Made on
Tilda
Можно ли в будущем выявлять заболевания мозга так же просто, как сдавать анализ слюны? Новое исследование, опубликованное в журнале Advanced Materials , показывает, что это может стать возможным благодаря анализу структуры белков, связанных с неврологическими заболеваниями.
Южнокорейские ученые разработали технологию, которая позволяет обнаруживать патологические изменения белков в слюне и потенциально выявлять заболевания мозга на ранних стадиях. В исследование вошли пациенты с эпилепсией, болезнью Паркинсона и шизофренией.
Большинство биомаркеров пытаются измерить, сколько того или иного белка содержится в крови или другой биологической жидкости. Новый метод ищет другое: как именно изменена структура белка, не начал ли он неправильно сворачиваться и образовывать патологические агрегаты. Для неврологии это особенно важно, потому что при многих заболеваниях проблема связана не только с количеством белка, но и с его аномальной формой.
При многих заболеваниях нервной системы ключевую роль играет не просто наличие определенного белка, а изменение его пространственной структуры. Белок может неправильно сворачиваться, слипаться с другими молекулами и образовывать агрегаты. Именно такие процессы лежат в основе многих нейродегенеративных и нейропсихиатрических нарушений.
Поэтому сама идея искать в слюне не только биомаркеры как таковые, а конформационные изменения белков, выглядит особенно интересной. Это делает подход принципиально более тонким по сравнению со стандартным анализом концентрации молекул.
Метод основан на сочетании двух технологий: гальванического молекулярного захвата и усиленной рамановской спектроскопии.
Рамановская спектроскопия — это метод молекулярного анализа, при котором образец освещают лазером, а затем изучают, как именно молекулы рассеивают этот свет. При таком взаимодействии небольшая часть света меняет свою энергию, и по этим изменениям можно судить о химическом составе вещества и о том, как устроены его молекулы. Иными словами, у каждой молекулы и у каждого типа ее структуры есть свой своеобразный спектральный отпечаток.
Чтобы сделать этот сигнал достаточно сильным, исследователи использовали специальные наноструктуры из золота и оксида меди (Au-CuO). Они создают так называемые плазмонные «горячие точки», которые многократно усиливают очень слабый сигнал от молекул. Благодаря этому можно анализировать даже минимальные количества белков в небольшом образце слюны.
По данным авторов, система могла различать разные формы белков, включая:
Именно такие структурные сдвиги могут быть связаны с патологическими процессами в нервной системе. Это делает метод особенно привлекательным как потенциальный инструмент ранней диагностики.
В исследовании участвовали 44 пациента с эпилепсией, болезнью Паркинсона и шизофренией, а также 23 здоровых добровольца. По данным авторов, технология позволяла классифицировать заболевания с точностью более 90%, а в отдельных сценариях — до 98%.
Важно, что речь шла не о поиске одного конкретного биомаркера, а об анализе совокупного спектрального профиля, отражающего структурные изменения белков.
Слюна — удобная биологическая среда для исследований. Ее легко получить, забор материала не требует прокола вены или более сложных процедур, а сам анализ потенциально можно сделать более доступным и повторяемым.
Поэтому в последние годы интерес к слюне как к источнику биомаркеров заметно растет. Особенно важным это может быть для скрининговых и амбулаторных методов диагностики.
Комментарий: это действительно интересная и необычная работа, потому что она смещает фокус с обычного измерения уровня белков на анализ их патологической структуры. Для неврологии такой подход особенно перспективен: именно нарушение правильного сворачивания белков лежит в основе многих заболеваний мозга.
В то же время важно не переоценивать результат. Это пока ранний исследовательский этап, а не готовый клинический тест. Исследование было небольшим, проводилось в лабораторных условиях и включало смешанные группы пациентов. Поэтому сегодня такая технология не заменяет клинический осмотр, магнитно-резонансную томографию, электроэнцефалографию, анализ ликвора или другие стандартные методы диагностики. Но как направление для будущей ранней и неинвазивной диагностики работа выглядит очень многообещающе.
Если подобные технологии пройдут дальнейшую клиническую проверку, в будущем они могут помочь в создании более простых, быстрых и менее травматичных методов раннего выявления заболеваний мозга.
Но на сегодняшний день правильнее рассматривать эту работу как перспективное proof-of-concept-исследование, а не как готовый диагностический тест для широкой практики.