Sin lípidos, sin vida. En todos los organismos, los lípidos forman paredes celulares, almacenan energía y la liberan cuando es necesario, y juegan un papel importante en la señalización celular. Se ha demostrado que los cambios en la composición de los lípidos juegan un papel causal enenfermedades como el cáncer, el hígado graso y la esclerosis múltiple. Según estimaciones aproximadas, existen alrededor de 300,000 especies de lípidos diferentes. Para la detección de lípidos indicativos de enfermedades, los organismos sanos y enfermos generalmente se comparan cuantitativamente. Esta comparación requiere información confiable y detallada sobrela estructura y composición de los lípidos de las muestras de tejido, y para este fin, los investigadores de la iniciativa BioTechMed-Graz han desarrollado una herramienta que se presenta en la edición actual de Método de la naturaleza s.
lípidos con carácter
Los lípidos, a menudo denominados grasas, son sustancias complejas que, además de varios otros componentes, consisten predominantemente en ácidos grasos. Sin embargo, en la investigación de lípidos todavía hay muchas cosas desconocidas. Además, la detección de propiedades estructurales de las moléculas de lípidosen el perfil de alto rendimiento todavía está en pañales. En el método presentado de alto rendimiento, se mide una gran cantidad de muestras usando espectrometría de masas. Estos datos es decir, espectros proporcionan información para la identificación del tipo y clase de lípidos otipo y posición de las cadenas de acilo graso. Sin embargo, los espectros medidos pueden diferir entre una y la misma especie de lípidos, porque los lípidos muestran diferentes fragmentos en los espectros dependiendo de la configuración del espectrómetro de masas y la ionización. Debido a esta diversidad espectral,hasta ahora no ha habido un software de bioinformática universalmente aplicable para la detección automática de estructuras lipídicas.
Gerhard Thallinger, del Instituto de Biotecnología Computacional de TU Graz, explica la necesidad de la caracterización automática de lípidos: "Los detalles rápidos y confiables sobre la composición de lípidos de las muestras celulares son un requisito previo para las comparaciones con muestras de referencia de células sanas, que son necesarias para la detecciónde biomarcadores característicos de enfermedades. La pregunta importante es ¿qué cambios en la composición lipídica de las células son relevantes en el diagnóstico? "
El "Analizador de datos de lípidos", que los investigadores de TU Graz, Med Uni Graz y la Universidad de Graz han publicado en Nature Methods, facilitará enormemente el trabajo en investigación biomédica y definitivamente acelerará la investigación de lípidos - de este Jürgen Hartler, también en elEl Instituto de Biotecnología Computacional, está convencido: "El método que hemos desarrollado en colaboración con colegas de Med Uni Graz y Uni Graz, interpreta los espectros de lípidos utilizando conjuntos de reglas intuitivos y puede, como tal, adaptarse flexiblemente a varias características de fragmentación. Esto hace posiblepor primera vez para identificar lípidos a un nivel estructural muy detallado con mayor precisión y fiabilidad que las soluciones anteriores ". El equipo de TU Graz fue responsable del desarrollo del software, los experimentos de espectrometría de masas y las pruebas de usabilidad se llevaron a cabo en el Centro de Investigación Médica ZMF de la Universidad de Medicina de Graz y la Universidad de Graz, y se llevaron a cabo experimentos biológicos en la Universidad de Graz.
Extensible a otros productos metabólicos como azúcares
En el estudio presentado, el Analizador de datos de lípidos detectó más de 100 nuevas especies de lípidos, que anteriormente no se informaban. La herramienta se puede adaptar de manera flexible, y no solo para nuevas clases de lípidos. Se puede usar, por ejemplo, paracaracterizan los polisacáridos y los glucolípidos, es decir, los lípidos con azúcares unidos. Los investigadores proporcionan su Analizador de datos de lípidos como fuente abierta para la comunidad científica.
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Materiales proporcionados por Universidad de Tecnología de Graz . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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