En 2005, un grupo de investigadores mexicanos creó el grupo de Plegamiento de Proteínas; respaldados por más de 10 años de investigación y uniendo esfuerzos en torno a este tema, han reportado avances y contribuido al estudio de este proceso genético desde el ámbito de la bioinformática.
Un tema de estudio fundamental es el mal plegamiento de proteínas, un problema complejo relacionado con enfermedades como Parkinson, Alzheimer, encefalopatía espongiforme bovina (enfermedad de las vacas locas), entre otras. Este fenómeno requiere un estudio complejo desde diversas áreas como biología, genética, biofísica, ciencias computacionales, matemáticas, química, etcétera.
Desarrollo de algoritmos especializados
El objetivo del proyecto es el diseño y adecuación de algoritmos que procesen la secuencia de aminoácidos de cierta proteína, con la finalidad de predecir su estructura nativa, la cual es la funcionalmente biológica.
Desde el 2005, el grupo de investigación de Plegamiento de Proteínas se ha enfocado en aportar contribuciones en el diseño de diversos algoritmos computacionales, basados en varios métodos para resolver problemas computacionales, entre los que destacan: recocido simulado clásico, Multiquenching Annealing, Multiquenching Caótico, Golden Ratio Annealing, BEO (Bose Einstein Optimization), entre otros.
Con esta investigación, el equipo de trabajo ha propuesto mejoras de algoritmos para resolver el problema del mal plegamiento de proteínas para instancias que tengan menos de 100 aminoácidos.
“La principal innovación es la creación de algoritmos metaheurísticos computacionales eficientes para predecir la estructura nativa de las proteínas o estructuras cercanas a la nativa. No pretendemos obtener el algoritmo que realiza la naturaleza para el proceso de plegamiento”, puntualizó el doctor Ernesto Liñán García, coordinador del cuerpo académico de Modelo de Ingeniería y Ciencias Aplicadas y profesor investigador de la Facultad de Sistemas de la Universidad Autónoma de Coahuila (Uadec), Unidad Saltillo.
Los algoritmos propuestos han ayudado a resolver otros problemas tales como alineamiento de secuencias de ADN, satisfactibilidad y otras dificultades académicas.
“Hemos imaginado que la naturaleza toma atajos y experiencia de lo que ha vivido, cosas que ha vivido las aprovecha. Nosotros hemos mezclado algoritmos que tienen que ver con esas otras áreas, hicimos un modelo general inmenso que involucra todas las áreas, algunas partes de este modelo las hemos implantado en cierto tipo de proteínas para obtener mejores resultados y lo hemos logrado”, explicó el doctor Juan Frausto Solís, profesor investigador del Instituto Tecnológico de Ciudad Madero (ITCM) —que forma parte del Tecnológico Nacional de México— y miembro del Laboratorio Nacional de Tecnologías de la Información (Lanti).
El científico agregó que han empleado los algoritmos en otras áreas para comprobar su eficacia con buenos resultados. La aplicación a problemas científicos y tecnológicos de estos algoritmos es muy diversa y se han implementado en aspectos como ruteo de vehículos, asignación de máquinas a tareas en problemas industriales y predicción de la volatilidad de activos financieros de las bolsas de valores, todos con excelentes resultados, de acuerdo con los investigadores.
Resultados y futuro de la investigación
Actualmente, el grupo de investigación ha publicado un promedio de 10 artículos científicos en congresos nacionales, internacionales y revistas indexadas. Hasta el momento se ha experimentado con proteínas de longitud menor a 100 aminoácidos; sin embargo, el grupo de investigadores tiene planeado expandir el proyecto.
“Empezamos una etapa en la que queremos modelar proteínas de más de 100 aminoácidos, estamos explorando modelos de cómputo paralelo más especializados que antes. Tenemos más poder tecnológico, lo que sigue es atacar proteínas de un reto mayor”, enfatizó el doctor Frausto Solís.
De acuerdo con la investigación, se ha explorado una gran cantidad de algoritmos y algunos de ellos resuelven muy eficazmente este problema. Durante el proyecto se ha aplicado el enfoque ab initioconsiderando solo la secuencia de los aminoácidos de las proteínas, generando resultados competitivos y en ocasiones mejores que los presentados en la literatura sobre el tema.
“Hemos explorado aproximadamente cerca de 30 algoritmos y hemos propuesto como 10 para resolver este problema. El futuro de la investigación será procesar proteínas de gran tamaño y diseñar mejores algoritmos que realicen procesamiento en paralelo”, detalló el doctor Liñán García.
Además de estudiar proteínas de mayor tamaño, el equipo de trabajo buscará características ocultas que provocan excepciones genéticas que generan su plegamiento.
“Hemos planteado que lo más seguro es que tal vez hay condiciones ocultas por la naturaleza que no hemos encontrado, es un reto que queremos abordar, por qué esas excepciones quedan fuera del grupo de las proteínas o si son condiciones que no estamos entendiendo. Al entender mejor el problema, vamos a poder modelarlo”, comentó el doctor Frausto Solís.
Los científicos hacen la invitación abierta a estudiantes de posgrado e investigadores de México que tengan interés en participar en este proyecto bioinformático multidisciplinario.
Fuente: CONACYT.
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