Il primo agente di nanocalcolo basato su proteine ??che funziona come un circuito è stato creato dai ricercatori della Penn State. Questa pietra miliare li avvicina di un passo allo sviluppo di terapie cellulari di nuova generazione per il trattamento di malattie come il diabete e il cancro.

Jiaxing Chen, uno specializzando in bioinformatica e genomica presso il Penn State College of Medicine e il Penn State Huck Institutes of the Life Sciences, fa parte del team di ricerca della Penn State per creare il primo agente di nano-informatica basato su proteine ??che funziona come un circuito.
CREDITO: Penn State Huck Institutes of Health Sciences

Gli approcci tradizionali della biologia sintetica per le terapie cellulari, come quelle che distruggono le cellule tumorali o incoraggiano la rigenerazione dei tessuti dopo una lesione, si basano sull’espressione o sulla soppressione delle proteine ??che producono un’azione desiderata all’interno di una cellula. Questo approccio può richiedere tempo (per l’espressione e la degradazione delle proteine) e costare energia cellulare nel processo. Un team di ricercatori del  Penn State College of Medicine  e  dell’Huck Institute of the Life Sciences  sta adottando un approccio diverso.

“Stiamo ingegnerizzando proteine ??che producono direttamente un’azione desiderata”, ha affermato  Nikolay Dokholyan , professore G. Thomas Passananti e vicepresidente per la ricerca presso il Dipartimento di Farmacologia. “I nostri dispositivi basati su proteine ??o agenti di nano-informatica rispondono direttamente agli stimoli (input) e quindi producono un’azione desiderata (output).”

In uno studio pubblicato su Science Advances oggi (26 maggio) Dokholyan e il dottorando in bioinformatica e genomica Jiaxing Chen descrivono il loro approccio alla creazione del loro agente di nano-computing. Hanno ingegnerizzato una proteina bersaglio integrando due domini di sensori, o aree che rispondono agli stimoli. In questo caso, la proteina bersaglio risponde alla luce e a un farmaco chiamato rapamicina regolando il suo orientamento o posizione nello spazio.

Jiaxing Chen esegue un esperimento di imaging di cellule vive per studiare il comportamento delle cellule utilizzando la microscopia confocale.
CREDITO: Penn State Huck Institutes of Health Sciences

Per testare il loro progetto, il team ha introdotto la loro proteina ingegnerizzata in cellule vive in coltura. Esponendo le cellule in coltura agli stimoli, hanno utilizzato apparecchiature per misurare i cambiamenti nell’orientamento cellulare dopo che le cellule sono state esposte agli stimoli dei domini del sensore.

In precedenza, il loro  agente di nanocalcolo richiedeva due input per produrre un output . Ora, Chen dice che ci sono due possibili output e l’output dipende dall’ordine in cui vengono ricevuti gli input. Se la rapamicina viene rilevata per prima, seguita dalla luce, la cellula adotterà un angolo di orientamento cellulare, ma se gli stimoli vengono ricevuti in ordine inverso, la cellula adotta un angolo di orientamento diverso. Chen afferma che questa prova sperimentale di concetto apre la porta allo sviluppo di agenti di nanocomputing più complessi.

“Teoricamente, più input si incorporano in un agente di nano-computing, più potenziali risultati potrebbero derivare da diverse combinazioni”, ha detto Chen. “I potenziali input potrebbero includere stimoli fisici o chimici e gli output potrebbero includere cambiamenti nei comportamenti cellulari, come la direzione cellulare, la migrazione, la modifica dell’espressione genica e la citotossicità delle cellule immunitarie contro le cellule tumorali”.

Il team prevede di sviluppare ulteriormente i propri agenti di nanocalcolo e sperimentare diverse applicazioni della tecnologia. Dokholyan, un ricercatore del  Penn State Cancer Institute  e  del Penn State Neuroscience Institute , ha affermato che il loro concetto potrebbe un giorno costituire la base delle terapie cellulari di prossima generazione per varie malattie, come malattie autoimmuni, infezioni virali, diabete, lesioni ai nervi e cancro. .

Anche Yashavantha Vishweshwaraiah,  Richard Mailman  e  Erdem Tabdanov  del Penn State College of Medicine hanno contribuito a questa ricerca. Gli autori non dichiarano conflitti di interesse.

Questo lavoro è stato finanziato dal National Institutes of Health (concessione 1R35GM134864) e dalla Passan Foundation.