🧬 Predicción estructural y acoplamiento molecular en mutaciones de PI3Kα

📌 Trabajo de Fin de Grado – Ingeniería de la Salud (Universidad de Burgos)

👤 Autor

Julio César Tejido González
Grado en Ingeniería de la Salud – Universidad de Burgos

🧑‍🏫 Tutores

José Antonio Barbero Aparicio y Darío Fernández Soppino

🎯 Resumen

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación que evalúe la funcionalidad de fármacos quimioterapéuticos en pacientes con diferentes mutaciones genéticas. Para ello, se empleará la herramienta ColabFold para predecir estructuras tridimensionales de proteínas, y otras herramientas, como UCSF Chimera y AutoDock Vina, para el modelado molecular y docking, enmarcando este enfoque dentro de la medicina de precisión.

📄 Introducción

La medicina de precisión se centra en personalizar tratamientos basándose en la variabilidad genética de los individuos. En el caso del cáncer, ciertas mutaciones en genes específicos pueden influir en la eficacia de tratamientos quimioterapéuticos. Este proyecto busca abordar estas variabilidades y optimizar regímenes terapéuticos.

📂 Metodología

Este proyecto sigue una metodología basada en el uso de herramientas bioinformáticas para analizar la interacción entre proteínas mutadas y fármacos. Primero, se identifican mutaciones relevantes en genes asociados al cáncer (como PIK3CA). Luego, se predicen las estructuras 3D de estas proteínas utilizando AlphaFold (ColabFold). A partir de esas estructuras, se realizan simulaciones de docking con AutoDock Vina y Chimera para evaluar la afinidad de unión de fármacos (como Alpelisib). Todo el código y los resultados se organizan en este repositorio, promoviendo la reproducibilidad y la transparencia del trabajo.

✅ Conclusiones

El uso de diferentes herramientas biosanitarias para modelar interacciones entre proteínas y fármacos supone un paso significativo en la medicina de precisión, mejorando resultados clínicos y optimizando tratamientos oncológicos.

🖼️ Visualización de proteína PI3Kα mutada con inhibidor