Implementación de métodos de mecánica cuántica para modelar la interacción ligando-proteína y su aplicación en el descubrimiento de fármacos lideres

Abstract

Debido a los grandes avances computacionales ocurridos en los últimos diez años se ha ido introduciendo, como paso crucial en el descubrimiento de fármacos líderes, la implementación de métodos computacionales como herramienta complementaria de los estudios experimentales. El crecimiento exponencial de desarrollos metodológicos y el poder de cálculo alcanzado en este periodo hicieron posible la implementación de métodos basados en Mecánica Cuántica para realizar cálculos en sistemas biomoleculares, permitiendo así alcanzar una mayor precisión en la descripción de interacciones proteína-ligando. Se presenta en esta Tesis un estudio teórico y computacional orientado a mejorar el scoring y el cálculo de otras propiedades mediante el modelado mecano-cuántico de sistemas biomoleculares en solución. En la primera parte de esta Tesis se describen brevemente los fundamentos teóricos del modelado molecular y se detallan las características principales de las simulaciones computacionales utilizadas para realizar los cálculos presentados. Del mismo modo, dentro de esta primera parte se aborda el desarrollo teórico y las metodologías de cálculo de la energía libre de unión, propiedad esencial para la descripción de interacciones proteína-ligando. Seguidamente, se presenta el Cribado Virtual, una herramienta ampliamente utilizada en la comunidad y de actual desarrollo para la identificación de potenciales ligandos dentro de una base de datos de miles de moléculas. Partiendo de un estudio comprensivo de los métodos usados para calcular energías libres de unión y describir sistemas biomoleculares en fase acuosa, se implementaron métodos de Mecánica Cuántica en complejos proteína-ligando. El nivel de teoría elegido para la descripción de dichos sistemas fue el de métodos semi-empíricos de Mecánica Cuántica, ya que pueden ser aplicados de manera eficiente en cálculos que involucren sistemas moleculares de miles de átomos, como las proteínas. Uno de los aspectos que debe ser abordado en primer lugar para la correcta descripción de sistemas biomoleculares es la inclusión de un modelo de solvatación preciso. El modelo de solvente limita la precisión de los cálculos arrojados por métodos semi-empíricos, por lo que se requiere de parámetros optimizados del solvente para mejorar la precisión. Para alcanzar este objetivo se re-parametrizó el modelo de solvente continuo Conductor like Screening Model (COSMO) para tres Hamiltonianos semi-empíricos. Los nuevos parámetros son de gran importancia, dado que se pueden incluir posteriormente en el estudio de complejos proteína-ligando en soluci´on. Seguidamente, se aplicaron metodologías de cálculo de energía libre en estudios de investigación relacionados con distintas etapas del diseño de un fármaco. La metodología Molecular Mechanics/Quantum Mechanics-COSMO (MM/QM-COSMO) fue utilizada para guiar la etapa de optimización de un candidato líder. Por otra parte, se desarrolló una función de scoring cuántica para ser aplicada en un contexto de Cribado Virtual (CV). En la segunda parte de esta Tesis se presentan, en primer lugar, los resultados de la re-parametrización del modelo de solvente continuo COSMO. Para la obtención de dichos parámetros optimizados se incorporó la componente no polar de la energía de solvatación, cuyo valor no está incluido en el modelo. Se utilizaron tres metodologías distintas para el cálculo de dicha componente, analizando comparativamente los resultados obtenidos con cada una. Se presenta también el análisis del impacto del tamaño del conjunto de entrenamiento usado en la re-parametrización. Es de destacar que una mejor descripción de las interacciones proteína-ligando, provista por métodos cuánticos, podría permitir la identificación del modo correcto de unión del ligando en el sitio activo de un receptor con mayor precisión. Se utilizó entonces el método MM/QM-COSMO, para discriminar la pose de una molécula candidato entre dos conformaciones isoenergéticas resultantes de un proceso de docking. Para efectuar los cálculos cuánticos de energía se usó el programa MOPAC, cuyo desarrollo está orientado específicamente a la implementación de métodos semi-empíricos. Como eje central de ´esta Tesis, se presenta el desarrollo y aplicación de una nueva función de scoring con métodos semi-empíricos, para ser empleada en un contexto de Cribado Virtual automatizado. Esta metodología permite identificar ligandos dentro de una librería química de gran tamaño, incrementando el número de potenciales ligandos dentro del grupo de hits seleccionados. Para validar los protocolos desarrollados para la aplicación de dicha metodología se empleó como sistema de estudio un conjunto de 15 complejos proteína-ligando con valores experimentales de afinidad. La determinación de la correlación entre los cálculos de energía libre de unión y los resultados experimentales permitió orientar los esfuerzos para mejorar la precisión de la función de scoring cuántica en esta dirección. Luego, fue evaluada la calidad de dicha función en cuanto a su capacidad de separar correctamente ligandos de no ligandos. Para ello se llevó a cabo un estudio retrospectivo en cinco receptores de interés farmacológico, con un conjunto de ligandos conocidos extraídos de una base de datos de libre acceso.