Cryo-EM è una potente tecnica di imaging che consente agli scienziati di visualizzare la struttura delle proteine e di altre molecole biologiche in tre dimensioni. La tecnica funziona congelando un campione di molecole in azoto liquido e quindi utilizzando un microscopio elettronico per scattare foto del campione congelato. Le immagini risultanti possono essere utilizzate per creare un modello tridimensionale della molecola.
Tuttavia, le immagini crio-EM sono spesso rumorose, il che può rendere difficile la distinzione tra atomi e rumore. Ciò è particolarmente vero per le piccole molecole, come le proteine.
Il nuovo metodo, chiamato “AtomHunter”, utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per identificare gli atomi nelle immagini crio-EM. L'algoritmo viene addestrato su un database di strutture atomiche conosciute e può utilizzare queste informazioni per identificare gli atomi in nuove immagini.
"AtomHunter rappresenta un progresso significativo nella crio-EM", ha affermato l'autore principale dello studio, il dottor Yifan Cheng, ricercatore post-dottorato presso il Dipartimento di Bioingegneria e Scienze Terapeutiche dell'UCSF. "Consentirà ai ricercatori di ottenere immagini più accurate e dettagliate di proteine e altre molecole biologiche."
I ricercatori hanno testato AtomHunter su una varietà di immagini crio-EM, comprese immagini di proteine, virus e batteri. Hanno scoperto che AtomHunter era in grado di identificare gli atomi in tutte le immagini, anche in immagini rumorose in cui gli atomi erano difficili da vedere.
"AtomHunter è un nuovo potente strumento che sarà di grande valore per i ricercatori crio-EM", ha affermato l'autore senior dello studio, il dottor Dmitri K. Saldin, professore presso il Dipartimento di bioingegneria e scienze terapeutiche dell'UCSF. "Consentirà ai ricercatori di ottenere immagini più accurate e dettagliate delle proteine e di altre molecole biologiche, che porteranno a una migliore comprensione della loro struttura e funzione."
