Exploring unfrequent events with accelerated molecular dynamics simulations: from photochemistry to drug design

La meva incorporació al grup de recerca del Prof. McCammon (University of California San Diego) en qualitat d’investigador post doctoral amb una beca Beatriu de Pinós, va tenir lloc el passat 1 de desembre de 2010; on vaig dur a terme les meves tasques de recerca fins al darrer 1 d’abril de 2012. El Prof. McCammon és un referent mundial en l’aplicació de simulacions de dinàmica molecular (MD) en sistemes biològics d’interès humà. La contribució més important del Prof. McCammon en la simulació de sistemes biològics és el desenvolupament del mètode de dinàmiques moleculars accelerades (AMD). Les simulacions MD convencionals, les quals estan limitades a l’escala de temps del nanosegon (~10-9s), no son adients per l’estudi de sistemes biològics rellevants a escales de temps mes llargues (μs, ms...). AMD permet explorar fenòmens moleculars poc freqüents però que son clau per l’enteniment de molts sistemes biològics; fenòmens que no podrien ser observats d’un altre manera. Durant la meva estada a la “University of California San Diego”, vaig treballar en diferent aplicacions de les simulacions AMD, incloent fotoquímica i disseny de fàrmacs per ordinador. Concretament, primer vaig desenvolupar amb èxit una combinació dels mètodes AMD i simulacions Car-Parrinello per millorar l’exploració de camins de desactivació (interseccions còniques) en reaccions químiques fotoactivades. En segon lloc, vaig aplicar tècniques estadístiques (Replica Exchange) amb AMD en la descripció d’interaccions proteïna-lligand. Finalment, vaig dur a terme un estudi de disseny de fàrmacs per ordinador en la proteïna-G Rho (involucrada en el desenvolupament de càncer humà) combinant anàlisis estructurals i simulacions AMD. Els projectes en els quals he participat han estat publicats (o estan encara en procés de revisió) en diferents revistes científiques, i han estat presentats en diferents congressos internacionals. La memòria inclosa a continuació conté més detalls de cada projecte esmentat.

Drug abuse, brain calcification and glutamate-induced neurodegeneration

Positive and negative reinforcing systems are part of the mechanism of drug dependence. Drugs with abuse potential may change the manner of response to negative emotional stimuli, activate positive emotional reactions and possess primary reinforcing properties. Catecholaminergic and peptidergic processes are of importance in these mechanisms. Current research needs to understand the types of adaptations that underlie the particularly long-lived aspects of addiction. Presently, glutamate is candidate to play a role in the enduring effects of drugs of abuse. For example, it participates in the chronic pathological changes of corticostriatal terminals produced by methamphetamine. At the synaptic level, a link between over-activation of glutamate receptors, [C(a2+)](i) increase and neuronal damage has been clearly established leading to neurodegeneration. Thus, neurodegeneration can start after an acute over-stimulation whose immediate effects depend on a diversity of calcium-activated mechanisms. If sufficient, the initial insult results in calcification and activation of a chronic on-going process with a progressive loss of neurons. At present, long-term effects of drug dependence underlie an excitotoxicity process linked to a polysynaptic pathway that dynamically regulates synaptic glutamate. Retaliatory mechanisms include energy capability of the neurons, inhibitory systems and cytoplasmic calcium precipitation as part of the neuron-glia interactions. This paper presents an integrated view of these molecular and cellular mechanisms to help understand their relationship and interdependence in a chronic pathological process that suggest new targets for therapeutic intervention.

Interactions between product and labour market reforms

Labour market reforms face very often opposition from the employed workers, because it normally reduces their wages. Also product market regulations are regularly biased towards too much benefitting the firms. As a result there remain many frictions in both the labour and product markets that hinder an optimal functioning of the economy. These issues have recently received a lot of attention in the economics literature and scholars have been looking for politically viable reforms in both markets. However, despite its potential importance, there has been done virtually no research on the interaction between reforms in product and labour markets. We find that when combining reforms, the opposition for reforms decreases considerably. This is because there exist complementarities and the gains in total welfare can be more evenly distributed over the interest groups. Moreover, the interaction of reforms offers a way out for the so-called 'sclerosis' effect.

MB-MDR: Model-Based Multifactor Dimensionality Reduction for detecting interactions in high-dimensional genomic data

L’anàlisi de l’efecte dels gens i els factors ambientals en el desenvolupament de malalties complexes és un gran repte estadístic i computacional. Entre les diverses metodologies de mineria de dades que s’han proposat per a l’anàlisi d’interaccions una de les més populars és el mètode Multifactor Dimensionality Reduction, MDR, (Ritchie i al. 2001). L’estratègia d’aquest mètode és reduir la dimensió multifactorial a u mitjançant l’agrupació dels diferents genotips en dos grups de risc: alt i baix. Tot i la seva utilitat demostrada, el mètode MDR té alguns inconvenients entre els quals l’agrupació excessiva de genotips pot fer que algunes interaccions importants no siguin detectades i que no permet ajustar per efectes principals ni per variables confusores. En aquest article il•lustrem les limitacions de l’estratègia MDR i d’altres aproximacions no paramètriques i demostrem la conveniència d’utilitzar metodologies parametriques per analitzar interaccions en estudis cas-control on es requereix l’ajust per variables confusores i per efectes principals. Proposem una nova metodologia, una versió paramètrica del mètode MDR, que anomenem Model-Based Multifactor Dimensionality Reduction (MB-MDR). La metodologia proposada té com a objectiu la identificació de genotips específics que estiguin associats a la malaltia i permet ajustar per efectes marginals i variables confusores. La nova metodologia s’il•lustra amb dades de l’Estudi Espanyol de Cancer de Bufeta.