Predicciones computacionales de interacciones entre proteínas receptoras y glicanos que activan la inmunidad vegetal
Investigadores del CBGP desarrollan un protocolo que permitirá la identificación y el diseño racional de nuevos inmunoglicanos para mejorar la resistencia de los cultivos a las enfermedades.
25-01-21
Un protocolo computacional que predice interacciones entre receptores de inmunidad vegetal y glicoligandos de paredes de células microbianas o vegetales que activan la inmunidad. Es lo que han desarrollado investigadores del Centro de Biotecnología y Genómica de Plantas (CBGP). El trabajo, publicado recientemente en la revista The Plant Journal, permitirá la identificación y el diseño racional de nuevos inmunoglicanos para su uso en protección vegetal sostenible
Las plantas tienen un sistema inmunológico robusto que comprende un conjunto de receptores de reconocimiento de patrones (PRR) que desencadenan respuestas inmunes y resistencia a enfermedades al reconocer ligandos “no propios” derivados de microorganismos (patrones moleculares asociados a microbios, MAMP) o ligandos “propios” que se producen en las plantas tras la infección (patrones moleculares asociados a daño, DAMP). Entre estos MAMP y DAMP se encuentran algunas estructuras de carbohidratos (glicoligandos) que derivan de paredes celulares de células microbianas o vegetales. Aproximadamente la mitad de la gran cantidad de PRR que tienen las plantas podrían potencialmente unir glicoligandos, en función de la estructura predicha para sus ectodominios extracelulares (ECD) que son los que unen los MAMP y los DAMP.
Protocolo computacional para predecir la interacción receptor vegetal-glicoligante
A pesar de esta predicción, hasta ahora solo se han identificado un número reducido de parejas PRR /glicano en plantas. Para avanzar en el descubrimiento de nuevos PRR / glicanos, investigadores del laboratorio dirigido por Antonio Molina en el CBGP, en colaboración con un grupo de la Universidad de Lausana (Suiza) que encabeza Julia Santiago, han desarrollado una metodología computacional que podría acelerar los descubrimientos de interacciones PRR-glicano y proporcionar información sobre los procesos inmunitarios activados por los glicoligandos en plantas. Este novedoso protocolo se basa en métodos computacionales de docking y dinámica molecular, pero evita la mayoría de los requisitos de alta computación y los desafíos de parametrización y configuración que son requeridos típicamente.
En el artículo publicado, los autores describen esta novedosa metodología computacional y también la validan con PRR de la familia LysM de Arabidopsis, que están involucradas en la activación de respuestas inmunes mediadas por hexasacáridos derivados de los glicanos fúngicos quitina y laminarina. Las predicciones computacionales de unión de LysM / glicanos obtenidas se validaron experimentalmente mediante experimentos de unión de ECD / glicanos in vitro utilizando la calorimetría de valoración isotérmica (ITC), y mediante análisis in vivo de las respuestas inmunitarias, desencadenadas por estos glicoligandos en plantas silvestres y mutantes LysM-PRRs de Arabidopsis.
El método predictivo computacional de unión de glicanos / PRRs descrito podría acelerar el descubrimiento de nuevas parejas PRR-glicanos y proporcionar información sobre las respuestas inmunitarias de las plantas. Los glicoligandos y PRRs identificados se usarán para desarrollar estrategias de protección de cultivos más sostenibles, los cuales reemplazarán a los fitosanitarios químicos como una nueva generación de inmunomoduladores biológicos que permitirían mejorar la resistencia de los cultivos a enfermedades.
HIERRO, I. DEL, MÉLIDA, H., BROYART, C., SANTIAGO, J., MOLINA, A. 2020. “Computational prediction method to decipher receptor-glycoligand interactions in plant immunity”. The Plant Journal.
Fuente: CBGP