El lado oscuro de las proteínas
Investigadores argentinos lideraron un estudio internacional que, aplicando un novedoso enfoque tomado de la cosmología, descubrió lo que llamaron la “energía oscura” en el universo de las proteínas, definida como la diferencia entre la energía que éstas necesitan para plegarse y formar estructuras tridimensionales estables, y la que precisan para evolucionar. Así descrita, esta “energía oscura” permitiría identificar los sitios funcionales de las proteínas. Diseñaron, además, una herramienta computacional que puede localizarla y medirla, a la que bautizaron VAADER.
Un equipo internacional liderado por investigadores de Exactas UBA descubrió, a partir de un novedoso enfoque conceptual aplicado a la biología molecular, una “energía oscura” en el universo de las proteínas, que aporta un nuevo instrumental para la comprensión de la evolución de las funciones biológicas como mecanismo de adaptación y diversificación de las especies. En concreto, el marco teórico propuesto combina técnicas experimentales de alto rendimiento, modelos computacionales y herramientas de inteligencia artificial para analizar cómo la evolución molecular impone demandas energéticas adicionales en las proteínas naturales, más allá de su necesidad de plegarse correctamente.
“Así como en cosmología la ‘energía oscura’ representa una componente misterioso que afecta la expansión del universo, en el ‘universo’ de las proteínas podemos identificar una discrepancia energética entre dos paisajes –explica el biólogo Diego Ferreiro, codirector del Laboratorio de Fisiología de Proteínas e investigador del CONICET en el Instituto de Química Biológica (IQUIBICEN) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales –. Por un lado, el paisaje energético del plegado: la energía física necesaria para que una secuencia de aminoácidos adopte sus estructuras tridimensionales estables. Y por el otro, el paisaje energético evolutivo, inferido a partir del análisis de miles de secuencias naturales, que refleja la presión de selección a lo largo de la evolución”.
La diferencia entre la energía de plegado y la energía evolutiva, comparadas adecuadamente, es lo que los autores del trabajo –publicado en la prestigiosa revista Proceedings of the National Academy of Science (PNAS)– definen como “energía oscura” proteica. “Esta energía –puntualiza Ferreiro– cuantifica el ‘costo evolutivo’ de realizar funciones biológicas específicas, como la catálisis enzimática o la unión a otras moléculas, que a menudo entran en conflicto con la estabilidad óptima del plegado. Así, este marco analítico nos permite pensar en una escala energética común el impacto de las mutaciones en la función, separándolo de su efecto en la estabilidad. Es como tener un ‘termómetro evolutivo’ que mide cuánta presión selectiva ejerce una función particular sobre una proteína. Es decir que esta ‘energía oscura’ marca cuánto de los cambios en la evolución no se pueden explicar por cambios en el plegado. En ese sentido, cumpliría el rol de identificar los sitios funcionales de las proteínas, más allá de los requeridos para plegar las cadenas de aminoácidos”.
La “energía oscura” detecta “restricciones evolutivas” en las proteínas, limitando o dificultando la posibilidad de que ciertas regiones de las proteínas puedan evolucionar.
Así descrita, la “energía oscura” detecta “restricciones evolutivas” en las proteínas, limitando o dificultando la posibilidad de que ciertas regiones de las proteínas puedan evolucionar, en tanto desempeñan un rol crucial en su función biológica.
Los investigadores –Ferreiro y sus colegas Ezequiel Galpern e Ignacio Sánchez, del IQUIBICEN, junto a Peter Wolynes, colíder del estudio, y Carlos Bueno, del Centro de Física Biológica Teórica de la Rice University, en Houston, Texas– construyeron, además, una innovadora herramienta computacional para localizar y medir en cualquier proteína esta “energía oscura”, que pusieron a disposición de la comunidad científica en paquetes de código abierto y a la que bautizaron VAADER (Virtual AminoAcid Dark Energy Realm), un homenaje al “lado oscuro” de la proteómica.
“La analogía con la cosmología no es casual –señala Galpern–. Así como la energía oscura revela fuerzas que no vemos en el universo, esta ‘energía oscura’ molecular revela las huellas energéticas de la selección natural actuando en la optimización de funciones biológicas, más allá de simplemente construir estructuras estables”. La metodología no solo ayuda a interpretar los efectos de mutaciones en enzimas y complejos proteicos. También podría guiar el diseño racional de proteínas con nuevas funciones y ayudar a identificar regiones críticas en proteínas cuya función aún se desconoce.
(De izq. a der.) Ezequiel Galpern, Ignacio Sánchez y Diego Ferreiro. Foto: Diana Martinez Llaser
Para Ferreiro, el hallazgo clave del trabajo es “el desarrollo y la implementación de una forma de localizar y cuantificar las restricciones funcionales en las proteínas. Las proteínas son grandes moléculas biológicas que tienen la asombrosa capacidad de ‘funcionar’, por ejemplo, como enzimas, motores, usinas, paneles solares, anticuerpos, copiadoras y, sobre todo, como computadoras moleculares. Para poder ‘funcionar’, las proteínas, que están hechas de cadenas lineales de aminoácidos, deben plegarse en el espacio, adquiriendo estructuras tridimensionales que se mueven de maneras muy específicas. Hoy sabemos que la información para plegar y mover las proteínas está codificada en la secuencia de los aminoácidos que las componen. Ese conocimiento ha permitido desarrollar herramientas de IA como AlphaFold, que infieren las estructuras posibles para cualquier secuencia natural”.
El hallazgo clave del trabajo es el desarrollo y la implementación de una forma de localizar y cuantificar las restricciones funcionales en las proteínas.
“Sin embargo, plegarse es condición necesaria pero no suficiente para ‘funcionar’ -sigue Ferreiro-. A diferencia de la gran mayoría de las cadenas de aminoácidos, las proteínas naturales tienen además la fabulosa capacidad de evolucionar, de cambiar en el tiempo. Se cree que en la evolución de las proteínas se seleccionan secuencias ‘funcionales’, es decir, aquellas que, además de plegarse, se ‘realizan’ funcionando en el contexto del organismo. Lo que nos preguntamos en esta investigación es: ¿se pueden diferenciar los requerimientos energéticos del plegado de los funcionales?”
“Para responder a esta pregunta –explica el biólogo– utilizamos el lenguaje de la física estadística, que permite relacionar la ocurrencia de eventos energéticos mediante distribuciones de probabilidad. En el caso de las proteínas, tenemos dos eventos separados temporal y espacialmente: el plegado y la evolución. Entonces, analizamos cómo cambian las energías de estos sucesos cuando cambian las secuencias. Por un lado, los cambios en la ‘energía de plegado’ se pueden medir en el laboratorio, o inferir con programas de fisicoquímica de proteínas. Por otro lado, los cambios en la ‘energía evolutiva’ se pueden calcular a partir de las observaciones de la probabilidad de ocurrencia de mutaciones en las secuencias naturales, porque, de alguna manera, la biósfera es un gran experimento evolutivo. Para ello usamos herramientas de IA de grandes modelos de lenguaje, similar a un ChatGPT, pero para secuencias de proteínas”.
El trabajo compara cuánto de los cambios de la “energía evolutiva” pueden ser explicados con cambios en la “energía de plegado”. “El resultado general –continúa Ferreiro- es que la gran mayoría de la energía evolutiva la podemos explicar con la energía de plegado, algo esperable, porque la mayor parte de la información presente en las secuencias codifica para el plegado. Sin embargo, existe alrededor de un 25 por ciento de los cambios evolutivos que no podemos explicarlos por el plegado. Es decir, en estos sitios hay restricciones evolutivas más allá de las que impone el plegado. En el estudio mostramos que estos sitios se corresponden con sitios previamente identificados como ‘funcionales’ en muchas proteínas distintas, indicando que puede ser una característica general en el universo de proteínas”.
Se trata de un enfoque ciertamente disruptivo, que podría revelarse muy útil para el diseño de proteínas a medida, con funciones terapéuticas específicas.
Entonces, la energía oscura no se distribuye aleatoriamente. Y ahora es posible localizarla: se concentra en sitios conocidos por su importancia funcional, como centros catalíticos de enzimas e interfaces de unión entre proteínas. Este método permite hallar sitios funcionales “aún cuando sus funciones biológicas sean desconocidas”, señala Ferreiro, y añade que el estudio “posibilita definir una ‘temperatura de selección funcional’, es decir, medir en términos energéticos la función de una proteína, por ejemplo, la unión a un socio molecular. Se demuestra que, en sistemas modelo, la presión evolutiva de unirse es comparable en magnitud a la presión evolutiva de plegarse correctamente”.
Se trata de un enfoque ciertamente disruptivo, que podría revelarse muy útil para el diseño de proteínas a medida, con funciones terapéuticas específicas. En efecto, la comprensión cabal de los factores que rigen la evolución de las proteínas –las estructuras moleculares que regulan la expresión genética y sostienen todas nuestras funciones vitales, y cuya alteración es el desencadenante de muy diversas enfermedades– es crucial para el desarrollo de tratamientos biomédicos cada vez más eficaces.
“Como ya se dijo, hoy es posible pensar en el diseño de secuencias de aminoácidos que se plieguen en las estructuras buscadas. El diseño de sistemas nanométricos que sean capaces de cumplir las fabulosas funciones que cumplen las proteínas empieza a ser realidad. Pero, repito, plegarse no es suficiente para funcionar. Si, como proponemos, la energía oscura es una herramienta útil para entender los aspectos funcionales de las proteínas, el diseño de esa terapéutica va a requerir este tipo de desarrollos conceptuales y herramientas computacionales”.
