Understanding biomolecules through computer simulation: from DNA to proteins

• Autores: Santiago Cuesta López
• Directores de la Tesis: Fernando Falo Fornies (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Zaragoza ( España ) en 2006
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Pedro Tarazona Lafarga (presid.), Paolo Bruscolini Pier (secret.), Francisco Javier Luque Garriga (voc.), Michel Peyrard (voc.), Javier Sancho Sanz (voc.)
• Materias:
  • Física
    • Física molecular
      • Macromoléculas
  • Ciencias de la vida
    • Biofísica
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• Resumen

  • El estudio de la dinámica, estructura y función de macromoléculas como las proteínas, más conocido como proteómica, ha cobrado una reciente actualidad tras el establecimiento de las bases necesarias para el descifrado del genoma humano. En las últimas décadas , tanto los avances informáticos como el conocimiento previo de diversas técnicas de simulación computacional aplicadas con éxito en otras ramas de la ciencia, han proporcionado las herramientas necesarias para abordar problemas tan complejos como la dinámica inherente a la formación de la estructura terciaria de las proteínas: "The protein folding problem".

    La función de las proteínas está directamente relacionada con su estructura tridimensional (estructura nativa). Los defectos de plegamiento ocasionan fallos en su función que pueden ser causa de enfermedades y procesos degenerativos. En nuestro trabajo nos hemos centrado en una serie de casos particulares de interés clínico y biológico, en los que se analizó la dinámica del proceso de plegamiento, y caracterizó los diversos factores que influyen sobre la estabilidad conformacional del conjunto molecular.

    Uno de nuestros trabajos más destacables ha sido el análisis de la estabilidad estructural de una pequeña proteína modular que es parte importante del receptor biológico encargado de controlar el nivel de colesterol en la sangre: El receptor de lipoproteínas de baja densidad (LDL-r). Los defectos genéticos en esta proteína de membrana dan lugar a la enfermedad conocida como Hipercolesterolemia Familiar.

    Nuestros resultados, obtenidos usando simulación molecular, han ayudado a caracterizar el impacto estructural/funcional originado por mutaciones detectadas clínicamente en pacientes. Este estudio nos ha permitiendo sentar las bases de un método de diagnosis computacional con un alto valor de predicción sobre mutaciones aún no detectadas clínicamente y que podría ser fácilmente extensible a otras enfermedades con un