Aviso: Esta página é uma tradução automática da página original em inglês. Por favor note uma vez que as traduções são geradas por máquinas, não tradução tudo será perfeita. Este site e suas páginas da Web destinam-se a ler em inglês. Qualquer tradução deste site e suas páginas da Web pode ser imprecisas e imprecisos no todo ou em parte. Esta tradução é fornecida como uma conveniência.

Usando Proteomics para compreender Alzheimer: Uma entrevista com Dr. Renã Robinson

Dr. Renã RobinsonTHOUGHT LEADERS SERIES...insight from the world’s leading experts

Por favor pode você dar uma introdução a sua pesquisa e sua conversa em Pittcon?

Em nosso laboratório bioanalytical da espectrometria em massa nós usamos técnicas do proteomics para tentar compreender mais sobre a doença de Alzheimer. A pressão preliminar de nossa pesquisa é que nós estamos interessados em compreender as mudanças que ocorrem fora do cérebro e como aqueles correlação com o que está ocorrendo dentro do cérebro.

Nós estudamos tecidos no sistema imunitário. Nós estudamos tecidos como o fígado e outros órgãos periféricos e correlacionamos então como a proteína-expressão muda na trilha daqueles tecidos com os mesmos tipos de mudanças que estão ocorrendo no cérebro. É um modo de pensar diferente sobre a doença de Alzheimer, fora do cérebro.

Em minha conversa em Pittcon 2016, eu expliquei alguns dos desafios que nós encontramos com informação de processamento dos tipos de experiências que nós realizamos. Nossos tamanhos do ficheiro dos dados são ginormous e são centenas de gigas byte antes que nós as unirmos todas. Nós obtemos muita informação sobre centenas aos milhares de proteínas. Que você faz com essa informação e como você toma essa informação e a transforma no conhecimento sobre a doença de Alzheimer?

Mass Spectrometry in Proteomics

Espectrometria em massa em Proteomics de AZoNetwork em Vimeo.

Por que são as aproximações omics-baseadas ` que estão sendo usadas cada vez mais para investigar processos biológicos e, em particular, aumento nossa compreensão da doença de Alzheimer?

as aproximações Omics-baseadas ` são extremamente poderosas em compreender a biologia de todo o sistema. A ideia atrás das aproximações omics-baseadas ` é que você pode olhar centenas aos milhares de moléculas simultaneamente em uma única experiência e obter a informação sobre como mudam.

Tradicional, você pôde ter olhado uma proteína de cada vez e pôde ter tomado dois anos para compreender realmente a expressão dessa proteína usando ensaios biológicos. Contudo, agora você pode olhar mil ou talvez dois mil proteínas ou metabolitos ao mesmo tempo, assim que realmente apenas muda o dinâmico inteiro em termos de como rapidamente você pode obter com uma experiência e realmente alcançar a fase de obter a informação sobre a doença.

Nos últimos dez anos, é havido um aumento no número de grupos que se têm aproveitado destas técnicas a fim compreender a doença de Alzheimer. Estas técnicas dão-nos realmente muito mais a introspecção do que o que nós poderíamos ganhar de olhar um proteína ou metabolito de cada vez.

Proteomics padrão da grande escala contra a multiplexação

O que são os níveis principais com qual pode responder a perguntas biológicas sobre a doença de Alzheimer?

Há realmente um funil grande em termos dos níveis em que você pode começar pensar sobre esta doença. Para nosso grupo, nós estamos interessados em tomar esta informação molecular muito básica sobre proteínas e então em conectar isso de volta a algumas das mudanças que ocorrem na clínica ou que ocorrem com memória e vendo como aquelas coisas correlacionam eventualmente.

Análise da interacção da Web

Você pode pensar sobre níveis em termos do que as mudanças são que ocorrem na clínica do ponto de vista do paciente e o que o doutor vê, ao que algumas das técnicas clínicas são que os doutores podem se usar para diagnosticar alguém com doença de Alzheimer.

Você pode pensar sobre as mudanças que ocorrem em termos das populações dos povos. Você pode pensar sobre o que os testes padrões e as similaridades são através dos grupos de pessoas, que biomarkers potenciais lá são que existem para a doença, toda a maneira para baixo ao que os genes são que são associados com o risco aumentado de doença, o que os tipos específicos de proteínas são que estão mudando com doença naquelas populações, para baixo aos metabolitos e aos outros tipos de moléculas.

Por que é sintetizando a informação destes níveis múltiplos desafiante?

Os desafios existem porque não há bastante contudo os pacotes de software individual que permitem realmente que você faça estas coisas. Há apenas uma mistura de plataformas de software diferentes que permitem que você olhe dados do proteomics ou dados da genómica ou olhe dados clínicos da população.

Até agora, não há um programa inteiramente integrado que permite que você puxe toda essa informação em uma plataforma para o usuário. Isso pode tornar-se desafiante porque nós encontramos os estudantes para terminar acima ter que tomar a informação do proteomics, a seguir olhamos acima a informação do proteomics do outro pessoa, comparamos aqueles dados e os tentamos então relacionar isso de volta à clínica. Obter àquela é um processo muito lento.

Como podem estes desafios ser superados?

O começo realmente apenas está reunindo os povos que estão olhando a doença em níveis diferentes assim que podem começar comunicar-se um com o otro a fim figurar para fora como nós podemos desenvolver algo que serviria todas nossas necessidades.

Eu penso que a coisa a mais grande é pessoa que fala e que obtem então alguns povos dedicados que tomarão as bases de dados existentes e os programas que estão disponíveis e então os combinarão em uma base de dados nova ou os gerarão algo novo que pode encontrar as necessidades de povos do proteomics, de clínicos e de todos os povos que estão realmente interessados em olhar os níveis diferentes de pesquisa da doença de Alzheimer em um lugar.

Como a espectrometria em massa e a bioinformática têm avançado nos últimos anos e que impacto esta teve em sua pesquisa?

A espectrometria em massa apenas descolou nos últimos dez anos ou assim e ainda mais nos últimos anos. Os tipos de instrumentos que nós temos são apenas fenomenais em termos de suas sensibilidade e produção. Os tipos de experiências que nós podemos executar mudaram.

O que isto faz para a análise do omics do ` é dá-nos os melhores instrumentos com que nós podemos criar dados que nós estamos mais seguros dentro e nós podemos fazer aquele em uma maneira muito mais rápida. Nós podemos começar responder a todos os tipos de perguntas fundamentais diferentes sobre proteínas e metabolitos que nós não pudemos responder antes.

Para nossa pesquisa particularmente, o crescimento em instrumentos da espectrometria em massa e no número e nos tipos de plataformas da bioinformática deu-nos realmente mais introspecção sobre a doença de Alzheimer. Nós beneficiamo-nos tremenda tendo a instrumentação muito sensível e rápida que nós podemos usar para realizar experiências do proteomics.

Que são as aplicações principais da espectrometria em massa neste campo?

No proteomics, a espectrometria em massa é uma da separação e a análise e os sistemas de detecção os mais poderosos da massa disponíveis. Usou-se como um dispositivo que permitisse que nós separem moléculas de relações diferentes da massa-à-carga na fase de gás. Dessa separação de massas, nós podemos obter a informação sobre estruturas das proteínas, seqüências das proteínas, interacções das proteínas com outras moléculas tais como proteínas e moléculas pequenas.

Nós podemos olhar as estruturas dos lipidos e dos metabolitos. Nós podemos obter uma pletora inteira de informação apenas medindo a relação da massa-à-carga de uma molécula. É realmente a bandeira de ouro para fazer experiências do proteomics hoje.

A tecnologia actual está limitando sua pesquisa em alguma maneira? Que você pensa as posses futuras para este campo?

Não tanto em termos da instrumentação. Eu penso a limitação actual apenas está tendo a série direita das ferramentas da bioinformática disponíveis que permitem que nós ganhem o conhecimento mais rapidamente. Nós geramos muita informação de nossas experiências, ter as ferramentas direitas disponíveis para ajudar-nos a ganhar o conhecimento é provavelmente um dos desafios e de um factor de limitação.

Eu penso que o futuro é consideravelmente largo abre. Eu penso os instrumentos continuarão a conseguir melhor a fim permitir que você faça mais tipos de análises e ganhe mais informação dos sistemas biológicos. Eu penso que as ferramentas da informática estão sendo desenvolvidas enquanto nós falamos e continuaremos a se tornar mais disponíveis e mais difundidos.

Eu penso realmente que o que acontecerá no futuro é que nós obteremos a um lugar onde nós possamos tomar uma amostra de tecido, para injetá-la em um sistema das especs. da massa do LC e, dentro de minutos - esperançosamente não mais do que horas - nós ganharemos muito conhecimento útil e directo sobre a doença. Eu penso que nós poderemos fazer realmente rapidamente isso no futuro.

Que negociações em Pittcon 2016 você encontrou particularmente interessantes e relevantes a sua pesquisa?

Os líderes emergentes na sessão biológica da espectrometria em massa que eu era uma parte de eram uns extremamente perspicaz e sessão bem feito, era crítico para nossa pesquisa porque nos deu oportunidades de compreender como outros grupos estão aproximando processos biológicos.

Escutando o trabalho do Ge de Ying, Amanda Hummon, Yu Xia, e a urze Desaire dão-nos um modo de pensar diferente sobre como nós podemos aproximar o problema, ainda mais do que nós fazemos agora.

What Pittcon Can do for You

Que Pittcon pode fazer para você de AZoNetwork em Vimeo.

É sido igualmente útil sentar-se para baixo em algumas das negociações sobre o avanço da instrumentação e aprender sobre a espectrometria em massa de alta resolução e o que o último modelo é com instrumentos hoje. Por exemplo, ouvir-se sobre o ímã de 21 Tesla e o estado de Orbitrap foi muito interessante para nós.

Que são os benefícios que chaves você acredita o ganho dos povos de atender Pittcon? Que Pittcon lhe significa?

Eu penso que Pittcon é uma oportunidade excelente para estudantes e para que a faculdade venha e aprenda sobre a pesquisa da vanguarda e ganhe algumas introspecções em que grupos analíticos estão fazendo neste momento - as coisas que não podem necessariamente ser publicadas ainda. Eu penso que é uma grande oportunidade para que os estudantes estejam expor à pesquisa e tem a oportunidade de apresentar sua pesquisa.

Para mim, é uma indicador-loja da grande oportunidade e vê o que as ferramentas são que nós precisamos de ter no laboratório e como nós podemos actualizar nossa instrumentação para fazer nosso processo aerodinamizado muito mais e mais produção. Pittcon permite que eu faça todas aquelas coisas diferentes.

Onde podem os leitores encontrar mais informação?

www.pitt.edu/~rena

Sobre o Dr. Renã RobinsonRenã A.S Robinson

O Dr. Renã Robinson é actualmente um professor adjunto no departamento de química na universidade de Pittsburgh.

Era um companheiro pos-doctoral de Lyman T. Johnson e de UNCF/Merck, recebido a sociedade 2010 de químicos analíticos na concessão nova do investigador de Pittsburgh e na concessão 2014 do investigador de Lloyd N. Ferguson Novo.

Está desenvolvendo a metodologia alta do proteomics da produção para estudar o envelhecimento e doenças relativas à idade, tais como a doença de Alzheimer.

Publicou sobre 40 artigos e revisões par-revistos e foi o autor de 4 capítulos do livro.  

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    Pittcon. (2020, June 24). Usando Proteomics para compreender Alzheimer: Uma entrevista com Dr. Renã Robinson. News-Medical. Retrieved on June 14, 2021 from https://www.news-medical.net/news/20160421/Using-proteomics-to-understand-Alzheimers-an-interview-with-Dr-Rena-Robinson.aspx.

  • MLA

    Pittcon. "Usando Proteomics para compreender Alzheimer: Uma entrevista com Dr. Renã Robinson". News-Medical. 14 June 2021. <https://www.news-medical.net/news/20160421/Using-proteomics-to-understand-Alzheimers-an-interview-with-Dr-Rena-Robinson.aspx>.

  • Chicago

    Pittcon. "Usando Proteomics para compreender Alzheimer: Uma entrevista com Dr. Renã Robinson". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20160421/Using-proteomics-to-understand-Alzheimers-an-interview-with-Dr-Rena-Robinson.aspx. (accessed June 14, 2021).

  • Harvard

    Pittcon. 2020. Usando Proteomics para compreender Alzheimer: Uma entrevista com Dr. Renã Robinson. News-Medical, viewed 14 June 2021, https://www.news-medical.net/news/20160421/Using-proteomics-to-understand-Alzheimers-an-interview-with-Dr-Rena-Robinson.aspx.