Imitare i neuroni
La propagazione dei segnali elettrochimici attraverso i neuroni è fondamentale per la trasmissione di informazioni a/da tutto il corpo. L'estesa ricerca nel campo ha fornito informazioni importantissime sui meccanismi alla base della trasduzione del segnale sinaptico. Ma la complessa struttura dei neuroni ostacola alcuni esperimenti con veri neuroni, lasciando senza risposta determinati aspetti della trasduzione del segnale neuronale. Per superare questo ostacolo, il progetto Artificial Neuron ("Action potential dynamics in a lipid nanotube - A minimal model of the neuron"), finanziato dall'UE, ha sviluppato un modello base di neuroni al fine di studiare la trasmissione attiva dei segnali elettrochimici. Il corpo del neurone è stato ricreato utilizzando strutture modello lipidiche bi-stratificate conosciute con il nome di vescicole unilamellari giganti (GUV). L'assone del neurone modello è stato formato facendo uscire un lungo tubo di membrana dalla GUV. Uno dei principali risultati del progetto è stato l'incorporamento dei canali del potassio regolati dal voltaggio (KvAP) nelle GUV: una tecnica che potrebbe essere usata per affrontare numerosi e importanti interrogativi sulle proteine di membrana. Si è inoltre adattata per le GUV la tecnica del patch-clamp, al fine di misurare la trasduzione del segnale elettrico. Utilizzando questo modello, gli scienziati del progetto sono stati in grado di esaminare gli effetti della geometria della membrana sul comportamento delle proteine. Nello specifico, hanno scoperto che la concentrazione delle proteine era influenzata dalla curvatura della membrana. Le tecniche di Artificial Neuron hanno il potenziale di far progredire enormemente la nostra comprensione delle interazioni proteine-membrana e della trasduzione del segnale biologico. Inoltre, visto il coinvolgimento dei canali ionici in diverse malattia, i risultati del progetto hanno implicazioni sanitarie e mediche.
