蛋白质病是以错误折叠、聚集的蛋白质为病因或症状的疾病。在大脑中，蛋白质病很普遍。许多主要的神经系统疾病都有“标志性”蛋白质，这些蛋白质被发现在疾病过程中积聚在脑细胞中。其中包括帕金森病中的α -突触核蛋白和阿尔茨海默病中的β淀粉样蛋白。评估这些蛋白质的含量和排列不是一项简单的任务，但创新的研究技术正面临着挑战。这些技术包括由流态分析公司开发的扩散定径技术。这项技术最近在波兰克拉科夫举行的欧洲生化学会联合会(FEBS)大会上进行了展示。我们采访了剑桥大学的汤姆·沙伊特，他是这项研究的合著者之一，以了解更多关于这项技术的信息。
Ruairi Mackenzie (RM):为什么了解蛋白质在阿尔茨海默病中的结合和自组装很重要?
汤姆·沙伊特(TS):首先是这种情况的影响——每三秒钟就有一个新的痴呆症病例被诊断出来，而且随着全球人口老龄化，受影响的人数将会增加。与此同时，我们看到主要的制药商正在放弃阿尔茨海默病的药物开发，因为与其他疾病相比，该领域的成功率约为一半。原因是多方面的。
尽管这种疾病很普遍，但我们对这种疾病的生化基础以及如何对付它的理解却很差。原因是所涉及的蛋白质的实体不完全清楚，被认为涉及的蛋白质是无序的，形成聚集的原纤维，具有很强的粘附倾向，使其通常难以研究。
理解和利用目前关于阿尔茨海默病中受控和不受控蛋白质结合的知识，可以成为更精简的新治疗策略开发的基础。
RM:什么是扩散分级?
TS:扩散分级是我们用来评估原纤维及其单体构建块与各种治疗方法相互作用的技术之一。它的工作原理是将样品引入层流中，然后使用发生扩散的比例来计算平均分子大小。该测试是在溶液中进行的，因此不需要固定样品，从而降低了干扰粘附效果的风险。此外，这项技术不需要专门的样品制备，所以很容易上手。
这种方法对无序蛋白质甚至原纤维都很有效，这对我们来说至关重要。
RM:关于淀粉样原纤维，扩散分级给我们提供了哪些我们不知道的信息?
TS:报告的绝对大小这一事实让我们在特异性、化学计量学和靶标确认方面更多地评估发生的结合事件。
根据完全结合的复合物的最终尺寸，我们可以快速判断结合是1:1,1:2还是任何其他化学计量。在我们最近发表于2019年晚些时候的工作中，这对于了解治疗性抗体如何与原纤维或蛋白质单体相互作用，并将这一信息与之前发现的抑制机制联系起来是不可或缺的。
RM:扩散分级如何帮助我们治疗神经蛋白病?
TS:许多涉及神经系统疾病的蛋白质是紊乱的，通过蛋白质固定化技术(如表面等离子体共振)研究它们是具有挑战性的。溶液状态，低粘附性质的扩散上浆是理想的适合这些具有挑战性的目标。
一般来说，这项技术的简单性与它提供的详细见解相结合，可以帮助我们更早地了解这些条件下的药物相互作用。如果我们能在试验前和后期充分了解药物及其靶标是如何相互作用的，就可以节省大量的时间和成本。
Tom Scheidt接受了技术网络的科学作家Ruairi J Mackenzie的采访188金宝搏备用
