Usando inteligencia artificial, los investigadores de UT Southwestern han descubierto una nueva familia de genes de detección en bacterias entéricas que están vinculados por estructura y probablemente por función, pero no por secuencia genética. Los hallazgos, publicados en PNASofrecen una nueva forma de identificar el papel de los genes en especies no relacionadas y podrían conducir a nuevas formas de combatir las infecciones bacterianas intestinales.
«Identificamos similitudes en estas proteínas a la inversa de cómo se hace normalmente. En lugar de usar la secuencia, Lisa buscó coincidencias en su estructura», dijo Kim Orth, Ph.D., Profesora de Biología Molecular y Bioquímica, quien codirigió el estudio con Lisa Kinch, Ph.D., especialista en bioinformática en el Departamento de Biología Molecular.
El laboratorio del Dr. Orth se ha centrado durante mucho tiempo en estudiar cómo las bacterias marinas y de estuario causan infecciones. En 2016, la Dra. Orth y sus colegas utilizaron la biofísica para caracterizar la estructura de dos proteínas llamadas complejo VtrA y VtrC que funcionan en conjunto en una especie bacteriana conocida como Vibrio parahaemolyticus. Luego, ella y su equipo descubrieron el complejo VtrA/VtrC en V. parahaemolyticus, que a menudo es la causa de la intoxicación alimentaria por mariscos contaminados, detecta la bilis de la superficie de las células bacterianas y envía una señal para lanzar una cascada química que incita a este microbio a invadir las células intestinales de su huésped humano.
Aunque VtrA comparte algunas características estructurales con una proteína llamada ToxR que se encuentra en una bacteria relacionada llamada Vibrio cholerae que causa el cólera, no estaba claro si también existía un homólogo para VtrC en esta u otra bacteria.
«Nunca habíamos visto nada como VtrC», dijo el Dr. Kinch. «Pero, pensamos, deben existir otras proteínas como esta».
Sin genes conocidos con identidades de secuencia similares a VtrC, los investigadores recurrieron al software lanzado hace solo dos años llamado AlphaFold. Este programa de inteligencia artificial puede predecir con precisión la estructura de algunas proteínas en función de la secuencia genética que las codifica, información que anteriormente solo se obtenía a través de un laborioso trabajo en el laboratorio.
AlphaFold mostró que una proteína llamada ToxS en V. cholerae tiene una estructura muy similar a VtrC, aunque las dos proteínas no compartían ninguna parte reconocible de sus secuencias genéticas. Cuando los investigadores buscaron proteínas con características estructurales similares en otros organismos, encontraron homólogos para VtrC en varias otras especies de bacterias entéricas responsables de enfermedades humanas, incluida Yersinia pestis (que causa la peste bubónica) y Burkholderia pseudomallei (que causa una infección tropical llamada melioidosis). Cada uno de estos homólogos de VtrC parece funcionar en concierto con proteínas estructuralmente similares a VtrA, lo que sugiere que sus funciones podrían ser las mismas que las de V. parahaemolyticus.
El Dr. Orth dijo que estas similitudes estructurales eventualmente podrían conducir a productos farmacéuticos que traten afecciones causadas por diferentes organismos infecciosos que dependen de estrategias patogénicas similares.
El Dr. Orth es investigador del Instituto Médico Howard Hughes, titular de la Cátedra Earl A. Forsyth en Ciencias Biomédicas y becario WW Caruth, Jr. en Investigación Biomédica. Miembro de la Academia Nacional de Ciencias desde 2020, este es su artículo inaugural en PNAS.
Otros investigadores de UTSW que contribuyeron a este estudio incluyen a Qian Cong, Ph.D., un becario de investigación biomédica de la Southwestern Medical Foundation, y Jananee Jaishankar, Ph.D.
Este estudio fue financiado por subvenciones de The Welch Foundation (I-1561), Once Upon a Time Foundation y los Institutos Nacionales de Salud (R01 GM115188).
Fuente de la historia:
Materiales proporcionado por Centro médico del sudoeste de UT. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
