Um dos principais obstáculos que aqueles que conduzem pesquisas sobre carboidratos estão constantemente trabalhando para superar é o conjunto limitado de ferramentas disponíveis para decifrar o papel dos açúcares. Como solução alternativa, a maioria dos pesquisadores utiliza lectinas (proteínas de ligação ao açúcar) isoladas de plantas ou fungos, mas são grandes, com ligação fraca e limitadas em sua especificidade e no escopo dos açúcares que detectam. Em um novo estudo publicado na ACS Chemical Biology , pesquisadores do grupo da professora Barbara Imperiali desenvolveram uma plataforma para resolver essa deficiência.

“O desafio com os polímeros de carboidratos é que sua biossíntese não é orientada por um modelo”, diz Imperiali, autor sênior do estudo e professor dos departamentos de Química e Biologia. “Biologia, medicina e biotecnologia foram alimentadas por avanços tecnológicos para proteínas e ácidos nucléicos. O campo de carboidratos está terrivelmente para trás e está procurando ferramentas desesperadamente”.

A biossíntese de carboidratos requer que cada ligação entre moléculas individuais de açúcar seja feita por uma enzima específica, e não há uma maneira pronta de decifrar as estruturas e sequências de carboidratos complexos. Anticorpos para carboidratos podem ser gerados, mas isso é desafiador, caro e resulta em uma molécula muito maior do que o realmente necessário para a pesquisa. Um recurso ideal para esse campo repleto de mecanismos limitados seria a descoberta de proteínas de ligação, de tamanho limitado, que reconhecem pequenos pedaços de carboidratos para montar uma estrutura usando esses ligantes ou métodos para detectar e identificar carboidratos específicos em estruturas complicadas.

Os autores deste estudo usaram a evolução dirigida e o design de tela inteligente para identificar proteínas de ligação a carboidratos de proteínas que não têm absolutamente nenhuma capacidade de se ligar a carboidratos. Suas descobertas estabelecem as bases para a identificação de proteínas de ligação a carboidratos com especificidade diversa e programável.

Esse avanço permitirá que os pesquisadores busquem um alvo de açúcar definido pelo usuário sem serem limitados pelo que uma lectina faz ou desafiados pela capacidade de gerar anticorpos. Esses resultados podem servir para inspirar futuras colaborações com comunidades de engenharia para maximizar a eficiência do pipeline de exibição de superfície de levedura da glicobiologia. Do jeito que está, esse pipeline funciona bem para proteínas, mas os açúcares são alvos muito mais difíceis e exigem que o pipeline seja modificado. 

Em termos de aplicações futuras, o potencial dessa inovação varia de diagnóstico a, a longo prazo, terapêutico e abre caminho para colaborações com pesquisadores do MIT e além. Por exemplo, o grupo de pesquisa da professora de química Laura Kiessling trabalha com o Mycobacterium tuberculosis (Mtb), que tem uma composição incomum da parede celular com açúcares únicos, distintos e exclusivos. Usando esse método, um fichário pode evoluir para esse recurso específico no Mtb. O professor de engenharia química Hadley Sikes desenvolve ferramentas de diagnóstico baseadas em papel onde o parceiro de ligação para um determinado epítopo ou marcador é estabelecido e, com o uso dessa descoberta, a longo prazo, um dispositivo de ensaio de fluxo lateral pode ser desenvolvido.

No câncer, certos açúcares estão super-representados nas superfícies das células, portanto, teoricamente, os pesquisadores podem utilizar essa descoberta, que também é passível de rotulagem, para desenvolver uma ferramenta a partir do aglutinante de glicano evoluído para detecção.

Esta descoberta também contribui significativamente para melhorar a imagem celular. Os pesquisadores podem modificar os aglutinantes com um fluoróforo usando uma estratégia de ligação simples e, então, escolher o melhor fluoróforo para imagens de tecidos ou células. O grupo Kiessling, por exemplo, poderia aplicar pequenos aglutinantes de proteínas marcadas com fluoróforo para detectar açúcares bacterianos para iniciar a triagem de células ativadas por fluorescência para sondar uma mistura complexa de micróbios. Isso, por sua vez, pode ser usado para determinar como o microbioma de um paciente foi perturbado. Ele também tem o potencial de rastrear o microbioma da boca de um paciente ou de seu trato gastrointestinal superior ou inferior para ler o desequilíbrio dentro da comunidade usando esses tipos de reagentes. Num futuro mais distante.