Proteínas que contienen metal, conocidas como metaloproteínas, desempeñan papeles importantes en biología, regulando varias vías en el cuerpo, que a menudo se convierten en objetivos de medicamentos que salvan vidas. Si bien la cantidad de metal en tales proteínas suele ser pequeña, es fundamental para determinar la función de estas moléculas complejas.

Los científicos saben desde hace mucho tiempo que las metaloproteínas son vitales para comprender las enfermedades, como el cáncer, y para desarrollar nuevos fármacos, ya que se han utilizado inhibidores de metaloproteínas para tratar enfermedades desde el cáncer y el VIH / SIDA hasta las infecciones bacterianas y la hipertensión. Pero no ha habido un Método analítico para determinar la identidad y cantidad de átomos metálicos en metaloproteínas.

Ahora, en un estudio publicado el mes pasado en el Revista de la Sociedad Química Estadounidense , un equipo internacional de investigadores informa que han desarrollado una forma de identificar y contar sin ambigüedades los átomos metálicos en las proteínas de una manera eficiente y rutinaria. Usándolo, el equipo, que incluía científicos de la Universidad de Buffalo, Hauptman-Woodward Medical Research Institute y otros— revelaron nueva información que estaba allí, pero previamente escondido.

Llamada emisión de rayos X inducida por partículas, o PIXE, El método fue desarrollado por primera vez en la década de 1990 por Elspeth F. Garman de la Universidad de Oxford y Geoffrey W. Grime del Centro Ion Beam de la Universidad de Surrey. ambos autores en el artículo actual.

El avance informado en el artículo actual es el desarrollo del método en un enfoque eficiente de alto rendimiento y la combinación con otros datos experimentales para identificar el tipo y la posición precisa de los metales en las proteínas. Esto permite muchos tipos diferentes de proteínas, un gran número de los cuales conforman la vida tal como la conocemos, para ser analizados de forma rápida y eficaz, y proporciona nueva información para una mejor comprensión estructural.

El equipo aplicó el nuevo método a 30 metaloproteínas seleccionadas al azar, que ya se encuentran en el depósito global de estructuras de proteínas llamado Protein Data Bank. Lo que sucedió a continuación los sorprendió.

"El resultado fue impresionante"

"Me senté en Buffalo con mi colaborador de Oxford y cuando analizamos los números, ambos nos dimos cuenta de inmediato de que habíamos hecho un descubrimiento, "recordó Edward Snell, Doctor., uno de los autores correspondientes, quien es presidente y director ejecutivo de Hauptman-Woodward y profesor en el Departamento de Diseño e Innovación de Materiales, un programa conjunto de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la UB y su Facultad de Artes y Ciencias. “Convertimos los números en una imagen y escondida entre los datos había una explicación de cómo funcionaba esta máquina molecular.

"Fuimos los primeros en el mundo en ver lo que se había escondido allí todo el tiempo. El resultado fue asombroso".

Los resultados mostraron que los métodos utilizados anteriormente para determinar algunas de estas 30 estructuras proteicas aleatorias habían identificado erróneamente el átomo de metal o, en algunos casos, lo perdí por completo.

"Según nuestros resultados, el conocimiento actual de aproximadamente la mitad de las muestras que estudiamos es incorrecto, "dijo Snell.

Los investigadores señalaron que el Protein Data Bank es un recurso fundamental para los investigadores de todo el mundo. En 2017, hubo un promedio de 1,86 millones de descargas por día solo en los EE. UU. Señalan que una enorme cantidad de investigadores utilizan estructuras del banco de datos sin conocimiento de los posibles errores fundamentales que pueden estar presentes.

Y actualmente más del 30% de los modelos del banco de datos contienen un metal.

Implicaciones profundas

"La extrapolación de nuestros resultados en los que había un metal mal identificado en al menos la mitad de las muestras estudiadas sugiere que más de 350, 000 modelos descargados por día pueden no contener el metal correcto, ", Dijo Snell." Esto tiene profundas implicaciones para aquellos que utilizan los modelos. Si estos modelos están equivocados, la comprensión de los millones de personas que los usan se vuelve defectuosa ".

Snell explicó que una de las dificultades para estudiar metales en proteínas es que son muy sensibles a la radiación de rayos X, para que el experimento en sí pueda cambiar lo que ves. Pero notó, una técnica que utiliza láseres de electrones libres de rayos X (XFEL), evita esto porque los experimentos suelen ser más rápidos que cualquier cambio que pueda ocurrir.

Snell dirige el Centro de Ciencia y Tecnología BioXFEL de la Fundación Nacional de Ciencias, (Biología con láseres de electrones libres de rayos X) un consorcio de UB, Hauptman-Woodward y sus socios. El centro está dedicado al uso de XFEL, que producen rayos X increíblemente intensos en pulsos extremadamente cortos, y puede ayudar a comprender con precisión estos metales en los sistemas biológicos.

Basado en su experiencia con el centro de cribado de cristalización de alto rendimiento de Hauptman-Woodward, Snell colaboró ​​para implementar la técnica PIXE en un entorno de alto rendimiento. Usó su conocimiento de las propiedades de los rayos X para identificar que había nueva información estructural presente en los datos y luego tomó ese conocimiento y lo convirtió en un resultado estructural.

"Básicamente, mis colegas identificaron los metales y nuestro trabajo en Buffalo les mostró dónde colocarlos, revelando la nueva información que estuvo disponible cuando el metal en el modelo era correcto, " él dijo.