Un software para predecir regiones críticas en proteínas involucradas con Alzheimer o ELA

Uno de los grandes desafíos de la medicina actual es poder entender y predecir el plegamiento incorrecto de las proteínas y la consecuente formación de agregados tóxicos en el cerebro, ya que se sabe que colaboran al desarrollo de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, Parkinson, o la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), entre otras. Ahora, un grupo internacional liderado por investigadores argentinos –de la Fundación Instituto Leloir y del ITBA– presentó un software que por medio de IA anticipa las llamadas “Regiones Propensas a la Agregación” de manera más efectiva que las que se usan en la actualidad.

“AggrescanAI es una herramienta de aprendizaje profundo que utiliza inteligencia artificial para predecir estas regiones que motorizan la agregación de las proteínas. A diferencia de las herramientas anteriores, que veían a las proteínas como simples cadenas de letras, nuestro software ‘lee’ la proteína de la misma manera que un humano una oración: entiende que el significado (o comportamiento) de una parte de la proteína cambia según lo que ocurre alrededor”, explicó a la Agencia CyTA-Leloir Cristina Marino-Buslje, jefa del Laboratorio de Bioinformática Estructural de la Fundación Instituto Leloir y coautora del trabajo publicado en el Journal of Molecular Biology. El trabajo se llevó a cabo en colaboración con el grupo de Salvador Ventura, de la Universidad Autónoma de Barcelona, y tiene como primer autor a Álvaro Navarro, quien está realizando su doctorado bajo la dirección de la investigadora.

Marino-Buslje señaló que para crear la herramienta utilizaron el
modelo de lenguaje de proteínas (pLM, por sus siglas en inglés) ProtT5,
uno de los más usados por su capacidad para predecir y estudiar
funciones biológicas. Los pLM son inteligencias artificiales que
aprenden el “idioma” de las proteínas. Para hacerlo, transforman cada
aminoácido en un conjunto de números llamados técnicamente “embeddings”,
que capturan su función y contexto dentro de la proteína. Así, la IA
puede predecir propiedades biológicas sin ver la estructura, entendiendo
a las proteínas casi como si leyera su significado. “En nuestro caso,
los embeddings nos permiten prever la región que produce la agregación”, aseguró.

Los creadores del nuevo software consideran que podría tener un
impacto directo tanto económico como en salud pública, acelerando el
desarrollo de posibles terapias y diagnósticos.

“Al predecir la agregación basándose únicamente en la secuencia de la
proteína, no se necesitan imágenes 3D costosas y lentas para saber si
ésta es peligrosa”, señaló Marino-Buslje. Y añadió: “Enfermedades como
el Alzheimer, el Parkinson y la ELA son causadas por proteínas que se
acumulan en el cerebro. AggrescanAI permite a quienes investigan esas
patologías probar virtualmente qué proteínas tienen esta tendencia y dar
el primer paso para poder investigar miles de moléculas para ver cuáles
previenen mejor la formación de estos agregados”.

Por otra parte, el software puede predecir mutaciones genéticas
peligrosas –con probabilidades de causar agregación de proteínas–, y
ayudar así a los médicos a establecer diagnósticos más rápidos y
planificar terapias personalizadas.

Se puede acceder libremente a AggrescanAI a través de una Google Colab notebook: al ingresar a https://gitlab.com/bioinformatics-fil/aggrescanai
sólo hay que colocar la secuencia de la proteína incógnita y presionar
“ejecutar todo”. Estos simples pasos permiten obtener el resultado y
saber si tiene zonas con tendencia a la agregación o no.