Простой метод определения фазового предпочтения белков на мембранах живых клеток

Ученые из Национального университета Сингапура продемонстрировали простой и быстрый метод определения того, распределяется ли биомолекула в липидные домены на мембранах живых клеток.

Клеточные мембраны — это динамические структуры из липидов и белков, некоторые компоненты которых организованы в домены. Правильная функция клетки требует распределения липидов и белков в эти домены, которые часто богаты холестерином и сфинголипидами. Однако они слишком малы (от 10 до 200 нм) и динамичны (время жизни, возможно, всего десятки миллисекунд), чтобы их можно было наблюдать даже с помощью современных методов микроскопии сверхвысокого разрешения. Традиционные методы определения локализации в доменах включают биохимические анализы, для которых требуется много клеток, они подвержены артефактам, так как проводятся in vitro, и они медленные. Хотя флуоресцентные методы могут исследовать эти домены в живых клетках, они требуют специализированного оборудования и часто сложны для интерпретации.

Исследовательская группа под руководством профессора Торстена Воланда с факультетов биологических наук и химии Национального университета Сингапура разработала простой метод на основе флюидизатора для определения того, предпочитает ли молекула распределяться в липидные домены на клеточных мембранах.

Команда добавляла гептанол к живым клеткам и показала, что в течение 15 минут он вызывает кластеризацию нанометровых липидных доменов в более крупные микрометровые домены, которые легко обнаруживаются с помощью стандартных флуоресцентных микроскопов. Метод работает как с молекулами, генетически меченными флуоресцентными белками, так и с молекулами, меченными с помощью внешних меток, например, антител.

Профессор Воланд сказал: «Фазовое предпочтение молекул раньше было трудно и долго устанавливать. Этот новый метод, обнаруженный случайно, дает результаты максимум за 15 минут на живых клетках, и их можно практически увидеть глазом в простом микроскопе».

Команда надеется, что эта методика позволит быстро и легко идентифицировать локализацию в доменах и поможет широкому исследовательскому сообществу.