.jpg)
Vědci sdružení kolem mezinárodního projektu MZmine vedeného Dr. Robinem Schmidem a Dr. Tomášem Pluskalem z Ústavu organické chemie a biochemie AV ČR nabídli světové vědecké komunitě software, který výrazně urychluje a zjednodušuje popis chemických látek v tkáních. Tento nástroj umožňuje badatelům molekuly s jistotou identifikovat i zobrazovat jejich přítomnost v orgánech. Nové algoritmy šetří čas strávený v laboratoři a zároveň zprostředkují podrobné informace o dějích například v nádorech nebo zánětech. Článek o nové metodě vyšel ve vlivném vědeckém časopise Nature Communications.
Na vývoji softwaru SIMSEF (spatial ion mobility-scheduled exhaustive fragmentation) spolupracuje Robin Schmid z ÚOCHB s kolegy ze skupiny prof. Uweho Karsta z univerzity v německém Münsteru. Důležité je i zapojení vývojářů nejmodernějšího hmotnostního spektrometru TimsTOF fleX od společnosti Bruker Daltonics. Toto sofistikované zařízení umožňuje objasnit složení molekul pomocí měření pohyblivosti iontů na vysoké úrovni.
„Až dosud mohli vědci pomocí hmotnostního spektrometru zjistit, jaký je chemický vzorec sledované molekuly, ovšem když se pak podívali do databáze a snažili se tuto látku identifikovat, bylo to velmi obtížné. Vzorek totiž může obsahovat velké množství různých lipidů a jejich kombinací, které se biologicky často značně liší. Teď je díky novému algoritmu možné nahlédnout do nitra molekuly, zjistit, z čeho se skládá, a dokonce porovnat obrázky mezi sebou, “ vysvětluje Robin Schmid. Tímto způsobem lze získat například i tak podstatnou informaci, že určitá část mozku obsahuje odlišný typ lipidu než jiná část tohoto orgánu. A taky, že se tento konkrétní lipid nevyskytuje v žádné jiné tkáni.
SIMSEF vznikl ve spolupráci s lékařskými odborníky z německých a švýcarských univerzit. Pro ně je důležité zejména to, že se urychluje detekování klinických biomarkerů pro diagnostiku. Dozvědět se velmi rychle například, zda mají co do činění s lipidem či metabolitem, který se nachází pouze v nádorové tkáni, hraje zásadní roli v rozhodování o další léčbě. A to do značné míry ovlivňuje její úspěšnost.
Nový algoritmus je součástí otevřeného softwaru MZmine, který od roku 2005 pomáhá odborníkům po celém světě analyzovat data z hmotnostní spektrometrie. Důležitým členem týmu MZmine a hlavním vývojářem algoritmů SIMSEF i prvním autorem článku právě publikovaného v časopise Nature Communications je Steffen Heuckeroth z Ústavu anorganické a analytické chemie na univerzitě v Münsteru. Dodává k tomu: „Náš článek neobsahuje žádný konkrétní objev v oblasti biologie. Ovšem naše metoda, o které informujeme, pomůže mnoha vědcům zlepšit a urychlit jejich práci, což prostor pro nové objevy otevírá.“
„Podle mě je vždycky úžasné, když dalším lidem nejen umožníme vylepšovat pracovní podmínky pro jejich výzkum, ale taky o něm komunikovat s ostatními vědci. Díky zpětné vazbě ze strany vědecké komunity v MZmine se posouvají i samotné výsledky bádání, “ doplňuje Robin Schmid z ÚOCHB.
"O strojovém učení a umělé inteligenci dnes mluví všichni. Naši kolegové z týmu Tomáše Pluskala ji už využívají k řešení velmi specifických problémů ve výzkumu i klinické praxi," podotýká ředitel ÚOCHB, profesor Jan Konvalinka.
Třetí generace MZmine3, o níž na jaře 2023 informoval časopis Nature Biotechnology, dokáže zpracovat tisíce vzorků za hodinu. Nově vyvinuté algoritmy tohoto mezinárodního projektu dál rozšiřují jeho stávající možnosti, včetně kombinování dat z analytických a zobrazovacích metod, což dosud žádný akademický, ani komerční software neumožňoval.
Původní článek: Heuckeroth, S., Behrens, A., Wolf, C. et al. On-tissue dataset-dependent MALDI-TIMS-MS2 bioimaging. Nat Commun 14, 7495 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-43298-9
Doprovodné video https://www.youtube.com/watch?v=wfUuAGRphG8
.png)