Quando la molecola esce dalla colonna?
I ricercatori stanno sviluppando un metodo basato sull'intelligenza artificiale in grado di prevedere in modo più affidabile i tempi di ritenzione delle piccole molecole
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Che si tratti di ricerca farmacologica, analisi ambientale o metabolomica, chiunque analizzi campioni biologici complessi deve spesso identificare le piccole molecole in essi contenute. I ricercatori dell’Università Friedrich Schiller di Jena, in collaborazione con i partner dell’Helmholtz Zentrum München e dell’Università Tecnica di Monaco, hanno sviluppato un metodo che affronta un problema della chimica analitica che persiste da decenni. Nell’ultimo numero della rivista «Nature Methods», il team guidato dal bioinformatico Prof. Dr. Sebastian Böcker presenta il suo nuovo strumento.
Un problema quotidiano nell’analisi chimica
I campioni biologici come il sangue, il materiale cellulare o le colture batteriche possono contenere un numero enorme di molecole diverse. Mentre il DNA e le proteine possono ormai essere analizzati in modo relativamente accurato utilizzando metodi consolidati, la diversità delle piccole molecole — note come metaboliti — è particolarmente elevata. Tra queste figurano prodotti metabolici, composti naturali, tossine, prodotti di degradazione e molte sostanze farmaceutiche.
La cromatografia liquida viene spesso utilizzata per separare tali molecole l’una dall’altra. In questo processo, una miscela di sostanze passa attraverso una colonna di separazione; le singole molecole vengono trattenute in misura variabile e quindi eluiscono dalla colonna in momenti diversi. Questo cosiddetto «tempo di ritenzione» fornisce un’indicazione importante su quale sostanza sia presente in un campione. Ma quando esattamente una determinata molecola viene eluita dalla colonna? È proprio questa domanda che da decenni occupa la chimica analitica.
Perché le previsioni precedenti hanno raggiunto i propri limiti
«La difficoltà sta nel fatto che i tempi di ritenzione dipendono fortemente dalle condizioni sperimentali: dalla colonna utilizzata, dal solvente, dal gradiente, dal pH, dalla temperatura e persino da modifiche tecniche apparentemente minori», afferma il Prof. Böcker. «Se, ad esempio, si sostituisce un tubo nell’apparato, o se un nuovo tubo è leggermente più lungo di quello vecchio, i tempi misurati possono variare in modo significativo.»
I modelli precedenti dovevano quindi spesso essere addestrati o messi a punto utilizzando i dati provenienti proprio dallo stesso sistema di misurazione su cui avrebbero poi dovuto formulare le previsioni. In pratica, ciò significa che i ricercatori dovevano prima misurare numerose sostanze standard prima di poter utilizzare il modello in modo efficace. Si tratta di un processo dispendioso in termini di tempo e di denaro e, per molte applicazioni, semplicemente non fattibile.
Prima le normative, poi il tempo
Il nuovo approccio del team di Böcker non si limita a un singolo sistema, ma è in grado di fornire previsioni anche per sistemi nuovi e molecole sconosciute. Il metodo si concentra sul tipo di cromatografia liquida più comunemente utilizzato, la cosiddetta modalità «a fase inversa», e opera in due fasi: nella prima fase, un modello di apprendimento automatico calcola un cosiddetto indice di ordine di ritenzione per una molecola. Questo indice non descrive direttamente un tempo, ma piuttosto la posizione di una molecola nella sequenza prevista dell’ordine di ritenzione. Nella seconda fase, questo indice viene convertito in tempi di ritenzione specifici utilizzando alcuni punti di riferimento noti.
Fleming Kretschmer ha svolto un ruolo chiave nello sviluppo; ha lavorato al metodo nell’ambito del suo dottorato ed è co-primo autore dell’articolo. «Un risultato fondamentale del nostro lavoro è che il nostro metodo supera altri approcci che, a differenza del nostro, devono prima essere addestrati in modo approfondito sul sistema di destinazione», sottolinea Fleming Kretschmer. «Il nostro approccio consente quindi previsioni precise fin da subito, anche per sistemi nuovi.»
Rilevanza per la scoperta di farmaci, la ricerca sui prodotti naturali e l’analisi ambientale
L’approccio può rivelarsi utile ovunque sia necessario identificare piccole molecole sconosciute. Nella ricerca sui prodotti naturali, ad esempio, i ricercatori sono alla ricerca di sostanze provenienti da batteri, funghi o piante che possano fungere da nuovi antibiotici, farmaci antitumorali o principi attivi contro altre malattie. Anche nell’analisi ambientale, nella chimica alimentare e nella ricerca farmaceutica si pone ripetutamente la stessa domanda: cosa contiene un campione complesso e il tempo di ritenzione misurato corrisponde alla struttura chimica ipotizzata?
Software da integrare negli strumenti analitici
Il nuovo strumento, denominato «2-step», è disponibile come pacchetto software e come applicazione web (https://github.com/boecker-lab/2-step). Secondo i ricercatori, in futuro il metodo potrebbe essere integrato in numerosi programmi analitici, consentendone l’utilizzo automatico da parte dei laboratori che utilizzano la cromatografia liquida e la spettrometria di massa.
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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