Atlas de interacciones intermoleculares proteína-ligando (plii atlas): aplicación al análisis de las interacciones intermoleculares entre ligandos no covalentes y sus dianas cocristalizadas

Identificador:  TFG:9355

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG9355

Autores:  Miguel Rodríguez, Ignacio

Resumen:
Las proteínas son macromoléculas esenciales en los sistemas biológicos, participando en diversas funciones como el soporte estructural, la actividad enzimática y la señalización. Para ello, las proteínas suelen interactuar con ligandos. El reconocimiento intermolecular es un proceso clave para varias funciones biológicas, donde las interacciones gobernadas por fuerzas no covalentes, como los enlaces de hidrógeno, las fuerzas de Van der Waals, las interacciones electrostáticas y los efectos hidrofóbicos, son esenciales. La afinidad del ligando (una medida de la fuerza de estas interacciones) puede describirse mediante parámetros como , e 50. Estos índices, junto con los datos de interacción, son fundamentales en el diseño de fármacos, ofreciendo información valiosa sobre la potencia y la estabilidad de los complejos proteína-ligando. Los trabajos recientes en el descubrimiento de fármacos asistido por ordenador (CADD) han transformado profundamente el proceso de desarrollo de fármacos gracias al uso de técnicas computacionales como el diseño de fármacos basado en estructuras (SBDD) y el diseño de fármacos basado en ligandos (LBDD). Mientras que el SBDD utiliza la estructura tridimensional de las proteínas diana para diseñar y evaluar ligandos potenciales, el LBDD construye modelos basados en ligandos conocidos para predecir interacciones con proteínas diana. Ambos métodos se benefician de bases de datos que catalogan las interacciones proteína-ligando, haciendo más eficiente el desarrollo de fármacos. Este trabajo propone el desarrollo de una base de datos que facilite el estudio de las afinidades y las interacciones proteína-ligando, ayudando a refinar las metodologías CADD y que pueda utilizarse para mejorar la predicción de afinidades de unión para el descubrimiento de fármacos.