Articulo de referencia

Ram Samudrala

\n* [[TR35|TR100]] (2003) \n* [[National Science Foundation|NSF]] Career Award (2005) \n* [[NIH]] [[National Institutes of Health Director's Pioneer Award|Director's Pioneer Awa...

Ram Samudrala es profesor de biología computacional y bioinformática en la Universidad de Buffalo , Estados Unidos. [ 3 ] Investiga el plegamiento, la estructura, la función, la interacción, el diseño y la evolución de las proteínas . [ 4 ]

Educación y carrera

Samudrala obtuvo sus títulos de pregrado en Ciencias de la Computación y Genética en la Universidad de Ohio Wesleyan como becario de Wesleyan, y completó su doctorado en Biología Computacional con John Moult en la Universidad de Maryland en 1997 como becario de Life Technologies.

Entre 1997 y 2000, fue becario postdoctoral con Michael Levitt en la Universidad de Stanford . En 2001, Samudrala se convirtió en el primer miembro del profesorado contratado por la Universidad de Washington en el marco de la Iniciativa de Tecnología Avanzada en Enfermedades Infecciosas, creada por la Legislatura del Estado de Washington "como un puente entre la investigación y la educación de vanguardia y la nueva actividad económica". [ 5 ] Fue ascendido a profesor asociado en 2006. En 2014, se convirtió en profesor y jefe de la División de Bioinformática de la Universidad Estatal de Nueva York en Buffalo. [ 6 ]

Investigación

La investigación de Samudrala se centra en la proteómica y ha participado regularmente en los desafíos de predicción de estructura de proteínas CASP desde su inicio. Su trabajo con Moult y Levitt se encuentra entre las primeras mejoras de la predicción ciega de la estructura de proteínas en las categorías de modelado comparativo y sin plantilla. [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] Con Moult, fue el primero en desarrollar y aplicar métodos probabilísticos y de teoría de grafos para predecir con precisión las interacciones para el modelado comparativo de estructuras de proteínas. [ 10 ] [ 11 ] Con Levitt, desarrolló un enfoque jerárquico combinado para la predicción de estructura de novo [ 12 ] así como la base de datos Decoys 'R' Us para evaluar funciones de discriminación. [ 13 ]

En la Universidad de Washington , el grupo de investigación de Samudrala desarrolló una serie de algoritmos y módulos de servidor web para predecir la estructura, [ 14 ] función, [ 15 ] e interacciones de proteínas [ 16 ] conocidos como Protinfo. [ 17 ] [ 18 ] El grupo luego aplicó estos métodos a proteomas de organismos, creando un marco conocido como Bioverse [ 19 ] [ 20 ] para explorar las relaciones entre los mundos atómico, molecular, genómico, proteómico, de sistemas y de organismos. El marco Bioverse realiza análisis y predicciones basados ​​en datos de secuencias genómicas para anotar y comprender la interacción de la secuencia, estructura y función de las proteínas, tanto a nivel de molécula individual como de sistemas. El marco se utilizó para anotar la secuencia completa del genoma del arroz publicada en 2005. [ 21 ]

El grupo de Samudrala también ha aplicado estos métodos al descubrimiento de fármacos , dando como resultado la plataforma de Análisis Computacional de Nuevas Oportunidades de Fármacos (CANDO), que clasifica las terapias para todas las indicaciones mediante análisis multiescala de firmas de interacción compuesto-proteoma. [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] Una combinación de nuevos métodos de acoplamiento y/o su uso en la plataforma CANDO ha llevado a predicciones validadas prospectivamente de fármacos putativos contra el dengue, [ 26 ] [ 27 ] caries dental, herpes, lupus y malaria [ 28 ] junto con colaboradores específicos para cada indicación. [ 29 ]

Otras áreas de aplicación incluyen la predicción de la resistencia/susceptibilidad a los fármacos contra el VIH; [ 30 ] la nanobiotecnología, donde se diseñan computacionalmente pequeños péptidos multifuncionales que se unen a sustratos inorgánicos; [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] y la interactómica de varios organismos, incluido el proyecto Arroz Nutritivo para el Mundo (NRW). [ 34 ]

Premios y distinciones

Samudrala recibió un premio Searle Scholar Award que financia a jóvenes científicos excepcionales en 2002 [ 1 ] y fue nombrado uno de los mejores jóvenes innovadores del mundo ( TR100 ) por MIT Technology Review en 2003, [ 2 ] [ 35 ] [ 36 ] En 2005, recibió un premio NSF CAREER Award [ 37 ] que reconoce a "científicos e ingenieros sobresalientes que muestran un potencial excepcional para el liderazgo en las fronteras del conocimiento". En 2008, recibió el premio Alberta Heritage Foundation for Medical Research Visiting Scientist Award y recibió diplomas honoris causa de las ciudades de Casma y Yautan , Perú , por su trabajo en el descubrimiento de vacunas. En 2010, recibió el premio NIH Director's Pioneer Award por la plataforma de descubrimiento de fármacos CANDO. [ 23 ] [ 22 ] En 2019, Samudrala recibió un premio NIH NCATS ASPIRE Design Challenge Award, [ 38 ] [ 6 ] al que siguió un gran premio NIH NCATS ASPIRE Reduction-to-Practice Award entregado en 2022. [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ]

Vida personal

Samudrala también es músico y ha publicado y grabado obras bajo el seudónimo de TWISTED HELICES. [ 42 ] En 1994, publicó La filosofía de la música libre , [ 43 ] que predijo cómo la facilidad para copiar y transmitir información digital a través de Internet conduciría a violaciones sin precedentes de las leyes de derechos de autor y a nuevos modelos de distribución de música y otros medios digitales. [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] Su trabajo en este ámbito fue reseñado ya en 1997 por diversos medios de comunicación, entre ellos Billboard , [ 47 ] y The New York Times . [ 48 ]

Referencias

  1. 1 2 Perfil del premio Searle Scholar Award para Ram Samudrala
  2. 1 2 Perfil de MIT Technology Review que nombra a Ram Samudrala como uno de los jóvenes innovadores más destacados del mundo.
  3. ^ Sitio web personal de Ram Samudrala
  4. Grupo de Biología Computacional Samudrala
  5. Roseth B. Financiamiento para una visión de futuro. University Week , 1 de marzo de 2001. Archivado el 4 de junio de 2011 en Wayback Machine.
  6. ^ Currículum vitae de Ram Samudrala.
  7. Samudrala R, Pedersen JT, Zhou H, Luo R, Fidelis K, Moult J. Abordando el problema de los cambios estructurales interconectados en el modelado comparativo de proteínas. Proteins: Structure, Function, and Genetics 23: 327-336, 1995.
  8. Samudrala R, Moult J. Manejo de la sensibilidad al contexto en estructuras proteicas mediante la teoría de grafos: predicción fidedigna. Proteins: Structure, Function, and Genetics 29S: 43-49, 1997.
  9. Samudrala R, Xia Y, Huang ES, Levitt M.Predicción ab initio de la estructura de proteínas mediante un enfoque jerárquico combinado. Proteins: Structure, Function, and Genetics S3: 194-198, 1999.
  10. Samudrala R, Moult J. Una función discriminatoria de probabilidad condicional dependiente de la distancia de todos los átomos para la predicción de la estructura de proteínas. Journal of Molecular Biology 275: 893-914, 1998.
  11. Samudrala R, Moult J. Un algoritmo basado en la teoría de grafos para el modelado comparativo de la estructura de proteínas. Journal of Molecular Biology 279: 287-302, 1998.
  12. Xia Y, Huang ES, Levitt M, Samudrala R. Construcción ab initio de estructuras terciarias de proteínas mediante un enfoque jerárquico. Journal of Molecular Biology 300: 171-185, 2000.
  13. Samudrala R, Levitt M. Decoys 'R' Us: Una base de datos de conformaciones proteicas incorrectas para mejorar la predicción de la estructura proteica. Protein Science 9: 1399-1401, 2000.
  14. Liu T, Horst J, Samudrala R. Un nuevo método para predecir y utilizar restricciones de distancia de alta precisión para refinar la predicción de la estructura de proteínas. Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics 77: 220-234, 2009.
  15. Wang K, Horst J, Cheng G, Nickle D, Samudrala R. Firmas metafuncionales de proteínas a partir de la combinación de información sobre secuencia, estructura, evolución y propiedades de aminoácidos. PLoS Computational Biology 4: e1000181, 2008.
  16. Kittichotirat W, Guerquin M, Bumgarner R, Samudrala R. Protinfo PPC: Un servidor web para la predicción a nivel atómico de complejos proteicos. Nucleic Acids Research 37: W519-W525, 2009.
  17. Hung LH, Samudrala R. PROTINFO: Predicción de la estructura secundaria y terciaria de las proteínas. Nucleic Acids Research 31: 3296-3299, 2003.
  18. Hung LH, Ngan SC, Liu T, Samudrala R. PROTINFO: Nuevos algoritmos para la predicción mejorada de la estructura de proteínas. Nucleic Acids Research 33: W77-W80, 2005.
  19. McDermott J, Samudrala R. BIOVERSE: Anotación funcional, estructural y contextual de proteínas y proteomas. Nucleic Acids Research 31: 3736-3737, 2003.
  20. McDermott J, Guerquin M, Frazier Z, Chang AN, Samudrala R. BIOVERSE: Mejoras al marco para anotaciones estructurales, funcionales y contextuales de proteínas y proteomas. Nucleic Acids Research 33: W324-W325, 2005.
  21. Yu J, Wang J, Lin W, Li S, Li H, Zhou J, ..., McDermott J, Samudrala R, Wang J, Wong GK. Los genomas de Oryza sativa: una historia de duplicaciones. PLoS Biology 3: e38, 2005.
  22. 1 2 Minie M, Chopra G, Sethi G, Horst J, White G, Roy A, Hatti K, Samudrala R. CANDO y la frontera infinita del descubrimiento de fármacos. "Drug Discovery Today" 19: 1353-1363, 2014.
  23. 1 2 Análisis computacional de nuevas oportunidades de fármacos (CANDO)
  24. Sethi G, Chopra G, Samudrala R. Modelado multiescala de las relaciones entre las clases de proteínas y el comportamiento de los fármacos en todas las enfermedades utilizando la plataforma CANDO. Mini Reviews in Medicinal Chemistry , 2015. En prensa.
  25. Horst JA, Laurenzi A, Bernard B, Samudrala R. Descubrimiento computacional de fármacos multiobjetivo. "Polypharmacology" 263-301, 2012.
  26. Costin JM, Jenwitheesuk E, Lok SM, Hunsperger E, Conrads KA, Fontaine KA, Rees CR, Rossmann MG, Isern S, Samudrala R, Michael SF. Optimización estructural y diseño de novo de péptidos inhibidores de la entrada del virus del dengue. PLoS Neglected Tropical Diseases 4: e721, 2010.
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  29. Análisis computacional de nuevas oportunidades farmacológicas (CANDO): indicaciones y colaboraciones
  30. Jenwitheesuk E, Wang K, Mittler J, Samudrala R. PIRSpred: Un servidor web para la predicción fiable de la resistencia/susceptibilidad a los inhibidores de proteínas del VIH-1. Trends in Microbiology 13: 150-151, 2005.
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  32. ^ Oren EE, Tamerler C, Sahin D, Hnilova M, Seker UOS, Sarikaya M, Samudrala R. Un enfoque novedoso basado en el conocimiento para diseñar péptidos de unión inorgánicos. Bioinformática 23: 2816-2822, 2007.
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  37. Premio CARRERA
  38. La iniciativa HEAL de los NIH otorga subvenciones a investigadores de la Universidad de Buffalo para desarrollar analgésicos no adictivos, 30 de septiembre de 2019.
  39. "Ganadores del desafío de reducción a la práctica NCATS ASPIRE 2020" . NIH . 28 de octubre de 2021. Consultado el 5 de mayo de 2023 .
  40. "Investigadores de la Escuela Jacobs ganan el desafío ASPIRE" . Universidad de Buffalo . 21 de febrero de 2023. Consultado el 21 de julio de 2023 .
  41. "Samudrala y Falls obtienen financiación para diversos proyectos de investigación" . Universidad de Buffalo . 4 de abril de 2023. Consultado el 21 de julio de 2023 .
  42. HÉLICES RETORCIDAS
  43. Filosofía de la música libre
  44. Samudrala R. El futuro de la música, 1997
  45. Historia de una revolución: Napster y la industria musical. MusicDish , 2000
  46. Schulman BM. La canción que se escuchó en todo el mundo: las implicaciones de los derechos de autor de los MP3 y el futuro de la música digital. Harvard Journal of Law and Technology 12: 3, 1999. Archivado el 9 de abril de 2012 en Wayback Machine.
  47. Reece D. La industria se enfrenta al dilema del MP3. Billboard , 18 de julio de 1998.
  48. Napoli L. Los fanáticos del MP3 forzaron la situación. The New York Times , 16 de diciembre de 1998.
  • Sitio web del Grupo de Biología Computacional Samudrala
  • Sitio web personal de Ram Samudrala
  • Sitio web Arroz nutritivo para el mundo ( secciones de prensa y vídeo )
  • Módulos del servidor web Protinfo : ABCM - PIRSPred - PSICSI - NMR - PPC - MFS
  • Servidor web Bioverse