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LOGRAN VISUALIZAR LA INTERACCIÓN DE PROTEÍNAS Y COLESTEROL EN CÉLULAS VIVAS

Un equipo del CONICET logró visualizar con IA por primera vez a un neurorreceptor implicado en enfermedades neurológicas. La herramienta podría servir en un futuro para diagnosticar diversas patologías.
Un equipo del CONICET logró visualizar con IA por primera vez a un neurorreceptor implicado en enfermedades neurológicas. La herramienta podría servir en un futuro para diagnosticar diversas patologías.

Un equipo del CONICET, liderado por el científico Francisco Barrantes del Instituto de Investigaciones Biomédicas (BIOMED), logró un hito en el estudio de las proteínas de membrana al visualizar por primera vez, de forma directa, la dinámica de una proteína interactuando con el colesterol en una célula viva. Este proceso, clave en enfermedades neurológicas como el Alzheimer y la miastenia gravis, fue estudiado mediante la combinación de la microscopía de superresolución MINFLUX y técnicas de inteligencia artificial (IA). Los resultados, publicados en dos artículos en Nature Communications, representan un avance significativo en el campo de los receptores de neurotransmisores.

El estudio se centró en el receptor nicotínico de acetilcolina (nAChR), una proteína esencial en el sistema nervioso cuya disfunción está vinculada a diversas patologías. “Por primera vez, pudimos observar directamente cómo estos receptores interactúan con el colesterol en células vivas, un aspecto crucial para entender la transmisión de señales en el sistema nervioso”, explicó Barrantes. Este logro fue posible gracias al uso de un microscopio de superresolución STORM, desarrollado con la colaboración del premio Nobel Stefan Hell, que permite observar estructuras celulares a escala nanoscópica sin dañarlas, superando los límites de la microscopía óptica tradicional.

La incorporación de técnicas de IA, lideradas por los graduados en Ciencias de la Computación Lucas Saavedra y Héctor Buena-Maizón, permitió refinar las imágenes obtenidas y analizar la dinámica molecular con un nivel de precisión sin precedentes. Saavedra destacó el uso de aprendizaje profundo y redes neuronales basadas en grafos (GNN) para estudiar la difusión del nAChR y la formación de nanoagregados moleculares. Además, una red neuronal convolucional temporal (WadTCN) permitió identificar patrones de movimiento anómalos en los receptores, ofreciendo nuevas perspectivas sobre su comportamiento en entornos celulares.

Este avance tiene implicancias directas en el estudio de enfermedades como la miastenia gravis, una afección autoinmune que afecta la transmisión neuromuscular y puede ser mortal en etapas avanzadas, y el Alzheimer, donde la agregación patológica de receptores juega un papel clave. “Observar cómo los receptores forman agregados en células patológicas nos permite identificar los factores que desencadenan estas acumulaciones y su destrucción, abriendo caminos para futuros tratamientos”, afirmó Barrantes.

La combinación de microscopía de superresolución e IA no solo mejora la comprensión de las dinámicas celulares, sino que también tiene un impacto transformador en la medicina. “La IA está revolucionando el diagnóstico por imágenes y la comprensión de estructuras moleculares. Su aporte es inmensamente positivo”, subrayó Barrantes.

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