I ricercatori hanno sviluppato nanoparticelle in grado di penetrare nella retina neurale e fornire mRNA alle cellule dei fotorecettori il cui corretto funzionamento rende possibile la visione.

Gli scienziati dell’Oregon State University College of Pharmacy hanno dimostrato in modelli animali la possibilità di utilizzare nanoparticelle lipidiche e RNA messaggero, la tecnologia alla base dei vaccini COVID-19, per trattare la cecità associata a una rara condizione genetica.

Lo studio è stato pubblicato oggi (11 gennaio 2023) sulla rivista I progressi della scienza. È stato guidato dal professore associato di scienze farmaceutiche dell’OSU Gaurav Sahay, dallo studente di dottorato dell’Oregon State Marco Herrera-Barrera e dall’assistente professore di oftalmologia dell’Oregon Health & Science University Renee Ryals.

Gli scienziati hanno superato quella che era stata la principale limitazione dell’utilizzo di nanoparticelle lipidiche, o LNP, per trasportare materiale genetico ai fini della terapia della vista, facendole raggiungere la parte posteriore dell’occhio, dove si trova la retina.

I lipidi sono acidi grassi e composti organici simili tra cui molti oli e cere naturali. Le nanoparticelle sono minuscoli pezzi di materiale di dimensioni variabili da uno a 100 miliardesimi di metro. L’RNA messaggero fornisce istruzioni alle cellule per produrre una particolare proteina.

Con i vaccini contro il coronavirus, l’mRNA trasportato dagli LNP istruisce le cellule a creare un pezzo innocuo della proteina spike del virus, che innesca una risposta immunitaria dal corpo. Come terapia per la compromissione della vista derivante dalla degenerazione retinica ereditaria, o IRD, l’mRNA istruirebbe le cellule dei fotorecettori – difettose a causa di una mutazione genetica – a produrre le proteine ​​necessarie per la vista.

L’IRD comprende un gruppo di disturbi di varia gravità e prevalenza che colpiscono una persona su poche migliaia in tutto il mondo.

Gli scienziati hanno dimostrato, in una ricerca che ha coinvolto topi e primati non umani, che gli LNP dotati di peptidi erano in grado di passare attraverso le barriere negli occhi e raggiungere la retina neurale, dove la luce viene trasformata in segnali elettrici che il cervello converte in immagini.

“Abbiamo identificato un nuovo set di peptidi che possono raggiungere la parte posteriore dell’occhio”, ha detto Sahay. “Abbiamo usato questi peptidi per agire come codici postali per consegnare nanoparticelle che trasportano materiali genetici all’indirizzo previsto all’interno dell’occhio”.

“I peptidi che abbiamo scoperto possono essere usati come ligandi mirati direttamente coniugati a RNA silenzianti, piccole molecole per terapie o come sonde di imaging”, ha aggiunto Herrera-Barrera.

Sahay e Ryals hanno ricevuto una sovvenzione di 3,2 milioni di dollari dal National Eye Institute per continuare a studiare la promessa delle nanoparticelle lipidiche nel trattamento della cecità ereditaria. Condurranno la ricerca sull’uso degli LNP per fornire uno strumento di editing genetico che potrebbe eliminare i geni cattivi nelle cellule dei fotorecettori e sostituirli con geni correttamente funzionanti.

La ricerca mira a sviluppare soluzioni per le limitazioni associate all’attuale principale mezzo di consegna per l’editing genetico: un tipo di virus noto come virus adeno-associato o AAV.

“L’AAV ha una capacità di confezionamento limitata rispetto agli LNP e può provocare una risposta del sistema immunitario”, ha affermato Sahay. “Inoltre, non funziona in modo fantastico nel continuare a esprimere gli enzimi che lo strumento di modifica utilizza come forbici molecolari per eseguire tagli nel DNA da modificare. Speriamo di utilizzare ciò che abbiamo appreso finora sugli LNP per sviluppare un sistema di consegna dell’editor di geni migliorato”.

Riferimento: “Le nanoparticelle lipidiche guidate da peptidi forniscono mRNA alla retina neurale di roditori e primati non umani” 11 gennaio 2023, I progressi della scienza.
DOI: 10.1126/sciadv.add4623

Lo studio LNP guidato dai peptidi è stato finanziato dal National Institutes of Health. Hanno partecipato alla ricerca per l’Oregon State anche i docenti del College of Pharmacy Oleh Taratula e Conroy Sun, i ricercatori post-dottorato Milan Gautam e Mohit Gupta, gli studenti di dottorato Antony Jozic e Madeleine Landry, l’assistente di ricerca Chris Acosta e lo studente universitario Nick Jacomino, uno studente di bioingegneria al College di Ingegneria che si è laureata nel 2020.

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L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a costruire un puzzle pollinico della flora presente e antica

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Un sistema emergente che combina l’imaging rapido con l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare gli scienziati a costruire un quadro completo dei cambiamenti ambientali attuali e storici, analizzando in modo rapido e accurato i pollini.

I granelli di polline di diverse specie vegetali sono unici e identificabili in base alla loro forma. Analizzare quali granuli di polline vengono catturati in campioni come i nuclei di sedimenti dei laghi aiuta gli scienziati a capire quali piante prosperavano in un dato momento della storia, potenzialmente risalenti a migliaia o milioni di anni fa.

Fino ad ora, gli scienziati hanno contato manualmente i tipi di pollini nei sedimenti o nei campioni di aria utilizzando un microscopio ottico: un compito specializzato e dispendioso in termini di tempo.

Ora, gli scienziati dell’Università di Exeter e dell’Università di Swansea stanno combinando tecnologie all’avanguardia tra cui la citometria a flusso per immagini e l’intelligenza artificiale per costruire un sistema in grado di identificare e classificare il polline a velocità molto più rapide. I loro progressi sono pubblicati oggi in un documento di ricerca in Nuovo fitologo. Oltre a costruire un quadro più completo della flora del passato, il team spera che un giorno la tecnologia possa essere applicata a letture più accurate dei pollini nell’ambiente odierno, il che potrebbe aiutare chi soffre di raffreddore da fieno a mitigare i sintomi.

La dott.ssa Ann Power, dell’Università di Exeter, ha dichiarato: “Il polline è un importante indicatore ambientale e mettere insieme il puzzle dei diversi tipi di pollini presenti nell’atmosfera, sia oggi che in passato, può aiutarci a costruire un quadro della biodiversità e dell’ambiente”. cambiamento climatico.

“Tuttavia, riconoscere al microscopio a quale specie vegetale appartiene il polline è incredibilmente dispendioso in termini di manodopera e non è sempre possibile. Il sistema che stiamo sviluppando ridurrà drasticamente il tempo necessario e migliorerà le classificazioni. Ciò significa che possiamo costruire un quadro più ricco di pollini nell’ambiente molto più rapidamente, rivelando come il clima, l’attività umana e la biodiversità sono cambiati nel tempo, o capire meglio quali sono gli allergeni nell’aria che respiriamo”.

Il team ha già utilizzato il sistema per analizzare automaticamente una fetta di sedimento lacustre risalente a 5.500 anni fa, classificando rapidamente oltre un migliaio di granuli di polline. In passato, uno specialista avrebbe impiegato fino a otto ore per contare e classificare, un compito che il nuovo sistema ha completato in ben meno di un’ora.

Il nuovo sistema utilizza la citometria a flusso per immagini, una tecnologia che viene generalmente utilizzata per studiare le cellule nella ricerca medica, per catturare rapidamente immagini di pollini. È stato quindi sviluppato un tipo unico di intelligenza artificiale basato sul deep learning per identificare i diversi tipi di polline in un campione ambientale. Questo è in grado di fare queste distinzioni anche quando il campione è imperfetto.

La dottoressa Claire Barnes, dell’Università di Swansea, ha dichiarato: “Fino ad ora, i sistemi di intelligenza artificiale in fase di sviluppo per classificare i pollini imparano e testano le stesse librerie di pollini, il che significa che ogni campione è perfetto e appartiene a specie precedentemente viste dalla rete. Questi sistemi non sono in grado di riconoscere i pollini provenienti dall’ambiente che hanno subito alcuni colpi lungo il percorso, né di classificare i pollini non inclusi nelle librerie di formazione. Incorporare una versione unica di deep learning nel nostro sistema significa che l’intelligenza artificiale è più intelligente e applica un approccio più flessibile approccio all’apprendimento. Può gestire immagini di scarsa qualità e può utilizzare le caratteristiche condivise delle specie per prevedere a quale famiglia di piante appartiene il polline anche se il sistema non lo ha mai visto prima durante l’addestramento.”

Nei prossimi anni, il team spera di perfezionare e lanciare il nuovo sistema e di utilizzarlo per saperne di più sul polline delle graminacee, un elemento particolarmente irritante per chi soffre di raffreddore da fieno. Il dottor Power ha dichiarato: “Alcuni pollini di graminacee sono più allergenici di altri. Se riuscissimo a capire meglio quali pollini sono prevalenti in momenti specifici, ciò porterebbe a miglioramenti nelle previsioni dei pollini che potrebbero aiutare le persone con raffreddore da fieno a ridurre la loro esposizione”.

La ricerca è supportata dal National Environment Research Council (NERC) e dal National Institutes of Health degli Stati Uniti.



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