Computational design of artificial metalloenzymes
El diseño enzimático es el área basada en el descubrimiento y/o optimización de biomoléculas para el desarrollo de reacciones químicas no naturales. Es un área que se encuentra en su mayor crecimiento y constituye uno de los puntos clave en la transición de la química hacia alternativas más ecológic...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repositorio: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:201533 |
| Acesso em linha: | https://ddd.uab.cat/record/201533 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Metal·loenzims Enzims Biomolècules |
| Resumo: | El diseño enzimático es el área basada en el descubrimiento y/o optimización de biomoléculas para el desarrollo de reacciones químicas no naturales. Es un área que se encuentra en su mayor crecimiento y constituye uno de los puntos clave en la transición de la química hacia alternativas más ecológicas. Una manera elegante de sintetizar nuevos biocatalizadores es mediante la inclusión de cofactores organometálicos en estructuras biológicas, dando lugar a lo que se conoce como Metaloenzimas Artificiales (ArMs). Estos híbridos combinan la versatilidad catalítica de los compuestos organometálicos con la especificidad de los receptores biológicos. El diseño de ArMs ha crecido exponencialmente en las últimas dos décadas gracias al desarrollo de áreas como la biología estructural y la catálisis organometálica. La modelización molecular trata de guiar los diseños proporcionando información estructural para la construcción de catalizadores óptimos. Sin embargo, a pesar de los avances en rendimiento computacional y de nuevas técnicas computacionales, la complejidad del trato de sistemas que contienen metales de transición hace que el área de los ArMs no sea propiamente explorado por los modelizadores. El grupo InSiliChem, dónde se ha desarrollado este Ph.D., se centra en el desarrollo de estrategias para el estudio y el diseño de ArMs. En particular, se basa en el desarrollo de estrategias computacionales multinivel que incluyen una gran variedad de técnicas computacionales. Este Ph.D. trata de aumentar el potencial de la plataforma computacional para el diseño de ArMs 1) mediante la incorporación de distintas técnicas como la simulación de Dinámica Molecular (MD) y 2) validando el procedimiento mediante el diseño de casos enzimáticos reales. Los resultados obtenidos se resumen en los siguientes puntos: ·Se ha descrito el mecanismo catalítico de dos nuevas ArMs. Estas son: una hidratasa basada en el receptor LmrR (Lactococcus Multidrug Resistance Regulator) que incluye un cofactor de Fenantrolina unida a cobre; y una variedad de mutantes de complejos de Streptavidina-Noyori capaces de realizar la reducción de iminas cíclicas. Este estudio revela la importancia de la contribución de las simulaciones MD como parte del protocolo computacional para la decodificación del mecanismo catalítico de los nuevos enzimas, así como el impacto de la segunda esfera de coordinación en las tendencias catalíticas. (Capítulo 4) ·Basándonos en la misma metodología, se han modelizado nuevas hidratasas basadas en la inclusión de amino acidos no naturales (U18). Primero, aplicados a la proteína LmrR, para la que fueron computacionalmente propuestos nuevos mutantes más eficaces en cuanto a la enantioselectividad del sistema (fueron después experimentalmente validados). Después, basándonos en la experiencia adquirida, el concepto de novo fue expandido al diseño de Metalopéptides Artificiales. (Capítulo 5) ·La última parte del trabajo se centra en descifrar variables moleculares que en los estudios previos han resultado de gran relevancia. Entre ellos, la relación entre la configuración estructural del centro activo y la actividad catalítica del ArM. En particular, se ha estudiado la adaptabilidad de una variedad de complejos LmrR-hemo claves para el transcurso de la reacción de ciclopropanación. Los resultados sugieren que la flexibilidad del receptor es un punto crítico para que los ArMs basados en el grupo hemo adquieran actividad catalítica. Con el objetivo de profundizar más en la importancia de esta variable molecular, este estudio se ha expandido, además, a proteínas naturales reconocedoras del grupo hemo. (Capítulo 6) En conclusión, este Ph.D. representa un paso adelante en el desarrollo metodológico del diseño computacional de Metaloenzimas Artificiales. El trabajo realizado clarifica la importancia de la cooperación a nivel molecular entre los compuestos basados en metales de transición y sus receptores biológicos. Ésto facilita el camino hacia nuevos diseños de biocatalizadores basados en Metaloenzimas Artificiales. |
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