Nuevos métodos de procesamiento de imagen probados en una proteína del SARS-CoV-2 mejoran las reconstrucciones 3D de macromoléculas

Conocer la estructura tridimensional de macromoléculas biológicas como las proteínas permite determinar la función de estas y localizar los problemas que en ellas se ocasionan y que afectan a nuestro organismo. Un equipo de investigación liderado por la Universidad Complutense de Madrid publica en Nature Communications el desarrollo de nuevos métodos de procesamiento de imagen que mejoran la reconstrucción 3D de, entre otras, la proteína spike del SARS-CoV-2.

 

Actividad de colores en la Facultad de Bellas Artes. / María Marín.

Reconstrucción en 3D de la proteína spike del SARS-CoV-2. / Javier Vargas.

UCC-UCM, 23 de febrero.- Una investigación internacional liderada por la Universidad Complutense de Madrid (UCM) propone nuevos métodos computacionales de procesamiento de imagen que mejoran el análisis y la reconstrucción tridimensional de macromoléculas biológicas.

Actualmente, conocer la composición de macromoléculas como las proteínas, es decir, su secuencia de aminoácidos, es relativamente sencillo, pero no la forma en la que se ordenan en una estructura tridimensional. La nueva metodología, publicada en Nature Communications, mejora la visualización de las reconstrucciones 3D obtenidas mediante crío-microscopía electrónica, así como su calidad.

“Este trabajo nos permite un entendimiento más amplio de proteínas y otras macromoléculas que sustentan procesos esenciales para la vida, proporcionando nuevas herramientas a los biólogos estructurales para interpretar más y de forma más confiable”, explica el Javier Vargas, investigador Ramón y Cajal en el departamento de Óptica de la UCM.

Estos métodos se aplicaron a diversas macromoléculas biológicas con relevancia biomédica, incluyendo reconstrucciones 3D de la proteína Spike S del SARS-CoV-2.

“Esta proteína es fundamental en la entrada del virus en las células humanas. El procesamiento de esta proteína con estos nuevos métodos permitió analizar regiones que anteriormente no habían podido ser interpretadas”, señala el físico.

Utilidad en el diseño de fármacos

El estudio se inició cuando Vargas desempeñaba su labor como profesor en la Universidad McGill (Canadá) y se desarrolló y finalizó cuando regresó a mediados de 2020 a la UCM. Además de estas instituciones, también participan el Centro Nacional de Biotecnología del CSIC y la Universidad de Texas en Austin (EE.UU.).

Los investigadores prevén que este trabajo pueda utilizarse para mejorar la construcción de modelos atómicos sin información previa de macromoléculas a partir de reconstrucciones 3D obtenidas mediante crio-microscopia electrónica.

“Esta información es fundamental para entender y caracterizar las macromoléculas desde un punto de vista bioquímico y útil para el diseño de nuevos fármacos como, por ejemplo, nuevas drogas para bloquear el acceso del SARS-CoV-2 al interior de las células”, destaca Vargas.

 

Referencia bibliográfica: Satinder Kaur, Josue Gomez-Blanco, Ahmad A. Z. Khalifa, Swathi Adinarayanan, Ruben Sanchez-Garcia, Daniel Wrapp, Jason S. McLellan, Khan Huy Bui, Javier Vargas, “Local computational methods to improve the interpretability and análisis of cryo-EM maps”, Nature Commmunication (2021) doi: 10.1038/s41467-021-21509-5


 

      
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