Desvendando a evolução: formas de proteínas revelam conexões biológicas ancestrais e precisas

São PauloUm estudo inovador publicado na Nature Communications revela que a compreensão das formas tridimensionais das proteínas pode ajudar os pesquisadores a desvendar conexões evolucionárias antigas. Liderado pelo Dr. Cedric Notredame e pela Dra. Leila Mansouri do Centro de Regulação Genômica, o estudo mostra que as estruturas das proteínas oferecem um método mais confiável para a construção de árvores evolutivas do que apenas as sequências de DNA.

Árvores evolutivas tradicionais geralmente utilizam a comparação de sequências de DNA ou proteínas para estabelecer relações entre espécies. No entanto, ao longo de extensos períodos, essas sequências podem sofrer mudanças drásticas, dificultando o rastreamento até ancestrais comuns. Este problema, conhecido como saturação de sequência, frequentemente resulta em árvores evolutivas imprecisas. A pesquisa demonstra que as estruturas das proteínas permanecem mais estáveis ao longo do tempo, oferecendo uma base mais sólida para compreender a história evolutiva.

O que torna esta abordagem notável:

Analisando a História Evolutiva Através de Estruturas de Proteínas

Utilizar as formas das proteínas para mapear a história evolutiva é uma abordagem inovadora. Ao integrar a estrutura dessas proteínas com sequências genéticas, alcançamos maior precisão na análise. Essa técnica é mais estável e menos sujeita a variações ao longo do tempo quando comparada apenas com os dados genéticos. Além disso, pode aprimorar nosso entendimento sobre kinases humanas, essenciais no desenvolvimento de medicamentos. Esse método também permite identificar relações evolutivas que remontam a bilhões de anos.

Ao analisar a forma física das proteínas, os pesquisadores mediram distâncias intra-moleculares (DIMs) para traçar histórias evolutivas. Eles descobriram que as árvores construídas a partir de dados estruturais correspondem estreitamente às feitas com sequências genômicas, mas com menos discrepâncias. Essa abordagem combinada permite aos cientistas distinguir com mais eficácia entre relações precisas e imprecisas.

Esta descoberta poderá ter um grande impacto em diversos campos, incluindo biotecnologia e pesquisa de doenças. Ela pode aprimorar nosso entendimento sobre a evolução das doenças, auxiliando no desenvolvimento de novas vacinas e tratamentos. Ao examinar as relações de proteínas como as quinases, que desempenham um papel crucial nas funções celulares, os cientistas podem desenvolver terapias mais direcionadas para doenças como o câncer. O estudo abre oportunidades para explorar a evolução das proteínas em uma escala sem precedentes, potencialmente beneficiando inúmeras áreas da ciência e medicina.

Superando a saturação evolutiva

O desafio da saturação evolutiva é um problema significativo para compreender o passado remoto da história da vida. Ao longo de muitos anos, as sequências de DNA podem ser profundamente modificadas, o que dificulta rastreá-las até suas formas originais. Isso complica a construção de árvores evolutivas precisas, nas quais os cientistas confiam para entender as relações entre espécies e genes.

Para enfrentar esse desafio, os pesquisadores estão agora se concentrando nas formas das proteínas. Essas estruturas tridimensionais são mais estáveis ao longo do tempo em comparação com suas sequências. Elas se adaptam lentamente, preservando características antigas que podem se perder nas sequências. Nessa abordagem inovadora, os cientistas mediram as distâncias entre partes específicas das estruturas das proteínas—conhecidas como distâncias intra-moleculares. Veja por que esse método é impactante:

Revelações sobre relações evolutivas se tornam mais seguras quando as sequências de DNA não são suficientes, e a combinação de dados estruturais com genômicos aprimora a precisão das árvores evolutivas. Além disso, essa abordagem abre novas possibilidades para investigar antigas relações entre famílias de proteínas.

Novo método dispensa formas experimentais de proteínas

Este novo método não necessita que as proteínas tenham suas formas determinadas experimentalmente. Isso é crucial, considerando o vasto volume de dados estruturais previstos por ferramentas como o AlphaFold 2. Milhões de sequências de proteínas já existem, e a expectativa é que esse número cresça ainda mais à medida que projetos como o EarthBioGenome avançam.

Compreender essas conexões é fundamental não apenas por curiosidade histórica. Por exemplo, as quinases de proteínas desempenham papéis cruciais em muitas funções celulares e são alvos importantes em terapias contra o câncer. Ao criar uma árvore evolutiva mais precisa para as quinases, os pesquisadores podem entender melhor como essas proteínas funcionam, suas interações com medicamentos e possivelmente melhorar os tratamentos. As implicações vão além da saúde humana, ajudando no desenvolvimento de vacinas e na compreensão da evolução das doenças, entre outras aplicações. O estudo das estruturas proteicas pode oferecer insights únicos onde os dados genéticos não são suficientes, ajudando a montar o quebra-cabeça da antiga história da vida.

Implicações para a medicina

Um estudo recente sobre formas de proteínas traz implicações importantes para a medicina. As estruturas proteicas oferecem novas maneiras de compreender doenças e aprimorar tratamentos. Aqui estão alguns dos potenciais benefícios médicos:

• Aprimoramento no design de medicamentos: Compreender as formas das proteínas pode resultar em medicamentos mais eficazes. Ao saber como as proteínas interagem em nível estrutural, os cientistas podem criar medicamentos que se encaixem melhor e funcionem com mais eficiência.
• Melhorias no tratamento do câncer: Muitas terapias contra o câncer têm como alvo proteínas específicas, como as quinases. Mapas evolutivos mais claros dessas proteínas nos permitem desenvolver tratamentos mais precisos para o câncer.
• Impulsionamento no desenvolvimento de vacinas: Compreender a evolução das proteínas nos ajuda a conhecer melhor os patógenos. Essa informação é essencial para criar vacinas que atacam as vulnerabilidades de vírus e bactérias.
• Rastreando a evolução das doenças: Ao analisar as estruturas das proteínas, obtemos pistas sobre como as doenças mudaram ao longo do tempo. Esse entendimento auxilia na previsão de futuras mudanças e na preparação de novos tratamentos.
• Avanços em biotecnologia: A engenharia de proteínas na biotecnologia pode se beneficiar dessa pesquisa, resultando em novas enzimas e bioprodutos.

Combinando estruturas de proteínas com dados genéticos, obtemos uma visão mais completa sobre a evolução da vida. Essa abordagem dupla diminui erros decorrentes da dependência exclusiva de sequências genéticas, que podem sofrer alterações ao longo do tempo. Isso nos permite identificar conexões que estavam ocultas anteriormente.

Modelos mais precisos sobre a evolução de proteínas, e consequentemente de doenças, são fundamentais na medicina. Um exemplo são as quinases, que desempenham um papel crucial em muitos processos celulares e são alvo de diversos medicamentos. Compreender sua evolução pode aprimorar esses tratamentos e, assim, melhorar os resultados para os pacientes.

Além disso, árvores evolutivas mais precisas podem direcionar pesquisas para além das quinases. Elas podem ajudar a rastrear proteínas associadas a distúrbios genéticos, levando a diagnósticos ou tratamentos mais eficazes. Com um entendimento mais profundo da evolução das proteínas, os pesquisadores podem adaptar tratamentos ao perfil genético individual ou prever como doenças podem reagir a novos medicamentos.

A incorporação de estruturas proteicas na pesquisa médica representa uma fronteira promissora. Isso abre novas oportunidades para explorar características complexas e mecanismos de doenças, levando, por fim, a avanços na saúde.