En el ámbito de la biología molecular, el ARN (ácido ribonucleico) ha sido tradicionalmente comprendido como una simple cadena de pares de bases que se copia del ADN y actúa como una receta para la construcción de proteínas. Sin embargo, investigaciones recientes han revelado que algunos ARN se pliegan en estructuras complejas que desempeñan roles cruciales en procesos celulares, como la regulación genética y la síntesis de proteínas, e incluso pueden catalizar reacciones bioquímicas. Estas moléculas activas, conocidas como ARN no codificantes, están presentes en todas las formas de vida, y todavía estamos comenzando a desentrañar sus múltiples funciones y aplicaciones en la ciencia ambiental, la agricultura y la medicina.
El avance en la predicción de estructuras de ARN
Un equipo de científicos del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley y la Universidad Hebrea de Jerusalén ha desarrollado un proceso innovador llamado SCOPER (SOlution Conformation PrEdictor for RNA), que permite predecir la estructura de una molécula de ARN hasta el nivel atómico. Este avance es significativo, ya que hasta ahora determinar la estructura tridimensional de un ARN plegado ha sido un desafío, debido a que estas moléculas raramente forman cristales ordenados que puedan ser examinados mediante cristalografía de rayos X. Además, las configuraciones del ARN cambian durante su funcionamiento, lo que complica aún más la obtención de un modelo preciso.
El proceso SCOPER facilita esta tarea. Los investigadores pueden acudir a las instalaciones de luz de rayos X de Berkeley conociendo únicamente la secuencia de nucleótidos del ARN, y a partir de ahí obtener un modelo estructural. Alternativamente, los científicos pueden utilizar el software de código abierto desarrollado por el equipo para llevar a cabo el análisis por sí mismos. Según Michal Hammel, uno de los científicos del laboratorio, el objetivo es simplificar el proceso de predicción estructural y hacerlo más accesible.
Históricamente, la predicción de estructuras de ARN ha sido un proceso complicado y largo, que a menudo requiere la combinación de múltiples herramientas computacionales y datos de imagen. Sin embargo, SCOPER simplifica considerablemente este procedimiento. El usuario comienza introduciendo la secuencia de nucleótidos en una herramienta de predicción de estructuras, luego lleva la muestra a una instalación de dispersión de rayos X a pequeño ángulo (SAXS) para su caracterización, o permite que el equipo de Berkeley Lab obtenga los datos necesarios.
El siguiente paso consiste en utilizar un programa de aprendizaje automático para refinar las estructuras, añadiendo la colocación de iones de magnesio, que son fundamentales para mantener la estabilidad del ARN en las células. Finalmente, SCOPER genera datos SAXS simulados que representan las estructuras teóricas y los compara con los datos reales para validar cuál es la estructura correcta.
Investigadores de Estados Unidos y Europa ya están empleando este nuevo método, que promete revolucionar la manera en que se estudian y se comprenden los ARN. En el futuro, el equipo planea integrar aún más el proceso, permitiendo que investigadores realicen todo el análisis de forma remota, lo que podría facilitar el envío de muestras y el acceso a SCOPER a través de plataformas en línea. De esta forma, Berkeley Lab se convertirá en un referente en la visualización de las estructuras de ARN en su estado de solución.
