{"id":26729,"date":"2022-03-25T09:38:34","date_gmt":"2022-03-25T15:38:34","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26729"},"modified":"2022-03-25T09:38:34","modified_gmt":"2022-03-25T15:38:34","slug":"este-algoritmo-disena-proteinas-desde-cero-para-acelerar-el-descubrimiento-de-farmacos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/este-algoritmo-disena-proteinas-desde-cero-para-acelerar-el-descubrimiento-de-farmacos\/","title":{"rendered":"Este algoritmo dise\u00f1a prote\u00ednas desde cero para acelerar el descubrimiento de f\u00e1rmacos"},"content":{"rendered":"

Las prote\u00ednas que controlan nuestras vidas son como plantas rodadoras.\u00a0Cada uno tiene una forma \u00fanica y enredada, con ramas laterales puntiagudas que salpican su superficie.\u00a0Ocultos en los rincones y grietas est\u00e1n los candados para luchar contra nuestros enemigos m\u00e1s notorios (c\u00e1ncer, diabetes, infecciones o incluso el envejecimiento)\u00a0si<\/i>\u00a0podemos encontrar la llave adecuada.<\/span><\/p>\n

Acabamos de recibir un fabricante de llaves universal.\u00a0En un estudio publicado hoy en\u00a0Nature<\/em><\/a>\u00a0, un equipo dirigido por el Dr. David Baker de la Universidad de Washington desarroll\u00f3 un algoritmo para dise\u00f1ar peque\u00f1as claves de prote\u00ednas que desbloquean esos objetivos desde cero.\u00a0Lejos de una b\u00fasqueda de torre de marfil, el algoritmo abord\u00f3 uno de los desaf\u00edos de descubrimiento de f\u00e1rmacos m\u00e1s dif\u00edciles de nuestro tiempo: \u00bfpodemos dise\u00f1ar f\u00e1rmacos basados \u200b\u200b\u00fanicamente en la estructura de la cerradura de una prote\u00edna?<\/span><\/p>\n

No est\u00e1n hablando de cualquier droga.\u00a0En lugar de centrarse en mol\u00e9culas peque\u00f1as, como Tylenol, el equipo centr\u00f3 su atenci\u00f3n en mol\u00e9culas similares a prote\u00ednas, denominadas “aglutinantes”.\u00a0Si bien pueden sonar ex\u00f3ticos, los conoces.\u00a0Los anticuerpos monoclonales son un ejemplo, que han sido clave para el tratamiento de casos graves de covid-19.\u00a0Tambi\u00e9n son algunas de nuestras mejores armas contra el c\u00e1ncer.\u00a0Pero estos gigantes terap\u00e9uticos luchan por hacer t\u00faneles en las c\u00e9lulas, son dif\u00edciles de fabricar y, a menudo, son prohibitivamente caros para un uso generalizado.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 tal una alternativa?\u00a0\u00bfPodemos aprovechar el poder de la computaci\u00f3n moderna y dise\u00f1ar medicamentos similares pero m\u00e1s peque\u00f1os y simples que sean tan efectivos, si no m\u00e1s?<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan el estudio del equipo de Baker, la respuesta es s\u00ed.\u00a0Al analizar casi medio mill\u00f3n de estructuras de uni\u00f3n candidatas para 12 objetivos de prote\u00ednas, el algoritmo cumpli\u00f3 con su tarea, utilizando una potencia computacional m\u00ednima en comparaci\u00f3n con intentos anteriores y destacando posibles aciertos.\u00a0Tambi\u00e9n encontr\u00f3 un “c\u00f3digo de trucos” que hizo que los aglutinantes fueran m\u00e1s eficientes para atrapar a sus objetivos.<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed est\u00e1 el truco: a diferencia de las herramientas anteriores, el software solo necesitaba la estructura de la prote\u00edna objetivo para dise\u00f1ar las “claves” del aglutinante desde cero.\u00a0Es un enfoque mucho m\u00e1s simple en comparaci\u00f3n con los intentos anteriores.\u00a0Y debido a que las prote\u00ednas ejecutan nuestro universo biol\u00f3gico interno, significa que los nuevos creadores de claves de software pueden ayudarnos a descubrir los secretos de la vida molecular de nuestras c\u00e9lulas e intervenir cuando salen mal.<\/span><\/p>\n

\u201cLa capacidad de generar nuevas prote\u00ednas que se unen de forma estrecha y espec\u00edfica a cualquier objetivo molecular que desee es un cambio de paradigma en el desarrollo de f\u00e1rmacos y la biolog\u00eda molecular en general\u201d, dijo Baker.<\/span><\/p>\n

Aglutinante de prote\u00ednas \u00bfQu\u00e9?<\/span><\/h3>\n

Nuestros cuerpos est\u00e1n gobernados por un vasto consorcio de prote\u00ednas.\u00a0Como cortesanas en un sal\u00f3n de baile, cada prote\u00edna rebota alrededor de la c\u00e9lula, agarrando temporalmente a otra prote\u00edna antes de dejar que encuentren la siguiente.\u00a0Los emparejamientos espec\u00edficos pueden lanzar parcelas celulares para desencadenar, o inhibir, procesos celulares dram\u00e1ticos.\u00a0Algunos pueden ordenar a una c\u00e9lula que crezca o que desaparezca pac\u00edficamente.\u00a0Otros pueden convertir una c\u00e9lula en cancerosa o\u00a0senescente<\/a>\u00a0, filtrando qu\u00edmicos t\u00f3xicos y poniendo en peligro las c\u00e9lulas cercanas.<\/span><\/p>\n

En otras palabras, los apareamientos de prote\u00ednas son esenciales para la vida.\u00a0Tambi\u00e9n son un truco poderoso para la medicina: si cualquier par desencadena una cascada de se\u00f1ales que da\u00f1a una c\u00e9lula o tejido, podemos dise\u00f1ar una mol\u00e9cula de “tope de puerta” para romper literalmente el emparejamiento y detener la enfermedad.<\/span><\/p>\n

\u00bfEl problema?\u00a0Imag\u00ednese tratar de separar dos plantas rodadoras entrelazadas que ruedan por una carretera arroj\u00e1ndoles un palo corto pero flexible.\u00a0Parece una tarea imposible.\u00a0Pero el nuevo estudio present\u00f3 una receta para el \u00e9xito: la clave es encontrar d\u00f3nde separar los dos.<\/span><\/p>\n

Arriba de la pared<\/span><\/h3>\n

Las prote\u00ednas a menudo se describen como cuentas en cadenas que se arrugan en\u00a0estructuras tridimensionales sofisticadas<\/a>\u00a0.\u00a0Eso no es del todo correcto.\u00a0Las “perlas” moleculares que componen las prote\u00ednas se parecen m\u00e1s a los robots humanoides, con un tronco r\u00edgido y extremidades flexibles llamadas “cadenas laterales”.<\/span><\/p>\n

A medida que se ensambla una prote\u00edna, une los componentes del tronco de sus amino\u00e1cidos constituyentes en una columna vertebral s\u00f3lida.\u00a0Como una bola de hilo peluda, el frizz (cadenas laterales expuestas) cubre la superficie de la prote\u00edna.\u00a0Dependiendo de su posici\u00f3n y la columna vertebral, forman bolsillos a los que un compa\u00f1ero de prote\u00edna natural, o un imitador, puede agarrarse f\u00e1cilmente.<\/span><\/p>\n

Estudios previos aprovecharon estos bolsillos para dise\u00f1ar carpetas m\u00edmicas.\u00a0Pero el proceso es computacionalmente pesado y, a menudo, se basa en estructuras de prote\u00ednas conocidas, un recurso valioso que no siempre est\u00e1 disponible.\u00a0Otro enfoque es buscar “puntos calientes” en una prote\u00edna objetivo, pero estos no siempre son accesibles para los aglutinantes.<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed, el equipo intent\u00f3 resolver el problema de una manera an\u00e1loga a los escaladores que intentan escalar una nueva pared.\u00a0Los trepadores son los aglutinantes, la pared es la superficie de la prote\u00edna diana.\u00a0Mirando hacia arriba, hay muchos puntos de apoyo para las manos y los pies hechos de cadenas laterales y bolsas de prote\u00ednas.\u00a0Pero los m\u00e1s grandes, los \u201cpuntos calientes\u201d, no necesariamente pueden retener al escalador en la ruta.<\/span><\/p>\n

Otro enfoque, explic\u00f3 el equipo, es trazar un mapa de todas las bodegas, incluso si algunas parecen d\u00e9biles.\u00a0Esto abre un nuevo universo de posibles puntos de enlace: la mayor\u00eda fallar\u00e1, pero algunas combinaciones pueden tener un \u00e9xito sorprendente.\u00a0Luego, un subconjunto de estos puntos se desaf\u00eda con miles de escaladores, cada uno tratando de identificar una ruta prometedora.\u00a0Una vez que surjan las mejores rutas, una segunda ronda de escaladores explorar\u00e1 estas rutas en detalle.<\/span><\/p>\n

\u201cSiguiendo esta analog\u00eda, ideamos un enfoque de varios pasos para superar\u201d los desaf\u00edos anteriores, dijo el equipo.<\/span><\/p>\n

Para comenzar, el equipo escane\u00f3 una biblioteca de posibles columnas vertebrales de prote\u00ednas y un conjunto masivo de posiciones de cadenas laterales que pueden unirse a una prote\u00edna objetivo.<\/span><\/p>\n

Los tama\u00f1os de muestra iniciales eran enormes.\u00a0Para cada objetivo surgieron miles de posibles “troncos” de la columna vertebral de la prote\u00edna y casi mil millones de posibles “brazos” de la cadena lateral.<\/span><\/p>\n

Con la ayuda de\u00a0Rosetta<\/a>\u00a0, el programa de mapeo de funciones y estructuras de prote\u00ednas que desarroll\u00f3 el equipo de Baker, el equipo redujo la selecci\u00f3n a un pu\u00f1ado de aglutinantes prometedores.<\/span><\/p>\n

La selecci\u00f3n de estos aglutinantes se basa en la “f\u00edsica tradicional” sin recurrir al aprendizaje autom\u00e1tico o los poderes de aprendizaje profundo, dijo el Dr. Lance Stewart, director de estrategia y operaciones del Instituto para el Dise\u00f1o de Prote\u00ednas, donde se encuentra el laboratorio de Baker.\u00a0\u201cHace que este avance sea a\u00fan m\u00e1s impresionante\u201d.<\/span><\/p>\n

guiando la vida<\/span><\/h3>\n

La siguiente gran pregunta: as\u00ed se pueden unir los ligantes\u00a0in silico<\/i>\u00a0.\u00a0Pero, \u00bfrealmente funcionan en las c\u00e9lulas?<\/span><\/p>\n

En una prueba de concepto, el equipo eligi\u00f3 12 prote\u00ednas para probar su algoritmo.\u00a0Entre estos se encontraban prote\u00ednas estrechamente relacionadas con el c\u00e1ncer, la insulina y el envejecimiento.\u00a0Otro grupo se centr\u00f3 en la lucha contra los pat\u00f3genos, incluidas las prote\u00ednas de superficie en la gripe o el SARS-CoV-2, el virus detr\u00e1s de Covid-19.<\/span><\/p>\n

El equipo evalu\u00f3 entre 15\u00a0000 y 100\u00a0000 aglutinantes para cada uno de los objetivos proteicos y prob\u00f3 los principales candidatos en la bacteria\u00a0E. coli<\/i>\u00a0.\u00a0Como era de esperar, los aglutinantes fueron muy eficientes para bloquear sus objetivos.\u00a0Algunos cortan las se\u00f1ales de crecimiento que pueden conducir al c\u00e1ncer.\u00a0Otros apuntaron a una regi\u00f3n com\u00fan de influenza, la gripe, que en teor\u00eda podr\u00eda neutralizar m\u00faltiples cepas, allanando el camino para una vacuna universal contra la gripe.\u00a0Ni siquiera el SARS-CoV-2 se salv\u00f3, con los aglutinantes ”\u00a0ultrapotentes<\/a>\u00a0” que brindan protecci\u00f3n contra su invasi\u00f3n en ratones (esos resultados se\u00a0publicaron anteriormente<\/a>\u00a0).<\/span><\/p>\n

El estudio mostr\u00f3 que es posible dise\u00f1ar medicamentos similares a las prote\u00ednas desde cero.\u00a0Todo lo que se necesita es la estructura de la prote\u00edna objetivo.<\/span><\/p>\n

\u201cLas posibilidades de aplicaci\u00f3n parecen infinitas\u201d, coment\u00f3 en Twitter el\u00a0Dr. Sjors Scheres<\/a>\u00a0, jefe conjunto de estudios estructurales en el Laboratorio de Biolog\u00eda Molecular del MRC en Cambridge, Reino Unido, que no particip\u00f3 en el estudio.<\/span><\/p>\n

El algoritmo, aunque potente, no es perfecto.\u00a0A pesar de encontrar millones de aglutinantes potenciales, solo una peque\u00f1a fracci\u00f3n de los dise\u00f1os realmente se adhiri\u00f3 a su objetivo.\u00a0Incluso los mejores candidatos necesitaban m\u00faltiples cambios en su composici\u00f3n de amino\u00e1cidos para una uni\u00f3n \u00f3ptima a un objetivo.<\/span><\/p>\n

Pero es un trabajo innovador para un campo que podr\u00eda cambiar fundamentalmente la medicina.\u00a0Por ahora, el m\u00e9todo y el gran conjunto de datos “proporcionan un punto de partida” para descubrir c\u00f3mo interact\u00faan las prote\u00ednas dentro de nuestras c\u00e9lulas.\u00a0Estos datos, a su vez, podr\u00edan guiar modelos computacionales a\u00fan mejores en un c\u00edrculo virtuoso, especialmente con una dosis adicional de magia de aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n

\u201cMejorar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s la velocidad y la precisi\u00f3n del dise\u00f1o\u201d, dijo Stewart.\u00a0Es “un trabajo que ya est\u00e1 en curso en nuestros laboratorios”.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen: Longxing Cao, Brian Coventry, David Baker, UW Medicine<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Las prote\u00ednas que controlan nuestras vidas son como plantas rodadoras.\u00a0Cada uno tiene una forma \u00fanica y enredada, con ramas laterales puntiagudas que salpican su superficie.\u00a0Ocultos en los rincones y grietas est\u00e1n los candados para luchar contra nuestros enemigos m\u00e1s notorios (c\u00e1ncer, diabetes, infecciones o incluso el envejecimiento)\u00a0si\u00a0podemos encontrar la llave adecuada.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":26730,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-26729","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"\nEste algoritmo dise\u00f1a prote\u00ednas desde cero para acelerar el descubrimiento de f\u00e1rmacos - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, 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