Los motores de nanopartículas de ADN son exactamente como suenan: pequeños motores artificiales que utilizan las estructuras de ADN y ARN para impulsar el movimiento mediante la degradación enzimática del ARN. Básicamente, la energía química se convierte en movimiento mecánico desviando el movimiento browniano. El motor de nanopartículas de ADN utiliza el mecanismo de trinquete browniano de «puente quemado». En este tipo de movimiento, el motor es impulsado por la degradación (o «quema») de los enlaces (o «puentes») que cruza a lo largo del sustrato, esencialmente desviando su movimiento hacia adelante.
Estos motores de tamaño nanométrico son altamente programables y pueden diseñarse para su uso en computación molecular, diagnóstico y transporte. A pesar de su genialidad, los motores de nanopartículas de ADN no tienen la velocidad de sus homólogos biológicos, la proteína motora, que es donde radica el problema. Aquí es donde entran los investigadores para analizar, optimizar y reconstruir un motor artificial más rápido mediante un experimento de seguimiento de una sola partícula y una simulación cinética basada en la geometría.
«Las proteínas motoras naturales desempeñan funciones esenciales en los procesos biológicos, con una velocidad de 10 a 1.000 nm/s. Hasta ahora, los motores moleculares artificiales han tenido dificultades para acercarse a estas velocidades, y la mayoría de los diseños convencionales alcanzan menos de 1 nm/s», dijo Takanori. Harashima, investigador y primer autor del estudio.
Los investigadores publicaron su trabajo en Comunicaciones de la naturaleza el 16 de enero de 2025, presentando una propuesta de solución al problema más urgente de la velocidad: cambiar el cuello de botella.
El experimento y la simulación revelaron que la unión de la RNasa H es el cuello de botella que ralentiza todo el proceso. La ARNasa H es una enzima implicada en el mantenimiento del genoma y descompone el ARN en híbridos de ARN/ADN en el motor. Cuanto más lenta se produce la unión de la RNasa H, más largas son las pausas en el movimiento, lo que conduce a un tiempo de procesamiento general más lento. Al aumentar la concentración de RNasa H, la velocidad mejoró notablemente, mostrando una disminución en la duración de las pausas de 70 segundos a alrededor de 0,2 segundos.
Sin embargo, el aumento de la velocidad del motor se produjo a costa de la procesividad (el número de pasos antes del desprendimiento) y la longitud de recorrido (la distancia que recorre el motor antes del desprendimiento). Los investigadores descubrieron que esta compensación entre velocidad y procesividad/longitud de ejecución podría mejorarse mediante una mayor tasa de hibridación de ADN/ARN, acercando el rendimiento simulado al de una proteína motora.
El motor diseñado, con secuencias de ADN/ARN rediseñadas y un aumento de 3,8 veces en la tasa de hibridación, alcanzó una velocidad de 30 nm/s, una procesividad de 200 y una longitud de recorrido de 3 μm. Estos resultados demuestran que el motor de nanopartículas de ADN es ahora comparable en rendimiento al de una proteína motora.
«En última instancia, nuestro objetivo es desarrollar motores moleculares artificiales que superen en rendimiento a las proteínas motoras naturales», dijo Harashima. Estos motores artificiales pueden ser muy útiles en cálculos moleculares basados en el movimiento del motor, sin mencionar su mérito en el diagnóstico de infecciones o moléculas relacionadas con enfermedades con una alta sensibilidad.
El experimento y la simulación realizados en este estudio brindan una perspectiva alentadora para el futuro de las nanopartículas de ADN y los motores artificiales relacionados y su capacidad para compararse con las proteínas motoras, así como sus aplicaciones en nanotecnología.
Takanori Harashima, Akihiro Otomo y Ryota Iino del Instituto de Ciencias Moleculares de los Institutos Nacionales de Ciencias Naturales y el Instituto de Graduados de Estudios Avanzados de SOKENDAI contribuyeron a esta investigación.
Este trabajo fue apoyado por JSPS KAKENHI, Subvenciones para áreas de investigación transformadora (A) (Investigación ofrecida públicamente) «Ciencia de materiales de la mesojerarquía» (24H01732) y «Cibernética molecular» (23H04434), Subvención para la investigación científica en áreas innovadoras «Motor molecular» (18H05424), subvención para científicos que inician su carrera (23K13645), JST ACT-X «Vida e información» (MJAX24LE) y beca de investigación de la fundación Tsugawa para el año fiscal 2023.
