Organismos como la mosca de la fruta, los ratones, el pez cebra, la levadura y el diminuto gusano C. Elegans han sido fundamentales para el avance de la biología moderna.
Los científicos no los eligieron por su carisma, sino por sus similitudes que iluminan principios biológicos comunes a muchas especies. Su biología es lo suficientemente simple para que los investigadores la dominen, pero también lo suficientemente compleja como para seguir proporcionando nuevos conocimientos siglos después.
Sin embargo, los biólogos carecen de un punto de referencia común para un área extensa del campo: las proteínas, los «hacedores» de la célula. Las proteínas catalizan reacciones químicas, dan estructura a las células y ayudan a la comunicación entre ellas. La mayoría de los organismos utilizan decenas de miles de tipos de proteínas, cada una de las cuales puede ser mutada, modificada y medida de diferentes maneras y en innumerables entornos. Gracias, en parte, a la inteligencia artificial, los investigadores también están generando nuevas proteínas más rápido de lo que pueden estudiarlas.
Sin un punto de referencia compartido, los resultados de los estudios son difíciles de comparar. Dos laboratorios pueden estudiar la misma proteína en diferentes condiciones experimentales y obtener resultados que no coinciden. Esto resulta en una literatura científica llena de hallazgos aislados que a veces se duplican y son difíciles de generalizar.
Como químico computacional que estudia las proteínas fluorescentes, sostengo que los laboratorios también necesitan un conjunto de proteínas modelo. Al igual que la mosca de la fruta y el ratón sirven de base para campos enteros, las proteínas modelo pueden ayudar a los investigadores a basarse en los hallazgos de los demás y a comprender mejor los fundamentos de la biología.
La proteína fluorescente verde como modelo
Si las proteínas modelo deben ser un estándar, el mejor punto de partida es con las proteínas que los investigadores ya utilizan cuando necesitan una referencia fiable. La proteína fluorescente verde (PFC) se encuentra en la cima de esa lista.
La proteína fluorescente verde, aislada por primera vez de una medusa, brilla con un colour verde brillante bajo la luz azul. Los biólogos fusionan la PFC con otras proteínas para rastrear su ubicación y cuándo se producen.
La PFC ya es un punto de referencia de facto en el campo, utilizada como proteína de práctica en experimentos antes de abordar objetivos más ambiciosos. A principios de la década de 2000, los investigadores utilizaron la proteína y una versión amarilla en cerdos clonados para demostrar que los genes extraños podían agregarse a mamíferos grandes y funcionar de manera fiable. La PFC hizo evidente que el nuevo gen se había incorporado con éxito, ya que los investigadores podían ver literalmente que las células de los cerdos estaban produciendo la proteína codificada por los genes de fluorescencia.
El objetivo a largo plazo de estos experimentos era diseñar cerdos para producir proteínas humanas específicas que ayuden al sistema inmunitario a aceptar un órgano de cerdo en lugar de rechazarlo. La PFC ayudó a demostrar que la base de esta idea podía funcionar, lo que finalmente condujo a los primeros trasplantes de riñón de cerdo a humanos.
El uso de la PFC no es el punto final de la mayoría de los estudios, sino un paso de verificación. Permite a los investigadores confirmar que el nuevo gen está presente, que la célula está produciendo la proteína, que la proteína está funcionando y que probablemente funcionará con otras proteínas.
La IA impulsa la necesidad de puntos de referencia
Cuando los investigadores buscan nuevas proteínas para utilizarlas como enzimas, tratamientos o materiales, los modelos de lenguaje de proteínas y otros métodos de IA generativa pueden proponer un gran número de secuencias de proteínas plausibles para que las prueben. Si bien algunas proteínas diseñadas por IA funcionan en el laboratorio y pueden ayudar a reducir los errores y las pruebas, muchas proteínas candidatas fallan.
Las proteínas fluorescentes pueden ser una prueba de estrés útil para los modelos de lenguaje de proteínas. La parte más difícil de usar la IA para generar proteínas es demostrar que las secuencias que sugiere pueden convertirse en una proteína funcional y correctamente plegada.
La PFC facilita esta prueba, ya que la fluorescencia permite ver rápidamente que la proteína se ha plegado correctamente. Se puede predecir el brillo, la estabilidad o el colour de las proteínas fluorescentes y luego verificar directamente si la proteína generada por IA coincide. Al igual que un estudio con ratones que sugiere que un fármaco podría funcionar en humanos, la PFC no garantiza que un modelo de IA tenga éxito con todas las proteínas, pero es una señal rápida y confiable de que la línea de diseño está funcionando correctamente.
Nombrar a la proteína fluorescente verde como una proteína modelo también mejoraría la enseñanza de la biología. Al igual que los organismos modelo clásicos, la PFC es segura y visual. También es tolerante, produciendo una señal fluorescente clara incluso cuando los diseños de estudio de los estudiantes no son perfectos.
Estas características la convierten en una puerta de entrada educativa a ideas como la expresión génica, el plegamiento de proteínas y la bioingeniería. Puede transformar un concepto abstracto en algo que se puede ver en un tubo de ensayo o bajo un microscopio.
Los organismos modelo funcionan porque las comunidades científicas han acordado basarse en puntos de referencia comunes. Creo que la ciencia de las proteínas es ahora lo suficientemente vasta como para necesitar lo mismo, y nombrar a la proteína fluorescente verde como una proteína modelo podría facilitar la conexión de los descubrimientos, la enseñanza a los estudiantes y la evaluación de nuevas herramientas.
El brillo, en otras palabras, aún puede guiar a los científicos, no solo deslumbrando, sino ayudando a que todo el campo se sume.
Marc Zimmer recibió financiación de los NIH para investigar las proteínas fluorescentes.
/Cortesía de The Conversation. Este material de la organización/autor(es) original puede ser de naturaleza puntual y editado para mayor claridad, estilo y extensión. Mirage.News no adopta posiciones o puntos de vista institucionales, y todas las opiniones, posiciones y conclusiones expresadas aquí son únicamente las del autor(es).
