Diseño de proteínas de novo por científicos ciudadanos

Área de la Ciencia:

• La bioquímica
• Biología computacional
• Ciencia ciudadana

Sus antecedentes:

• Los proyectos de ciencia ciudadana en línea suelen aprovechar el reconocimiento de patrones para tareas de datos.
• Juegos anteriores como EteRNA han explorado el diseño de la estructura del ARN.
• El diseño de proteínas de novo es complejo debido a la naturaleza tridimensional de las estructuras de proteínas.

Objetivo del estudio:

• Explorar el potencial de los científicos ciudadanos en el diseño creativo de proteínas de novo utilizando el juego Foldit.
• Para generar nuevas estructuras y secuencias de proteínas a través de una plataforma de juego en línea.
• Evaluar la viabilidad y la tasa de éxito de los diseños de proteínas generados por los jugadores.

Principales métodos:

• El juego en línea Foldit fue adaptado para el diseño de proteínas de novo, desafiando a los jugadores a crear estructuras y secuencias de proteínas plegadas a partir de cadenas de péptidos extendidas.
• Se analizaron los diseños de los jugadores, y las soluciones con mayor puntuación informaron mejoras en el juego.
• 146 secuencias de proteínas diseñadas por jugadores fueron sintetizadas, codificadas en genes y expresadas en Escherichia coli.

Principales resultados:

• Los jugadores de Foldit generaron con éxito diversas estructuras de proteínas en silicio y secuencias de codificación.
• 56 de los 146 diseños sintetizados fueron expresados, solubles y adoptaron estructuras plegadas monoméricas estables.
• Los diseños representaban 20 pliegues de proteínas diferentes, incluido un nuevo pliegue previamente no observado en la naturaleza.
• Las estructuras de alta resolución de cuatro diseños coincidían estrechamente con los modelos generados por los jugadores.

Conclusiones:

• Los científicos ciudadanos pueden contribuir con éxito a los desafíos creativos de diseño de proteínas de novo.
• La plataforma Foldit facilita el descubrimiento de nuevas estructuras y secuencias de proteínas.
• Este enfoque pone de relieve el conocimiento implícito de los científicos ciudadanos y su potencial para resolver problemas científicos complejos.