Identificación de nuevas toxinas mediante Machine Learning

Un nuevo estudio revela cómo las bacterias utilizan un sistema especial, como una pequeña jeringa, para inyectar toxinas en otros organismos. Esto es importante porque nos ayuda a comprender cómo interactúan las bacterias con los huéspedes y, probablemente, entre sí. Utilizando inteligencia artificial, los investigadores identificaron más de 2.000 posibles toxinas, probablemente inyectadas por la jeringa, algunas de las cuales podrían usarse como nuevos antimicrobianos.
Jeringas microscópicas e inteligencia artificial: los científicos descubren nuevas armas bacterianas

En un novedoso estudio, publicado en la portada del volumen de agosto de 2024 de la revista Molecular Systems Biology, los investigadores han revelado nuevos secretos sobre un fascinante sistema de armas bacterianas que actúa como una jeringa microscópica.

Dirigido por el Dr. Asaf Levy y otros colaboradores de la Universidad Hebrea y de la Universidad de Illinois Urbana-Champaine, el equipo ha logrado avances significativos en la comprensión del sistema de inyección contráctil extracelular (eCIS), un mecanismo único utilizado por bacterias y arqueas para inyectar toxinas en otros organismos.

Descifrando el código bacteriano con inteligencia artificial

El eCIS es un arma de 100 nanómetros de largo que evolucionó a partir de virus que anteriormente atacaban a microbios (fagos). Durante la evolución, estos virus perdieron su capacidad de infectar microbios y se convirtieron en jeringas que inyectan toxinas en diferentes organismos, como los insectos.
Anteriormente, el Grupo Levy identificó el eCIS como un arma transportada por más de 1.000 especies microbianas. Curiosamente, estos microbios rara vez atacan a los humanos, y el papel de eCIS en Nature sigue siendo en su mayoría desconocido. (Geller et al. 2021). Sin embargo, sabemos que carga e inyecta toxinas proteicas.

Las proteínas específicas inyectadas por eCIS y sus funciones han sido un misterio durante mucho tiempo. Antes del estudio, sabíamos sobre ~ 20 toxinas que eCIS puede cargar e inyectar. Para resolver este rompecabezas biológico, el equipo de investigación desarrolló una innovadora herramienta de aprendizaje automático que combina datos genéticos y bioquímicos de diferentes genes y proteínas para identificar con precisión estas toxinas esquivas. El proyecto dio como resultado la identificación de más de 2.000 proteínas toxinas potenciales.

“Nuestro descubrimiento no solo arroja luz sobre cómo los microbios interactúan con sus huéspedes y tal vez entre sí, sino que también demuestra el poder del aprendizaje automático para descubrir nuevas funciones genéticas”, explica el Dr. Levy. “Esto podría abrir nuevas vías para el desarrollo de tratamientos antimicrobianos o nuevas herramientas biotecnológicas”.
Nuevas toxinas con actividad enzimática contra diferentes moléculas

Utilizando tecnología de inteligencia artificial, los investigadores analizaron 950 genomas microbianos e identificaron la impresionante cifra de 2.194 toxinas potenciales. Entre estas, cuatro nuevas toxinas (denominadas EAT14-17) se validaron experimentalmente demostrando que pueden inhibir el crecimiento de bacterias o células de levadura. Sorprendentemente, se descubrió que una de estas toxinas, EAT14, inhibe la señalización celular en las células humanas, lo que muestra su impacto potencial en la salud humana.
El grupo demostró que las nuevas toxinas probablemente actúan como enzimas que dañan las células objetivo al dirigirse a proteínas, ADN o una molécula que es crítica para el metabolismo energético.
Además, el grupo fue capaz de descifrar el código de secuencia de proteínas que permite la carga de toxinas en la jeringa eCIS. Recientemente, se ha demostrado que el eCIS puede utilizarse como una jeringa programable que puede diseñarse para inyectarse en varios tipos de células, incluidas las células cerebrales (Krietz et al. 2023).
Los nuevos hallazgos del presente artículo aprovechan esta capacidad al proporcionar miles de toxinas que son inyectadas naturalmente por eCIS y el código que facilita su carga en la jeringa eCIS. El código puede ser transferido a otras proteínas de interés.

De batallas microscópicas a avances médicos

Los hallazgos del estudio podrían tener aplicaciones de gran alcance en medicina, agricultura y biotecnología. Las toxinas recién identificadas podrían usarse para desarrollar nuevos antibióticos o pesticidas, enzimas eficientes para diferentes industrias, o para diseñar microbios que puedan atacar patógenos específicos. Esta investigación destaca el increíble potencial de combinar la biología con la inteligencia artificial para resolver problemas complejos que, en última instancia, podrían beneficiar la salud humana.

“Básicamente, estamos descifrando las armas que las bacterias evolucionaron y siguen evolucionando para competir por los recursos de la naturaleza”, agrega el Dr. Levy. “Los microbios son inventores creativos y es gratificante formar parte de un grupo que descubre estos asombrosos y sorprendentes inventos”.
La portada de Molecular Systems Biology que presenta a eCIS inyectando toxinas que fueron predichas por la IA. Obra de arte del Dr. Yitzhak Yadegari.
La portada de Molecular Systems Biology que presenta a eCIS inyectando toxinas que fueron predichas por la IA. Obra de arte del Dr. Yitzhak Yadegari.

El estudio fue dirigido por dos estudiantes talentosos: Aleks Danov e Inbal Pollin del Departamento de Patología Vegetal y Microbiología del Instituto de Ciencias Ambientales, y se realizó en colaboración con el Prof. Tommy Kaplan (Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería) y el Dr. Philippos A Papathanos (Departamento de Entomología) de la Universidad Hebrea de Jerusalem en colaboración con la Prof. Brenda A Wilson de la Universidad de Illinois Urbana Champaign.

El artículo de investigación titulado Identification of novel toxins associated with the extracellular contractile injection system using machine learning”, ya está disponible en Molecular Systems Biology.

Financiación:
El estudio fue financiado por la Fundación Israelí para la Ciencia, el Ministerio de Innovación, Ciencia y Tecnología de Israel, la Fundación Volkswagen, y una subvención inicial conjunta entre las dos universidades.

Investigadores:
Aleks Danov1, Inbal Pollin1, Eric Moon2, Mengfei Ho2, Brenda A Wilson2, Philippos A Papathanos3, Tommy Kaplan4,5 y Asaf Levy1.

Instituciones:
1) Departamento de Patología Vegetal y Microbiología, Instituto de Ciencias Ambientales, Facultad de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, Universidad Hebrea de Jerusalem.
2) Departamento de Microbiología, Universidad de Illinois.
3) Departamento de Entomología, Instituto de Ciencias Ambientales, Facultad de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, Universidad Hebrea de Jerusalem.
4) Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería, Universidad Hebrea de Jerusalem.
5) Departamento de Biología del Desarrollo e Investigación del Cáncer, Facultad de Medicina, Universidad Hebrea de Jerusalem.