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费城—事实证明，并不是所有的tau蛋白堆积都是坏的，宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的一组研究人员开发了一种方法来证明这一点。研究人员使用哺乳动物细胞模型，将极高分辨率的显微镜与机器学习相结合，显示出tau实际上是人体正常生理的一部分时实际上会形成小的聚集体。通过这种方式，他们可以区分健康状况下发生的聚集体与神经系统疾病相关的聚集体，从而为筛选可能破坏有害聚集体的治疗方法敞开了大门。这项研究发表在美国国家科学院院刊上。
这项研究的资深作者，生理学副教授Melike Lakadamyali博士说：“没有很多工具可以可视化细胞内小的病理性蛋白质聚集体。”“但是通过超分辨率显微镜的机器学习，我们相信我们已经能够证明tau既可以形成正常的生理聚集体，又可以形成独特的病理聚集体。这样做，我们创造了一种有用的方法，可以作为新研究的基础进入针对tau相关病理的适当治疗方法。”
Tau是一种附着在轴突微管结构上的蛋白质-就像神经细胞中的高速公路一样。以前，人们认为tau聚集体只有在tau从微管中掉落时才形成。这些与一些神经系统疾病有关，包括阿尔茨海默氏病和其他类型的痴呆症。但是，事实证明，小的tau聚集体也可以在外部疾病条件下形成。
该研究的主要作者，拉卡达米利实验室的博士生梅丽娜·塞奥尼·吉帕拉基说：“从本质上讲，能够分辨出哪些tau聚集物是健康人的神经系统的一部分，而哪些形成了有害的聚集物，这是有价值的。”“不幸的是，在细胞内部还没有足够敏感的过程来区分。因此，我们着手使用哺乳动物细胞模型来创建一个。”
首先，研究人员使用超高分辨率显微镜，能够观察单个分子以区分生理和病理低聚物(分子形式)。单体，二聚体和三聚体是分别由一个，两个和三个tau分子组成的低聚物，最有可能最终与健康的生理状况相关，因为它们与微管和正常功能相关。
当研究小组研究与哺乳动物细胞模型有关的tau结构时，该结构近似于额颞痴呆，伴有与17号染色体相关的帕金森氏症(FTDP-17)-一种与tau聚集有关的疾病-该结构更大且更复杂。这些似乎是破裂的病理性tau聚集体。
建立了配置差异后，研究人员创建了一种机器学习算法，仅根据形状即可对病理性tau聚集体进行分类。此外，他们使用的抗体可以检测和区分tau聚集体何时变成“高磷酸化”-当它们吸收大量磷酸基团并趋于有害分解时。结合这些方法表明，与其他形状的tau聚集体相反，在某些氨基酸上含有磷酸根的tau更有可能形成线性纤丝，较薄的结构。
标签： tau聚集体
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