Casi una docena de científicos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge se están asociando con investigadores médicos y están aprovechando las herramientas científicas más importantes de ORNL para resolver un gran desafío de la biología moderna:descubrir los secretos de las proteínas desordenadas. Se cree que estas moléculas flexibles constituyen hasta la mitad de las proteínas del cuerpo humano, pero no se conocen bien porque no hemos encontrado una manera de estudiar adecuadamente sus propiedades.

Solo en la última década los científicos han llegado a aceptar que entre un tercio y la mitad de las proteínas humanas no siguen la regla que alguna vez fue sacrosanta de la biología molecular:las proteínas se pliegan en forma estable, formas tridimensionales. En lugar de, las proteínas desordenadas están en constante ciclo entre diferentes formas. Son esenciales para los circuitos celulares, y su mal funcionamiento está directamente implicado en enfermedades como el cáncer, Alzheimer condiciones cardiovasculares, y diabetes. Comprender su naturaleza compleja podría conducir a importantes descubrimientos de nuevos fármacos.

En un proyecto de investigación dirigido por un laboratorio lanzado este año, Los científicos de ORNL están combinando experimentación y simulación en un esfuerzo por aportar claridad al funcionamiento interno de estas proteínas. El proyecto incluye colaboradores del Laboratorio Nacional de Investigación del Cáncer de Frederick, patrocinado por el Instituto Nacional del Cáncer como parte de los Institutos Nacionales de Salud (NIH).

Los movimientos internos de las proteínas desordenadas las hacen particularmente difíciles de caracterizar, señaló Arvind Ramanathan de la División de Ingeniería y Ciencias Computacionales y el Instituto de Ciencias de Datos de Salud en ORNL. Las proteínas desafían las herramientas estándar de caracterización, como la cristalografía de rayos X, porque resisten la cristalización.

"Es como tomar fotos en 2-D de alguien desde diferentes orientaciones y de repente te piden que hagas una representación en 3D de esa persona, "Dijo Ramanathan.

"Ahora imagina si esa persona está saltando. Vas a tener muchas características extrañas en esa renderización y algunas partes pueden incluso desaparecer, "dijo el investigador principal Hugh O'Neill de la División de Dispersión de Neutrones.

Los investigadores utilizarán la dispersión de neutrones en la fuente de espalación de neutrones en ORNL y las imágenes de microscopía crioelectrónica (crio-EM) del Laboratorio Nacional de Frederick para dar una buena estimación de cómo se ven las partículas en términos de forma y tamaño generales. y proporcionar puntos de referencia para un modelo 3D.

"Estamos entusiasmados de ver que cada vez más laboratorios aprovechan nuestra instalación compartida de crio-EM, "dijo Ethan Dmitrovsky, MARYLAND., presidente de Leidos Biomedical Research, Inc. y director de laboratorio del Laboratorio Nacional de Frederick. "Este proyecto en particular tiene un potencial especial para una nueva área de investigación que podría aliviar el sufrimiento de los pacientes con cáncer y otras enfermedades".

Los neutrones son sensibles al hidrógeno, no destructivo y permiten estudiar las proteínas en tiempo real, en condiciones del mundo real. El método crio-EM realizado en Frederick imágenes congeladas, especímenes hidratados, permitiendo la resolución molecular sin necesidad de colorantes o fijadores. Los investigadores se centrarán específicamente en la proteína neurofibromatosis tipo 1 y sus interacciones con los socios de unión. Se sabe que las mutaciones en NF1 causan neurofibromatosis y se han relacionado con el cáncer.

Los datos pasarán por un proceso de reconstrucción guiada por algoritmos para eliminar el "ruido" en las imágenes. Luego, el modelo resultante se utilizará en simulaciones por computadora asistidas por aprendizaje automático para explorar ciertas regiones de las proteínas y obtener una mejor comprensión de la orientación de las partículas.

Combinando cryo-EM, dispersión de ángulo pequeño, y la computación permitirá generar modelos atomísticos para alcanzar una resolución subnanométrica para estas proteínas.

"Básicamente, los experimentadores manejarán la dispersión de ángulo pequeño, el trabajo de cristalografía y el crio-EM. Luego, los científicos de la computación tomarán todos estos datos experimentales dispares y los juntarán para darnos una imagen de cómo se ve la proteína, "Dijo O'Neill.

El proyecto involucra a científicos de tres direcciones de ORNL:Neutron Sciences, Computación y Ciencias Computacionales, y Ciencias Energéticas y Ambientales.

"La computación lo une todo. Eso se convertirá en, Creo, muy común en biología estructural:esta idea de integrar diferentes modalidades experimentales que están unidas por computación, "Añadió Ramanathan.

De hecho, los científicos esperan que el trabajo computacional sea uno de los primeros proyectos en utilizar Summit, programado para entrar en línea este año como el más inteligente del mundo, supercomputadora de código abierto para aplicaciones de inteligencia artificial en la Instalación de Computación de Liderazgo de Oak Ridge (OLCF) del DOE en ORNL.

"Este trabajo sirve como un ejemplo maravilloso de cómo podemos combinar múltiples instalaciones para usuarios científicos, en este caso, la OLCF, la fuente de neutrones de espalación [DOE], y la instalación de microscopía crioelectrónica nacional del Laboratorio Nacional de Frederick en el Laboratorio Nacional de Frederick para avanzar en las misiones del DOE y de los NIH, "dijo Paul Gilna, director de bioseguridad e iniciativas biomédicas de ORNL.

La investigación tiene aplicaciones no solo para el trabajo de ORNL en el espacio biomédico, sino que también es pertinente a su trabajo sobre bioenergía y toxicidad del mercurio, áreas relevantes para el programa de Investigación Biológica y Ambiental del DOE. La investigación podría, por ejemplo, ayudar a los científicos a diseñar microbios que sean mejores para digerir y convertir plantas como materia prima en biocombustibles.