{"id":1313,"date":"2021-07-02T15:05:20","date_gmt":"2021-07-02T18:05:20","guid":{"rendered":"http:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1313"},"modified":"2021-07-05T10:10:57","modified_gmt":"2021-07-05T13:10:57","slug":"una-plataforma-online-para-analizar-datos-biofisicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1313","title":{"rendered":"Una plataforma online para analizar datos biof\u00edsicos"},"content":{"rendered":"

Por<\/span> Osvaldo Burastero <\/b>(Especialista en Explotaci\u00f3n de Datos y Descubrimiento del Conocimiento \u2013 UBA y Licenciado en Ciencias Biol\u00f3gicas \u2013 UBA).<\/span><\/p>\n

En 2019 tuve la oportunidad de realizar una pasant\u00eda en el <\/span>European Molecular Biology Laboratory<\/span><\/i> (EMBL), Hamburgo, Alemania. Durante ese per\u00edodo trabaj\u00e9 en el grupo de la investigadora Maria Garcia Alai, junto con quien presentamos recientemente el proyecto \u201ceSPC, una plataforma online para analizar datos biof\u00edsicos\u201d<\/strong>. El mismo me permiti\u00f3 ser seleccionado para un programa de becas del EMBL (<\/span>EMBL Technology Developers Programme | EMBL.org<\/span><\/i><\/a>). Ubicado en la interfaz del an\u00e1lisis de datos y la biolog\u00eda estructural, la formaci\u00f3n otorgada por la Maestr\u00eda e<\/span>n Explotaci\u00f3n de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (UBA) fue clave para complementar mi formaci\u00f3n de doctorado en el grupo del Dr. Adrian Turjanski y poder desarrollar el plan del proyecto.<\/span><\/p>\n

Acerca del proyecto<\/b><\/h4>\n

Los procesos biol\u00f3gicos dependen de la formaci\u00f3n de complejos tales como prote\u00edna-ligando y prote\u00edna-prote\u00edna. Estudiar la afinidad, la cin\u00e9tica, y la termodin\u00e1mica de la uni\u00f3n entre estos pares es fundamental para comprender los mecanismos celulares b\u00e1sicos y desarrollar terapias con f\u00e1rmacos y anticuerpos. Existen varias tecnolog\u00edas que brindan informaci\u00f3n acerca de la interacci\u00f3n entre biomol\u00e9culas, cada una basada en medir diferentes se\u00f1ales. Muchos usuarios carecen de la experiencia necesaria para evaluar la calidad de los datos adquiridos y realizar un an\u00e1lisis completo. Por eso, nos propusimos desarrollar eSPC, una plataforma con herramientas f\u00e1ciles de usar para simular posibles resultados, evaluar y ajustar los datos experimentales.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tecnolog\u00edas actuales<\/b><\/h4>\n

La cuantificaci\u00f3n de interacciones biomoleculares y estabilidad de prote\u00ednas es una parte esencial de todo proyecto de investigaci\u00f3n en biolog\u00eda molecular. L<\/span>as t\u00e9cnicas biof\u00edsicas\u00a0 incluyen la medici\u00f3n de una sorprendente variedad de se\u00f1ales<\/span> tales como fluorescencia, calor, interferencia en un patr\u00f3n de luz, entre otras. Una de ellas, llamada fluorescencia diferencial de barrido (DSF, <\/span>differential scanning fluorimetry<\/span><\/i>), consiste en medir la fluorescencia emitida en funci\u00f3n de la temperatura. Si se detecta un cambio en la se\u00f1al, se puede extraer informaci\u00f3n sobre el proceso de desnaturalizaci\u00f3n de la prote\u00edna. La fluorescencia puede ser emitida por los amino\u00e1cidos de la prote\u00edna o por un marcador que se une a los parches hidrof\u00f3bicos de la prote\u00edna a medida que se despliega (Niesen et al., 2007). En ambos casos, el principio subyacente es que las modificaciones en el entorno del fluor\u00f3foro se traducen en cambios de se\u00f1al.\u00a0<\/span><\/p>\n

Debido a que el DSF permite obtener la estabilidad de una prote\u00edna en diferentes condiciones, se puede utilizar para identificar condiciones \u00f3ptimas o para seleccionar ligandos que estabilizan el estado plegado (Kotov et al., 2019) (Figura 1).\u00a0<\/span><\/p>\n

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Figura 1. <\/b>Prote\u00edna en tres condiciones distintas. En el tubo de la derecha, la misma se encuentra totalmente desplegada. Ilustraci\u00f3n creada por Silvia Burastero.<\/span><\/p>\n

eSPC en acci\u00f3n<\/b><\/h4>\n

Disponible en <\/span>https:\/\/spc.embl-hamburg.de<\/span><\/a>, la plataforma ya contiene tres m\u00f3dulos para analizar datos experimentales. Dos basados en la t\u00e9cnica de DSF y otro basado en una t\u00e9cnica llamada termoforesis en microescala (MST, <\/span>microscale thermophoresis<\/span><\/i>).\u00a0<\/span><\/p>\n

FoldAffinity<\/span><\/i>, uno de los m\u00f3dulos de DSF, permite calcular afinidades de uni\u00f3n a partir de curvas de desplegado t\u00e9rmico. Brevemente, se incuba a la prote\u00edna con concentraciones crecientes de ligando y se mide, para cada concentraci\u00f3n, la fluorescencia en funci\u00f3n de la temperatura (Figura 2). Para analizar los datos, se ajustan primero (global o localmente) todas las curvas a una funci\u00f3n que tiene como <\/span>input<\/span><\/i> la temperatura y <\/span>output<\/span><\/i> la fracci\u00f3n de prote\u00edna desplegada. Luego, se selecciona una temperatura donde el cambio en la fracci\u00f3n desplegada es significativo y se construye la curva de prote\u00edna desplegada versus concentraci\u00f3n de ligando. Posteriormente, gracias a un modelo biof\u00edsico, se obtiene la afinidad de uni\u00f3n entre el ligando y la prote\u00edna. <\/span><\/p>\n

Un video de <\/span>FoldAffinity <\/span><\/i>en funcionamiento se encuentra disponible aqu\u00ed:\u00a0<\/span>
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