DNA armazena as informações de vida, as proteínas fornecem a ação, e no meio fica indescritívelRNA , que serve tanto como uma base de dados de informação e como uma máquina molecular. Na década de 1980 Walter Gilbert , de Harvard, cunhou o termo RNA World, uma versão primitiva da vida na Terra primitiva que usou RNA tanto como um catalisador e portador da informação genética, que mais tarde evoluiu para uma versão mais eficiente em que o DNA armazenada a informação genética e de proteínas tornaram-se os catalisadores primários.
O RNA é mais flexível do que o ADN, e as suas estruturas tridimensionais são mais complexas do que as proteínas. Quando estudados em laboratório, RNA se dobra em tantas circunvoluções que é quase impossível trazer à tona o que dobra são dignos de investigação científica e que pode ser ignorado.
Novo trabalho de colaboração de biólogos computacionais no MIT e biólogos experimentais naUniversidade da Califórnia em San Francisco (UCSF), no entanto, está facilitando essa distinção através da combinação de abordagens computacionais e experimentais para identificar dobras RNA biologicamente significativas. O trabalho, publicado esta semana na Nature , poderia abrir a porta para uma melhor compreensão das máquinas RNA - que varia de ribossomo, uma fábrica molecular que fabrica as proteínas, para microRNAs e riboswitches, pequenos dispositivos que regulam a expressão do gene, a longos RNAs não-codificantes cujas funções diversificadas estão apenas começando a ser compreendida.
"Há muito que é incerto sobre RNA", diz o co-autor Manolis Kellis, professor associado de ciência da computação do MIT. "Nossa abordagem combinando previsões computacionais e medições experimentais pode realmente ajudar-nos a ir na direção de entender o mecanismo por trás dos inúmeros processos celulares que envolvem a RNA."
Similar às proteínas, o RNA se dobra em estruturas 3-D que realizam funções moleculares complexas. Para começar a estudar esta maquinaria RNA, Kellis e co-autor Stefan Washietl, ex-pós-doutorado do MIT que agora dirige uma startup em Viena, passou vários anos no desenvolvimento de algoritmos que predizem como fitas de RNA são susceptíveis de fold. Eles basearam seus modelos iniciais em propriedades bem estabelecidos de dobradura termodinâmico, utilizando parâmetros que cientistas haviam medido meticulosamente ao longo de décadas.
Ao mesmo tempo, o autor sênior Jonathan Weissman e primeiro autor Silvi Rouskin de UCSF estavam planejando uma nova técnica para investigar como RNA dobrar dentro de uma célula viva .A técnica utiliza um produto químico, o sulfato de dimetilo, que se liga com cadeias desdobradas de ARN, mas não com os fios cruzados. Para traduzir os dados coletados usando esta técnica em estruturas do RNA, empregaram outro algoritmo escrito por Manolis e Washietl que já tinha sido aplicada a experimentos de RNA de sondagem em tubos de ensaio.
"Este trabalho é um grande avanço em ser capaz de observar RNA dobradura em seu ambiente nativo", diz John Rinn, professor assistente de células-tronco e biologia regenerativa na Universidade de Harvard, que não participou do estudo. "Agora, pela primeira vez, podemos examinar globalmente o que estas estruturas se parecer em uma célula."
Com este primeiro olhar para as estruturas do RNA que se formam nas células, os colaboradores poderão responder a uma pergunta de longa data: O RNA dobra da mesma forma como em células em tubos de ensaio, como proteínas fazer? Eles descobriram que, enquanto a evidência experimental a partir de estudos de estruturas de RNA em tubos de ensaio combinado previsões computacionais Kellis ', observações em células vivas não. Dos 23.412 regiões de RNA que amostrado, apenas 3,9 por cento de estruturas de formulário na célula, em comparação com 24 por cento em tubos de ensaio.
"As diferenças nos dizem que o sistema não está obedecendo as regras da termodinâmica em células vivas", diz Kellis. "Não é uma coisa que a célula está a fazer para alterar o padrão de dobragem".
Outras investigações experimentais revelaram que o RNA dentro de uma célula com depleção de energia dobra mais facilmente, o que confirma a hipótese: As células são despender energia para permitir apenas certos ARN de dobra para formar, o que sugere que estas dobras tem de ser valioso para a célula.
Essa percepção levou Kellis e Washietl para estudar a conservação evolutiva dessas estruturas através de espécies afins, para ampliar o RNA se dobra provável que seja mais valioso. "As dobras de RNA mais interessantes têm ou permaneceu inalterada ou mudaram rapidamente ao longo do tempo, sugerindo algum tipo de pressão evolutiva", diz Kellis.
O resultado é uma lista curta de 259 RNAs funcionalmente intrigantes. Os colaboradores já confirmaram, através de uma análise mais aprofundada experimental, que três RNAs mensageirosdesta lista são susceptíveis de desempenhar as funções fisiológicas, dobrando o número de mRNAs funcionais conhecidas em leveduras. "Esta combinação de sequenciamento de última geração e análise computacional nos permite fazer biologia muito mais rapidamente", diz Weissman.
Esta pequena lista é particularmente valioso para Rinn e outros RNAs não-codificantes que estudam, uma vez que a estrutura é o cerne de sua função. "Nós agora temos uma tabela de pesquisa para a estrutura de RNA que poderíamos usar para iniciar a inferir categorias de função para não-codificante RNAs", diz Rinn. "Esta técnica é uma grande prova de princípio que pode revolucionar a nossa compreensão das estruturas não-codificantes."
Estes resultados também dão credibilidade aos modelos computacionais de RNA dobráveis que Kellis e Washietl havia criado. "Para aqueles que realmente importam RNAs, os nossos modelos são precisas e úteis", diz Washietl.
Embora este estudo se concentrou em levedura, os pesquisadores já começaram a aplicar estas técnicas para células de mamíferos. "O método é geral, de modo que existe um grande potencial para descobrir nova biologia, da levedura para a saúde humana", diz Washietl.
A pesquisa foi financiada pelo Centro de Biologia de Sistemas RNA, que é apoiado pelos Institutos Nacionais de Saúde , o Instituto Médico Howard Hughes e da National Science Foundation .
A imagem na parte superior da página mostra as estruturas 3D de motivos de ARN complexado com proteínas ribossomais. Esquerda) 16S rRNA junção de três vias com S8 proteína ribossômica.Direita) Kink-turn motivo da caixa RNA C / D com a proteína ribossômica L7Ae.
The Daily Galaxy via MIT Notícias
Crédito da imagem: http://www.ncbr.muni.cz/group/lsdna/catalytic_rna.html
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