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Made in India: la aplicación de análisis computacionales permite detectar nuevas dianas terapéuticas para combatir el mal de Chagas.

David Valero by David Valero
junio 13, 2018
in Bioinformática, noticias bioinformatica
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Home Bioinformática
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Investigadores del International Centre for Genetic Engineering and Biotechnology, de nueva Delhi, y del Translational Health Science and Technology Institute, de Faridabad, han conseguido detectar mediante análisis computacional 269 proteínas específicas del Ubiquitin Proteasome Pathway (UPP) de Trypanosoma cruzi, endoparásito de animales y humanos, dando pie a la selección de nuevas dianas terapéuticas para combatir la enfermedad que produce: el mal de Chagas.

Esta enfermedad tropical se encuentra ampliamente extendida entre la población latinoamericana, causando graves efectos incapacitantes y fuertes pérdidas económicas por incapacidad laboral.

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De hecho, la tripanosomiasis, infección por parte de parásitos protozoos unicelulares del género Trypanosoma, para los que hoy en día no existe vacuna, se producen anualmente en más de 21 millones de personas y causa la muerte directa de 2 millones.

Estas cifras no hacen más que mantenerse, debido a el desarrollo de resistencias por parte de los parásitos frente a los tratamientos anti-tripanosomales convencionales, como benznidole y nifurtimox, por lo que es necesario el desarrollo de terapias orientadas hacia nuevas dianas moleculares y que constituyan inhibidores específicos de este género.

La especificidad de estas nuevas terapias representa un punto necesario pero entraña una dificultad añadida: ya que los trypanosomas son organismos eucariotas que comparten grandes similitudes genéticas con el resto de organismos pertenecientes a esta gran categoría, incluidos los humanos, por lo que la dificultad se halla en encontrar dianas con las que causar el suficiente daño, si se las ataca, pero que presenten suficientes diferencias con sus variantes en humanos, ya que si no estás terapias atacarían también a nuestras células.

En referencia a ésto último, cualquier anormalidad en el funcionamiento de las proteínas UPP en humanos provoca un deterioro de la homeostasis celular y da pie al desarrollo de enfermedades cardiovasculares, neurodegenerativas y autoinmunes, por lo que hay que afinar bien estas terapias.

Aquí es donde entra en juego el análisis computacional del proteoma del Trypanosoma cruzi, en el que usando diferentes herramientas bioinformáticas, este equipo de investigación indio ha conseguido catalogar y caracterizar las enzimas del UPP, las cuales son enzimas ubicuas esenciales para la producción y control de la vida media de las proteínas, en T.cruzi, prediciendo la arquitectura de sus dominios, su localización intracelular y sus patrones de expresión. Estos análisis permiten seleccionar una serie de enzimas específicos que pueden ser dianas terapéuticas potenciales. Descubramos cómo lo han hecho.

 

Gracias a que se dispone de la secuencia completa del genoma de T.cruzi desde 2005, presente en bases de datos como TriTrypDB, fueron extraídas las versiones Uniprot de las secuencias traducidas  de los genomas de 7 tripanosomas, entre ellos el de T.cruzi y del Homo sapiens. Después se aplicaron Hiden Markov Models para identificar el repertorio de proteínas y sus dominios, estos últimos mediante la base de datos Pfam,  implicados en el UPP dentro de los genomas.

De este modo se identificaron cuáles corresponden a cada especie de parásito mediante análisis comparativos utilizando el software Ortho Venn, y se logró determinar los que no están presentes en humanos y si en los parásitos.

Dado que los múltiples dominios de las proteínas pertenecientes a la UPP se han ido añadiendo a lo largo de la evolución, y de una manera ligeramente diferente en cada especie, y para su producción y ensamblado se requiere que pasen por diferentes compartimentos celulares (mitocondrias, núcleo, citoesqueleto, peroxisomas, etc) se predijo su localización celular mediante ProtSeckB y blasp, en busca de señales putativas de secreción y secuencias de transporte en las mismas. De este modo se determinó hacia qué compartimentos celulares había que guiar la terapia de manera específica para combatir a T.cruzi.

A fin de determinar en cuál de los 4 estadios del desarrollo del ciclo de vida de T.cruzi (2 en el insecto portador: epimastigote y metaciclicos, y otras dos en el hospedador humano: amastigotes y tripomastigotes) se producen las proteínas diana, se utilizaron datos transcriptómicos extraídos del repositorio Gene Expression Omnibus.

Entre las proteínas que se han identificado en T. cruzi con una clara ausencia de sus dominios en el huésped (humano), las cuales son susceptibles de ser estudiadas como nuevas dianas terapéuticas potenciales, se encuentran las ligasas E3 F-BOX (Q4E398, Q4E4A5), las cuales presentan los dominios JmjC, cupin4 y Clathrin no presentes en H. sapiens. Del mismo modo, la presencia de una nueva clase de desubiquitinasas (DUBs), como WLM, se predijo en T. cruzi (Q4D3X7, Q4DNK3), estando ausente en H. sapiens, la cual sirve también como una nueva diana terapéutica.

Otros ejemplos son las Peptidasas C97 DUBs (Q4DM33, Q4DJ21), que tiene el dominio PUB y los dominios de glico hidrolasas los cuales también están ausentes en el hospedador humano.

Por otra parte, se sabe que para las proteínas del citoesqueleto, la degradación dependiente de ubiquitina ocurre cuando el parásito se transforma de  trypomastigote metaciclico a amastigote. De este modo, esta transformación se puede controlar inhibiendo la degradación de las proteínas del citoesqueleto, obstaculizando la entrada del parásito en el hospedador e impidiendo su supervivencia dentro de él.

También se identificaron cinco E3 ligasas (Q4D5L7, Q4D6X2, Q4D7U8, P4D897, Q4DSZ1) y un DUB (Q4DMB6), presentes en la fase amastigote. Estas proteínas, presentes sólo en la fase amastigote, sugieren ser posibles dianas farmacológicas que pueden impedir la transmisión del parásito de la etapa amastigote a la trypomastigote.

En los seres humanos hay muchas E3 ligasas y DUBs que están siendo investigadas como posibles dianas para medicamentos contra el cáncer, enfermedades neurodegenerativas y enfermedades metabólicas. La presencia de diferentes mecanismos catalíticos en las E3 ligasas les da mayor especificidad, sugiriendo que sean dianas potenciales para combatir los Trypanosomas.

Los estudios de la acción de estas proteínas en la patogénesis de los Trypanosomas y de cómo estas proteínas son diferentes a sus homólogas en humanos ha demostrado que puede servir realmente para ayudar en el diseño de nuevos inhibidores parasitarios, con mínimas toxicidades y mayor especificidad.

 

Curiosidades. El nombre de estos parásitos proviene de las raíces griegas  trýpanon, que significa taladro, y soma, que significa cuerpo, haciendo referencia a la manera en que el organismo penetra en las células a las que parasita: básicamente rodando y perforando la membrana de las células al girar sobre ella, impulsado por el movimiento de su flagelo.

 

Image credits: ktsdesign, angellodeco, sappasit /shutterstock.com

Referencias: 

https://www.nature.com/articles/s41598-018-26532-z. Esta fuente es Open Access: that article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Tags: análisis computacionaldiana farmacológicamal de chagastripanosoma cruzi
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David Valero

David Valero Torresano, fundador de Inspira Biotech. Graduado en Biología y máster en Oncología Farmacéutica, ha trabajado como Especialista de producto para una Multinacional Japonesa del sector Biomédico líder mundial en hematología, y ha desarrollado estancias y colaboraciones de investigación en diferentes Hospitales y Centros de Investigación de España. De marcado espíritu emprendedor y creativo ha participado en el programa YUZZ para jóvenes emprendedores presentándose con el proyecto Dreamalife, consistente en el desarrollo y la introducción en el mercado de nuevos sistemas de diagnóstico in vitro basados en la tecnología CRISPR-Cas9 para el desarrollo de la medicina personalizada. Contacta a través de: dvalero@inspirabiotech.com

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