Simulaciones Biomoleculares

>>>Simulaciones Biomoleculares

La simulación computacional de biomoléculas consiste en el uso de programas de computadoras para recrear y visualizar el comportamiento y los fenómenos que tienen lugar a nivel molecular. Con estas herramientas es posible simular un experimento en condiciones más controladas que en células o seres vivos, o que son imposibles de realizar técnicamente, por lo que es una herramienta que ha redundado en importantes avances en la biomedicina, facilitando la comprensión de fenómenos biológicos, progreso de enfermedades y el desarrollo de fármacos, por ejemplo.

En el Laboratorio de Simulaciones Biomoleculares aplicamos distintas técnicas de modelado molecular y simulaciones a varios problemas de interés biomédico como, por ejemplo, la estabilidad de partículas virales de Zika y Dengue o interacciones entre proteínas que participan de la contracción del musculo cardíaco. Estas actividades se llevan a cabo en colaboración con grupos experimentales.

Finalmente, una parte importante de nuestro trabajo está dedicado al desarrollo de métodos que permiten realizar simulaciones avanzadas pero con bajo costo computacional, lo que permite mejorar la comparabilidad de estudios teóricos con experimentos bioquímicos/biofísicos o de biología molecular.


PhD Matías Machado

PhD Leonardo Darré

Colaborador Externo

PhD Exequiel Barrera

PosDoc CONICET-IP

PhD Pablo Garay

PosDoc CONICET-IP

Lic. Florencia Klein

Posgrado Química

MSc Martín Sóñora

Doctorado Biología
  • Desarrollo del campo de fuerzas de grano grueso SIRAH (Southamerican Initiative for a Rapid and Accurate Hamiltonian).
    Nuestro grupo desarrolla y mantiene uno de los más amplios campos de fuerza de grano grueso para simulaciones biomoleculares existente en la actualidad. SIRAH (www.sirahff.com) usa una aproximación de tipo Top Down y un Hamiltoniano clásico, común a los campos de fuerza atómicos. SIRAH es distribuido libremente con herramientas de análisis de fácil utilización, parámetros y topologías para simular ADN, proteínas, solvente explícito y fosfolípidos. Actualmente se encuentran en desarrollo representaciones para iones metálicos, glicanos y RNA. Esta línea es enteramente desarrollada por nuestro grupo.

  • Desarrollo de sensores FRET para vías de señalización de nucleótidos cíclicos y redox.
    Mediante el uso de bioinformática y modelización estructural, conjuntamente con simulaciones de grano grueso hemos desarrollado una nueva generación de sensores FRET para señalización de AMPc, GMPc y condiciones redox. Estos biosensores permiten alcanzar una resolución espacial sin precedentes ya que pueden ser genéticamente fundidos al C-terminal de virtualmente cualquier proteína, direccionándolos a cualquier compartimiento celular. Esta línea de desarrollo continúa con el diseño de nuevas generaciones de biosensores en el marco del programa ProTeMCA y en colaboración con grupos experimentales extranjeros.

  • Estudios de la estabilidad de Flavivirus.
    Utilizando simulaciones multiescala estudiamos los distintos factores que afectan la estabilidad de partículas virales (Virus-like Particles). El costo computacional reducido de nuestro esquema computacional permite realizar simulaciones comparativas de distintos flavivirus variando las condiciones de temperatura y pH. La disponibilidad de estructuras experimentales de partículas virales de Zika, Dengue, encefalitis Japonesa (JEV) y virus de la Encefalitis transmitida por garrapatas (TBEV) nos permite estudiar la accesibilidad de distintos epítopes, contribuyendo a entender los mecanismos de neutralización viral por anticuerpos. Adicionalmente, el enfoque computacional permite identificar aminoácidos implicados en el mecanismo de disparo ácido de los flavivirus, lo que podría contribuir notablemente al desarrollo de vacunas mediante la creación de virus atenuados. Estos estudios forman parte de colaboraciones con grupos experimentales nacionales y extranjeros.

  • “Latin American Initiative for Molecular Simulations” Expert´s meeting. Nov. 2018. IP Montevideo.

  • OpenLab “Performing Molecular Simulations with the Sirah force field”. Ediciones 2015 y 2017. IP Montevideo. Organizador: Sergio Pantano.

  • VIII PostLATAM course Membrane Lipids, Transporters, Channels…and all that crosstalk, Nov. 2015, Salto, Uruguay.

  • Joint meeing SAB/SBFUy “Latin American Crosstalk in Biophysics and Physiology”, Nov. 2015, Salto, Uruguay.

  • “Introduction to Structural Biology and Bioinformatics”, Nov. 2013. IP Montevideo.

  • Curso y taller “Ion Channels: From Molecules to Pathology”, Abril 2012. Universidad de la República – IP Montevideo.

  • Curso “NFS Workshop on Multiscale Modeling and Simulation”, Set. 2012, IP Montevideo.

  • “Hands-on Course: Coarse Grain Methods for Biomolecular Simulations”, Set 2011, IP Montevideo.

  • Curso y taller “Computational Modelling and Simulation of Biological Systems”, Feb. 2010, IP Montevideo.

  • “Conference on Molecular Aspects of Cell Biology: A Perspective from Computational Physics”, Oct. 2010. Centro Internacional para la Física Teórica (ICTP), Trieste, Italia.

  • 2018-2019 – “Modulação de receptores acoplados à proteína G através de simulações por dinâmica molecular como ferramenta ao planejamento racional de novos fármacos” Responsable: Hugo Verli-Sergio Pantano. LNCC, Santos Dumont, Brasil.

  • 2017-2018 – “Caracterização in silico de alvos de medicamentos para Zika e Dengue” Responsable: Gustavo Seabra-Sergio Pantano. LNCC, Santos Dumont, Brasil.

  • 2018-2020 – “Mecanismo molecular de la señalización en bacterias: la direccionalidad desde la señal a la respuesta”. Responsable: Alejandro Buschiazzo. Fondo Clemente Estable, ANII.

  • 2015-2018 – “Diseño de biosensores para monitoreo simultáneo de señalización redox y cAMP: Desde la computadora a la célula y vuelta a la computadora” Responsable: Sergio Pantano. Fondo María Viñas, ANII

  • Tosar JP, Gambaro F, Darré L, Westhof E, Cayota A, Dimerization confers increased stability to nucleases inextracellular 5’ halves from glycine and glutamic acid tRNAs. NAR, In press. DOI: 10.1093/nar/gky495

  • Zonta F, Buratto D, Crispino G, Carrer A, Bruno F, Yang G, Mammano F and Pantano S. Cues to opening mechanisms from in silico electric field excitation of Cx26 hemichannel and in vitro mutagenesis studies in HeLa transfectans. Frontiers in Molecular Neuroscience. 2018, vol 11, art 170.

  • Esteban C, Donati I, Pantano S, Villegas M, Benegas J, Paoletti S, Dissecting the conformational determinants of Chitosan and Chitlac oligomers. Biopolymers, 2018, e23221.

  • Viso JF, Belelli P, Machado M, González H, Pantano S, Amundarain MJ, et al. (2018) Multiscale modelization in a small virus: Mechanism of proton channeling and its role in triggering capsid disassembly. PLoS Comput Biol 2018, 14(4): e1006082.

  • Sulpizi M, Faller R, Pantano S. Multiscale modeling on biological systems. BBRC. 2018, 498:263.

  • Brandner AF, Schueller A, Melo F, Pantano S. Exploring DNA dynamics within oligonucleosomes with coarse-grained simulations: SIRAH force field extension for protein-DNA complexes. BBRC, 2018, 498:319

  • Machado M, Gonzalez HC, Pantano S. MD Simulations of Virus-Like Particles with Supra CG solvation affordable to desktop computers. JCTC. 2017, 13: 5106.

  • Marcello A, Pantano S. Interdisciplinary approaches to the study of flavivirus. BBRC, 2017, 492:531.

  • Barrera E, Frigini EN, Porasso RD, Pantano S. Modeling DMPC lipid membranes with SIRAH force-field. Journal of Molecular Modelling. 2017, 23: 259

  • Surdo N, Berrera M, Koschinski A, Brescia M, Machado M, Carr C, Morotti S, Grandi E, Wright P, Bers D, Gorelik J, Pantano S, Zaccolo M. FRET biosensor uncovers cAMP nano-domains at β-adrenergic targets that dictate precise tuning of cardiac contractility. Nature Comm, 2017, 8: 15031.

  • Festari MF,Trajtenberg F, Berois N, PantanoS , Revoredo L, Kong Y, et al. Revisiting the human polypeptide GalNAc-T1 and T13 paralogs. Glycobiology. 2017, 27:140.

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  • Calì T, Frizzarin M, Luoni L, Zonta F, Pantano S, Cruz C, Bonza MC, Bertipaglia I, Ruzzene, De Michelis MI, Damiano N, Marina O, Zanni G, Zanotti G, Brini M, Lopreiato R, Carafoli E. The ataxia related G1107D mutation of the plasma membrane Ca2 + ATPase isoform 3 affects its interplay with calmodulin and the autoinhibition process. BBA – Mol. Basis Dis. 2016, 1863:165.

  • Machado MR and Pantano S. SIRAH Tools: mapping, backmapping and visualization of coarse-grained models. Bioinformatics, 2016, 32:1568.

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  • Darré L, Machado MR, Brandner AF, Ferreira S, Gonzalez HC, Pantano S. SIRAH: a structurally unbiased coarse-grained force field for proteins with aqueous solvation and long-range electrostatics. JCTC, 2015, 11:723.

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