Resumen de Investigación:

El grupo de Biología computacional y Bioinformática del CBMSO tiene sus raíces en la Unidad de Bioinformática creada por Ángel Ramírez Ortiz e integrada también por el grupo de Antonio Morreale. En la actualidad está dirigido por Ugo Bastolla, un físico que ha estado siempre interesado en la biología, convencido que sólo un enfoque multidisciplinario permite entender la complejidad de los seres vivos, y que la biología se beneficiará enormemente de nuevos métodos cuantitativos y de un formalismo matemático que se apoye por un lado en la física estadística y por el otro en la evolución. En este contexto, las proteínas son particularmente interesantes como puente entre las dos disciplinas. Nuestras principales líneas de investigación se centran en la biología estructural computacional de proteínas, la evolución molecular y la ecología teórica, en particular:

1. El estudio computacional de la dinámica de las proteínas mediante nuestro modelo de red elástica de ángulos de torsión, para caracterizar y predecir entre otras cosas los acoplamientos dinámicos entre residuos de las proteínas relacionados con unión a ligandos y alosterismo, los cambios de conformación y los cambios estructurales debidos a mutaciones.
2. La relación entre estabilidad y evolución de proteínas, mediante el estudio de cómo la selección natural actúa sobre la estructura y la estabilidad de las proteínas, para desarrollar y aplicar modelos realistas de sustitución para inferencias filogenéticas que tienen en cuenta la estabilidad de plegamiento y la conservación estructural.
3. El estudio computacional de las propiedades y la evolución de las proteínas desordenadas que no poseen una estructura tridimensional estable.
4. El estudio bioinformático de la regulación epigenética de la replicación y la transcripción en células complejas donde, en colaboración con los grupos de Crisanto Gutierrez y Maria Gomez, hemos caracterizado nueve estados de cromatina de la planta modelo Arabidopsis thaliana y su relación con la replicación del genoma, y la relación entre la replicación del genoma de ratón y las propiedades de los nucleosomas.
5. La ecología teórica, donde hemos contribuido a cuantificar el concepto de estabilidad estructural de los ecosistemas, que contesta a la pregunta sobre cuáles propiedades de los ecosistemas favorecen el mantenimiento de su biodiversidad frente a las perturbaciones del medio. En este estudio nos hemos centrado en las propiedades de las redes ecológicas y en la comparación entre mutualismo, depredación y competición, y hemos aplicado este enfoque a caracterizar ecosistemas bacterianos.

A continuación, describimos esas líneas en más detalle.

Dinámica estructural de las proteínas con red elástica de ángulos de torsión

Las proteínas ejercen la función biológica para la cual han sido seleccionadas a través de movimientos calibrados con gran precisión. El modelo de red elástica permite predecir de manera analítica los movimientos colectivos (modos normales) entre regiones de la proteína que se mueven de manera coordenada una respecto a la otra, usando la información de la estructura nativa de la proteína y muy pocos parámetros. Nuestro método usa los ángulos de torsión, que son los grados de libertad más relevantes de las proteínas, y fija los parámetros en base a las fluctuaciones observadas en los ensembles de NMR y en los cristales de las proteínas. Este método permite tratar sistemas grandes muy rápidamente y de forma precisa, prediciendo grandes movimientos físicamente realistas en un tiempo muy rápido. Aunque los modos normales sólo tienen en cuenta pequeñas fluctuaciones harmónicas, estamos trabajando para considerar en el cálculo también términos no harmónicos.

Nuestro objetivo principal es la comprensión cuantitativa, y si es posible, predictiva de como las proteínas cambian su conformación durante su actividad biológica y su evolución, para racionalizar la acción proteica, mejorar la predicción por homología de la estructura de la proteína y mejorar los modelos de docking proteína-ligando usados para el diseño de fármacos. Actualmente estamos trabajando en un campo de fuerza que nos permita predecir dichos cambios conformacionales.

Otra aplicación consiste en predecir regiones de la proteína que se mueven de manera coordenada y co-direccional, para caracterizar sitios de unión a ligandos y los acoplamientos alostéricos entre sitio funcional y sitio regulador.

Estabilidad de plegamiento y evolución de proteína.

Como la estructura nativa de las proteínas es clave para su dinámica y su función, la selección natural conserva con gran cuidado dicha estructura y su estabilidad de plegamiento. Sin embargo, los modelos de evolución molecular no tienen en cuenta esta presión selectiva. Desde hace tiempo, nuestro grupo ha desarrollado un modelo de la estabilidad de plegamiento suficientemente sencillo para poder caracterizar no sólo la presión selectiva que favorece la estabilidad frente a la ausencia de plegamiento (diseño positivo), sino también la presión selectiva que desfavorece los plegamientos incorrectos (diseño negativo). En este sentido hemos encontrado una relación interesante entre la estabilidad del plegamiento, el tamaño poblacional y el sesgo de mutación, que puede explicar porque las bacterias intracelulares con población efectiva reducida tienden a evolucionar con un sesgo de mutación que favorece la combinación de nucleótidos A+T, y por lo tanto proteínas más hidrofóbicas.

El modelo de la estabilidad de plegamiento resultante se puede aplicar para predecir el efecto de las mutaciones, para predecir la estructura de las proteínas a través de threading, y para inferencias evolutivas y reconstrucciones de árboles filogenéticos. En este contexto, nuestro método proporciona modelos evolutivos más realistas y permite explicar porque diferentes sitios de la proteína evolucionan con tasas diferentes. Sin embargo, es demasiado tolerante respecto a las mutaciones. Estamos trabajando para mejorar nuestro modelo para considerar los cambios estructurales predichos en base al modelo de red elástica torsional.

En el mismo contexto, hemos trabajado para conseguir una clasificación automática de las estructuras de las proteínas utilizando semejanzas estructurales y analizando los cambios de estructura y función en su evolución. Este trabajo nos ha llevado a reconocer que los dominios de las proteínas se pueden clasificar sobre un árbol filogenético sólo para similitudes suficientemente grandes, mientras que para similitudes inferiores pero significantes su relación ha de ser descrita como una red, debido tanto a su origen evolutivo a través de la recombinación de fragmentos por debajo del nivel de dominio como a aceleraciones evolutivas por cambios de función.

Proteínas desordenadas.

Estudiando las proteínas del centrosoma, hemos observado que tienden a estar mucho más desordenadas, coiled-coil y fosforiladas que las proteínas de control de un mismo organismo. Estas propiedades confieren una plasticidad estructural y reguladora al centrosoma, están favorecidas en organismos con un mayor número de tipos celulares, y se han realizado en la evolución principalmente mediante inserciones de grandes fragmentos desordenados que ocurren más frecuentemente en ramas evolutivas donde el número de tipos celulares aumenta significativamente.

Epigenética y estructura de la cromatina.

El genoma de las células complejas está empaquetado por nucleosomas y otros complejos proteicos que constituyen la cromatina, cuya estructura, que está siendo caracterizada experimentalmente de manera muy activa, preside a la regulación epigenética de la expresión génica, así dicha en cuanto no radica en la secuencia del genoma sino en la estructura de la cromatina. Nuestro grupo, en colaboración con el grupo dirigido por Crisanto Gutierrez, ha desarrollado un método basado en Hidden Markov Models para clasificar regiones de cromatina de la planta modelo Arabidopsis thaliana a partir de datos de modificaciones de histonas y de nucleótidos y secuencia del genoma. Hemos caracterizado nueve estados de cromatina que están relacionados muy fuertemente con el proceso de transcripción (elementos activos, regiones reprimidas por PolyComb y heterocromatina) y están organizados de manera lineal a lo largo del genoma. Dentro de la misma colaboración, hemos determinado los orígenes de replicación del genoma en dos diferentes estadios de desarrollo y hemos observado pequeñas pero significativas diferencias que dependen de los estados de la cromatina.

Estabilidad estructural en ecología teórica y comunidades bacterianas.

Las plantas con flores y los insectos son grupos de organismos con biodiversidad muy alta, caracterizados por interacciones mutualistas ventajosas para ambas especies que interactúan. En la literatura ecológica ha habido mucha discusión sobre las consecuencias de dichas interacciones, porque algunos modelos sugieren que el mutualismo perjudica a la estabilidad de los ecosistemas. Usando un modelo matemático y enfocándonos en el concepto de estabilidad estructural, que hemos contribuido a cuantificar hace varios años, hemos demostrado que el mutualismo favorece la estabilidad estructural y por ende la biodiversidad cuando las redes ecológicas están completamente conectadas. Subsecuentemente, hemos demostrado que la estabilidad estructural de los ecosistemas mutualistas aumenta cuanto más conectados están, cuanto más grande es el solapamiento ecológico entre especies (al cual a veces se le llama anidamiento) y cuanto más reducida es la competición inter-específica. En la actualidad estamos realizando una comparación exhaustiva entre mutualismo, depredación y competición tanto en redes ecológicas reales como en redes simuladas.

Estos resultados nos han llevado a estudiar las relaciones ecológicas entre taxones bacterianos, que predecimos a partir de datos de coocurrencia obtenidos en estudios metaganómicos y teniendo en cuenta el efecto del medio. Hemos observado que las agregaciones entre taxones (“mutualismo”) son más frecuentes que las exclusiones (“competición”), y favorecen el cosmopolitanismo bacteriano, es decir, su capacidad de vivir en medios distintos. Hemos desarrollado un algoritmo para reconstruir comunidades bacterianas a partir de especies que presentan agregación significativa.