Predicción de la actividad enzimática de Pirazinamidasa wild type y mutada de Mycobacterium tuberculosis guiada por modelamiento biomolecular

• Autor: Olivos Ramirez, Gustavo Enrique
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/10021
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/10021
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Tuberculosis; Pirazinamida; Modelamiento Biomolecular; Mutaciones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.05; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.06; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.07; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08

Pirazinamida es uno de los fármacos más usados en el tratamiento de la Tuberculosis. En la actualidad se reportan cepas resistentes a este compuesto, por tal motivo urge desarrollar métodos de detección de cepas sensibles y resistentes que ayuden a mejorar los tratamientos. Por ello, esta investigación tuvo como objetivo construir un modelo de predicción de la actividad enzimática de la enzima Pirazinamidasa wild type y mutada, usando data experimental de 35 mutaciones puntuales, en conjunto con métodos de simulación de acoplamiento molecular, dinámica molecular y un análisis de la dinámica esencial mediante PCA. Nuestros resultados han permitido identificar modificaciones a nivel de la estructura de la enzima PZasa, reportándose por primera vez un efecto de cierre y apertura del sitio activo como causa de las mutaciones. Asimismo, se ha logrado estimar las mayores fluctuaciones en estas conformaciones y asociarlas con parámetros geométricos y fisicoquímicos. Los mejores modelos de predicción se lograron por medio de una transformación logarítmica de los datos, para la constante catalítica (r2=0.68), actividad enzimática (r2=0.67), constante de Michaelis-Menten (r2=0.65) y eficiencia enzimática (r2=0.29). En la evaluación del modelo de la actividad enzimática, obtuvimos una sensibilidad de 55.56% y especificidad de 60.0%, lo cual sugiere que el modelo podría ser utilizado para predecir nuevas cepas resistentes, con cierto nivel de confiabilidad. Esta investigación representa el primer estudio que aborda la simulación y análisis de PCA para la enzima PZasa; además, los parámetros geométricos y enzimáticos pueden ser considerados en futuros trabajos que busquen mejorar la predicción de estos modelos.