Acción enzimática en los procesos metabólicos celulares

Fecha de publicación

octubre, 2025

Completar esta clase te permitirá:

CN.B.5.2.5. Analizar la acción enzimática en los procesos metabólicos a nivel celular y evidenciar experimentalmente la influencia de diversos factores en la velocidad de las reacciones.

Imagina que corres para alcanzar el bus, esquivas a la gente, tu corazón se acelera y tus pulmones trabajan a toda velocidad. Todo eso ocurre en cuestión de segundos. Pero si dependieras únicamente de la velocidad natural de las reacciones químicas, tu cuerpo necesitaría horas o días para reaccionar. ¿Qué hace posible que millones de procesos bioquímicos se realicen casi al instante en cada célula?

La respuesta está en unas moléculas extraordinarias: las enzimas. Son los catalizadores biológicos que aceleran las reacciones sin destruirse en el proceso. Cada una tiene una forma específica y una tarea precisa, como una llave que encaja en una cerradura molecular. Sin ellas, la vida simplemente sería demasiado lenta para existir.

Y no actúan solas: la temperatura, el pH, la concentración de sustrato y otras condiciones determinan su eficiencia. Son tan sensibles que un pequeño cambio puede alterar todo el metabolismo celular. Hoy exploraremos cómo las enzimas controlan la velocidad de la vida y cómo los procesos anabólicos y catabólicos —como la fotosíntesis y la respiración celular— dependen completamente de su acción coordinada.

¿Podría existir la vida sin enzimas? Esa será nuestra pregunta guía para descubrir el papel que tienen en el equilibrio energético de los seres vivos.

El metabolismo celular

Las unidades fisiológicas, es decir, donde se desarrollan todas las actividades relacionadas con el funcionamiento de un organismo de nuestro cuerpo son las células, pues cumplen con una gran cantidad de funciones que implican reacciones químicas, algunas muy sencillas y otras bastante complejas. El conjunto de todas esas reacciones químicas se conoce con el nombre de metabolismo celular.

Las reacciones metabólicas se clasifican en los siguientes tipos:

Anabólicas. Son aquellas cuya finalidad es construir una molécula más compleja y grande que las que intervienen al inicio. Para que esto suceda, se requiere el gasto de energía (es decir que son endergónicas). La fotosíntesis es una reacción anabólica, en la cual, a partir de CO2 y H2O, se obtiene glucosa. No podría suceder sin la energía del sol y moléculas portadoras de energía como el ATP y el NADPH. La NADPH (nicotinamida dinucleótido fosfato hidrogenado) es una molécula que guarda energía en forma de electrones..

Catabólicas. Por el contrario, son aquellas en las que se rompen moléculas complejas en otras más sencillas, con el objetivo principal de liberar energía (son reacciones de tipo exergónico). En la respiración celular aeróbica, la glucosa es transformada en CO2 y H2O, con la producción de 38 moléculas de ATP. El ATP (adenosín trifosfato) es una molécula que en sus enlaces químicos almacena altas cantidades de energía, la cual se manifiesta como calorías.

Las reacciones metabólicas necesitan catalizadores

Audesirk et al. (2008) mencionan que el metabolismo de los organismos no lograría funcionar con la suficiente rapidez como para mantener su vida tan solo con la temperatura corporal. Entonces, los dos mecanismos obvios para poder sobrevivir serían: a) elevar la temperatura corporal; o b) utilizar estrategias que disminuyan la energía de activación de esas reacciones químicas (los catalizadores). Si bien la primera opción sí se usa, la vía predilecta de los seres, incluso de los más sencillos como bacterias y hongos, es el uso de enzimas como catalizadores químicos.

¿Qué hace a las enzimas tan indispensables?

Al hablar de los procesos de duplicación, transcripción y traducción, adelantamos que las enzimas son proteínas (largas cadenas de aminoácidos) biocatalizadoras, es decir, que aceleran los procesos metabólicos de los seres vivos. En su ausencia, esos procesos tardarían mucho o simplemente no se realizarían.

Varias enzimas necesitan un complemento no proteico para poder funcionar correctamente. Estas son las coenzimas, que generalmente están compuestas por un nucleótido unido a una vitamina.

Curvas de energía utilizada en procesos metabólicos. Aquí se observa la diferencia entre la cantidad de energía que interviene en la respiración celular cuando las enzimas catabolizan las reacciones o no.

library(ggplot2)

# Crear datos para las curvas de energía
x <- seq(0, 10, length.out = 500)

# Función para crear curva asimétrica suave y larga
crear_curva_suave <- function(x, altura_pico, y_inicial, y_final) {
  y <- numeric(length(x))
  
  for(i in 1:length(x)) {
    if(x[i] <= 3.5) {
      # Subida suave hasta el pico usando función sigmoide
      progreso <- x[i] / 3.5
      # Suavizado con función seno para transición más natural
      y[i] <- y_inicial + (altura_pico - y_inicial) * (sin(progreso * pi/2))^2
    } else if(x[i] <= 7) {
      # Bajada media suave
      x_norm <- (x[i] - 3.5) / 3.5
      y[i] <- altura_pico - (altura_pico - y_final - 1) * (sin(x_norm * pi/2))^1.5
    } else {
      # Bajada final muy suave hasta convergencia exacta
      x_norm <- (x[i] - 7) / 3
      # Usar exponencial para llegar exactamente al nivel final
      factor_exp <- exp(-4 * x_norm)
      y[i] <- y_final + (y_final + 1 - y_final) * factor_exp
    }
  }
  return(y)
}

# Nivel inicial: Sustratos (energía alta)
nivel_sustratos <- 25

# Nivel final: Productos (energía baja - energía liberada)
nivel_productos <- 18

# Curva sin enzima (roja, pico más alto)
y_sin_enzima <- crear_curva_suave(x, altura_pico = 46, 
                                   y_inicial = nivel_sustratos, 
                                   y_final = nivel_productos)

# Curva con enzima (azul, pico más bajo)
y_con_enzima <- crear_curva_suave(x, altura_pico = 32, 
                                   y_inicial = nivel_sustratos, 
                                   y_final = nivel_productos)

# Crear data frame
datos <- data.frame(
  x = rep(x, 2),
  y = c(y_sin_enzima, y_con_enzima),
  tipo = rep(c("Sin enzima", "Con enzima"), each = length(x))
)

# Crear el gráfico
ggplot(datos, aes(x = x, y = y, color = tipo)) +
  geom_line(size = 1.5) +
  
  # Líneas horizontales punteadas
  geom_hline(yintercept = 18, linetype = "dashed", color = "gray60", size = 0.5) +
  geom_hline(yintercept = 25, linetype = "dashed", color = "gray60", size = 0.5) +
  geom_hline(yintercept = 32, linetype = "dashed", color = "gray60", size = 0.5) +
  geom_hline(yintercept = 46, linetype = "dashed", color = "gray60", size = 0.5) +
  
  # Flecha de energía de activación con enzima
  annotate("segment", x = 6, xend = 6, y = 25, yend = 32,
           arrow = arrow(length = unit(0.25, "cm"), ends = "both", type = "closed"),
           color = "black", size = 0.6) +
  
  # Flecha de energía de activación sin enzima
  annotate("segment", x = 7.8, xend = 7.8, y = 25, yend = 46,
           arrow = arrow(length = unit(0.25, "cm"), ends = "both", type = "closed"),
           color = "black", size = 0.6) +
  
  # Flecha de energía total liberada (desde sustratos hasta productos - nivel final)
  annotate("segment", x = 9, xend = 9, y = 25, yend = 18,
           arrow = arrow(length = unit(0.25, "cm"), type = "closed"),
           color = "black", size = 0.6) +
  
  # Etiquetas de las curvas
  annotate("text", x = 2.5, y = 48, 
           label = "Sin enzima", 
           color = "#C55A6F", size = 4.5, fontface = "italic") +
  
  annotate("text", x = 2.8, y = 34, 
           label = "Con enzima", 
           color = "#4A90D9", size = 4.5, fontface = "italic") +
  
  # Etiqueta energía de activación con enzima
  annotate("text", x = 6, y = 28.5, 
           label = "Energía de\nactivación\ncon la enzima", 
           hjust = -0.05, size = 3.8, color = "black", lineheight = 0.9) +
  
  # Etiqueta energía de activación sin enzima
  annotate("text", x = 7.8, y = 38, 
           label = "Energía de\nactivación\nsin la enzima", 
           hjust = -0.05, size = 3.8, color = "black", lineheight = 0.9) +
  
  # Etiqueta energía total liberada
  annotate("text", x = 9, y = 21.5, 
           label = "Energía total\nliberada durante\nla reacción", 
           hjust = -0.05, size = 3.8, color = "black", lineheight = 0.9) +
  
  # Etiquetas en los extremos
  annotate("text", x = 0.3, y = 23.5, 
           label = "Sustratos", 
           hjust = 0, vjust = 0, size = 4, color = "black", fontface = "bold") +
  
  # Etiquetas con fórmulas químicas (usando geom_text)
  geom_text(data = data.frame(x = 0.3, y = 21.5, 
                              label = "Ej: C[6]*H[12]*O[6] + O[2]"),
            aes(x = x, y = y, label = label), 
            hjust = 0, vjust = 1, size = 3.8, color = "black", 
            inherit.aes = FALSE, parse = TRUE) +
  
  annotate("text", x = 9.7, y = 10.5, 
           label = "Productos", 
           hjust = 1, vjust = 0, size = 4, color = "black", fontface = "bold") +
  
  geom_text(data = data.frame(x = 9.7, y = 8.5, 
                              label = "CO[2] + H[2]*O"),
            aes(x = x, y = y, label = label), 
            hjust = 1, vjust = 1, size = 3.8, color = "black", 
            inherit.aes = FALSE, parse = TRUE) +
  
  # Colores personalizados
  scale_color_manual(values = c("Sin enzima" = "#C55A6F", 
                                  "Con enzima" = "#4A90D9")) +
  
  # Tema y etiquetas
  labs(title = " ",
       x = "Avance de la reacción",
       y = "Energía") +
  
  theme_minimal() +
theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0, size = 15, 
                              color = "#4A90D9", face = "bold",
                              margin = margin(b = 15)),
    legend.position = "none",
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank(),
    axis.line = element_line(color = "black", size = 0.8, 
                            arrow = arrow(length = unit(0.3, "cm"), type = "closed")),
    axis.title.x = element_text(hjust = 0.5, vjust = -0.5, size = 11),  # Centrado
    axis.title.y = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 0.5, size = 11),  # Vertical y centrado
    plot.margin = margin(20, 40, 10, 10)
  ) +
  
  # Ajustar límites
  coord_cartesian(xlim = c(-0.3, 10.5), ylim = c(8, 50), clip = "off")

# Mostrar el gráfico
# print(last_plot())

Las enzimas cumplen dos características que las diferencian de otros tipos de catalizadores químicos:

1. Tienen una alta especificidad. Es decir, intervienen en un solo tipo de reacción. Cada enzima tiene en su estructura un sitio activo que reconoce únicamente a las moléculas que van a intervenir en la reacción (llamadas sustratos) y que les permiten asociarse, tras lo cual cambian de forma. La alta especificidad de las enzimas y sus sustratos se comparan con un sistema de llave y cerradura. Una vez que se ha realizado la reacción y el producto sale del complejo, la enzima recupera su forma original y está lista para trabajar nuevamente.

Te habrás fijado que el nombre de las enzimas estudiadas guarda relación con la función específica que cumplen.

Algunos ejemplos son los siguientes:

Amilasas: Transformar el almidón a carbohidratos simples.

Proteasas: Romper las proteínas en aminoácidos.

Lipasas: Catabolizar los lípidos.

Ligasas: Ligar moléculas que están separadas.

Endonucleas: Romper cadenas de nucleótidos.

Las enzimas y su función son reguladas en la célula, mediante diferentes mecanismos:

Por retroalimentación negativa, que sucede cuando ya los productos de la reacción química se han elevado e inhiben la unión de un nuevo sustrato.
Manteniendo a la enzima inactiva hasta que llegue el momento y el lugar de actuar. Un ejemplo son las proteasas que solo funcionan en el estómago.

Gracias a moléculas que modifican la estructura de la enzima para impedir su funcionamiento, mecanismo que se denomina regulación alostérica. Mecanismos de regulación alostérica que inhiben o permiten la acción de una enzima, de acuerdo con la necesidad de la célula.

Interdisciplinariedad. Genética y Agricultura. Gracias al descubrimiento de las endonucleasas, la biotecnología ha podido insertar genes de una especie en otra, logrando crear los transgénicos u OMG (organismos modificados genéticamente). Estos tienen varias aplicaciones, como, por ejemplo, la introducción de alguna característica deseada para mejorar la productividad, la resistencia de cultivos agrícolas o incluso la obtención en masa de medicamentos como la insulina.

Laboratorio casero

Enzimas digestivas

Necesitarás una cápsula de Digestopan Forte, avena cruda, agua, dos vasos y dos cucharas. Agrega la misma cantidad de avena a cada vaso y también la misma cantidad de agua. Mézclalas bien. Agrega el contenido de la cápsula a solo uno de los vasos (el otro nos servirá como testigo) y mezcla bien. Deja reposar las mezclas durante treinta minutos y compara los resultados. ¿Qué sucedió? ¿Qué contiene la cápsula?

Para profundizar en los contenidos y alcanzar los objetivos de aprendizaje, te invito a tomar tu clase personalizada. No dudes en dejar tus preguntas y comentarios, así como seguirnos en todas nuestras redes. ¡Hasta pronto!