Desentrañando los secretos de autoensamblado en las máquinas de la vida: plegamiento de proteínas y Nobel de Química 2024
Contenido principal del artículo
Resumen
En 2024, el premio Nobel de Química fue concedido a Demis Hassabis, John M. Jumper y David Baker por sus aportes a la predicción computacional del plegamiento y al diseño de proteínas. Sus desarrollos han contribuido a estudiar de modo más rápido y eficaz la función de estas moléculas biológicas que hacen el trabajo duro en los seres vivos. Formadas por 20 diferentes aminoácidos combinados en secuencias variables, cada proteína se pliega de una o más formas, según su secuencia, lo que determina su función en la célula. Aunque la secuencia de los aminoácidos codifica la forma final, el código no ha sido descifrado del todo y determinar la forma requiere de técnicas experimentales, laboriosas, caras y falibles. La genómica ha revelado más de 200 millones de secuencias naturales de aminoácidos, pero la Biología estructural ha resuelto apenas unas 220 mil estructuras. Hoy, la brecha se ha reducido, gracias al desarrollo de poderosas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) por parte de los investigadores galardonados. Estos nuevos desarrollos han traído beneficios en el avance de la Medicina, la Farmacología, la Biotecnología y otras disciplinas. En México y el resto de Latinoamérica hay investigadores activos en el campo y el futuro es promisorio.
Detalles del artículo
Citas en Dimensions Service
Citas
Abramson, J., Adler, J., Dunger, J., Evans, R., Green, T., Pritzel, A., Ronneberger, O., Willmore, L., Ballard, A. J., Bambrick, J., Bodenstein, S. W., Evans, D. A., Hung, C., O’Neill, M., Reiman, D., Tunyasuvunakool, K., Wu, Z., Žemgulytė, A., Arvaniti, E., . . . Jumper, J. M. (2024). Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature, 630(8016), 493-500. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w
Aguirre-Sampieri, S., Casañal, A., Emsley, P., y Garza-Ramos, G. (2024). Cryo-EM structure of bacterial nitrilase reveals insight into oligomerization, substrate recognition, and catalysis. Journal of Structural Biology, 216(2), 108093. https://doi.org/10.1016/j.jsb.2024.108093
AlQuraishi, M. (2019). AlphaFold at CASP13. Bioinformatics, 35(22), 4862–4865. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz422
Anfinsen, C. B. (1973). Principles that govern the folding of protein chains. Science, 181(96), 223–230. https://doi.org/10.1110/ps.8.6.1166
Baek, M., DiMaio, F., Anishchenko, I., Dauparas, J., Ovchinnikov, S., Lee, G. R., Wang, J., Cong, Q., Kinch, L. N., Schaeffer, R. D., Millán, C., Park, H., Adams, C., Glassman, C. R., DeGiovanni, A., Pereira, J. H., Rodrigues, A. V., Van Dijk, A. A., Ebrecht, A. C., . . . Baker, D. (2021). Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network. Science, 373(6557), 871-876. https://doi.org/10.1126/science.abj8754
Dill, K. A. (1999). Polymer principles and protein folding. Protein Science, 8(6), 1166–1180. http://dx.doi.org/10.1110/ps.8.6.1166
DiMaio, F., Leaver-Fay, A., Bradley, P., Baker, D., y André, I. (2011). Modeling symmetric macromolecular structures in Rosetta3. PLoS One, 6(6), e20450. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0020450
González-Andrade, M., Mata, R., Madariaga-Mazón, A., Rodríguez-Sotres, R., del Pozo-Yauner, L., y Sosa-Peinado, A. (2013). Importance of the interaction protein–protein of the CaM–PDE1A and CaM–MLCK complexes in the development of new anti-CaM drugs. Journal of Molecular Recognition, 26(4), 165–174. http://dx.doi.org/10.1002/jmr.2261
Guzmán-Ocampo, D. C., Aguayo-Ortiz, R., Velasco-Bolom, J.-L., Gupta, P. L., Roitberg, A. E., y Dominguez, L. (2023). Elucidating the protonation state of the γ-Secretase catalytic dyad. ACS Chemical Neuroscience, 14(2), 261–269. https://doi.org/10.1021/acschemneuro.2c00563
Hartl, F. U., y Hayer-Hartl, M. (2009). Converging concepts of protein folding in vitro and in vivo. Nature Structural & Molecular Biology, 16(6), 574–581. https://doi.org/10.1038/nsmb.1591
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., Tunyasuvunakool, K., Bates, R., Žídek, A., Potapenko, A., Bridgland, A., Meyer, C., Kohl, S. A. A., Ballard, A. J., Cowie, A., Romera‐Paredes, B., Nikolov, S., Jain, R., Adler, J., . . . Hassabis, D. (2021). Applying and improving AlphaFold at CASP14. Proteins Structure Function And Bioinformatics, 89(12), 1711-1721. https://doi.org/10.1002/prot.26257
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., Tunyasuvunakool, K., Bates, R., Žídek, A., Potapenko, A., Bridgland, A., Meyer, C., Kohl, S. A. A., Ballard, A. J., Cowie, A., Romera-Paredes, B., Nikolov, S., Jain, R., Adler, J., . . . Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583-589. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
Krishna, R., Wang, J., Ahern, W., Sturmfels, P., Venkatesh, P., Kalvet, I., Lee, G. R., Morey-Burrows, F. S., Anishchenko, I., Humphreys, I. R., McHugh, R., Vafeados, D., Li, X., Sutherland, G. A., Hitchcock, A., Hunter, C. N., Kang, A., Brackenbrough, E., Bera, A. K., . . . Baker, D. (2024). Generalized biomolecular modeling and design with RoseTTAFold All-Atom. Science, 384(6693). https://doi.org/10.1126/science.adl2528
Kuhlman, B., Dantas, G., Ireton, G. C., Varani, G., Stoddard, B. L., y Baker, D. (2003). Design of a novel globular protein fold with atomic-level accuracy. Science, 302(5649), 1364–1368. http://dx.doi.org/10.1126/science.1089427
León-González, J. A., Flatet, P., Juárez-Ramírez, M. S., y Farías-Rico, J. A. (2022). Folding and evolution of a repeat protein on the ribosome. Frontiers in Molecular Biosciences, 9, 851038. https://doi.org/10.3389/fmolb.2022.851038
Martínez-Castilla, L. P., y Rodríguez-Sotres, R. (2010). A score of the ability of a three-dimensional protein model to retrieve its own sequence as a quantitative measure of its quality and appropriateness. PLoS One, 5(9), e12483. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0012483
Mirdita, M., Schütze, K., Moriwaki, Y., Heo, L., Ovchinnikov, S., y Steinegger, M. (2022). ColabFold: Making protein folding accessible to all. Nature Methods, 19(6), 679-682. https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1
Mittag, T., Kay, L. E., y Forman-Kay, J. D. (2010). Protein dynamics and conformational disorder in molecular recognition. Journal of Molecular Recognition, 23(2), 105-116. https://doi.org/10.1002/jmr.961
Ozden, B., Kryshtafovych, A., y Karaca, E. (2023). The impact of AI-based modeling on the accuracy of protein assembly prediction: Insights from CASP15. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2023.07.10.548341
Padilla-Mayne, S., Ovalle-Magallanes, B., Figueroa, M., Linares, E., Bye, R., Rivero-Cruz, I., González-Andrade, M., Aguayo-Ortiz, R., y Mata, R. (2024). Chemical analysis and antidiabetic potential of a decoction from Stevia serrataroots. Journal of Natural Products, 87(3), 501-513. https://doi.org/10.1021/acs.jnatprod.3c00711
Porta-Pardo, E., Ruiz-Serra, V., Valentini, S., y Valencia, A. (2022). The structural coverage of the human proteome before and after AlphaFold. PLoS Computational Biology, 18(1), e1009818. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009818
Rodríguez-Sotres, R. (2005). El descubrimiento de la ubiquitina y de su papel en la degradación de proteínas intracelulares. Educación Química, 16(1), 56-62.
Romero-Romero, S., Costas, M., Silva Manzano, D.-A., Kordes, S., Rojas-Ortega, E., Tapia, C., Guerra, Y., Shanmugaratnam, S., Rodríguez-Romero, A., Baker, D., Höcker, B., y Fernández-Velasco, D. A. (2021). The stability landscape of de novo TIM barrels explored by a modular design approach. Journal of Molecular Biology, 433(18), 167153. https://doi.org/10.1016/j.jmb.2021.167153
Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Hubert, T., Simonyan, K., Sifre, L., Schmitt, S., Guez, A., Lockhart, E., Hassabis, D., Graepel, T., Lillicrap, T., y Silver, D. (2020). Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model. Nature, 588(7839), 604-609. https://doi.org/10.1038/s41586-020-03051-4
Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Lai, M., Guez, A., Lanctot, M., Sifre, L., Kumaran, D., Graepel, T., Lillicrap, T., Simonyan, K., y Hassabis, D. (2018). A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play. Science, 362(6419), 1140-1144. https://doi.org/10.1126/science.aar6404
Tunyasuvunakool, K., Adler, J., Wu, Z., Green, T., Zielinski, M., Žídek, A., Bridgland, A., Cowie, A., Meyer, C., Laydon, A., Velankar, S., Kleywegt, G. J., Bateman, A., Evans, R., Pritzel, A., Figurnov, M., Ronneberger, O., Bates, R., Kohl, S. A. A., ... y Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction for the human proteome. Nature, 596(7873), 590-596. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03828-1
Varadi, M., Anyango, S., Deshpande, M., Nair, S., Natassia, C., Yordanova, G., Yuan, D., Stroe, O., Wood, G., Laydon, A., Žídek, A., Green, T., Tunyasuvunakool, K., Petersen, S., Jumper, J., Clancy, E., Green, R., Vora, A., Lutfi, M., ... y Velankar, S. (2022). AlphaFold protein structure database: Massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models. Nucleic Acids Research, 50(D1), D439-D444. https://doi.org/10.1093/nar/gkab1061
Varadi, M., Bertoni, D., Magana, P., Paramval, U., Pidruchna, I., Radhakrishnan, M., Tsenkov, M., Nair, S., Mirdita, M., Yeo, J., Kovalevskiy, O., Tunyasuvunakool, K., Laydon, A., Žídek, A., Tomlinson, H., Hariharan, D., Abrahamson, J., Green, T., Jumper, J., ... y Velankar, S. (2023). AlphaFold protein structure database in 2024: Providing structure coverage for over 214 million protein sequences. Nucleic Acids Research, 52(D1), D368-D375. https://doi.org/10.1093/nar/gkad1011

Educación Química por Universidad Nacional Autónoma de México se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional.
Basada en una obra en http://www.revistas.unam.mx/index.php/req.