Der Peptid-„Fingerabdruck“ ermöglicht eine frühere Diagnose der Alzheimer-Krankheit

Neurodegenerative Erkrankungen wie die Alzheimer-Krankheit oder die Parkinson-Krankheit werden durch Faltungsfehler (Fehlfaltung) von Proteinen oder Peptiden verursacht, also durch Veränderungen ihrer räumlichen Struktur. Das liegt an winzigen Abweichungen in der chemischen Zusammensetzung der Biomoleküle. Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben eine einfache und effektive Methode entwickelt, um solche Fehlfaltungen in einem frühen Krankheitsstadium zu erkennen. Fehlfaltung wird durch die Struktur getrockneter Rückstände von Protein- und Peptidlösungen aufgedeckt. Das Verfahren beinhaltet die Analyse von Schliffbildern mit neuronalen Netzen und hat eine Vorhersagegenauigkeit von mehr als 99 %. Die Ergebnisse wurden in veröffentlicht Fortgeschrittene Werkstoffe.

Die biochemische Struktur von Proteinen und Peptiden bestimmt ihre biologischen Funktionen. Vieles deutet darauf hin, dass schon kleinste strukturelle oder räumliche Veränderungen die Entstehung von Krankheiten begünstigen können. Viele neurodegenerative Erkrankungen werden auf eine Fehlfaltung von Proteinen und Peptiden zurückgeführt, die durch solche Veränderungen verursacht wird. Amyloid-beta (Aβ42)-Peptide spielen eine Schlüsselrolle bei der Alzheimer-Krankheit; sie unterscheiden sich in einem einzigen Aminosäurerest und repräsentieren erbliche Mutanten der Alzheimer-Krankheit.

Bisher gab es keine einfache und genaue Methode zur Vorhersage von Mutationen in Proteinen. Am Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG) des KIT hat eine Forschungsgruppe um Professor Jörg Lahann eine Methode entwickelt, um Fehlfaltungen über die Struktur getrockneter Protein- und Peptidlösungen nachzuweisen. „Die Färbemuster waren nicht nur charakteristisch und reproduzierbar, sondern führen auch zu einer Klassifikation von acht Mutationen mit einer Vorhersagegenauigkeit von mehr als 99 Prozent“, beschreibt Studienautor Lahann die Ergebnisse. Die Gruppe zeigte, dass entscheidende Informationen über die Primär- und Sekundärstruktur von Peptiden aus den Flecken gewonnen werden können, die beim Trocknen von Peptidlösungströpfchen auf einer festen Oberfläche zurückbleiben.

Färbemuster als exakte Peptid-Fingerabdrücke

Die Protein- und Peptidlösungen werden von einem automatisierten Pipettiersystem präzise auf Glasobjektträger aufgetragen, um kontrollierte und reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten. Die Oberflächen der Objektträger wurden zuvor mit einer hydrophoben Polymerbeschichtung präpariert. Um die komplexen Fleckenmuster der getrockneten Tröpfchen zu analysieren, nahmen die Forscher Bilder mit Polarisationsmikroskopie auf. Die Bilder wurden dann mit tieflernenden neuronalen Netzen analysiert.

„Da die Strukturen sehr ähnlich und mit bloßem Auge schwer zu unterscheiden sind, war es auf jeden Fall eine Überraschung, dass die neuronalen Netze so effektiv waren“, sagt Lahann über die Ergebnisse. „Die Färbemuster von Amyloid-beta-Peptiden dienen als exakte Fingerabdrücke, die die strukturelle und räumliche Identität eines Peptids widerspiegeln.“ Diese Technologie ermögliche laut Lahann die Identifizierung von Alzheimer-Varianten mit maximaler Auflösung innerhalb weniger Minuten.

Einfache Probenvorbereitung liefert schnelle Diagnosen

Die Ergebnisse legen nahe, dass eine so einfache Methode wie das Trocknen eines Tröpfchens einer Peptidlösung auf einer festen Oberfläche als Indikator für winzige Unterschiede in der Primär- und Sekundärstruktur von Peptiden dienen kann. „Skalierbare und genaue Nachweismethoden zur Stratifizierung von Konformations- und Strukturproteinveränderungen werden dringend benötigt, um die pathologischen Signaturen von Krankheiten wie Alzheimer und Parkinson zu entschlüsseln“, sagt Lahann.

Zudem handelt es sich um eine relativ einfache Methode, die keine aufwändige Probenvorbereitung erfordert und somit eine einfache und patientenfreundliche Diagnostik ermöglicht. Darüber hinaus hat die Methode großes Potenzial für weitere Anwendungen in der medizinischen Diagnostik und bei der molekularen Erkennung von Krankheiten.