🔬🦾پیشرفتی بزرگ برای طراحی سلولهای هوشمند❗️🧪پژوهشگران دانشگاه Rice یک کیت جدید برای طراحی
مدارهای حسگر و پاسخدهنده در سلولهای انسانی معرفی کردهاند که میتواند تحولی در درمان بیماریهای پیچیده مانند بیماریهای خودایمنی و سرطان ایجاد کند. این کیت از فرآیند طبیعی
فسفوریلاسیون در سلولها بهره میبرد. فسفوریلاسیون به سلولها این امکان را میدهد که به سیگنالهای محیطی مانند
التهاب، نشانههای رشد تومور یا تغییرات قند خون واکنش نشان دهند. این نوآوری به ویژه میتواند در توسعه سلولهای هوشمند که قادر به شناسایی علائم بیماری و آزادسازی درمانهای قابل تنظیم در پاسخ به آنها هستند، کمک کند.
🩺💉🍀در این تحقیق، محققان رویکرد جدیدی برای طراحی مدارهای سلولی مصنوعی ارائه دادهاند که بر اساس فسفوریلاسیون عمل میکند. آنها
متوجه شدند که میتوان هر چرخه فسفوریلاسیون را به عنوان یک واحد مجزا در نظر گرفت و این واحدها را بهطور متفاوتی به هم متصل کرد تا مسیرهای جدیدی برای واکنش به سیگنالهای سلولی ایجاد کنند. این رویکرد امکان ساخت مدارهایی را فراهم میآورد که میتوانند به
سیگنالهای ضعیف پاسخ دهند و آنها را به پاسخهای قابل توجه تبدیل کنند.
🔬💡محققان همچنین موفق شدند مدارهایی بسازند که قادر به
پاسخدهی سریع و دقیق به سیگنالها هستند و در عین حال میتوانند بهطور موازی با فرآیندهای طبیعی سلولها عمل کنند
بدون اینکه تأثیری منفی بر رشد یا سلامت آنها بگذارند. این دستاورد، بهویژه در زمینههای درمانی مانند بیماریهای خودایمنی و سرطان، پتانسیل زیادی دارد. یکی از مزایای مهم این روش جدید،
سرعت بالای فسفوریلاسیون است که تنها در چند ثانیه یا دقیقه رخ میدهد، در حالی که بسیاری از مدارهای مصنوعی قبلی به فرآیندهای مولکولی متفاوتی متکی بودند که میتواند ساعتها طول بکشد.
⏳🌡در نهایت، این تحقیق نشان داده است که مدارهای ساختهشده قادرند به سیگنالهای خارجی مانند عوامل التهابی واکنش نشان دهند و میتوانند برای
کنترل بیماریهایی مانند التهابهای خودایمنی و کاهش سمیت درمانهای ایمنی به کار روند. این اولین گزارش از کیت ساخت مدارهای فسفوریلاسیون مصنوعی است و نشاندهنده پیشرفتهای قابل توجهی در زمینه مهندسی بیولوژی مصنوعی و طراحی سیستمهای زیستی است.این نوآوری میتواند راهحلهای جدیدی برای بیماریهای پیچیده و
درمانهای شخصیسازیشده فراهم کند.
⚡️✔️منبع #خبر 🧬در کانال انجمن علمی زیست شناسی با ما همراه باشید...|
@Biology_Network |