El diseño del receptor sintético es como el inverso al diseño racional de un candidato a fármaco. Cuando está buscando diseñar un candidato a fármaco, observa el bolsillo de enzimas de interés y observa qué implica la unión (enlaces de hidrógeno, puentes salinos, etc.) y la forma tridimensional del bolsillo. Desarrollas tu candidato a droga usando química orgánica sintética, y luego ves cómo funciona. Según cómo funciona, lo afina hasta que tenga una afinidad lo suficientemente alta como para que sea un candidato prometedor a los medicamentos.
Para diseñar un receptor sintético, observa la molécula que desea unir y luego trata de construir algo similar a una enzima. ¿Qué tipo de interacciones de unión favorables se pueden hacer con la molécula? ¿Cuál es la forma de la molécula? Muchos grupos construyen modelos en 3D para comprender cómo el receptor podría interactuar con la molécula pequeña. Esto se puede hacer usando un software de modelado 3D o modelos CPK. Una limitación importante para el diseño del receptor es el tipo de química que tiene disponible para construir el receptor sintético. La naturaleza resuelve el problema al plegar una línea de péptidos unidimensional en una estructura 3D con un bolsillo de encuadernación muy bien organizado. Los químicos supramoleculares están atrapados con su caja de herramientas comparativamente aproximada de químicos orgánicos disponibles comercialmente derivados de combustibles fósiles y la biblioteca de reacciones orgánicas conocidas. Es muy difícil diseñar una bolsa hidrofóbica que sea soluble en agua con grupos funcionales dentro de ella utilizando síntesis orgánica. Por lo tanto, la mayoría de los receptores sintéticos son moléculas pequeñas, y las constantes de unión y las selectividades observadas para los receptores sintéticos (especialmente cuando el agua es el solvente) no son comparables a las de las proteínas.
Eric Anslyn, el autor del artículo vinculado, tuvo la idea de que, aunque los receptores sintéticos pueden no tener una alta selectividad, aún pueden encontrar aplicaciones en matrices para clasificar mezclas complejas. Sé que su grupo ha desarrollado con éxito matrices que funcionan como una especie de cata sintético y pueden diferenciar entre las variedades de vino. Aquí hay una historia divertida relacionada con eso:
https://cns.utexas.edu/news/eric…
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