Diseño Computacional de Proteínas Defensivas usando Deep Learning

El proyecto busca impulsar el diseño computacional de proteínas defensivas como los nanocuerpos. Estos son dominios pequeños y altamente estables derivados de anticuerpos de una sola cadena pesada de camélidos como las llamas y alpacas que mantienen la función de reconocimiento. Se eligieron esos dominios porque pueden alcanzar afinidades comparables a los anticuerpos monoclonales y pueden ser producidos en E.coli y levaduras. Debido a su menor tamaño que los anticuerpos tienen la capacidad de acceder a sitios (epítopos) más difíciles de acceder y de ingresar al interior de las células.


Los nanocuerpos pueden usarse como punto de partida del desarrollo de nuevos fármacos biológicos que bloqueen la interacción de patógenos con células humanas. Estas moléculas defensivas también pueden ser usadas como moduladores de vías metabólicas intracelulares al poder acceder al interior de las células y pasar la barrera hematoencefálica. También pueden usarse como agentes de detección cuando se enlazan a fluoróforos, o como radiotrazadores cuando transportan átomos radioactivos.

Integrantes – Afiliación
Harry G. Saavedra, PhD – Centro Bio – UTEC
Ramiro Moro, PhD – University of Louisiana at Lafayette
Rodrigo Gallegos Dextre – Bioingeniería – UTEC

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