Una visión multidimensional del coronavirus
Covid-19: análisis de las interacciones proteicas como vía para nuevos fármacos
¿Qué ocurre exactamente cuando el coronavirus SARS-CoV-2 infecta una célula? En un artículo publicado en Nature, un equipo de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) y el Instituto Max Planck de Bioquímica traza una imagen completa del proceso de infección viral. Por primera vez, se documenta la interacción entre el coronavirus y una célula en cinco niveles proteómicos distintos. Este conocimiento ayudará a comprender mejor el virus y a encontrar posibles puntos de partida para las terapias.
Andreas Pichlmair es profesor de inmunopatología de las infecciones víricas en el Instituto de Virología de la TUM.
© Astrid Eckert, München
Cuando un virus entra en una célula, las moléculas de proteínas virales y celulares comienzan a interactuar. Tanto la replicación del virus como la reacción de las células son el resultado de complejas cascadas de señalización proteica. Un equipo dirigido por Andreas Pichlmair, catedrático de Inmunopatología de las Infecciones Virales en el Instituto de Virología de la TUM, y Matthias Mann, director del Departamento de Proteómica y Transducción de Señales del Instituto Max Planck de Bioquímica, ha registrado sistemáticamente cómo reaccionan las células pulmonares humanas a las proteínas individuales del patógeno covid-19 SARS-CoV-2 y del coronavirus del SARS, este último conocido desde hace tiempo.
Un mapa de interacción detallado
Para ello, se analizaron más de 1200 muestras utilizando las técnicas más avanzadas de espectrometría de masas y métodos bioinformáticos avanzados. El resultado es un conjunto de datos de libre acceso que proporciona información sobre las proteínas celulares a las que se unen las proteínas virales y los efectos de estas interacciones en la célula. En total, se descubrieron 1.484 interacciones entre proteínas víricas y proteínas celulares humanas. "Sin embargo, si sólo hubiéramos mirado las proteínas, habríamos perdido información importante", dice Andreas Pichlmair. "Una base de datos que sólo incluyera el proteoma sería como un mapa que sólo contuviera los nombres de los lugares pero sin carreteras ni ríos. Si se conocieran las conexiones entre los puntos de ese mapa, se podría obtener una información mucho más útil".
Según Pichlmair, los homólogos importantes de la red de rutas de tráfico en un mapa son las modificaciones de las proteínas llamadas fosforilación y ubiquitinación. Ambos son procesos en los que otras moléculas se unen a las proteínas, alterando así sus funciones. En un listado de proteínas, estos cambios no se miden, por lo que no hay forma de saber si las proteínas están activas o inactivas, por ejemplo. "Mediante nuestras investigaciones, asignamos sistemáticamente funciones a los componentes individuales del patógeno, además de las moléculas celulares que son desactivadas por el virus", explica Pichlmair. "Hasta ahora no ha habido un mapeo comparable para el SARS-CoV-2", añade Matthias Mann. "En cierto sentido, hemos observado de cerca cinco dimensiones del virus durante una infección: sus propias proteínas activas y sus efectos en el proteoma del huésped, el ubiquitinoma, el fosfoproteoma y el transcriptoma".
Información sobre el funcionamiento del virus
Entre otras cosas, la base de datos también puede servir como herramienta para encontrar nuevos fármacos. Al analizar las interacciones y modificaciones de las proteínas, se pueden identificar los puntos vulnerables del SARS-CoV-2. Estas proteínas se unen a socios especialmente importantes en las células y podrían servir como posibles puntos de partida para las terapias. Por ejemplo, los científicos llegaron a la conclusión de que ciertos compuestos inhibirían el crecimiento del SARS-CoV-2. Entre ellos había algunos cuya función antiviral es conocida, pero también algunos compuestos cuya eficacia contra el SARS-CoV-2 aún no se ha estudiado. Se necesitan más estudios para determinar si muestran eficacia en el uso clínico contra el Covid-19.
"Actualmente, estamos trabajando en nuevos candidatos a fármacos contra el Covid-19, que hemos podido identificar a través de nuestros análisis", afirma Andreas Pichlmair. "También estamos desarrollando un sistema de puntuación para la identificación automatizada de puntos calientes. Estoy convencido de que los conjuntos de datos detallados y los métodos de análisis avanzados nos permitirán desarrollar en el futuro fármacos eficaces de forma más específica y limitar los efectos secundarios con antelación."
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