Ciencias Biológicas y de la Salud
Especialistas del CONICET utilizan un avance que fue reconocido con el premio Nobel 2024
El galardón fue para dos estudios fundamentales de la rama biología computacional. Claudia Tomes y Mariano Polo, investigadores del IHEM, explican la importancia de estos aportes a sus estudios científicos.
Claudia Tomes y Micaela Buzzatto en el laboratorio del IHEM
Este año, tres investigadores fueron galardonados por la Real Academia Sueca de Ciencias con el premio Nobel de Química por sus trabajos sobre las proteínas: la mitad del premio fue para el británico Demis Hassabis y el estadounidense John M. Jumper, ambos de Google DeepMind, recibieron el galardón por un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2, con el que es posible la predicción de la estructura tridimensional de proteínas a partir de su secuencia primaria, algo que se intentaba lograr desde hace medio siglo. La otra mitad del premio fue para el estadounidense David Baker por el diseño computacional de proteínas. Ambos descubrimientos tienen aplicaciones potenciales enormes que no parecen tener límites en campos como la biotecnología y la medicina.
Las toxinas botulínicas son proteínas sintetizadas en la naturaleza por bacterias difíciles de cultivar en el laboratorio. Un equipo de expertos del Instituto de Histología y Embriología de Mendoza (IHEM, CONICET-UNCuyo) diseñaron una toxina botulínica modificada con potenciales aplicaciones en biomedicina. Su estructura, predicha por el programa RoseTTAFold, fue publicada en la tapa del número de julio de la revista inglesa Bioscience Reports. “Lo que nosotros hicimos fue introducir la información genética en una bacteria inocua y fácil de cultivar para que sintetizara la porción de la toxina modificada que conserva la función pero carece de peligrosidad, por lo que pudimos manipularla siguiendo las normas de bioseguridad habituales en todo laboratorio. Extrajimos la proteína de las bacterias, la purificamos y medimos su actividad por medio de técnicas bioquímicas y microscopía. En el laboratorio comprobamos que la proteína diseñada se comportaba como esperábamos tras las predicciones hechas con RoseTTAfold”, comenta Claudia Tomes, directora del IHEM.
“En nuestro artículo presentamos cómo adaptamos una proteína para que ingrese rápida y fácilmente a las células sin causar perturbaciones ni requerir técnicas complicadas. El objetivo fue emplearla para comprender mejor la comunicación entre células vecinas. Utilizamos inteligencia artificial para predecir la estructura de la proteína alterada y asegurar que los cambios no afectarían su función. La herramienta desarrollada permite un estudio más profundo de procesos de comunicación intercelular esenciales para la salud y el desarrollo normal de los seres humanos y otras especies”, explica la experta.
Según Polo, el estudio implementado por el equipo del IHEM se vincula con las tecnologías desarrolladas por el grupo del Dr. Baker. “Esta herramienta nos permitió predecir la forma de la proteína que modificamos a partir de su secuencia de aminoácidos algo imposible de lograr hasta hace muy poco tiempo y asegurarnos de que los cambios introducidos no afectarían su función. Aunque en el momento en el que realizamos el trabajo no habíamos implementado todavía los sistemas avanzados de diseño de proteínas ⎯ otro de los desarrollos que merecieron el premio Nobel la predicción estructural fue clave para validar nuestras modificaciones y avanzar en la comprensión de los procesos celulares que queríamos estudiar”.
A su vez Polo, menciona que en la actualidad están implementando el diseño de proteínas por inteligencia artificial. Y comenta: “Si bien aún estamos en las primeras etapas de su aplicación, su potencial es enorme: desde el desarrollo de medicamentos más efectivos y personalizados hasta la creación de nuevas terapias basadas en proteínas diseñadas para atacar objetivos terapéuticos específicos, minimizando los efectos secundarios adversos. Estas herramientas nos acercan a una medicina más precisa y eficiente. Podemos imaginar también aplicaciones fuera del campo de la medicina, como la biorremediación de derrames, la degradación de plásticos, etc.”.
Por último, Tomes hace referencia a que se siente privilegiada de liderar un laboratorio en este momento y ser testigo de estas innovaciones. “Normalmente los premios Nobel se otorgan décadas después de realizados los descubrimientos, pero en este caso se premiaron, en gran medida, avances obtenidos en lo que va del siglo XXI. Los galardonados publicaron sus desarrollos en revistas científicas y los algoritmos involucrados son de código abierto. El hecho de que el Dr. Mariano Polo, colaborador en este trabajo y miembro del IHEM, haya identificado la existencia de estas herramientas y las haya aplicado uno o dos años antes de anunciado el premio Nobel, evidencia que investigadores del CONICET y de la UNCUYO estamos a la vanguardia en esta área de la ciencia. Como Directora del IHEM no puedo más que valorar la capacidad, tenacidad, inventiva y dedicación de jóvenes investigadores que nos inspiran a todos y representan una promesa para la institución.
La primera autora del artículo publicado es Micaela Buzzatto, becaria doctoral del CONICET; el inicio de esta línea de investigación constituyó la tesis de licenciatura de Fabiana Benegas (FCEN, UNCUYO); Pablo Álvarez (FCEN, UNCUYO) y María Paz Zizzias (FCM, UNCUYO) fueron pasantes que participaron en distintas etapas de desarrollo del proyecto; todos ellos trabajaron en el laboratorio de la Dra. Tomes, bajo su supervisión. El Dr. Polo es Investigador Adjunto del CONICET y responsable de la predicción de la estructura de la proteína publicada en el artículo que nos ocupa. La Dra. Tomes es Inv. Principal del CONICET y Profesora Asociada de FCEN, UNCUYO. |
REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA:
Micaela Vanina Buzzatto, Fabiana Cristina Benegas Guerrero, Pablo Ariel Álvarez, Maria Paz Zizzias, Luis Mariano Polo, Nora Tomes (2024) Expression, purification and application of a recombinant, permeating version of the light chain of botulinum toxin B. Bioscience Reports . DOI: https://doi.org/10.1042/BSR20240117 |