Mediante estimaciones matemáticas se puede calcular la cantidad de energía que necesitaría una célula de insecto para expresar una proteína de interés, que luego se pueda usar en el desarrollo industrial de vacunas y tratamientos genéticos. Además, permiten constatar que el tiempo de infección –al menos seis horas– es una de las variables clave para que el proceso sea exitoso.
Por su alta complejidad, los procesos de la industria
farmacéutica –a partir de los que se realizan vacunas, tratamientos para
enfermedades raras o terapia génica– demandan gran cantidad de recursos humanos
y tecnológicos. De ahí que sea crucial conocerlos en detalle y hallar
alternativas que permitan trabajar de forma más rápida y eficiente.
En este sentido, Lina María Fajardo Figueroa, magíster en
Ingeniería Química de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín,
diseñó un proceso específico que emplea células de insectos (cogollero del
maíz, Spodoptera frugiperda) y virus para obtener “proteínas
recombinantes” que después se usan en el desarrollo de vacunas o tratamientos.
Ella trabajó con el virus de la influenza.
“Observamos con detalle el sistema (célula de
insecto-virus-proteína recombinante) desde una perspectiva in silico,
basada en modelamiento matemático a partir de principios termodinámicos, es
decir, con base en la energía que necesita la célula para sus procesos
bioquímicos y la cinética que representa el sistema biológico”, explica.
Modelo de caja negra es idóneo
Para su investigación, la magíster partió del modelo de caja
negra termodinámico, que se basa en los principios termodinámicos del
crecimiento microbiano y que se puede aplicar a sistemas biológicos más
complejos como los eucariotas.
“En definitiva tenemos un sustrato que es degradado para
obtener energía aprovechable en el crecimiento celular. Observar esto mediante
caja negra significa olvidarnos por un momento de lo que hace la célula en su
interior y enfocarnos en hacer balances de entrada y salida (del sustrato y los
subproductos celulares), tanto de materia como de energía”. Dicho modelo se
complementó con un modelo metabólico de escala genómica para extender el
entendimiento del comportamiento celular.
Así, se constató que es posible predecir las cantidades de
sustrato que demandaría una célula para crecer, mantenerse en condiciones
óptimas y luego expresar la proteína necesaria.
“Hacemos un conjunto de relaciones matemáticas con las que
podemos predecir las velocidades de consumo y secreción que necesita la célula
para realizar una actividad determinada. Aunque todavía se desconocen enzimas y
comportamientos intracelulares, el modelo de caja negra resultó útil, ya que
permite superar algunas de esas dificultades y entender los procesos a
diferentes escalas”, destaca.
Apoyada en las matemáticas
Otra etapa de la investigación consistió en evaluar el
momento específico en el que el virus ingresa a la célula para llevarle al
núcleo el gen de la proteína de interés y lograr su expresión.
“Mediante análisis cinéticos, que se caracterizan por tener
unas constantes que denominamos ‘constante de tiempo’, identificamos cuál es la
parte del proceso más relevante, cuál ocurre tan rápido que no deberíamos considerarla,
por qué una proteína podría salir defectuosa, etc.”.
Se encontró que las primeras seis horas de infección en las
células de insectos son críticas para determinar la homogeneidad del proceso.
“En este tipo de bioprocesos no están muy claros los parámetros de control que
se deben emplear. Nosotros propusimos el tiempo y funcionó muy bien. Ahora
sabemos que, en el caso de estudio, se le deben dar al virus al menos seis
horas para que su entrada sea homogénea y la expresión de la proteína recombinante
sea la adecuada”.
“Análisis como este permiten mayor versatilidad en los
procesos, incluso no tiene que tratarse de la misma célula ni la misma
proteína, sino que el método es extrapolable para determinar si es factible o
no y proceder con la parte práctica”, señala la investigadora.
Agrega que “analizar el proceso mediante esta metodología
permite responder más rápido a la demanda de productos biológicos. Si surge una
situación como la que tuvimos con el nuevo coronavirus, y los recursos para
experimentar tardan varios meses en estar disponibles, podemos ganar tiempo
haciendo simulaciones en computador para ir entendiendo y proyectando los
procesos”.