MADRID, 2 Sep. (EUROPA PRESS) -
Biólogos de la Universidad de Columbia (Estados Unidos) han aprovechado un método computacional para mapear las interacciones proteína-proteína entre todos los virus conocidos que infectan al ser humano y las células que infectan. El método, junto con los datos que aportó, ha generado una gran cantidad de información sobre cómo los virus manipulan las células que infectan y causan la enfermedad.
Entre los hallazgos de la investigación, publicada en la revista 'Cell', se encuentra el papel de los receptores de estrógeno en la regulación de la infección por el virus Zika y cómo el virus del papiloma humano (VPH) causa cáncer.
A nivel molecular, los virus invaden las células y las manipulan para replicarse, sobrevivir y causar enfermedades. Dado que dependen de las células humanas para su ciclo de vida, una de las formas en que los virus se adhieren a la maquinaria celular es a través de las interacciones proteína-proteína dentro de su huésped celular. De manera similar, las células responden a la infección iniciando respuestas inmunitarias que controlan y limitan la replicación viral.
Los investigadores explican que los métodos tradicionales para identificar estas interraciones clave son "limitados" en términos de escalabilidad, eficiencia e incluso acceso. Para abordar este desafío, desarrollaron e implementaron un marco computacional, 'P-HIPSTer', que infiere las interacciones entre las proteínas patógenas y las humanas, los componentes básicos de los virus y las células.
Hasta ahora, el conocimiento sobre muchos virus que infectan a las personas se limita a sus secuencias genéticas. "Sin embargo, para la mayoría de los virus, poco se ha descubierto sobre las interacciones biológicas subyacentes que impulsan estas relaciones y dan lugar a la enfermedad", afirman los responsables de este trabajo.
Utilizando un novedoso algoritmo, 'P-HIPSTer' explota la información estructural de la proteína para interrogar sistemáticamente las interacciones virus-proteína humana con una precisión "notable". Los investigadores aplicaron este marco computacional a los 1.001 virus que infectan a los humanos y a las aproximadamente 13.000 proteínas que codifican.
El algoritmo predijo aproximadamente 280.000 pares probables de proteínas interactivas que representan un catálogo completo de las interacciones proteína-proteína del virus humano con una tasa de precisión de casi el 80 por ciento. "Este es el primer paso hacia la construcción de una cartografía completa de las interacciones físicas entre diferentes organismos", comentan los científicos.
