Cómo se está descubriendo el poder de la proteína

Jul 16, 2023

El Light Gas Gun de la Universidad de Kent es un dispositivo difícil de manejar que, para mí, se parece más a un torno que a una pistola.

A pesar de su apariencia pesada, el arma puede disparar proyectiles a una velocidad de 1,5 km por segundo, o alrededor de 3500 mph, que es casi el doble de la velocidad de una bala.

Hoy se ha cargado con un trozo de roca basáltica, un poco más pequeña que un guisante, que se hará estallar en un gel muy especial.

El gel está hecho de la proteína talin, o al menos una versión de la proteína que ha sido refinada y modificada para darle una capacidad extraordinaria para absorber impactos, como estamos a punto de descubrir.

Nos sacan de la sala de armas y, después de una cuenta regresiva rápida, el operador de armas, Luke Alesbrook, presiona el botón y dispara el arma.

De vuelta al interior, el humo sale del cañón del arma a medida que se retira el objetivo. En la inspección, el gel ha sido empujado un poco pero, sorprendentemente, todavía está intacto.

Lo importante es que la placa de metal detrás del gel no esté dañada. Sin el gel, el basalto habría arrancado un trozo de la placa.

Talin puede absorber fuerza gracias a sus propiedades mecánicas únicas. Su estructura incluye espirales de aminoácidos, los componentes básicos de las proteínas, que forman haces. Cuando se tira de los haces se despliegan, aumentando la longitud de la proteína por un factor de 10.

Cuando se libera la tensión, los paquetes vuelven a su posición original, como un resorte.

El profesor Ben Goult resolvió la estructura del talin y cómo responde a las fuerzas y, con su colega, la profesora Jennifer Hiscock, se les ocurrió la idea de convertir el talin en un material amortiguador.

"Literalmente entré en la oficina de Ben y él estaba hablando de su maravillosa proteína. Y dije que teníamos que hacer un chaleco antibalas; esto es lo que tenemos que hacer", dice ella.

A partir de 2016, su equipo desarrolló una forma de unir las proteínas talin en una red, como una red con una capacidad casi similar a la de un dibujo animado para estirarse y rebotar.

Ha sido un largo recorrido para el profesor Goult, quien ha estado involucrado en el desarrollo de las propiedades mecánicas del talin y su estructura desde 2005.

"No fue fácil. Nos llevó a un equipo de seis personas más de cuatro años descubrir la estructura proteica de la talina, y otros cuatro años averiguar cómo respondía la talina a la fuerza", dice.

Las proteínas son moléculas complicadas de descifrar. Están formados por una cadena de aminoácidos, un poco como cuentas en un hilo. Hay 20 aminoácidos naturales diferentes, o perlas, por lo que hay una cantidad desconcertante de formas en que se pueden combinar.

Tradicionalmente, la elaboración de esas estructuras se realizaba mediante microscopía electrónica y cristalografía de rayos X, un proceso que podía llevar años.

Pero en los últimos años la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el proceso, prediciendo las estructuras de cientos de millones de proteínas.

Un evento clave se produjo en noviembre de 2020, cuando AlphaFold se desempeñó mejor en CASP 14, una evaluación cada dos años en la que diferentes programas informáticos predicen la estructura de las proteínas.

AlphaFold no solo superó a los sistemas rivales, sino que predijo la estructura de las proteínas con un nivel de precisión mucho mayor que el de sus rivales.

"Eso fue bastante loco", dice Kathryn Tunyasuvunakool, quien ayudó a desarrollar AlphaFold, junto con otros en DeepMind, la división de inteligencia artificial de Alphabet, la empresa matriz de Google, con sede en Londres.

"Sabíamos que teníamos resultados bastante buenos internamente al entrar en ese CASP. Pero no estaba del todo claro si otras personas obtendrían resultados similares. Supongo que fue un poco sorprendente para nosotros ver qué tan grande era el margen se comparó con otros grupos", dice la Sra. Tunyasuvunakool.

Esa versión de AlphaFold - AlphaFold2 - fue tan buena que en la próxima competencia todos los equipos con mejor desempeño usaron versiones de ella.

Gracias a AlphaFold y su descendencia, la base de datos de estructuras de proteínas ha pasado de unos cientos de miles a cientos de millones.

Para los científicos e investigadores, particularmente en el desarrollo de fármacos, esto es una bonanza. Las proteínas con estructuras que parecen prometedoras para ciertos usos, como la unión a una célula cancerosa, se pueden identificar más rápido que nunca: el ritmo de la investigación se ha acelerado.

Pero incluso AlphaFold tiene sus limitaciones. Las proteínas a menudo funcionan al interactuar con otras moléculas y, por el momento, AlphaFold solo puede predecir la parte de la proteína.

Y como descubrió el profesor Goult con talin, las proteínas son moléculas dinámicas que cambian de forma. AlphaFold puede dar a los investigadores una imagen estática, pero no puede modelar esos cambios.

Además, los científicos también podrían querer diseñar proteínas desde cero, para realizar tareas específicas. Ese es el enfoque del profesor David Baker, director del Instituto para el Diseño de Proteínas de la Universidad de Washington, en las afueras de Seattle.

Su equipo ha desarrollado una inteligencia artificial basada en DALL-E, una IA que genera imágenes originales.

Llamado RF Diffusion, se entrenó descomponiendo proteínas conocidas y luego volviéndolas a ensamblar en pasos.

Los científicos que usan RF Diffusion deciden sobre una característica particular que quieren de una nueva proteína, tal vez un catalizador para un cierto tipo de reacción química, o una proteína que puede unirse a un objetivo en particular.

Pueden alimentar sus requisitos en RF Diffusion y obtendrán una estructura de proteína adecuada.

"Creo que la difusión de RF es un cambio radical en comparación con lo que teníamos antes", dice el profesor Baker.

"El potencial de diseñar proteínas que resuelvan tantos problemas diferentes es realmente grande", añade.

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Ve surgir nuevos tratamientos para el cáncer, la neurodegeneración y las enfermedades infecciosas. La industria podría beneficiarse de los catalizadores que pueden acelerar las reacciones o hacerlas más eficientes.

Además, según el profesor Baker, podrían surgir materiales completamente nuevos. Para él, las posibilidades hacen que la investigación de proteínas sea un lugar atractivo para trabajar.

"Es un área extremadamente emocionante en este momento. Para los jóvenes científicos que recién comienzan una carrera, es probablemente una de las áreas más emocionantes de la ciencia actual", dice.

Más tecnología de negocio:

De vuelta en Kent, los profesores Goult e Hiscock están trabajando para aumentar la producción de su proteína talina, con inversiones provenientes del Ministerio de Defensa.

La idea es hacer suficiente gel amortiguador para una prueba mucho más grande. Los científicos de Kent creen que algún día su gel podría reducir la cantidad de cerámica pesada utilizada en las placas antibalas de hoy.

Por ahora, el profesor Hiscock todavía se maravilla de cómo se une su gel de proteína.

"Es un proceso hermoso, la espontaneidad del mismo y el hecho de que todas esas moléculas pueden unirse para formar esas redes fibrosas".