Investigadores del CONICET desarrollaron un modelo matemático que permite entender cómo funciona una proteína y diseñar otras

A su vez, este desarrollo también permite el diseño de proteínas que puedan adquirir propiedades terapéuticas o industriales.

Interés General

09/08/2022 - 13:13hs

Investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) construyeron un modelo matemático para inferir el mecanismo de plegado de proteínas, un hallazgo "importante para poder entender cómo una proteína funciona, y para diseñar nuevas proteínas sintéticas que cumplan las funciones que necesitamos" como vacunas, fármacos y desarrollos químicos, contó hoy a Télam Ezequiel Galpern, primer autor del trabajo.

Las proteínas son moléculas formadas por cadenas lineales de aminoácidos unidos uno detrás de otros, y "según cuáles y cuántos sean los aminoácidos que componen una cadena, en ciertas condiciones apropiadas, esta cadena se va a 'plegar', es decir, a adquirir ciertas estructuras tridimensionales", explicó Galpern, becario posdoctoral del Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires y Conicet (Iquibicen).

A su vez, las proteínas desarrollan cada una de las funciones necesarias para la vida, como, por ejemplo, la regulación de la expresión genética, el crecimiento y la diferenciación celular, la respiración y la fotosíntesis, explicaron en el texto emitido por Conicet.

Conocer la estructura de plegado de las proteínas "es importante, porque las proteínas no son piedras, sino que tienen cierta dinámica, es un mecanismo importante para entender cómo una proteína funciona y para diseñar nuevas proteínas sintéticas que cumplan funciones que necesitamos", señaló el investigador.

De esta forma, en el trabajo desarrollado por Galpern y el biólogo Diego Ferreiro -también investigador del Iquibicen- que fue publicado en la revista académica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), construyeron un modelo teórico y una aplicación computacional para entender y simular el plegado de una familia de proteínas.

"Estos resultados tan alentadores nos llevan a confiar en la aplicación del algoritmo para simular el plegado de miles de proteínas, y hacer experimentos para analizar la dinámica del plegado de una proteína dado que es muy costoso y puede llevar años, y nuestro algoritmo predice el plegado en pocos minutos", resaltó Galpern.

El investigador señaló que "cuando hablamos de función y beneficio para el desarrollo, el uso de las proteínas es muy variado", motivo por el cual el hallazgo "puede permitir el desarrollo de fármacos, de vacunas y en la industria química para todo lo que se usen enzimas".

Además, "las simulaciones de este tipo ahorran mucho tiempo y dinero y son hoy en día un factor esencial en el diseño de proteínas de interés farmacológico e industrial", destacó el investigador, quien añadió que "hay un potencial muy fuerte de desarrollo".

Asimismo, si bien el hallazgo está centrado en las proteínas "repetitivas", cuya secuencia está conformada por módulos "aproximadamente copiados o duplicados", los investigadores planean extender el desarrollo a "un mundo mucho más grande", aplicando esta misma idea a cualquier tipo de proteína.

Para esto, es necesario identificar "cuáles son las unidades de plegado", lo que permitirá el diseño de nuevas proteínas repetitivas, lo cual seria "muy importante, ya que abriría la puerta a muchas aplicaciones nanotecnológicas completas", señaló Galpern.

Finalmente, el investigador sostuvo que "todas estas áreas en nuestro país son fuertes y están alentadas, por lo cual creemos que profundizar en este tipo de investigaciones puede llevar a aportes en ese sentido".

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