Un gen computacional [1] [2] [3] es un autómata molecular que consta de una parte estructural y una parte funcional; y su diseño es tal que podría funcionar en un entorno celular.
La parte estructural es un gen natural , que se utiliza como esqueleto para codificar la entrada y las transiciones del autómata (Fig. 1A). Las características conservadas de un gen estructural (p. ej., sitio de unión de la ADN polimerasa , codones de inicio y parada y sitios de empalme) sirven como constantes del gen computacional, mientras que las regiones codificantes, el número de exones e intrones , la posición del codón de inicio y parada y las variables teóricas de los autómatas (símbolos, estados y transiciones) son los parámetros de diseño del gen computacional. Las constantes y los parámetros de diseño están vinculados por varias restricciones lógicas y bioquímicas (p. ej., las variables teóricas de los autómatas codificados no deben reconocerse como uniones de empalme). La entrada del autómata son marcadores moleculares dados por moléculas de ADN monocatenario (ssDNA). Estos marcadores están señalando un fenotipo molecular aberrante (p. ej., cancerígeno) y activan el autoensamblaje del gen funcional. Si se acepta la entrada, la salida codifica una molécula de ADN de doble cadena (dsDNA), un gen funcional que debería integrarse con éxito en la maquinaria de transcripción y traducción celular produciendo una proteína de tipo salvaje o un antifármaco (Fig. 1B). De lo contrario, una entrada rechazada se ensamblará en una molécula parcialmente dsDNA que no se puede traducir.
En el futuro, los genes computacionales podrían utilizarse para corregir mutaciones aberrantes en un gen o grupo de genes que pueden desencadenar fenotipos de enfermedades. [4] [ ¿ Fuente autopublicada? ] Uno de los ejemplos más destacados es el gen supresor de tumores p53 , que está presente en todas las células y actúa como un protector para controlar el crecimiento. Las mutaciones en este gen pueden abolir su función, lo que permite un crecimiento descontrolado que puede conducir al cáncer . [5] Por ejemplo, una mutación en el codón 249 en la proteína p53 es característica del cáncer hepatocelular . [6] Esta enfermedad podría tratarse con el péptido CDB3 que se une al dominio central de p53 y estabiliza su pliegue. [7]
Una única mutación relacionada con la enfermedad puede diagnosticarse y tratarse mediante la siguiente regla de diagnóstico:
if protein X_mutated_at_codon_Y then produce_drug fi(1)
Esta regla podría implementarse mediante un autómata molecular que consista en dos moléculas parcialmente dsDNA y una molécula ssDNA, que corresponde a la mutación relacionada con la enfermedad y proporciona un interruptor molecular para el autoensamblaje lineal del gen funcional (Fig. 2). La estructura del gen se completa mediante una ligasa celular presente tanto en células eucariotas como procariotas . La maquinaria de transcripción y traducción de la célula se encarga entonces de la terapia y administra una proteína de tipo salvaje o un antifármaco (Fig. 3). La regla (1) puede incluso generalizarse para involucrar mutaciones de diferentes proteínas, lo que permite un diagnóstico y una terapia combinados.
De esta manera, los genes computacionales podrían permitir la implementación in situ de una terapia tan pronto como la célula comience a desarrollar material defectuoso. Los genes computacionales combinan las técnicas de la terapia génica que permiten reemplazar en el genoma un gen aberrante por su homólogo sano, así como silenciar la expresión del gen (similar a la tecnología antisentido).
Aunque es un método mecanísticamente simple y bastante robusto a nivel molecular, es necesario abordar varias cuestiones antes de poder considerar una implementación in vivo de genes computacionales.
En primer lugar, el material de ADN debe ser internalizado en la célula, específicamente en el núcleo . De hecho, la transferencia de ADN o ARN a través de membranas biológicas es un paso clave en la administración de fármacos . [8] Algunos resultados muestran que las señales de localización nuclear pueden unirse de forma irreversible a un extremo de los oligonucleótidos , formando un conjugado oligonucleótido-péptido que permite la internalización efectiva del ADN en el núcleo. [9]
Además, los complejos de ADN deben tener una inmunogenicidad baja para garantizar su integridad en la célula y su resistencia a las nucleasas celulares . Las estrategias actuales para eliminar la sensibilidad a las nucleasas incluyen modificaciones de la estructura principal de los oligonucleótidos, como los oligodesoxinucleótidos de metilfosfonato [10] y fosforotioato (S-ODN), [11] pero, junto con su mayor estabilidad, los oligonucleótidos modificados a menudo tienen propiedades farmacológicas alteradas. [12]
Por último, al igual que cualquier otro fármaco, los complejos de ADN pueden causar efectos secundarios tóxicos e inespecíficos. Las aplicaciones in vivo de oligonucleótidos antisentido demostraron que la toxicidad se debe en gran medida a las impurezas en la preparación del oligonucleótido y a la falta de especificidad de la secuencia particular utilizada. [13]
Sin duda, el progreso en la biotecnología antisentido también resultará en un beneficio directo para el modelo de genes computacionales. [ cita requerida ]