Os filamentos do citoesqueleto interagindo com motores moleculares desempenham um papel crucial na compreensão de vários processos fisiológicos na medicina celular e molecular. No entanto, os ensaios de motilidade in vitro (IVM), uma tecnologia chave para este propósito, muitas vezes enfrentam o desafio de analisar com precisão e rapidez o movimento do filamento em gravações de vídeo. É aí que entra uma ferramenta inovadora chamada Philament, que fornece uma solução automatizada baseada em Python para análises de alto rendimento.
Desenvolvido pela professora Carol Gregorio, Ryan Bowser e Dr. Gerrie Farman da Universidade do Arizona, o Philament é um programa de rastreamento de filamentos projetado para melhorar significativamente a eficiência e a precisão da análise de detecção de IVM. O seu trabalho, publicado na revista Biophysical Reports, propõe um novo método de extração de dados que reduz preconceitos pessoais e permite uma análise rápida e abrangente.
“A principal vantagem do Philament é a capacidade de automatizar todo o processo, desde o pré-processamento do vídeo até a extração de dados, tornando-o uma ferramenta poderosa para pesquisadores que estudam as interações da actomiosina”, disse o professor Gregorio. “O programa usa pacotes Python de código aberto, garantindo que permaneça atualizado e disponível para desenvolvimento futuro.”
A detecção de IVM normalmente envolve o exame do movimento de filamentos marcados com fluorescência (como F-actina ou microtúbulos) em uma superfície revestida com proteínas motoras, como miosina ou cinesina. Embora os métodos de análise tradicionais geralmente exijam rastreamento manual, o Philament pode automatizar esse processo, extraindo dados sobre velocidades instantâneas e médias, comprimento do filamento e suavidade de movimento. Ao converter imagens em binário e empregar um algoritmo de rastreamento de centro de massa, o Philament pode fornecer análises detalhadas do movimento do filamento, mesmo em configurações de alto rendimento.
Um dos recursos de destaque do Philament é a capacidade de lidar com filamentos sobrepostos sem perder dados de rastreamento, um problema comum em softwares mais antigos. Isso garante que informações críticas não sejam descartadas, resultando em resultados mais confiáveis e abrangentes. O professor Gregorio explica: “Nosso procedimento pode rastrear o movimento dos filamentos mesmo que eles se sobreponham temporariamente ou desapareçam temporariamente de vista, e o rastreamento pode ser retomado com precisão assim que os filamentos reaparecerem”.
Os pesquisadores destacaram a importância do Philament no avanço da pesquisa em mecânica cardiovascular porque simplifica a entrada no campo, reduzindo a curva de aprendizado associada à codificação e software complexo de análise de imagens. “Os recursos automatizados do Philament permitem análises de alto rendimento de dados IVM, o que é fundamental para estudos em larga escala que investigam os efeitos de várias condições fisiológicas, como doenças, exercícios e fadiga”, acrescentou o professor Gregorio.
Em seu estudo, a equipe validou o desempenho do Philament comparando seus resultados com métodos de rastreamento manual e outros procedimentos semiautomáticos. Eles descobriram que o Philament não apenas correspondia à precisão das medições manuais, mas também superava o software existente em termos de velocidade e número de objetos rastreados. “A velocidade de análise do Philament é 10 vezes mais rápida que a dos programas anteriores, permitindo uma coleta e análise de dados mais rápida e eficiente”, observou o professor Gregorio.
O Philament tem aplicações potenciais além da pesquisa básica, fornecendo informações valiosas sobre a descoberta e o desenvolvimento de medicamentos. Através da triagem de alto rendimento de compostos que afetam as interações actina-miosina, a Philament pode facilitar a identificação de novos alvos terapêuticos e a avaliação da eficácia dos medicamentos.
À medida que a comunidade científica continua a explorar a dinâmica complexa dos filamentos do citoesqueleto e das proteínas motoras, ferramentas como o Philament desempenharão um papel vital no avanço da nossa compreensão e na descoberta de novas possibilidades para avanços médicos e científicos. Com sua interface amigável e poderosos recursos de análise de dados, o Philament demonstra o poder da automação na pesquisa científica moderna. A professora Gregorio e sua equipe estabeleceram novos padrões sobre como abordamos e analisamos as interações filamento-motor, abrindo caminho para inovações futuras.
Referência do diário
Bowser, RM, Farman, GP e Gregorio, CC (2024). Filamento: um programa de rastreamento de filamentos para análise rápida e precisa de ensaios de movimento in vitro. Relatórios Biofísicos, 4, 100147. doi: https://doi.org/10.1016/j.bpr.2024.100147
Sobre o autor
Atualmente sou um cientista pesquisador na Universidade do Arizona, estudando o papel das interações das proteínas dos miofilamentos em tecidos saudáveis e doentes. Estudei como as mudanças na estrutura das proteínas causadas por cardiomiopatias hipertróficas ou dilatadas e mutações de fosforilação (modificação pós-tradução) afetam essas interações. Para fazer isso, utilizo uma série de técnicas, como a mecânica unicelular e de feixes de fibras, para examinar as respostas dos tecidos ao estiramento e ao cálcio, o íon primário usado para regular a contratilidade muscular. Também estudo como essas proteínas interagem no nível de molécula única usando movimento in vitro (MIV) e rigidez rotacional, um método que examina a rigidez inata da miosina (a molécula motora do músculo) sob diferentes condições fisiológicas, ou por difração de raios-X. A difração de raios X nos permite examinar a estrutura do músculo em nanoescala sob uma variedade de condições, permitindo-nos examinar minuciosamente como as muitas proteínas na rede muscular interagem umas com as outras.
Além disso, orientei muitos alunos e pós-doutorandos em diversos laboratórios, repassando o conhecimento adquirido a outras pessoas. Fora do laboratório, gosto de ler e andar de bicicleta pela área de Tucson, explorando a cidade e suas belezas naturais ao redor.
Sou estudante de mestrado acelerado na Universidade do Arizona e estudo interações regulatórias de proteínas cardíacas no laboratório de Gregorio. Meu projeto se concentra em compreender melhor o papel da leiomodina (Lmod) e da proteína 2 associada à adenilil ciclase (CAP2). Aprendi Python sozinho, o que aprendi quando trabalhei pela primeira vez com o Dr. Gregorio e o Dr. Farman, e gosto profundamente da criatividade e do poder de resolução de problemas da programação.
No laboratório, desenvolvo métodos automatizados de análise de dados para agilizar pesquisas, como nosso software Philament in vitro Motilidade (IVM) e vários outros scripts para mecânica unicelular e perturbações sinusoidais. Além de criar ferramentas de análise de dados, também executo experimentos de IVM e de mecânica unicelular para meus projetos de pesquisa.
Fora do laboratório, estou ativamente envolvido na educação científica. Eu apareço no segmento “Thursday Paper” do KXCI 91.3, oriento alunos do ensino médio como coordenador do STAR Lab e adoro falar sobre ciências para alunos do jardim de infância ao ensino médio!
