Ejercicio: Rescate del Péptido β-Hairpin Disfuncional
Planteamiento del Problema
Trabajas como ingeniero de proteínas. Un colega te ha enviado un péptido de 16 residuos con la siguiente secuencia:
GEWTEDERTKTFTVTE
Según tu colega:
- Este péptido fue diseñado para formar una estructura β-hairpin estable
- Se basó en los residuos 41-56 de la estructura PDB 1GB1
- Sin embargo, los resultados experimentales muestran que el péptido se agrega en solución en lugar de plegarse en la estructura esperada
- Los intentos iniciales de plegamiento usando métodos computacionales también fallan en converger a un β-hairpin estable
Tu misión: Identifica por qué este péptido falla en plegarse correctamente y diseña una estrategia de rescate para restaurar su capacidad de formar β-hairpin.
Flujo de Trabajo Recomendado
Nota: El código mostrado no corresponde con funciones reales. Tómalo como código conceptual
Fase 1: Investigación Estructural
1.1 Obtener la estructura de referencia
# Descargar y extraer el β-hairpin nativo desde 1GB1
pdb_file = download_pdb_structure("1GB1")
full_pose = pose_from_pdb(pdb_file)
native_hairpin = extract_residue_range(full_pose, 41, 56)
1.2 Comparar secuencias
- Extraer la secuencia nativa de la estructura PDB
- Comparar con la secuencia problemática:
GEWTEDERTKTFTVTE
- Identificar las mutaciones específicas que fueron introducidas
- Documentar qué posiciones cambiaron y a qué aminoácidos
1.3 Análisis estructural inicial
- Visualizar tanto la estructura nativa como la problemática
- Observar cualquier diferencia estructural obvia
- Prestar atención a la región del turn y las interacciones entre hebras
Fase 2: Análisis Diagnóstico
2.1 Análisis energético
# Comparar paisajes energéticos
analyze_energy_components(native_hairpin, "Nativa")
analyze_energy_components(problematic_hairpin, "Problemática")
- Identificar qué términos energéticos son más problemáticos
- Enfocarse en: fa_rep, fa_sol, fa_elec, hbond_sr_bb
- Determinar la penalización energética total de las mutaciones
2.2 Evaluación del comportamiento de plegamiento
# Intentar plegamiento con Monte Carlo
folded_native = simple_monte_carlo_fold(native_hairpin, steps=1000)
folded_problematic = simple_monte_carlo_fold(problematic_hairpin, steps=1000)
- Comparar comportamiento de convergencia
- Analizar energías finales y estructuras
- Documentar por qué la variante problemática falla en plegarse
2.3 Identificación de problemas estructurales
- Mapear residuos problemáticos sobre la estructura 3D
- Identificar interacciones interrumpidas (hidrofóbicas, electrostáticas, puentes de hidrógeno)
- Analizar el impacto en la estabilidad de la estructura secundaria
Fase 3: Diseño de Rescate
3.1 Estrategia de diseño racional
Basándote en tu análisis diagnóstico, propón mutaciones específicas para abordar:
- Choques electrostáticos o distribuciones de carga desfavorables
- Pérdida de interacciones del núcleo hidrofóbico
- Patrones de puentes de hidrógeno interrumpidos
- Preferencias de estructura secundaria
3.2 Implementación usando PyRosetta
# Crear resfile con las mutaciones propuestas
resfile_content = """
NATRO
start
5 A PIKAA Q # Ejemplo: neutralizar carga
7 A PIKAA T # Ejemplo: restaurar residuo original
8 A PIKAA K # Ejemplo: mantener mutación beneficiosa
"""
# Aplicar protocolo FastDesign
3.3 Validación del diseño
- Calcular mejoras energéticas
- Verificar que los términos energéticos problemáticos se reduzcan
- Comprobar que no se introducen nuevos problemas
Fase 4: Evaluación del diseño
4.1 Validación del plegamiento
# Probar plegamiento de la variante rescatada
rescued_folded = simple_monte_carlo_fold(rescued_hairpin, steps=1000)
4.2 Análisis comparativo
- Comparación energética: Nativa vs Original vs Rescatada
- Evaluación de similitud estructural
- Comparación del comportamiento de plegamiento
4.3 Métricas de éxito
Definir y evaluar criterios de éxito:
- ¿Se redujo la penalización energética en >50%?
- ¿Se restauró la convergencia del plegamiento?
- ¿La estructura final se asemeja al β-hairpin nativo?
Preguntas Clave a Abordar en tu Análisis
- ¿Qué mutaciones específicas causaron el fallo del plegamiento?
- ¿Qué residuos fueron cambiados?
- ¿Qué propiedades químicas se alteraron?
- ¿Cuáles son los factores desestabilizantes primarios?
- ¿Repulsión electrostática?
- ¿Pérdida de interacciones hidrofóbicas?
- ¿Disrupción de estructura secundaria?
- ¿Qué estrategia de rescate es más apropiada?
- ¿Mutaciones conservativas (aminoácidos similares)?
- ¿Reversión completa a la secuencia nativa?
- ¿Soluciones alternativas que mantengan algunos cambios?
- ¿Qué tan exitoso fue tu intento de rescate?
- ¿Mejoras energéticas cuantitativas?
- ¿Evaluación estructural cualitativa?
- ¿Factibilidad experimental predicha?
Requisitos del Entregable
Entregar un análisis breve (1-2 páginas) que incluya:
1. Identificación del Problema
- Alineamiento de secuencias nativa vs problemática
- Mutaciones clave identificadas
- Factores desestabilizantes primarios
2. Estrategia de Rescate
- Justificación de las mutaciones elegidas
- Impacto esperado en la estabilidad
- Enfoques alternativos considerados
3. Resumen de Resultados
- Tabla de comparación energética (Nativa/Problemática/Rescatada)
- Evaluación del comportamiento de plegamiento
- Conclusiones del análisis estructural
4. Evaluación del Éxito
- Métricas de éxito objetivas
- Limitaciones de tu enfoque
- Recomendaciones para validación experimental
Consejos
- Inicia sistemáticamente: No saltes a soluciones sin entender el problema
- Usa análisis cuantitativo: Los números energéticos guían tus decisiones de diseño
- Piensa químicamente: Considera qué hace cada mutación al entorno químico local
- Valida iterativamente: Prueba tus diseños computacionalmente antes de reclamar éxito
- Documenta todo: Mantén registro de qué funciona y qué no
- Haz preguntas: Usa los recursos disponibles (documentación, asistentes IA…)
Para hacerlo más inrteresante (Opcional)
- ¿Puedes rescatar con menos mutaciones de las que inicialmente propusiste?
- Diseña múltiples estrategias alternativas de rescate y compara su efectividad
- Analiza si tu rescate mantiene aspectos beneficiosos de las mutaciones originales
- Predice qué estrategia de rescate sería más factible experimentalmente
Recuerda: Este ejercicio simula desafíos reales de ingeniería de proteínas. El éxito parcial sigue siendo aprendizaje valioso, y los resultados negativos nos enseñan lecciones importantes sobre las relaciones secuencia-estructura.