Proteinopathies是错误折叠的疾病特性,聚合蛋白引起或症状。在大脑中,proteinopathies现象层出不穷。许多主要神经系统疾病有“标志”蛋白质的发现在大脑细胞积累疾病。这些包括α-突触核蛋白在帕金森病,并在阿尔茨海默病淀粉样β蛋白。评估的内容和安排这些蛋白质是一个不小的任务,但是创新研究技术面临的挑战。这些包括射流的扩散上浆技术分析。这种技术被展示在最近的一次演讲在欧洲生物化学学会联合会(2月)国会在克拉科夫,波兰。我们采访了剑桥大学的汤姆·Scheidt提出研究的合著者,找到更多关于这种技术。
Ruairi Mackenzie (RM):为什么它是重要的理解蛋白质绑定和自组装在阿尔茨海默病?
汤姆Scheidt (TS):首先,有条件的影响——一个新病例的痴呆诊断每三秒,和影响的人数将增加全球人口老龄化。同时,我们看到,主要药品制造商放弃阿兹海默症药物开发的成功率在这个面积大约一半比其他条件。的原因是多方面的。
尽管它流行,我们对疾病的生化基础的理解,以及如何解决它,很差。原因是蛋白质的实体并不完全清楚和蛋白质提出参与无序,形成聚合纤维和有很强的粘附倾向,一般很难研究。
理解和使用现有知识的控制和控制蛋白质绑定在阿尔茨海默病可以更精简的基础发展新的治疗策略。
RM:扩散大小是什么?
TS:扩散分级的技术我们用来评估纤维的相互作用及其单体的积木各种疗法。它通过引入一个样本为层流,然后使用扩散发生的比例来计算分子的平均尺寸。测试是在溶液中,因此不需要样本固定,这样可以减少风险的影响附着力的影响。此外,这种技术不需要专门的样品制备,所以很容易开始。
这种方法很好甚至无序蛋白质和纤维,这对我们来说是至关重要的。
RM:什么信息扩散估计给我们关于淀粉样原纤维,否则我们不会知道吗?
TS:绝对规模是报道让我们评估更多关于绑定事件发生的特异性,化学计量学和目标确认。
的最终大小完全约束复杂,我们可以很快告诉如果绑定是1:1,1:2或其他化学计量学。在我们最近的工作,出版在2019年晚些时候,这是不可或缺的了解治疗性抗体与纤维或蛋白质单体,并连接这些信息与先前发现的抑制机制。
RM:扩散大小如何帮助我们在治疗神经proteinopathies吗?
TS:无序的许多蛋白质参与神经条件和学习他们的蛋白质固定化技术,如表面等离子体共振是具有挑战性的。解状态,低粘附扩散的大小非常适合这些具有挑战性的目标。
通常,简单的技术结合详细的见解给可以帮助我们更早地了解药物的相互作用在这些条件。如果我们能充分了解药物和其目标交互试验和后期之前,可以节省大量的时间和成本。
汤姆Scheidt Ruairi J Mackenzie说,科学技术网络作家188金宝搏备用
