[eng] a-Synuclein is an intrinsically disordered protein associated to Parkinson’s disease and other
related disorders, collectively known as synucleinopathies. A common feature of all these
diseases is the presence of aggregates of this protein inside the affected neurons. Several
circumstances, such as the presence of certain point mutations, post-translational modifications
or metals, among many others, are considered risk factors for synucleinopathies,
as they enhance (or inhibit) the aggregation of a-synuclein and thus interfere with the
molecular mechanisms of these diseases.
In order to better understand synucleinopathies and potentially develop efficient therapies
against them, it would be valuable to characterize the preferred conformations of
a-synuclein under those circumstances that alter its propensity to aggregate and see how
they differ from those of the native protein. Unfortunately, intrinsically disordered proteins
are especially difficult to structurally characterize, as they exist as large conformational ensembles
rather than as single three-dimensional conformations. Commonly used biophysical
techniques can only provide ensemble-averaged properties, but not individual structures.
Established computational methods also present some drawbacks when applied to these
proteins.
In this dissertation, a coarse-grained molecular dynamics-based computational study
of two of the factors that affect a-synuclein aggregation (namely, the post-translational
modification of lysine residues by a glycation product and the binding to metal cations)
has been developed to determine how they alter its conformational space. Prior to this,
a methodological work involving an adaptation of the used coarse-grained force field was
needed to better reproduce some experimentally determined biophysical properties of native
a-synuclein. In this way, a reliable and efficient computational methodology was obtained
that could be further applied to the study of additional a-synuclein modifications.
[spa] La a-sinucleína es una proteína intrínsicamente desordenada asociada a la enfermedad
de Parkinson y otros trastornos relacionados, colectivamente conocidos como sinucleinopatías.
Una característica común a todas estas enfermedades es la presencia de agregados de
esta proteína en el interior de las neuronas afectadas. Varias circunstancias, tales como la
presencia de ciertas mutaciones puntuales, modificaciones postraduccionales o metales, entre
muchas otras, se consideran factores de riesgo para las sinucleinopatías, ya que favorecen
(o inhiben) la agregación de la a-sinucleína y por lo tanto interfieren con los mecanismos
moleculares de estas enfermedades.
Para comprender mejor las sinucleinopatías y potencialmente desarrollar terapias eficientes
contra ellas, sería valioso caracterizar las conformaciones preferidas de la a-sinucleína en
aquellas circunstancias que alteran su tendencia a agregar y ver cómo difieren de las de la
proteína nativa. Desafortunadamente, las proteínas intrínsicamente desordenadas son especialmente
difíciles de caracterizar estructuralmente, ya que existen como grandes conjuntos
conformacionales y no como estructuras tridimensionales únicas. Las técnicas biofísicas habitualmente
utilizadas solo pueden proporcionar propiedades promedio sobre el conjunto
de conformaciones, pero no estructuras individuales. Los métodos computacionales establecidos
también presentan algunas limitaciones cuando se aplican a estas proteínas.
En esta tesis, se ha desarrollado un estudio computacional basado en dinámicas moleculares
coarse-grained de dos de los factores que afectan a la agregación de la a-sinucleína (en
concreto, la modificación postraduccional de los residuos lisina mediante un producto de
glicación y la unión a cationes metálicos) para determinar cómo alteran su espacio conformacional.
Antes de esto, se requirió un trabajo metodológico que implicó una adaptación
del campo de fuerza coarse-grained utilizado para que este reprodujera mejor algunas propiedades
biofísicas de la a-sinucleína determinadas experimentalmente. De esta manera, se
obtuvo una metodología computacional fiable y eficiente que podría ser aplicada al estudio
de otras modificaciones de la a-sinucleína.
[cat] L’a-sinucleïna és una proteïna intrínsecament desordenada associada a la malaltia de
Parkinson i altres trastorns relacionats, col.lectivament coneguts com a sinucleïnopaties.
Una característica comuna a totes aquestes malalties és la presència d’agregats d’aquesta
proteïna a l’interior de les neurones afectades. Diverses circumstàncies, com ara la presència
de certes mutacions puntuals, modificacions postraduccionals o metalls, entre moltes
altres, es consideren factors de risc per a les sinucleïnopaties, ja que afavoreixen (o inhibeixen)
l’agregació de l’a-sinucleïna i per tant interfereixen amb els mecanismes moleculars
d’aquestes malalties.
Per comprendre millor les sinucleïnopaties i potencialment desenvolupar teràpies eficients
contra elles, seria valuós caracteritzar les conformacions preferides de l’a-sinucleïna
en aquelles circumstàncies que alteren la seva tendència a agregar i veure com difereixen
de les de la proteïna nativa. Malauradament, les proteïnes intrínsecament desordenades
són especialment difícils de caracteritzar estructuralment, ja que existeixen com a grans
conjunts conformacionals i no com a estructures tridimensionals úniques. Les tècniques
biofísiques habitualment emprades només poden proporcionar propietats promig sobre el
conjunt de les conformacions, però no estructures individuals. Els mètodes computacionals
establerts també presenten algunes limitacions quan s’apliquen a aquestes proteïnes.
En aquesta tesi, s’ha desenvolupat un estudi computacional basat en dinàmiques moleculars
coarse-grained de dos dels factors que afecten a l’agregació de l’a-sinucleïna (en
concret, la modificació postraduccional dels residus lisina mitjançant un producte de glicació
i la unió a cations metàl.lics) per determinar com alteren el seu espai conformacional.
Abans d’això, es va requerir un treball metodològic que va implicar una adaptació del camp
de força coarse-grained emprat perquè aquest reproduís millor algunes propietats biofísiques
de l’a-sinucleïna determinades experimentalment. D’aquesta manera, es va obtenir
una metodologia computacional fiable i eficient que podria ser aplicada a l’estudi d’altres
modificacions de l’a-sinucleïna.