La habilitación de los bioingenieros para
diseñar nuevas máquinas moleculares para aplicaciones nanotecnológicas
es uno de los posibles resultados de un estudio realizado por
investigadores de la Universidad de Montreal, que ha sido publicado en
la revista 'Nature Structural & Molecular Biology'.
Los científicos han desarrollado un nuevo enfoque para visualizar
cómo se ensamblan las proteínas, lo cual puede ayudar significativamente
a nuestra comprensión sobre enfermedades como el Alzheimer y el
Parkinson.
"Para sobrevivir, todas las criaturas, desde las bacterias, hasta
los seres humanos, controlan y transforman sus entornos a través de
proteínas hechas de miles de átomos", explica el autor principal del
estudio, el profesor Stephen Michnick, del Departamento de Bioquímica de
la Universidad de Montreal. Las proteínas se componen de largas cadenas
lineales de aminoácidos, que han evolucionado durante millones de años
para auto-ensamblarse con gran rapidez, como pequeñas nanomáquinas.
"Uno de los principales desafíos para los bioquímicos es entender
cómo se ensamblan estas cadenas lineales para formar una estructura
correcta", explica Michnick. "Para entender cómo una proteína pasa de
una cadena lineal, a una estructura ensamblada única, tenemos que
capturar instantáneas de su forma en cada etapa del ensamblaje", añade
Alexis Vallée-Bélisle, coautor del estudio.
El problema es que cada paso tiene lugar en un espacio muy breve
de tiempo, y no hay ninguna técnica disponible que nos permita obtener
información precisa sobre estos estados, dentro de un plazo tan pequeño.
Sin embargo, ahora, los investigadores han desarrollado una estrategia
para controlar el ensamblaje de las proteínas mediante la integración de
sondas fluorescentes en toda la cadena lineal, de modo que se podría
detectar la estructura de cada etapa del ensamblaje de la proteína.
Comprender cómo una proteína pasa de ser una cosa, para
convertirse en otra, es el primer paso hacia la comprensión y el diseño
de nanomáquinas para su uso biotecnológico, como en el desarrollo de
sensores de diagnóstico médico, y del medio ambiente, y la síntesis de
medicamentos.
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