Un reciente estudio publicado en Nature Communications ha revelado que la forma tridimensional de las proteínas puede ser fundamental para resolver relaciones evolutivas profundas en el árbol de la vida. Esta investigación representa un avance significativo, ya que es la primera vez que se combinan datos sobre las estructuras proteicas con secuencias genómicas para mejorar la fiabilidad de los árboles evolutivos, herramientas cruciales para la comunidad científica en la comprensión de la historia de la vida y el desarrollo de nuevos tratamientos para diversas enfermedades.
El enfoque desarrollado por los investigadores es capaz de funcionar incluso con estructuras de proteínas que no han sido determinadas experimentalmente, lo que resulta especialmente relevante dado el aumento de datos estructurales generados por herramientas como AlphaFold 2. Los autores del estudio subrayan que, con 210,000 estructuras de proteínas determinadas experimentalmente y 250 millones de secuencias de proteínas conocidas, la aplicación de este método a gran escala podría abrir nuevas perspectivas en la historia antigua de la vida en la Tierra.
Desafíos en la reconstrucción de árboles evolutivos
A lo largo de décadas, los biólogos han intentado reconstruir la evolución mediante el rastreo de cómo las especies y los genes divergen de ancestros comunes. Sin embargo, se enfrentan a un desafío conocido como saturación, que se produce cuando las secuencias genómicas cambian tanto a lo largo de vastos períodos de tiempo que ya no se asemejan a sus formas ancestrales, perdiendo así las señales de un patrimonio compartido.
El Dr. Cedric Notredame, investigador del Centro de Regulación Genómica (CRG) y autor principal del estudio, compara este fenómeno con la erosión de un texto antiguo: «Las letras se vuelven indistintas y el mensaje se pierde». Para superar este obstáculo, el equipo de investigación se centró en las estructuras físicas de las proteínas, que son más conservadas a lo largo del tiempo evolutivo en comparación con las secuencias, lo que les permite retener características ancestrales durante más tiempo.
Los investigadores desarrollaron un enfoque combinado que no solo mejora la fiabilidad de las ramas del árbol evolutivo, sino que también ayuda a distinguir entre relaciones correctas e incorrectas. Como explica la coautora del estudio, la Dra. Leila Mansouri, «es como tener dos testigos describiendo un evento desde diferentes ángulos». Este enfoque podría tener aplicaciones significativas en la comprensión de las relaciones entre las quinasas en el genoma humano, proteínas que desempeñan un papel importante en diversas funciones celulares y que son objetivos clave en la terapia del cáncer.
Con la evolución de las quinasas dentro del genoma humano que se remonta a duplicaciones ocurridas hace más de mil millones de años, la construcción de árboles genéticos precisos que muestren cómo estas proteínas están relacionadas se presenta como un desafío considerable. No obstante, mejorar estas representaciones evolutivas podría resultar en avances significativos en salud humana, así como en la comprensión de cómo evolucionan las enfermedades, facilitando el desarrollo de vacunas y tratamientos más eficaces.
