Ya puedes disfrutar del episodio 17 del podcast Biosíntesis [iVoox, iTunes, Google podcasts, Spotify, TuneIn, Radio Public]. El episodio fue grabado el viernes 23 de julio de 2021, pero no se ha publicado hasta ayer 1 de agosto de 2021; fue grabado en el estudio de radio de la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad de Málaga (UMA), aunque yo participé desde casa. Hemos cambiado un poco el formato y pretendemos que su duración máxima sea de 90 minutos, pero no has salido un episodio un poco más largo (133 minutos). Como siempre presentamos artículos científicos y noticias sobre bioquímica, biología molecular y biomedicina. Participamos José (Pepe) Lozano @leviaingenia (Dep. Biología Molecular y Bioquímica, UMA), Íker Puerto San Román, @SrMitocondrio (estudiante del Grado de Bioquímica, UMA), autor del blog La Mitocondria, y un servidor, Francisco R. (Francis) Villatoro, @emulenews (Dep. Lenguajes y Ciencias de la Computación, UMA); Belén Delgado Martín, @bio_Belen (Unidad de Bioinformática, SCBI, UMA), Silvana Tapia @SilvanaTapia3 (Dep. Microbiología , UMA) excusan su participación.
Ir a descargar el episodio BS17.
Me toca hablar (min. 05:14) del nuevo artículo en Nature de AlphaFold 2 de DeepMind (London, UK), también firmado por investigadores de EMBL (European Molecular Biology Laboratory, EBI (European Bioinformatics Institute) Hinxton, UK). El artículo es Kathryn Tunyasuvunakool, Jonas Adler, …, Demis Hassabis, «Highly accurate protein structure prediction for the human proteome,» Nature (22 Jul 2021), doi: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03828-1; se ha usado AlphaFold 2 para predecir el 98.5 % de las proteínas el Proyecto Proteoma Humano (todas las que tienen hasta 2700 residuos o aminoácidos), unas 20 000. ¿Cómo sabemos si la predicción es buena? Para estimar la calidad de la reconstrucción la propia AlphaFold estima una métrica por residuo llamada pLDDT (predicted LDDT-Cα, donde LDDT es Local Distance Difference Test). Para más del 95 % de las proteínas ya resueltas (PDB resolved) esta métrica es mayor de 70; pero para las no resueltas menos del 40 % superan un valor de 70; en el caso de las proteínas humanas, poco más del 60 % superan un valor de 70.
Algunas de las reconstrucciones son espectaculares (como las mostradas en esta figura), aunque su calidad en los dominios más móviles (la parte coloreada en naranja) es baja (un pLDDT menor de 50 significa que no se puede confiar en la reconstrucción de AlphaFold 2). Lo más relevante es el acuerdo entre DeepMind y EMBL para ofrecer un servicio de reconstrucción 3D automática de proteínas; cuyo objetivo es predecir los 100 millones de proteínas en la base de datos Uniprot. Esta figura muestra tres proteínas predichas por AlphaFold; hay amplias regiones con pLDDT > 70, pero algunas están conectadas por regiones con pLDDT < 50; por ello, los dominios en azul están bien reconstruidas, pero la posición relativa entre estos dominios, al estar conectados por regiones de mala calidad, es poco confiable. Aún así, esto es típico de otros software de predicción de la conformación de proteínas y también de las técnicas de cristalografía, que tienen grandes dificultades a la hora de reconstruir las regiones de la proteína de alta movibilidad.
En resumen, si eres biólogo, bioquímico o biomédico, te recomiendo irte acostumbrando a la base de datos AlphaFold Protein Structure Database (desarrollada por DeepMind y EMBL-EBI). Cualquiera puede usar esta herramienta y quienes de verdad necesitan aprender a usarla lo que mejor que pueden hacer es empezar a usarla cuanto antes.
Por supuesto, pretender predecir 100 millones de proteínas no es lo mismo que haberlo hecho ya. ¿Cuánto tiempo se tardará? No se ha publicado ninguna estimación. Por supuesto, el tiempo de cómputo para la predicción depende del número de residuos. Por debajo de 2000 residuos es inferior a 100 minutos, alcanzando un máximo de unos 300 minutos cuando el número de residuos se aproxima a 2700 (el tope seleccionado). Así que podemos estimar a ojo de buen cubero un tiempo de 60 minutos por proteína, así que 100 millones de horas; asumiendo un sistema computacional paralelo capaz de predecir 1000 proteínas de forma simultánea, resultan unos 11 años (asumiendo que toda será más rápido en los próximos años, podrían ser unos 5 o 6 años como mínimo). Sin lugar a dudas estas predicciones tendrán un gran impacto en biomedicina.
A continuación (min. 22:35), me toca presentar un segundo artículo, esta vez publicado en Science, sobre reposicionamiento de fármacos para la COVID-19. Lo habitual es usar técnicas bioinformáticas in silico, ya que el manejo del SARS-CoV-2 in vitro requiere un laboratorio de alta seguridad BSL3. Investigadores de la Universidad de Chicago proponer usar el betacoronavirus OC43 (que produce resfriados en humanos) en lugar del betacoronavirus SARS-CoV-2 para resolver el problema; así publican una exploración in vitro de 1900 fármacos contra OC43; 108 son buenos antivirales, pero han seleccionado los 26 más potentes contra OC43 para estudiarlos in vitro contra SARS-CoV-2. Tras varias fases de selección, para los 20 mejores se ha estudiado su actividad contra la proteasa principal (3CL) del SARS-CoV-2, clave para su replicación; el resultado han sido 8 potentes antivirales, entre los que Masitinib destaca. El artículo es Nir Drayman, Jennifer K. DeMarco, …, Savaş Tay, «Masitinib is a broad coronavirus 3CL inhibitor that blocks replication of SARS-CoV-2,» Science eabg5827 (20 Jul 2021), doi: https://doi.org/10.1126/science.abg5827.
Se ha procedido a realizar un ensayo (preclínico) en 20 ratones. Doce horas después de la infección se ha tratado a la mitad con Masitinib y a la otra mitad con un placebo (PBS, Phosphate-Buffered Saline, es decir, una solución salina mezclada con tampones de fosfato). Se ha observado una reducción de la carga viral en un factor mayor de 200 tanto en los pulmones como en las fosas nasales, así como una reducción de la inflamación en los pulmones. as a competitive inhibitor of 3CLpro. Tras 10 días, todos los ratones tratados han sobrevivido, mientras los que recibieron placebo fallecieron. Un resultado muy prometedor. Se registró en noviembre de 2020 un ensayo clínico de fase 2 con la combinación Masitinib y Isoquercetin («Masitinib Combined With Isoquercetin and Best Supportive Care in Hospitalized Patients With Moderate and Severe COVID-19,» NCT04622865, 10 Nov 2020). Ya debería haber finalizado, pero aún no se han publicado los resultados.
Y llegamos al apartado más esperado, las (bio)noticias, en esta ocasión solo con Íker (min. 34:00). Nos comenta que entre los días 19 y 22 de julio se ha celebrado el 43 Congreso de la SEBBM (Sociedad Española de Bioquímica y Biología Molecular), en Barcelona. A este congreso han asistido, de forma telemática, por supuesto, 750 miembros de esta sociedad, lo que ha supuesto un récord de participación, con un incremento del 14.5 % de asistencia en comparación con la edición anterior. Los miembros de la asociación Quintescience han asistido en calidad de estudiantes becados de bioquímica y biología.
Íker es miembro de QuinteScience, lo que aprovechamos para entrevistar a dos de sus compañeros en la asociación: Daniel Arribas Mercado, vicepresidente, y Samuel Donaire Carpio, miembro de su equipo de comunicación (Íker también es miembro de este equipo). Quintescience está formada por antiguos participantes de las Olimpiadas Científicas españolas, aunque está abierta a toda persona que quiera participar. Su principal objetivo es promover el interés de la sociedad por la ciencia.
Les pedimos que nos resuman el 43 Congreso de la SEBBM que este año fue vitual y que han divulgado en redes sociales, vía @QuinteScience. El nombre de la asociación viene de Quintaesencia. Y para cerrarla entrevista, destacamos que el año próximo Málaga será la sede del 44 congreso de la SEBBM, que tendrá lugar entre los días 6 y 9 de septiembre de 2022.
Siguiendo con las (bio)noticias, Íker nos ha informado (min. 57:30) que siete Centros y seis Unidades de investigación de Excelencia han conseguido los sellos de excelencia ‘Severo Ochoa’ y ‘María de Maeztu’ (noticia, 16 julio 2021). «Los centros que han conseguido la distinción ‘Severo Ochoa’ son el Instituto de Investigación Oncológica Vall d’Hebron, que lo hace por primera vez; el Centre de Regulació Genòmica (CRG), el Instituto de Física Teórica (IFT), el Centro de Biotecnología y Genómica de Plantas (CBGP) y el IMDEA-Nanociencia, que renuevan su acreditación, y el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) y el Basque Center on Cognition Brain and Language (BCBL), que recuperan la distinción».
«Las unidades que han conseguido la distinción ‘María de Maeztu’ son, por primera vez, Instituto de Matemáticas de la Universidad de Granada (IMAG) y el Instituto de Ciencias del Espacio (ICE); renovando su acreditación, el CIC-NANOGUNE, el Centro de Estudios Monetarios y Financieros (CEMFI) y el Centro Andaluz de Biología del Desarrollo (CABD); y recuperándola, el Centre de Recerca Matemàtica (CRM)».
«La acreditación tiene una validez de cuatro años. Esta distinción implica que cada uno de los centros ‘Severo Ochoa’ recibirá un millón de euros anuales durante ese periodo, mientras que las unidades ‘María de Maeztu’ contarán con alrededor de 500.000 euros anuales por el mismo periodo de tiempo. Por otro lado, también se han concedido tres ayudas sin acreditación para unidades cercanas a la excelencia, por un importe total de 200.000 euros, para que puedan desarrollarse y mejorar su posición de cara a convocatorias futuras. Las unidades seleccionadas son el Instituto Gallego de Física de Altas Energías (IGFAE), el Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados (IMEDEA) y el Instituto de Materiales Poliméricos (POLYMAT)».
Y finaliza Íker recordando (min. 61:10) que «el pasado 12 de julio, Diana Morant tomó posesión como ministra de Ciencia e Innovación, sucediendo de esta forma a Pedro Duque en este puesto (noticia, 10 julio 2021). La nueva ministra resaltó que este ministerio cuenta actualmente con el mayor presupuesto hasta la fecha, de 3232 millones de euros, un aumento del 59.4 % con respecto al año anterior. Un objetivo esencial de este ministerio es una profunda modificación de la Ley de Ciencia (la actual es de 2011), que incorpore cambios en la financiación pública a medio y a largo plazo y promocionar y retener el talento». Pepe y yo comentamos nuestra opinión sobre la labor de Duque y sobre lo que esperamos de Morant.
Tras las (bio)noticias, Pepe nos comenta (min. 73:00) un artículo publicado en Nature Communications en el que el grupo de la Dra. Montse Sánchez-Céspedes (Instituto de Investigación contra la Leucemia Josep Carreras, Barcelona) identifica una potencial diana terapéutica —un “talón de Aquiles” molecular— en los tumores que tienen inactivada (una gran mayoría, de hecho) la proteína SMARCA4; esta proteína tiene actividad helicasa y ATPasa, formando parte del complejo remodelador del nucleosoma llamado SWI/SNF (que regula el acceso al ADN de otras proteínas); la deficientes en SMARCA4 en algunos tumores impide el acceso al ADN, lo que fomenta la replicación tumoral. La reducción aberrante en estos tumores de una enzima con actividad demetilasa, la KDM6, los hace muy sensibles al inhibidor GSK-J4, lo que abre una potencial vía de tratamiento personalizado en estos pacientes. El artículo es Octavio A. Romero, …, Alberto Villanueva, Montse Sanchez-Cespedes, «SMARCA4 deficient tumours are vulnerable to KDM6A/UTX and KDM6B/JMJD3 blockade,» Nature Communications 12: 4319 (14 Jul 2021), doi: https://doi.org/10.1038/s41467-021-24618.
Pepe nos explica que las histonas son responsables de la compactación del ADN; se diferencia entre la heterocromativa, la más compactada, y la eucromatina, la más desenrollada, que corresponde a regiones con expresión génica activada. Este enrollado depende de alteraciones epigenéticas (acetilaciones y metilaciones) de las histonas; hay enzimas excluyentes que o bien ponen un grupo metilo en una histona (metilasas), compactan el ADN y reducen la expresión génica, o bien ponen un acetilo (acetilasas), desplegando el ADN y fomentando la expresión; también hay enzimas que hacen lo contrario, retirar un metilo (demetilasas) o un acetilo (deacetilasas), para que se pueda sustituir un acetil por un trimetil y viceversa. En concreto se ha estudiado la lisina 27 en la histona 3 (H3K27) puede estar trimetilada (H3K27me3) o acetilada (H3K27ac). Hay una proteína llamada SMARCA4 forma parte de los complejos reguladores de estas enzimas que quitan y ponen acetilos y metilos en histonas; esta proteína no está activa en la mayoría de los tumores. Se ha propuesto el uso de inhibidores de esta enzima como terapia.
En el nuevo artículo se ha estudiado un inhibidor de deacetilasas llamado SAHA, que funciona muy bien en células de tumores con un nivel normal de SMARCA4; impide la acumulación de histonas acetiladas, impidiendo el crecimiento tumoral. Sin embargo, las células deficientes en SMARCA4 son refractarias a este inhibidor (no se ven afectadas); SAHA impide la deacetilación, la retirada de los acetilos, y por tanto impide la metilación posterior, que se pongan los metilos. Estas células refractarias tienen niveles reducidos de una demetilasa (KDM6). Se observa que el inhibidor GSK-J4 (de GLaxo–Smith–Kline) de la demetilasa KDM6 podría ser una terapia potencial efectiva para tumores deficientes en SMARCA4. Todo el estudio se ha realizado con tumores transplantados de humano a ratón de tipo ortotrópico (el tumor de un órgano se transplanta en el mismo órgano del ratón, en lugar de subcutáneo, que es lo habitual).
Hemos entrevistado a los tres protagonistas principales de esta investigación: la Dra. Sánchez-Céspedes (IJC, Barcelona) y los investigadores Octavio Romero (IJC, Barcelona) y Alberto Villanueva (ICO-IDIBELL, Barcelona). El grupo de investigación está especializado en el cáncer de pulmón, aunque en este artículo también estudian el cáncer de ovario. Destacan que han estudiado GSK-J4, que es un fármaco descatalogado, pero que están buscando otros inhibidores que puedan tener un futuro clínico más prometedor.
Recomiendo de forma encarecida la parte de la entrevista a Villanueva sobre modelos ortotópicos (de diferentes tipos de cáncer, pero en especial de cáncer de pulmón). En especial sus comentarios sobre la creación de spin-off en España; él lidera la empresa Xenopat (actualmente tiene seis contratados en la empresa), que ofrece como servicio la implantación de este tipo transplantes con la marca registrada Orthoxenografts®. Alberto destaca la importancia de que el patólogo vea el tumor en el órgano correspondiente del ratón, en lugar de en la piel, para que se reproduzca muy bien la histología humana. Por lo que cuenta, parece sorprendente que los transplantes ortotópicos no sean la norma en los estudios oncológicos.
Y esto es todo. ¡Qué disfrutes del podcast!