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Bildgebung mit Superauflösung

Barbara Schick,

Synapsen-Art durch räumliche Proteomik entdeckt

Forschende haben eine superauflösende Bildgebungsmethode (SUM-PAINT) entwickelt, um die Proteinverteilungen in Neuronen zu kartieren, und entdeckten dabei einen bislang unbekannten Synapsen-Typ. Die Methode macht es möglich, die Vielfalt der Synapsen zu untersuchen und die Komplexität neurologischer Erkrankungen zu ergründen.

Forschende um Ralf Jungmann am Max-Planck-Institut (MPI) für Biochemie und der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München entwickelten in Zusammenarbeit mit Eugenio F. Fornasiero, Arbeitsgruppenleiter am Institut für Neuro- und Sinnesphysiologie der Universitätsmedizin Göttingen (UMG), Felipe Opazo, Arbeitsgruppenleiter am Institut für Neuro- und Sinnesphysiologie und am Center for Biostructural Imaging of Neurodegeneration (BIN) der UMG sowie dem Helmholtz Munich, eine superauflösende Hochdurchsatz-Bildgebungsmethode. Durch die neue Technik konnten die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen einen neuronalen Zellatlas in 3D mit Einzelmolekülauflösung erstellen und entdeckten dabei einen bislang unbekannten Synapsen-Typ. Die Ergebnisse der Studie wurden in der Fachzeitschrift Cell veröffentlicht.

In der aktuellen Studie, die von Eduard Unterauer in Jungmanns Labor am MPI für Biochemie und der LMU geleitet wurde, stellen die Forschenden SUM-PAINT vor. Dabei handelt es sich um eine technologische Neuentwicklung in der Superauflösungsmikroskopie, die nun nach Institutsangaben erstmals eine sehr schnelle und praktisch unbegrenzte Visualisierung und Kartierung einer Vielzahl von Proteinen ermöglicht.

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"Die Komplexität lebender Systeme reicht von ganzen Organismen und Geweben über den Aufbau komplexer zellulärer Netzwerke bis hin zur Organisation und Interaktion einzelner Biomoleküle. Damit wir diese Komplexität in ihrer Gesamtheit verstehen können müssen sowohl der Ort, als auch Identität und Interaktion einzelner Biomoleküle gleichzeitig untersucht werden. Man nennt solche Methoden, die mehrere Signale bündeln, Multiplexing-Methoden. Für ein umfassendes Verständnis der Proteinorganisation müssen insgesamt vier kritische Herausforderungen bewältigt werden: Empfindlichkeit, Durchsatz, räumliche Auflösung und Multiplexing-Fähigkeit", erläutert hierzu Eduard Unterauer, Ko-Erstautor der Studie.

Das linke Übersichtsbild zeigt einen neuronalen Atlas mit 30 verschiedenen Proteinarten in einer räumlichen Auflösung, mit der einzelne Proteine visualisiert werden können. Diese Präzision wird mit der Einzelproteinauflösung durch die Darstellung in einer segmentierten Einzelsynapse verdeutlicht, in der 16 unterschiedliche Proteinarten gerendert sind. Die rechte Seite zeigt eine Auswahl von Proteinen des Zytoskeletts und synaptischen Zielproteinen, was den umfangreichen Parameterraum für die explorative Datenanalyse hervorhebt. Bild: Eduard Unterauer © Unterauer et al., Cell March 2024, CC BY 4.0

Das Team konzentrierte sich auf das komplexe Umfeld neuronaler Zellen des Gehirns und erstellte einen neuronalen Atlas mit Einzelmolekülauflösung für 30 verschiedene Proteinarten. Dank des verbesserten Durchsatzes und der Multiplexing-Möglichkeiten konnten sie die Komplexität der synaptischen Proteinzusammensetzung von fast 900 einzelnen Synapsen entschlüsseln. Um diese umfangreichen Datensätze weiter im Detail zu untersuchen, entwickelte das Forschungsteam eine durch maschinelles Lernen gestützte Analysepipeline. Durch die Auswertung von 1 600 Merkmalen aus den Bildgebungsdatensätzen, wie beispielsweise Proteingehalt, Verteilung oder Form, entdeckten die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen einen bisher unbekannten Typ chemischer Synapsen. Diese Synapsen machen nur etwa 1 % aller Synapsen aus und wären nach Angaben mit anderen bildgebenden Verfahren nicht entdeckt worden.

Methode mit Potenzial

Mit "SUM-PAINT" stellt das Team einen integrierten Workflow für die Datenerzeugung und -analyse bereit, der von Forschenden auf der ganzen Welt eingesetzt werden kann und auf relativ einfache Weise mit handelsüblichen Mikroskopen eingesetzt werden könne.

"Wir sind davon überzeugt, dass Sum-Paint nicht nur ein Meilenstein auf dem Weg zur Entschlüsselung der Komplexität der Zellbiologie auf molekularer Ebene darstellt, sondern einen potenziellen Durchbruch bei der Entdeckung neuer therapeutischer Ansätze neurodegenerativer Krankheiten ermöglichen kann", sagt Prof. Dr. Ralf Jungmann, Leiter der Forschungsgruppe Molekulare Bildgebung und Bionanotechnologie am MPI für Biochemie und Inhaber des Lehrstuhls für Molekulare Physik des Lebens an der LMU München.

Indem "SUM-PAINT" einen detaillierten Blick auf den Ort und die Interaktion einer großen Anzahl von Proteinen auf molekularer Ebene ermöglicht, eröffnet es ungeahnte Möglichkeiten, bisher verborgene Details neurologischer Störungen zu untersuchen. Dadurch könnte die neue Methode zu einem tieferen Verständnis zugrunde liegender Mechanismen von Krankheiten, wie Parkinson oder der Alzheimer-Demenz, beitragen.

Publikation:
Eduard M. Unterauer, Sayedali Shetab Boushehri, Kristina Jevdokimenko, Luciano A. Masullo, Mahipal Ganji, Shama Sograte-Idrissi, Rafal Kowalewski, Sebastian Strauss, Susanne C.M., Reinhardt, Ana Perovic, Carsten Marr, Felipe Opazo, Eugenio F. Fornasiero and Ralf Jungmann: Spatial proteomics in neurons at single-protein resolution. Cell, March 2024; https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.045

Quelle: Max-Planck-Institut für Biochemie

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