Científicos utilizaron una herramienta de IA para proteínas para hacer la edición de genes más segura

Puntos clave

• Los investigadores publicaron hallazgos en la revista Nature demostrando que la IA puede ayudar a rediseñar proteínas de edición de genes para reducir los cortes accidentales de ADN.
• AlphaFold, una herramienta de IA construida por Google DeepMind que predice la forma tridimensional de las proteínas, fue adaptada para identificar regiones problemáticas en moléculas de edición de genes.
• Todos los sistemas actuales de edición de genes conllevan algún riesgo de efectos fuera del objetivo, lo que significa que ocasionalmente cortan o alteran la parte incorrecta del ADN de un paciente.
• Las proteínas modificadas mostraron actividad reducida fuera del objetivo, un paso hacia hacer las terapias génicas más seguras para los pacientes.

La edición de genes, la capacidad de encontrar una sección específica del ADN de una persona y cambiarla, ha evolucionado de una curiosidad de laboratorio a tratamientos médicos reales durante los últimos dos décadas. Pero un problema de seguridad persistente la ha acompañado todo el camino.

¿Cuál es el problema de seguridad con la edición de genes?

Todas las herramientas de edición de genes creadas hasta ahora ocasionalmente cortan en el lugar equivocado. El genoma humano, el conjunto completo de instrucciones genéticas empaquetadas en casi todas las células de tu cuerpo, es enorme. Incluso una secuencia de letras de ADN que parece única puede aparecer dos o tres veces por pura casualidad en tres mil millones de pares de bases. Cuando una proteína de edición de genes encuentra una de esas copias accidentales y la corta, eso se llama un efecto fuera del objetivo.

Un único corte desviado en una sola célula es improbable que cause daño. El problema es que las terapias efectivas deben editar millones de células. Haciendo las cuentas, incluso una tasa de error minúscula significa que un paciente acumulará un número significativo de cortes incorrectos. Los científicos han pasado años intentando reducir ese riesgo hacia cero.

¿Cómo utilizaron los investigadores AlphaFold?

AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind y ampliamente acreditado por resolver uno de los problemas de predicción más difíciles de la biología, funciona modelando la forma tridimensional en la que se pliega una proteína. La forma determina la función: saber exactamente cómo se retuerce y dobla una proteína te dice qué partes agarran el ADN y qué partes realizan el corte.

El equipo, cuyo trabajo apareció en Nature, adaptó AlphaFold para enfocarse en las regiones de las proteínas de edición de genes más asociadas con el comportamiento fuera del objetivo. Una vez que esas regiones fueron mapeadas con precisión, los investigadores las rediseñaron, ajustando la estructura de la proteína para hacerla más selectiva sobre qué secuencias de ADN actuaría. El resultado fueron proteínas editadas que retenían su capacidad de golpear el objetivo previsto mientras cometían menos cortes incorrectos en otros lugares.

Ars Technica fue el primero en destacar el artículo de Nature para una audiencia de ciencia general.

¿Qué significa esto para los pacientes?

Ninguna terapia nueva está lista para la clínica aún. Esta es investigación fundamental, el tipo que remodela lo que los ingenieros tienen para trabajar antes de que alguien diseñe un tratamiento. Piénsalo como mejorar el bisturí antes de la cirugía.

El beneficio práctico, si el enfoque se mantiene en futuras pruebas, serían terapias génicas con un registro de seguridad más limpio. Los pacientes que podrían beneficiarse de la edición de un gen defectuoso vinculado a una enfermedad hereditaria, un cierto cáncer o un trastorno de la sangre podrían algún día enfrentar una menor probabilidad de cambios genéticos no deseados.

Por ahora, la historia es sobre una herramienta que se vuelve más afilada. La IA no curó una enfermedad aquí; ayudó a los científicos a ver un problema con suficiente claridad para solucionarlo.

Preguntas frecuentes

¿Está disponible la edición de genes como tratamiento médico hoy?

Sí, en casos limitados. Los reguladores en Estados Unidos y Reino Unido han aprobado las primeras terapias basadas en CRISPR, un tipo de edición de genes, para condiciones que incluyen la enfermedad de células falciformes. Los tratamientos son costosos y raros, pero existen.

¿Hace esta investigación que las terapias génicas actuales sean inmediatamente más seguras?

No directamente. El estudio describe un método para rediseñar proteínas de edición de genes, no un cambio a ningún producto aprobado. Apunta hacia tratamientos futuros más seguros en lugar de actualizar los que ya están en uso.