Una web para estudiar las redes de proteínas en enfermedades

El cuerpo humano puede ser visto como una red compleja de proteínas que interactúan específicamente entre ellas. Foto de Alina Grubnyak en Unsplash.

Investigadores de la Universidad Pompeu Fabra, del Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM) y de la Universidad de Vic han desarrollado un sitio web para estudiar el entorno molecular de las proteínas implicadas en las enfermedades. Se trata de una prometedora herramienta para estudiar los mecanismos moleculares subyacentes a una enfermedad, para entender las relaciones entre dos enfermedades y proponer posibles medicamentos para su tratamiento.

Quim Aguirre, el estudiante de doctorado que está llevando a cabo este proyecto, nos lo explica.

Una red de proteínas que interactuan entre ellas

El genoma humano está formado por moléculas que definen las características de cada ser humano: los genes. Los genes codifican para las proteínas, las moléculas que ejecutan las funciones específicas para mantener el correcto funcionamiento de nuestro cuerpo. Las proteínas interactúan entre ellas y con otras biomoléculas para completar con éxito sus funciones. Desde una perspectiva global, cada célula del cuerpo humano puede ser vista como una red compleja de proteínas que interactúan específicamente con otras proteínas para ejecutar las funciones de la célula. Esto se conoce como red de interacción de proteínas o más recientemente como el interactoma humano.

Schematic representation of how the content of the genes (DNA) produces the proteins (becoming mRNA in the middle of the process). In a new level of complexity, the proteins interact specifically with other proteins to successfully complete the biological processes. — Representación esquemática de cómo el contenido de los genes (ADN) produce las proteínas (convirtiéndose primero en ARN mensajero o ARNm). En un nuevo nivel de complejidad, las proteínas interactúan específicamente con otras proteínas para completar con éxito los procesos biológicos.

Enfermedades: una historia de interacciones erróneas

Sin embargo, el funcionamiento de las proteínas no siempre es correcto. Las alteraciones de genes, también denominadas mutaciones, en algunos casos conducen a un comportamiento inusual de las proteínas y dan lugar a enfermedades. Además, las enfermedades complejas como el cáncer, la diabetes, los trastornos neurodegenerativos o las enfermedades cardiovasculares conllevan múltiples mutaciones, lo que complica el estudio de sus mecanismos moleculares. Por lo tanto, el estudio de la red de interacción de proteínas es relevante para entender completamente los mecanismos moleculares que causan la enfermedad y encontrar potenciales tratamientos.

Estudiar la red de interacción de proteínas es esencial para entender los mecanismos moleculares que causan las enfermedades y encontrar tratamientos adecuados

En busca de las interacciones subyacentes a las enfermedades

La web GUILDify ha sido desarrollada en el Grupo de Bioinformática Estructural, liderado por Baldo Oliva, con el objetivo de estudiar las interacciones de proteínas implicadas en una enfermedad. Al acceder al sitio web, el usuario puede introducir el nombre de cualquier enfermedad y la especie del interactoma a estudiar (humano, ratón, rata …). Después de introducir el nombre de la enfermedad, GUILDify proporciona al usuario una lista de proteínas que probablemente están mutadas en esta enfermedad. Las mutaciones se obtienen de DisGeNET, una base de datos de genes asociados a enfermedades humanas. GUILDify utiliza estas proteínas como semillas para un algoritmo que busca las proteínas del interactoma que están más conectadas a ellas. Al final, el usuario obtiene las interacciones de proteínas que tienen más probabilidades de causar la enfermedad y una lista de las funciones biológicas afectadas.

GUILDify utiliza las proteínas que se sabe que están mutadas en una enfermedad como semillas para un algoritmo que busca otras proteínas del interactoma que están conectadas a ellas

Workflow of GUILDify web server. It shows how by searching a disease and selecting the genes affected by the disease, the web returns a list of proteins that are more likely to be affected by the disease. Also, you can investigate the genetic and functional overlap between two diseases and have a preliminary idea about their molecular relationship. — Flujo de trabajo del servidor web GUILDify. Muestra cómo, mediante la búsqueda de una enfermedad y la selección de los genes afectados por esta, la web devuelve una lista de proteínas que tienen más probabilidades de ser afectadas por la enfermedad. Además, se puede investigar la superposición genética y funcional entre dos enfermedades y tener una idea preliminar de su relación molecular.

Además del estudio de enfermedades de forma individualizada, GUILDify también se ha adaptado para estudiar la relación entre dos enfermedades. Hay parejas de enfermedades denominadas comorbilidades que tienen más probabilidades de producirse simultáneamente en un mismo paciente. En algunos casos, las comorbilidades se pueden explicar porque comparten un mecanismo molecular común. En un estudio previo de Carlota Rubio-Pérez y compañeros del Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud, Universidad Pompeu Fabra (DCEXS-UPF) y del IMIM, el software de GUILDify se utilizó para predecir las comorbilidades con éxito. Motivado por esta investigación, el sitio web GUILDify incluye la opción de introducir dos enfermedades y explorar las proteínas y funciones biológicas implicadas comunes a ambas.

De la enfermedad al tratamiento

GUILDify también ofrece la opción de estudiar los mecanismos moleculares de los fármacos. Al introducir el nombre de un medicamento, GUILDify proporciona al usuario una lista de proteínas diana con las que el fármaco interacciona para producir un efecto terapéutico. Del mismo modo que hace con las enfermedades, el programa busca las proteínas del interactoma que están más conectadas con las proteínas diana del fármaco. Las proteínas que GUILDify devuelve son las que probablemente recibirán un mayor impacto del fármaco. Por lo tanto, se puede utilizar GUILDify para ver si la lista de proteínas afectadas por una enfermedad es similar a la lista de proteínas afectadas por la acción de un medicamento. Este es un indicador del impacto que tiene el fármaco en el entorno molecular de la enfermedad.

Scheme that shows how drugs may target multiple proteins, but at the same time these proteins interact with other neighbor proteins that also receive the effect of the drug. GUILDify somehow uses this idea to predict the proteins that are more affected by a drug. — Esquema que muestra cómo los medicamentos pueden dirigirse a múltiples proteínas; y cómo estas proteínas interactúan con otras proteínas cercanas que también recibirán así el efecto del fármaco. GUILDify utiliza de alguna manera esta idea para predecir las proteínas más afectadas por un medicamento.

Sobre el autor/a

Quim Aguirre Plans es licenciado en Biotecnología por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) y tiene un máster en Bioinformática por la Universitat Pompeu Fabra (UPF). Ahora está inmerso en su doctorado en el Grupo de bioinformática estructural (DCEXS-UPF), donde estudia los efectos terapéuticos y tóxicos de los medicamentos en la red de interacciones de proteínas.