El avance de los científicos del CONICET sienta bases para el diseño de sistemas de proteínas con aplicaciones médicas e industriales y el trabajo se publicó en la revista de la Academia de Ciencias de Estados Unidos

Buenos Aires-(Nomyc)-Un modelo matemático para inferir el mecanismo de plegado de miles de proteínas, lo que podría facilitar el diseño de sistemas de proteínas de uso clínico como las vacunas) o industrial (como en el caso del biodiesel, fue desarrollado por especialistas del CONICET.

“Nuestro desarrollo tiene una aplicación directa en el diseño inteligente de proteínas, un campo de desarrollo nanotecnológico en plena expansión y que en Argentina es incipiente”, explicó Diego Ferreiro, investigador del CONICET y director del Laboratorio de Fisiología de Proteínas del Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (IQUIBICEN, CONICET-UBA), quien lideró el trabajo.

Las proteínas desarrollan cada una de las funciones necesarias para la vida, como, por ejemplo, la regulación de la expresión genética, el crecimiento y la diferenciación celular, la respiración y la fotosíntesis y lo que cada proteína haga, va a depender de su forma y tiene como propiedad distintiva, la capacidad de adquirir conformaciones muy variadas.

“Las proteínas, como el origami, adquieren sus estructuras tridimensionales plegándose: en este caso, lo que se pliega son las cadenas de aminoácidos que las constituyen”, explica Ferreiro.

“Sin embargo, a diferencia de lo que pasa con las máquinas y el origami, el diseño de las formas proteicas viene dado por la evolución de sus estructuras, por los cambios que ocurren en esas estructuras a lo largo del tiempo geológico, en procesos que llevan millones de años” agrega el investigador.

En colaboración con otros especialistas, Ferreiro y Ezequiel Galpern, becario posdoctoral del CONICET en el IQUIBICEN y primer autor del trabajo, construyeron un algoritmo para el diseño de proteínas que puedan adquirir propiedades terapéuticas o industriales teniendo en cuenta la historia evolutiva de los mecanismos que determinan su forma y presentaron un modelo teórico y una aplicación computacional para entender y simular el plegado de una familia de proteínas.

“Tomamos información de las estructuras de proteínas existentes y construimos un modelo matemático que describe las variaciones evolutivas observadas”, describe Galpern y continúa “ese modelo sirvió de base para construir simulaciones computacionales del proceso de plegado de proteínas, relacionando la información evolutiva con la fisicoquímica”.

En efecto, la simulación por computadora, mostró que los mecanismos de plegado de proteínas se correspondían con los observados en investigaciones experimentales.

“Estos resultados tan alentadores nos llevan a confiar en la aplicación del algoritmo para simular el plegado de miles de proteínas. Hacer experimentos para analizar la dinámica del plegado de una proteína es muy costoso y puede llevar años, nuestro algoritmo predice el plegado en pocos minutos”, resalta Galpern.

“Además, las simulaciones de este tipo ahorran mucho tiempo y dinero y son hoy en día un factor esencial en el diseño de proteínas de interés farmacológico e industrial”, agrega el becario posdoctoral del CONICET en el IQUIBICEN y primer autor del trabajo.

Las proteínas tienen que ser suficientemente estables para plegarse, pero necesariamente inestables para funcionar en su interacción con otras proteínas o moléculas.

“De manera habitual, el diseño de proteínas no tiene en cuenta la metaestabilidad, es decir la estabilidad con niveles de flexibilidad, del plegado, y esto influye en la funcionalidad buscada” explica Ferreiro.

“Nuestro modelo abre las puertas a la posibilidad de manipular este aspecto de las proteínas, a partir del uso de información evolutiva a la que hoy es relativamente fácil de acceder”, concluye Ferreiro, que también es docente del Departamento de Química Biológica de la FCEyN.

El trabajo se publicó en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), la revista de la Academia de Ciencias de Estados Unidos.

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