Un equipo del Centro de Regulación Genómica de Barcelona ha desarrollado una técnica que combina datos de la secuencia y la estructura de las proteínas para esclarecer cómo unas especies se relacionan con otras en el árbol de la vida. El hallazgo ayudará también a rastrear nuevas amenazas infecciosas y a diseñar mejores terapias.
Las proteínas inestables son la principal causa de la formación de cataratas hereditarias y también contribuyen a diferentes tipos de enfermedades raras neurológicas, del desarrollo y musculares, según un estudio del CRG publicado en la revista Nature. Tres de cada cinco de las 621 mutaciones estudiadas causaron una disminución detectable en la estabilidad de las proteínas.
El Instituto de Biología Molecular y Celular de Plantas colabora en un estudio internacional que describe cómo se abren y cierran los estomas de las hojas en condiciones donde concurren estreses ambientales conflictivos.
Un equipo del Centro de Regulación Genómica y la Harvard Medical School explica la manera en que diminutas criaturas unicelulares pueden aprender, un comportamiento considerado exclusivo de seres vivos más complejos. Los hallazgos podrían representar un cambio importante en cómo percibimos las unidades fundamentales de la vida.
Investigadores de Países Bajos han demostrado que las células tumorales utilizan a los ribosomas para reforzar su ‘capa de invisibilidad’, lo que les permite permanecer ocultas y evitar ser atacadas por las defensas de nuestro organismo.
La Real Academia Sueca de las Ciencias ha concedido la mitad de este galardón al bioquímico estadounidense David Baker por diseñar desde cero nuevas proteínas mediante su programa RoseTTAFold. La otra mitad la comparten el británico Demis Hassabis y el también estadounidense John M. Jumper, ambos de la empresa DeepMind de Google, que lograron predecir las estructura proteicas con IA.
Hay más variaciones de una pequeña proteína de 100 aminoácidos de longitud que átomos en todo el universo. Un estudio publicado hoy en la revista Nature afirma que se puede predecir el impacto de cada variante con sencillas operaciones. La investigación tiene implicaciones en el desarrollo de nuevos tratamientos para enfermedades.
El nuevo trabajo de investigadores del CSIC permite la aplicación masiva de estos métodos de IA de aprendizaje profundo para entender las estas moléculas en organismos menos estudiados, identificar nuevas funciones de genes y explorar qué proteínas pueden ser de interés biomédico y biotecnológico con mayor precisión que los técnicas tradicionales.
Un estudio, liderado por el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas, revela una vía de señalización molecular entre músculo y cerebro que controla que al hacer ejercicio tengamos el impulso de no parar. Los resultados podrían servir de base para diseñar fármacos que predispongan al ejercicio, y elaborar planes de entrenamiento personalizados.
Investigadores del Centro de Regulación Genómica han descubierto que es posible usar un mecanismo de defensa frente a los virus para acelerar la creación de líneas de células madre femeninas. El estudio, realizado en ratones, puede impulsar el desarrollo de fármacos y terapias personalizadas, especialmente para mujeres y personas con dos cromosomas X.
