Fotografian un haz de siete moléculas de ADN suspendido entre dos micropivotes

Esta fotografía obtenida con un microscopio electrónico de transmisión (TEM) muestra una fibra formada por un haz de siete moléculas de ADN en una configuración 1+6, un ADN central rodeado de 6 ADN en una distribución hexagonal; todos tienen la configuración ds ADN lineal (ds λ-DNA config. A). Para lograr esta fotografía electrónica han suspendido el haz de moléculas de ADN entre dos micropivotes de silicio y han hecho un agujero entre ellos por el que ha penetrado el haz de electrones del microscopio. Todo un alarde técnico para una foto que dejará frío a muchos, acostumbrados a ver reconstrucciones 3D de la molécula de ADN átomo a átomo. En esta fotografía la molécula de ADN se intuye (no me atrevo a decir que se ve) en los lugares donde apuntan las flechitas rojas, colocadas para ilustrar la periodicidad del enrollamiento de una de las moléculas de ADN; las flechitas rojas están separadas por 2,7 ± 0,2 nm, cada molécula de ADN enrollada tiene un diámetro de unos 8 nm y el haz 1+6 moléculas de ADN tiene unos 19 nm. El artículo técnico es Francesco Gentile et al., “Direct Imaging of DNA Fibers: The Visage of Double Helix,” Nano Letters, ASAP Nov. 22, 2012.

Unas sencillas reglas permiten obtener la conformación terciaria de una proteína a partir de la secundaria

Uno de los problemas más importantes del s. XXI es el problema del plegamiento de proteínas, determinar la estructura tridimensional (conformación terciaria) de una proteína a partir del listado de sus aminoácidos (o de su código genético). Esta estructura nativa es única para la mayoría de las proteínas, determinando en gran parte su función bioquímica (la geometría determina la función). Se ha publicado en Nature un artículo que propone los principios básicos y las reglas fundamentales que controlan el plegamiento a partir de la estructura secundaria de las proteínas (las hélices α y las hojas β). Estos principios podrían usarse para diseñar nuevas proteínas que se plieguen de la forma deseada, lo que podría tener enormes aplicaciones en biología sintética. Nos lo cuenta Birte Höcker, “Structural biology: A toolbox for protein design,” Nature 491: 204–205, 08 November 2012, que se hace eco de Nobuyasu Koga, Rie Tatsumi-Koga, Gaohua Liu, Rong Xiao, Thomas B. Acton, Gaetano T. Montelione, David Baker, “Principles for designing ideal protein structures,” Nature 491: 222–227, 08 November 2012.

El dilema del prisionero, la cooperación molecular y el origen de la vida

El dilema del prisionero de Tucker, un juego de suma no nula, demuestra que la no cooperación, el egoísmo puro y duro, resultado del equilibrio de Nash, puede ser la mejor solución de muchos problemas. Hay variantes del juego con la conclusión opuesta, en las que la cooperación es la solución de equilibrio. Hay moléculas orgánicas por doquier en el universo, sin embargo, el origen de la vida en la Tierra sigue siendo aún un gran misterio. Cómo un conjunto de moléculas orgánicas inanimadas se autoorganizó para dar lugar al primer ser vivo. Nilesh Vaidya (Universidad Estatal de Portland, Oregon, EEUU) y sus colegas sugieren en Nature que la cooperación entre las moléculas pudo contribuir al origen de la vida. En cierto sentido, estas ideas son opuestas a la teoría del gen egoísta de Richard Dawkins, ya que el egoísmo, igual que en el dilema del prisionero, no conduce a la solución óptima. El nuevo artículo muestra ejemplos de redes de moléculas de ARN que se ensamblan entre sí gracias a la cooperación molecular, lo que sugiere que ésta puede ser tan antigua como la vida misma. Como es obvio, sus ideas se enmarcan dentro de la hipótesis del “mundo de ARN” que sugiere que la biología primordial carecía de ADN y de proteínas, siendo el ARN responsable tanto de la herencia como del metabolismo. El nuevo artículo es realmente sugerente, aunque todavía queda mucho para que resolvamos el misterio del origen de la vida. Nos lo cuentan James Attwater & Philipp Holliger, “Origins of life: The cooperative gene,” Nature, Published online 17 October 2012, que se hacen eco del artículo técnico de Nilesh Vaidya, Michael L. Manapat, Irene A. Chen, Ramon Xulvi-Brunet, Eric J. Hayden & Niles Lehman, “Spontaneous network formation among cooperative RNA replicators,” Nature, Published online 17 October 2012 (recomiendo a los biomatemáticos echar una ojeada al modelo matemático que aparece en la Información Suplementaria del artículo).

Premio Nobel de Química 2012: R. J. Lefkowitz y B. K. Kobilka por los receptores acoplados a las proteínas G y su función

Las células eucariotas perciben moléculas de su entorno gracias a una serie de proteínas que se encuentran en su membrana, las más importantes son los receptores acoplados a proteínas G (los GPCR, siglas de G-protein-coupled receptors); las proteínas G son las que inician la cadena de señalización celular asociada a dichas moléculas y ya fueron objeto del Premio Nobel de Medicina en 1994, concedido a Alfred G. Gilman y Martin Rodbell. Estos receptores se ligan a compuestos fotosensibles, olores, feromonas, hormonas y neurotransmisores, activándose y permitiendo que a ellos se liguen las proteínas G correspondientes. Casi la mitad de los medicamentos modernos utilizan estos receptores como diana pues los GPCR están involucrados en muchas enfermedades. En 1968, Robert J. Lefkowitz (ahora en la Univ. Duke, Durham, Carolina del Norte, EEUU) usó isótopos radioactivos en la hormona adrenalina para trazar los receptores transmembrana de las células que se acoplaban a ella; en concreto, descubrió el receptor adrenérgico β de la adrenalina, que publicó en 1970 en PNAS y Science. En los 1980, Lefkowitz decidió estudiar los genes asociados a las GPCR y contrató a un joven doctor, Brian K. Kobilka (ahora en la Univ. Stanford, California, EEUU) que aisló el gen que codifica el receptor adrenérgico β y descubrió que es similar a uno que captura luz en el ojo (el momento Eureka de este Premio Nobel). Gracias a ello descubrió una nueva familia de receptores cuya estructura molecular y función es similar, los GPCR, que entonces estaba constituida por unos 30, pero que hoy en día comprende unos mil receptores. El motivo de la concesión del Nobel de Química de este año a estos dos investigadores ha sido uno de las noticias de 2011, la publicación en Nature por Kobilka del mecanismo exacto de funcionamiento del receptor adrenérgico β, gracias a imágenes de este receptor en su estado activado con la adrenalina. Una imagen que culmina varias décadas de investigación. Nota de prensa, información para un público general, información técnica y anuncio del premio.

Esta figura muestra el funcionamiento de los GPCR, que se activan (1) al ligarse a una hormona (por ejemplo); en su forma activa (2) se ligan a las proteínas G que se disgregan en una subunidad alfa (3) que inicia una cadena de señalización celular, que altera el metabolismo celular (el efecto de la hormona); el proceso se repite de nuevo muchas veces (4). La clave de este proceso son los cambios estructurales que se producen en los GPCR cuando se activan, que fue desvelado en 2011 por el grupo de Kobilka que logró obtener una imagen cristalográfica de rayos X de un GPCR activado, en concreto, el receptor adrenérgico β de la adrenalina. La imagen para dicho GPCR sin activar ya era conocida desde hacía mucho tiempo, pero cristalizar un GPCR activado requirió dos décadas de trabajo (mucha gente pensaba que era imposible) y mereció un artículo en Nature en 2011, la clave para la concesión este año del Premio Nobel.

Gracias a la determinación de la estructura tridimensional (o conformación) de un GPCR activado se ha podido elucidar cómo funciona a nivel bioquímico; como la mayoría de los GPCR comparten gran parte de su estructura, este gran avance permitirá diseñar mejores fármacos agonistas (moléculas capaces de combinarse con un receptor y estimular su actividad), antagonistas (moléculas capaces de bloquear un receptor y abolir su actividad) y agonistas inversos (los que logran efectos opuestos a los de los agonistas). Los agonistas se ligan a un GPCR y estabilizan la conformación que activa la proteína G en el interior celular. Los agonistas inversos se ligan a un GPR pero estabilizan su conformación no activada. Los antagonistas o inhibidores compiten con los agonistas y bloquean el sitio de unión entre el agonista y el GPCR. Muchos fármacos modernos son antagonistas, como los β-bloqueantes utilizados en el tratamiento de trastornos relacionados con el corazón y la hipertensión (el Premio Nobel de Medicina de 1988 fue obtenido por Sir James W. Black por descubrir el propranolol, que bloquea el receptor adrenérgico β de la adrenalina). Otros son agonistas que activan, por ejemplo, los receptores de la dopamina y la serotonina para aliviar la enfermedad de Parkinson, migrañas y trastornos neuropsiquiátricos, o son agonistas inversos, que impiden que la actividad basal de, por ejemplo, el receptor GABA involucrado en la memoria y el aprendizaje. Las aplicaciones farmacológicas de los trabajos de los ganadores del Premio Nobel de Química de 2012 son realmente incontables.

Los interesados en más detalles, de primera mano, disfrutarán con estas dos charlas en youtube del propio Lefkowitz en las que nos relata su descubrimiento de los GPCR. Aunque están en inglés, realmente merecen la pena.

XVII Carnaval Biología: Nuevo avance en la biofísicoquímica de la fotosíntesis en las plantas

Lo primero, te recomiendo ver el Discurshow “Protón” de Xurxo Mariño y Vicente de Souza, aunque no mencionen la fotosíntesis, en la que el protón tiene un papel fundamental. La fotosíntesis transforma la luz del Sol en energía química a partir de dos moléculas de agua, que se descomponen en una molécula de oxígeno O₂, junto a cuatro protones (núcleos de hidrógeno o iones H⁺) y cuatro electrones. La fotosíntesis en cianobacterias, algas y plantas se denomina fotosíntesis oxigénica y se basa en el llamado sistema fotosintético tipo-II, o fotosistema II (PSII); la secuencia de pasos de esta reacción bioquímica se llama ciclo de Kok (1970) y está catalizada por un complejo Mn₄Ca, formado por cuatro átomos de manganeso y uno de calcio. Gracias a las técnicas de espectroscopia se conoce bastante bien su funcionamiento en las escalas de picosegundos, con algunos detalles incluso en la escala de femtosegundos. La reacción química global es 4 Y_Z^(ox) + 2 H₂O → 4 Y_Z^(red) + 4 H⁺ + O₂, donde la absorción de fotones con una longitud de onda alrededor de 680 nm oxida cuatro moléculas de tirosina, Y_Z^(ox), que actúan a su vez como oxidantes de cuatro moléculas de agua; en este proceso 4 electrones del complejo Mn₄Ca se transfieren a las cuatro tirosinas, resultando cuatro Y_Z^(red), mientras que cuatro protones H⁺ son eliminados del complejo MMn₄Ca mediante un proceso de desprotonización (la figura de arriba, parte derecha, muestra los pasos del ciclo de Kok y sus escalas de tiempo). Un nuevo artículo publicado en PNAS ha estudiado en detalle el proceso de transferencia de electrones y protones, rellenando algunos huecos en nuestro conocimiento de esta interesante reacción bioquímica. Hace poco un lector de este blog me pedía que le describiera los detalles cuánticos de la fotosíntesis. Viendo las figuras de esta entrada se puede ver que para entenderlos hay que ser un experto en biofísicoquímica cuántica y yo no lo soy. Aún así, los expertos disfrutarán el artículo de André Klauss, Michael Haumann, Holger Dau, “Alternating electron and proton transfer steps in photosynthetic water oxidation,” PNAS 109: 16035-16040, October 2, 2012.

Entrar en detalles técnicos sería meterme en camisa en once varas, pero quizás conviene poner un ejemplo del nivel de detalle con el que conocemos estas reacciones químicas. Por ello, incluyo aquí esta figura que muestra uno de los pasos del ciclo clásico de Kok de oxidación fotosintética del agua, el paso S₂ → S₃. Se muestra el complejo Mn₄CaO₅, la tirosina con actividad redox (Tyr₁₆₁) y los grupos más importantes que rodean a los enlaces de hidrógeno en esta reacción. Los aminoácidos que se destacan forman parte de la subunidad D1 del PSII, con la excepción e CP43–Arg₃₅₇. Las moléculas de agua se indican con esferas rojas, los enlaces de hidrógeno con línea a trazos y los protones son esferas grises. La retícula tridimensional en gris representa el complejo de moléculas de agua que incluye 4 H_xO en la primera esfera de coordinación del manganeso (Mn4), así como el calcio (Ca) y las tres moléculas de agua de la segunda esfera de coordinación. El primer paso en esta reacción (“1^st” en la figura) ocurre cuando han pasado menos de 100 ns tras la absorción del fotón y la oxidación de la clorofila primaria del PSII (P680); en este paso Tyr₁₆₁ (Y_Z)  es oxidada por P680⁺. La formación de Y_Z^(ox) produce un reordenamiento de la red de enlaces de hidrógeno (que se completa en menos de 1 µs), conduciendo a la transferencia de un protón a His₁₉₀, desprotonizando una molécula de agua en el complejo mostrado en la retícula tridimensional gris. En el segundo paso de esta reacción (“2^nd” en la figura), el complejo Mn/Y_Z pierde un protón en alrededor de 30 µs y se produce la vacante de un protón en el complejo de agua. En el tercer y último paso (“3^rd” en la figura), en alrededor de 300 µs, la oxidación del manganeso se acopla al paso de transferencia de un protón que ha creado una vacante en el complejo del agua.

Los mecanismos moleculares de las reacciones (foto)químicas del fotosistema II (PSII) se ha estudiado desde los años setenta y se conocen con bastante detalle. La estructura del PSII se determinó por difracción de rayos-X en el año 2004 y contiene unas 20 subunidades proteicas, conocidas como PsbA-Z, en función del nombre de los genes que las codifican, además de un conjunto de cofactores como son las clorofilas (Chl), feofitinas (Phe), carotenoides, hierro, plastoquinonas, complejo de iones Mn (Mn4) y los iones Ca, Cl y HCO. La masa molecular aproximada del PSII es de 320 kDa. Los interesados en más detalles técnicos (en español) pueden recurrir, por ejemplo, al capítulo 2 de la tesis doctoral de Mónica Balsera Diéguez, “Análisis estructural de la proteína extrínseca PsbQ del fotosistema II de plantas superiores,” Universidad de Salamanca, 2004.

Esta entrada participa en el XVII Carnaval de Biología, organizado este mes por el blog “Pero esa es otra historia y debe ser contada en otra ocasión,” cuyo autor @Ununcuadio es buen seguidor de mi blog.

Un español es primer autor de un artículo en Nature que describe cómo actúa cierta proteína transmembranal

Siempre gusta ver a un español de primer autor de un artículo de Nature, aunque F.-Xabier Contreras está afiliado al Centro de Bioquímica de la Universidad de Heidelberg, Alemania. Su artículo presenta un nuevo mecanismo para explicar como una proteína transmembranal (que atraviesa cierta membrana y controla el transporte a través de ella) se activa o desactiva conforme interacciona con ciertos lípidos (esfingolípidos); su descubrimiento se basa en simulaciones por ordenador de dinámica molecular. El vídeo de youtube que abre esta entrada muestra un par de estas simulaciones. No tengo conocimientos suficientes para entrar en detalles técnicos, pero me ha sorprendido el “baile de San Vito” de estas proteínas; uno siempre se imagina que las proteínas son substancias bastante rígidas, pero el vídeo muestra varios grupos funcionales que realizan rotaciones de hasta 360º, como si tuvieran una rótula. Realmente espectacular. El artículo técnico es F.-Xabier Contreras et al., ”Molecular recognition of a single sphingolipid species by a protein’s transmembrane domain,” Nature, Published online 09 January 2012.

No tengo conocimientos suficientes para explicar los detalles técnicos del descubrimiento de Xabi, aún así, permíteme unas breves líneas. Las células eucariotas (con núcleo) están formadas por múltiples orgánulos cada con su propia membrana. Hay moléculas que se transportan de unos orgánulos a otros mediante el llamado transporte vesicular. Una serie de marcadores moleculares guían este transporte en cada vesícula como si fueran guardias de tráfico que determinan el orgánulo origen y el destino de cada molécula, así como la dirección del transporte a través de la membrana, si es hacia dentro o hacia afuera de la vesícula. Los esfingolípidos son componentes estructurales de las membranas que pueden actuar como mensajeros intracelulares. No se conoce el mecanismo exacto por el cual las proteínas transmembranales que se encuentran en la bicapa fosfolipídica de cada membrana se activan o desactivan. Xabi y sus colegas han estudiado la interacción entre una proteína transmembranal concreta, llamada p24, y un esfingolípido concreto, llamado esfingomielina SM18. Por lo que parece la proteína presenta dos estados, uno inactivo y otro activo, que se activan por interacción con el esfingolípido, que actúa como mensajero molecular. En este sentido, el esfingolípido actúa como cofactor para la regulación de la función de esta proteína transmembranal. El artículo técnico describe en detalle los cambios en la estructura de la proteína debidos a la interacción con el esfingolípido, detalles estructurales que demuestran la alta especificidad de esta interacción (que como nos aclara @Acebron en los comentarios “esta interacción específica entre SM18 y la proteína es necesaria para la correcta distribución de las vesículas de transporte en las que dicha proteína participa”). Los autores creen que mecanismos similares son responsables de las interacciones entre otros mensajes y otras proteínas transmembranales.

Espero no haber metido mucho la pata. Esta entrada está dedicada a Sergio Pérez Acebron (@Acebron), amigo de Xabi y autor del blog Tall & Cute, quien me retó con un contundente “es una historia muy compleja para divulgar.” No sé si lo he logrado, pero espero al menos haber picado la curiosidad de los biólogos y bioquímicos que lean esto.

Vídeo de Nature: Los principios bioquímicos de la acción del ARN de interferencia

Este vídeo nos muestra los principios bioquímicos de la acción del ARN de interferencia (RNAi), moléculas de ARN que controlan la expresión de ciertos genes mediante un proceso de silenciamiento de los genes ya transcritos en ARN mensajero; estas moléculas de ARN interferencia son complementarias a las moléculas de ARN mensajero que tienen que silenciar y provocan tras su unión a éstas su degradación. El vídeo muestra la acción de los ARN de interferencia pequeños (siRNA), moléculas de ARN bicatenario de unos 20 nucleótidos, y de los microARN (miRNA), moléculas de ARN plegadas en forma de horquilla (hairpin). El vídeo, desarrollado para Nature Reviews Genetics, aunque está en inglés, merece el esfuerzo de tratar de entenderlo. Visto en “Video animation: RNA interference,” Nature, Dec. 16, 2011.

La “menopausia” en gusanos puede ayudar a estudiar la menopausia de las mujeres

En los gusanos Caenorhabditis elegans la calidad de los huevos se garantiza mediante el control de anormalidades en los cromosomas regulados por rutas de señalización específicas (que involucran la insulina y el factor TGF-β). Con la edad esta regulación falla y la calidad de los huevos sufre mermas. Si un mecanismo similar opera en los mamíferos, esta línea de investigación podría ayudar a retrasar la menopausia en la mujeres. Según nos aclaran Kevin Flurkey y David E. Harrison, “Reproductive ageing: Of worms and women,” Nature 468: 386–387, 18 November 2010, haciéndose eco del artículo técnico de S. Luo et al., ”TGF-β and insulin signaling regulate reproductive aging via oocyte and germline quality maintenance,” Cell 143: 299-312, 15 Oct. 2010.

El nuevo artículo de Luo et al. extiende trabajos previos con resultados muy interesantes. En los gusanos, una mutación que reduce la función de un gen llamado daf-2, involucrado en la ruta de señalización de la insulina de tipo IGF-I, retrasa la senescencia reproductiva. Más aún, ciertas mutaciones en la actividad de la ruta de señalización TGF-β Sma/Mab, que regula el tamaño corporal y el desarrollo de rasgos de los machos, extiende la vida reproductiva de los gusanos. El nuevo trabajo de Luo et al. demuestra que intervenir decreciendo la actividad de ambas rutas incrementa la vida reproductiva y retrasa los efectos de la senescencia, como reducir el número de huevos, la fertilidad de los ovocitos y el número de embriones que fracasan, al mismo tiempo que disminuye el incremento con la edad del número de alteraciones cromosómicas. Los autores proponen que C. elegans es un organismo modelo para describir la regulación neuroendocrina de la menopausia en las mujeres. Estas ideas pueden tener relevancia clínica si los mecanismos de regulación neuroendocrina de la menopausia en humanos son similares a los de los gusanos. Los resultados de Luo et al. para humanos son todavía muy provisionales pero según los autores son una vía prometedora para el futuro.

Publicado en Nature: Una pena, pero el fraude salpica a investigadores del CSIC en un artículo publicado en Science

http://www2.uah.es/jmc/webpub/C13.html

Ya lo contamos en este blog ”el CSIC estaba investigando un posible fraude científico entre sus investigadores a petición de Science,” 7 enero 2010. El resultado de la investigación se publica hoy en Nature: el artículo no debería haber sido ni enviado ni publicado ya que los experimentos reportados en el artículo no fueron controlados adecuadamente. Todos los científicos firmantes del artículo deben compartir la responsabilidad por sus contenidos. Además, el comité del CSIC afirma que el proceso de revisión por pares que sufrió el artículo no fue adecuado (ya que se calificó el artículo como interdisciplinar y eso pudo influir en la decisión de su aceptación en la revista). El CSIC realizará una investigación disciplinaria de todos los científicos involucrados en el caso. El artículo fue firmado también por investigadores alemanes del centro Helmholtz. Ronald Frank, coordinador de dicho grupo, tomará medidas en una reunión que se celebrará el 11 de agosto. La revista Science todavía no ha tomado una decisión sobre si retractar o no el artículo. Pronto lo sabremos. Una pena que el fraude salpique a investigadores del CSIC y más aún en un artículo publicado en la prestigiosa Science. Nos lo ha contado Alison Abbott, “Retraction recommended for enzyme-chip paper. Reactome array study should not have been published, says ethics committee,” News, Nature 466: 540-541, 28 July 2010.

Os recuerdo brevemente el affair. Tras la publicación de un artículo en la revista Science liderado por bioquímicos españoles del CSIC y financiado por un proyecto europeo, algunos competidores expresaron serias dudas sobre las conclusiones del estudio y sobre posibles errores en la metodología utilizada. El artículo presentaba una nueva técnica para determinar el reactoma (las reacciones metabólicas de una célula) utilizando chips de ARN. El 17 de diciembre de 2009 el editor en jefe de la revista Science pidió al CSIC que investigara el caso. El CSIC constituyó un comité para estudiarlo. El comité ha concluido que hubo fraude.

La revista Nature ha tratado de contactar con los autores a cargo de la correspondencia relacionada con el artículo (los corresponding authors), Manuel Ferrer y Peter Golyshin, pero no ha logrado localizar a ninguno de los dos (o no se han dignado a realizar comentarios). Otros científicos involucrados en el trabajo han afirmado a Nature que creen que la metodología utilizada en el artículo es correcta y que podría funcionar. El presidente del comité ético del CSIC, Pere Puigdomènech, afirma que “solo pueden criticar la metodología científica del trabajo, les alegraría mucho que otros científicos de forma independiente pudieran validar las conclusiones de dicho trabajo.”

Me apena mucho que España y una institución tan importante como el CSIC sean salpicados por un caso de fraude como éste. Pero la ciencia hoy en día es muy competitiva y el fraude es algo con lo que han de lidiar todas las grandes instituciones científicas. Afortunadamente, el CSIC constituyó un comité y el comité ha cumplido su labor con excelencia. Me apena el resultado final, pero el CSIC lo ha hecho muy bien. Algo bueno hay que ver en todo esto…

Puertas lógicas y circuitos combinacionales implementados con reacciones bioquímicas enzimáticas

La biología sintética es un campo de investigación emergente que pretende aplicar a la biología las ideas del diseño y desarrollo de sistemas utilizadas en ingeniería. Hay muchas aproximaciones, pero una de las más curiosas es la implementación de redes de circuitos lógicos combinacionales (los utilizados por los microprocesadores microelectrónicos en nuestros ordenadores) mediante redes de reacciones (bio)químicas catalizadas por enzimas (proteínas). Se implementa una puerta lógica (OR, AND, NOR, NAND) con dos entradas y una salida utilizando reacciones químicas del tipo A+B→C (o A+B→C+D), donde se interpreta la concentración de los metabolitos (sustratos) A y B como entradas y la del sustrato C como salida (en su caso, D no se considera como salida). Las entradas y las salidas se interpretan de forma que si la concentración de dicha sustancia es menor que cierto umbral se representa un “0″ lógico y si supera otro cierto umbral se representa un “1″ lógico; para concentraciones intermedias la lógica está indeterminada. En los trabajos actuales estos umbrales dependen de cada sustancia y los procesos lógicos se realizan en el laboratorio húmedo utilizando tubos de ensayo, pipetas y demás instrumental. En el futuro estos circuitos se implementarán de forma integrada (como los circuitos integrados implementan la electrónica) utilizando redes de microfluidos y pequeñas cavidades donde se encontrarán las enzimas que catalizarán la reacción. En estas implementaciones se utilizan concentraciones mucho más pequeñas que las usadas en tubos de ensayo por lo que hay que lidiar con un gran problema, el ruido. Para predecir como se comportará un circuito e utilizan simulaciones estocásticas in silico (mediante simulaciones por ordenador) que permiten verificar bajo que condiciones los circuitos se comportan como deben. Nos cuenta muy bien el estado actual de esta tecnología Vladimir Privman, profesor de la Universidad de Clarkson, en Potsdam, New York, EEUU, en su artículo de revisión de septiembre del año pasado [1], que he recordado al ojear su último y brevísimo artículo en ArXiv [2]. Las figuras que decoran esta entrada están extraídas del primero de ellos.

[1] Vladimir Privman, Evgeny Katz, Joseph Wang, “Towards Biosensing Strategies Based on Biochemical Logic Systems,” ArXiv, 8 Sep 2009 [artículo #224 de Privman].

[2] Valber Pedrosa, Dmitriy Melnikov, Marcos Pita, Jan Halamek, Vladimir Privman, Aleksandr Simonian, Evgeny Katz, “Enzymatic Logic Gates with Noise-Reducing Sigmoid Response,” ArXiv, 23 Dec 2009 [artículo #226 de Privman].

La implementación de circuitos lógicos requiere el descubrimiento de cadenas o sucesiones de reacciones enzimáticas que implementen diferentes puertas lógicas (AND, OR, NOT, o puertas universales como NAND o NOR) y que satisfagan las restricciones de fan in y fan out de los circuitos lógicos. Estas restricciones implican que la concentración de un sustrato a la salida de una puerta (que represente un “0″ y “1″ válidos) sea adecuada como entrada de la puerta siguiente (como “0″ y “1″ válidos a su entrada). Aunque esta relación pueda parecer obvia, el “ruido” propio de las reacciones bioquímicas para concentraciones bajas, en circuitos microfluídicos, conlleva que esta sea la restricción más importante y más difícil de satisfacer en la práctica cuando el número de puertas lógicas crece.

¿Computadores bioquímicos para qué? A corto plazo se pretenden desarrollar biosensores y a largo plazo controladores de la bioquímica y el metabolismo celular, incluyendo aplicaciones biomédicas. Un futuro prometedor que por ahora es sólo eso, un futurible.  

La explicación del “hat-trick” científico de Luis Serrano y la bacteria Mycoplasma pneumoniae

Para los que jugamos a los dardos, un “hat-trick” es cuando un jugador logra tres dianas. Supongo que J. Corbella utiliza su significado futbolístico, un jugador que marca tres goles en un solo partido. En cualquier caso Luis Serrano ha logrado un “´Hat-trick´ científico,” como muy bien nos relata J. Corbella en La Vanguardia, tres, sí, tres artículos en un mismo número de Science [visto en Menéame], que presentan el transcriptoma, metaboloma y proteoma de la bacteria Mycoplasma pneumoniae. Un hecho insólito por partida triple al que yo quise dedicarle una entrada, ayer, pero 24 horas sin Internet, gracias a la “amabilidad” de Orange, no me lo permitieron. Mi idea era contar este gran logro científico desde mi punto de vista, obviamente sesgado por mi formación e inquietudes. Aunque algunos me comparen con Sokal, el que quiera que me lea y el que no, que acuda a otras fuentes.

Por supuesto, en La Vanguardia también lo explican, copiando la noticia de la agencia Europa Press, “Desvelan la complejidad de la vida en la bacteria más pequeña analizada. La ‘Mycoplasma pneumoniae’ podría ayudar a los científicos a determinar la mínima maquinaria celular necesaria para la vida,” 26/11/2009 [también meneada]. A mí me gusta más la versión de El País, algo más europeista, ”La vida es más compleja de lo que se esperaba. Investigadores europeos definen los requisitos de funcionamiento de una célula autosuficiente,” 26/11/2009. Faltaría más, mi mujer prefiere la versión de El Mundo, Rosa M. Tristán, “Estudio Español. En busca de una ‘píldora’ con vida. Revelan la complejidad de una célula mínima que podría servir de medicamento,” 26/11/2009. ¿Cuál prefieres tú? Todos los medios se han hecho eco de esta gran noticia… seguro que tú prefieres no seguir leyendo lo que yo pueda contar, en mi ignorancia, al respecto.

Lo que sigue es una traducción libre resumen de la Perspective de Howard Ochman y Rahul Raghavan, “Excavating the Functional Landscape of Bacterial Cells,” Science 326: 1200-1201, 27 November 2009. Obviamente se hacen eco de los tres artículos técnicos de los que uno de los investigadores principales es Luis Serrano: Marc Güell et al., Anne-Claude Gavin, Peer Bork, Luis Serrano, “Transcriptome Complexity in a Genome-Reduced Bacterium,” Science 326: 1268-1271, 27 November 2009; Eva Yus et al., Anne-Claude Gavin, Peer Bork, Luis Serrano, “Impact of Genome Reduction on Bacterial Metabolism and Its Regulation,” Science 326: 1263-1268, 27 November 2009; y Sebastian Kühner et al., Luis Serrano, Peer Bork, Anne-Claude Gavin, “Proteome Organization in a Genome-Reduced Bacterium,” Science 326: 1235-1240, 27 November 2009.

Mycoplasma pneumoniae es una bacteria procariota (sin núcleo) responsable de un 40% de las neumonías, infecciones respiratorias agudas, en niños. Se estima que en el mundo mueren 2 millones de niños al año por esta causa. Para los investigadores en genómica esta bacteria es una de las células más estudiadas ya que su genoma es el más pequeño conocido de una bacteria capaz de autorreplicarse sin ayuda y vivir fuera de un huésped. Ello permite que pueda ser cultivada en laboratorio (in vitro) y que se pueda estudiar la respuesta de su metabolismo ante cambios controlados en su medio de cultivo. Su genoma, de sólo 816.394 nucleóticos (bases), tiene 689 genes codificadores de proteínas (que estén anotados) y sólo 44 moléculas de ARN no codificadoras.

El metabolismo de una bacteria como M. pneumonie se suele comparar con el de la bacteria modelo Escherichia coli. Si un gen particular o una vía metabólica está ausente en el genoma de la bacteria, se suele asumir que esta bacteria no puede desarrollar dicha función metabólica y por tanto que dicha función no es requisito indespensable para la supervivencia de un organismo. Esta asociación uno a uno entre gen y función es más fe que ciencia, como han demostrado los tres artículos de Luis Serrano y colaboradores en Science. La organización de su red de proteínas (proteoma) y de su red de control de la transcripción (transcriptoma) es mucho más sutil y compleja de lo que se pensaba. Pocos podían pensar que se pareciera tanto a los mecanismos propios de las células eucariotas (con núcleo). Un genoma tan simple y a la vez tan capaz de desarrollar un metabolismo tan complejo. Esta es la gran sorpresa que se ha descubierto con el gran trabajo desarrollado por Serrano y sus colaboradores europeos.

El transcriptoma de este Mycoplasma es analizado en el artículo de Marc Güell et al. quienes han descubierto un transcriptoma muy complejo, similar al de las células eucariotas. Han encontrado 117 nuevos genes de ARN no codificantes,  identificado 341 operones, 139 de los cuales son policistrónicos (contienen más de un gen) y, para su sorpresa, observado que estos operones se dividen en 447 unidades de transcripción más pequeñas. El resultado es una maquinaria de control de la transcripción del genoma mucho más complicada de lo que se esperaba, ya que las bacterias con genomas pequeños se pensaba que tenían muy pocos factores de transcripción. 

El nuevo póster que todo biológo querrá tener colgado en su pared.

El metaboloma de M. pneumoniae es analizado en el artículo de Eva Yus et al. quienes han reconstruido la red metabólica de esta bacteria utilizando un “curado” manual basado en toda la información bioquímica, estructural y computacional disponible. Dicha red les ha permitido determinar el medio de cultivo mínimo que permite mantener con vida y cultivar a esta bacteria. La red metabólica descubierta contiene 189 reacciones químicas catalizadas por 129 enzimas que permiten sobrevivir a la bacteria en un medio mínimo que contenga sólo 19 nutrientes esenciales. Comparar las rutas metabólicas de esta bacteria con otras, como las de E. coli, muestra que tiene muchas menos rutas o redundancias, sin embargo, presenta muchas más enzimas que realizan más de una función. Esta multiplicidad funcional está regulada por el complejo transcriptoma encontrado por Marc Güell et al. Sorprende que, aunque siendo mucho más simple, las características generales del metabolismo encontrado son similares a las de otras bacterias, así como su capacidad de adaptarse y responder rápidamente ante cambios en la concentración de metabolitos en su medio.

El proteoma de M. pneumoniae es analizado por Sebastian Kühner et al. y también muestra una complejidad mayor de la esperada. Como ocurre con las células eucariotas, más del 90% de las proteínas solubles de M. pneumoniae son componentes de complejos protéicos, en concreto, 62 homomultiméricos y 116 heteromultiméricos (la mayoría desconocidos hasta ahora). Los investigadores también han estudiado la estructura tridimensional de 484 proteínas, han obtenido imágenes de microscopía electrónica (como la de abajo) y tomogramas celulares que permiten observar la organización y localización de las proteínas dentro de la bacteria. Es sorprendente que la red de interacciones entre proteínas se correlaciona pobremente con la organización del genoma y del transcriptoma. Hay genes adyacentes o que se expresan simultáneamente cuyas proteínas asociadas no interactúan entre sí. Inferir toda esta complejidad sólo a partir del genoma parece completamente imposible, más aún teniendo en cuenta el gran número de proteínas multifuncionales encontradas.

¿Cómo la evolución ha sido capaz de lograr un organismo tan simple regulado de una forma tan compleja? La opinión más obvia es que el genoma de esta bacteria ha evolucionado por reducción del número de genes. La acumulación de mutaciones perjudiciales en el genoma ha llevado a que los genes dañados hayan sido eliminados reduciendo así el tamaño del genoma. Conforme los genes se han ido perdiendo, su papel ha sido tomado por los genes restantes, quizás los que cooperaban con ellos en realizar las mismas funciones. Este proceso de sustitución ha conducido a una complicada red de regulación y al desarrollo de nuevas rutas metabólicas. En este sentido, esta bacteria considerada antes como ejemplo ideal de bacteria “simple” en realidad no lo es. Algo parecido puede ocurrir con las bacterias con los genomas más pequeños que existen, como la bacteria simbiótica Hodgkinia cicadicola, con sólo 144 kb (kilobases o miles de nucleótidos), que codifica sólo 15 ARN de transferencia (ARNt) para lograr especificar los 20 aminoácidos que requiere para sintetizar proteínas. Con toda seguridad muchos de dichos ARNt cumplirán funciones múltiples como las observada en el “hat-trick” de Luis Serrano y colaboradores en Science.

Nuevos avances en la hipótesis del mundo de ARN como origen de la vida

La hipótesis del Mundo de ARN afirma que en las primeras etapas de la aparición de la vida en la Tierra, moléculas de ARN actuaron tanto como moléculas que almacenan la información genética como enzimas (ribozimas). La hipótesis requiere encontrar moléculas de ARN capaces de catalizar la replicación de otras moléculas de ARN. Shechner et al. han evolucionado in vitro, mediante técnicas de selección artificial, moléculas de ARN cuya estructura tridimensional es homóloga a la de proteínas capaces de replicar el ARN, incluyendo sus sitios acivos. Estas ribozimas que actúan como polimerasas bien podrían haber sido similares a las que dominaron el Mundo de ARN. Las ribozimas que actúan como ligasas y polimerasas son conocidas con anterioridad a este trabajo, pero los nuevos resultados sobre la estructura tridimensional completa de una de las ribozimas más interesantes complementa de forma ideal trabajos anteriores que sólo lograron obtener la estructura 3D del sitio activo de este tipo de ribozimas. Un fuerte impulso a la validez de la hipótesis del origen de la vida en un Mundo de ARN. El artículo técnico es David M. Shechner, Robert A. Grant, Sarah C. Bagby, Yelena Koldobskaya, Joseph A. Piccirilli, David P. Bartel, “Crystal Structure of the Catalytic Core of an RNA-Polymerase Ribozyme,” Science 326: 1271-1275, 27 November 2009, que complementa a la perfección trabajo previos como el de Michael P. Robertson, William G. Scott, “The Structural Basis of Ribozyme-Catalyzed RNA Assembly,” Science 315: 1549-1553, 16 March 2007, del que ya se hicieron eco muchos foros, como Patricia González, “La estructura de los orígenes,” Astroseti, 23-04-2007, cuya lectura desde aquí recomiendo a los interesados en más detalles.

Este nuevo trabajo determina la estructura tridimensional de una ribozima artificial, una ligasa de ARN de clase I, cuya tasa catalítica es de las más rápidas entre todas la ribozimas. Su estructura 3D recuerda a un trípode, con tres “patas” que convergen a una unión común. Esta estructura permite identificar todos sus sitios activos y comprender, de forma preliminar, cómo esta ribozima cataliza la replicación (polimerización) de otras moléculas de ARN. Sin embargo, no está claro si es capaz de autorreplicarse a sí misma, el Santo Grial de la hipótesis del Mundo de ARN, encontrar una ribozima capaz de autorreplicarse.

Dinámica no lineal, biestabilidad y oscilaciones en ciclos límites en el interruptor genético (toggle switch)

La Biología Sintética se define como “una aproximación rigurosa a la Biología desde la Ingeniería basada en la aplicación del diseño de sistemas a procesos biológicos complejos” [fuente]. Su objetivo fundamental es desarrollar una biblioteca de BioBricks (bioladrillos), ”unidades modulares básicas de ADN que realizan una función simple. Un BioBrick es un fragmento de ADN que codifica el código genético de un elemento funcional conocido y que puede ser empalmado con cualquier otro BioBrick para formar un módulo complejo.” Uno de los biobricks más famosos es el interruptor genético (genetic toggle switch) que se utiliza para controlar el apagado/encendido de la expresión de un gen. Desde un punto de vista matemático, un interruptor biológico es un sistema biológico que presenta una biestabilidad, que puede estar en dos estados posibles. Este sistema permite la generación de comportamiento oscilatorio autosostenido (un ciclo límite). Su análisis dinámico y numérico se presenta en bastante buen detalle en el artículo técnico de Didier Gonze, “Coupling oscillations and switches in genetic networks,” Biosystems, Article in Press, 2009, que desde aquí recomiendo no sólo a los aficionados a la biología sino también a los aficionados a la matemática.

He de confesar que recientemente yo mismo analicé el comportamiento matemático de este sistema biológico y descubrí por mí mismo muchos de los resultados que aparecen revisados en el artículo de Didier Gonze. Una revisión bibliográfica a posteriori me permitió comprender que lo que yo creía descubriemientos novedosos en realidad eran conocidos ya hace una década. Coronar una montaña, aunque uno no sea el primero en lograrlo, siempre es todo un logro. Contemplar el camino recorrido con los ojos de otros siempre nos muestra detalles que estuvieron a nuestro alcance pero que omitimos por distracción o ignorancia.

El interruptor o toggle switch está compuesto de dos genes que se reprimen mutuamente, es decir, el gen X expresa una proteína PrX que reprime al gen Y y viceversa, el gen Y expresa a PrY que reprime a X, y fue introducido por Timothy S. Gardner, Charles R. Cantor, James J. Collins, “Construction of a genetic toggle switch in Escherichia coli,” Nature 403: 339-342, 20 January 2000 [en la figura de la izquierda se omite la representación de las proteínas]. Es habitual modelar matemáticamente la inhibición (represión) mediante una ley de Hill con un exponente de cooperatividad n.  La formulación matemática de la izquierda está adimensionalizada.

La figura de arriba ilustra la dinámica del interruptor cuando los parámetros permiten la biestabilidad, cuando el parámetro a1 se encuentra en el intervalo entre las dos bifurcaciones de punto de silla (SN1=1.4 y SN2=6.8) que muestra la figura superior izquierda. En dicho caso, la intersección de las dos nullclinas (funciones no lineales del miembro derecho del modelo matemático) presenta tres puntos fijos, dos estables y uno inestable central (figura abajo izquierda). Las trayectorias en tiempo típicas del sistema se muestran en la figura superior derecha. Dependiendo de las condiciones iniciales el sistema puede converger a uno de los dos posibles estados estacionarios estables. Es importante recordar que cuando a1>SN2 o a1<SN1 el sistema se comporta de forma monoestable (sólo hay un punto estacionario estable), no ilustrado en la figura de arriba. El comportamiento oscilatorio es debido a la histéresis del sistema que se muestra en la figura inferior derecha y que conduce a oscilaciones autosostenidos de tipo ciclo límite (siguiendo las flechas en la figura). La variación del parámetro a1 requiere que se acople al gen X una proteína que active su expresión, normalmente mediante una ley de Michaelis-Menten. Esta proteína P1 se suele denominar represilador (no mostrada en el modelo matemático).

La parte más bonita del análisis matemático de este problema es el estudio del efecto de los parámetros del represilador P1 (que actúa como un forzamiento) en los diagramas de bifurcación del sistema. La figura de arriba muestra la aparición de comportamiento birrítmico para forzamientos alrededor de los dos puntos en los que se presenta la bifurcación de punto de silla. En este caso, las variables X o Y presentan una comportamiento oscilatorio de pequeña amplitud alrededor de sus valores en estado estacionario. Hasta dos ciclos límites estables se pueden observar en este caso. Todo depende del forzamiento introducido por el represilador, que permite inducir un comportamiento oscilatorio en un estado inicialmente estable.

Sin entrar en más detalles de este análisis dinámico me gustaría acabar recalcando que este su simplicidad permite utilizarlo como modelo de nivel intermedio en cursos de dinámica no lineal y caos. En dicho caso, conviene recalcar al alumno que este tipo de sistemas se ha observado biológicamente y ponerle algunos ejemplos (son fáciles de encontrar en la literatura).

La lógica combinacional de las redes genéticas y de transcripción (o un ejemplo de una puerta lógica OR)

La figura muestra una puerta lógica OR implementada mediante dos factores de transcripción distintos (arriba) o dos quinasas (abajo). La plasticidad en la regulación de la transcripción de genes y la fosforregulación de proteínas permite emular circuitos lógicos combinacionales muy complejos. Poco a poco los biólogos están utilizando técnicas de lógica booleana y circuitos combinacionales para desvelar los secretos de esta plasticidad de la regulación en las redes genéticas y de transcripción que controlan a las células, que les permite adaptarse a un entorno que cambia continuamente. Aún así, todavía estamos lejos de comprender estos procesos en toda su complejidad.

[Update: 24 dic. 2009] La función de muchas proteínas depende de factores dinámicos como la fosforilación (la adición de grupos fosfato (PO4) a diferentes sitios de dicha proteína) y muchas proteínas presentan múltiples sitios que se pueden fosforilar. Estos sitios actúan como interruptores on/off cuya función es regular ciertas funciones de dicha proteína. Como las funciones de las proteínas dependen del acceso de ciertas sustancias a ciertos lugares de la proteína, la fosforilación puede impedir dicho acceso cambiando la configuración tridimensional de la proteína. La clave de la regulación de la función gracias a la fosforilación es que es reversible, cada sitio de la proteína se puede desfosforilar.

El ejemplo más famoso de regulación de una proteína gracias a la fosforilación es la proteína supresora de tumores p53 que con 393 aminoácidos tiene al menos 18 sitios de fosforilación, con lo que puede encontrarse en 2¹⁸ configuraciones diferentes. ¿Cada una de estas configuraciones tiene una función distinta? Se cree que no, afortunadamente, la evolución no hace uso de todas estas configuraciones. Aún así, el número de posibles configuraciones cuando tenemos en cuenta múltiples moléculas es enorme. La red booleana de una célula es mucho más compleja que la de un Pentium. Quizás, como en el caso del Pentium, su estructura modular es suficientemente sencilla como para que podamos soñar que algún día la comprenderemos.

La figura que abre esta entrada está extraída de la información suplementaria del artículo de Liam J. Holt et al. “Global Analysis of Cdk1 Substrate Phosphorylation Sites Provides Insights into Evolution,” Science 325: 1682-1686, 25 September 2009. Dado que soy informático (y físico) de formación, la figura me llamó poderosamente la atención. Aún así el artículo no trata sobre la simulación de circuitos de lógica combinacional gracias a la fosforilación de proteínas. Estudia la proteína Cdk1, quinasa dependiente de ciclina, que se encarga del control de la división celular mediante la activación/desactivación de ciertas funciones de otros proteínas gracias a la fosforilación de ciertos sitios de dichas proteínas (la quinasa se une a una ciclina para poder actuar). Han estudiado in vivo en la levadura de la cerveza, Saccharomyces cerevisiae, 308 proteínas que son fosforiladas por la Cdk1 y han indentificado 547 sitios de fosforilación diferentes en dichos sustratos. Los autores han realizado un estudio evolutivo de estos sitios de fosforilación comparando dichos sitios de fosforilación en proteínas sustrato de la Cdk1 análogas en otras especies del linaje de los ascomicetos.

En el contexto de la lógica (booleana) combinacional en biología, el hecho de que la proteína Cdk1 logre fosforilar o no hasta 547 sitios de diferentes sustratos indica que el espacio de posibles configuraciones cada célula in vivo tiene una dimensión de al menos 2⁵⁴⁷. Aunque seguramente todas estas configuraciones no son alcanzables, el artículo técnico no ofrece respuesta al respecto, lo cierto es que como dichos sitios corresponden a 308 proteínas diferentes, el estado de la célula tiene al menos 2³⁰⁸ configuraciones posibles. Números enormes que nos recuerdan la enorme complejidad que presenta un célula in vivo.

[PS: 24 dic. 2009: tachado de texto original incorrecto] Por ejemplo, Liam J. Holt et al. “Global Analysis of Cdk1 Substrate Phosphorylation Sites Provides Insights into Evolution,” Science 325: 1682-1686, 25 September 2009 (de cuya información suplementaria he extraído la figura), han identificado en una molécula, 308 Cdk1, hasta 547 posiciones de fosforilación in vivo, es decir, esta molécula podría encontrarse in vivo hasta en 2⁵⁴⁷ configuraciones posibles. ¡Y sólo es una molécula!

La primera curiosidad bioquímica: ¿los átomos de nuestro cuerpo se renuevan cada 5 años?

La primera de las “10 curiosidades bioquímicas sobre nuestro cuerpo” me ha llamado especialmente la atención: “El cuerpo humano recambia prácticamente todos los átomos que lo forman en un plazo de unos 5 años. ¡Unos 10^27 átomos! Mírate bien, en unos años no quedará nada de ti.“ 

¿Cómo se calcula esto? El autor del blog (tallcute) confiesa que “creo que han calculado las tasas de recambio: proteínas, lípidos… Por ejemplo, por cada molécula de glucosa se incorporan a nuestro organismos dos átomos de carbono y de igual forma se puede estimar el resto. Yo había leído con anterioridad que se recambia el 98% en sólo un año, aunque me parece mucho.”

¿Alguna referencia científica seria al cálculo? La WikiAnswers “Does the human body regenerate every 7 years?,” me ha aclarado muchas cosas. Nos remite al artículo de Kirsty L. Spalding, Ratan D. Bhardwaj, Bruce A. Buchholz, Henrik Druid, Jonas Frisén, “Retrospective Birth Dating of Cells in Humans,” Cell, 122: 133-143, 2005 , comentado para todos los públicos por Paola Arlotta, Jeffrey D. Macklis, “Archeo-Cell Biology: Carbon Dating Is Not Just for Pots and Dinosaurs,” Cell 122: 4-6, 2005 .

Los autores encuentran que la mayoría de las células de los tejidos de nuestros cuerpos son más jóvenes que las persona que las porta, y muy pocas células (neuronas)viven tanto como la propia persona.

Estos resultados se obtienen del estudio del Carbono 14, isótopo radioactivo, en el ADN de diferentes células en diferentes tejidos. El nivel del C-14 en nuestros cuerpos es proporcional al que contienen las plantas, que lo fijan de la atmósfera, es decir, al atmosférico. Los niveles atmosféricos de C-14 han decrecido desde que se prohibieron las pruebas de armas nucleares a cielo abierto (en 1963 fueron las últimas conocidas).

Spalding et al. encuentran que la vida media del tejido intestinal es de unos 11 años, la de los tejidos musculares de unos 15.1 años, siendo los tejidos del cerebro los que más duran (algunos tanto como la propia persona).

En un artículo aparecido en el New York Times, “Your Body Is Younger Than You Think,” Nicholas Wade, August 2, 2005 , el autor sugiere que la mayoría de nuestras células tienen 10 años o menos. Por supuesto, esto sería un valor medio, ya que depende del tejido considerado.

Los resultados de Spalding et al. se pueden interpretar como que las moléculas de las que se “fabrican” las nuevas células son obtenidas del exterior (de la atmósfera) y no son recicladas de nuestro propio cuerpo. En promedio, entre 7 y 10 años es la vida media de un átomo en nuestro cuerpo. Incluso las células que más viven, las neuronas en el cortex cerebral, están constantemente fabricando nuevas proteínas y moléculas de ARN, con lo que constantemente consumen carbohidratos y lípidos. Por ello, es bastante plausible que el tiempo medio de renovación de todos los átomos de nuestro cuerpo sea del orden de 7 años.

¿De dónde ha sacado tall & cute (“alto y guapo”) su dato de 5 años en lugar del más “científico” de 7 años? En cualquier caso, si os interesa mi opinión de inexperto, a mí no me convence mucho el dato.

Sobre la técnica utilizada en estos estudios AMS (Accelerator mass spectrometry) os recomiendo los artículos breves de revisión J.S. Vogel et al. “Biochemical paths in humans and cells: Frontiers of AMS bioanalysis,” 2007, y C. Tuniz, G. Norton, “Accelerator mass spectrometry: New trends and applications,” 2007 .

Para qué estudiar la relación entre los rasgos de las caras de las personas y sus enfermedades

Las manchas del iris del ojo indican a los iridólogos nuestra predisposición a ciertas enfermedades. Las líneas de la mano indican a los quiromantes algo parecido. La cara es el espejo del alma y muchos afirman ver nuestro estado de salud en nuestra propia faz. Sin embargo, para muchos esto es pseudociencia. ¿Quién dedicaría cientos de millones de euros a estudiar las correlaciones entre estos fenotipos y nuestra salud?

Para la mayoría es obvio, hoy en día, que nuestra predisposición a ciertas enfermedades está escrita en nuestros genes. Para la mayoría es obvio que conocer el ADN de cada uno de nosotros permitirá ahorrar miles de millones de euros a los sistemas sanitarios de los países occidentales. Es por ello que se invierten miles de millones de euro en estudiar técnicas para secuenciar genomas humanos de forma ultrarrápida. Hoy todos tenemos móvil. Muchos creen que en unos años todos llevaremos encima un pequeño chip con nuestro ADN grabado. Y muchos otros creen que estaremos dispuestos a pagar su coste (igual que pagamos lo que cuesta nuestro televisor o nuestro ordenador personal).

El número de genomas humanos secuenciados completamente se acaba de doblar (ya hay 6) como nos cuenta Elizabeth Pennisi, “Number of Sequenced Human Genomes Doubles,” Science, 322: 838, 7 November 2008 . Hace menos de una década costó cientos de millones de dólares secuenciar un único genoma humano. Esta semana se han publicado el primer genoma de un africano, el primero de un asiático y el primero de un enfermo de cáncer. Sólo cuatro genomas publicados de individuos anónimos, aunque ya algunos famosos también tienen su genoma secuenciado como J. Craig Venter y James Watson. Estos genomas han costado entre 250 y 500 mil dólares cada uno. El costo seguirá bajando y varias compañías tienen como objetivo bajarlo a unos “ridículos” 1000 dólares por ADN.

Intersección entre conjuntos de SNP entre 3 genomas.

Estos nuevos genomas, todavía a alto coste, son la base para estudios de la variabilidad genética entre poblaciones humanas y para identificar variaciones relacionadas con la predisposición a enfermedades. Especial interés tienen las cambios de un sólo nucleótico (SNP) y las variaciones estructurales en secuencias duplicadas dentro del propio ADN. Actualmente, se conocen millones de estas variantes y su análisis bioinformático está entre las prioridades en el campo de la genética médica.

Richard Wilson y sus colaboradores de la Washington University School of Medicine, en St. Louis, Missouri, han secuenciado los genomas de una célula de un tumor y una célula normal en una mujer que sufre leucemia mielogénica aguda (AML), Timothy J. Ley et al. “DNA sequencing of a cytogenetically normal acute myeloid leukaemia genome,” Nature, 456: 66-72, 6 November 2008 . La diferencia entre ambos genomas es muy pequeña, menor del 3% de los SNP encontrados. Entre todos los SNP encontrados, los investigadores han destacado 10 como “aparentemente” únicos y característicos de estas células tumorales. Wilson afirma, “creo que no se nos ha escapado ninguno más.” Dos aparecen en genes asociados a la leucemia, pero los ocho restantes apuntan a nuevos candidatos a genes asociados con la leucemia. Estudios similares con otros cánceres no tardarán en llegar y prometen revolucionar nuestro conocimiento sobre las bases genéticas de los diferentes (cientos) tipos de cáncer.

David R. Bentley y sus colaboradores de la empresa británica Illumina Cambridge Ltd. (antes Solexa Ltd.), han secuenciado el genoma de un nigeriano de la tribu de los Yoruba (ver figura), básicamente para demostrar sus avances en la tecnología de secuenciación automática de genomas, David R. Bentley et al. “Accurate whole human genome sequencing using reversible terminator chemistry,” Nature, 456: 53-59, 6 November 2008 . Han necesitado 8 semanas y unos 250.000 dólares. Lo que no es mucho. Las tecnologías de secuenciación masivamente paralela permitirán convertir la secuenciación del genoma en una herramienta clínica imprescindible en el futuro, proclaman los autores, obviamente mostrando que son parte interesada en ello. 

Jiang Wang del Beijing Genomics Institute, en Shenzhen, China, y sus colegas han secuenciado el genoma de un hombre chino de Han, Jun Wang et al. “The diploid genome sequence of an Asian individual,” Nature, 456: 60-65, 6 November 2008 . Mientras que el africano mostraba unos 4 millones de SNP, de los cuales 1 millón eran nuevos, el genoma del chino muestra unos 3 millones de los cuales 417.000 son nuevos. Como es de esperar, la variación genética por kilobase del africano es mayor que la del chino y que la del caucásico (secuenciado por el Proyecto Genoma Humano, Nature, 2001, y por Celera Genomics, Science, 2001), dado que sus ancestros se remontan más lejos en la escala evolutiva humana.

La empresa Illumina espera que el costo de secuenciar un genoma baje a unos 10.000 dólares el año que viene y a unos 1000 dólares en un lustro. La competencia entre varias empresas del sector a nivel mundial garantizará que cumplan con sus objetivos. El problema ahora es otro, ¿cómo interpretar clínicamente los datos ofrecidos por un genoma dado? ¿Para qué sirve conocer un genoma? Ahora mismo, para lo mismo que sirve la quiromancia (lectura de las manos) o la iridología (lectura del iris) o la intución de nuestra abuela (“niño qué mala cara tienes”). Ahora mismo, para nada. Dentro de unas décadas, la mayoría espera que sirva para mucho. ¿Se cumplirán sus expectativas?

Premio Nobel de Química 2008: El olvidado por los suecos que abandonó la ciencia

P. Balaram, “Missing Out on a Nobel Prize,” Current Science, 95: 997-998, 25 october 2008 , nos recuerda que el Premio Nobel de Química de 2008 que reconoce a Osamu Shimomura, Martin Chalfie y Roger Tsien por “el descubrimiento y desarrollo de la proteína fluorescente verde, GFP” ha olvidado a alguien. El “camionero” Douglas C. Prasher (excientífico descubridor del gen de la proteína GFP que abandonó la ciencia en 1997 tras una brillante, pero corta carrera).

GFP es una proteína que absorbe luz a 400 nm. y emite luz fluorescente a unos 505 nm. ¿Por qué “darle” el Nobel a la proteína GFP si hay cientos, miles, de proteínas “importantes” estudiadas en los últimos años? Porque GFP se ha convertido en la herramienta clave a la hora de visualizar la expresión de genes en células (la literatura científica en biología molecular y celular que la usa es inmensa y crece exponencialmente).

La historia de GFP empieza tras su descubrimiento por O. Shimomura et al. , “Extraction, Purification and Properties of Aequorin, a Bioluminescent Protein from the Luminous Hydromedusan, Aequorea,” Journal of Cellular and Comparative Physiology, 59: 223-239, 1962 [citado, hoy, más de 544 veces en el ISI WOS; Shimomura tiene un índice-h superior a 31], quien también caracterizó su cromóforo (la pequeña parte de la molécula que absorbe y emite luz) entre 1962 y 1979. Sin embargo, la proteína se hizo famosa (cual concursante de Gran Hermano) en muy poco tiempo, en sólo tres años, entre 1995 y 1997, pasó de ser una proteína que interesaba a unos pocos biólogos a una herramienta clave de primera magnitud en bioquímica y biología celular. ¿Cómo ocurrió este “reality show” científico?

En 1992, el gen que codifica GFP fue clonado por Douglas C. Prasher et al. “Primary structure of the Aequorea-Victoria green-fluorescent protein,” Gene, 111: 229-233, 1992 (artículo citado, hoy, más de 961 veces en el ISI WOS; Prasher tiene sólo 19 artículos en el ISI WOS con un índice-h superior a 15), lo que permitió determinar su secuencia (primaria) de aminoácidos. Martin Chalfie recuerda que en 1988, en un congreso, coincidió con Prasher y le pidió los detalles del gen, que recibió 4 años más tarde, con objeto de usar la GFP como marcador de la expresión de otros genes. El trabajo de Chalfie con dicho gen se publicó en las más altas esferas, M. Chalfie et al. “Green fluorescent protein as a marker for gene-expression,” Science, 263: 802-805, 1994 [artículo citado, hoy, más de 2854 veces en el ISI WOS; Chalfie tiene un índice-h superior a 41]. En paralelo, Roger Y. Tsien, trabajando con el gen GFP de Prasher, descubrió como ajustar la longitud de onda de la luz fluorescente en mutaciones de la secuencia de la GFP, en R. Heim, D.C. Prasher, R.Y. Tsien, “Wavelength mutations and posttranslational autoxidation of green fluorescent protein,” Proceedings of the National Academy of Sciences, 91: 12501-12504, 1994 [citado, hoy, más de 740 veces en el ISI WOS]. Nótese que Prasher es el segundo coautor. El artículo más famoso de R.Y. Tsien es “The green fluorescent protein,” Annual Review of Biochemistry, 67: 509-544, 1998 [citado más de 1762 veces en el ISI WOS; el índice-h de Tsien es mayor de 77].

Los trabajos de Chalfie y Tsien, hicieron que la “bella durmiente” de GFP, tras el “beso del príncipe” Prasher, se transformara en la “bella princesa” de la biología molecular. El trabajo y la contribución de Prasher fue fundamental. Pero el Premio Nobel sólo puede ser concedido a tres científicos por año y categoría. A Prasher le ha “tocado la china”.

¿Quién es Prasher? Sólo tiene 19 artículos en el ISI WOS, el más reciente de noviembre de 1997. ¿Dónde trabaja? Prasher trabaja de conductor de camiones (“shuttle cars”) en una mina de Huntsville, Alabama, ganando unos 10$ por hora. Recortes de financiación en el Departamento de Agricultura de los EEUU, para el que trabajaba, le hizo perder el puesto de trabajo y a abandonar la ciencia definitivamente. Le han preguntado “¿lamenta no haber recibido el Nobel? No, en absoluto, yo me quedé sin fondos y tuve que abandonar, ellos mostraron cómo podía usarse la proteína de forma práctica, esa es la clave del Nobel y ellos se lo merecen.”

El caso de Prasher nos hace pensar en ¿premiará el Comité Nobel alguna vez a un excientífico que no pertenezca a ninguna institución de investigación? Por supuesto que no, los premios Nobel durante el s. XX han premiado a científicos con una carrera académica fuera de toda duda (índices-h superiores a 30) aunque la mención al premio siempre destaca algún avance conceptual algún logro que ha transformado la disciplina del premiado. Prasher, como otros olvidados por el Comité Nobel, pasará a la historia por derecho propio. Un Premio Nobel a GFP es un Premio Nobel a Prasher (aunque el más “necesitado” no reciba un solo euro). ¿Cómo afectará la crisis financiera en EEUU a Prasher? ¿Peligra su puesto de trabajo?

Genómica, metabolómica y “vino-ómica” (o en tiempos de crisis también se puede beber buen vino)

Curioso título para un artículo en Nature, Technology Feature: “Metabolomics: Wine-omics,” 455: 699 ( 2 October 2008 ). ¿Cómo afecta la composición química al sabor y al “cuerpo” de un vino? Kirsten Skogerson, de la University of California, Davis, quien estudió viticultura y enología decidió emprender una investigación en metabolómica en el laboratorio de Oliver Fiehn con objeto de contestar a dicha pregunta.

Ella confiesa que “hay muchas preguntas en la ciencia del vino que podrán ser contestadas gracias a un análisis global”. Una comprensión de la bioquímica de la fermentación de la uva. Actualmente, Skogerson y Fiehn están estudiando los “metabolomas” del vino con objeto de buscar los componentes químicos del vino que contribuyen a su cuerpo.

El cuerpo de un vino debido a la calidad de la uva de partida se aprecia mejor en un vino blanco del año. Skogerson y Fiehn han estudiado 17 vinos blancos diferentes utilizando técnicas de resonancia magnética nuclear (NMR), de cromatografía de gases (GC) y espectrometría de masas (MS) que les permiten identificar los metabolitos más importantes tanto del metaboloma de la uva como del de la levadura utilizada en su fermentación. La complejidad del metaboloma resultante para el vino es extrema. Aún así, su estudio ha identificado 413 metabolitos (una pequeñísima fracción del metaboloma) aunque sólo han podido identificar claramente 108 de ellos.

¿Qué correlación estadística hay entre la proporción de los metabolitos identificados y el cuerpo de cada vino según una encuesta a catadores profesionales? Los resultados muestran una fuerte correlación con la prolina (un aminoácido de tipo iminoácido). ¿Por qué? No lo saben. Esa es la parte difícil de los análisis metabolómicos encontrar las relaciones causa/efecto. Skogerson sugiere que quizás está relacionado con la viscosidad del vino.

Los vinos tintos tampoco se escapan de este tipo de estudios. Las técnicas de cromatografía han sido utilizadas para identificar múltiples metabolitos secundarios, como los polifenoles, es decir, flavonoides, taninos, y antocianinas. Que es bien sabido que influyen en la calidad de vida y la salud.  

¿Influye conocer la bioquímica de una botella de vino a la hora de paladearla con placer? Según Skogerson, no. Aunque la ciencia puede elevar el arte de la fabricación de vino a su máximo nivel.

En tiempos de crisis no hay que olvidar que hay muy buenos vinos baratos, especialmente en ciertas denominaciones de origen. Por ejemplo, hay grandes Valdepeñas con una relación calidad/precio más que aceptable.

CONFERENCIA EN MÁLAGA: Miguel Ángel Medina Torres – Quimeras: El mito de la ciencia

XI ciclo de conferencias presente y futuro de la ciencia y la tecnología

Centro de Arte Contemporáneo de Málaga

15 abril de 2008. 19:30 horas
QUIMERAS: DEL MITO A LA CIENCIA.

Dr. Miguel Ángel Medina, Profesor Titular de Bioquímica y Biología Molecular de la UMA.

Para ir abriendo boca, permitidme copiar aquí dos artículos de Miguel Ángel, gran divulgador de la ciencia, de “su” ciencia. Os gustarán.

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Hay uniones que matan… (Historias de CREB)

Miguel Angel Medina Torres

Los seres vivos son sistemas termodinámicamente abiertos en continuo intercambio de materia, energía e información con el medio. Una manifestación de los flujos de información dentro de la célula y entre ésta y su entorno es la que constituyen los mecanismos de «transducción» de señales, en los que participan primeros y segundos mensajeros y máquinas moleculares que «transducen» señales, de acuerdo con la terminología introducida por Bourne [Symposia in Quantitative Biology 58:1019-1031 (1988)]. Los primeros mensajeros son la señales (físicas o químicas) extracelulares que inducen alguna(s) respuesta(s) en la célula diana; así definidos, pueden incluirse en la lista de primeros mensajeros las hormonas, factores de crecimiento, neurotransmisores, citoquinas o quimioquinas, pero también la luz o cualquier tipo de estrés mecánico o térmico. Las máquinas moleculares que «transducen» señales son proteínas que funcionan como receptores, proteínas G, enzimas productoras o eliminadoras de segundos mensajeros, proteínquinasas, fosfoproteínfosfatasas y factores de transcripción. Los segundos mensajeros son biomoléculas pequeñas e iones cuyas concentraciones cambian como respuesta a un estímulo y dan lugar a la transmisión en cascada de una señal hasta generar algún tipo de respuesta final. Son segundos mensajeros los iones calcio y los protones, los nucleótidos cíclicos y una larga serie de compuestos lipídicos derivados de los fosfolípidos de membranas.
El primer compuesto descrito como segundo mensajero fue el cAMP, gracias a los trabajos pioneros de Sutherland en los años cincuenta. Este autor estaba interesado en estudiar cómo la adrenalina estimula los hepatocitos para que liberen glucosa. Sutherland pudo demostrar que, entre la unión de la hormona a su receptor y la posterior liberación de glucosa, se dan varios pasos intermedios que implican el control del metabolismo del glucógeno mediante reacciones de fosforilacióndesfosforilación y que las fosforilaciones son estimuladas por una pequeña molécula que, posteriormente, pudo ser identificada como el cAMP. Actualmente, se sabe que el cAMP se forma por acción de una cascada de transmisión de señales que implica a las proteínas G heterotriméricas [ver Encuentros en la Biología 18 (1994)]. El cAMP activa una quinasa multifuncional, denominada proteínquinasa A (PK-A), que consta de dos subunidades reguladoras (R) y dos catalíticas (C). En ausencia de cAMP, la PK-A se encuentra formando el heterocomplejo R2C2, que es inactivo. Cuando se forma cAMP, se liga a las subunidades reguladoras, induciendo un cambio conformacional que libera las subunidades catalíticas activas.
El cAMP también induce efectos a más largo plazo mediante la activación transcripcional de diversos genes. En los eucariotas «superiores», los efectos del cAMP sobre la transcripción están mediados por proteínas que contienen dominios en cremallera de leucina. Los genes controlables transcripcionalmente por cAMP contienen un motivo consenso palindrómico 5′-TGACGTCA-3′, conocido como elemento de respuesta al cAMP (CRE). La proteína que se une a esta secuencia diana es el homodímero CREB, formado por dos cadena idénticas de 43 kDa. El extremo carboxilo de CREB contiene una cremallera de leucina que es necesaria para la dimerización y la unión a la secuencia CRE, activando la transcripción del gen diana. Además, CREB tiene un dominio de transactivación que contiene varias regiones independientes, incluída la que se ha identificado como «dominio inducible por quinasas», el cual contiene sitios de fosforilación consenso para varias quinasas, incluida PK-A. De hecho, un mecanismo de la activación transcripcional por CREB es la fosforilación de su residuo Ser-133 por la subunidad catalítica de PK-A. CREB también puede ser fosforilada por otras serina/treoninaquinasas, tales como las PK-C, las quinasas dependientes de calcio y calmodulina CaMK-I, CaMK-II y CaMK-IV, la p105 quinasa dependiente de ras, p90^rsk y Rsk-2. Las fosforilaciones de CREB alteran la conformación de su dominio de transactivación, incrementando así su interacción con la maquinaria transcripcional.
Es bien conocida la participación de CREB en la regulación hormonal del metabolismo glucídico. En concreto, como respuesta al primer mensajero glucagón se activa una cadena de «transducción» de señales en los hepatocitos que conduce a la activación transcripcional por CREB del gen que codifica la fosfoenolpiruvato carboxiquinasa, una de las enzimas reguladoras de la gluconeogénesis.
Recientemente, se ha demostrado que la expresión de CREB se relaciona directamente con el potencial metastásico de melanomas murinos. De hecho, la sobreexpresión de una CREB mutada en su dominio de unión a CRE en células de melanoma metastásico consiguió disminuir su tumorigenicidad y su potencial metastásico en ratones atímicos desnudos [Xie et al., Oncogene 15:2069-2075 (1997)].
En conclusión, la unión de CREB a regiones CRE del DNA es un evento clave en la regulación transcripcional de diversos genes implicados en importantes procesos, aunque hay activaciones transcripcionales nada deseables, como es el caso descrito para los melanomas murinos. ¡Y es que hay uniones que matan!

Miguel Angel Medina Torres es Profesor Titular de Bioquímica en la Universidad de Málaga

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UN PUNTO DE VISTA ALTERNATIVO SOBRE EL ORIGEN DE LA VIDA Y LA EVOLUCIÓN

Miguel Ángel Medina Torres 

“Todo lo que existe en el Universo es fruto del azar y de la necesidad”. Esta frase atribuida al atomista griego Demócrito y rescatada y hecha célebre por el eminente biólogo francés Jacques Monod destaca los polos entre los que se ha movido toda la investigación biológica y, en concreto, la búsqueda de una respuesta al “misterio” primordial, el del origen de la vida. Las argumentaciones precientíficas dominantes hasta el siglo pasado, preñadas de prejuicios resultantes de la intromisión de la religión en el campo de la ciencia, mostraban un mundo estático en el que los seres vivos fueron creados tal como son hoy por un Sumo Hacedor, el Gran Arquitecto del Cosmos. En la segunda mitad del siglo XIX se produjeron diversas revoluciones científicas que dieron al traste con esta visión estática del mundo. El mundo empezó a ser entendido como algo cambiante, en permanente evolución. La Termodinámica mostró de forma precisa una dirección concreta de la evolución del Universo: aquella en la que aumentase continuamente la entropía. Darwin, uno de los más grandes pensadores de la humanidad, sentó las bases de las modernas teorías de la evolución de la vida señalando la selección como el motor del cambio.
Uno de los fundadores de la mecánica cuántica, Erwin Schrödinger, remarcó como característica de la vida que se encontrara en un estado especial de orden tal que -en apariencia- pareciera contradecir el Segundo Principio de la Termodinámica. Tiempo después, el propio Monod señaló que este particular orden característico del mundo vivo no puede tener otra fuente que el mero azar, un azar capturado en el viento. Aunque la pregunta sobre el origen de la vida dista mucho de estar contestada, actualmente una abrumadora mayoría de biólogos es partidaria de la opinión según la cual la vida surgió como la afortunada combinación de múltiples sucesos aleatorios, cada cual extremadamente improbable, y que surgió como algo simple que devino progresivamente en más complejo con la intervención de la selección como motor del cambio. Esta idea, con ser la canónica, presenta un punto sumamente débil: Como muestra gráficamente Robert Shapiro en su interesante libro “Origins” (del que existe una traducción al español en la Biblioteca Científica Salvat), si la vida hubiera surgido como resultado del puro azar, resultaría fácil argumentar basándose en las más elementales reglas de la Teoría de Probabilidades que se habría necesitado un tiempo muchísimo mayor que la edad del Universo. Nosotros, los seres vivos, seríamos los muy afortunados, más bien los imposibles, pues la probabilidad matemática de que hubiéramos aparecido se reduciría prácticamente a la nada.
Sin duda, maravilla el hecho de que los seres vivos estén compuestos por elementos no vivos. Los orgánulos, macromoléculas, iones y moléculas pequeñas que constituyen cualquier célula viva aisladamente no están vivos. La vida surge, pues, como una propiedad emergente, sin que esto tenga nada de mágico o místico. No hay que recurrir a ninguna fuerza vital, no hace falta desempolvar la vieja idea del élan vital propuesta por el filósofo Bergson. En los últimos años, frente a la ortodoxia vigente en el pensamiento científico, empiezan a oirse voces heterodoxas que propugnan caminos alternativos en la búsqueda de respuestas a los misterios de la vida. Frente a la idea de que la vida surgió por azar y es, por tanto, altamente improbable, algunos prestigiosos científicos propugnan que la vida tuvo que surgir necesariamente en nuestro Universo. Dos libros publicados en 1995, ambos entre el ensayo científico y la divulgación, ambos escritos por investigadores de primera línea, presentan la idea de la “inevitabilidad” de la vida, aunque lo hacen desde postulados bien distintos. El primero de estos libros es “Vital Dust: Life as a Cosmic Imperative“, escrito por el biólogo Christian de Duve (Premio Nobel de Medicina y Fisiología, compartido en 1974 con Albert Claude y George Palade), quien ya nos obsequiara años atrás con esas dos joyas que son “The Alive Cell” y “Blueprint for a Cell“. Pero el objeto principal de los comentarios que constituyen el presente artículo es el libro “At Home in the Universe“, escrito por el biólogo teórico Stuart Kauffman, una de las más conocidas “cabezas pensantes” del célebre Instituto de Santa Fe. Kauffman lleva cerca de treinta años trabajando en redes booleanas y es (junto con otros colaboradores del Instituto de Santa Fe, como Murray Gell-Mann, Chris Langton o Per Bak) corresponsable del surgimiento de lo que ha venido en denominarse Teoría de la Complejidad.
Entre las teorías sobre el origen de la vida, actualmente la dominante es aquella que considera que las primeras formas de proto-vida estarían constituidas por una maquinaria autoreplicante de RNA. El descubrimiento hace una decena de años por el grupo de Thomas Cech de que existen secuencias de RNA que pueden catalizar reacciones enzimáticas dio un fortísimo soporte a los partidarios del mundo del RNA. Por supuesto que la replicación de las moléculas de RNA requeriría la existencia de una actividad RNA polimerasa. Dado un aporte de nucleótidos libres, una ribozima capaz de funcionar como polimerasa constituiría por sí misma un gen replicante desnudo. Pero tal molécula ¿podría mantenerse frente a la degradación mutacional? ¿y podría evolucionar? La respuesta a ambas preguntas es muy probablemente negativa, ya que sería prácticamente inevitable lo que Leslie Orgel ha denominado una catástrofe causada por errores. Esta objeción es aplicable a otros modelos alternativos basados en la suposición de que la vida surgió simple. Para Kauffman, éste es el mayor error de las posturas ortodoxas en las teorías del origen de la vida. Pocos científicos caen en la cuenta de que la vida existe entre unos determinados límites de complejidad; en concreto, existe una complejidad mínima por debajo de la cual no puede darse el fenómeno vital. El genoma del ser vivo más simple conocido consta de varios cientos de genes. Este umbral inferior para la emergencia de la vida, sostiene Kauffman, no es casual sino que es inherente a la propia naturaleza de la vida. El modelo estándar del mundo del RNA no da cuenta de este hecho, por lo que se haría inevitable construir un modelo alternativo.
El modelo alternativo y heterodoxo que propone Kauffman sugiere que la vida no surgió simple sino compleja y completa. Las raíces del “secreto de la vida” serían más profundas que el hermoso modelo de Watson y Crick y estarían basadas en la Química. El postulado de este modelo alternativo es que la vida surge como una transición de fases natural en sistemas químicos complejos. [En este punto, entre paréntesis, debo mencionar que en el libro de Kauffman echo en falta una mención explícita a los antecedentes de esta teoría. Pareciera que el autor estuviese señalando que la misma es obra exclusiva de él. Desde mi punto de vista, nada más alejado de la verdad. La noción esencial de la vida como transición de fases queda recogida en la Sinergética de Hermann Haken y los modelos dinámicos evolutivos que mencionaremos más adelante encuentran su correlato en el modelo de los hiperciclos y las cuasiespecies del biofísico Manfred Eigen, premio Nobel de Química en 1967].
Desde un punto de vista químico, un ser vivo es un sistema de componentes químicos que tienen la capacidad de catalizar su propia reproducción, esto es, un sistema colectivamente autocatalítico. Basado en su amplia experiencia sobre el funcionamiento de las redes booleanas, Kauffman llega a lo que denomina idea central de esta teoría holista: La emergencia de conjuntos autocatalíticos es casi inevitable, la vida “cristaliza” espontáneamente y lo hace no por acción de ninguna “fuerza” misteriosa sino por imposición de una simple necesidad matemática. Desde este punto de vista, la vida es muchísimo más probable que lo que se había supuesto hasta hoy. De ahí, el título del libro.
Pero, ¿y qué hay de la evolución de los seres vivos? Desde Darwin, la imagen central en la Biología es la de la selección natural escogiendo situaciones útiles entre mutaciones surgidas al azar. Esta imagen domina completamente nuestra actual visión de la vida y lleva a la profunda convicción de que la selección es la única fuente de orden en Biología. Pero la selección no puede ensamblar sistemas complejos; la selección, aunque poderosa, no es todopoderosa. Para Kauffman, se requiere algún motor adicional para explicar la evolución. Ese motor adicional sería el orden espontáneo que surge de forma natural en los conjuntos autocatalíticos que se mueven en el borde del caos. [De nuevo, en este punto pueden citarse claros antecedentes, particularmente la noción de estabilidad estructural surgida en contextos inicialmente desconexos como son la Teoría de las Catástrofes de René Thom, la Termodinámica del No Equilibrio y la Teoría del Caos]. Un tercer factor esencial para entender la evolución sería la existencia de accidentes históricos, el factor azar en forma de lo que Murray Gell-Mann denomina “accidentes congelados” en su delicioso libro “Quark and Jaguar“.
En este nuevo marco conceptual teórico que se está creando, la emergencia de la vida dejará de ser un misterio. La vida misma será entendida como la expresión natural de las tendencias espontáneas hacia el orden en un Universo alejado del equilibrio.

Miguel Ángel Medina Torres es Profesor Titular de Bioquímica.

Protones como neurotransmisores y Litio para enfermos mentales ¿cómo funcionan?

Los músculos se contraen cuando una molécula neurotransmisora se libera desde las células nerviosas hasta las células musculares correspondientes. En enero de 2008 se publicó una noticia sorprendente: Protones (partículas elementales subatómicas, que conforman los núcleos del átomo de hidrógeneo, es decir, iones de hidrógeno H+) pueden actuar como neurotransmisores, al menos para el gusano (nemátodo o lombriz intestinal) Caenorhabditis elegans. Lo sorprendente está en que se pensaba que los neurotransmisores tenían que ser moléculas “complejas” con muchos átomos, como las famosas serotonina, antidepresivo, dopamina, para tratamientos de adicción a cocaína, glutamato (“glutamato yeyé“), además, hacía 20 años que no se descubría una nueva molécula neurotransmisora (“H+, the tiniest transmitter“, “Proton Powered Pooping“).

El descubrimiento ha sido llevado a cabo por el grupo de investigación del profesor Erik Jorgensen, director del Brain Institute de la  University of Utah, especialista en el C. elegans, animal extremadamente simple con poco más de 1000 células, y ha sido publicado en el artículo A.A.  Beg et al. “Protons Act as a Transmitter for Muscle Contraction in C. elegans,” Cell, 2008. Los investigadores además han caracterizado las vías metabólicas y sus bases genéticas para los receptores de protones. Ratones modificados genéticamente para que estos receptores estén inhibidos tienen grandes dificultades de aprendizaje. Quizás estos receptores de protones sean claves en nuestra capacidad de aprendizaje. Sólo estudios futuros podrán avanzar en esta línea.

¿Actúan en humanos? Posiblemente sí. Los protones son claves en los ácidos del intestino para nuestra digestión y parece sorprendente que también se encuentren en el cerebro. “Hay bombas de protones presentes en las células intestinales de humanos y ratones. Se piensa que algunas de las bombas producen ácido para digerir los alimentos. ¿Pero por qué existen bombas de protones en el cerebro?”

Hablando de protones como neurotransmisores me viene la cabeza el litio como medicamento, utilizado para tratar el transtorno bipolar (síndrome maníaco-depresivo, una de las causas más importantes de suicidio en la sociedad occidental) y otras enfermedades relacionadas con estados “depresivos”. Hace unos 50 años se descubrió por casualidad sus efectos terapéuticos (“Litio, manía y un error afortunado“) pero hasta hace muy poco tiempo no se ha descubierto cómo actúa realmente (“Lithium’s mood-stabilizing effect is explained“). Parece que el litio interactúa en un “tira y afloja” con el glutamato, el neurotransmisor más importante en el cerebro humano, llamado GABA, al menos según el estudio del grupo de Lowell Hokin de la University of Wisconsin Medical School (John F. Dixon and Lowell E. Hokin, “Lithium acutely inhibits and chronically up-regulates and stabilizes glutamate uptake by presynaptic nerve endings in mouse cerebral cortex,” Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 95, No. 14, p. 8363-8368).

Normalmente, una neurona para enviar una señal a su entorno libera un “chorro” (bombea) de glutamato en el espacio entre ella y otra neurona vecina. Para apagar la señal, la neurona emisora reabsorbe el glutamato, mediante el efecto inverso de la bomba. Este glutamato en el interior de esta neurona se almacena para su uso posterior. Cualquier problema en el funcionamiento de este proceso de liberación-reabsorción conduce a niveles inapropiados de glutamato (el inhibidor cerebral es realmente el ácido gamma-aminobutírico GABA que deriva del ácido glutámico mediante descarboxilación).

¿Podrían ser la causa de las depresiones niveles bajos de glutamato? ¿Podrían ser la causa de la euforia (manía) niveles altos de glutamato? Aunque no está demostrado científico, es una hipótesis bastante factible que está siendo estudiada por muchos investigadores. ¿Qué relación tiene el litio con el glutamato (sistema glutamínico)?

Los estudios en ratones han encontrado que el nivel de litio en sangre puede tanto retrasar el sistema de reabsorción de glutamato como acelerarlo. Los investigadores del grupo de Lowell E. Hokin han estudiado tanto muestras de tejido cerebral extraído de ratones y monos, como ratones vivos, que han expuesto a ciertas dosis de litio y han observado cómo varían en éstos los niveles de glutamato. Sus conclusiones van en la línea de que el lito parece que permite estabilizar los niveles de glutamato en un estrecho márgen (homeostásis). En este sentido se empieza a entender cómo el litio tiene un doble efecto que le permite ser útil en maníaco-depresivos tanto estabilizando los periódos de euforia como los depresivos en efermos de síndrome bipolar.