Landreh, Michael – Targeting nucleolar phase separation in cancer with mass spectrometry and artificial intelligence

Bakgrund

Celler, byggklossarna för alla organismer, är fyllda med en blandning utav proteiner och andra molekyler. Proteinerna har specifika uppgifter, så när ett protein misslyckas med vad de ska gör kan det leda till sjukdom. Men hur vet proteiner vart de ska vara och vad de ska göra? Celler löser detta problem genom att samla ihop olika proteiner i specifika platser som kallas membranlösa organeller. Membranlösa organeller liknar oljedroppar men är själva verkat sammansatta av proteiner. Man har länge funderat över hur dessa strukturer hålls samman, hur de vet vilka proteiner att inkludera och vad som urskiljer strukturerna i olika organeller.

Beskrivning

Vi använder masspektrometri, vilket är en teknik som berättar för oss vikten på proteiner för att studera hur organeller sätts samman. Med den kan vi identifiera många olika proteiner, se hur de binder till varandra och mäta förändringar i deras strukturer. Vi kan analysera denna information med artificiell intelligens och producera detaljerade modeller över hur en organell ser ut på insidan. Genom att jämföra interaktionerna i friska och sjuka celler kan vi hitta interaktioner som har blivit defekt och komma på nya sätt att ändra dem, till exempel genom att designa nya läkemedel som kan stoppa felaktiga protein-interaktioner från att hända.

Mål

Med projektet vill vi åstadkomma detaljerade modeller på hur membranlösa organeller i cellens kärna är uppbyggda. Med hjälp av dessa modeller vill vi identifiera speciella protein-interaktioner som styr hur cellen växer, samt förstå hur de är kopplade till proteinmutationer som leder till cancer, t.ex. leukemi. Genom att testa hur vi kan påverka dessa felaktiga interaktioner med små molekyler kan vi även hitta nya sätt att bota vissa cancerformer. Vår experimentella strategi lämpar sig även till studier av andra organeller som spelar stora roller i cancer, vilket ger projektet en tydlig framtidsriktning.