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Abbildung von Viren in 3D gelungen

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Forschern von IBM Research ist es in Zusammenarbeit mit dem Center for Probing the Nanoscale an der Stanford University gelungen, ein dreidimensionales Bild eines Tabakmosaikvirus zu erstellen. Dazu haben sie ein Verfahren genutzt, das sehr stark der klassischen Magnetresonanztomografie (MRT) ähnelt.

Mit einer räumlichen Auflösung von vier Nanometern ist die Methode aber rund 100 Mio. Mal genauer als gängige MRT-Geräte, so die Wissenschaftler. Die Technologie soll insbesondere der Erforschung von nanobiologischen Strukturen dienen und somit der medizinischen Forschung zugute kommen.

"Diese Technologie wird revolutionieren, wie wir Viren, Bakterien, Proteine und andere biologische Elemente untersuchen", sagt Mark Dean, Vice President of Strategy and Operations bei IBM Research. Die IBM-Methode baut dabei auf schon seit den 1990ern bekannte Mikroskopie-Ansätze auf, die winzige Kräfte auf atomarer Ebene messen. "Was mich schon immer interessiert hat ist, ob wir die Idee auch dreidimensional umsetzen können", sagt Dan Rugar, IBM Research Manager of Nanoscale Studies, gegenüber der New York Times. Das ist jetzt mithilfe der Rasterkraftmagnetmikroskopie (magnetic resonance force microscopy, MRFM), bei der magnetische Kräfte gemessen werden, gelungen. Das Virus wurde auf einem winzigen Silizium-Messarm durch ein Magnetfeld geführt, um eine Serie von 2D-Messungen zu gewinnen. Mithilfe eines geeigneten Bildrekonstruktionsverfahren konnten die Forscher dann eine 3D-Abbildung erstellen.

Das resultierende 3D-Image des Virus ist praktisch ein MRT-Bild, nur mit einer viel feineren räumlichen Auflösung. Im Vergleich zur Elektronenmikroskopie bietet das "Nano-MRI" den Vorteil, biologische Proben weniger zu schädigen. Außerdem löst sie das Problem, dass das klassische MRT laut Rugar nur sehr begrenztes Potenzial für mikroskopische Anwendungen hat. "Wir hoffen, dass Nano-MRI uns auf die Dauer eine direkte Bildgebung der internen Strukturen einzelner Protein-Moleküle und ganzer Molekül-Strukturen ermöglichen wird. Das ist der Schlüssel dazu, biologische Funktionen zu verstehen", meint daher der Wissenschaftler.

Thomas Pichler | Quelle: pressetext.austria
Weitere Informationen: www.stanford.edu/group/cpn
www.research.ibm.com

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