Estudio de la Evolución Dinámica de las Proteínas Intrínsecamente Desordenadas Usando Cuaterniones Duales y Aprendizaje Automático Profundo

El problema central de este proyecto reside en el desconocimiento de los factores que determinan el desorden estructural en las proteínas. Por lo tanto, se propone investigar la correlación entre la estructura primaria de proteínas intrínsecamente desordenadas (IDPs) y la dinámica estructural de sus regiones desordenadas, como una estrategia para develar las características, a nivel atómico, que inducen el desorden. Lo anterior es de fundamental importancia para determinar las relaciones entre secuencia, estructura y función de proteínas que incluya regiones de gran plasticidad [1,2]. A pesar de los avances en la comprensión de la función de las IDPs, la correlación entre la dinámica de sus regiones ordenadas y desordenadas es aún incierta, lo que limita la capacidad de predicción sobre su comportamiento y su papel en los procesos biológicos en los cuales están implicadas, como en la formación de fibras amiloides, cuya presencia en los tejidos de los seres humanos se asocia a enfermedades como el Alzheimer y Parkinson, entre otras [3,4]. Actualmente, los estudios que buscan dilucidar las bases estructurales de las IDPs se enfrentan a desafíos significativos debido a la dificultad inherente para estudiar sus configuraciones dinámicas. Si bien técnicas como la resonancia magnética nuclear (RMN) y el análisis de dispersión de rayos X de ángulo pequeño (SAXS) han proporcionado información valiosa sobre los estados conformacionales transitorios de las IDPs, la correlación entre sus movimientos y su estructura primaria permanece en gran parte indeterminada [5,6]. Es necesario establecer métodos robustos que permitan estudiar la dinámica de estas proteínas a nivel atómico y temporal, observando si existen patrones comunes en sus regiones desordenadas que se relacionen con la secuencia primaria, una línea de investigación que impactaría nuestro entendimientos de los orígenes de enfermedades neurodegenerativas y cáncer[7,8].