En un nuevo artículo, publicado en la revista "Nature Methods", investigadores han descrito una técnica simple y rentable de predicción de estructura tridimensional del ARN, que ayudará a comprender las estructuras y funciones de las moléculas de ARN que dictan casi todos los aspectos del comportamiento celular.
Durante las últimas cinco décadas, los científicos han descrito más de 80 mil 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, del departamento de Bioquímica y Biofísica, y coautor del estudio, "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.
Según el doctor Nikolay Dokholyan, del departamento de Bioquímica y Biofísica, y coautor del estudio, "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", dijo Dokholyan.
Como informa europaress.es 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 de enfermedades como el cáncer.
Como informa europaress.es 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 de enfermedades como el cáncer.
El investigador concluye que "este método va a favorecer nuevos descubrimientos, aplicables a una amplia gama de enfermedades humanas". El estudio se realizó en la Universidad de Carolina del Norte, en Chapel Hill.
RPP
