Rice Scientist gana una subvención de los NIH para modelar y analizar las interacciones proteína-ligando en la investigación del cáncer



La científica informática Lydia Kavraki de la Escuela de Ingeniería Brown de la Universidad de Rice ganó una prestigiosa subvención U01 de los Institutos Nacionales de Salud para desarrollar un nuevo enfoque para modelar y analizar las interacciones proteína-ligando en la investigación del cáncer.

El objetivo final es crear un conjunto de herramientas de proteómica, PROTEAN-CR, centrado en el análisis estructural de las interacciones proteína-ligando. Los investigadores utilizarán PROTEAN-CR para comprender los mecanismos biológicos clave del cáncer, así como para sugerir nuevas terapias contra el cáncer. Los proyectos piloto incluirán la vacunación contra el cáncer basada en péptidos y el análisis de mutaciones en el contexto de Célula T inmunoterapia basada.

La subvención de tres años y $ 1.2 millones del Instituto Nacional del Cáncer (NCI) promoverá la colaboración continua de Kavraki con el co-investigador Gregory Lizee en el MD Anderson Cancer Center de la Universidad de Texas.

En el cáncer, las proteínas pueden sufrir modificaciones que favorezcan el mantenimiento y la proliferación de células malignas. Una forma de combatir el cáncer es utilizar ligandos con propiedades antitumorales para inhibir estas proteínas. Pero el descubrimiento de moléculas con propiedades anticancerígenas no es fácil. Hay cientos de miles de proteínas diferentes y posibles ligandos para evaluar. Las proteínas y los ligandos pueden asumir diferentes conformaciones tridimensionales, e incluso la misma proteína puede tener múltiples mutaciones; Ambos problemas afectan la unión proteína-ligando. Kavraki dijo que se necesita PROTEAN-CR debido a estos desafíos y una brecha de conocimiento persistente con los análisis estructurales de las interacciones proteína-ligando.

Kavraki, profesor de Ciencias de la Computación Noah Harding de Rice, profesor de bioingeniería, ingeniería mecánica e ingeniería eléctrica e informática, y director del Instituto Ken Kennedy, dijo que el objetivo a largo plazo de la subvención U01 es permitir un análisis estructural amplio de proteínas. interacciones de ligandos para que los investigadores del cáncer puedan mezclar, combinar y probar pequeñas moléculas antitumorales para terapias personalizadas contra el cáncer.

PROTEAN-CR también permitirá a los investigadores manipular las estructuras 3D de moléculas conocidas y sus posibles formas, lo que facilitará a los investigadores la detección de posibles complejos proteína-ligando y predecir cómo se unirán y destruirán las células tumorales. Para evaluar los mejores modos de vinculación, se utilizarán métodos de aprendizaje automático para crear nuevas funciones de puntuación. PROTEAN-CR también estará vinculado a bases de datos biológicas disponibles públicamente para recuperar información actualizada sobre mutaciones y modificaciones de proteínas.

Kavraki dijo que su enfoque unificado inspirado en la ciencia de datos acelerará la investigación del cáncer al complementar los estudios clínicos y de laboratorio húmedo. Los colaboradores adicionales incluyen Dinler Antunes en la Universidad de Houston y Jin Wang en Baylor College of Medicine.

Existe una brecha real en la incorporación de análisis estructurales a gran escala para comprender el papel de las proteínas y las interacciones proteína-ligando en enfermedades complejas como el cáncer. Nuestro trabajo llenará este vacío y complementará las herramientas que se encuentran actualmente en desarrollo a través del programa de informática del NCI “.

Lydia Kavraki, científica informática, Escuela de Ingeniería Brown de la Universidad de Rice

El laboratorio de Kavraki ya ha desarrollado algunas funciones centrales de PROTEAN-CR a través de un prototipo de servidor web que los investigadores del MD Anderson están probando para el descubrimiento de fármacos y aplicaciones de inmunoterapia. Desde marzo de 2017, ha tenido más de 9,752 usuarios únicos de 109 países.

.



Source link