Toby Gibson: un “best-seller” del árido mundo de las publicaciones científicas

El bioinformático británico firmó en 1994 uno de los diez papers o artículos originales más citados por colegas en la historia de la ciencia. En una entrevista exclusiva, explica las razones de ese éxito y describe sus proyectos con investigadores argentinos para combatir infecciones y tumores. 

(Agencia CyTA-Fundación Leloir)-. El doctor Toby Gibson, un bioinformático británico, es una especie de autor “best-seller” en el mundo científico: uno de sus trabajos se encuentra entre los diez más citados en la historia de la ciencia, un dato que constituye un fuerte indicador de influencia en el entorno académico.

En 1994, Gibson y dos colegas describieron en la revista “Nucleic Acids Research” una herramienta bioinformática conocida como el “algoritmo de alineamiento Clustal W”, que permite describir las posiciones conservadas a lo largo de la evolución en un conjunto de proteínas relacionadas. Debido a que el alineamiento de secuencias es una actividad tan utilizada por los biólogos, el artículo se convirtió en la décima publicación científica más referenciada y superó las 57 mil citas, según el motor académico de búsqueda “Google Scholar”.

“La alineación de secuencias múltiples es un paso esencial en la búsqueda de sitios críticos para la función de las proteínas y ayuda a comprender los efectos de las mutaciones que causan cáncer y otras enfermedades”, dice Gibson, quien obtuvo su doctorado en la Universidad de Cambridge en 1984 y es líder de grupo en la Unidad de Biología Estructural y Computacional del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), una organización intergubernamental dedicada a la investigación básica en ciencias de la vida constituida por más de 20 estados miembros de Europa, Israel, y dos miembros asociados, Argentina y Australia.

En una entrevista con la Agencia CyTA-Leloir, Gibson analiza las razones del éxito de su famoso artículo científico y describe sus colaboraciones en curso con científicos del Instituto Leloir, de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), de la Universidad Nacional de Quilmes (UNQ), de la UBA y del CONICET, que cuentan con el apoyo del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva (MINCyT), la Comisión Europea y Acción Marie Curie (MSCA), la Agencia Alemana de Intercambio Académico (DAAD) y otras instituciones. También comparte su entusiasmo: “Cuando comencé mi carrera de investigación, la biología molecular no era relevante para la clínica y la bioinformática aún no se había inventado como disciplina. Esto cambió: casi todo lo que descubrimos sobre la célula tiene potencial relevancia médica”.

¿Cómo se gestó el “algoritmo de alineamiento Clustal W”?

Gibson: Las primeras versiones de Clustal fueron desarrolladas por Desmond “Des” Higgins en Dublín, Irlanda. Cuando llegó como becario postdoctoral a EMBL, nos dimos cuenta de que teníamos una serie de ideas que podrían justificar el desarrollo de un nuevo programa de alineamiento. [La bioinformática francesa] Julie Thompson, quien recientemente comenzaba a trabajar conmigo, hizo el trabajo de programación. Durante un tiempo, Clustal W fue el programa de alineamiento de proteínas más preciso. Hubo varios factores que contribuyeron a su popularidad: su facilidad de uso, la disponibilidad de la plataforma y que fuese gratuita. También jugó la pura casualidad: nos subimos justo a la ola de secuenciación de genes y luego de genomas, por lo que hubo una adopción explosiva de nuestro software. ¡Puede haber suerte en la ciencia!

Su equipo también ha desarrollado una base de datos de ciertas estructuras proteicas, los SLiMs. ¿Qué son? ¿Para qué sirven?

El dogma establecía que “la estructura determina la función”. Pero hubo una vuelta de tuerca: hoy sabemos que muchas proteínas no tienen estructuras estables y que, además, poseen regiones que se parecen a cadenas muy flexibles. Dentro de estos segmentos hay ciertas señales cortas, llamadas motivos lineales o SLiMs, que median la unión a otras proteínas y dan lugar a complejos que forman parte de los sistemas de regulación celular. Hemos estado recopilando los datos desde 2001. Algunas proteínas tienen muchos SLiMs, lo que permite que la regulación celular sea muy compleja. Desafortunadamente, los patógenos virales también poseen SLiMs en sus propias proteínas y los utilizan para secuestrar la maquinaria de regulación celular para su propio beneficio, tal como ocurre con los virus del dengue y el zika. Con nuestra base de datos se los puede buscar en virus y también en bacterias patógenas. Y en el futuro, podría haber medicamentos que interfieran con su acción.

¿Participa también en investigaciones contra el cáncer?

Sí. Hace poco, utilizamos ciertas técnicas (análisis de expresión genética con chips de ADN y de redes metabólicas) para identificar algunos factores que pueden influir sobre la recurrencia del cáncer de mama. Por ejemplo, el metabolismo de ciertos lípidos y especies de oxígeno reactivo (radicales libres) podrían funcionar como blancos terapéuticos.

Además de estar presentes en patógenos microbianos, ¿los SLiMs están relacionados con el cáncer?

Sí, hay una clase de SLiMs que se denomina “degron” y que juega un rol en las células: dirige a las proteínas hacia una estructura que las destruye. Pero puede ocurrir que algunos “degron” muten y por eso permanecen algunas proteínas que causan cáncer. Hasta donde sabemos, la mayoría de los laboratorios y hospitales especializados no conocen este mecanismo.

¿Qué proyectos está desarrollando con colegas de Argentina?

Tengo un subsidio de cooperación entre Alemania y Argentina con la doctora Lucía Chemes [investigadora del CONICET que se formó en el Instituto Leloir y ahora dirige un grupo en la UNSAM]. Nos centramos en SLiMs reguladores del ciclo celular que, además de ser interesantes por sí mismos, son relevantes para el cáncer y las infecciones con virus y bacterias, ya que desarrollan mecanismos para prevenir la división celular o acelerarla. Y también participo en un proyecto internacional financiado por la Unión Europea, cuyo enfoque es mejorar los recursos bioinformáticos disponibles para estudiar ciertas  proteínas (llamadas “intrínsecamente desordenadas”) que se relacionan con el cáncer, las infecciones virales y otras enfermedades. En este proyecto, también trabajamos con otros colegas argentinos: Chemes y los grupos de la doctora Cristina Marino [investigadora del CONICET en el Instituto Leloir] y del doctor Gustavo Parisi [investigador del CONICET en la UNQ]. ¡Espero regresar pronto a Argentina!