La lumière visible est rapidement absorbée et diffusée, empêchant les chercheurs de voir plus profondément qu’un millimètre dans les tissus. Les chercheurs se sont concentrés sur la fenêtre de 700 nm à 1300 nm de la lumière NIR, où les tissus sont les plus transparents.
L’équipe a utilisé un processus d’évolution moléculaire dirigée pour concevoir des protéines, en utilisant des photorécepteurs bactériens comme base structurelle. Ils ont étudié la biomolécule biliverdine, abondante dans les tissus des mammifères, afin de déterminer comment les photorécepteurs pouvaient s’y fixer au mieux. Les substitutions de parties de molécules clés se connectant à la biliverdine ont augmenté la liaison d’électrons nécessaire pour obtenir une fluorescence décalée vers le rouge. Enfin, une mutagenèse aléatoire, suivie de criblages à haut débit, a permis aux protéines d’évoluer et d’augmenter leur brillance.
La protéine trouvée la plus brillante, miRFP718nano, est produite dans les cellules et émet de la lumière juste en dehors de la plage visible. Lorsque la lumière NIR frappe ces protéines pour la première fois, elles émettent de la lumière dans la première zone de 700 nm à 900 nm. Mais à mesure qu’ils se désintègrent, ils commencent à émettre de la lumière dans la deuxième zone de 900 nm à 1300 nm. Ici, la lumière pénètre deux fois plus profondément dans les tissus, la fluorescence de fond est atténuée et la résolution d’image plus claire, permettant des images plus détaillées de structures complexes que les protéines d’imagerie standard NIR zone-one.
Une technique d’imagerie infrarouge à courte longueur d’onde a testé l’efficacité de miRFP718nano. Après avoir introduit le miRFP718nano modifié chez des souris, l’équipe a capturé des images de microbes du tube digestif, visualisé des cellules de la glande mammaire et suivi l’inflammation du foie. La technique peut éventuellement aider à visualiser le cerveau et à suivre le mouvement des cellules cancéreuses.
“Il s’agit d’un nouveau front passionnant de notre collaboration de dix ans, car nous pouvons utiliser les outils d’imagerie pour guider les décisions d’ingénierie des protéines, et nous pouvons utiliser l’ingénierie avancée des protéines pour améliorer les capacités d’imagerie”, co-auteur Junjie Yao, PhD, professeur adjoint de génie biomédical à Duke, a déclaré dans un communiqué.
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