Las proteínas funcionan gracias a su forma tridimensional. Con modelos computacionales se estudia cómo una mutación, un fármaco o una modificación cambian esa forma y, con ella, su función. Todo antes de llevarlo al laboratorio.
Muchas proteínas actúan como una cerradura: tienen un bolsillo, el centro activo, donde encaja una molécula concreta. Si la forma de ese bolsillo cambia, la llave entra peor o deja de entrar.
La biología estructural computacional reconstruye esa forma en el ordenador y mide cómo encaja cada pieza. Así se responden preguntas que los datos ómicos plantean pero no resuelven: por qué una variante altera una proteína o qué compuesto podría actuar sobre una diana.
Cada una responde a una pregunta distinta, y se combinan según el proyecto.
Se introduce el cambio en la estructura y se calcula cómo afecta a su estabilidad, a su forma y a sus contactos con otras moléculas.
Se coloca cada molécula en el bolsillo de la proteína y se calcula en qué posición encaja y con qué fuerza se une.
Se simula el movimiento de la proteína, átomo a átomo, para comprobar si una unión o un cambio estructural es estable.
Son solo algunos ejemplos. Casi cualquier pregunta que dependa de la forma de una proteína o de cómo se une a otra molécula se puede abordar de forma computacional.
Mutaciones encontradas en un exoma, un panel o un tumor: qué contactos se pierden y por qué.
Si una modificación o una mutación cierra, abre o deforma el bolsillo donde actúa la proteína.
Cómo y dónde se une un compuesto a su diana, residuo a residuo.
Buscar entre fármacos ya aprobados los que podrían unirse a una diana nueva.
Filtrar librerías de millones de compuestos para quedarse con los pocos que merece la pena ensayar.
Qué componentes de un extracto de composición conocida podrían explicar su actividad.
Un compuesto frente a proteínas de la misma familia: dónde encaja y dónde no.
Comprobar con dinámica molecular que una unión o un cambio estructural se mantiene.
La estructura cobra todo su sentido cuando parte de un resultado ómico. Por eso se combina con el resto de servicios:
La proteína en 3D, con la mutación o el compuesto en su posición.
Poses, contactos residuo a residuo y comparación entre la forma normal y la alterada.
Qué compuestos o variantes destacan y por qué.
Qué significan los resultados y qué conviene validar en el laboratorio.
Los resultados computacionales no sustituyen al experimento: sirven para decidir qué ensayar primero y con qué hipótesis. Así se reducen tiempo, reactivos y ensayos que no iban a funcionar.
A partir de una proteína, una variante o una lista de compuestos se valora qué se puede estudiar y se prepara una propuesta.