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Científicos desarrollan nuevo modelo matemático de la enfermedad de Alzheimer

 

Los científicos han utilizado un modelo matemático para revelar cómo las proteínas tóxicas se agrupan dentro del cerebro durante las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores, de la Facultad de Física, Ingeniería y Tecnología de la Universidad de York, dicen que el descubrimiento podría tener implicaciones importantes para futuros tratamientos.

El estudio reveló que una clase importante de proteínas implicadas en la enfermedad de Alzheimer, las llamadas amiloides, se condensan en objetos que se asemejan a gotas de líquido , antes de formar grupos que afectan la actividad cerebral normal.

La enfermedad de Alzheimer es la forma más común de demencia. Más de 50 millones de personas en todo el mundo tienen la enfermedad y se espera que ese número se triplique para 2050.

En la nanoescala, las proteínas amiloides tóxicas dentro del cerebro se agrupan alrededor de 10 a 15 años antes de que aparezcan los primeros síntomas, pero la forma precisa en que lo hacen sigue sin estar clara. Al comprender con precisión cómo se forman los grupos de proteínas , los científicos pueden estar en una posición mucho mejor para desarrollar tratamientos farmacológicos dirigidos a bloquearlos.

El Dr. Steve Quinn, miembro de Alzheimer’s Research UK y profesor de biofísica en la Universidad de York, dijo: «Comprender las formas precisas a nivel molecular a través de las cuales se forman los grupos de amiloides puede ayudarnos a diseñar mejores medicamentos antigrupos que combatan la enfermedad de Alzheimer en la etapa más temprana posible.

«Nos dimos cuenta de que las mismas metodologías que se han utilizado anteriormente para comprender el crecimiento de la seda producida en las arañas también podrían aplicarse a nuestra comprensión de la agrupación de amiloide. Nuestro trabajo ahora brinda apoyo teórico para la llamada Hipótesis del amiloide y ayuda a explicar las condiciones bajo las cuales se forman los cúmulos».

Para el estudio, los científicos observaron dos variaciones de la proteína amiloide, las cuales se encuentran ampliamente en la enfermedad. Los investigadores descubrieron que las proteínas pueden formar inicialmente gotas, los llamados condensados ​​de separación de fase líquida líquida, antes de formar grupos enriquecidos con la versión más larga y tóxica de la proteína.

Se cree que las proteínas amiloides son una parte importante del sistema inmunológico, pero cuando cambian de forma anormal, pueden agruparse en estructuras biológicas potentes. Estas estructuras pueden interferir con las actividades cerebrales normales, por ejemplo, perforando agujeros dentro de las células o influyendo en el comportamiento de biomoléculas de vital importancia.

El Dr. Charley Schaefer, investigador asociado de la Universidad de York y autor principal del estudio, dijo: «Las propiedades de los grandes grupos preformados se han estudiado con gran detalle, pero hasta ahora, los detalles a nivel molecular de su etapa inicial montaje han sido difíciles de evaluar».

El Dr. Quinn y el Dr. Schaefer del equipo de Física de la vida aplican herramientas experimentales y teóricas para tratar de aprender más sobre las interacciones importantes implicadas en la vida y la enfermedad humanas.

El Dr. Schaefer agregó: «Esperamos que nuestros enfoques también puedan aplicarse para comprender los componentes básicos de muchas otras formas de demencia, incluidos el Parkinson y la enfermedad de Huntington.

La idea de que las proteínas forman gotitas similares a las de un líquido antes de ensamblarse en grupos puede no ser exclusiva de la enfermedad de Alzheimer, y quizás más común de lo que se pensaba».

«Modelo de etiqueta y espaciador para la condensación y fibrilación de beta amiloide» por JP Connor, SD Quinn y C. Schaefer se publica en la revista Frontiers in Molecular Neuroscience .

Más información:

  1. Jack P. Connor et al, Sticker-and-spacer model for amyloid beta condensation and fibrillation, Frontiers in Molecular Neuroscience (2022). DOI: 10.3389/fnmol.2022.962526