Hacia una visión más dinámica de la bioinformática estructural en el diseño de fármacos y avances en la terapia personalizada: desarrollo y aplicaciones

Abstract

El diseño de nuevos fármacos surge de las necesidades de un entorno cambiante, donde la aparición de nuevas enfermedades y de variantes que provocan resistencia a los fármacos existentes supone nuevos retos que las técnicas experimentales y computacionales en conjunto deben resolver, manteniéndose, para ello, en constante actualización. Al mismo tiempo, nuestro conocimiento acerca de la estructura, la energética y la dinámica de las proteínas, así como las interacciones que establecen entre sí y con pequeñas moléculas está avanzando enormemente. Ello nos proporciona la oportunidad de desarrollar estrategias de cálculo más realistas durante el diseño racional de fármacos basado en estructura, que pueden explorar una parte importante del espacio químico en un tiempo razonable. Tales estrategias son nuestro principal objetivo. En esta tesis se presentan métodos y protocolos de bioinformática estructural orientados al diseño de fármacos y sus aplicaciones a dianas de interés biomédico. Los principales resultados y conclusiones de los trabajos de investigación presentados aquí se recogen en 7 artículos (6 publicaciones y 1 manuscrito en preparación), fruto de la colaboración con diversos grupos experimentales. Los métodos que se han estudiado incluyen: (1) Un protocolo automático de modelado por homología combinado con una base de datos de perfiles de estructuras resueltas experimentalmente que ha permitido la generación y el refinado de numerosas estructuras 3D de dianas terapéuticas, (2) las mejoras de un protocolo de docking y cribado virtual con el fin de aumentar su capacidad predictiva y obtener candidatos más plausibles, (3) el estudio de la flexibilidad de proteínas tanto de modo masivo (validación de un modelo nulo de la relación entre los cambios de conformación de las proteínas y sus modos normales torsionales) como a nivel individual (dinámica molecular de un conjunto de péptidos presentados por la proteína HLA-B27*05 del complejo MHC-I en humanos) y (4) el desarrollo de un protocolo de control de calidad y análisis de datos provenientes de microarrays para la identificación de mutaciones implicadas en la resistencia a fármacos conocidos. Estos métodos se han aplicado a proyectos de investigación biomédica en campos como la biología molecular, inmunología, virología y microbiología. Los sistemas biológicos estudiados incluyen: (a) las proteínas que conforman el centrosoma humano, (b) el complejo mayor de histocompatibilidad (MHC-I), (c) la β-lactamasa bacteriana OXA-24 y (d) la proteasa (PR) y la retro-transcriptasa (RT) del virus VIH. Todas ellas de interés por ser dianas terapéuticas en enfermedades humanas con relevancia para el desarrollo de nuevos fármacos. A su vez, la correcta identificación de las mutaciones de resistencia a fármacos presentes en cada paciente nos servirá de guía en la aplicación de la medicina personalizada en los próximos años.

Drug design arises from the requirements of a continuously changing environment where new diseases and resistance variants to existing drugs introduce new challenges that both experimental and computational techniques must resolve together, being constantly updated. At the same time, our knowledge of the structure, energetics and dynamics of proteins and their interactions with other proteins and with small molecules is greatly improving. This provides the opportunity for developing more informed computational strategies for structure-based rational drug design that can explore a huge chemical space in a reasonable time. Such strategies are our main objective. This thesis presents methods and protocols in structural bioinformatics focused on the drug design process and their applications to interesting biomedical targets. The results and conclusions of the research projects presented here are collected in 7 papers (6 publications and one manuscript in preparation), resulting from a number of collaborations with experimental groups. Studied methods include: (1) An automated homology modelling protocol combined with a profile’s database of experimentally solved structures, which has allowed the generation and further refinement of numerous 3D structures for therapeutically relevant targets, (2) the improvement of the docking and virtual screening protocols to increase their accuracy and to obtain more plausible hits, (3) the study of protein flexibility at both massively (validation of a null model of the relationship between the conformational changes of proteins and their torsional normal modes) and for individual proteins (molecular dynamics simulations of a peptides set which bind to HLA-B27*05, a protein within the human MHC-I complex) and (4) the development of a data analysis and quality control protocol of hybridization signals from microarrays, in order to identify mutations involved in known drugs resistance. These methods have been applied to biomedical research projects in fields such as molecular biology, immunology, virology and microbiology. Biological systems studied include: (a) proteins comprising the human centrosome, (b) the major histocompatibility complex (MHC- I), (c) the bacterial β-lactamase OXA- 24 and (d) the protease (PR) and retro- transcriptase (RT) HIV proteins. All of them are of interest as therapeutic targets in human diseases with relevance in the development of new drugs. Moreover, the correct identification of drug resistance mutations presented in each patient will guide personalized medicine in the upcoming years.