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        點(diǎn)亮與阿爾茨海默病相關(guān)的蛋白質(zhì),以便盡早發(fā)現(xiàn)疾病

        研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種使用傳感器分子陣列點(diǎn)亮淀粉樣蛋白的方法。

        《醫(yī)學(xué)快訊》

        2月5日消息

        許多神經(jīng)退行性疾病,包括阿爾茨海默病和帕金森病,在癥狀開始出現(xiàn)之前很難診斷。然而,如果疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物(如被稱為淀粉樣蛋白的聚集蛋白)能夠被輕易檢測到,那么它們可能會提供更早的重要信息。

        悉尼大學(xué)(University of Sydney,USYD)領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究表明,他們已經(jīng)開發(fā)出一種使用傳感器分子陣列點(diǎn)亮淀粉樣蛋白的方法。該工具可以幫助監(jiān)測疾病進(jìn)展或區(qū)分不同的淀粉樣蛋白相關(guān)疾病。研究結(jié)果近日發(fā)表在《ACS傳感器》(ACS Sensors)雜志上。

        研究于2024年2月5日發(fā)表在《ACS Sensors》(最新影響因子:8.9)雜志上

        神經(jīng)退行性疾病通常涉及大腦內(nèi)部通信的崩潰,這通常是由被稱為淀粉樣蛋白的錯誤折疊蛋白的“粘性”團(tuán)塊引起的,這些團(tuán)塊會中斷信號傳遞。這些淀粉樣蛋白被認(rèn)為與阿爾茨海默病的進(jìn)展密切相關(guān),因此它們可以用作早期診斷的手段來擴(kuò)展治療方案。

        目前,包括正電子發(fā)射斷層掃描(PET)在內(nèi)的放射影像技術(shù)可以檢測到淀粉樣蛋白,但這些方法依賴于復(fù)雜的設(shè)備,通常只關(guān)注疾病中涉及的幾種淀粉樣蛋白中的一種。相反,熒光成像技術(shù)已被探索作為一種更簡單但仍敏感的檢測多種特定淀粉樣蛋白的方法

        因此,悉尼大學(xué)醫(yī)學(xué)與健康學(xué)院的分子生物醫(yī)學(xué)系 Margaret Sunde 教授、化學(xué)學(xué)院Elizabeth New 教授、 莫納什大學(xué)(Monash University)的 Amandeep Kaur 博士及其同事希望開發(fā)一種用于淀粉樣蛋白的熒光傳感器陣列,以監(jiān)測阿爾茨海默病和其他疾病的進(jìn)展,并將這些非典型的淀粉樣蛋白與類似的天然形成的淀粉樣蛋白區(qū)分開來

        研究小組將五種基于香豆素的分子探針組合成一個傳感器陣列,當(dāng)它們遇到淀粉樣蛋白時,每種探針都會發(fā)出不同程度的熒光。然而,研究小組發(fā)現(xiàn),僅使用兩種熒光響應(yīng)最強(qiáng)的探針仍然可以提供高水平的敏感性和可識別的單個淀粉樣蛋白的熒光“指紋”

        雙探針陣列被添加到模擬生物流體的樣本混合物中,該混合物含有可能干擾傳感的分子。盡管如此,陣列仍然保持了高靈敏度和選擇性。其性能還在阿爾茨海默病小鼠模型的腦樣本上進(jìn)行了測試

        研究小組觀察到,疾病早期(6個月大)和晚期(12個月大)之間的熒光模式有所不同。此外,還為通常與阿爾茨海默病相關(guān)的三種淀粉樣蛋白、另一種與疾病相關(guān)的淀粉樣蛋白以及五種不涉及疾病的天然“功能性淀粉樣蛋白”生成了獨(dú)特的熒光指紋

        研究人員表示,該工具可用于區(qū)分密切相關(guān)的淀粉樣蛋白,并可為淀粉樣蛋白相關(guān)疾病的早期和更可靠的診斷提供新的方法

        創(chuàng)立于1850年的澳大利亞悉尼大學(xué)

        參考文獻(xiàn)

        Source:American Chemical Society

        Lighting up Alzheimer’s-related proteins to allow for earlier disease detection

        Reference:

        Natalie Trinh et al, A Coumarin-Based Array for the Discrimination of Amyloids, ACS Sensors (2024). DOI: 10.1021/acssensors.3c01334

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               原文標(biāo)題 : 點(diǎn)亮與阿爾茨海默病相關(guān)的蛋白質(zhì),以便盡早發(fā)現(xiàn)疾病

        聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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