En el último trimestre del 2018, personas del grupo de uno de los socios de Pirepred, especialista en interacciones proteína-proteína, participaron en 2 eventos científicos específicos.
El 18 de octubre de 2018, se participó en la Primera Reunión de la Comunidad de ELIXIR 3D-BioInfo en Basel (Suiza), con una charla “flash presentation” de Juan Fernández-Recio, y un póster del grupo, con el objetivo de mostrar las posibilidades de participación del grupo en una plataforma europea de bioinformática estructural con las herramientas desarrolladas en el grupo de Juan Fernández-Recio para la interpretación de mutaciones. Durante la reunión se han establecido contactos con otros grupos de bioinformática estructural a nivel europeo, y se ha puesto de manifiesto la importancia del análisis estructural de interacciones entre proteínas para la interpretación de mutaciones patológicas y variantes clínicas. Puede ver el poster_aquí
Entre el 1 y el 4 de diciembre de 2018, el mismo grupo participó con un póster en el congreso CASP13, en Cancún (México), que es el más importante en el campo de la bioinformática estructural para evaluar la calidad de las herramientas de predicción estructurales. Las herramientas desarrolladas por el grupo de Juan Fernández Recio fueron aplicadas con gran éxito a los
casos propuestos para el reto conjunto entre CASP13 y la ronda 46 de CAPRI (https://twitter.com/CAPRIdock/status/1074998507734478849). En este congreso se anunciaron y discutieron los resultados de dicho experimento, en el que los modelos propuestos por el grupo de Juan Fernández-Recio han quedado entre los 3 mejores de entre más de 40 grupos participantes. https://twitter.com/CAPRIdock/status/1074998922224001024. Puede ver el poster aquí
Este tipo de actividades son fundamentales para avanzar en el desarrollo y optimización de herramientas de modelado computacional para caracterizar estructural y energéticamente interacciones entre proteínas de interés biomédico y conocer así el efecto de mutaciones patológicas en dichas interacciones cuando no hay datos estructurales experimentales.