Simple Science

Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla

# Biología Cuantitativa # Biomoléculas # Poblaciones y evolución

Las Rutas de la Evolución de las Proteínas

Descubre cómo las proteínas evolucionan a través de pequeños cambios y conexiones.

Pranav Kantroo, Günter P. Wagner, Benjamin B. Machta

― 7 minilectura


Caminos de Evolución de Caminos de Evolución de Proteínas a través de mutaciones y conexiones. Mapeando transformaciones de proteínas
Tabla de contenidos

Las Proteínas son los caballos de batalla de nuestras células. Hacen un montón de trabajos importantes como descomponer alimentos, enviar señales y darle forma a las células. Hechas de cadenas de Aminoácidos, las proteínas adoptan formas únicas que determinan qué pueden hacer. Piénsalas como máquinas complejas; si cambias una parte, podrías obtener un resultado diferente.

El Misterio de la Evolución de las Proteínas

Ahora, imagina la evolución como un camino largo y retorcido lleno de desvíos. Con el tiempo, las proteínas pueden cambiar sus secuencias a través de pequeñas Mutaciones, que son como pequeños topes a lo largo del camino. Algunas proteínas pueden acabar luciendo y actuando de manera muy diferente después de tomar varios desvíos, mientras que otras pueden seguir pareciendo bastante similares, incluso si han tomado una ruta larga.

Pero aquí está el truco: ¿cómo hacen los científicos para averiguar cómo están relacionadas estas proteínas, especialmente si lucen y actúan como primos lejanos? ¡Ahí es donde las cosas se complican!

El Lenguaje de las Secuencias de Proteínas

Así como cada idioma tiene su propia gramática, las proteínas tienen una forma de "hablar" a través de sus secuencias. Los científicos han desarrollado herramientas para entender este lenguaje. Una herramienta popular es un modelo de lenguaje de proteínas, que ayuda a adivinar cómo debería plegarse y funcionar una proteína según su secuencia de aminoácidos.

Este modelo actúa esencialmente como un traductor, tratando de averiguar cómo se relacionan diferentes secuencias. Así que si tienes dos proteínas que parecen bastante diferentes, este modelo busca conexiones que podrían no ser obvias a simple vista.

Creando Caminos entre Proteínas

Aquí hay una idea divertida: ¿qué tal si pudiéramos crear caminos entre proteínas, como conectar puntos entre dos lugares? ¡Eso es exactamente lo que los científicos están tratando de hacer! Haciendo pequeños cambios, como intercambiar un aminoácido por otro, es posible ver cómo una proteína podría evolucionar teóricamente de una forma a otra.

Imagina jugar un juego donde cambias una letra en una palabra para crear otra palabra, ¡pero con proteínas! En lugar de palabras, tienes secuencias de aminoácidos, y el objetivo es seguir creando mutaciones viables hasta alcanzar la proteína deseada.

El Viaje de las Proteínas

Vamos a usar una analogía de viaje por carretera. Si comienzas con una proteína (llamémosla Proteína A) y quieres llegar a la Proteína B, solo puedes hacer ajustes menores (o mutaciones) en el camino. Cada vez que haces un cambio, quieres asegurarte de que tu nueva proteína siga siendo funcional, como asegurarte de que el coche no se descomponga a mitad del viaje.

Para mantener este viaje interesante, los científicos inventaron algo llamado "búsqueda de haz". Esto es como usar un GPS que no solo te apunta a la ruta más rápida, sino que también verifica si tu coche (o proteína) sigue funcionando bien en cada parada. Ayuda a encontrar los mejores caminos a través del paisaje proteico.

Homólogos Directos: Parientes Cercanos

Empecemos con proteínas conocidas como homólogos directos. Son como hermanos que comparten una cantidad significativa de características, similar a tener los mismos padres. Por ejemplo, las enzimas que ayudan a las bacterias a resistir antibióticos comparten muchas similitudes en sus secuencias.

Cuando los científicos intentaron conectar estas proteínas hermanas a lo largo de varios caminos, encontraron que mientras las mutaciones fueran menores y consistentes, el camino seguía siendo funcional. Es como conducir de una reunión familiar a otra a través de vecindarios familiares sin encontrar callejones sin salida.

Homólogos Lejanos: Árboles Familiares Más Complicados

Ahora le vamos a poner un poco de emoción con los homólogos lejanos. Estas proteínas podrían ser como primos de segundo o tercer grado que han cambiado mucho con el tiempo, pero aún comparten algunos rasgos familiares.

Una de esas familias incluye proteínas que ayudan a las bacterias a responder a diferentes ambientes. A pesar de ser un poco más diversas, los investigadores encontraron que aún es posible encontrar conexiones entre estos parientes lejanos. Los caminos pueden llevar a través de estados raros o inestables, como tomar un desvío por una zona desconocida.

Homólogos Especulativos: Los Primos Misteriosos

El siguiente paso en nuestro viaje proteico son los homólogos especulativos. Estas proteínas son como primos lejanos que no se parecen mucho. Cumplen diferentes funciones, pero hay similitudes curiosas que sugieren que pueden tener un ancestro común.

Por ejemplo, la lactato deshidrogenasa y la NADH peroxidasa son dos proteínas diferentes que hacen trabajos muy distintos. Sin embargo, algunas partes de su estructura mantienen similitudes fantasmales. Los científicos han encontrado caminos entre estas proteínas que dan giros y vueltas inesperados, a menudo pasando por estados inestables que te hacen preguntarte si te has perdido.

Los Desafíos de Encontrar Caminos

Encontrar caminos entre proteínas no es tan directo como parece. Puedes pensarlo como tratar de conectar dos puentes viejos que se han derrumbado con el tiempo. Mientras es fácil encontrar caminos entre proteínas similares (como hermanos), los parientes lejanos o los primos misteriosos a menudo requieren navegar a través de espacios inciertos.

A veces, al recorrer estos caminos, las proteínas pueden perder su estructura estable o funcionalidad. Es como un coche que no puede manejar un camino accidentado y se descompone. Al buscar estos caminos, los científicos reúnen muchos datos para asegurarse de que siguen avanzando en la dirección correcta.

Midiendo la Aptitud a lo Largo del Camino

A medida que los científicos crean caminos proteicos, también necesitan una forma de medir cuán "aptas" son cada una de las variaciones. Un método popular para esto es usar modelos de lenguaje ESM2 para predecir cuán probable es que una proteína determinada funcione de manera efectiva.

Imagina que tuvieras un rastreador de Fitness que te dice qué tal lo estás haciendo en tu viaje. Si pasas por algunos tramos bacheados, tu rastreador podría sonar para advertirte que es hora de cambiar de ruta antes de que el coche (o la proteína) se rinda.

Comparando Diferentes Caminos

Para asegurar que los caminos sean útiles, los científicos a menudo los comparan. Los caminos creados a través del método de búsqueda de haz tienden a mantenerse mejor que los caminos aleatorios.

En un giro divertido, usar caminos aleatorios puede llevar a algunos descubrimientos sorprendentes, pero a menudo solo conducen a callejones sin salida, o peor, ¡descomposiciones! Al mantener un seguimiento de cuán "aptas" permanecen las proteínas a lo largo de su viaje, los científicos pueden refinar sus técnicas para crear mejores caminos.

Lecciones Aprendidas

Al crear caminos viables entre secuencias de proteínas, los científicos descubrieron bastante sobre cómo funciona la evolución. Se dieron cuenta de que, aunque es posible conectar homólogos directos con facilidad, los homólogos lejanos y especulativos pueden requerir un poco más de destreza.

La belleza de este trabajo radica en comprender la naturaleza aleatoria de la evolución, donde a veces puedes tropezar con una conexión oculta que lo cambia todo.

Conclusión: El Camino por Delante

A medida que los científicos continúan mapeando el viaje de las proteínas, no solo están encontrando caminos, sino también desbloqueando secretos sobre cómo se adapta la vida. Este conocimiento puede ayudarnos a predecir cómo podrían evolucionar las proteínas en el futuro, potencialmente llevando a nuevas innovaciones en medicina y biotecnología.

Así que, la próxima vez que pienses en evolución, recuerda: ¡es un camino serpenteante lleno de giros inesperados, vueltas y el ocasional desvío que conduce a un hermoso nuevo destino!

Fuente original

Título: High fitness paths can connect proteins with low sequence overlap

Resumen: The structure and function of a protein are determined by its amino acid sequence. While random mutations change a protein's sequence, evolutionary forces shape its structural fold and biological activity. Studies have shown that neutral networks can connect a local region of sequence space by single residue mutations that preserve viability. However, the larger-scale connectedness of protein morphospace remains poorly understood. Recent advances in artificial intelligence have enabled us to computationally predict a protein's structure and quantify its functional plausibility. Here we build on these tools to develop an algorithm that generates viable paths between distantly related extant protein pairs. The intermediate sequences in these paths differ by single residue changes over subsequent steps - substitutions, insertions and deletions are admissible moves. Their fitness is evaluated using the protein language model ESM2, and maintained as high as possible subject to the constraints of the traversal. We document the qualitative variation across paths generated between progressively divergent protein pairs, some of which do not even acquire the same structural fold. The ease of interpolating between two sequences could be used as a proxy for the likelihood of homology between them.

Autores: Pranav Kantroo, Günter P. Wagner, Benjamin B. Machta

Última actualización: 2024-11-13 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.09054

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.09054

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

Artículos similares