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La biofísica es el puente fascinante donde las leyes de la física se encuentran con la complejidad de la vida. En este campo, los investigadores utilizan herramientas y conceptos físicos para descifrar cómo funcionan las máquinas moleculares dentro de nuestras células, desde el plegamiento de proteínas hasta la transmisión de señales nerviosas. Es una disciplina que transforma preguntas biológicas profundas en problemas cuantificables, revelando los mecanismos ocultos que sostienen la vida.
En Gist.Science, monitoreamos constantemente bioRxiv para traerles las últimas novedades de este universo científico. Procesamos cada nuevo preprint en esta categoría, ofreciendo tanto un resumen técnico detallado como una explicación en lenguaje sencillo, asegurando que los hallazgos estén al alcance de todos. A continuación, presentamos los últimos artículos publicados en bioRxiv sobre biofísica.
Mediante espectroscopía de RMN, este estudio revela que la variante A14V asociada a enfermedades cardíacas estabiliza localmente el extremo N-terminal de la hélice transmembrana de la TSPO humana al reducir su heterogeneidad conformacional, sin alterar su estructura global.
Este estudio demuestra que la selectividad del donante en la glicosiltransferasa GumK depende de su plasticidad conformacional, revelando mediante acoplamiento molecular basado en IA que los estados abierto y cerrado del sitio de unión favorecen interacciones distintas con el sustrato, lo que ofrece una estrategia rápida para el diseño de mutantes.
Este estudio utiliza el mapeo con FragLites en la ciclina T2 para identificar sitios de unión conocidos y descubrir un nuevo sitio de reclutamiento de BRD4, delineando así la interfaz ciclina T-BRD4 mediante integración de datos químicos, biofísicos y modelado AlphaFold3 para facilitar el desarrollo de moduladores de P-TEFb.
Este trabajo demuestra que el uso de estructuras de alta resolución como priores combinados con la coincidencia de plantillas 2D mejora la reconstrucción por criomicroscopía electrónica de partículas individuales de complejos macromoleculares pequeños, permitiendo resolver estructuras de hasta 43 kDa y superando las limitaciones actuales para estudiar complejos de unión a fármacos por debajo de 50 kDa.
El estudio presenta RNASCAPE, un marco de aprendizaje profundo que cuantifica de forma rápida y fiable la eficiencia de escape del ARNm al citosol utilizando solo tres puntos temporales de expresión de EGFP y cuatro parámetros de nanopartículas lipídicas, superando las limitaciones de los métodos actuales para optimizar la formulación de terapias de ácidos nucleicos.
Este estudio presenta un marco computacional que integra dinámica molecular y aprendizaje automático para predecir con alta precisión la resistencia a fármacos en mutaciones de KRAS, identificando cambios conformacionales y de exposición al solvente como los principales impulsores de dicha resistencia.
Este trabajo presenta el primer campo de fuerza de grano grueso compatible con MARTINI 3 para peptoides, desarrollado mediante simulaciones de referencia atómicas y metadinámica de sesgo paralelo, que permite simular eficientemente su estructura, autoensamblaje e interacciones con membranas mientras está integrado en la herramienta martinize2 para facilitar su adopción comunitaria.
Mediante la combinación de pinzas ópticas de molécula única, ensayos bioquímicos y criomicroscopía electrónica, este estudio revela que el acoplador central de ClpX coordina la comunicación entre subunidades y la conversión de energía química en fuerza mecánica al posicionar residuos clave para activar la hidrólisis de ATP en el vecino y acoplarla rápidamente al movimiento descendente del bucle de translocación.
Este estudio presenta un análisis estructural de alta resolución del bacteriófago phi24B de *E. coli* mediante criomicroscopía electrónica y proteómica, revelando la arquitectura detallada de su cápside icosaédrica y su complejo ensamblaje de cola, lo que aporta información crucial sobre los fagos convertidores de toxina Shiga.
El estudio presenta KinConfBench, un benchmark curado que revela que, aunque los modelos de cofolding actuales logran clasificar con precisión los estados conformacionales de las quinasas, sufren de colapso modal y una tendencia predominante a predecir estados libres de ligando, lo que subraya la necesidad de evaluar la diversidad conformacional inducida por ligandos más allá del ajuste geométrico para el descubrimiento de fármacos.