Una pista oculta en las proteínas ayudará a comprender la historia de la vida

Los árboles evolutivos son herramientas fundamentales para comprender la historia de la vida, observar cómo se han propagado las enfermedades a lo largo del tiempo y desarrollar nuevos tratamientos médicos. Ahora, y por primera vez, los investigadores han combinado datos sobre las formas de las proteínas con información genética para mejorar la precisión de los árboles evolutivos y han comprobado que la forma tridimensional de una proteína puede ayudar a resolver las conexiones evolutivas profundas y antiguas en el árbol de la vida.

La investigación ha sido desarrollada por científicos del Centro de Regulación Genómica (CRG), que han explicado que lo más sorprendente es que este enfoque funciona incluso con estructuras de proteínas que han predicho programas informáticos, aunque nunca se hayan determinado experimentalmente. Esto abre nuevas posibilidades gracias a la enorme cantidad de datos generados por herramientas como AlphaFold 2, permitiendo explorar aspectos desconocidos de la historia de la vida en la Tierra. Los hallazgos se han publicado en Nature Communications.

Entender la evolución de las enfermedades para desarrollar vacunas

En la actualidad se conocen 210.000 estructuras de proteínas determinadas experimentalmente y ya hay 250 millones de secuencias de proteínas identificadas. Proyectos como EarthBioGenome podrían generar miles de millones de secuencias más en los próximos años y esta ingente cantidad de datos permitirá aplicar este nuevo enfoque a una escala sin precedentes.

Para reconstruir la evolución, los biólogos han estudiado cómo las especies y los genes se separan de ancestros comunes, comparando el ADN o secuencias de proteínas y observando sus similitudes y diferencias. Sin embargo, se enfrentan a un gran obstáculo: un problema llamado “saturación”. Con el paso del tiempo, las secuencias genéticas cambian tanto que los rastros de su origen común se pierden, como si un texto antiguo se hubiera desgastado hasta volverse ilegible.

“El tema de la saturación domina la filogenia [parte de la biología que estudia las relaciones de parentesco entre distintas especies] y representa el principal obstáculo para la reconstrucción del árbol de la vida”, ha declarado el Dr. Cedric Notredame, investigador del Centro de Regulación Genómica (CRG) y autor principal del estudio en una nota publicada por el centro. “Es como la erosión de un texto antiguo. Las letras se vuelven indistintas, y el mensaje se pierde”, añade.

Para superar este problema, los investigadores se centraron en las formas físicas de las proteínas. Estas formas, que son esenciales para el funcionamiento celular, cambian mucho más lentamente con el tiempo que las secuencias genéticas y conservan características ancestrales durante períodos evolutivos más largos.

Mejorar el árbol evolutivo de estas proteínas puede tener un significativo impacto en la salud humana, ya que muchas de ellas son objetivos clave en tratamientos contra el cáncer

La forma de una proteína está determinada por su secuencia de aminoácidos. Aunque las secuencias pueden mutar, las formas tienden a mantenerse para preservar su función. Los investigadores midieron cómo las formas de las proteínas divergen con el tiempo analizando las distancias entre pares de aminoácidos dentro de una misma proteína, conocidas como “distancias intramoleculares” (IMDs, por sus siglas en inglés).

Con estos datos, diseñaron árboles evolutivos basados en estructuras proteicas y descubrieron que estos árboles no solo coincidían con los obtenidos a partir de secuencias genéticas, sino que además eran menos susceptibles al problema de la saturación. Esto significa que las señales evolutivas se conservan mejor, incluso cuando las secuencias genéticas han cambiado mucho.

El equipo también desarrolló un enfoque combinado que integra datos de secuencias y estructuras. Este método no solo mejora la fiabilidad de los árboles evolutivos, sino que ayuda a identificar relaciones correctas y descartar las incorrectas. “Es como tener dos testigos que describen un evento desde diferentes ángulos”, comenta la Dra. Leila Mansouri, coautora del estudio. “Cada uno aporta detalles únicos, pero juntos proporcionan una narrativa más completa y precisa”.

Un ejemplo práctico de este enfoque es el estudio de las relaciones entre las quinasas humanas, un grupo de proteínas clave en numerosas funciones celulares. Estas quinasas han evolucionado a lo largo de mil millones de años mediante duplicaciones genéticas en ancestros comunes. Mejorar el árbol evolutivo de estas proteínas puede tener un significativo impacto en la salud humana, ya que muchas de ellas son objetivos clave en tratamientos contra el cáncer, como el imatinib en humanos, o el toceranib en perros.

El potencial de esta investigación va más allá del cáncer. Un mejor entendimiento de los árboles evolutivos podría ayudar a comprender cómo evolucionan las enfermedades, facilitando el desarrollo de vacunas y tratamientos. También podría revelar los orígenes de características complejas, guiar el descubrimiento de nuevas enzimas para la biotecnología e incluso rastrear cómo se adaptan al cambio climático las diferentes especies.

Fuente: Centro de Regulación Genómica (CRG)