Científicos del IRB Barcelona, con sede en el Parque Científico de Barcelona, han desarrollado PocketVec, una metodología innovadora para detectar y caracterizar sitios farmacológicamente aprovechables en proteínas humanas. Al mapear más de 32.000 sitios de unión en 20.000 dominios proteicos, este trabajo -publicado en Nature Communications- ofrece una visión integral que va más allá de la simple secuencia genética para centrarse en las interacciones moleculares, lo que constituye un recurso sin precedentes para la comunidad científica y abre la puerta a nuevas oportunidades en descubrimiento de fármacos.

La identificación de sitios farmacológicamente accionables ha sido un desafío durante mucho tiempo en la investigación biomédica. Tradicionalmente, la caracterización de estos sitios ha dependido de técnicas experimentales costosas y lentas, como la cristalografía de rayos X o la Resonancia Magnética Nuclear (RMN).

Científicos liderados por el Dr. Patrick Aloy, investigador ICREA del IRB Barcelona han desarrollado una herramienta computacional, denominada PocketVec, que facilita la identificación y caracterización de sitios de unión en proteínas humanas. Estos sitios, conocidos como «bolsillos farmacológicamente aprovechables», son áreas clave en las proteínas donde pequeñas moléculas pueden unirse y modular su función, lo que es crucial en el diseño de nuevos fármacos. El estudio ha sido publicado en la revista Nature Communications y representa un avance significativo en la bioinformática aplicada al descubrimiento de fármacos.

PocketVec emplea un enfoque innovador basado en el «cribado virtual inverso» de moléculas pequeñas, para generar descriptores vectoriales de los sitios de unión de proteínas, facilitando comparaciones y análisis a gran escala. Estos descriptores permiten identificar similitudes entre bolsillos que no se pueden detectar mediante comparaciones basadas únicamente en la secuencia o la estructura, abriendo nuevas oportunidades para el descubrimiento de fármacos. Además, al utilizar tanto estructuras proteicas experimentales como modelos predictivos generados por la herramienta AlphaFold2, los investigadores han sido capaces de identificar bolsillos en proteínas que previamente no habían sido analizadas.

«Este supera algunas de las limitaciones más importantes de las herramientas existentes, permitiéndonos analizar más de 32.000 sitios de unión en el proteoma humano. Además, los descriptores generados podrían ser clave para entrenar modelos de machine learning, lo que abriría nuevas oportunidades para el descubrimiento de fármacos», explica el Dr. Aloy, jefe del laboratorio de Bioinformática Estructural y Biología de Redes del IRB Barcelona.

«Nuestro enfoque podría cambiar la forma en que priorizamos los objetivos para el desarrollo de nuevos fármacos, ya que expande significativamente el espacio farmacológico humano, revelando bolsillos de proteínas previamente no considerados como aprovechables desde el punto de vista farmacológico», explica Arnau Comajuncosa-Creus, primer autor del estudio y estudiante de doctorado en el mismo laboratorio.

La herramienta es de acceso abierto y está accesible en este enlace: https://gitlabsbnb.irbbarcelona.org/acomajuncosa/pocketvec

» Más información: web del IRB Barcelona [+]

» Artículo de referencia: Comajuncosa-Creus, A., Jorba, G., Barril, X. et al. Comprehensive detection and characterization of human druggable pockets through binding site descriptors. Nat Commun 15, 7917 (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-52146-3