Una forma de investigar sistemas biológicos intrincados es bloquear la interacción de sus componentes y ver qué sucede. Este método permite a los investigadores comprender mejor los procesos y funciones celulares, aumentar los experimentos de laboratorio cotidianos, ensayos de diagnóstico, e intervenciones terapéuticas. Como resultado, Los reactivos que impiden las interacciones entre proteínas tienen una gran demanda. Pero antes de que los científicos puedan generar rápidamente sus propias moléculas personalizadas capaces de hacerlo, primero deben analizar la complicada relación entre secuencia y estructura.

Las moléculas pequeñas pueden ingresar a las células fácilmente, pero la interfaz donde dos proteínas se unen entre sí es a menudo demasiado grande o carece de las diminutas cavidades necesarias para que estas moléculas se dirijan. Los anticuerpos y nanocuerpos se unen a tramos más largos de proteína, lo que los hace más adecuados para dificultar las interacciones proteína-proteína, pero su gran tamaño y estructura compleja los hacen difíciles de liberar e inestables en el citoplasma. Por el contrario, tramos cortos de aminoácidos, conocidos como péptidos, son lo suficientemente grandes como para unirse a tramos largos de proteína sin dejar de ser lo suficientemente pequeños para entrar en las células.

El laboratorio de Keating en el Departamento de Biología del MIT está trabajando arduamente para desarrollar formas de diseñar rápidamente péptidos que puedan interrumpir las interacciones proteína-proteína que involucran proteínas Bcl-2, que promueven el crecimiento del cáncer. Su enfoque más reciente utiliza un programa de computadora llamado dTERMen, desarrollado por el ex alumno del laboratorio de Keating, Gevorg Grigoryan Ph.D. '07, actualmente es profesor asociado de ciencias de la computación y profesor asociado adjunto de ciencias biológicas y química en Dartmouth College. Los investigadores simplemente alimentan el programa con las estructuras deseadas, y escupe secuencias de aminoácidos para péptidos capaces de interrumpir interacciones proteína-proteína específicas.

"Es un enfoque tan simple de usar, "dice Keating, profesor de biología del MIT y autor principal del estudio. "En teoria, podría poner cualquier estructura y resolver una secuencia. En nuestro estudio, el programa ideó nuevas combinaciones de secuencias que no se parecen a nada que se encuentre en la naturaleza; dedujo una forma completamente única de resolver el problema. Es emocionante descubrir nuevos territorios del universo de secuencias ".

El ex postdoctorado Vincent Frappier y el Dr. Justin Jenson Ph.D. '18 son los primeros coautores del estudio, que aparece en el último número de Estructura .

El mismo problema, enfoque diferente

Jenson, por su parte, ha abordado el desafío de diseñar péptidos que se unan a proteínas Bcl-2 utilizando tres enfoques distintos. El método basado en dTERMen, él dice, es, con mucho, el más eficiente y general que ha probado hasta ahora.

Los enfoques estándar para descubrir inhibidores de péptidos a menudo implican modelar moléculas completas hasta la física y la química detrás de los átomos individuales y sus fuerzas. Otros métodos requieren pantallas que consumen mucho tiempo para los mejores candidatos de encuadernación. En ambos casos, el proceso es arduo y la tasa de éxito es baja.

dTERMen, por el contrario, no necesita ni física ni pruebas experimentales, y aprovecha unidades comunes de estructuras proteicas conocidas, como hélices alfa y hebras beta, llamadas motivos estructurales terciarios o "TERM", que se compilan en colecciones como el Protein Data Bank. dTERMen extrae estos elementos estructurales del banco de datos y los usa para calcular qué secuencias de aminoácidos pueden adoptar una estructura capaz de unirse e interrumpir interacciones proteína-proteína específicas. Se necesita un solo día para construir el modelo, y unos segundos para evaluar mil secuencias o diseñar un nuevo péptido.

"dTERMen nos permite encontrar secuencias que probablemente tengan las propiedades de unión que estamos buscando, en un robusto, eficiente, y de manera general con una alta tasa de éxito, ", Dice Jenson." Los enfoques anteriores han llevado años. Pero usando dTERMen, pasamos de estructuras a diseños validados en cuestión de semanas ".

De los 17 péptidos que construyeron usando las secuencias diseñadas, 15 unidos con afinidad nativa, interrumpir las interacciones proteína-proteína Bcl-2 que son notoriamente difíciles de apuntar. En algunos casos, sus diseños eran sorprendentemente selectivos y estaban ligados a un solo miembro de la familia Bcl-2 sobre los demás. Las secuencias diseñadas se desviaron de las secuencias conocidas que se encuentran en la naturaleza, lo que aumenta enormemente el número de posibles péptidos.

"Este método permite un cierto nivel de flexibilidad, "Dice Frappier." DTERMen es más resistente al cambio estructural, lo que nos permite explorar nuevos tipos de estructuras y diversificar nuestra cartera de posibles candidatos vinculantes ".

Sondeando el universo de la secuencia

Dados los beneficios terapéuticos de inhibir la función de Bcl-2 y ralentizar el crecimiento tumoral, el laboratorio de Keating ya ha comenzado a extender sus cálculos de diseño a otros miembros de la familia Bcl-2. Tienen la intención de eventualmente desarrollar nuevas proteínas que adopten estructuras nunca antes vistas.

"Ahora hemos visto suficientes ejemplos de varias estructuras de proteínas locales que los modelos computacionales de las relaciones secuencia-estructura pueden inferirse directamente de los datos estructurales, en lugar de tener que ser redescubierto cada vez a partir de principios de interacción atomistas, "dice Grigoryan, Creador de dTERMen. "Es inmensamente emocionante que tal inferencia basada en estructuras funcione y sea lo suficientemente precisa como para permitir un diseño robusto de proteínas. Proporciona una herramienta fundamentalmente diferente para ayudar a abordar los problemas clave de la biología estructural, desde el diseño de proteínas hasta la predicción de estructuras".

Frappier espera algún día poder analizar todo el proteoma humano de forma computacional, utilizando métodos como dTERMen para generar péptidos de unión candidatos. Jenson sugiere que el uso de dTERMen en combinación con enfoques más tradicionales para el rediseño de secuencias podría amplificar una herramienta ya poderosa, empoderando a los investigadores para producir estos péptidos específicos. Idealmente, él dice, algún día desarrollar péptidos que se unan e inhiban su proteína favorita podría ser tan fácil como ejecutar un programa de computadora, o tan rutinario como diseñar un cebador de ADN.

Según Keating, aunque ese tiempo aún está en el futuro, "Nuestro estudio es el primer paso para demostrar esta capacidad en un problema de alcance modesto".

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.