[ca] A la natura abunden les proteïnes que contenen metalls, des de metal·loenzims que catalitzen reaccions crucials fins a proteïnes que emmagatzemen i transporten metalls. L'estudi molecular de les metal·loproteïnes permet trobar solucions a una àmplia gamma de problemes químics i estudiar-ne els processos de reconeixement. La investigació ha aprofitat l'oportunitat de copiar aquesta naturalesa creant nous catalitzadors, els metal·loenzims artificials (ArM). Aquests ArMs es dissenyen a partir de la combinació de proteïnes naturals amb metalls, cosa que els permet dur a terme reaccions noves a la natura. En els darrers anys, la modelització molecular s'ha convertit en una eina essencial en aquest camp, malgrat que encara queden per resoldre alguns reptes. Aquesta tesi doctoral pretén aplicar la modelització molecular per comprendre el comportament de proteïnes que contenen metalls, centrant-se en certes proteïnes metàl·liques naturals i els ArMs. La primera part d'aquesta tesi es centra en l'estudi de proteïnes que contenen un cofactor metàl·lic prototípic, el grup hemo. S'aplica un protocol computacional basat en tècniques de dinàmica molecular accelerades per estudiar diferents mecanismes d'unió del grup hemo amb l'hemòfor HasA. A més, també es desenvolupa un programari per detectar llocs d'unió de l'hemo que es basa únicament en informació estructural de les proteïnes. En la segona part d'aquesta tesi el focus està en el disseny computacional d'ArMs. S'aplica una estratègia integradora que combina diverses tècniques, com mecànica quàntica, dockings i simulacions de dinàmica molecular per estudiar en detall dos ArM: un basat en la hidroaminació amb or i l'altra en una reacció Suzuki-Miyaura en què intervé pal·ladi.

[en] Nature is abundant with proteins that contain metals, ranging from metalloenzymes serving crucial catalytic reactions to proteins that storage and transport metals. The molecular study of metalloproteins allows to find solutions to a wide range of chemical problems and provides insights into their recognition processes. Researchers have seized the opportunity to copy nature by create new catalysts, Artificial metalloenzymes (ArM). These ArMs are designed by combining natural protein scaffolds with metallic moieties, enabling them to carry out new reactions in nature. In the recent years, molecular modeling has become an essential tool in these fields, though certain challenges still need to be addressed. This PhD thesis aims to apply molecular modeling to understand the behavior of metal containing proteins, focusing on natural metallic proteins and ArMs. The first part of this thesis encompasses the study of proteins containing the prototypical metallic cofactor heme. A molecular modeling protocol based on enhanced molecular dynamics techniques is applied to unravel different binding mechanism of heme on protein hemophore HasA. Furthermore, a software is developed for detecting heme binding sites based only on structural information. The second part of this thesis focuses on the computational-aided design of ArM. Integrative approaches combining various techniques, such as quantum mechanics, molecular docking, and classical molecular dynamics simulations are applied to obtain a deeper understanding of two different ArMs: one based on single or dual gold hydroamination and the other a Suzuki-Miyaura reaction involving palladium.