Modelos aproximados más rápidos y sencillos

Los algoritmos de dinámica molecular han tenido un éxito modesto en cuanto a la calidad de las estructuras moleculares que producen, sobre todo teniendo en cuenta la cantidad de recursos de cómputo que requieren, aunque con proteínas pequeñas sí ha habido buenos resultados (por ejemplo Zagrovic et al. (2002)). Sea como sea, este tipo de herramientas se usan de forma rutinaria para el estudio y diseño racional de fármacos (Leach, 2001).

Sin embargo, hay toda una familia de métodos que llamaré genéricamente heurísticos que permiten obtener descripciones estructurales de calidad suficiente para muchas aplicaciones y que requieren en general menos recursos computacionales.

En relación a las proteínas, podemos mencionar los más importantes:

• redes neuronales para la predicción de estructura secundaria a partir de la secuencia
• modelado de estructura terciaria por comparación con proteínas de estructura conocida (incluye fold recognition, más aquí)
• protocolos de modelado de estructura terciaria a base de fragmentos, que simulan el proceso de plegamiento (normalmente denominados ab inito)
• predicción de efectos de mutaciones en proteínas
• recientemente se han propuesto algoritmos de predicción de secuencias intrínsecamente no plegadas (Dosztányi et al., 2005)

Dentro del ámbito de los ácidos nucleicos, con principios termodinámicos:

• algoritmos de predicción de estructura secundaria de ARN
• métodos de predicción de estabilidad de la doble hélice de ADN y predicción de promotores
• predicción de curvatura del ADN