PUBLICADO EN 'NATURE METHODS' En un nuevo artículo, publicado en la revista 'Nature Methods', un equipo de investigadores, de la Universidad de Carolina del Norte, en Chapel Hill, ha descrito una técnica simple y rentable de predicción de la estructura tridimensional del ARN, que ayudará a los científicos a comprender las estructuras y, finalmente, las funciones de las moléculas de ARN que dictan casi todos los aspectos del comportamiento de las células humanas.
Durante las últimas cinco décadas, los científicos han descrito más de 80.000 estructuras de proteínas, la mayoría de las cuales están ahora a disposición del público, y proporcionan información importante a los investigadores médicos que investigan nuevas terapias farmacológicas. Sin embargo, sólo se han descrito unos cientos de moléculas de ARN; por lo que el potencial de estas moléculas apenas permite el desarrollo de nuevas terapias.
Según el doctor Nikolay Dokholyan, profesor en el departamento de Bioquímica y Biofísica, y coautor de la investigación, "ahora, trabajando en el laboratorio del doctor Kevin Weeks, hemos desarrollado una forma de crear un mapa tridimensional de ARN complejos, que no son susceptibles de ser estudiados a través de otros métodos. Nuestro equipo ha creado un sofisticado modelo cuantitativo que utiliza la información simple para predecir las estructuras de las moléculas grandes y complejas de ARN, que previamente han estado fuera del alcance de las técnicas de modelado".
Dokholyan espera que el método ayude a los investigadores que trabajan con moléculas de ARN, para cambiar el metabolismo celular de una manera que, en última instancia, llegue a reducir los efectos celulares de enfermedades como el cáncer. El investigador concluye que "este método va a favorecer nuevos descubrimientos, aplicables a una amplia gama de enfermedades humanas".
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