Nuevas estrategias computacionales para la elección de blancos y desarrollo de nuevos inhibidores en Mycobacterium tuberculosis
La tuberculosis sigue siendo un problema de salud a nivel mundial. Un millon y medio de personas al ano mueren por esta enfermedad siendo la primera causa de muerte entre los infec- ˜tados con el virus de la inmunodeficiencia humana (HIV). El microorganismo causante de laenfermedad, Mycobacterium tu...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis doctoral publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
2016
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| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6050_Defelipe https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n6050_Defelipe_oai |
| Aporte de: |
| Sumario: | La tuberculosis sigue siendo un problema de salud a nivel mundial. Un millon y medio de personas al ano mueren por esta enfermedad siendo la primera causa de muerte entre los infec- ˜tados con el virus de la inmunodeficiencia humana (HIV). El microorganismo causante de laenfermedad, Mycobacterium tuberculosis (Mtb.), es una bacteria de crecimiento lento que vivedentro de los macrofagos del hospedador, en donde puede residir por años sin producir ningún´síntoma de la infeccion en un estado que se conoce como de latencia. Dentro del macrofago lamycobacteria se encuentra sometida a una serie de condiciones de estres como son la hipoxia,la falta de nutrientes y la presencia de especies reactivas de oxígeno y nitrogeno (ERON). Mtbdispone de varios mecanismos de proteccion en dicho ambiente de los que se vale para sobre-vivir durante años. ˜ El presente trabajo de tesis tiene como principal objetivo proponer nuevos procedimientospara el descubrimiento de blancos relevantes para la fase latente de Mtb. Se encuentra divididoen tres partes: La primera parte trata sobre el armado de una base de datos de proteínasparticular de Mycobacterium tuberculosis, llamada TuberQ. Dicha base de datos cuenta coninformacion genómica contextual (expresión en diversas condiciones que simulan el estrés du-rante la vida dentro del macrofago), información estructural retirada del RSCB PDB o genera apartir de modelado comparativo, calculos de drogabilidad estructural, determinaciones de sensi-bilidad a estres por la presencia de residuos cisteína/tirosina o la presencia de centros metalicosoxidables (Fe, Cu, Zn) y una reconstruccion de los principales metabolismos de Mtb. Combinamosesta informacion mediante el uso de una función de puntuación para clasificar los blan-cos moleculares respecto a su relevancia como blancos terapeuticos contra Mtb. en condicionesde estres. Se clasificaron de esta forma miles de proteínas, en particular proteínas novedosaspertenecientes a la vía de síntesis de micotiol) o blancos ya descriptos (como la vía de síntesisde acido micólico). En la segunda parte nos encargamos de realizar un estudio mediante tecnicas bioinformáticasy de química computacional de la familia de proteínas perteneciente a las Cyclopropane Mycolic Acid Synthases (CMAS), dichas enzimas forman parte de la vía de síntesis de acido micólico yse encuentran validadas como potenciales blancos terapeuticos. Estas enzimas son metiltrans-ferasas dependientes de S-adenosil-L-metionina (SAM) con una particularidad, cada una poseeuna selectividad marcada y un producto específico pudiendo realizar reacciones tan diversascomo la ciclopropilacion o generar grupos metil-alcoholes a partir de olefinas. Encontramoslos determinantes moleculares de la selectividad de los productos en las distintas CMAS, proponiendoalgunos cambios puntuales para poder validar estos resultados experimentalmente. En la ultima parte de este trabajo de tesis nos abocamos a dise nar un protocolo de búsquedavirtual de compuestos específicos para la subfamilia de enzimas CMAS que contienen un iónbicarbonato en su sitio activo (cmaA1-2, pcaA, mmaA2 y umaA) utilizando a umaA como referencia. En esta seccion proponemos distintos grupos miméticos al bicarbonato (Urea, Glicina, Carbamato, Acido metoxiacético y Hidroxifuranona) que pueden actuar como farmacóforosbuscando en la base de datos ZINC. Esta base de datos de mas de 30.000 compuestos fue uti-lizada para realizar la busqueda virtual con una posterior estimación de las energ ías de uniónmediante dinamica molecular y MM-PBSA. Concluimos que los mejores compuestos estánbasados en Urea y Glicina debido, en parte, a la interaccion que pueden realizar con sus gruposamino con un glutamico presente en el sitio activo de este subconjunto de CMAS. En resumen, hemos generado un pipeline bioinformatico que permite la elección de blan-cos con los criterios que el usuario prefiera, probado mecanismos de reaccion de las CMAS yutilizado esta informacion para proponer nuevas moléculas con actividad bactericida. |
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