Un nuevo descubrimiento en las proteínas podría ser clave para tratar enfermedades como el cáncer o la demencia
El hallazgo podría cambiar las reglas del juego para descubrir fármacos y dar lugar así a medicamentos más eficaces
Un estudio detecta 'puertas ocultas' en proteínas humanas para el desarrollo de fármacos. / koto_feja
Madrid
Científicos del Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona han desarrollado una nueva técnica con la que han revelado la existencia de 'puertas ocultas' en las proteínas que alteran su función y podrían usarse como diana terapéutica, suponiendo así una revolución para hallar nuevos fármacos contra numerosas enfermedades.
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La revista 'Nature' ha publicado el trabajo en el que concretan que estos hallazgos podrían utilizarse como diana para cambiar drásticamente la evolución de enfermedades como la demencia, el cáncer y las enfermedades infecciosas.
El hallazgo ha servido para trazar el primer mapa de estas dianas terapéuticas difíciles de encontrar, conocidas como lugares alostéricos, en dos de las proteínas humanas más habituales, lo que ha puesto de manifiesto que son abundantes e identificables.
Medicamentos más seguros y eficaces
Según ha explicado el investigador del CRG André Faure, esta nueva técnica "podría cambiar las reglas del juego para descubrir fármacos y dar lugar a medicamentos más seguros, más inteligentes y más eficaces porque permite a los laboratorios de todo el mundo buscar y aprovechar las vulnerabilidades de cualquier proteína, incluso las que se consideraban dianas imposibles".
"No es solo que estos potenciales sitios terapéuticos sean abundantes, sino que hay pruebas que demuestran que se pueden manipular de muchas formas distintas. En lugar de solo activarlos y desactivarlos, podríamos modular su actividad como si fuera un termostato", ha añadido Faure. "Desde el punto de vista de la ingeniería, es como encontrar oro, porque nos da espacio suficiente para diseñar fármacos inteligentes dirigidos a lo malo y omiten lo bueno", ha resaltado el investigador.
Tradicionalmente, los expertos han diseñado tratamientos que se dirigen al lugar activo de una proteína, la pequeña región donde se producen las reacciones químicas o donde se unen las dianas. El inconveniente de estos fármacos, que también se conocen como fármacos ortostéricos, es que los sitios activos de muchas proteínas son muy similares y, por tanto, los fármacos tienden a unirse e inhibir muchas proteínas diferentes a la vez, y esto puede producir efectos secundarios.
En comparación, la especificidad de los sitios alostéricos significa que los fármacos alostéricos son algunos de los medicamentos más eficaces que existen actualmente. De hecho, muchos fármacos alostéricos, que tratan enfermedades diversas que van desde el cáncer o el sida hasta trastornos hormonales, se han descubierto por casualidad.
"Un experimento a la fuerza bruta"
Los autores del estudio abordaron este problema desarrollando una técnica llamada PCA de doble profundidad (ddPCA), que describen como "un experimento a la fuerza bruta". "Rompemos las cosas expresamente de miles de formas diferentes para construir una imagen completa de cómo funciona algo", ha detallado Ben Lehner, coordinador del programa de Biología de Sistemas del CRG y autor del estudio.
"Es como si sospechas que falla una bujía, pero en vez de comprobar esto, el mecánico desmonta todo el coche y revisa todas las piezas una por una. Analizando 10.000 cosas a la vez, identificamos todas las piezas que son realmente importantes", ha puesto como ejemplo. El método funciona cambiando los aminoácidos que forman una proteína, que da lugar a miles de versiones distintas de la proteína con solo una o dos diferencias en la secuencia, entonces se analizan todos los efectos de las mutaciones a la vez en células vivas en el laboratorio.
Los datos obtenidos de los experimentos se introducen en redes neuronales, algoritmos que analizan los datos imitando el funcionamiento del cerebro humano, y crean mapas completos que determinan la ubicación de los sitios alostéricos en la superficie de las proteínas.
