Plegado de Proteínas

Estoy interesado en contribuir a resolver el problema del Plegado de Proteínas, el cual se refiere a saber como una proteína se pliega a una estructura 3D única, conocida como la estructura nativa. La predicción de la estructura tridimensional de proteínas es casi imposible, ya que el número de posibles estructuras que puede adoptar una molécula de proteína es astronómico, sin embargo ésta lo hace en cuestión de milisegundos a minutos. Entonces el problema inicial se ha de centrar en la localización del mínimo global de energía conformacional de péptidos pequeños, cuya estructura tridimensional es conocida, con el propósito de posteriormente aplicar estos métodos a la predicción de proteínas más grandes.

La estructura de una proteína determina si ésta es biológicamente activa o no. Los métodos experimentales para determinar la estructura 3D de cualquier proteína, tales como la cristalografía de Rayos-X y la espectroscopía de la RMN, generalmente son caros y muy tardados. Así que la predicción de la estructura de las proteínas se hace necesaria, y se ha convertido en uno de los tópicos de investigación más importantes de la biología moderna. Desde los años 80’s se ha realizado mucho esfuerzo para entender como se pliegan las proteínas en la naturaleza. Sin embargo, dado que la estructura funcional de las proteínas está íntimamente relacionada con la secuencia de los residuos de aminoácido que forman la cadena peptídica, la meta es el plegar proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos hacia una estructura 3D correcta usando el poder de las  computadoras actuales para realizar los pasos del plegado.

En las últimas décadas, la mayoría de los científicos sospechan que la respuesta a este problema está en el concepto de la energía libre de una proteína. Se considera que el estado nativo de una proteína plegada en 3D corresponde al estado de más baja energía libre, o a uno de los más bajos. La energía de una conformación puede ser modelada empleando funciones de energía que determinen las interacciones entre los residuos de aminoácidos. Así, el problema se puede reducir a un problema de optimización, donde la función de energía tiene que ser minimizada como una función de coordenadas atómicas. Cualquier modelo matemático que describa este proceso es un problema NP completo.

Espero tener tiempo de implementar estrategias clásicas,  tales como:

  1. Búsqueda Tabu
  2. Recocido Simulado
  3. Algoritmos Genéticos.
  4. Etc.

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