A tecnologia de inteligência artificial redesenhou uma proteína bacteriana que ajuda os pesquisadores a rastrear a serotonina no cérebro em tempo real.Fonte: NIH
A serotonina é um neuroquímico que desempenha um papel crítico na forma como o cérebro controla nossos pensamentos e sentimentos. Por exemplo, muitos antidepressivos são projetados para alterar sinais de serotonina enviados entre neurônios.
Em um artigo na Cell, pesquisadores do Instituto Nacional de Saúde ( NIH) descreveram como usaram técnicas avançadas de engenharia genética para transformar uma proteína bacteriana em uma nova ferramenta de pesquisa que pode ajudar a monitorar a transmissão de serotonina com maior fidelidade do que os métodos atuais. Experimentos pré-clínicos, principalmente em camundongos, mostraram que o sensor poderia detectar mudanças sutis e em tempo real nos níveis de serotonina cerebral durante o sono, medo e interações sociais, bem como testar a eficácia de novas drogas psicoativas.
O estudo foi financiado, em parte, pela Iniciativa de Pesquisa Cerebral do NIH através do Avanço das Neurotecnologias Inovadoras (BRAIN), que visa revolucionar nossa compreensão do cérebro em condições saudáveis e de doenças.
O estudo foi liderado por pesquisadores do laboratório de Lin Tian, Ph.D., pesquisador principal da Faculdade de Medicina da Universidade da Califórnia Davis. Os métodos atuais só podem detectar mudanças amplas na sinalização de serotonina. Neste estudo, os pesquisadores transformaram uma proteína bacteriana em forma de armadilha de Vênus em um sensor altamente sensível que se ilumina fluorescentemente quando captura serotonina.
Anteriormente, cientistas do laboratório de Loren L. Looger, Ph.D., Howard Hughes Medical Institute Janelia Research Campus, Ashburn, Virginia, usaram técnicas tradicionais de engenharia genética para converter a proteína bacteriana em um sensor da acetilcolina neurotransmissor. A proteína, chamada OpuBC, normalmente prende a colina de nutrientes, que tem uma forma semelhante à acetilcolina.
Para este estudo, o laboratório Tian trabalhou com a equipe do Dr. Looger e o laboratório de Viviana Gradinaru, Ph.D., Caltech, Pasadena, Califórnia, para mostrar que precisavam da ajuda adicional da inteligência artificial para redesenhar completamente o OpuBC como um apanhador de serotonina.
Os pesquisadores usaram algoritmos de aprendizado de máquina para ajudar um computador a "pensar" em 250.000 novos projetos. Depois de três rodadas de testes, os cientistas resolveram um. Experimentos iniciais sugeriram que o novo sensor detectou serotonina de forma confiável em diferentes níveis no cérebro, tendo pouca ou nenhuma reação a outros neurotransmissores ou drogas de forma semelhante.
Experimentos em fatias cerebrais de camundongos mostraram que o sensor respondeu aos sinais de serotonina enviados entre neurônios em pontos de comunicação sináptica. Enquanto isso, experimentos em células em placas de petri sugeriram que o sensor poderia monitorar efetivamente mudanças nesses sinais causados por drogas, incluindo cocaína, MDMA (também conhecido como ecstasy) e vários antidepressivos comumente usados.
Finalmente, experimentos em camundongos mostraram que o sensor poderia ajudar os cientistas a estudar a neurotransmissão da serotonina em condições mais naturais. Por exemplo, os pesquisadores testemunharam um aumento esperado nos níveis de serotonina quando os ratos estavam acordados e uma queda enquanto os ratos adormeciam. Eles também detectaram uma queda maior quando os ratos eventualmente entraram nos estados de sono R.E.M.( fase do sono onde há os movimentos rapidos dos olhos e normalmente quando sonhamos).
Métodos tradicionais de monitoramento da serotonina teriam perdido essas mudanças. Além disso, os cientistas viram os níveis de serotonina subirem de forma diferente em dois circuitos separados de medo cerebral quando os ratos foram avisados de um choque no pé por um sino tocando. Em um circuito – o córtex pré-frontal medial – o sino acionou os níveis de serotonina para subir rápido e alto, enquanto no outro – a amígdala basolateral – o transmissor rastejou até níveis ligeiramente mais baixos.
No espírito da Iniciativa BRAIN, os pesquisadores planejam disponibilizar o sensor para outros cientistas. Eles esperam que isso ajude os pesquisadores a entender melhor o papel crítico que a serotonina desempenha em nossas vidas diárias e em muitas condições psiquiátricas.
Financiamento: Este estudo foi apoiado por subvenções do NIH (NS090604, NS013522, NS007431, MH107056, MH117069, AA019454, AA011605, AA025475 , GM124165, RR029205); Programas de Pesquisa Intramuros do NIH no Instituto Nacional de Abuso de Álcool e Alcoolismo (AA000421), no Instituto Nacional de Distúrbios Neurológicos e Derrame, e no Instituto Nacional de Saúde Mental; o Departamento de Energia dos EUA (Contrato Nº. DE-AC02-06CH11357); o Instituto Médico Howard Hughes; o Heritage Medical Research Institute; o Centro de Neurociência Molecular e Celular do Instituto Chen; o Instituto Beckman de PESQUISA DE ENGENHARIA DE CLAREZA, Optogenética e Vetores; a Fundação Mistletoe; e a Fundação ARCS.
“Directed Evolution of a Selective and Sensitive Serotonin Sensor via Machine Learning” by Unger, E. K., Keller, J. P., Altermatt, M., et al. Cell