Biomolekylær computer kan autonomt registrere flere tegn på sygdom

(PhysOrg.com) - I fremtiden vil computere i nano-størrelse implanteret i menneskekroppen kunne autonomt scanne efter sygdomsindikatorer, diagnosticere sygdomme, og kontrollere frigivelsen af ​​de passende lægemidler. Selvom dette scenario stadig er flere årtier væk, forskere har gjort betydelige fremskridt med at udvikle tidlige typer af biomolekylære computere.

I en nylig undersøgelse offentliggjort i Nano bogstaver , Datalogiprofessor Ehud Shapiro og medforfattere fra Weizmann Institute of Science i Rehovot, Israel, har udviklet en biomolekylær computer, der autonomt kan registrere mange forskellige typer molekyler samtidigt. I fremtiden, denne sansningsevne kunne integreres med en omfattende biomedicinsk viden om sygdomme, så computere kunne beslutte, hvilke lægemidler der skulle frigives.

"Vi forestiller os computerenheder i nanometerstørrelse (lavet af biomolekyler) til at færdes i vores kroppe på jagt efter sygdomme i deres tidlige fase, ”Fortalte medforfatter Binyamin Gil fra Weizmann Institute of Science PhysOrg.com . "Disse enheder ville have evnen til at registrere sygdomsindikatorer, diagnosticere sygdommen, og behandle det ved at administrere eller aktivere et terapeutisk biomolekyle. De kunne blive leveret til blodbanen eller operere inde i celler i et specifikt organ eller væv og blive givet som en forebyggende behandling. ”

Udviklingen bygger på forskernes tidligere demonstration af en biomolekylær computer, der består af et tostatssystem lavet af biologiske komponenter (DNA og et restriktionsenzym). Computeren, der fungerer in vitro, starter fra Ja -tilstanden. I hvert beregningstrin, computeren kontrollerer en sygdomsindikator. Hvis alle indikatorer for den testede sygdom er til stede, beregningen ender i Ja -tilstand, det stiller nemlig en positiv diagnose; hvis mindst en sygdomsindikator ikke påvises, det ender i nej -tilstand.

Tidligere har Shapiros gruppe viste, at denne biomolekylære computer kunne detektere sygdomsindikatorer fra mRNA -ekspressionsniveauer og mutationer. I den aktuelle undersøgelse, forskerne har udvidet computerens evne til også at opdage sygdomsindikatorer fra miRNA'er, proteiner, og små molekyler såsom ATP. På samme tid, computerens registreringsmetode er enklere end før, kræver færre komponenter og færre interaktioner med sygdomsindikatorerne.

Som forskerne forklarer, at mærke en kombination af flere sygdomsindikatorer er meget mere nyttig end at mærke kun en, da det giver mulighed for bedre nøjagtighed og større følsomhed over for forskelle mellem sygdomme. For eksempel, de bemærker, at i tilfælde af skjoldbruskkirtelkræft, tilstedeværelsen af ​​proteinet thyroglobulin og hormonet calcitonin kan muliggøre en langt mere pålidelig diagnose, end hvis kun en af ​​disse sygdomsindikatorer blev påvist.

Selvom evnen til at opdage flere sygdomsindikatorer markerer et vigtigt skridt mod in vivo biomolekylære computere og programmerbare lægemidler, der er stadig mange forhindringer, som forskere skal overvinde i processen.

"Den største udfordring er at betjene sådanne enheder i omgivelser som blodstrømmen eller cellens cytoplasma, ”Sagde Gil. "I øjeblikket udvikler vi enheder, der er afhængige af enklere maskiner (f.eks. Intet restriktionsenzym) eller af cellens eget maskineri."

Copyright 2011 PhysOrg.com.
Alle rettigheder forbeholdes. Dette materiale må ikke offentliggøres, udsende, omskrevet eller omfordelt helt eller delvist uden udtrykkelig skriftlig tilladelse fra PhysOrg.com.