Las proteínas son las piezas básicas de la maquinaria molecular del cuerpo humano. Están codificadas por el genoma y de ellas dependen los diversos procesos vitales, que abarcan desde el cerebro al corazón, los intestinos, el estómago, los pulmones, la piel, los músculos y los huesos, entre otros. Todas estas proteínas mantienen una tupida red de relaciones entre ellas que desempeña un papel central en el funcionamiento del cuerpo humano. Por ello, conocer las relaciones entra cada una de estas piezas es crucial. Por ejemplo, la interacción molecular entre dos proteínas, una vírica y una humana, es la que permite al coronavirus SARS-CoV2 entrar en las células humanas e infectarlas, causando la enfermedad Covid19.

La proteína SFRP1 (rojo), implicada en el alzhéimer, rodeada de células gliales (verde). / Foto: Pilar Esteve.

Ahora, un gran estudio internacional, liderado por el Dana-Farber Cancer Institute de Boston (EEUU) con participación de investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha publicado el mapa global de las comunicaciones entre las proteínas humanas, el llamado interactoma humano, una especie de facebook de las proteínas, que ayudará a comprender mejor los procesos que ocurren en las células humanas y la base molecular de los procesos vitales. Podría contribuir tanto al conocimiento del origen de diversas enfermedades como al desarrollo de nuevos fármacos. El estudio se publica en la revista Nature.

“Este complejo mapa de relaciones, basado en el proteoma humano, analiza e identifica las interacciones moleculares entre proteína y proteína. De modo que nos permite construir un mapa de miles de relaciones, que se puede equiparar al facebook de las proteínas humanas”, explica el investigador del CSIC Javier De Las Rivas, cuyo grupo del Centro de Investigación del Cáncer (CIC-IBMCC, mixto del CSIC y la Universidad de Salamanca) ha participado en el estudio. Este mapa permitirá mejorar los estudios de una gran cantidad de funciones celulares fisiológicas y patológicas en los que las relaciones moleculares no estaban claras. “En este mapa se han testado 17.500 proteínas humanas; de modo que, si se estima que el genoma humano codifica unas 20.000 proteínas, este nuevo mapa abarca un 87,5% del proteoma humano”, indica De Las Rivas.

“Decimos que se parece a una red social como Facebook porque es un mapa relacional complejo que nos indica con qué amigas se relaciona cada proteína, y que genera una galaxia compleja de conexiones que revela afinidades y funcionalidades concretas”, añade De las Rivas. Este nuevo mapa permite comprender cómo se conectan las proteínas entre sí y cómo interactúan a nivel molecular para constituir las máquinas celulares que realizan las distintas funciones en nuestro organismo.

Una conexión similar a un mapa de carreteras

El material genético codifica las proteínas, que son la esencia de la maquinaria molecular y condiciona diversas funciones fisiológicas. Por ello, cuando se producen daños o mutaciones en el material genético, se pueden alterar las proteínas y esto puede repercutir en las funciones fisiológicas y desembocar en diversas enfermedades.

Este mapa se puede comparar con un mapa de carreteras que permite identificar los puntos en los que se debe intervenir para garantizar la seguridad de las comunicaciones. Por ello es clave para desvelar, por ejemplo, dianas que permitan desarrollar fármacos que estimulan relaciones perdidas, o que bloquean ciertas relaciones patológicas. Este mapa de las relaciones entre las proteínas también es fundamental para comprender la relación que media entre el genotipo (el material genético) y el fenotipo (el conjunto de características de un organismo).

La secuencia del genoma humano ha permitido el estudio sistemático de la genética y de la variabilidad de expresión de células, tejido y organismos. La secuenciación de genomas (conjunto de genes de un organismo), proteomas (conjunto de proteínas expresadas) y transcriptomas (conjunto de moléculas de ARN) ha avanzado mucho pero aún se necesita profundizar en los mecanismos celulares que median dicha variabilidad fenotípica y tisular o celular.

Este estudio ha sido coordinado por el investigador Marc Vidal, de la Universidad de Harvard y del Dana Faber Cancer Institute de Boston (EEUU) y ha implicado la colaboración de grupos de investigación de Canadá, Bélgica, Hungría, Israel, Reino Unido, Italia, Francia y España. La aportación del grupo de investigación dirigido por Javier De Las Rivas, del CIC-IBMCC, ha sido en el campo de la bioinformática y de la biología computacional: ha estructurado y analizado el big data generado por el proyecto.