Investigadores del Grupo Computacional de Biología Estructural del Centro Nacional de Investigación del Cáncer CNIO, dirigido por Alfonso Valencia, en colaboración con un grupo encabezado por Francesco Gervasio en el University College de Londres Reino Unido, han desarrollado el primer método computacional basadosobre principios evolutivos para predecir la dinámica de las proteínas, lo que explica los cambios en la forma o estructura dimensional que experimentan para interactuar con otros compuestos o acelerar las reacciones químicas. El estudio constituye un gran paso adelante en el estudio computacional de la dinámica de las proteínas es decir,su movimiento, que es crucial para el diseño de medicamentos y para la investigación de enfermedades genéticas, como el cáncer, que dan como resultado niveles de complejidad más altos que los permitidos por los métodos actuales. Los resultados se han publicado esta semana en la revista Actas de la Academia Nacional de Ciencias PNAS .
Las proteínas son macromoléculas que son clave para las miles de funciones celulares que tienen lugar en un organismo vivo. Están formadas por cadenas de moléculas más pequeñas llamadas aminoácidos que se pliegan formando una estructura tridimensional. Recientemente se ha descubierto que al estudiarCon la evolución conjunta de los aminoácidos podemos reconstruir la forma o estructura de estos compuestos biológicos en su entorno natural. "Los aminoácidos de una proteína pueden evolucionar conjuntamente, es decir, cambiar de manera coordinada", dice Alfonso Valencia. "Al analizar las secuenciasde una familia dada de proteínas, podemos predecir contactos físicos entre aminoácidos con gran precisión, en número suficiente para reconstruir el plegamiento de una proteína con precisión y, por lo tanto, su estructura o forma ".
Sin embargo, esta estructura no permanece estática; pasa por cambios de tal manera que, similar a un baile en el que cada uno de los bailarines se adapta a su pareja, interactúa con otros compuestos biológicos o con drogas. Esto se conoce comodinámica de proteínas, cuyo estudio ha demostrado ser muy difícil tanto con observaciones experimentales como con herramientas computacionales.
La pregunta abordada por los investigadores al comienzo del estudio, cuando Francesco Gervasio encabezó el Grupo de Biofísica Computacional en el CNIO, fue más compleja: ¿podemos usar estudios coevolutivos para predecir cambios en la forma de las proteínas y, en consecuencia,¿El idioma que establecen con su entorno?
"Desarrollamos un modelo en el que los aminoácidos que tienen una fuerte relación coevolutiva se atrajeron entre sí, sin más datos adicionales", dice Simone Marsili, investigadora que también ha participado en el proyecto. "Primero, simulamos el plegamientoproceso y luego podemos ver cómo las simulaciones fueron capaces de predecir los cambios en la forma de las proteínas a diferentes niveles de complejidad, incluidas las necesarias para que funcionen las quinasas [estas son proteínas clave en los procesos metabólicos y de señalización celular, así como en el transporte celular, Entre otros]."
Este nuevo método computacional integra fácilmente datos experimentales y genómicos mediante el uso de la última tecnología de análisis de secuencias y modelado 3D. Además, demuestra que los datos genómicos pueden ser una fuente de información útil para complementar las herramientas actuales utilizadas para estudiar la estructuray dinámica de proteínas.
"La capacidad de predecir las características clave de las proteínas en este nivel de complejidad ayudará a comprender cómo la secuencia de una proteína determina su dinámica y, por lo tanto, sus funciones", concluye Valencia. Este campo de conocimiento es clave para el estudio deenfermedades genéticas, como el cáncer o el diseño de medicamentos, entre otros usos.
El estudio ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad de España y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas Reino Unido.
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Materiales proporcionado por Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas CNIO . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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