Moleküle entwirren leicht gemacht

Neue Methode zur Analyse von Diffusionsmodi in Molekülgemischen

© Dalton et al. / MPI-CBG / CSBD

Zellen sind komplexe Mischungen von Molekülen mit unterschiedlichen Diffusionskonstanten. Ähnlich wie sich die Duftpartikel eines Parfums in der Luft verteilen, beschreibt die Diffusionskonstante, wie sich Moleküle aus einem Bereich höherer Konzentration in andere Bereiche verteilen. Dies gilt sowohl für Partikel in der Luft als auch für Moleküle in einer Zelle oder einem Gewebe. Um die unterschiedlichen Diffusionsbewegungen verschiedener Moleküle zu erkennen, müssen die Wissenschaftler eine spezifische Markierung verwenden, die es ermöglicht, verschiedene Moleküle anhand ihrer unterschiedlichen Markierung zu unterscheiden. Aber manchmal ist eine solche Markierung nicht möglich, z. B. wenn ein und dasselbe Molekül unterschiedliche Diffusionskonstanten hat, z. B. aufgrund von Unterschieden in Form oder Orientierung. Ein bekanntes Beispiel dafür sind Filamente, langgestreckte Molekülketten, die in Zellen oft vorkommen.  Ein Filament hat unterschiedliche Diffusionskonstanten, je nachdem ob es sich entlang seiner Achse bewegt, senkrecht dazu, oder sich dreht. In solchen Fällen war es bisher nicht möglich, aus den Bewegungsbahnen der Moleküle, wie sie z. B. aus Mikroskopievideos mit Hilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen gewonnen werden, die verschiedenen Diffusionsarten auseinanderzudividieren, ohne dass zumindest ein gewisses Maß an eindeutiger Kennzeichnung vorliegt.

Wissenschaftler aus der Gruppe von Ivo Sbalzarini, Professor für Wissenschaftliches Rechnen für Systembiologie an der TU Dresden und Forschungsgruppenleiter am MPI-CBG und Zentrum für Systembiologie Dresden (CSBD), haben nun zusammen mit Kollegen von der Tokyo Universität für Landwirtschaft und Technologie in Japan diese Lücke geschlossen. Sie entwickelten ein neuartiges mathematisches Modell für komplexe Mischungen von Diffusionsmodi in Partikelverfolgungsdaten und haben ihre neue Methode im Biophysical Journal veröffentlicht. 

Erstautor Benjamin Dalton, früher ELBE Postdoctoral Fellow am CSBD und jetzt Postdoktorand an der FU Berlin, erklärt: "Unsere Methode hat eine bisher unerreichte Genauigkeit, um zu bestimmen, ob eine Mischung vorliegt und wie viele Komponenten sie enthält. Sie ist aber auch sehr nützlich, um nur die Diffusionskonstante eines einzelnen Moleküls zu messen. Im Vergleich zu der heute meist verwendeten traditionellen Diffusionsanalyse, der MSD-Analyse, ist unsere neue Methode ebenso genau, aber robuster. Diese Kombination aus Einfachheit und Genauigkeit ist mit der MSD-Analyse einfach nicht zu erreichen."

Der Seniorautor der Arbeit, Itsuo Hanasaki, Professor am Institut für Ingenieurwissenschaften an der Tokyo Universität für Landwirtschaft und Technologie, betont die elegante Einfachheit und Schönheit der Methode: "Mit dieser Veröffentlichung stellen wir unsere Partikelverfolgungsanalysemethode auf ein solides mathematisches Fundament, das physikalisch weiter interpretiert werden kann. Damit profitiert jeder, der Partikel-Tracking-Daten analysieren muss, von der verbesserten Vielseitigkeit und Zuverlässigkeit dieser neuen und einfach einsetzbaren Methode, die außerdem keine zusätzlichen Geräte im Messsystem benötigt." 

Ivo Sbalzarini, der auch dem Exzellenzcluster "Physik des Lebens" der TU Dresden angehört, fasst zusammen: "Das Schöne an dieser Arbeit ist, dass sie eine Zusammenarbeit zwischen einem ELBE-Postdoktorand (Benjamin Dalton), einem ehemaligen CSBD-Gastwissenschaftler (Itsuo Hanasaki) und uns ist. Die Arbeit begann 2017 in Dresden, als Prof. Hanasaki über das ELBE-Gästeprogramm Gastprofessor am CSBD war. Damals wurde in vielen gemeinsamen Gesprächen die Idee für das Projekt geboren. Daraus entwickelte sich eine langjährige Zusammenarbeit, deren erste Ergebnisse nun veröffentlicht sind. Ich freue mich sehr, dass dies so ein schönes Beispiel dafür geworden ist, wie das ELBE-Programm zu unserer Kreativität und unserem weltweiten Netzwerk beiträgt." 

Originalpublikation

Benjamin A. Dalton, Ivo F. Sbalzarini, Itsuo Hanasaki: Fundamentals of the logarithmic measure for revealing multimodal diffusion. Biophysical Journal, January 13, 2021
doi: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2021.01.001