Амит Меллер

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Амит Меллер

Bme.profile.meller.jpg













Амит Меллер (англ. Amit Meller) — израильский учёный, профессор Техниона[1].

Разработал технологию, которая значительно продвинулась в направлении быстрого анализа протеома. Это открытие имеет далеко идущие последствия как для фундаментальных исследований, так и для диагностики заболеваний.

Биография[править]

Образование:

  • Доктор философии. Физика и биофизика, Институт науки Вейцмана
  • Степень магистра. Физика, Институт науки Вейцмана
  • Степень бакалавра. Физика и астрономия, Тель-Авивский университет

Место работы: Кафедра биомедицинской инженерии, Технион.

Исследования Меллера сосредоточены на мономолекулярной биофизике и биоинженерии.

В ноябре 2025 года сообщается, что ученые из Хайфского Техниона разработали метод секвенирования белков, который работает в тысячи раз быстрее существующих подходов и открывает путь к революции в диагностике. Технология профессора Амита Меллера представляет собой прорыв в анализе протеома – полного набора белков организма. В 2023 году журнал Nature назвал секвенирование белков на уровне отдельных молекул самой важной из семи перспективных технологий, особо отметив вклад группы Меллера в коммерциализацию этого направления. Белки – фундаментальные строительные блоки организма, поэтому их быстрая и точная идентификация критична для понимания состояния здоровья человека. Существующие методы определения белков через нанопоры требуют сложных молекулярных моторов для замедления движения белка или создания антител к каждому белку, что ограничивает чувствительность метода и делает анализ дорогим и медленным. Новый подход, описанный в журнале Nature Nanotechnology, позволяет точно контролировать движение белка через нанопору размером в несколько нанометров с помощью механизма stick-slip – чередования быстрого прилипания и скольжения. Когда белок проходит через пору, система регистрирует ионный ток, создавая уникальный электрический "отпечаток" молекулы. Затем модель машинного обучения декодирует эти сигналы, идентифицируя белки за доли секунды, что на порядки быстрее современных методов. Исследование фокусировалось на аминокислоте цистеине, присутствующей в 97% белков человека, что делает подход применимым почти ко всем белкам организма. Команда уже работает над расширением метода на другие аминокислоты. Технология открывает широкие клинические возможности – от диагностики рака до персонализированного лечения на основе простых анализов крови. Долгосрочная цель команды – создать интегрированную платформу для быстрой белковой диагностики в больницах и лабораториях[2].

Ссылки[править]

Труды[править]

  • Wanunu, M. & Meller, A. in Laboratory Manual on Single Molecules Vol. 395-420 (eds T. Ha & P. Selvin) (Cold Spring Harbor Press, 2008).
  • Wanunu, M., Morrison, W., Rabin, Y., Grosberg, A. Y. & Meller, A. Electrostatic Focusing of Unlabeled DNA into Nanoscale Pores using a Salt Gradient. Nature Nanotechnology 5, 160-165 (2010).
  • Di Fiori, N., Squires, A., Bar, D., Gilboa, T., Moustakas, T. and A. Meller. Optoelectronic control of surface charge and translocation dynamics in solid-state nanopores. Nature Nanotechnology 8, 946–951 (2013).

Источники[править]