Predicción del coeficiente de Partición de Proteínas en Sistemas de Dos Fases Acuosas a Través de la Caracterización Bioinformática de su Superficie

Abstract

El objetivo general del presente trabajo de título es determinar el efecto de la distribución de la hidrofobicidad en la superficie de las proteínas, en su comportamiento en sistemas de dos fases acuosas (ATPS), mediante el uso de modelos matemáticos para la descripción de esta distribución. Para hacer esta descripción se utilizaron dos tipos de modelos matemáticos. El primer tipo de modelos corresponde a estadísticas obtenidas a partir de mediciones locales de la hidrofobicidad en la superficie de las proteínas. Estas mediciones se hicieron definiendo vecindarios alrededor de cada aminoácido expuesto en la superficie. El segundo tipo de modelos se define a partir del vector de desbalance hidrofóbico, correspondiente a la desviación del centro geométrico de la superficie de las proteínas por efecto de la hidrofobicidad. Para estudiar la calidad de estos modelos, en términos de la predicción del comportamiento de proteínas en ATPS, se correlacionaron los valores obtenidos en un set de 8 proteínas con sus coeficientes de partición, en 12 sistemas distintos. Estos sistemas corresponden a 3 sistemas del tipo polímero/sal: PEG4/Fosfato, PEG/Sulfato y PEG/Citrato y un sistema PEG/Dextrano. Cada uno de ellos con concentraciones nula, baja y alta de NaCl. La predicción de K se midió utilizando el error cuadrático medio de Jack-Knife. Para estudiar la calidad de estas predicciones, los resultados generados se compararon con los obtenidos utilizando la hidrofobicidad superficial promedio y con los correspondientes a un modelo desarrollado previamente por Andrews et al., en el que se correlacionó la hidrofobicidad de las proteínas, medida experimentalmente, con el coeficiente K. Las correlaciones obtenidas utilizando los distintos modelos fueron de muy buena calidad. Los mejores resultados se obtuvieron con los modelos estadísticos donde en promedio la correlación fue de 0,88. Además las predicciones, en su mayoría, fueron superiores a las asociadas a los modelos de comparación. Entre todos los modelos utilizados se seleccionó el correspondiente al descriptor ASPavg como el más apto para la predicción de K, en términos de la influencia que tiene la hidrofobicidad de las proteínas sobre este parámetro. ASPavg es un promedio de la hidrofobicidad superficial local de las proteínas. La selección se hizo debido a la preferencia del modelo por escalas de hidrofobicidad y al hecho que la resolución hidrofóbica mantiene características reportadas anteriormente. Se concluye que, mediante la metodología seguida en este trabajo, es posible obtener una descripción de la distribución de la hidrofobicidad en la superficie de las proteínas, que sea de utilidad para modelar su comportamiento en ATPS.