Investigadores del CSIC descubren un mecanismo molecular que podría mejorar el diagnóstico de ELA

Conjunto de estructuras del fragmento prionoide de TDP-43 con modificaciones (en rojo)
Conjunto de estructuras del fragmento prionoide de TDP-43 con modificaciones (en rojo) - CSIC
Publicado: miércoles, 1 marzo 2023 11:59

MADRID 1 Mar. (EUROPA PRESS) -

Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han descubierto un mecanismo proteico que podría ayudar en el futuro a mejorar el diagnóstico de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) y la demencia frontotemporal, entre otras patologías neurodegenerativas.

Los resultados del estudio, publicados en la revista 'Nature Communications', revelan nuevas estructuras en una proteína con relevancia en el desarrollo de estas enfermedades.

"Hemos demostrado que unas nuevas estructuras en un prionoide -proteína que adopta una estructura infectiva que se autorreplica pero que, a diferencia de un prión, no es transmisible-, inducidas por modificaciones químicas irreversibles que ocurren en condiciones de estrés, alteran fuertemente los mecanismos de la proteína y su relevancia en el desarrollo de enfermedades", explica el investigador del Instituto de Química Física Rocasolano (IQFR), Javier Oroz.

En concreto, se trata de la proteína TDP-43 que, al modificarse, presenta una vía molecular diferente a la que se pensaba hasta ahora que era el origen de la toxicidad en el ELA, añade el investigador Oroz.

Esta modificación ocurre en el desarrollo de la enfermedad pero su efecto estructural es muy severo. Por este motivo, los investigadores han demostrado que, aunque su efecto sea severo, "es necesario tenerla en consideración si se realizan estudios de proteínas para entender los mecanismos moleculares de las enfermedades", añade Oroz.

Además, el efecto tan pronunciado de las modificaciones en la agregación de TDP-43 "abre la puerta al estudio sistemático de distintas variantes de TDP-43 como reactivos de diagnóstico para el ELA", añade Oroz.

Los resultados de este estudio tienen implicaciones también en el campo de la biología estructural. Dado que la estructura de las proteínas cambia drásticamente al sufrir una modificación, estas estructuras no pueden predecirse con programas de inteligencia artificial de uso habitual en el estudio del plegamiento de proteínas como AlphaFold.

En este trabajo también han participado investigadores del Centro de Biología Molecular Severo Ochoa y de la Universidad de Hong Kong. Esta investigación ha sido posible gracias al uso de los espectrómetros de Resonancia Magnética Nuclear del Laboratorio Manuel Rico del IQFR.