LABORATORIO DE BIOLOGÍA COMPUTACIONAL
Responsable: Dr. Diego Masone
En el Laboratorio de Biología Computacional del IHEM combinamos simulaciones coarse-grain y atomísticas e inteligencia artificial para investigar problemas biológicos complejos. Desarrollamos y aplicamos herramientas de dinámica molecular, aprendizaje profundo y muestreo avanzado (enhanced sampling) para estudiar la biofísica de membranas, la interacción proteína–lípido y el diseño computacional de fármacos.
Líneas de investigación
I. Curvatura de membranas y variables colectivas
Estudiamos cómo las bicapas lipídicas se curvan y reorganizan durante procesos celulares. Desarrollamos variables colectivas que permiten inducir y cuantificar la curvatura en simulaciones de dinámica molecular, y calcular perfiles de energía libre asociados a esos eventos. Estas herramientas permiten analizar cómo proteínas de membrana reconocen o generan curvatura.
II. Fusión de membranas: hemifusión y poro de fusión
La fusión de membranas conecta compartimentos celulares y es central en exocitosis, tráfico vesicular y otros procesos. Modelamos la vía clásica y mecanismos alternativos: desde el stalk y diafragmas de hemifusión hasta la nucleación, expansión y estabilidad del poro de fusión. Para ello usamos dinámica molecular, muestreo avanzado y variables colectivas, e incluimos escenarios relevantes para el origen de membranas eucariotas.
Extraído de: Computational Methods for Biological Problems: Membrane Proteins Promenades. Diego Masone. Revista Argentina de Bioingeniería 25 (1), 3-15, (2021).
III. Interacciones proteína–lípido en remodelado de membranas
Estudiamos cómo proteínas especializadas (por ejemplo sinaptotagmina-1, α-sinucleína y Myomerger) regulan la fusión y el poro. Combinamos simulaciones con preguntas de biología celular (exocitosis, estabilización del poro, eventos kiss-and-run) para entender el acoplamiento entre proteína y lípido.
Dímero de dinamina (izquierda), Alfasinucleína (centro) y Sinaptotagmina1-C2B (derecha). Extraído de: Computational Methods for Biological Problems: Membrane Proteins Promenades. Diego Masone. Revista Argentina de Bioingeniería 25 (1), 3-15, (2021).
IV. Cuerpos multivesiculares y morfología bajo confinamiento
Simulamos cuerpos multivesiculares y sistemas de membranas confinadas para entender cómo el espacio restringido induce transiciones morfológicas y topológicas. Esta línea conecta la física de membranas con la organización de compartimentos intracelulares.
Extraído del TOC / graphical abstract de: Mayorga L.S. & Masone D., The Secret Ballet Inside Multivesicular Bodies, ACS nano 18 (24), 15651-15660 (2024).
V. Inteligencia artificial y diseño molecular
Desarrollamos enfoques de aprendizaje profundo y diseño molecular generativo para explorar espacio químico y apoyar el diseño computacional de compuestos. Esta línea complementa las simulaciones de dinámica molecular con herramientas de IA orientadas al descubrimiento molecular.
Extraído del TOC / graphical abstract de: Masone D., Caparotta M. Structural Hotspot Conditioning for Diffusion-Based Molecular Design. J. Chem. Inf. Model. (2026).
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