La idea de proteínas que se pueden diseñar en computadoras para funciones específicas ha sido un concepto de vanguardia que se ha mantenido obstinadamente "en el futuro". Una nueva investigación en el Instituto de Ciencias Weizmann puede acercar un poco ese futuro. Volviendo al tablero de dibujo de la naturaleza, la evolución, los científicos han creado nuevas proteínas, basado en "partes naturales existentes, "que llevan a cabo su función prevista con gran éxito. Estos hallazgos se informaron en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias ( PNAS ).

La investigación fue realizada por el Dr. Sarel Fleishman y miembros de su grupo en el Departamento de Ciencias Biomoleculares, incluidos los estudiantes de investigación Dror Baran, María Gabriele Pszolla, y Gideon Lapidoth. En el laboratorio del Dr. Fleishman, Las proteínas están diseñadas con programas informáticos que les permiten generar nuevas estructuras, por ejemplo, anticuerpos o enzimas - que no existen en la naturaleza. Si el equipo quiere una proteína que realice una acción específica, digamos, unirse a otra proteína o llevar a cabo una reacción química:pueden calcular, de principio a fin, la secuencia genética que alineará los aminoácidos en el orden correcto y hará que la proteína se pliegue en la forma tridimensional correcta. Tales proteínas podrían, En teoria, marcar el comienzo de una nueva era de fármacos y catalizadores diseñados a medida, pero los desafíos de la planificación de grandes moléculas biológicas son inmensos.

El equipo hizo algunas preguntas simples:"¿Qué tiene una enzima natural o un anticuerpo que no tengan las proteínas artificiales? ¿Por qué dos estructuras con una estructura similar son tan diferentes cuando se trata de su funcionamiento dentro de un sistema biológico?"

El grupo centró su atención en algunas partes de los anticuerpos naturales o enzimas que comienzan desde cero y no se incorporan a los diseños de las computadoras; en particular, estructuras llamadas "bucles, "que son inherentemente inestables y" no ideales "y, por lo tanto, desafiante cuando se trata de predicción computacional. Estos bucles "no ideales" a menudo se pueden encontrar en el centro mismo de las regiones activas, las que reconocen un objetivo o se unen o escinden otra molécula.

Para incorporar estos elementos, los investigadores decidieron diseñar un anticuerpo funcional a partir de piezas existentes, en lugar de construir uno desde cero. Rompieron las estructuras que se encuentran en los anticuerpos naturales en segmentos, incluidos los bucles y otras funciones de apoyo. En efecto, los investigadores jugaron con piezas prefabricadas, similar a la forma en que funciona la evolución.

La evolución natural es, por supuesto, un proceso muy lento:la fabricación de una nueva familia de anticuerpos puede tardar decenas de millones de años. Entonces, los investigadores volvieron al proceso de planificación computarizado, esta vez armados con su nueva visión. Los nuevos diseños se probaron experimentalmente en el laboratorio, unas pocas docenas de nuevos anticuerpos a la vez. Inicialmente, los diseños funcionaron mal, sino a través de cinco ciclos de diseño, construcción y prueba, el equipo descubrió algunas reglas generales para diseñar anticuerpos. En esencia, crearon una especie de evolución simbiótica:los programas de diseño evolucionaron junto con las pruebas experimentales, cada uno empujando al otro hacia adelante. Para demostrar la viabilidad de este concepto, el equipo creó anticuerpos artificiales dirigidos a la insulina, caracterizando estas moléculas hasta la resolución de átomos individuales.

En experimentos futuros, los científicos planean diseñar anticuerpos artificiales basados ​​en los de camellos y llamas. ¿Por qué estos animales en particular? Si es un anticuerpo humano, o uno de cualquier número de animales comunes, tiene 200 aminoácidos, Los anticuerpos de los camellos y las llamas están hechos de solo 100 y, sin embargo, son estables y eficaces. Esto podría hacer que el diseño y la producción de anticuerpos artificiales para condiciones humanas sean más eficientes. y podría tener relevancia para diseñar nuevos diagnósticos y terapias.