Биологический аналог штрих-кода расширит возможности исследований

В институте биоинженерии Висса при Гарвардском университете разработан новый способ маркирования биологических микроструктур, названный «ДНК штрих-кодом». Метод базируется на естественной способности ДНК к самосборке и расширяет возможности цветового кодирования, используемого во флуоресцентной микроскопии.

Различные варианты флуоресцентной микроскопии основаны на том, что молекулы исследуемого образца поглощают кванты света и переходят в возбуждённое состояние. При возвращении к обычному состоянию они сами испускают свет – флуоресцируют. Этот процесс специфичен для каждого вещества, поэтому позволяет судить о его структуре.

Для облегчения наблюдений в биологических и медицинских исследованиях дополнительно применяют вещества с ярко выраженными свойствами флуоресценции – флуорофоры. Они избирательно связываются с различными клеточными структурами, которые сами по себе светятся слабо.

Несмотря на сравнительно низкое разрешение, флуоресцентная микроскопия остаётся важным методом исследования, поскольку позволяет анализировать процессы в живых клетках вплоть до молекулярного уровня.

Число одновременно используемых флуорофоров накладывало ограничения на количество помечаемых в ходе одного эксперимента клеточных структур. Обычно число видимых в ультрафиолете разных цветных меток не превышало шести.

Присоединение флуорофоров к наностержню (изображение: Wyss Institute)

«ДНК штрих-код» позволяет создавать куда большее число кодирующих цветовых последовательностей. В качестве носителя меток используются наностержни, создаваемые путём самосборки ДНК. Расстояние между метками достигает 40 нм, что можно считать примером сверхплотного кодирования.

"ДНК штрих-код" - 216 комбинаций из триад шести флуорофоров (изображение: Wyss Institute)

Последовательность из трёх меток шести цветов даёт 216 комбинаций, и это не предел. За счёт расширенной цветовой маркировки в одном эксперименте появляется возможность одновременно анализировать больше данных и учитывать не замеченные ранее взаимосвязи.

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях