Mit Mathematik die menschliche Gesundheit verbessern

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Wissenschaftler an den Universitäten von York und Turin haben Mathematik als Werkzeug genutzt, um genaue Details über die Struktur von Protein-Nanopartikeln zu liefern, was sie möglicherweise beim Impfstoffdesign nützlicher macht.

In Zusammenarbeit mit einer weltweit führenden Gruppe an der University of Connecticut in den USA, die die Entwicklung selbstorganisierender Proteinnanopartikel (SAPNs) für das Impfstoffdesign vorangetrieben hat, haben sie fortgeschrittene mathematische Berechnungen durchgeführt, um ein vollständiges Bild der Oberflächenmorphologie zu erstellen Partikel. Die Forschung wird im Biophysical Journal veröffentlicht.

Die Nanopartikel lagern sich mithilfe von Proteinbausteinen symmetrisch zu Käfig- oder Schalenarchitekturen zusammen, die eine Reihe von Funktionen erfüllen, z. B. Lagerung, Katalyse und Strukturgerüst oder als Einschluss für virale Genome. Elektronenmikroskopische und Neutronenstreuungsdaten sind jedoch für Forscher, die versuchen, die Morphologie der Nanopartikel zu klassifizieren, nur begrenzt wirksam.

Mithilfe von Mathematik zur Vorhersage der Geometrien von Nanopartikeln können Wissenschaftler diejenigen auswählen, deren Strukturen für die Entwicklung neuer Impfstoffe am vorteilhaftesten sind. Der ständige Bedarf an Impfstoffentwicklung, da sich neue Krankheitsstämme entwickeln, hat einen Weltmarkt von 56 Milliarden Dollar pro Jahr hervorgebracht.

Die neue Studie konzentrierte sich auf eine Klasse von künstlichen SAPNs, die von Professor Peter Burkhard, einem Strukturbiophysiker an der Universität von Connecticut, entworfen wurde. Wenn Nanopartikel chemisch an Antigene von Krankheitserregern gebunden sind, können sie einfache, potente und kosteneffektive Impfstoffe erzeugen. Klinische Tests mit einem so konzipierten Malaria-Impfstoff sollen bald beginnen.

Die Forscher um York und Turin unter Leitung des Biophysikers Professor Reidun Twarock vom York Centre for Complex Systems Analysis der Universität York und den Abteilungen für Mathematik und Biologie nutzten ein mathematisches Werkzeug namens Tiling-Theorie, um die symmetrische Klassifizierung verschiedener Partikelmorphologien von SAPNs vorherzusagen. Sie adaptierten den Kachelansatz, den Professor Twarock im Rahmen der Virologie entwickelt hatte, um Proteinnanopartikel mit einer Mischung aus lokalen fünf- und dreizähligen Symmetrieachsen zu modellieren.

Professor Twarock sagte: "Wir haben einen mathematischen Ansatz entwickelt, mit dem Sie die Oberflächenstrukturen dieser Nanopartikel identifizieren können, die Sie nicht allein durch Experimentieren erhalten. Die Mathematik spielt hier eine wichtige Rolle, weil sie wie ein Mikroskop funktioniert und den Forschern Einblicke ermöglicht." werde nicht experimentell. "

Professor Burkhard fügte hinzu: "Die Proteinnanopartikel sind vielversprechend als zukünftige Impfstoffträger, und unser Malariaimpfstoff wird innerhalb des nächsten Jahres in einer klinischen Umgebung getestet werden. Das Verständnis der geometrischen Prinzipien der Selbstorganisation zu Nanopartikeln ist für das erfolgreiche Design und die Entwicklung essentiell als Impfstoffe. "

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