Un equipo dirigido por investigadores de la Universidad de Toronto ha desarrollado una plataforma llamada SIMPL2, que revoluciona el estudio de las interacciones proteína-proteína al simplificar la detección y mejorar la precisión de las mediciones.
Las interacciones entre proteínas desempeñan un papel importante en los procesos biológicos, incluidos los implicados en las enfermedades. El equipo detrás de la plataforma SIMPL2 la diseñó para optimizar la capacidad de los investigadores para medir las interacciones proteína-proteína para la terapia farmacológica dirigida. Aunque anteriormente las interacciones proteína-proteína se consideraban “incontrolables” utilizando moléculas pequeñas, la plataforma aborda este desafío facilitando la medición de estas interacciones, mejorando nuestra comprensión de los tipos de moléculas necesarias para regularlas.
“Se han desarrollado muchos métodos para medir las interacciones entre proteínas, especialmente recientemente a medida que se ha vuelto más clara la importancia de las interacciones entre proteínas en las enfermedades”, dijo Zhongyaoes el primer autor del estudio e investigador asociado senior en el Centro Donnelly de Investigación Celular y Biomolecular de la U of T. “Sin embargo, todos estos métodos tienen desventajas, incluidos altos costos y procedimientos complejos que retrasan los resultados. La mayor ventaja de nuestra plataforma SIMPL2 es que produce mediciones más confiables y su uso es relativamente económico”.
El estudio fue publicado recientemente en la revista Biología de sistemas moleculares.
Yao comenzó a trabajar en el problema de medir las interacciones de proteínas mientras desarrollaba el sistema SIMPL (ligadura de proteínas medicinales dividida-inteína) original. SIMPL2 es una actualización de SIMPL que utiliza la enzima luciferasa dividida para la detección de interacciones de proteínas mediante luminiscencia. Además de mejorar la detección de interacciones, todo el proceso de medición se realiza en un medio: el líquido. Esto simplifica enormemente el proceso al reducir el número de pasos necesarios para realizar la medición.
“Uno de los problemas con SIMPL fue que tuvimos que utilizar un proceso adicional llamado ELISA para identificar las proteínas separadas por la plataforma SIMPL”, dijo Yao. “Este fue un proceso doloroso que hizo que el uso de una tecnología que de otro modo sería efectiva fuera más complicado y costoso de lo necesario. SIMPL2 requiere solo un paso, que se puede realizar manualmente o se puede automatizar para una mayor eficiencia en estudios de alto rendimiento”.
Para probar la sensibilidad y aplicabilidad de la nueva plataforma, el equipo de investigación la utilizó para medir las interacciones entre proteínas afectadas por los moduladores. Los moduladores de proteínas incluyen moléculas que inhiben las interacciones entre proteínas, las que facilitan las interacciones entre proteínas y las que facilitan la degradación de las proteínas diana. Se descubrió que SIMPL2 funciona bien en la detección de estas interacciones, incluso en los casos en que las interacciones eran débiles.
Si bien las computadoras cuánticas y la inteligencia artificial han facilitado el diseño de moléculas pequeñas para la terapia farmacológica, esto ha requerido el desarrollo de métodos más rápidos para verificar la eficacia de nuevos fármacos. SIMPL2 puede satisfacer esa necesidad, ya que puede usarse para probar interacciones entre nuevas moléculas y sus proteínas diana en cultivos de células humanas. También es capaz de seguir el ritmo al que se diseñan nuevas moléculas.
“Diseñamos SIMPL2 como un método universal para estudiar las interacciones entre proteínas que es rápido y económico, además de altamente sensible”, dijo Igor StaglzerInvestigador principal del estudio y profesor de bioquímica en la Facultad de Medicina Temarti de la U of T. “Ahora que hemos optimizado la plataforma, nuestro siguiente paso es utilizarla para estudiar interacciones que desempeñan un papel clave en enfermedades como el cáncer, para aprender cómo desarrollar terapias farmacológicas. La colaboración implicará el uso de computadoras cuánticas e inteligencia artificial. U of T y el laboratorio de Alan Aspuru-Guzik en Insilico Medicine, líder mundial en el descubrimiento de fármacos con IA generativa”.
Esta investigación fue apoyada por FACIT y Ontario Genomics.