ARN, o ácido ribonucleico, juega un papel esencial en muchos procesos biológicos, no solo como molécula mensajera con la tarea de transmitir información genética desde el núcleo al citoplasma para la producción de proteínas, pero también como protagonista de diferentes y significativamente importantes mecanismos celulares. En muchos de estos, su estructura juega un papel crucial. La estructura es diferente y característica para cada ARN dependiendo de la secuencia de unidades específicas, conocidos como nucleótidos. Un equipo de investigación de SISSA, dirigido por el profesor Giovanni Bussi, ha desarrollado un modelo de simulación computarizado que predice eficazmente la conformación tridimensional del filamento de ARN a partir de una secuencia de nucleótidos. El autor principal del estudio, recién publicado en la revista Investigación de ácidos nucleicos , es el investigador del SISSA Simón Poblete. El trabajo promete tener un impacto significativo en el campo de la investigación y la aplicación.

"La estructura del ARN es un factor crucial para muchas de sus funciones, "explica Giovanni Bussi." La determinación experimental de estructuras de ARN puede llevar años, razón por la cual existe un gran interés en desarrollar métodos para predecir su estructura. Hasta hoy, Los modelos predictivos se han concentrado principalmente en el estudio de partes de ARN que forman hélices dobles. Sin embargo, el filamento de ARN puede tomar conformaciones específicas y complejas gobernadas por las llamadas interacciones 'no canónicas', que son muy diferentes de los predichos por el modelo de doble hélice de Watson-Crick para el ADN ".

Modelos de simulación actuales, dice Bussi, "funcionan muy bien. A partir de una secuencia, son capaces de prever una variedad de estructuras posibles. El problema es que no pueden decir cuál es la estructura correcta entre muchas. Nuestro modelo, que utiliza una representación simplificada de ARN y ha sido diseñado explícitamente para predecir interacciones no canónicas, ha demostrado ser muy eficaz en este sentido ". Para probar su calidad, los investigadores lo han utilizado para predecir la estructura de moléculas de ARN cuya conformación tridimensional es conocida, a partir del conocimiento de la secuencia únicamente. "Comparando nuestras predicciones con estructuras conocidas, hemos entendido que nuestro enfoque realmente funciona, "confirma Giovanni Bussi.

Esto podría arrojar luz sobre la relación entre la estructura y la función del ARN. Bussi dice, "El ARN es particularmente interesante por sus implicaciones prácticas; una vez que se ha identificado una molécula de ARN, Se pueden obtener tantas moléculas como se desee con poco esfuerzo e idénticas a la primera mediante un proceso de replicación rápido y de bajo coste. Si, por ejemplo, pudimos encontrar la molécula de ARN capaz de desencadenar procesos precisos dentro del organismo con importantes efectos terapéuticos debido a su estructura específica, esto abriría perspectivas realmente inauditas ".