[en] The present work focuses on the exploration of the conformational space of biological active peptides in different conditions with the aim of characterizing their conformational profile. Different techniques have been used within the molecular mechanics framework. A first hurdle is encountered in the exploration as the exhaustiveness of the exploration and the definition of a criterion for stopping the procedure were not well defined at the beginning of the present work. A solution to this problem is presented in the second chapter for the iterative simulated annealing. Determining the bioactive conformation is a requirement for the design of peptidomimetics in computer-aided drug design. The bioactive conformation can be simplified by the moieties that are known to interact with the receptor and the relative distances between these moieties, and this schematic entity is termed pharmacophore. The pharmacophore can be used to screen three-dimensional databases of molecules for the search of peptidomimetics. The compounds obtained in the search can be subsequently tested for activity and a new group of lead compounds can be thus identified. In chapter 3 an example of this procedure is described with the aim of obtaining a new group of bradykinin antagonists. Peptides have been traditionally considered as flexible molecules especially in polar solvents like water. This flexibility is difficult to measure by experimental techniques and as a consequence peptides have been regarded as molecules lacking of structure under such conditions. On the other hand, biological active peptides are known to interact with their receptors in a preferred conformation, often termed as the bioactive conformation. The most accepted hypothesis for explaining the interaction of peptides and their receptors is the induced fit. Thus, the peptide will exhibit in solution conformational motives that are part of the conformation adopted in the receptor. Subsequent to the binding of the peptide to the receptor, the conformation in solution will be modified in order to optimize the interaction of the peptide to the receptor. Therefore, a contradiction appears to exist between the need for certain degree of structure in the peptide prior to the receptor binding and the inherent lack of structure of peptides in solution. It has been argued in some instances that the binding of the peptide to the biological membrane is a prerequisite for the adoption of the bioactive conformation and the subsequent binding to the receptor. In chapters 4 and 5 this hypothesis will be criticized and an alternative hypothesis will be presented. Recently, it has been reported several instances were the folding of peptides has been simulated by means of long molecular dynamics trajectories. A problem arises when the wealth of conformations obtained has to be classified in terms of their respective degree of folding. In chapter 4 a novel methodology is described for the classification and grouping of the peptide structures based on the presence of structural motifs and the similarities among them. This methodology can prove very useful as it almost automated and it does not present any limitation regarding the size of the peptide or protein of study. In order to follow what are the problems arising when the size and the flexibility of peptides are increased, the sequence of chapters of the present study is presented with increasing size. Thus, in chapter 2 the conformational profile of 4-residue long farnesyltransferase inhibitors is studied by means of the iterative simulated annealing procedure. The first part of chapter 3 deals with a bradykinin antagonist, Hoe 140. Although Hoe 140 with 10 residues is larger than the 4-residue farnesyltransferase inhibitors, the conformational diversity of the peptide is only considered for the last 5 residues. This simplification of the peptide is carried out in order to compare the conformational profiles of Hoe 140 and the group of bradykinin analogs presented in the second part of the chapter: 5-residue long peptides containing 1-amino-2-phenylclyclopropanecarboxylic acid, a conformationally restricted residue. Finally, chapters 4 and 5 are dedicated to an 11-residue neuropeptide: substance P. The increase in size provoked a change in the methodology. Indeed, the conformational profile of the peptide has been studied by means of iterative simulated annealing and extensive molecular dynamics trajectories. This has permitted the comparison between both methodologies and to derive conclusions to the kind of information that can be obtained through these different methodologies for the exploration of the conformational space of peptides. The present work has been partially published through two papers: F.J Corcho, M. Filizola, J.J. Pérez. Evaluation of the iterative simulated annealing technique in conformational search of peptides. Chemical Physics Letters. 2000, 319: 65-70. F.J. Corcho, M. Filizola y J.J. Pérez. Assessment of the bioactive conformation of the farnesyltransferase protein binding recognition motif by computational methods. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics. 1999, 16(5): 1043-1052.

[es] de la Tesis Doctoral El presente trabajo está dedicado a la exploración del espacio conformacional de pèptids biológicamente activos, bajo diferentes condiciones, i con el objetivo de caracterizar su perfil conformacional. Se han usado diferentes técnicas dentro del marco de la mecánica molecular. Un primer obstáculo al inicio de este trabajo fue la definición de un criterio para medir como de exhaustivo había sido y cuando se debía detener la búsqueda. En el segundo capítulo se presenta una solución a este problema para al recocido simulado iterativo. La determinación de la conformación bioactiva es un requerimiento para al diseño de peptidomiméticos asistido por ordenador. La conformación bioactiva puede ser simplificada tomando los grupos funcionales que se sabe que interactúan con el receptor y la distancia relativa entre estos grupos. Esta entidad esquemática es llamada farmacóforo. El farmacóforo puede ser utilizado para cribar bases de datos tridimensionales de moléculas para la búsqueda de peptidomiméticos. A continuación, para los compuestos obtenidos en la búsqueda se puede testar la actividad e identificar así un nuevo grupo de cabezas de serie. En el capítulo 3 se describe un ejemplo de este procedimiento que tiene como objetivo la obtención de un nuevo grupo de antagonistas de la bradiquinina. Los péptidos han sido tradicionalmente considerados moléculas flexibles especialmente en solventes polares como el agua. La flexibilidad es difícil de medir mediante técnicas experimentales y como consecuencia los péptidos han sido considerados moléculas que no presentaban estructura bajo estas condiciones. Por otra parte los péptidos biológicamente activos se sabe que interactúan con sus receptores a través de una conformación preferida, a menudo llamada conformación bioactiva. La hipótesis más aceptada para explicar la interacción de los péptidos y sus receptores es el ajuste inducido o "induced fit". Así, el péptid mostrará en solución motivos conformacionales que son parte de la conformación adoptada en el receptor. Posteriormente a la unión del péptido al receptor, la conformación en solución será modificada de manera que se optimice la interacción del péptido y el receptor. Por tanto, parece existir una contradicción entre la necesidad de que haya un cierto grado de estructura en el péptido previamente a la unión al receptor y la ausencia de estructura del péptido en solución. En algunos casos se ha argumentado que la unión del péptido a la membrana biológica es un prerrequisito para la adopción de la conformación bioactiva y la subsiguiente unión al receptor. En los capítulos 4 i 5 esta hipótesis es criticada y se presenta una hipótesis alternativa. Recientemente, se han presentado diferentes ejemplos de plegamiento de péptidos que han sido simulados mediante largas trayectorias de dinámica molecular. Surge un problema cuando la gran diversidad de conformaciones obtenidas ha de ser clasificada en términos de su grado de plegamiento respectivo. En el capítulo 4 se describe una nueva metodología para la clasificación y el agrupamiento de estructuras peptídicas basadas en la presencia de motivos estructurales y las similitudes entre ellas. Esta metodología puede resultar muy útil ya que está casi automatizada y no presenta ningún tipo de limitación respecto al tamaño del péptido o la proteína en estudio. Con el objetivo de seguir los problemas que aparecen cuando la medida y la flexibilidad de los péptidos se incrementan, la secuencia de los capítulos de este estudio se presenta con la medida de los péptidos creciente. Así, en el capítulo 2 el perfil conformacional de los inhibidores de la farnesiltransferasa que tienen una longitud de 4 residuos es estudiado mediante el proceso del recocido simulado iterativo. La primera parte del capítulo 3 trata con un antagonista de la bradiquinina, Hoe 140. Aunque Hoe 140 con 10 residuos es más grande que los inhibidores de la farnesiltransferasa, que tienen 4 residuos, la diversidad conformacional del péptido solo se ha considerado para los últimos 5 residuos. Esta simplificación del péptido se realiza por tal de comparar los perfiles conformationales de Hoe 140 y de un grupo de análogos de la bradiquinina, que se presentan en la segunda parte del capítulo, de 5 residuos de longitud y que contienen el ácido 1-amino-2-fenilciclopropacarboxílico que es un residuo conformacionalmente restringido. Finalmente, los capítulos 4 y 5 están dedicados a un neuropéptido de once residuos: sustancia P. El incremento de la medida provocó un cambio en la metodología utilizada. Así, el perfil conformacional del péptido ha sido estudiado mediante el recocido simulado iterativo y mediante trayectorias extensas de dinámica molecular. Esto ha permitido la comparación entre ambas metodologías y la extracción de conclusiones sobre el tipo de información que se puede obtener a través de las diferentes metodologías para la exploración del espacio conformacional de péptidos. El presente trabajo se ha publicado parcialmente en dos artículos: F.J Corcho, M. Filizola, J.J. Pérez. Evaluation of the iterative simulated annealing technique in conformational search of peptides. Chemical Physics Letters. 2000, 319: 65-70. F.J. Corcho, M. Filizola y J.J. Pérez. Assessment of the bioactive conformation of the farnesyltransferase protein binding recognition motif by computational methods. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics. 1999, 16(5): 1043-1052.