Martin Beck, Roberto Covino, Inga Hänelt, Micaela Müller-McNicoll. Elsevier- Cell 2024; 187 (3):545-562. Entendiendo la célula: perspectivas futuras de la biología estructural. Max Planck Institute of Biophysics, and Goethe University Frankfurt, Germany
Resumen Chat-DeepSeek
La biología estructural ha revolucionado nuestra comprensión de los procesos celulares al proporcionar imágenes de alta resolución de las máquinas macromoleculares. Sin embargo, a pesar de los avances significativos, nuestra comprensión de la función celular sigue siendo incompleta. Este artículo analiza las limitaciones actuales de la biología estructural y explora las tecnologías emergentes que prometen revelar el intrincado funcionamiento de las células.
1) Limitaciones actuales de la biología estructural
Si bien la biología estructural ha proporcionado conocimientos invaluables, enfrenta varias limitaciones:
- Naturaleza estática de las estructuras: Las técnicas tradicionales como la cristalografía de rayos X y la microscopía crioelectrónica (crio-EM) capturan instantáneas estáticas de las moléculas, descuidando su naturaleza dinámica.
- Contexto celular limitado: la mayoría de los estudios estructurales se realizan en proteínas aisladas o complejos de proteínas, sin tener en cuenta el complejo entorno celular que influye en su comportamiento.
- Desafíos en el estudio de interacciones transitorias: Las interacciones débiles y transitorias entre moléculas, que son cruciales para los procesos celulares, son difíciles de capturar utilizando técnicas convencionales.
2) Varias tecnologías innovadoras emergentes para abordar estas limitaciones
- Tomografía crioelectrónica (Cryo-ET): esta técnica permite obtener imágenes tridimensionales de células enteras o de orgánulos celulares con una resolución casi atómica. Proporciona una visión holística de la arquitectura celular y de la organización espacial de los complejos macromoleculares.
- Microscopía óptica y electrónica correlativa (CLEM): La CLEM combina las ventajas de la microscopía óptica y la microscopía electrónica, lo que permite la localización de moléculas específicas dentro de las células y su posterior obtención de imágenes de alta resolución.
- Espectroscopia de RMN en células: la espectroscopia de RMN se puede utilizar para estudiar la dinámica de las proteínas y las interacciones dentro de las células vivas. Al etiquetar las proteínas con isótopos específicos, los investigadores pueden rastrear sus movimientos e interacciones en tiempo real.
- Técnicas de moléculas individuales: La microscopía de fluorescencia de moléculas individuales y la espectroscopia de fuerza permiten el estudio de moléculas individuales, revelando su dinámica conformacional e interacciones con otras moléculas.
- El auge de los gemelos digitales: una realidad virtual 4D de las células
3) La integración de estas tecnologías emergentes con el modelado computacional y la inteligencia artificial (IA);
Esta integracion esta allanando el camino para la creación de gemelos digitales de células. Estas representaciones virtuales capturarán segmentos celulares con un exquisito detalle molecular, incluidos los cambios e interacciones dinámicos.
Los gemelos digitales permitirán:
- Simulación de procesos moleculares: al simular procesos moleculares dentro del gemelo digital, los investigadores pueden predecir el comportamiento de las células en diferentes condiciones y obtener conocimientos sobre los mecanismos de la enfermedad.
- Exploración de nuevos objetivos farmacológicos: los gemelos digitales se pueden utilizar para examinar bibliotecas virtuales de compuestos a fin de identificar posibles candidatos a fármacos que se dirijan a vías celulares específicas.
- Medicina personalizada: al crear gemelos digitales de pacientes individuales, los investigadores pueden desarrollar planes de tratamiento personalizados basados en su composición genética única y sus respuestas celulares.
- El futuro de la biología estructural: un enfoque basado en datos
4) La creciente disponibilidad de datos biológicos a gran escala
Al analizar grandes cantidades de datos, los investigadores pueden identificar patrones y tendencias que serían difíciles de detectar manualmente. Este enfoque basado en datos permitirá:
- Predicción de estructuras de proteínas: los algoritmos impulsados por IA, como AlphaFold, pueden predecir con precisión las estructuras de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos, acelerando el ritmo de la investigación en biología estructural.
- Descubrimiento de nuevas interacciones moleculares: al analizar redes de interacción proteína-proteína a gran escala, los investigadores pueden identificar nuevas interacciones moleculares que pueden desempeñar un papel en las enfermedades.
- Desarrollo de nuevas terapias: las plataformas de descubrimiento de fármacos impulsadas por IA pueden identificar posibles objetivos farmacológicos y diseñar nuevas terapias basadas en información estructural.
Conclusión
El futuro de la biología estructural es muy prometedor para comprender los mecanismos fundamentales de la vida. Mediante la combinación de tecnologías emergentes, modelado computacional e inteligencia artificial, los investigadores están en condiciones de desentrañar la complejidad de los procesos celulares con un nivel de detalle sin precedentes. El objetivo final es desarrollar terapias innovadoras que puedan abordar una amplia gama de enfermedades humanas.
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Nueva presentación el 10 de Febrero
Cordiales saludos.
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina