Simulan la evolución de las proteínas con métodos computacionales para desarrollar nuevos fármacos

Los investigadores Alfonso Valencia, director del Programa de Biología Estructural y Biocomputación del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y Florencio Pazos, del Centro Nacional de Biotecnología (CNB-CSIC), revisan en un artículo en Nature Reviews Genetics las últimas metodologías para el estudio de la evolución de proteínas, sus interacciones y futuras aplicaciones.

“Los métodos y herramientas de análisis computacionales y matemáticos que estudian cómo las proteínas evolucionan de forma coordinada han experimentado importantes avances en los últimos años”, señala Valencia.

Esta revolución en el estudio de la evolución a escala micro está permitiendo no solo predecir las interacciones entre proteínas y entender sus cambios estructurales, sino para entender cómo las mutaciones introducidas en el cáncer y las enfermedades neurodegenerativas afectan al entramado molecular subyacente.

Las proteínas –al igual que los seres vivos mediante relaciones como la competencia o la simbiosis–, no actúan de forma aislada, sino que se coordinan entre ellas para poder desempeñar sus funciones. ­

Estas relaciones biológicas explican la tendencia de la evolución para introducir cambios coordinados en las proteínas, lo que permite mantener y modular dichas relaciones.

“El desarrollo de nuevos métodos matemáticos nos está permitiendo explorar a escala molecular estos problemas biológicos, lo que constituye una visión más profunda de l proceso darwiniano”, explica Valencia.

“Estos métodos basados en coevolución nos sirven como ‘anteojos’ para observar y entender procesos biológicos y moleculares”, añade.

20 años de investigación

Los autores describen en su artículo aquellos métodos matemáticos que, basados en la evolución de pares, son capaces de predecir interacciones moleculares en distintos niveles de complejidad.

Estos métodos incluyen los que en la última década del siglo XX predecían puntos de contacto entre proteínas; aquellos que permiten entender la selectividad en las uniones de proteínas similares con sus ligandos; o incluso, los que predicen redes de interacciones entre las miles de proteínas de una célula.

Durante los últimos 20 años, el equipo de Valencia ha liderado varias líneas de investigación en este campo, muchas de las cuales siguen siendo estudiadas por otros muchos grupos, y en las que su equipo es un referente mundial.

“En el año 2012 publicamos un nuevo conjunto de predicciones sobre la especificidad de unión del oncogén Ras a otras proteínas”, comenta Valencia.

“La herramienta estaba basada en métodos coevolutivos que habíamos desarrollado un par de años antes, y que ahora están siendo ampliamente explorados por otros grupos”, concluye.

Dicha familia de proteínas Ras está relacionada con un amplio espectro de cánceres, por lo que conocer el ‘lenguaje’ que utiliza con otras proteínas importantes puede ayudar a desarrollar nuevos fármacos.

“A largo plazo, esperamos una unificación de estos métodos, lo que nos ayudará a manipular o crear nuevos fármacos que ataquen selectivamente las células defectuosas y reducir así efectos secundarios”, resume De Juan, uno de los autores del artículo.