Un equipo dirigido por investigadores de la Universidad de Toronto ha creado 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 funciones importantes en los procesos biológicos, incluidos los implicados en las enfermedades. El equipo detrás de la plataforma SIMPL2 la diseñó para mejorar la capacidad de los investigadores para medir las interacciones proteína-proteína para terapias farmacológicas dirigidas. Si bien las interacciones proteína-proteína se consideraban “intratables” utilizando moléculas pequeñas, la plataforma aborda este desafío simplificando la medición de estas interacciones: los tipos de moléculas necesarias para controlarlas mejoran nuestra comprensión.
“Se han desarrollado muchos métodos para medir las interacciones entre proteínas, especialmente recientemente a medida que se ha vuelto más evidente la importancia de las interacciones entre proteínas en las enfermedades”, dijo. Zhongyaoprimer autor del estudio e investigador asociado principal en el Centro Donnelly de Investigación Celular y Biomolecular de la U of T. “Sin embargo, todos estos métodos tienen desventajas, incluido el alto costo y los procedimientos complejos que retrasan los resultados. La principal ventaja de nuestra plataforma SIMPL2 es que produce mediciones más confiables y es más fácil de usar. Es relativamente barata”.
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 desarrollando el sistema SIMPL (ligadura de proteínas medicinales dividida-inteína) original. SIMPL2 es una actualización de SIMPL que incluye el uso de una enzima luciferasa dividida para detectar interacciones de proteínas mediante luminiscencia. Además de mejorar la identificación de interacciones, todo el proceso de medición se realiza desde un medio: el líquido. Esto simplifica enormemente el proceso al reducir la cantidad de pasos necesarios para realizar la medición.
“Un problema con SIMPL fue que tuvimos que utilizar un proceso adicional llamado ELISA para identificar proteínas escindidas por la plataforma SIMPL”, dijo Yao. “Este fue un proceso tedioso que hizo que una tecnología que de otro modo sería eficiente fuera más compleja y costosa de usar de lo necesario. SIMPL2 requiere solo un paso, que se puede realizar manualmente, o se puede automatizar para lograr una eficiencia aún mayor en alto rendimiento estudios.”
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 bloquean 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 identificación 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 llevado a la necesidad de desarrollar métodos mucho más rápidos para validar la eficacia de nuevos medicamentos. SIMPL2 puede satisfacer esta 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 Stiglagerinvestigador principal del estudio y profesor de bioquímica en la Facultad de Medicina Temerity de la UT. “Ahora que hemos optimizado la plataforma, nuestro siguiente paso es estudiar las interacciones que desempeñan un papel clave en enfermedades como el cáncer, para aprender cómo desarrollar terapias farmacológicas. Con el laboratorio de Alan Aspuru-Guzik en la U of T e Insilico Medicine, un líder mundial en el descubrimiento de fármacos con IA generativa”.
Esta investigación fue apoyada por FACIT y Ontario Genomics.
