Los modelos informáticos confirman la capacidad del fármaco para unirse a las proteínas

Combinando la física computacional y los datos experimentales, los investigadores de la Universidad de Arkansas han desarrollado un sistema informático para determinar la capacidad de un fármaco para atacar y unirse a las proteínas dentro de las células.

Si es correcto, dicho estimador podría revelar relaciones vinculantes y, por lo tanto, evitar que los investigadores experimentales tengan que buscar millones de compuestos. Este proceso puede reducir significativamente el costo y el tiempo asociados con el desarrollo de nuevos medicamentos.

"Desarrollamos un método para cuantificar la unión ligando-proteína", dijo Mahmoud Moradi, profesor asistente de química y bioquímica en la Facultad de Artes y Ciencias Fulbright. “El método propuesto le da la fuerza activa al ligando en cada tipo de cuadrícula en el sistema de coordenadas, que se basa en el lugar donde puede estar el ligando cuando está en su posición”.

Un ligando es una sustancia, un ion o una molécula, como una sustancia química que se une a otra molécula, como una proteína, formando una estructura compleja que puede activar o inhibir la actividad biológica.

La investigación de Moradi se centra en experimentos con enfermedades, incluido el coronavirus. Para este proyecto, colaboró ​​con Suresh Thallapuranam, profesor de bioquímica y Presidente Cooper de Investigación en Bioinformática.

Moradi y Thallapuranam utilizaron comparaciones probabilísticas y métodos de ponderación infinitos para tener en cuenta el sesgo para producir estimaciones de construcciones que fueran tanto válidas como precisas. Luego utilizaron un enfoque matemático riguroso llamado formalismo de cuaternión de orientación para describir las conformaciones del ligando a medida que interactúa con la proteína objetivo.

Automatización de tareas repetitivas a través de IA y machine learning

Los investigadores probaron este método comparando la afinidad de unión entre el factor de crecimiento de fibroblastos 1, una proteína muy conocida, y la heparina hexasacárido 5, un fármaco popular.

Este trabajo se realizó porque Moradi y Thallapuranam estudiaron la proteína del factor de crecimiento de fibroblastos 1 y sus cambios en ausencia y presencia de heparina. Encontraron una fuerte correlación entre las condiciones experimentales y experimentales.

"Cuando se trata de construir cooperación, sabíamos que los métodos que teníamos no funcionarían en una situación tan difícil", dijo Moradi. "Es por eso que decidimos desarrollar un nuevo método. Tuvimos un momento interesante cuando los datos experimentales y estadísticos se compararon entre sí, y las dos cifras coincidieron casi a la perfección".

El trabajo de los investigadores fue publicado en Ciencias computacionales de la naturaleza.

Moradi ha recibido atención en el pasado por realizar experimentos sobre el comportamiento de las proteínas centrales del SARS-CoV-2 antes de unirse a los receptores celulares. SARS-CoV-2 es el virus que causa el COVID-19.

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