Las herramientas de simulación impulsan una nueva generación de terapias basada en el silenciamiento de genes
Las proteínas son moléculas grandes y complejas que ejercen varias funciones esenciales en el organismo y se forman siguiendo las instrucciones codificadas en el ADN. Cuando leen las letras de su ADN, las células producen una molécula intermedia de ARN que da lugar a una determinada proteína. La mayoría de las enfermedades se caracterizan por presentar niveles alterados de proteínas, que son causa o consecuencia de la misma afección. En este contexto, el ARN tiene un papel fundamental en aquellas enfermedades con una alteración de los niveles de proteínas, ya que hace de mensajero intermediario entre el ADN y la proteína.
Las proteínas son moléculas grandes y complejas que ejercen varias funciones esenciales en el organismo y se forman siguiendo las instrucciones codificadas en el ADN. Cuando leen las letras de su ADN, las células producen una molécula intermedia de ARN que da lugar a una determinada proteína. La mayoría de las enfermedades se caracterizan por presentar niveles alterados de proteínas, que son causa o consecuencia de la misma afección. En este contexto, el ARN tiene un papel fundamental en aquellas enfermedades con una alteración de los niveles de proteínas, ya que hace de mensajero intermediario entre el ADN y la proteína.
Durante los últimos años, con la finalidad de tratar varias enfermedades, se ha intensificado la investigación dirigida a bloquear la producción de proteínas mediante las moléculas de ARN. Ahora, un estudio publicado en la revista Nucleic Acids Research ha realizado análisis computacionales y experimentales para producir modelos predictivos que puedan determinar la estructura, estabilidad, flexibilidad y biología de los fármacos dirigidos al ARN. El trabajo lo ha liderado Modesto Orozco, catedrático de la Facultad de Química de la Universidad de Barcelona y jefe del laboratorio de Modelización Molecular y Bioinformática del Instituto de Investigación Bioquímica de Barcelona (IRB Barcelona) —ubicado en el Parque Científico de Barcelona (PCB)— en colaboración con la empresa biotecnológica Nostrum Biodiscovery.
La investigación experimental se llevó a cabo en el laboratorio de Bioinformática Experimental, dirigido por la experta Isabelle Brun-Heath, en el IRB Barcelona. Los análisis se realizaron en colaboración con las empresas biotecnológicas líderes a escala internacional —Biogen e Ionis Pharmaceuticals— así como el Departamento de Química Inorgánica y Orgánica de la Facultad de Química de la UB, el Instituto de Biomedicina de la UB (IBUB), y el Instituto de Química Física Rocasolano del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en Madrid.
«El proyecto quiere establecer las pautas para desarrollar oligonucleótidos óptimos dirigidos a este paso intermedio en, potencialmente, cualquier proceso de producción de proteínas. Ahora conocemos algunas de las modificaciones específicas que deben experimentar estas moléculas para mejorar su termoestabilidad, especificidad y sensibilidad a la degradación por mecanismos celulares», detalla Modesto Orozco, catedrático del Departamento de Bioquímica y Biomedicina de la UB.
«Las herramientas de simulación que hemos desarrollado son un ejemplo de ingeniería de precisión, ya que hemos estudiado sistemáticamente todas las modificaciones posibles de cada posición de las moléculas candidatas para amplificar su función», indica Vito Genna, antiguo investigador postdoctoral del IRB Barcelona y actual director del Departamento de Ácidos Nucleicos en Nostrum Biodiscovery.
Hasta ahora, la investigación de estos oligonucleótidos ha sido totalmente experimental. Ahora, la empresa biotecnológica continuará desarrollando estos predictores para construir una herramienta de aprendizaje automático que guiará a los investigadores que trabajan en este tipo de terapias y les permitirá ahorrar tiempo y dinero.