La diffusione è il processo che permette al colore di diffondersi attraverso il tè, ma c'è molto di più:è anche uno dei principi fondamentali alla base del funzionamento interno delle cellule viventi. La capacità delle molecole di muoversi all'interno o tra le cellule determina dove e se possono svolgere la loro funzione. Di conseguenza, la motilità delle molecole può rivelare molto sui loro compiti nell'organismo vivente. Gli scienziati stanno quindi utilizzando i cosiddetti saggi "FRAP" (FRAP:Fluorescence Recovery After Photobleaching) per studiare la cinetica di diffusione, un metodo stabilito più di 40 anni fa. Il team interdisciplinare attorno a Patrick Müller presso il Laboratorio Friedrich Miescher della Società Max Planck di Tubinga, Germania, aveva una nuova interpretazione di questo tipo di esperimento. Nel diario Comunicazioni sulla natura richiamano l'attenzione sui limiti degli strumenti di analisi preesistenti per i saggi FRAP e offrono un'alternativa flessibile e accurata:il loro software ad accesso aperto "PyFRAP".
Nei saggi FRAP, viene misurato il tempo necessario alle molecole fluorescenti per ricostituire un'area sbiancata, fondamentalmente valutando quanto velocemente un'area campione scura diventa di nuovo luminosa. Però, la valutazione delle immagini al microscopio risultanti è tutt'altro che banale:il movimento molecolare dipende, tra l'altro, sulla forma dell'ambiente. Se una struttura complessa viene approssimata con geometrie troppo semplificate per facilitare l'analisi, i coefficienti di diffusione stimati possono essere lontani dai valori effettivi. PyFRAP opera senza tali presupposti semplicistici e invece prende più realistici, considerazione delle strutture tridimensionali. Il programma quindi simula numericamente l'esperimento e utilizza algoritmi classici per adattare le simulazioni ai dati misurati.
Dott. Alexander Bläßle, autore principale della pubblicazione, ei suoi colleghi hanno identificato una serie di potenziali problemi con gli attuali metodi di analisi FRAP e li hanno affrontati durante lo sviluppo di PyFRAP. Questa completezza ha dato i suoi frutti:rispetto ai programmi alternativi, PyFRAP fornisce risultati particolarmente affidabili, soprattutto in condizioni complicate. E le sue condizioni iniziali flessibili consentono anche la valutazione dei dati iFRAP (iFRAP:inverse FRAP), un'alternativa relativamente nuova al FRAP che è meno dannosa per i campioni delicati.
Con la disponibilità di un metodo di analisi più preciso, ora potrebbero sorgere nuove applicazioni per i saggi FRAP o iFRAP. Gli autori sottolineano che il loro software può aiutare a esplorare le interazioni tra le molecole negli organismi viventi:ad esempio, potrebbe aiutare a determinare se le molecole vengono rallentate dall'interazione con partner di legame (forse finora non scoperti).
PyFRAP ha il potenziale per affermarsi come un nuovo programma di analisi standard nella ricerca di base. In ogni caso, fornisce già un esempio impressionante dei vantaggi di mettere in discussione costantemente strategie consolidate e non accontentarsi di semplici, soluzioni ancora meno accurate.
