Una teoría minimalista es capaz de predecir el movimiento de las proteínas
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) y el KTH Royal Institute of Technology de Estocolmo desarrollan un nuevo método que predice cómo se mueven las proteínas para llevar a cabo sus funciones biológicas.
La investigación ha demostrado que el movimiento de las proteínas está dictado por su forma y ofrece nuevos datos sobre cómo funcionan, un paso fundamental en el desarrollo de fármacos.
Las proteínas son grandes moléculas que realizan todas las funciones básicas de las células. Para ello, cambian continuamente su forma: expanden o contraen sus partes y esconden o muestran superficies para interactuar con otras moléculas. Estos cambios son muy difíciles de observar y la alternativa que usan los científicos para analizarlos son costosas simulaciones en superordenadores.
Ahora, un trabajo conjunto entre científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) y el KTH Royal Institute of Technology de Estocolmo ha permitido desarrollar un método mucho más simple que permite predicciones igual de precisas, capaces de llevarse a cabo en un ordenador personal. Los resultados han sido publicados en Nature Communications.
Los cambios en la forma de las proteínas son extremadamente rápidos y casi invisibles. “A menos que “fotografíes” los cambios que sufre una proteína, entender su movimiento, y por lo tanto el mecanismo molecular detrás de su función, es un misterio” explica Laura Orellana, primera autora del artículo. Hasta ahora, para saltarse las dificultades experimentales de 'fotografiar' las proteínas, los científicos usaban modelos teóricos para simular el movimiento de proteínas, átomo a átomo. “Dado que las proteínas por lo general contienen miles de átomos, los cálculos se hacen muy largos y costosos y requieren el uso de superordenadores durante semanas o incluso meses.”
En su lugar, Orellana y sus compañeros utilizan unos modelos de proteínas de baja resolución llamados “de grano grueso” (coarse-grained en inglés), que simplifican en gran medida la estructura de una proteína. “Es como una pintura impresionista, donde se aprecia la forma general del dibujo sin muchos detalles. Usando estos modelos, obtenemos una visión global de toda la molécula y, además, nos permite analizar cambios de proteínas de gran tamaño con un ordenador portátil en tan solo unos minutos.” explica Orellana. “La cantidad de recursos que se ahorran de esta manera es enorme.”
Este novedoso método de simulación, llamado eBDIMS, lo desarrolló Orellana durante su tesis doctoral con Modesto Orozco, líder del laboratorio de Modelización Molecular y Bioinformática del IRB Barcelona, pionero en España de las simulaciones “coarse-grained”. Durante su estancia postdoctoral en el laboratorio de Erik Lindahl, en el KHT Royal Institute of Technology de Estocolmo, Orellana ha perfeccionado y puesto a prueba la validez del algoritmo mediante un novedoso análisis.
“Hasta ahora, los modelos ‘coarse-grained’ se consideraban una aproximación secundaria pero nosotros queríamos demostrar que son tan precisos como las simulaciones más avanzadas”, defiende. Los científicos midieron la validez de su algoritmo usando proteínas muy estudiadas, de las que excepcionalmente se habían podido analizar sus movimientos de manera experimental. “Fue muy satisfactorio comprobar que nuestro método predecía con precisión la transición de las proteínas mientras cambiaban de una forma a otra. Quedó demostrado que lo importante no es la cantidad de variables que tengas, sino su calidad.”
Además de una mayor comprensión de la dinámica de proteínas, el estudio ofrece un gran potencial para el desarrollo de nuevos fármacos que se encuentran fuera del alcance de las técnicas actuales. “Nuestra validación, por sí misma, ya ha generado nuevos datos sobre una proteína que se usa para estudiar la transmisión neuronal. Estoy segura que eBDIMS será capaz de generar nuevas hipótesis a partir de estructuras ya conocidas y abrirá las puertas a una nueva generación de dianas terapéuticas.”
El trabajo se ha realizado con el apoyo del Consejo de Investigación Sueco, el Swedish eScience Research Center, el Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO), la Generalitat de Catalunya, el programa Europeo Horizon2020 y el Consejo Europeo de Investigación (European Research Council en inglés).
Artículo de referencia:
Orellana, L. et al.
Prediction and validation of protein intermediate states from structurally rich ensembles and coarse-grained simulations.
Nat. Commun. 7:12575 doi: 10.1038/ncomms12575 (2016)
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