Quando é que a molécula sai da coluna?
Os investigadores estão a desenvolver um método de IA capaz de prever os tempos de retenção de pequenas moléculas de forma mais fiável
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Seja na descoberta de fármacos, na análise ambiental ou na metabolómica: quem analisa amostras biológicas complexas precisa frequentemente de identificar as pequenas moléculas que estas contêm. Investigadores da Universidade Friedrich Schiller de Jena, em colaboração com parceiros do Helmholtz Zentrum München e da Universidade Técnica de Munique, desenvolveram um método que resolve um problema da química analítica que persiste há décadas. Na última edição da revista «Nature Methods», a equipa liderada pelo bioinformático Prof. Dr. Sebastian Böcker apresenta a sua nova ferramenta.
Um problema quotidiano na análise química
Amostras biológicas, como sangue, material celular ou culturas bacterianas, podem conter um vasto número de moléculas diferentes. Embora o ADN e as proteínas possam agora ser analisados de forma relativamente satisfatória utilizando métodos estabelecidos, a diversidade de pequenas moléculas — conhecidas como metabolitos — é particularmente elevada. Estas incluem produtos metabólicos, compostos naturais, toxinas, produtos de degradação e muitas substâncias farmacêuticas.
A cromatografia líquida é frequentemente utilizada para separar essas moléculas umas das outras. Neste processo, uma mistura de substâncias passa por uma coluna de separação; as moléculas individuais são retidas em graus variáveis e, por isso, eluem da coluna em momentos diferentes. Este chamado «tempo de retenção» fornece uma indicação importante sobre qual a substância presente numa amostra. Mas quando é que, exatamente, uma determinada molécula é eluída da coluna? É precisamente esta questão que tem ocupado a química analítica há décadas.
Por que razão as previsões anteriores atingiram os seus limites
«A dificuldade reside no facto de os tempos de retenção dependerem fortemente das condições experimentais: da coluna utilizada, do solvente, do gradiente, do pH, da temperatura e até mesmo de alterações técnicas aparentemente menores», afirma o Prof. Böcker. «Se, por exemplo, um tubo no aparelho for substituído, ou se um novo tubo for ligeiramente mais comprido do que o antigo, os tempos medidos podem variar significativamente.»
Por isso, os modelos anteriores tinham frequentemente de ser treinados ou ajustados utilizando dados do próprio sistema de medição no qual iriam posteriormente fazer previsões. Na prática, isto significa que os investigadores teriam primeiro de medir inúmeras substâncias padrão antes de poderem utilizar o modelo de forma eficaz. Isto é demorado, dispendioso e, para muitas aplicações, simplesmente inviável.
Primeiro as normas, depois o tempo
A nova abordagem da equipa de Böcker não se limita a um único sistema, mas consegue fazer previsões mesmo para novos sistemas e moléculas desconhecidas. O método centra-se no tipo de cromatografia líquida mais utilizado, o chamado modo de «fase invertida», e funciona em duas etapas: na primeira etapa, um modelo de aprendizagem automática calcula o chamado índice de ordem de retenção para uma molécula. Este índice não descreve diretamente um tempo, mas sim a posição de uma molécula na sequência esperada da ordem de retenção. Na segunda etapa, este índice é convertido em tempos de retenção específicos utilizando alguns pontos de referência conhecidos.
Fleming Kretschmer desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento; trabalhou no método no âmbito do seu doutoramento e é coautor principal do artigo. «Uma conclusão fundamental do nosso trabalho é que o nosso método supera outras abordagens que, ao contrário do nosso, têm primeiro de ser treinadas exaustivamente no sistema-alvo», salienta Fleming Kretschmer. «A nossa abordagem permite, portanto, previsões precisas desde o início, mesmo para novos sistemas.»
Relevância para a descoberta de fármacos, investigação de produtos naturais e análise ambiental
A abordagem pode ser útil sempre que seja necessário identificar pequenas moléculas desconhecidas. Na investigação de produtos naturais, por exemplo, os investigadores procuram substâncias provenientes de bactérias, fungos ou plantas que possam servir como novos antibióticos, medicamentos contra o cancro ou compostos ativos contra outras doenças. Também na análise ambiental, na química alimentar e na investigação farmacêutica, surge repetidamente a mesma questão: o que está contido numa amostra complexa — e o tempo de retenção medido corresponde à estrutura química presumida?
Software a integrar em ferramentas analíticas
A nova ferramenta, denominada «2-step», está disponível como pacote de software e como aplicação web (https://github.com/boecker-lab/2-step). Segundo os investigadores, o método poderá ser integrado em muitos programas analíticos no futuro, permitindo a sua utilização automática por laboratórios que trabalham com cromatografia líquida e espectrometria de massa.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
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