# name
Disrupting the protein-protein recognition in cancer pathways by molecular modeling.

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Universitat de Barcelona. Departament de Química Física

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[eng] Cancer is the second disease leading cause of death in industrialized countries. Although early detection and more efficient drugs are responsible of the reduction of mortality, several cancers still present difficult treatments and low survival rates. Conventional drugs only exhibit moderate therapeutic index between cancer and normal tissues but recent advances are focused to improve lesstoxic treatments. Hence, new drugs must target specific signaling pathways involved in cell growth and proliferation. Concerning this aim, two mechanism involved in cancer disease, named apoptosis (or programmed cell death) and pentose phosphate pathway, have been selected in this work to search new inhibitors to target crucial proteins of both cell routes.    Overexpression of antiapoptotic genes has been correlated with tumor growth and resistance to  chemotherapy, thus many efforts have been done to block the activity of XIAP and Survivin, central proteins acting in apoptosis and studied in the present work. Moreover, the two most active proteins detected in both the oxidative and nonoxidative branches of the pentose phosphate pathway, Glucose-6-Phosphate Dehydrogenase (G6PDH) and Transketolase (TKT), have been also selected in this thesis.    Molecular Modeling methods, covering topics in protein and peptide recognition, molecular dynamics, pharmacophore generation, database searching, docking and scoring in virtual screening and binding free energy prediction, have been applied with success to discover new active molecules inhibitors of XIAP, Survivin, G6PDH and TKT proteins.

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[spa] TÍTULO: "Ruptura del reconocimiento proteína-proteína en rutas tumorales mediante modelización  molecular".    TEXTO:    El cáncer es el segunda causa de muerte por enfermedad en los paises industrializados. A pesar de la existencia de métodos eficaces de detección precoz y tratamientos cada vez más efectivos responsables de la reducción de mortalidad, algunos tipos de tumores presentan todavía tratamientos difíciles y bajos índices de supervivencia. Los fármacos convencionales sólo exhiben un índice terapéutico moderado, entre células sanas y tumorales, por ello los avances recientes se centran en encontrar tratamientos menos tóxicos para esta enfermedad. Así pues, los fármacos del futuro deberán incidir en rutas biológicas específicas, involucrando el crecimiento celular y la  proliferación descontrolada. Siguiendo este planteamiento, en este trabajo se han seleccionado dos mecanismos biológicos involucrados en el cáncer, llamados apoptosis (o muerte celular programada) y ruta de las pentosas fosfato, con el objetivo de encontrar nuevos inhibidores de las proteínas más sensibles de ambas rutas.  La sobreexpresión de genes antiapoptóticos se ha correlacionado con el crecimiento tumoral y la  resistencia a los tratamientos habituales. Así, se está trabajando en entender el funcionamiento de dos proteínas importantes de esta ruta, el XIAP y el Survivin, las cuales se han seleccionado en este trabajo, debido a que todavía no existen fármacos en el mercado que actúen sobre estas dos proteínas y debido a que su interés terapéutico se ha demostrado claramente.  Por otro lado, en este trabajo también se han estudiado las dos proteínas más activas detectadas en la rama oxidativa y no oxidativa de la ruta de las pentosas fosfato, la Glucosa-6-Fosfato Deshidrogenasa y la Transketolasa.  El objetivo principal ha consistido en aplicar métodos de la Modelización Molecular, que cubren  tópicos recientes, como el reconocimiento de péptidos y proteínas, la búsqueda en bases de datos, el anclaje y evaluación del cribado virtual de compuestos y la predicción de energías libres de unión, para encontrar nuevos inhibidores de las proteínas XIAP, Survivin, Glucosa-6-Fosfato Deshidrogenasa y Transketolasa.

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Tesis Doctorals - Departament - Química Física

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Disrupting the protein-protein recognition in cancer pathways by molecular modeling.