Es oficial: hay 42 millones de moléculas de proteína en cada célula

Células de levadura
WIKIMEDIA COMMONS
Actualizado 17/01/2018 18:16:12 CET

   MADRID, 17 Ene. (EUROPA PRESS) -

   Investigadores de la Universidad de Toronto han conseguido contabilizar unos 42 millones de moléculas de proteína en una sola célula, la primera estimación confiable en este ámbito.

   El cálculo fue realizado por un equipo dirigido por Grant Brown, profesor de Bioquímica en el Centro Donnelly de Investigación Celular y Biomolecular, analizando los datos de casi dos docenas de grandes estudios de abundancia de proteínas en células de levadura.

   Las proteínas forman nuestras células y hacen la mayor parte del trabajo en ellas. De esta forma, dan vida al código genético porque los códigos para construir proteínas se almacenan dentro del código de ADN de los genes.

   Al explicar el trabajo, publicado en Cell Systems, Brown dijo que dado que "la célula es la unidad funcional de la biología, es simplemente una curiosidad natural querer saber qué hay allí y cuánto de cada tipo".

   A pesar de la curiosidad, hay otra razón por la cual los científicos querrían contar las proteínas. Muchas enfermedades son causadas por tener demasiada o muy poca proteína. Cuantos más científicos conozcan sobre cómo se controla la abundancia de proteínas, mejor será la capacidad de repararlo cuando salga mal.

   Aunque los investigadores han estudiado la abundancia de proteínas durante años, los hallazgos se describieron en unidades arbitrarias, lo que generó confusión en el campo y dificultó la comparación de datos entre diferentes laboratorios.

   Muchos grupos, por ejemplo, tienen niveles de proteína estimados al colocar una etiqueta fluorescente en las moléculas de proteínas e inferir su abundancia de la cantidad de células que brillan. Pero las diferencias inevitables en la instrumentación significaban que diferentes laboratorios registraban diferentes niveles de brillo emitidos por las células. Otros laboratorios midieron niveles de proteínas usando enfoques completamente diferentes.

   "Fue difícil conceptualizar cuántas proteínas hay en la célula porque los datos se informaron en escalas drásticamente diferentes", dijo Brandon Ho, estudiante graduado en el laboratorio de Brown que hizo la mayor parte del trabajo en el proyecto.

   Para convertir medidas arbitrarias en la cantidad de moléculas por célula, Ho recurrió a la levadura de panadería, un microbio de una sola célula fácil de estudiar que ofrece una ventana de cómo funciona una célula básica. Las levaduras también son el único organismo para el que hubo suficientes datos disponibles para calcular el número de moléculas para cada una de las 6.000 proteínas codificadas por el genoma de la levadura gracias a 21 estudios separados que midieron la abundancia de todas las proteínas de levadura. No existen conjuntos de datos para las células humanas, donde cada tipo de célula contiene solo un subconjunto de proteínas codificadas por los 20.000 genes humanos.

   La riqueza de los datos de levadura existentes significaba que Ho podía poner todo junto, compararlo y convertir las vagas medidas de abundancia de proteínas en "algo que tiene sentido, en otras palabras, moléculas por célula", dijo Brown.

   El análisis de Ho revela por primera vez cuántas moléculas de cada proteína hay en la célula, con un número total de moléculas estimadas en alrededor de 42 millones. La mayoría de las proteínas existen dentro de un rango estrecho: entre 1000 y 10.000 moléculas. Algunas son extraordinariamente abundantes, con más de medio millón de copias, mientras que otras existen en menos de 10 moléculas en una célula.

   Al analizar los datos, los investigadores pudieron obtener información sobre los mecanismos mediante los cuales las células controlan la abundancia de distintas proteínas, allanando el camino para estudios similares en células humanas que podrían ayudar a revelar las raíces moleculares de la enfermedad. También mostraron que el suministro de una proteína se correlaciona con su función en la célula, lo que significa que es posible utilizar los datos de abundancia para predecir qué proteínas están haciendo.