Todos los tejidos vivientes están hechos de proteínas, y todas las proteínas están hechas de combinaciones de los mismos 20 componentes químicos básicos, llamados aminoácidos. La diferencia entre las proteínas que componen materiales biológicos tan variopintos como por ejemplo el hueso, la sangre, el pelo y los globos oculares, es en gran parte de forma.
Los genes son las recetas para unir los aminoácidos en proteínas, pero la manera en que esas cadenas se pliegan sobre sí mismas determina su forma. Así que conocer los papeles específicos de genes en ciertas enfermedades requiere conocer cómo exactamente se pliegan las proteínas.
Unos investigadores en el Laboratorio de Ciencias Informáticas e Inteligencia Artificial del MIT han demostrado una nueva y prometedora técnica para representar en modelos digitales ese plegamiento de proteínas.
Aunque esta técnica no es tan exacta como algunas de las ya usadas, es mucho más eficiente computacionalmente.
Las simulaciones convencionales, átomo por átomo, que consumen potencias de cálculo comparables a la suma de las de cientos de miles de ordenadores comunes, podrían tardar meses en modelar unos pocos milisegundos del proceso de plegado de una proteína. La nueva técnica puede modelar el mismo proceso en minutos y usando un solo ordenador portátil.
La velocidad es esencial a medida que la cantidad de datos genómicos no procesados prolifera. Cada vez hay más especies cuyos genomas han sido secuenciados, y esa información genómica se genera mucho más deprisa de lo que se tarda en analizarla. El análisis no es trivial, porque de él depende que se puedan hacer averiguaciones importantes sobre diversas enfermedades humanas. Comparar el genoma humano con los de otros animales sirve a menudo para encontrar pistas acerca de la relación entre ciertos genes y enfermedades específicas. Cuanto antes se haga un análisis somero de la información, antes se tendrá la posibilidad de hallar nuevos tratamientos para enfermedades.
Existen otros métodos “rápidos” de simulación del plegamiento proteico, pero el método del equipo de Charles O’Donnell, del MIT, parece ser más exacto.
Publicado por Borja
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