Làm thế nào các nhà khoa học chụp được ảnh virus?

Công nghệ Cryo-EM đã đưa con người bước chân vào thế giới sinh học nhỏ bé đến mức độ nguyên tử.

Nếu bạn thấy được cấu trúc của một cỗ máy, bạn có thể đoán ra cách mà nó hoạt động. Điều này cũng đúng với các cấu trúc sinh học, chẳng hạn như virus. Chỉ cần nhìn thấy được virus, các nhà khoa học có thể đoán cơ chế gây bệnh, để rồi điều chế vắc-xin ngăn chặn chúng.

Tuy nhiên, nhìn được virus đã khó. Một số virus còn có cấu trúc siêu phức tạp, đi kèm với đó là khả năng gây bệnh cực kỳ ác tính mà các nhà khoa học cũng khó có thể tưởng tượng và dự đoán được. Chẳng hạn như chủng Zika gây ra đại dịch toàn cầu năm 2015-2016.

Vậy làm thế nào mà các nhà khoa học có thể chụp được ảnh của chúng? Trên thực tế, những con virus Zika chỉ có đường kính khoảng 40 nm (nhỏ bằng 1/2.500 lần đường kính sợi tóc).


Cryo-EM: Công nghệ cách mạng giúp con người lần đầu tiên chụp được ảnh virus.

Rất có thể, cuộc chiến của các nhà khoa học với đại dịch Zika hai năm trước đã ảnh hưởng đến kết quả giải Nobel Hóa học năm 2017.

Trước ngày công bố, nhiều người đã đổ dồn con mắt vào hai nhà phát minh pin Li-ion, Stanley Whittingham và John Goodenough; nhà khoa học trẻ tài ba Feng Zhang tại MIT với công nghệ chỉnh sửa gen CRISPR trên người; hoặc bộ ba Tsutomu Miyasaka (Nhật Bản), Park Nam-Gyu (Hàn Quốc) và Henry Snaith (Anh), với nghiên cứu khám phá ra vật liệu gốm Perovskite ứng dụng vào pin mặt trời.

Nhưng cuối cùng, ba nhà khoa học Jacques Dubochet (Thụy Sĩ), Joachim Frank (Mỹ) và Richard Henderson (Anh), những cái tên không xuất hiện trong bất kể một danh sách dự đoán nào, mới là người giật giải. Đã có những bất ngờ, nhưng nếu nhìn lại đóng góp của Dubochet, Frank và Henderson vào cuộc chiến với Zika và cả các dịch bệnh trong tương lai, giải thưởng là hoàn toàn xứng đáng.

Ba nhà khoa học đã phát triển thành công một công nghệ đông lạnh mẫu vật sinh học, để có thể nhìn thấy chúng một cách toàn vẹn dưới kính hiển vi điện tử, gọi là Cryo-EM (cryo-electron microscopy).

Trước đó, kính hiển vi điện tử đã giúp con người nhìn được từng nguyên tử vô cơ. Nhưng với các phân tử sinh học thì khác, chúng sẽ bị chính luồng điện tử của kính hiển vi bắn phá. Chỉ khi Cryo-EM ra đời, lần đầu tiên con người mới nhìn thấy được các phân tử sinh học, chẳng hạn như protein hoặc virus bằng mắt thường, đúng theo nghĩa đen.


Giải Nobel Hóa học năm 2017 dành cho 3 nhà khoa học đóng góp vào công nghệ Cryo-EM.

Cryo-EM đã làm nên một cuộc cách mạng trong nghiên cứu hóa sinh, đưa con người bước chân vào thế giới sinh học nhỏ bé đến mức độ nguyên tử. Và cũng chính nó đã giúp các nhà khoa học chụp được hình dạng của virus Zika, để đưa ra những đánh giá chuẩn xác về virus này giữa tâm điểm của đại dịch.

“Rất nhiều người đã sử dụng hình ảnh này vì nó đã chỉ mặt được virus Zika”, Devika Sirohi, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Purdue, tác giả một bài báo khoa học xuất bản năm 2016 trình bày cấu trúc virus Zika cho biết. Zika là một trường hợp điển hình cho thấy ứng dụng của công nghệ Cryo-EM.

Khi virus Zika bắt đầu lây lan và được khẳng định có liên quan đến dị tật đầu nhỏ ở trẻ sơ sinh, các nhà khoa học đã bị ngập trong một đống các câu hỏi: Cấu trúc của virus đã gây ra triệu chứng này như thế nào? Zika có điểm gì khác so với các chủng virus khác trong cùng một gia đình, ví dụ như sốt xuất huyết và sốt Tây sông Nin?

Ngay từ tháng 1 năm 2016, các phòng thí nghiệm từ khắp nơi trên thế giới bắt đầu lao vào một cuộc cạnh tranh xem ai là người xác định cấu trúc virus Zika sớm nhất. Chỉ mất khoảng 3 tháng để Sirohi cùng các thành viên trong nhóm của mình là Zhenguo Chen, Lei Sun Thomas Klose, Michael Rossmann và Richard Kuhn tại Đại học Purdue và Theodore Pierson tại Viện Các bệnh dị ứng và Nhiễm trùng Quốc gia Hoa Kỳ đã công bố kết quả của họ.

Đó là những hình ảnh đầu tiên, 3 chiều và chi tiết nhất về virus Zika.


Một hình ảnh chụp bằng kính hiển vi Cryo-EM, với các protein cấu trúc của virus Zika.

Trước đây, các nhà khoa học đã sử dụng tia X hoặc kính hiển vi điện tử thường để chụp ảnh virus. Trong đó, các chùm tia X hoặc điện tử được bắn vào một mẫu phẩm. Sau khi chúng tán xạ và được ghi lại bằng cảm biến, cấu trúc virus sẽ được dựng lại nhờ dữ liệu tán xạ ấy.

Tuy nhiên, với những virus có cấu trúc càng mềm, phương pháp này càng tỏ ra ít hiệu quả. Ngược lại, nếu mẫu thử rắn, độ phân giải của hình ảnh sẽ cao hơn nhiều so với mẫu thử lỏng, đơn giản vì loại bỏ được những tín hiệu nhiễu từ phân tử nước.

Để tạo được mẫu thử rắn mà vẫn bảo toàn nguyên trạng các cấu trúc sinh học, Dubochet đã đông rắn protein bằng nitrogen lỏng, ở nhiệt độ -196oC (gần bằng không độ tuyệt đối, -273,15oC, nhiệt độ lý thuyết có thể dừng mọi chuyển động của vật chất). Do thời gian hóa rắn nhanh nên các tinh thể nước đá không kịp hình thành, dẫn đến việc bảo toàn tình trạng protein.

Bằng việc đông lạnh nhanh này, các kính hiển vi điện tử có thể chụp được ảnh lát cắt 2D của các cấu trúc sinh học. Henderson đã giải quyết vấn đề này, ông tìm ra cách xử lí các tấm ảnh 2D rồi ghép chúng thành cấu trúc 3D, tương tự như chụp cắt lớp CT.

Frank thì giúp tạo ra thuật toán đại số, trung bình hóa các hình dạng thu được để tăng độ phân giải của các cấu trúc protein phức tạp. Kết quả công việc của cả 3 nhà khoa học đã giúp chúng ta chụp được những tấm ảnh virus Zika ở độ phân giải xuống đến nửa nanomet.


Những hình ảnh 2 chiều của virus Zika, chụp dưới kính hiển vi điện tử.

Kỹ thuật đã có, việc áp dụng nó không phải ai cũng có thể làm được. Chụp càng chi tiết thì càng khó. Nhóm của Sirohi cần phải chụp ít nhất 3.000 ảnh từ kính hiển vi điện tử mới có đủ dữ liệu. Vì vậy, họ cần một mẫu virus có độ tinh khiết cao.

"Chúng tôi đã làm việc suốt ngày đêm, làm tinh khiết mẫu phẩm, thu thập và xử lý dữ liệu, qua lại làm sạch virus để tiếp tục thu thập thêm dữ liệu", Sirohi nói.

Tái tạo lại một hình ảnh 3D từ một loạt các hình ảnh 2D cũng không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Một khi có đủ số lượng hình ảnh, họ phải kết hợp chúng bằng một số chương trình máy tính, bao gồm Relion và jspr. Hai chương trình này sẽ phân tích và xây dựng từng góc nhìn, lấy trung bình dữ liệu trên tất cả các tấm ảnh, và sửa chữa, khử các điểm nhiễu mà kính hiển vi có thể đã tạo ra. Mỗi hình ảnh đều rất nhiễu - khi điện tử được bắn tương đối nhẹ để không làm biến dạng mẫu virus.

Mỗi hình ảnh 2D tương ứng với một hướng khác nhau của virus Zika khi dựng thành hình 3D quay trong không gian. Các chương trình toán học chuyển đổi những hình ảnh này thành hình dạng trừu tượng, dễ thao tác hơn bằng cách sử dụng "biến đổi Fourier", thuật toán đã được học trong chương trình toán cao cấp ở đại học.

Bất kỳ cặp hình ảnh chuyển đổi 2D nào sau đó sẽ chia sẻ một đường nét chung. Hãy suy nghĩ về những lát cắt từ một quả bóng, một cắt theo chiều dọc và một từ mặt ngang. Mỗi lát sẽ giống như một hình tròn, và hai hình tròn sẽ giao nhau trên một đường thẳng.

Phần mềm có thể xây dựng những đường này dựa trên các giả định trước đó và chuyển đổi chúng trở lại hình ảnh 3D của virus. Trong trường hợp này, việc xây dựng lại hình ảnh 3D đòi hỏi giả định virus Zika có đối xứng icosahedral (nói cách khác, nó có hình dạng khá điển hình của một virus hình cầu).

Vậy là toàn bộ cấu trúc virus Zika đã hiện hình. Nhưng có một lưu ý rằng các tấm hình này đều là hình ảnh đen trắng, bởi kính hiển vi điện tử không thể ghi lại màu sắc của mẫu vật. Để khiến các virus trở nên màu sắc hơn, thực ra không phải để chúng đẹp hơn, mà các nhà nghiên cứu muốn tô màu các thành phần cấu trúc khác nhau của chúng để phân biệt.

Điều này đòi hỏi phải phân tích nhiều hơn, sử dụng một số chương trình máy tính khác, bao gồm Coot, Phenix, và CNS, để đào sâu vào các thành phần phân tử trong cấu trúc của virus Zika: bao gồm các protein riêng lẻ và các axit amin của chúng.

Cuối cùng, một hình ảnh phức tạp, 3 chiều và đầy màu sắc của Zika đã được xuất bản giúp chúng ta mục sở thị và hiểu về chủng virus nguy hiểm này.


Các thành phần cấu trúc khác nhau của virus Zika được tô màu khác nhau, giúp các nhà khoa học dễ nghiên cứu về chúng.

Mặc dù cryo-EM đã ra đời cách đây một vài thập kỷ, nhưng chỉ trong vòng 5 năm trở lại đây, nó mới được phát triển đến độ đủ mạnh. Đây là điều mà Melissa Chambers, chuyên gia cryo-EM tại Trung tâm Kính hiển vi Điện tử học tại Harvard, gọi là "cuộc cách mạng về độ phân giải".

Chambers đánh giá cuộc cách mạng này xuất phát từ sự kết hợp của nhiều yếu tố, bao gồm các máy dò điện tử tiên tiến, và các thuật toán mới, kỹ thuật làm lạnh tốt hơn, và các công cụ, phương pháp chính xác hơn. Bài báo về cấu trúc virus Zika chỉ là một trong số nhiều bài báo mới sử dụng cryo-EM để tìm ra cấu trúc và chức năng của những mảnh ghép nhỏ nhất của sự sống.

Bây giờ, để có được những hình ảnh phân giải cao thế này đã ngày càng dễ dàng hơn. Chambers cho biết hiện tại chúng ta cần một chuyên gia chuyên trách sử dụng các công cụ chụp ảnh này.

Nhưng dần dần, các kính hiển vi và các thiết bị mới đang trở nên tự động hóa hơn, dễ truy cập và thân thiện với người dùng hơn. "Thay vì phải trở thành một chuyên viên dùng kính hiển vi điện tử ... điều này sẽ mở ra cơ hội cho nhiều người hơn, những người không có thời gian để tự học tất cả những điều này (vẫn có thể tự chụp cho mình những tấm ảnh)".

Nhờ vào những hình ảnh chi tiết về Zika, Sirohi và nhiều nhóm nghiên cứu khác đã có những bước tiến quan trọng trong việc tìm hiểu về chủng virus này. Đặc biệt, họ đã quan sát cách các kháng thể kết hợp với Zika để giúp hệ thống miễn dịch của cơ thể có thể tấn công và vô hiệu hóa virus.

Không khó để nhận thấy Cryo-EM sẽ tiếp tục là một công nghệ quan trọng, cho phép các nhà sinh vật học tìm hiểu cấu trúc của các phân tử ảnh hưởng đến cuộc sống của con người. Điển hình như việc tìm hiểu về những mầm bệnh có khả năng đe dọa thế giới như Zika và tìm ra cách chữa trị, phòng ngừa chúng.

Cập nhật: 23/04/2018 Theo Trí Thức Trẻ
Danh mục

Khám phá khoa học

Sinh vật học

Khảo cổ học

Đại dương học

Thế giới động vật

Khoa học vũ trụ

Danh nhân thế giới

Ngày tận thế

1001 bí ẩn

Chinh phục sao Hỏa

Kỳ quan thế giới

Người ngoài hành tinh - UFO

Trắc nghiệm Khoa học

Khoa học quân sự

Lịch sử

Tại sao

Địa danh nổi tiếng

Hỏi đáp Khoa học

Công nghệ mới

Khoa học máy tính

Phát minh khoa học

AI - Trí tuệ nhân tạo

Y học - Sức khỏe

Môi trường

Bệnh Ung thư

Ứng dụng khoa học

Câu chuyện khoa học

Công trình khoa học

Sự kiện Khoa học

Thư viện ảnh

Video