Resuelven estructuras de proteínas con una rapidez inédita

Un equipo español, dirigido por la profesora de investigación investigadora ICREA vinculada al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) Isabel Usón, ha desarrollado un nuevo método computacional que permite resolver estructuras macromoleculares por difracción de rayos-X a partir de un solo conjunto de datos nativos (ab initio), sin necesidad de efectuar laboriosas modificaciones en los cristales y medir estos derivados.

El método funciona con datos de una calidad normal en este tipo de medidas cuando, hasta la fecha, únicamente con datos excepcionales había sido posible la resolución ab initio. La investigación, que se ha publicado en la revista Nature Methods, ha sido desarrollada por el equipo coordinado por Usón, en el Instituto de Biología Molecular de Barcelona (CSIC), ubicado en el Parc Científic de Barcelona, y con la colaboración de investigadores de la Universidad de Göttingen y del Max-Plank Institut de Química Biofísica (Alemania). También se ha contado con el apoyo del Instituto Catalán de Estadística (IDESCAT).

La estructura revela la función

Ver una proteína o incluso un conjunto de proteínas que actúan juntas, ayuda a entender cómo funcionan. Hasta ahora, uno de los métodos habituales para conseguirlo es la cristalografía de rayos-X, que consiste en hacer pasar un haz de rayos X a través de un cristal de la sustancia estudiada. El haz se escinde en varias direcciones al atravesar el cristal y, por difracción, se genera un patrón de intensidades que dependen de la ubicación de los átomos en el cristal.

Esta técnica ofrece una imagen tridimensional de las proteínas con un alto grado de detalle y precisión. Sin embargo, esta imagen no puede ser calculada directamente a través de los datos medidos puesto que en el experimento de difracción sólo las intensidades de los rayos difractados y no sus fases pueden ser medidos.

"Desgraciadamente, las fases son mucho más importantes que las intensidades a la hora de reconstruir la imagen tridimensional", aclara la investigadora del CSIC Isabel Usón. "Llegar a establecer las fases iniciales es lo que se denomina resolver una estructura y en cristalografía macromolecular puede suponer muchos meses de trabajo experimental adicional".

El método desarrollado por los investigadores supera esos inconvenientes. La idea de partida es que las macromoléculas contienen pequeños fragmentos de estructura repetitiva (hélices alfa, hojas beta, pares de bases) que pueden ser localizados combinando sofisticados cálculos y fuerza bruta computacional. A partir de esos fragmentos es posible ensamblar muchas hipótesis de cómo puede ser la estructura y, si los fragmentos están correctamente localizados, se puede obtener una imagen reconocible, tal como sucedería con los cuadros del pintor italiano Giuseppe Arcimboldo (de ahí el nombre del programa), que permiten adivinar figuras humanas a partir de unos pocos elementos vegetales bien ubicados.

Obtener una imagen correcta e interpretable

Tal como explica la investigadora, Isabel Usón, el número de hipótesis de partida plausibles es muy elevado pero no es posible distinguir en este punto cuáles pueden corresponder a la estructura. Todas ellas deben ser sometidas a nuevos cálculos de modificación de la densidad electrónica para transformar y obtener una imagen más correcta e interpretable.

Se trata de imponer condiciones de contorno a la estructura basadas en que la imagen tridimensional de una proteína debe tener las propiedades típicas de una proteína o, prosiguiendo con el símil, se trata de modificar el cuadro de Arcimboldo para que la colección de frutas y hortalizas sea menos evidente y el aspecto sea más humano. Pero esto no sería posible para cualquier imagen. "Un bodegón seguirá pareciendo un bodegón y sólo a partir de fragmentos originales correctos se podrá ver el rostro humano", aclara Isabel Usón. Al finalizar este proceso, es posible distinguir numéricamente la estructura, es decir, sin examinar una por una las soluciones correctas de entre una gran cantidad de intentos fallidos.

Otro aspecto destacable es que, dado que el método desarrollado requiere la potencia de cálculo de un supercomputador, se ha recurrido a fragmentar el proceso en un elevado numero de pequeños cálculos y a distribuirlo en un centenar de ordenadores corrientes, coordinados por una máquina central. Únicamente cuando estos ordenadores no están siendo utilizados por otro usuario, participan en el cálculo. Se aprovechan así recursos no utilizados respetando el uso prioritario de sus propietarios.

El apoyo del Instituto Catalán de Estadística ha sido decisivo a la hora de crear dentro del Instituto de Biología Molecular de Barcelona del CSIC esta herramienta que aúna la potencia de cálculo de un supercomputador de bolsillo con la flexibilidad de parar, lanzar y modificar procesos a voluntad del investigador.

El método desarrollado por los investigadores Dayte D. Rodríguez, Christian Grosse, Sebastian Himmel, César González, Iñaki M. de Ilarduya, Stefan Becker, George M. Sheldrick e Isabel Usón será accesible y gratuito para cualquier investigador que trabaje en un centro sin fines lucrativos, en cuyo caso será necesaria una licencia.