Acoplamiento molecular para el estudio de fármacos modificados

Este proyecto tiene como objetivo realizar una simulación de las proteínas CXCR4 y CXCR7 mediante modelado por homología, con el fin de estudiar su estructura, función e interacción con fármacos diseñados para la quimioterapia contra el cáncer de mama y pulmón. Ambas proteinas son conocidas sobreexpresarse, es decir reproducirse más de lo normal, en la membrana celular de células de cancer de mama o pulmón. 

Utilizando herramientas como, I-tasser, SWISS-MODEL y/o Modeller, se construirán modelos tridimensionales de estas proteínas a partir de secuencias homólogas, optimizándolos mediante simulaciones de mecánica molecular. A esta metodología se le conoce como predicción estructural por homología.

Posteriormente, se realizará un acoplamiento molecular con fármacos antitumorales, incluyendo antagonistas específicos de CXCR4 y CXCR7, evaluando su afinidad de unión mediante AutoDock Vina, Hex u otras herramientas diseñadas para realizar acoplamiento molecular. Se analizarán las interacciones clave entre los fármacos y los sitios activos de las proteínas para identificar posibles mejoras en la selectividad y eficacia terapéutica. En este caso, se analizarán las interacciones con los residuos más cercanos y se determinará el bolsillo más adecuado para realizar el acoplamiento ligando-proteina. 

Este proyecto permitirá comprender los mecanismos moleculares que subyacen en la interacción de estos receptores con los fármacos, proporcionando información clave para el desarrollo de terapias más eficaces y específicas en el tratamiento del cáncer de mama y pulmón. Además, no se limita a los fármacos de uso común, ya que las simulaciones pueden extenderse a las sustancias modificadas con acarreadores o a nuevas sustancias recientemente sintetizadas o propuestas.

1-Búsqueda de las estructuras del CXCR4  y CXCR7 por homología

2-Acoplamiento molecular mediante autodock vina.

3-Visualización de la información

4-Caracterización del sitio de interacción o "pocket"

5-Análisis de los datos de los fármacos  bajo estudio