С 1960-х годов в мире стало известно, что повышенное содержание аминокислот в организме человека может сигнализировать о развитии патологий, связанных с нарушением структуры белков, например, болезней Альцгеймера, Паркинсона, Хантингтона. Тогда напрямую, как инструмент для диагностики, этот фактор не изучался. И только последние 15-20 лет благодаря развитию технологий у ученых появилась возможность измерять количество определенных молекул в биологических тканях, например, мозге или плазме крови. Сейчас эта область активно изучается и развивается, чтобы в дальнейшем по этому показателю можно было отслеживать скорость прогрессирования заболеваний.
При анализе аминокислот важно не просто увидеть, что в биологическом образце они есть, но и точно измерить их концентрацию. Однако эти молекулы очень малы и практически незаметны. Поэтому ткань обрабатывают специальным веществом, которое делает их видимыми при ультрафиолетовом излучении, а после проводят сложную процедуру разделения на отдельные компоненты.
– Ткань мозга содержит огромное количество липидов, белков, других метаболитов. При их анализе важно отделить от биологического образца не только эти вещества, но и разделить на виды сами аминокислоты. Для этого стандартно используют метод высокоэффективной жидкостной хроматографии, когда пробу с помеченными аминокислотами и специальный растворитель под высоким давлением пропускают через металлическую трубку (колонку), заполненную сорбентом. Задерживая внутри, он позволяет рассортировать по видам эти частицы. Благодаря этому они выходят из колонки не сразу, а поочередно, и ультрафиолетовый детектор успевает измерить их концентрацию. Далее эти показатели передаются на компьютер, где количество молекул показывается в виде пиков на графике, – объясняет Валерий Литвинов, старший научный сотрудник кафедры «Химия и биотехнология» ПНИПУ, кандидат медицинских наук.
Для синтеза белков в организме человека работают 20 разных аминокислот, и специфика проведения такого процесса может для них отличаться. Особую сложность представляет разделение таких молекул, как серин и аспарагиновая кислота – их концентрация в тканях головного мозга очень маленькая, поэтому выделить их и правильно «подсчитать» трудно. Однако это необходимо для осуществления максимально полного исследования и выявления заболевания. Если условия проведения хроматографии подобраны плохо (например, слишком много воды в составе растворителя), то все молекулы будут выходить из колонки вместе, и в результате их пики на графике могут слиться, что ухудшает качество измерений.
Ученые Пермского Политеха модифицировали стандартный метод хроматографии. Они изучили, как состав растворителя влияет на разделение серина и аспарагиновой кислоты и время их удержания в колонке. В результате определили наиболее оптимальную концентрацию, которая позволяет получить точную информацию об их количестве в биологическом образце, что ранее не было доступно.
Для этого провели эксперименты с разным соотношением основных компонентов растворителя – ацетонитрила и воды (30:70; 25:75; 20:80).
– Наилучшее разделение показала смесь 20:80. С уменьшением доли ацетонитрила время удерживания в колонке растет для обеих аминокислот с 4 до 7 минут. Также вырос фактор их разделения друг от друга с 1.30 до 1.36. Это говорит о том, что пики на графике хроматографии не будут сливаться вместе и позволят четко измерить концентрацию молекул по отдельности, – рассказывает Валерий Литвинов.
Методику успешно протестировали на реальном образце ткани головного мозга. Точность измерений доказали двумя способами на примере серина: сравнили полученные пики с образцом с заранее известной концентрацией аминокислоты, а также добавили в пробу определенное количество чистой аминокислоты и посмотрели, насколько пики увеличились.
– Оба результата оказались очень близки друг к другу – 38 и 41 мкг на грамм мозга, что соответствует норме. Погрешность составила всего 3 мкг. Это означает, что оптимизированная методика работает корректно и может быть использована для дальнейших исследований, в том числе для анализа образцов пациентов с нейродегенеративными заболеваниями, – комментирует эксперт.
Усовершенствованный процесс ученых Пермского Политеха обеспечивает наилучшее разделение аминокислот и их измерение в сложных биологических тканях. Исследование открывает новые возможности для разработки методов диагностики заболеваний центральной нервной системы.
Статья опубликована в журнале «Химия. Экология. Урбанистика». Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».