9. Acoplamiento molecular
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Dar un panorama general de un estudio de acoplamiento molecular.
Exponer los diferentes pasos a seguir para llevar a cabo un estudio de acoplamiento molecular proteína-ligando con dos programas de acceso libre.
El acoplamiento molecular es una técnica que permite predecir el modo de unión proteína-proteína o proteína-ligando. Esta sección se centrará en el acoplamiento molecular proteína-ligando. El acoplamiento molecular es utilizado ampliamente en el diseño de fármacos asistido por computadora ya que permite dirigir el diseño de los ligandos hacia aquellos que tengan una mayor afinidad por la proteína. El acoplamiento molecular puede dividirse en los siguientes pasos: 1) Selección y preparación de la proteína 2) Preparación del ligando 3) Acoplamiento molecular (Vlachakis 2018).
La estructura de la proteína que se utilizará para llevar a cabo el estudio de acoplamiento molecular puede ser recuperada del sitio web de RCSB Protein Data Bank (RCSB PDB). Protein Data Bank (PDB) es el mayor repositorio de estructuras 3D de macromoléculas (proteínas, ADN y ARN). Es esencial determinar de qué especie proviene la proteína que se seleccionará, ya que una misma proteína podría encontrarse en distintas especies y su estructura podría ser diferente en cada especie.
Por otra parte, hay métricas que permiten darnos una idea de la calidad de la estructura de la proteína. La primera de ellas es la resolución, cuyo valor numérico se busca sea lo más pequeño posible. Al momento de construir el modelo 3D de la proteína a partir de la información experimental, se lleva a cabo la predicción del mapa de densidad electrónica y a partir de este se determina qué átomos se encuentran en el espacio tridimensional.
La colocación de los átomos en las proteínas con valores de resolución de 3Å o mayores podría ser imprecisa, ya que suelen ser construidas a partir de mapas de densidad electrónica que solo muestran los contornos básicos de las cadenas de la proteína (Figura 1). Otras dos métricas utilizadas para determinar la calidad de la estructura de la proteína son los valores de R y R-free. Ambas métricas están relacionadas con la calidad del modelo atómico obtenido a partir de la información experimental. R; cuando se resuelve la estructura de una proteína el investigador construye un modelo atómico y después calcula un patrón de difracción simulado.
El valor “R” mide la concordancia entre el patrón de difracción predicho y el observado experimentalmente. R-free; antes de refinar el modelo se remueve el 90% de los datos, se lleva a cabo el refinamiento del modelo y posteriormente se predice el 10% de datos restantes. El valor “R-free” mide que tan bien se llevó a cabo la predicción del 10% de los datos que fueron removidos previamente. En ambas métricas se buscan valores numéricos cercanos a cero.
Los valores ideales de R y R-free respectivamente son 0.2 y 0.26 o menos (PDB-101). Además, existen otras métricas, como son los valores atípicos en el diagrama de Ramachandran. En la información que se muestra para cada proteína en el PDB se pueden consultar las métricas antes mencionadas, las cuales son de gran ayuda al momento de escoger a la proteína que se utilizará en el estudio de acoplamiento molecular (Figura 2). El archivo que se puede descargar de PDB, que contiene las coordenadas de los átomos de la proteína y se emplea para el estudio de acoplamiento molecular tiene extensión pdb (.pdb).
Una vez se tiene el archivo con las coordenadas de la proteína (.pdb), se hace la preparación de la proteína. Para este fin se puede utilizar el servidor en línea gratuito de YASARA (YASARA), el cual realiza más de 40 operaciones distintas enfocadas a optimizar la calidad de la estructura de la proteína. De manera general, se mencionan a continuación algunos de los pasos principales de la preparación de la proteína para el estudio de acoplamiento molecular.
Adición de átomos de hidrógeno, ya que no es común encontrar proteínas que tengan los átomos de hidrógeno dentro de su estructura. Determinación de la carga parcial de cada átomo. Establecer el estado de protonación de los aminoácidos al pH fisiológico. Minimización energética de la proteína (Sastry et al. 2013). Dependiendo del programa que se utilice para el estudio de acoplamiento molecular podría haber pasos adicionales o incluso menos pasos de los que se mencionaron.
Para el estudio de acoplamiento molecular se necesita tener las coordenadas 3D del ligando y a partir de ellas llevar a cabo una optimización estructural, la cual involucra una minimización energética. Avogadro (Hanwell et al. 2012) es un programa de libre acceso que permite dibujar la estructura 3D del ligando y llevar a cabo la optimización estructural del ligando. Una ventaja de Avogadro es que puede elegirse el campo de fuerza MMFF94 para la optimización estructural, ya que este está optimizado para moléculas orgánicas pequeñas.
Open Babel (O’Boyle et al. 2011) es otro programa gratuito que tiene funcionalidades que permiten preparar el ligando para el estudio de acoplamiento molecular, por ejemplo, establecer el estado de protonación al pH fisiológico o calcular la carga parcial de los átomos del ligando. Como en el caso de la preparación de la proteína, los pasos involucrados en la preparación del ligando varían dependiendo del programa de acoplamiento molecular que se utilizará. No obstante, la optimización estructural del ligando es un paso siempre presente.
Una vez se tienen preparadas la proteína y el ligando, es posible llevar a cabo el estudio de acoplamiento molecular, el cual va a permitir predecir cómo es la interacción entre la proteína y el ligando. Durante el estudio de acoplamiento molecular se generarán distintas poses o confórmeros del ligando en el lugar de la proteína que haya sido escogido para llevar a cabo el estudio. Una función de puntuación permitirá evaluar la energía de interacción entre cada confórmero y la proteína. Las funciones de puntuación suelen tomar en cuenta los siguientes parámetros: interacciones intermoleculares, desolvatación, efectos electrostáticos y entrópicos.
Cada programa de acoplamiento molecular tiene sus propios algoritmos de generación de confórmeros y función de puntuación. Existe un estudio que comparó la eficacia de los distintos programas de acoplamiento molecular, tanto de libre acceso, como comerciales, el cual comparó su eficacia para predecir la pose correcta de ligandos en una proteína (Pagadala et al. 2017). Este estudio puede servir al usuario para elegir qué programa de acoplamiento molecular utilizar.
Berman HM, Westbrook J, Feng Z, et al (2000) The protein data bank. Nucleic Acids Res 28:235–242.
Building Your Molecules - Energy Optimization. https://chem.libretexts.org/Sandboxes/jhalpern/A_User's_Guide_to_Avogadro/02%3A_Building_Your_Molecules_-_Energy_Optimization Fecha de acceso: Enero de 2024.
Energy minimization using openbabel. https://www.youtube.com/watch?v=JyEnOqtJTFk Fecha de acceso: Enero de 2024.
Hanwell MD, Curtis DE, Lonie DC, et al (2012) Avogadro: An Advanced Semantic Chemical Editor, Visualization, and Analysis Platform. J. Cheminform. 4:17.
Introducción al uso del programa Avogadro. https://www.youtube.com/watch?v=DgzRri0uH7E Fecha de acceso: Enero de 2024.
O’Boyle NM, Banck M, James CA, et al (2011) Open Babel: An open chemical toolbox. J. Cheminform. 3:33.
Pagadala NS, Syed K, Tuszynski J (2017) Software for molecular docking: a review. Biophys. Rev. 9:91–102.
PDB-101 RCSB. PDB-101. https://pdb101.rcsb.org/learn/guide-to-understanding-pdb-data/introduction. Fecha de acceso: Noviembre de 2023.
Sastry GM, Adzhigirey M, Day T, et al (2013) Protein and ligand preparation: parameters, protocols, and influence on virtual screening enrichments. J. Comput. Aided Mol. Des. 27:221–234.
Vlachakis D (2018) Introductory Chapter: Molecular Docking - Overview, Background, Application and What the Future Holds. In: Vlachakis DP (ed) Molecular Docking. InTech.
YASARA YASARA Energy Minimization Server. http://www.yasara.org/minimizationserver.htm. Fecha de acceso: Noviembre de 2023.
