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Las membranas son una bicapa dinámica y compleja de estructuras proteína-lípido y microdominios que sirven de plataforma para una gran variedad de procesos biológicos esenciales, entre los que se encuentran el reconocimiento celular y la transferencia selectiva de iones y moléculas. Alteraciones en la composición y estructura de las membranas están asociadas a varias patologías como la diabetes tipo 2 y las enfermedades de Alzheimer y Parkinson.
Aunque los mecanismos que subyacen a estas afecciones no han sido dilucidados, estudios recientes sugieren que agregados proteínicos destruyen a las células afectando la integridad de sus membranas; posiblemente por la formación de canales, o simplemente por la inducción de pérdida de contenido citoplasmático, lo que conduce a la muerte celular y a la progresión de la enfermedad.
Nuestro interés científico se centra en revelar las bases moleculares que median la agregación proteínica y cómo estos agregados alteran la integridad de la membrana celular. Para ello utilizamos métodos computacionales que incluyen el modelado por homología, el acoplamiento molecular, el acomplamiento proteína-proteína y, especialemente, la dinámica molecular (DM) que representa una herramienta poderosa para realizar simulaciones de sistemas biológicos. Con el advenimiento de las unidades de procesamiento gráfico (GPUs), que poseen varios cientos de procesadores numéricos, actualmente es posible acelerar significativamente la simulación clásica de DM en sistemas biomoleculares complejos. El conocimiento de las estructuras adoptadas por los agregados proteínicos en modelos de membrana y su efecto en la integridad de la bica, puede contribuir a entender las causas de la muerte celular y potencialmente al diseño racional de nuevos fármacos.
Publicaciones
S. Mares-Sámano and Ramón Garduño-Juárez. Computational modeling of the interactions of drugs with human serum albumin (HSA). 2018, Computación y Sistemas. Aceptado para su publicación.
K. Rungsardthong, S. Mares-Sámano and J. Penny. Virtual screening of ABCC1 transporter nucleotide-binding domains as a therapeutic target in multidrug resistant cancer. 2012, Bioinformation 8(19) 907-911. Impact factor: 0.80
S. Mares-Sámano, J. Penny and R. Badhan. Identification of putative steroid-binding sites in human ABCB1 and ABCG2. European Journal of Medicinal Chemistry, 2009, 44(9) 3601-3611. Impact factor: 4.519
