Análisis del desempeño de herramientas de acoplamiento molecular para el estudio de interacciones proteína-péptido
El proceso de identificación de un fármaco eficaz para el tratamiento de una determinada enfermedad tiene un alto costo en tiempo y recursos. El principal objetivo en el diseño de fármacos es encontrar aquellas moléculas que puedan interactuar de manera efectiva en un determinado blanco terapéutico. M...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/2997 |
| Acceso en línea: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2997 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Autor/Acoplamiento Molecular, Péptido, Proteína info:eu-repo/classification/Autor/Molecular Docking, Peptide, Protein info:eu-repo/classification/cti/2 info:eu-repo/classification/cti/24 info:eu-repo/classification/cti/2410 info:eu-repo/classification/cti/230227 |
| Sumario: | El proceso de identificación de un fármaco eficaz para el tratamiento de una determinada enfermedad tiene un alto costo en tiempo y recursos. El principal objetivo en el diseño de fármacos es encontrar aquellas moléculas que puedan interactuar de manera efectiva en un determinado blanco terapéutico. Muchos de los tratamientos para las enfermedades actuales tienen como blancos terapéuticos a las proteínas que se reconocen en el proceso de la enfermedad, por lo que es necesario inhibir o modificar el funcionamiento de dichas moléculas. Los fármacos más eficientes son los que su unión en el sitio activo de su proteína objetivo, genera la pose más estable. En las últimas décadas los péptidos han sido reconocidos como una nueva clase de fármacos potenciales. Son moléculas altamente selectivas, optimizadas por millones de años de selección natural por lo que, en general, solo interactuarían con su proteína objetivo. En la actualidad contamos con procedimientos computacionales que exploran la acción de un determinado fármaco en su blanco terapéutico. Estos procedimientos computacionales son capaces de evaluar varias poses, de más de un candidato a fármaco, en la cavidad activa de la proteína blanco. Para encontrar las poses moleculares que contribuyan a la obtención de un complejo molecular estable se emplean los llamados métodos de Acoplamiento Molecular. En el presente trabajo de investigación se comparó el desempeño de cuatro herramientas de acoplamiento molecular en cuanto a su capacidad de predicción de las poses proteína-péptido. Se evaluaron las herramientas sobre 249 complejos proteína-péptido obteniendo hasta 20 poses por complejo, por herramienta. Como medida de comparación se utilizó la desviación cuadrática media entre los átomos del péptido de la pose en el cristal y los átomos del péptido en las poses obtenidas por las herramientas de acoplamiento molecular. Los resultados experimentales mostraron que el AutoDock Vina logra, en su pose de menor energía, un 96 % de casos con un error menor a 2Å. Esto se da cuando, tanto la proteína como el péptido tienen una configuración rígida. Sin embargo, este resultado cae al 17 % cuando se considera al péptido como una estructura flexible. Además, el cálculo de descriptores moleculares sencillos para las poses, no permitió a un conjunto importante de modelos de aprendizaje de máquina mejorar esta situación. |
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