"Las proteínas son los trabajadores en la célula, y es importante conocer su forma", dice Chris Sander, PhD, director del Centro cBio de Dana-Farber en el Departamento de Ciencias de Datos. Sander y sus colegas ahora han demostrado un poderoso "método de evolución experimental "para descubrir detalles de la forma y función de las proteínas, y el método puede encontrar usos en un espectro muy amplio de investigación biomédica.
"Este es un descubrimiento básico en biología evolutiva molecular, con posibles aplicaciones al cáncer", dice Sander, profesor de biología celular en la Escuela de Medicina de Harvard y coautor principal de un artículo que describe el trabajo en la revista sistemas celulares .
Entre sus posibles aplicaciones, la técnica "3Dseq" puede ayudar a determinar la estructura tridimensional de las proteínas relacionadas con el cáncer que no se han identificado con métodos alternativos. La nueva técnica también puede ayudar a comprender cómo los oncogenes y los genes supresores de tumoresevolucionar en el cáncer y en identificar qué mutaciones en esos genes contribuyen a la progresión de la enfermedad.
Durante décadas, los biólogos moleculares han sabido que la capacidad de una proteína para funcionar en una célula depende de su forma adecuada, que está dictada por el orden de sus aminoácidos constituyentes. Sin embargo, la determinación de la estructura tridimensional de la proteína requiere técnicas experimentales complicadas.
En 2011, trabajando con la profesora asociada de Harvard Debora Marks y otros colegas, Sander dio un gran paso adelante en el desafío de predecir la estructura de las proteínas utilizando un enfoque matemático basado en la evolución. El enfoque de la "evolución natural" comienza analizando cómo la genéticaLa secuencia de una proteína en particular cambia a lo largo de millones de años. Para hacer esto, el equipo examinó la secuencia de la proteína a lo largo del tiempo evolutivo, desde especies antiguas como bacterias hasta especies evolucionadas más recientemente, como ratones y humanos.
La idea clave del estudio anterior se produjo cuando el equipo utilizó métodos computacionales para identificar qué aminoácidos de la proteína están interactuando entre sí, al observar los aminoácidos que cambian al mismo tiempo que la evolución. "variar, donde si una cosa cambia en la secuencia, otra cosa cambia ", dice Sander." Es como una tuerca y un perno: si cambia una parte, tiene que cambiar la otra parte para que todavía encaje ". Él ysus colegas idearon un truco matemático básico que puede encontrar cambios en los aminoácidos que producen un efecto directo en la estructura de las proteínas, proporcionando información clave que se puede incorporar a los algoritmos existentes de la física molecular para calcular la estructura.
Sin embargo, no todas las proteínas se pueden estudiar utilizando secuencias que se encuentran en la evolución natural. La última innovación del grupo Sander es llevar la evolución a placas de laboratorio, donde el proceso puede controlarse estrictamente y llevar semanas en lugar de millones de años.
Los científicos de investigación de Dana-Farber Michael Stiffler y Frank Poelwijk son coautores principales, y Nicholas Gauthier es coautor principal, del nuevo artículo sobre el proyecto, que es la primera demostración a gran escala de un método de evolución experimental para determinarestructura proteica.
Los científicos comenzaron con un gen para una enzima de la bacteria E. coli que hace que las bacterias sean resistentes a un antibiótico común. Primero generaron millones de copias del gen original con mutaciones esparcidas en varias posiciones, y luego pusieron estos genes mutados en millones.de bacterias. A continuación, pusieron un antibiótico en las placas de laboratorio que contenían las bacterias y recolectaron las bacterias que sobrevivieron. Estas bacterias sobrevivientes tienen genes funcionales de resistencia a los antibióticos, pero aún contienen mutaciones seleccionadas. Este minucioso procedimiento se repitió muchas veces para imitar los procesos evolutivos en analogíaa la evolución natural. "De decenas de millones de proteínas, terminamos con unos cientos de miles que realmente funcionan", dice Sander.
Usando la estrategia computacional iniciada en el estudio de 2011, produjeron datos que generaron estructuras de proteínas en 3D para dos proteínas de resistencia a antibióticos muy diferentes y obtuvieron formas muy similares a las determinadas por cristalografía de rayos X.
La evolución experimental de 3Dseq unirá tres tecnologías existentes para revelar la estructura de la proteína: cristalografía de rayos X, que dispara rayos X a una proteína cristalizada; espectroscopia de resonancia magnética nuclear RMN, basada en una física similar a la empleada por la resonancia magnética Resonancia magnética y microscopía crioelectrónica, que escanea muestras congeladas con un microscopio electrónico.
Una vez que está madura, la tecnología 3Dseq puede traer dos ventajas principales para la determinación de la estructura de la proteína, dice Sander. Primero, los tres métodos existentes no siempre funcionan para las proteínas. En segundo lugar, 3Dseq proporciona detalles sobre las interacciones clave en las formas complicadas de proteínasque son necesarias para que las proteínas funcionen. Esta capacidad eventualmente podría resultar muy importante para una serie de aplicaciones en biología celular, que van desde comprender cómo evolucionan los patógenos hasta acelerar el desarrollo de bioterapéuticos, dice.
Su grupo y sus colaboradores han comenzado esfuerzos para mejorar las técnicas de cribado 3Dseq y generalizar las tecnologías para su uso con otras proteínas. Su artículo se publicó junto con sus datos de secuencia y herramientas de software. "Colaboraremos con otras personas para desarrollar los ensayospara que sea más aplicable a las proteínas de interés ", dice Sander." Lo que sea que desarrollemos, lo pondremos a disposición del público ".
"Esta investigación muestra la cultura científica positiva y de mente abierta de Dana-Farber y la Escuela de Medicina de Harvard, como un ejemplo de ciencia básica que generará avances en la investigación del cáncer", agrega. La financiación principal para el trabajo provino de Dana-Farber y el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales.
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Materiales proporcionado por Instituto del Cáncer Dana-Farber . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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