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Predicciones computacionales de interacciones entre proteínas receptoras/glicanos que activan la inmunidad vegetal

Las plantas tienen un sistema inmunológico robusto que comprende un conjunto de Receptores de Reconocimiento de Patrones (PRRs) que desencadenan respuestas inmunes y resistencia a enfermedades al reconocer ligandos "no propios" derivados de microorganismos (Patrones Moleculares Asociados a Microbios, MAMPs) o ligandos "propios" que se producen en las plantas tras la infección (Patrones Moleculares Asociados a Daño, DAMPs). Entre estos MAMPs / DAMPs 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 PRRs 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 MAMPs / DAMPs. 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 de A. Molina, del Centro de Biotecnología y Genómica de Plantas (CBGP, UPM-INIA), en colaboración con el grupo de Julia Santiago (Universidad de Lausana), 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 tipicamente. En el artículo de Irene de Hierro y col. publicado recientemente en The Plant Journal, los autores describen esta novedosa metodología computacional y también la validan con PRRs 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 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 en este artículo 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.


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Publicación Original:

Hierro, I. del, Mélida, H., Broyart, C., Santiago, J., Molina, A. 2021. Computational prediction method to decipher receptor–glycoligand interactions in plant immunity. The Plant Journal 105, 1710–1726. DOI: https://doi.org/10.1111/tpj.15133

 

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