Машинное обучение позволяет обнаруживать нанокластеры серебра, стабилизированные ДНК.

Machine learning enables discovery of DNA-stabilized silver nanoclusters
Tiny, DNA-stabilized silver nanoclusters glow under UV light. Each nanocluster contains only 10 to 20 silver atoms wrapped in DNA. The DNA sequence acts as a “genome” for the nanocluster, selecting its size and color. In the laboratory of Stacy Copp, UCI assistant professor of materials science and engineering, researchers combine materials chemistry and machine learning to develop these new nanomaterials as molecular probes for biomedical imaging and sensing applications. Credit: Steve Zylius / UCI / Крошечные нанокластеры серебра, стабилизированные ДНК, светятся в ультрафиолетовом свете. Каждый нанокластер содержит всего от 10 до 20 атомов серебра, обернутых в ДНК. Последовательность ДНК действует как “геном” для нанокластера, выбирая его размер и цвет. В лаборатории Стейси Копп, доцента кафедры материаловедения и инженерии Калифорнийского университета, исследователи объединяют химию материалов и машинное обучение для разработки этих новых наноматериалов в качестве молекулярных зондов для биомедицинских приложений визуализации и зондирования. Автор: Стив Зилиус / UCI

ДНК может делать больше, чем просто передавать генетический код от одного поколения к другому. В течение почти 20 лет ученым было известно о способности молекулы стабилизировать кластеры атомов серебра нанометрового размера. Некоторые из этих структур заметно светятся красным и зеленым цветами, что делает их полезными в различных химических и биосенсорных приложениях.

Стейси Копп, доцент кафедры материаловедения и инженерии Калифорнийского университета, хотела посмотреть, можно ли расширить возможности этих крошечных флуоресцентных маркеров еще дальше — в ближний инфракрасный диапазон электромагнитного спектра — чтобы дать исследователям в области биологии возможность видеть сквозь живые клетки и даже сантиметры биологической ткани, открывая двери к усовершенствованным методам выявления и лечения заболеваний.

«Существует неиспользованный потенциал для распространения флуоресценции с помощью нанокластеров серебра, стабилизированных ДНК, в ближнюю инфракрасную область», — говорит она. «Причина, по которой это так интересно, заключается в том, что наши биологические ткани и жидкости гораздо более прозрачны для ближнего инфракрасного света, чем для видимого».

Копп говорит, что ученые и инженеры искали новые способы сканирования тканей организма, чтобы избежать мутирующих побочных эффектов рентгеновских лучей или заставить пациентов принимать радионуклиды для выявления опухолей. «Есть много причин, по которым было бы интересно использовать неинвазивный, неопасный ближний инфракрасный свет, который по сути является теплом», — говорит она. «Но одна из самых больших проблем заключается в том, что у нас на самом деле нет хороших, нетоксичных флуорофоров — молекул или наночастиц, которые излучают этот ближний инфракрасный свет».

Люди знали об антимикробных свойствах серебра с древних времен. Этот элемент убивает бактерии, но безвреден для большинства клеток млекопитающих; он даже используется для борьбы с неприятными запахами в некоторых тканях, которые носят люди. Копп говорит, что недавние исследования показали, что ДНК-стабилизированные нанокластеры серебра обладают низкой цитотоксичностью, а ДНК по своей сути биосовместима, что делает эти соединения потенциально безопасными для использования в клинических условиях.

Как и во многих вещах, связанных с ДНК, существует почти непостижимое количество перестановок последовательностей, лишь небольшая часть из которых обладает флуоресцентными свойствами, которые ищут исследователи. Работая в Калифорнийском университете в Санта-Барбаре, Копп был частью команды, которая разработала прибор, способный быстро сканировать сотни нанокластеров серебра одновременно, чтобы определить, имеют ли они излучение в ближнем инфракрасном диапазоне. С помощью этого инструмента ученые смогли найти большое количество ранее скрытых последовательностей-кандидатов.

В своей лаборатории в междисциплинарном научно-инженерном корпусе Сьюзан и Генри Самуэли Калифорнийского университета Копп инициировала проект с Питером Мастракко, своим первым аспирантом, чтобы воспользоваться преимуществами новых данных, связывающих последовательности ДНК с цветами нанокластеров, которые, по словам Копп, она сравнивает с «геномом нанокластеров». Она попросила Мастракко разработать метод машинного обучения, который мог бы помочь им проанализировать горы экспериментальных данных, чтобы получить новые последовательности ДНК — те, которые можно создать в лаборатории, — которые открывают доступ к ближнему инфракрасному диапазону.

В начале проекта Мастракко нашел исследовательскую работу, показывающую рентгенокристаллическую структуру нанокластера серебра, стабилизированного ДНК. «Это буквально дало нам представление о том, где находятся все атомы серебра и как ДНК сворачивается вокруг нанокластера», — говорит Копп. «И он заметил то, чего я раньше не замечал, а именно, что ДНК сворачивается вокруг нанокластера определенным образом».

Исследователи выдвинули гипотезу, что если бы они закодировали информацию об этой особенности сворачивания в свои модели машинного обучения, то смогли бы предсказать цвет флуоресценции нанокластеров.

Частью докторской подготовки Мастракко в группе Коппа было стать наставником. Летом 2020 года — на раннем пике пандемии COVID-19 — его свели с Джошем Эвансом, студентом колледжа Чаффи, общественного колледжа с кампусами во внутренней империи Калифорнии. По словам Коппа, Эванс разработал творческий способ более четкой интерпретации результатов моделей Мастракко. «Некоторые из этих алгоритмов могут работать как черный ящик», — говорит Копп. «Вы предоставляете набор данных алгоритму машинного обучения, и он изучает тенденции в этих данных, и это помогает вам делать прогнозы. Но на самом деле бывает трудно открыть крышку, чтобы узнать, что происходит в коробке». Эванс помог решить эту проблему, используя «инструмент выбора признаков», который позволил команде определить, какая часть последовательности ДНК коррелирует с различными цветами флуоресценции нанокластеров. Копп говорит, что этот прорыв стал важным вкладом в исследовательскую работу — с Мастракко в качестве ведущего автора — которая была опубликована в журнале ACS Nano.

Работа исследовательской группы Copp над флуоресцентными нанокластерами продолжается быстрыми темпами. Недавно они опубликовали вторую статью на эту тему в Journal of the American Chemical Society, на этот раз под руководством аспирантки Анны Гонсалес Розелл, которая была наставницей соавтора Нери Аревалоса из Калифорнийского университета.

«Статья представляет собой ключевой шаг вперед в разработке действительно биосовместимых нанокластеров для получения изображений в ближнем инфракрасном диапазоне», — говорит Копп. «Несколько моих студентов работали над этими работами, и наставничество старшекурсников сыграло жизненно важную роль в проектах. Это соглашение, которое работает невероятно хорошо с точки зрения предоставления результатов исследований и помощи молодым ученым в достижении их целей».

More information: Peter Mastracco et al, Chemistry-Informed Machine Learning Enables Discovery of DNA-Stabilized Silver Nanoclusters with Near-Infrared Fluorescence, ACS Nano (2022). DOI: 10.1021/acsnano.2c05390

Anna Gonzàlez-Rosell et al, Chloride Ligands on DNA-Stabilized Silver Nanoclusters, Journal of the American Chemical Society (2023). DOI: 10.1021/jacs.3c01366

Journal information: Journal of the American Chemical Society , ACS Nano

Источник: https://phys.org/news/2023-07-machine-enables-discovery-dna-stabilized-silver.html?utm_source=nwletter&utm_medium=email&utm_campaign=daily-nwletter