Автоматизированный инструмент для масштабного профилирования связанных с болезнями модификаций РНК

Исследователи разработали мощный инструмент, способный сканировать тысячи биологических образцов для обнаружения модификаций транспортной РНК (тРНК) — крошечных химических изменений в молекулах РНК, которые помогают контролировать рост клеток, их адаптацию к стрессу и реакцию на такие заболевания, как рак и устойчивые к антибиотикам инфекции. Этот инструмент открывает новые возможности для науки, здравоохранения и промышленности — от ускорения исследований болезней и создания более точных диагностических методов до разработки более эффективных методов лечения.

Исследование проведено SMART AMR совместно с Наньянским технологическим университетом (NTU Singapore), Университетом Флориды, Университетом Олбани, Лодзинским технологическим университетом и MIT.

Решение текущих ограничений в профилировании модификаций РНК

Текущие молекулярные методы изучения обширного эпитранскриптома (более 170 химических модификаций всех форм РНК) часто медленные, трудоемкие, дорогие и используют опасные химические вещества, что ограничивает масштабы и скорость исследований.

Чтобы решить эту проблему, команда SMART разработала новый инструмент для быстрого автоматизированного профилирования модификаций тРНК. Это позволяет ученым картировать регуляторные сети клеток, открывать новые ферменты и связывать молекулярные паттерны с механизмами болезней.

Раскрытие сложности модификаций РНК

Исследование SMART, опубликованное в Nucleic Acids Research под названием "tRNA modification profiling reveals epitranscriptome regulatory networks in Pseudomonas aeruginosa", показало, что инструмент уже позволил открыть ранее неизвестные РНК-модифицирующие ферменты и картировать сложные генные регуляторные сети, важные для адаптации клеток к стрессу и болезням.

С помощью роботизированных дозаторов исследователи выделили тРНК из более чем 5700 генетически модифицированных штаммов бактерии Pseudomonas aeruginosa. Образцы были ферментативно переварены и проанализированы методом жидкостной хроматографии с тандемной масс-спектрометрией (LC‑MS/MS).

В ходе исследования было получено более 200 000 точек данных. Например, было обнаружено, что метилтиотрансфераза MiaB, один из ферментов, ответственных за модификацию тРНК ms2i6A, чувствительна к доступности железа и серы, а также к метаболическим изменениям при низком содержании кислорода.

Автоматизированная система SMART, в отличие от традиционных методов (дорогих, трудоемких и использующих токсичные растворители, такие как фенол и хлороформ), интегрирует робототехнику для автоматизации пробоподготовки и анализа, устраняя необходимость работы с опасными химикатами.

Ускоренный и автоматизированный способ изучения РНК

Это первая система, способная к количественному, общесистемному профилированию модификаций тРНК в таком масштабе, что дает уникальное и комплексное представление об эпитранскриптоме.

«Этот новаторский инструмент знаменует собой преобразующий прорыв в расшифровке сложного языка модификаций РНК... Он ускоряет как фундаментальные научные открытия, так и разработку целевых диагностических средств и методов лечения», — сказал профессор Питер Дедон, со-руководитель SMART AMR, профессор MIT и автор-корреспондент статьи.

Ускорение исследований и применение в здравоохранении

Инструмент имеет широкое применение в научных исследованиях, промышленности и здравоохранении. Фармацевтическая и биотехнологическая отрасли могут использовать его для открытия лекарств и скрининга биомаркеров.

«Это первый инструмент, который может быстро и количественно профилировать модификации РНК в тысячах образцов... Впервые крупномасштабный эпитранскриптомный анализ стал практичным и доступным», — сказала доктор Цзинцзин Сунь, научный сотрудник SMART AMR и первый автор статьи.

Перспективы: развитие клинических и фармацевтических применений

В дальнейшем SMART AMR планирует расширить возможности инструмента для анализа модификаций РНК в человеческих клетках и тканях, выйдя за рамки микробных моделей.

Будущие усилия будут сосредоточены на интеграции платформы в клинические исследования для ускорения открытия биомаркеров и терапевтических мишеней, что будет способствовать разработке более эффективных и персонализированных методов лечения.