ręcznego śledzenia, Filament automatyzuje ten proces, wyodrębniając dane dotyczące natychmiastowych i średnich prędkości, długości filamentu i gładkości ruchu. Przekształcając obrazy na skalę binarną i stosując algorytmy śledzenia środka środkowego, Filament zapewnia szczegółową analizę ruchu filamentu, nawet w ustawieniach o wysokiej przepustowości.

Jedną z wyróżniających się funkcji Filament jest jego zdolność do obsługi nakładających się włókien bez utraty danych śledzenia, co jest powszechnym problemem ze starszym oprogramowaniem. Zapewnia to, że krytyczne informacje nie są odrzucane, co prowadzi do bardziej niezawodnych i kompleksowych wyników. „Nasz program może śledzić ruch włókien, nawet gdy tymczasowo pokrywają się lub są chwilowo zagubione z widzenia, dokładne wznowienie śledzenia po pojawieniu się filamentu” – wyjaśnił profesor Gregorio.

Naukowcy podkreślają znaczenie filamentu w rozwoju badań mechaniki sercowo -naczyniowej, ponieważ upraszcza wejście do tej dziedziny poprzez zmniejszenie krzywej uczenia się związanej z kodowaniem i złożonym oprogramowaniem do analizy obrazu. „Możliwości automatyzacji filamentu umożliwiają wysokiej przepustowości analizy danych IVM, co jest kluczowe dla badań na dużą skalę badającymi skutki różnych stanów fizjologicznych, takich jak choroba, ćwiczenia i zmęczenie”, dodał profesor Gregorio.

W swoim badaniu zespół potwierdził wydajność Filamentu, porównując swoją wydajność z metodami śledzenia ręcznego i innymi półautomatycznymi programami. Odkryli, że Filament nie tylko pasował do dokładności manualnych pomiarów, ale także przewyższał istniejące oprogramowanie pod względem prędkości i liczby śledzonych obiektów. „Filament przyspiesza analizę 10 w porównaniu z poprzednimi programami, umożliwiając szybsze i bardziej wydajne gromadzenie i analiza danych”, zauważył profesor Gregorio.

Potencjalne zastosowania filamentu wykraczają poza podstawowe badania, oferując cenne wgląd w odkrywanie i rozwój leków. Umożliwiając wysokowydajne badanie przesiewowe związków wpływających na interakcje aktyny-miozyny, Filament może ułatwić identyfikację nowych celów terapeutycznych i ocenę skuteczności leku.

Ponieważ społeczność badawcza nadal bada skomplikowaną dynamikę włókien cytoszkieletowych i białek motorycznych, narzędzia takie jak Filament odegrają kluczową rolę w rozwoju naszego zrozumienia i odkrywania nowych możliwości przełomowych i naukowych. Dzięki przyjaznemu interfejsowi i solidnym możliwościom analizy danych Filament stanowi świadectwo siły automatyzacji we współczesnych badaniach naukowych. Profesor Gregorio i jej zespół ustalili nowy standard w zakresie podejścia i analizowania interakcji z filamentu, torując drogę dla przyszłych innowacji.

Referencje dziennika

Bowser, RM, Farman, GP i Gregorio, CC (2024). Filament: Program śledzenia filamentu, który szybko i dokładna analiza testów ruchliwości in vitro. Raporty biofizyczne, 4, 100147. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpr.2024.100147

O autorach

Obecnie jestem naukowcem z University of Arizona, badając rolę interakcji białek miofilamentowych w zdrowej i chorej tkance. Badam, w jaki sposób zmiany w strukturze białka poprzez mutacje, przerost lub rozszerzona kardiomiopatia i fosforylacja (modyfikacje potranslacyjne) na te interakcje. W tym celu stosuję wiele wielu technik, takich jak mechanika wiązki pojedynczej komórki i wiązki światłowodowej, aby zbadać odpowiedź tkanki na rozciąganie i wapń, główny jon stosowany do regulacji kurczliwości mięśni. Badam również, w jaki sposób białka te oddziałują albo na poziomie pojedynczej cząsteczki przy użyciu ruchliwości in vitro (IVM) i sztywności obrotowej, sposobu badania miozyny (cząsteczki motorycznej w mięśniach) sztywności wrodzonej w różnych warunkach fizjologicznych lub poprzez dyfrakcję rentgenowską. Dyfrakcja rentgenowska pozwala nam zbadać strukturę mięśnia, aż do skali nanometru, w różnych warunkach, pozwalając nam zbadać, w jaki sposób oddziałuje wiele białek w sieci mięśni.

Poza tym mentorowałem wielu studentów i post-dokumentów w wielu laboratoriach przekazujących tę nabywaną wiedzę innym. Poza laboratorium lubię czytać i jeździć na rowerze po okolicy Tucson, badając naturalne piękno w mieście i wokół niego.

Jestem przyspieszonym studentem magistra na University of Arizona, badając interakcje regulacyjne białka serca w laboratorium Gregorio. Moje projekty koncentrują się na lepszym zrozumieniu roli leiomodiny (LMOD) i białka 2 (CAP2). Jestem samoukiem w Pythonie, którego nauczyłem się, kiedy po raz pierwszy współpracuję z dr Gregorio i Dr. Farmanem, i głęboko cieszę się kreatywnością i rozwiązywaniem problemów programowania.

W laboratorium opracowuję zautomatyzowane metody analizy danych w celu usprawnienia badań, takich jak nasz filament oprogramowania dla in vitro ruchliwość (IVM), a także różne inne skrypty dla mechaniki jednokomórkowych i zaburzeń sinusoidalnych. Oprócz tworzenia narzędzi do analizy danych, prowadzę również eksperymenty z mechaniką IVM i jednokomórkową dla moich projektów badawczych.

Poza laboratorium jestem aktywny w edukacji naukowej. Wystąpiłem w segmencie „Teza” KXCI 91.3, mentoruję uczniów szkół średnich jako koordynator w Star Lab i uwielbiam rozmawiać o nauce z uczniami od przedszkola do liceum!