Abordar el Parkinson de aparición temprana con IA

Las predicciones de AlphaFold están allanando el camino hacia nuevos tratamientos que pueden afectar a más de 10 millones de personas en todo el mundo.

Fue una fuente de satisfacción ganada con tanto esfuerzo después de lo que a menudo había parecido una batalla cuesta arriba. David Komander y sus colegas finalmente publicaron la estructura tan buscada de PINK1. Las mutaciones en el gen que codifica esta proteína provocan la aparición temprana del Parkinson, una enfermedad neurodegenerativa con una amplia gama de síntomas progresivos, en particular temblores corporales y dificultad para moverse. Pero cuando otros equipos científicos publicaron sus propias estructuras para la misma proteína, quedó claro que algo andaba mal.

“Las otras dos estructuras que surgieron parecían muy diferentes a la estructura que había creado nuestro grupo”, dice Zhong Yan Gan, estudiante de doctorado en laboratorio de komander, cosupervisado por el profesor asociado Grant Dewson, en WEHI (el Instituto de Investigación Médica Walter y Eliza Hall) en Melbourne, Australia. El suyo era el extraño, con características únicas que no parecían existir en los demás. Había mucho en juego: comprender PINK1 podría ayudar a desbloquear nuevos tratamientos que aborden la causa fundamental del Parkinson, que afecta a más de 10 millones de personas en todo el mundo.

Si bien el equipo de Komander confiaba en sus propios hallazgos, los resultados contrastantes plantearon algunas preguntas importantes. Y en un campo de investigación competitivo, sabían que no estarían solos en la búsqueda de respuestas. “No sólo eran nueces realmente difíciles de romper, sino que, una vez resueltas, de repente se abre todo este reino en el que todos hacen cosas muy similares”, dice Komander.

El equipo finalmente resolvió el misterio, pero fueron necesarios varios años más de investigación, un descubrimiento casual y la ayuda del sistema de predicción de la estructura de proteínas de DeepMind, AlphaFold.

El síntomas del parkinson se desarrollan cuando el cerebro de una persona ya no puede producir suficiente cantidad de la sustancia química dopamina. La mayoría de las personas que padecen Parkinson no conocen la causa específica, pero alrededor del 10% de los pacientes pueden señalarla. una mutación genética particular. En estos casos, el Parkinson tiende a desarrollarse tempranamente, afectando a las personas antes de cumplir los 50 años.

Una de esas mutaciones genéticas está en el gen que codifica la rosa1 proteína. PINK1 desempeña un papel clave en la descomposición y eliminación de las mitocondrias, a menudo denominadas las centrales eléctricas dentro de nuestras células. “A medida que envejecemos, las mitocondrias pueden envejecer y dañarse”, dice Gan. “PINK1 es parte del mecanismo del cuerpo para reciclar mitocondrias viejas para dar paso a otras nuevas”.

Cuando este mecanismo falla, las mitocondrias dañadas se acumulan, lo que lleva a la pérdida de células nerviosas productoras de dopamina y, finalmente, al Parkinson. Entonces, una vía para encontrar mejores formas de tratar esta afección es mejorar comprender PINK1 y su función.

Cuando los investigadores descubrieron que PINK1 podría causar la enfermedad de Parkinson En 2004, encontrar su estructura se convirtió en un objetivo clave, pero no se logró, en parte porque el PINK1 humano era demasiado inestable para producirlo en el laboratorio. Obligados a ampliar su red, los científicos descubrieron que las versiones de PINK1 para insectos, como la de los piojos del cuerpo humano, eran lo suficientemente estables como para producirlas y estudiarlas en el laboratorio.

Lo que nos lleva de regreso al comienzo de nuestra historia. El equipo de Komander publicó su Estructura PINK1 en 2017. Pero cuando otros investigadores publicaron diferentes estructuras para la misma proteína de un insecto diferente (escarabajos de la harina), supieron que solo tenían una parte de la historia. No fue del todo sorprendente. Después de todo, las proteínas son moléculas dinámicas. “Son como máquinas y pueden adoptar diferentes formas”, dice Gan. ¿Qué pasaría si la estructura publicada fuera solo una de esas formas: una instantánea de PINK1 durante una sola etapa de un proceso más largo?

Gan asumió la ambiciosa tarea de descubrir cómo se ve PINK1 durante cada paso de su proceso de activación como su proyecto de doctorado. Fue durante este trabajo que vio algo extraño: una molécula que parecía demasiado grande para ser su objetivo. “Normalmente lo ignorarías como algo que simplemente se ha agrupado, como una especie de clara de huevo revuelta”, dice Komander.

Pero Gan tuvo el presentimiento de que valía la pena investigar este grupo con mayor detalle y decidió, con la ayuda de la Dra. Alisa Glukhova, sondear la molécula a escala atómica utilizando microscopía crioelectrónica (crio-EM), mediante el cual se examina una muestra congelada utilizando un haz de electrones. “Recuerdo que le dije a Zhong: ‘Sí, puedes intentarlo, pero eso nunca funcionará’”, admite Komander.

La persistencia de Gan dio sus frutos con creces. Lo que descubrió fue la molécula que los investigadores estaban buscando: PINK1. ¿Pero por qué tan grande? Resultó que a PINK1 le gusta la compañía. En lugar de una sola proteína, se agruparon en pares de moléculas conocidas como dímeros, que se habían organizado en formaciones aún más grandes. “Seis dímeros de PINK1 se estaban ensamblando en grandes estructuras con forma de bagel”, dice Gan.

Este descubrimiento casual significó que podía usar crio-EM, que no funcionaría para una molécula tan pequeña como un solo PINK1, para resolver la estructura física de la proteína. El equipo tuvo su respuesta.

Las estructuras de PINK1 publicadas anteriormente no eran un error: eran diferentes formas que adopta la proteína en distintas etapas de su proceso de activación. Pero había trampa. Todo este trabajo experimental se realizó utilizando PINK1 derivado de insectos. Para comprender las implicaciones de sus hallazgos para los humanos con Parkinson, tendrían que investigar si sus hallazgos se extendían a la versión humana de la proteína.

Komander y su equipo recurrieron a AlphaFold. “Teníamos estas nuevas estructuras y, en ese momento, éramos las únicas personas en el planeta que sabíamos cómo se ve PINK1 durante la activación”, dice Komander. Entonces usaron AlphaFold para recuperar su predicción para la estructura de PINK1 de origen humano, y momentos después ahí estaba en la pantalla. Fue “completamente impactante” lo precisas que fueron las predicciones de AlphaFold, dice.

Más tarde, cuando Gan puso dos secuencias de proteínas en AlphaFold para predecir la estructura de un dímero PINK1 en humanos, el resultado fue casi indistinguible de su trabajo experimental con la proteína del insecto. “Ese dímero básicamente mostraba exactamente cómo interactúan estas dos proteínas para que puedan actuar y trabajar juntas para formar algunos de estos complejos que habíamos visto”, dice Komander.

Esta estrecha alineación entre varios resultados experimentales y las estructuras previstas por AlphaFold le dio al equipo la confianza de que el sistema de IA podría brindar conocimiento significativo más allá de su trabajo empírico. Luego utilizaron AlphaFold para modelar qué efecto tendrían ciertas mutaciones en la formación del dímero, para explorar cómo esas mutaciones podrían conducir al Parkinson, y sus sospechas se confirmaron.

“Pudimos generar de inmediato algunos conocimientos reales para las personas que tienen estas mutaciones particulares”, dice Komander. Estos conocimientos podrían, en última instancia, conducir a nuevos tratamientos. “Podemos empezar a pensar: ‘¿Qué tipo de medicamentos tenemos que desarrollar para reparar la proteína, en lugar de simplemente lidiar con el hecho de que está rota'”, dice Komander.

Presentaron sus conclusiones sobre el mecanismo de activación de PINK1 a la revista Nature en agosto de 2021 y el artículo fue aceptado a principios de diciembre de 2021. Resultó que los investigadores del Laboratorio Trempe en Montreal, Canadá, habían llegado a conclusiones similares, y cuando el artículo de ese equipo se publicó en diciembre de 2021, el WEHI Los autores tuvieron que acelerar las revisiones finales. “Nos dijeron que termináramos el artículo tres días antes de Navidad para poder publicarlo en 2021”, dice Komander. “Fue una línea de tiempo brutal”.

Al final, estos artículos de alto perfil salieron a la luz con unas semanas de diferencia y ambos contribuyeron con conocimientos vitales sobre las bases moleculares del Parkinson.

Por supuesto, quedan muchas preguntas para los investigadores en el campo, y AlphaFold está disponible gratuitamente para ayudarlos a encontrar algunas de las respuestas. Por ejemplo, Sylvie Callegari, investigadora postdoctoral senior en el laboratorio de Komander, ha utilizado AlphaFold para encontrar la estructura de una proteína grande llamada VPS13C, conocida por causar el Parkinson, uniendo fragmentos más pequeños de proteína.

“Ahora podemos empezar a hacer preguntas diferentes”, afirma. “En lugar de ‘¿Cómo se ve?’ podemos empezar a preguntarnos: ‘¿Cómo funciona?’, ‘¿Cómo causan enfermedades las mutaciones en esta proteína?'”.

Uno de los muchos objetivos de AlphaFold es acelerar la investigación médica, y en WEHI también se está aplicando a las secuencias genéticas de personas con Alzheimer de aparición temprana para permitir a los investigadores investigar las causas de casos individuales. “AlphaFold nos permite hacerlo basándonos en modelos humanos fantásticos y correctos”, dice Komander. “Eso es muy poderoso”.