En la Universidad de Texas, en Austin, donde se encuentra situado el Centro de Informática más potente de este estado, así como en la Universidad de Chicago, siguen festejando el éxito al conseguir, con la ayuda de dos superordenadores, el primer modelo completo de cómo el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 se fusiona y entra a infectar la célula huésped, así como los detalles más íntimos de cómo se ensambla en ella.
Los pormenores de cómo estos científicos, junto con otro equipo de la Universidad de Chicago, han logrado el primer modelo holístico de este agente patógeno se detallan en Biophysical Journal.
Este increíble avance en investigación básica sobre el SARS-CoV-2 ayudará a investigadores y clínicos a conocer con más detalle su biología molecular y, por tanto, desarrollar nuevas estrategias biomédicas para combatirlo y frenar su expansión.
En este sentido, destacan que el modelo completo del nuevo coronavirus proporciona una plataforma interactiva útil para el diseño de medicamentos más eficaces y más seguros para tratar y prevenir Covid-19.
Utilizando la física de fluidos y con ayuda de dos superordenadores, estos científicos han desarrollado por primera vez un nuevo modelo de grano grueso multiescala del virión completo del SARS-CoV-2, su material genético central y la capa del virión. El modelo ofrece a los científicos el potencial de nuevas formas de explotar las vulnerabilidades del nuevo coronavirus.
“Queríamos saber cómo funciona el SARS-CoV-2 de manera integral”, dice el profesor Gregory Voth, de la Universidad de Chicago y miembro del equipo que ha conseguido el primer modelo de virus completo.
Movimiento coordinado de las proteínas en la superficie de SARS-CoV-2
“Desarrollamos un modelo de grano grueso ascendente -señala-, donde tomamos información de simulaciones de dinámica molecular a nivel atómico y de experimentos”. Un modelo de grano grueso resuelve solo grupos de átomos, frente a simulaciones de todos los átomos, donde se determina cada interacción atómica.
Los primeros resultados del estudio muestran cómo las proteínas de punta en la superficie del virus se mueven de una forma curiosa, cooperando entre ellas. “No se mueven de forma independiente como un montón de movimientos aleatorios no correlacionados, sino que trabajan juntas”, explica el profesor Voth.
Este movimiento cooperativo de las proteínas de punta es informativo sobre cómo el nuevo coronavirus explora y detecta los receptores ACE2 de una posible célula huésped, antes de infectarla.
En este estudio, los investigadores desvelan el comienzo de cómo se correlacionan los movimientos en las proteínas de las espigas. Los picos están acoplados entre sí. Cuando una proteína se mueve, en respuesta también se mueve otra.
Como primer paso y según la opinión del profesor Voth, “el objetivo final del modelo sería estudiar las atracciones e interacciones iniciales del virión con los receptores ACE2 en las células, para comprender los orígenes de esa atracción y cómo esas proteínas trabajan juntas para pasar al proceso de fusión del virus”.
Este investigador y su equipo de la Universidad de Chicago han desarrollado durante más de 20 años diversos métodos de modelado de grano grueso como el del virus de la inmunodeficiencia humana (VIH), que causa el sida, o el de la gripe.
Superordenadores y SARS-CoV-2
“El beneficio del modelo de grano grueso es que puede ser entre centenares y miles de veces más eficiente, desde el punto de vista computacional, que el modelo de todos los átomos”, subraya el profesor Voth. Los ahorros computacionales permitieron al equipo construir un modelo del coronavirus mucho más grande que nunca, en escalas de tiempo más largas que lo que se ha hecho con los modelos de todos los átomos.
Este modelo holístico que han logrado ahora tuvo su inicio en modelos atómicos de los cuatro elementos estructurales principales del virión SARS-CoV-2: las proteínas de la espiga, la membrana, la nucleocápside y la envoltura. Posteriormente, se simplificaron para generar el modelo completo de grano.
Y ahí es donde interviene el equipo de bioquímicos de la profesora Rommie Amaro, de la Universidad de California en San Diego, que generó las simulaciones de dinámica molecular de todos los átomos del componente de proteína de pico del sistema virión, alrededor de 1,7 millones de átomos.
Voth y su equipo utilizaron la información dinámica de todos los átomos sobre los estados abierto y cerrado de la proteína de pico generada por el laboratorio de la profesora Amaro en la supercomputadora Frontera, así como otros datos. El sistema Frontera, financiado por National Science Foundation (NSF), se encuentra en el Texas Advanced Computing Center (TACC), de la Universidad de Texas en Austin.
El equipo del profesor Voth utilizó inicialmente el clúster de computación Midway2, en el Centro de Informática de la Universidad de Chicago, para desarrollar el modelo de grano grueso.
Importante herramienta de superordenadores frente a variantes de SARS-CoV-2
Las simulaciones de todos los átomos de la proteína de la membrana y la envoltura del SARS-CoV-2 se generaron en el otro de los superordenadores, Anton 2. Operado por el Centro de Supercomputación de Pittsburgh (PSC), con el apoyo de los Institutos Nacionales de Salud, se trata de una supercomputadora para simulaciones de dinámica molecular desarrollada y proporcionada sin costo por DE Shaw Research.
“Hay partes del virus que son invisibles incluso para experimentar. A través de este tipo de métodos que usamos en Frontera, podemos ofrecer a los científicos las primeras imágenes sobre cómo son realmente estos sistemas con toda su complejidad y cómo interactúan con anticuerpos o medicamentos o con partes del huésped”, asegura la profesora Amaro.
El tipo de información que Frontera ofrece a los investigadores ayuda para comprender los mecanismos básicos de la infección viral. También es útil para el diseño de mejores fármacos, con un perfil de seguridad mayor para tratar la enfermedad y prevenirla.
Por último, el profesor Voth destaca la preocupación con las variantes inglesa y sudafricana del nuevo coronavirus. “Presumiblemente -añade-, con una plataforma informática como la que hemos desarrollado aquí, podemos evaluar rápidamente esas variaciones, que son cambios de los aminoácidos. Es de esperar que podamos comprender con bastante rapidez los cambios que estas mutaciones causan en el virus y luego, con suerte, ayudar en el diseño de futuras nuevas vacunas modificadas”.
A propósito del modelo de grano grueso
Una de las mejores definiciones de lo que es un modelo de grano grueso la aportó Carmen Hijón de Miguel, en su tesis doctoral La teoría del granulado y su aplicación a sistemas moleculares complejos.
Un modelo de grano grueso -escribía esta especialista en Física -es aquel que representa un sistema físico con menor número de grados de libertad que los que hay realmente en el sistema.
Y por sistema molecular complejo entiende aquel cuyos constituyentes son macromoléculas. El reto que plantea la simulación de los sistemas moleculares complejos es el desarrollo de modelos capaces de describir los procesos relevantes que caracterizan a estos materiales, que ocurren en la escala de su microestructura, y que ejercen influencia en los procesos que tienen lugar a nivel macroscópico, es decir, nos encontramos con el problema de describir la interacción de un gran número de elementos más el problema de la coexistencia de un rango muy amplio de escalas temporales.
