Desarrollo In silico de sensores fluorescentes para disecar vías de señalización celular
Supervisor(es): Pantano, Sergio - Machado, Matías - Paulino, Margot
Resumen:
El campo de fuerza para simulaciones de grano grueso y multiescala denominado SIRAH viene siendo desarrollado en la última década por el grupo de Simulaciones Biomoleculares del Institut Pasteur de Montevideo. Posee parámetros para proteínas, ácidos nucleicos, lípidos, glicanos y han incorporado estudios de modificaciones post-traduccionales. Debido a que los campos de fuerza necesitan estar en continua actualización para mantenerse vigentes e incorporar parámetros de nuevas especies moleculares, durante esta tesis se colaboró en la actualización del campo de fuerzas SIRAH2.0 y se desarrollaron parámetros de iones divalentes como zinc, magnesio y se extendió la aplicabilidad de los iones calcio que ya se encontraban parametrizado. A su vez, era de suma importancia verificar la capacidad de SIRAH para predecir proteínas intrínsecamente desestructuradas (IDPs), extendiendo la aplicabilidad del campo de fuerzas sin necesidad de introducir cambios relevantes en la parametrización. A su vez, abordé el estudio y desarrollo de sensores genéticamente codificados para nucleótidos cíclicos como 3 ́5 ́-adenosín/guanosín monofosfato cíclico (AMPc/GMPc respectivamente). La búsqueda de sensores genéticamente codificados ha permitido el estudio de manera no invasiva y en tiempo real de la compartimentalización de señales subcelulares. Para ello, nuestro grupo ya había desarrollado un biosensor primero en su clase, en la que un módulo fluorescente es insertado dentro del dominio de enlace a AMPc de la subunidad regulatoria de la proteína PKA (Proteína Quinasa dependiente de AMPc) mientras el segundo se encuentra en su extremo C-terminal. De esta manera, el extremo N-terminal de la cadena polipeptídica puede ser fusionado a cualquier proteína de interés. Esta arquitectura novedosa mantiene la funcionalidad de dicha proteína y garantiza la localización del sensor en el punto de interés sin deber confiar en la colocalización. Teniendo este precedente, en la presente tesis se desarrolla la construcción de un sensor para GMPc, cuyo dominio de unión a nucleótido cíclico es PKG (Proteína Quinasa dependiente de GMPc). Por otro lado, gracias al primer sensor de AMPc, se pudo establecer que la compartimentalización mínima en el sarcómero puede ser establecida en una escala de nanómetros. Por lo que, en este proyecto de investigación de doctorado, se busca construir la unidad estructural mínima de un signalosoma de la cadena beta adrenérgica en el sarcómero del músculo cardíaco para entender la disposición de las diferentes proteínas, el volumen que ocupan y la capacidad de moléculas como el AMPc para llegar a sus proteínas blanco. Gracias a esto y estudios del Dr. Baillie del Grupo de Molecular Pharmacology en Glasgow University, pudimos evidenciar los sitios de contacto entre proteínas como las troponinas, PKAs y fosfodiesterasas. Estos resultados llevan al primer ejemplo de un modelo 3D del denominado “islas de AMPc”, vagamente propuesto hace tres décadas aproximadamente, pero, hasta el momento, no bien definido en términos estructurales. Estos resultados llevan a una predicción de tamaños relativos y concentraciones que muestran al músculo cardíaco como una pieza de relojería donde todo debe trabajar de manera unísona y precisa. Finalmente, la experiencia obtenida durante mis estudios doctorales nos llevó a proponer un procedimiento simplificado pero general para generar sensores fluorescentes para nucleótidos cíclicos con una afinidad arbitraria por su ligando. Vale la pena destacar, que el procedimiento de diseño puede basarse en conceptos simples, sin la necesidad de ser un experto computacional, utilizando servidores disponibles en línea.
2022 | |
DINAMICA MOLECULAR GRANO GRUESO SENSORES FRET |
|
Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12008/31549 | |
Acceso abierto | |
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |