Como las proteínas se “visten” químicamente y pueden hacer que una molécula sea irreconocible

Del mismo modo que llevar una nueva ropa puede hacer que asumamos una personalidad diferente, una etiqueta química que lleva una proteína puede hacer que esa molécula sea irreconocible.

Todo un conjunto de etiquetas (denominadas modificaciones proteínicas, porque modifican la secuencia original de la proteína) ayuda a las miles de proteínas de nuestro cuerpo a realizar sus versátiles tareas, pero las modificaciones dificultan la vida a los científicos y médicos que intentan identificar estas moléculas vitales.

El laboratorio del profesor Yifat Merbl en el Instituto de Ciencias Weizmann ha asumido el reto de detectar simultáneamente un gran número de proteínas modificadas, junto con todos sus accesorios.

El uso de estas etiquetas, conocidas como modificaciones de proteínas, puede ser tan “cambiante” como ponerse un disfraz de superhéroe o una tiara. Las etiquetas pueden afectar a casi todas las propiedades esenciales de las proteínas, incluida la estabilidad, la ubicación en la célula y su unión a otras moléculas, y pueden marcar proteínas enfermas para su destrucción o determinar qué tan bien una proteína, como un supresor tumoral, hará su trabajo.

Es por eso que la detección y el análisis de proteínas modificadas es esencial para el estudio de varios procesos y enfermedades corporales. Por ejemplo, la identificación de proteínas que han sido modificadas de una manera que es exclusiva de las células cancerosas podría ayudar a seleccionar y destruir estas células con mayor eficacia; la búsqueda de otros tipos de modificaciones irregulares podría ayudar a los científicos a explicar y tal vez incluso tratar las enfermedades autoinmunes, en las que el sistema inmunológico ataca por error los propios tejidos del cuerpo.

Pero pensemos en la magnitud del desafío. En el genoma humano hay unos 20.000 genes que codifican proteínas, cada uno de los cuales puede presentarse en cuatro o cinco versiones, lo que suma unas 100.000 posibles secuencias de proteínas. Una vez creada una proteína, se la puede modificar químicamente con una o más de unas 200 etiquetas diferentes. Si multiplicamos eso por el hecho de que estas etiquetas se pueden unir a una molécula de proteína en múltiples posiciones, obtenemos un número prácticamente ilimitado de posibles combinaciones de etiquetas y, en consecuencia, de proteínas modificadas de forma diferente.

Los métodos estándar no pueden reconocer estas proteínas modificadas. Cada proteína tiene una secuencia única de aminoácidos que permite identificarla comparándola con los modelos proteicos de las bibliotecas de referencia, pero las modificaciones impiden este reconocimiento porque alteran las propiedades de los aminoácidos. Como analizar un gran número de estas alteraciones simultáneamente ha sido extremadamente difícil, un estudio amplio de las proteínas modificadas (que planteara preguntas abiertas) era demasiado complicado. Por eso, hasta ahora, la mayoría de los estudios tendían a centrarse estrictamente en unas pocas modificaciones específicas.

“Estudiar los efectos de las proteínas sin tener en cuenta los cambios que se producen en ellas después de su creación limita nuestra comprensión de la verdadera complejidad de los procesos biológicos”, explica Merbl, del Departamento de Inmunología de Sistemas de Weizmann. “Mi laboratorio se propuso crear una nueva herramienta computacional que pudiera rastrear docenas de tipos de modificaciones de proteínas de manera imparcial”.

La estrategia de búsqueda desarrollada por Merbl y su equipo busca numerosas alteraciones en paralelo, en lugar de buscarlas individualmente, como se hacía en el pasado. Los científicos llaman a su sistema PROMISE (Protein Modification Integrated Search Engine), y hace honor a su nombre: puede identificar unas 30 modificaciones en seis horas, mientras que los métodos existentes sólo podían identificar tres a la vez y tardaban unas dos semanas en hacerlo. El desarrollo del sistema estuvo dirigido por Assaf Kacen, en colaboración con Aaron Javitt; ambos eran estudiantes de doctorado en el laboratorio de Merbl.

“PROMISE nos proporciona nuevas gafas que ofrecen a los investigadores una visión más amplia de los procesos biológicos y con una resolución nunca vista”, afirma Merbl. “Ahora podemos utilizar esta herramienta para abordar problemas biomédicos no resueltos reexaminando varios tipos de conjuntos de datos existentes”.

En esta primera aplicación de PROMISE, Kacen, Javitt y otros miembros del equipo de Merbl decidieron abordar una cuestión fundamental sobre el cáncer: si las modificaciones de las proteínas afectan a la capacidad del sistema inmunológico para eliminar tumores y cómo lo hacen. Los investigadores aplicaron PROMISE para examinar cientos de miles de péptidos (fragmentos de proteínas) de más de 200 muestras de células y tejidos relacionados con el cáncer. En particular, el equipo se centró en los péptidos conocidos como antígenos tumorales.

Presentes en la superficie de las células tumorales, los antígenos indican al sistema inmunológico que estas células son anormales y deben eliminarse. Después de analizar las muestras en busca de unas 30 combinaciones de modificaciones de proteínas, los científicos lograron identificar un nuevo subconjunto de péptidos, unos 12.000 en total, que contienen modificaciones que no habían sido detectadas anteriormente por otras herramientas computacionales.

El resultado es el atlas más completo disponible de antígenos modificados característicos de los tumores cancerosos. Incluye un nuevo “diccionario”, una referencia que muestra cómo las modificaciones que se producen en sitios específicos de los péptidos pueden afectar al reconocimiento de la célula cancerosa por parte del sistema inmunológico.

Este conocimiento es fundamental porque algunas de estas modificaciones podrían explicar cómo las células cancerosas se “encubren” y luego pueden evadir a las células T utilizadas en la inmunoterapia contra el cáncer. Este conocimiento podría, a su vez, ayudar a los investigadores a desarrollar métodos de “desenmascaramiento” para mejorar el ataque dirigido contra el tumor. Por ejemplo, una etiqueta de fósforo, que tiene una carga negativa, puede permitir que un péptido canceroso evite ser reconocido por las células T, pero la ingeniería de receptores de células T que puedan detectar dichas etiquetas puede ampliar el potencial terapéutico de las células.

En estudios futuros, PROMISE podría ayudar a revelar combinaciones de modificación de péptidos que inducen a las células inmunitarias a atacar a las células sanas, lo que causa enfermedades autoinmunes. La herramienta también podría proporcionar nuevos conocimientos sobre trastornos neurodegenerativos y otras enfermedades.

“Poder analizar rápidamente las modificaciones de las proteínas puede ayudarnos a diagnosticar mejor numerosos procesos patológicos, evaluar la respuesta a los medicamentos y, en última instancia, desarrollar nuevas terapias”, afirma Merbl.

Entre los participantes del estudio se encontraban los doctores Matthias P. Kramer y Merav D. Shmueli del Departamento de Inmunología de Sistemas de Weizmann; los doctores David Morgenstern y Yishai Levin del Centro Nacional de Medicina Personalizada Nancy y Stephen Grand de Israel; Tomer Tsaban y la profesora Ora Schueler-Furman de la Universidad Hebrea de Jerusalén; el doctor Guo Ci Teo, el doctor Felipe da Veiga Leprevost, el doctor Fengchao Yu y el profesor Alexey I. Nesvizhskii de la Universidad de Michigan; el doctor Eilon Barnea y el profesor Arie Admon del Technion – Instituto Tecnológico de Israel; la profesora Lea Eisenbach del Departamento de Inmunología y Biología Regenerativa de Weizmann; y la profesora Yardena Samuels del Departamento de Biología Celular Molecular de Weizmann.

La investigación del profesor Merbl cuenta con el apoyo de la Dra. Celia y el Dr. Lutz Zwillenberg-Fridman y Miel de Botton. El profesor Merbl es el titular de la Cátedra de Desarrollo Profesional Leonard y Carol Berall.