LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2023, Volumen IV, Número 2 p 1560.

DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.704
Análisis bioinformático de toxinas animales con

aplicaciones farmacológicas y su incidencia en posibles
terapias para la salud

Bioinformatic analysis of animal toxins with pharmacological
applications and their incidence in possible therapies for health

María Belén Álvarez Robles
malvarez2856@uta.edu.ec

Universidad Técnica de Ambato
Ambato – Ecuador

Christian Alexander Salinas Villegas

casalinasv@estudiantes.uhemisferios.edu.ec
https://orcid.org/0009-0007-9808-9224

Universidad Técnica de Ambato
Ambato – Ecuador

Artículo recibido: 30 de mayo de 2023. Aceptado para publicación: 03 de junio de 2023.

Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.

Resumen
En este estudió se analizó los péptidos presentes en las toxinas de diferentes animales con
aplicación biotecnológica, especialmente para el sector farmacéutico como alternativa
medicinal, en la investigación se abordó la actividad peptídica con carácter antinociceptivo,
antiepiléptico, y anticancerígeno. Para el desarrollo, se inició con la recopilación de la
información genética en base a sus toxinas peptídicas de diferentes especies que tengan cierta
homología tanto secuencial como estructural, para ello su uso bases de datos almacenadas en
fuentes como UNIPROT y RCS PDB. Con la ayuda de programas digitales como ESPript 3.0 se
comparó las secuencias de aminoácidos (aa) a la par y con ayuda del software PYMOL, se
observa como el péptido con actividad biológica confiere su estructura tridimensional, es
destacable la participación de la formación de los puentes de cisteína que brindan estabilidad a
la estructura peptídica. Además, con el uso de MEGA X se realizó arboles filogenéticos que
permiten evidenciar la distancia evolutiva de los grupos de toxinas establecidos. Al final se logró
clasificar los diferentes péptidos de acuerdo con su secuencia y estructura mismas que
presentan una alta homología, por tanto, compartiendo mecanismos de acción entre sí, para el
grupo antinociceptivo y antiepiléptico actúan modulando los canales iónicos del sistema
nervioso central, y el grupo de péptidos anticancerígeno, su actividad radica en los receptores
de membrana. Por otra parte, la distancia evolutiva entre los grupos resulta muy estrecha a
pesar de sus diferentes cualidades entre especies de la misma familia, por tanto, la conciliación
del fármaco puede encontrarse en la mayoría de los péptidos de los diferentes grupos
estudiados.

Palabras clave: péptidos, toxinas, aminoácidos, secuencias homologas, bioinformática

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2023, Volumen IV, Número 2 p 1561.

Abstract

In this, the peptides present in the toxins of different animals with biotechnological application
were analyzed, especially for the pharmaceutical sector as a medicinal alternative, in the
investigation the peptide activity with an antinociceptive, antiepileptic and anticancer character
was addressed. For the development, it began with the compilation of the genetic information
based on its toxic peptides of different species that will have a certain homology, both sequential
and structural, for this purpose its use of hidden databases in sources such as UNIPROT and
RCS PDB. With the help of digital programs such as ESPript 3.0, the amino acid sequences (aa)
were compared side by side and with the help of the PYMOL software, it is observed how the
peptide with biological activity transmitted its three-dimensional structure, the participation of
the formation of the cysteine bridges that provide stability to the peptide structure. In addition,
with the use of MEGA X, phylogenetic trees were made that allow evidencing the evolutionary
distance of the established toxic groups. At the end, the different peptides will be defined
according to their identical sequence and structure that present a high homology, therefore,
sharing mechanisms of action with each other, for the antinociceptive and antiepileptic group to
act by modulating the ion channels of the central nervous system, and for the group of anticancer
peptides, their activity lies in membrane receptors. On the other hand, the evolutionary distance
between the groups is very close despite their different qualities between species of the same
family, therefore, the reconciliation of the drug can be found in most of the peptides of the
different studies.

Keywords: peptides, toxins, amino acids, homologous sequences, bioinformatic

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Como citar: Álvarez Robles, M. B., & Salinas Villegas, C. A. (2023). Análisis bioinformático de
toxinas animales con aplicaciones farmacológicas y su incidencia en posibles terapias para la
salud. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 4(2), 1560–1581.
https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.704

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2023, Volumen IV, Número 2 p 1562.

INTRODUCCIÓN

Las investigaciones científicas en las áreas farmacéuticas y biotecnológicas han revolucionado
la calidad de vida de las personas, esto se debe a mejoras en cuanto la salud se refiere, así lo
señala las Naciones Unidas (2019) según los indicadores por cada mil habitantes, se refleja la
disminución de 19.1 a 7.6, desde el año 1950 hasta mediados del 2020. Así como también se
evidencia en el crecimiento demográfico, el cual se estima llegar a los 8.5 billones de habitantes
para el año 2030 (World Health Organization, 2021).

Pese a lo mencionado anteriormente, la salud a nivel mundial constantemente vive bajo riesgo,
las principales causas de muerte a nivel mundial continúan siendo por enfermedades crónicas e
infecciones, los derrames cerebrales y enfermedades coronarias lideran con el mayor número de
muertes, 9 y 6 millones respectivamente, mientras que en tercer puesto de la lista se encuentran
los fallecimientos ocasionados por COVID-19, alcanzando alrededor de 3 millones de muertes
para finales del 2021 (OMS, 2021).

Bajo estos hechos, es conveniente y oportuno estar a la vanguardia con soluciones eficientes y
accesible a la población, con la creación de fármacos que puedan, no solo tratar dichas
enfermedades sino también prevenirlas (Trevelyan, 2021).

En la actualidad el desarrollo de herramientas biotecnológicas, abren la posibilidad de enfrentar
cualquier problemática a nivel mundial, gracias el estudio, descubrimiento y desarrollo de
técnicas moleculares, en medio de la naturaleza siempre se ha encontrado la respuesta ante
cualquier eventualidad, valiéndose así de diversas fuentes como minerales, plantas y animales,
en estos últimos se basará este estudio, con la peculiaridad que para ellos se ha enfocado en las
toxinas presentes en lo venenos de ciertas especies, mismos que ancestralmente fueron usados,
sim embargo con el refinamiento de los procedimientos y nuevas técnicas se puede dar origen a
soluciones médicas.

La ciencia encargada del estudio de los agentes químicos y el comportamiento en el organismo
es la toxicología. Uno de los agentes en estudio son los venenos, y se perciben como una
substancia tóxica, en contacto con un individuo puede generar efectos nocivos y/o letales, en
pequeñas dosis (Roldán, 2016).

El uso de estos venenos como medicina tradicional, presenta cierta cuestionabilidad en cuanto
a su efectividad, debido a que estos se componen de varias enzimas (coctel enzimático),
péptidos, sales minerales, carbohidratos entre otros, todos estos presentan individualmente
ciertos beneficios y perjuicios a la salud, el 95% del total en peso seco son polipéptidos activos,
el aislamiento y regulación de alguno de ellos puede tener un carácter benéfico, tomando en
cuenta la actividad biológica que desempeñe, una vez en contacto con un organismo vivo
(Karalloedde, 1995).

Los avances en las ciencias ómicas han permitido que mediante tecnológicas bioinformáticas,
moleculares, y fisicoquímicas se pueda separar, diferenciar y caracterizar la funcionalidad de los
péptidos en una determinada especie, por ejemplo, en el veneno del arácnido Hadronyche versuta
se han encontrado 1,000 péptidos activos, hallando a través de los mismos, nuevos fármacos
efectivos, así es el caso de Captopril, fármaco usado para tratar la hipertensión, proveniente del
veneno de la especie de serpiente Bothrops jararaca (Chen, Xu, Zhang, & Wang, 2018) (Rodriguez,
Villarreal, Corzo, 2019).

Ciencias como la proteómica, genómica y transcriptómica, han permitido el análisis de cada
péptido, además de saber a detalle su estructura y funcionalidad, dando lugar a la diferenciación
y posterior clasificación en familias y superfamilias de acuerdo con cada una de las particulares

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que estas presenten (Wilson & Dally, 2018). Todos estos descubrimientos en la actualidad son
recopilados y almacenados en bases de datos bioinformáticos como Gene Bank, UnipProtKB,
PDB entre muchas otras (Kaas & Craik, 2015).

A partir de estas bibliotecas virtuales se puede, generar, descubrir nuevos compuestos con
interés medicinal o biotecnológico, partiendo de sus estudio y análisis y su posterior ensayo,
logrando su producción en pequeña y gran escala, siempre y cuando se establezcan todos los
protocolos, procedimientos y pruebas que garanticen y respalden el funcionamiento de dichos
compuestos y que no alteren o de manera mínima funciones vitales para la vida o el desarrollo
normal de esta (Calvete et al., 2015).

Para la comunidad científica es importante organizar a cada molécula o conjunto de ellas como
lo son péptidos y proteínas, de acuerdo con sus características genéticas y actividad bioquímica,
generando familias y posteriormente super familias. Como consecuencia el análisis secuencial
y estructural y los mecanismos de acción de cada dominio, dicho esto se estima que pueden
existir alrededor de 100 000 familias dentro de cada 15 000 superfamilias (Das, Dawson, &
Orengo, 2015). Sin embargo, las agrupaciones pueden variar dependiendo el tipo de variable a
considerar, de manera general se presentan las siguientes familias.

La familia α, este tipo de estructura secundaria se caracteriza por presentar un enrollamiento α-
helicoidal, el número de aminoácidos varia entre 25 y 40 (Beltrán, 2014). Otra importante familia
es del tipo β y se diferencias de la anterior por poseer una estructura a manera de hoja plegada,
presente en las toxinas de animales venenosos (Yeaman & Yount, 2004). La combinación de
estos dos tipos de familias resulta en otro grupo de mayor número de aminoácidos, y por el
contrario la ausencia de estos en otra familia.

Los mecanismos de acción resultantes de la actividad de los péptidos de las toxinas de estos
animales se basan en dos, el primero de ellos se concentra en la regulación de los canales iónicos
o el bloqueo de estos, estos canales actúan principalmente en iones de Na, Ca y K y dentro de
cada 9 subtipos cada uno con propiedades diferentes y específicas, actúan directamente en
células del sistema nervioso (Gonçalves, Benoit, & Kurz, 2018).

El segundo mecanismo es el que actúa directamente sobre las líneas celulares, específicamente
en la membrana celular, inhibiendo el crecimiento de estas por apoptosis o necrosis, esto se
debe por la estabilidad que posee esta unión, gracias a los puentes (Dubinnyi & Dubovskii, 2021).

El desarrollo de las herramientas biotecnológicas ha permitido conocer estas características
anteriormente mencionadas y no solo eso, sino también la regulación y control de cada una,
develando así el potencial y ventajas de estos péptidos bioactivos pueden llegar a poseer,
logrando así el tratamiento de enfermedades crónicas e infecciosas a través de fármacos
específicos y eficientes (Chen, Xu, Zhang, & Wang, 2018).

Hace algunos años se pensaría en la dificultad de producción de fármacos a través de muestras
de venenos, sin embargo con las actuales herramientas moleculares y bioinformáticas es posible
sintetizar millones de péptidos para su uso comercial, sin embargo antes de ello es importante
conocer técnicas bioquímicas para filtrar la muestra hasta alcanzar cierta pureza que permita
caracterizarla completamente, así se tiene el uso de cromatografía HPLC, electroforesis, SDS-
PAGE, para finalmente con ayuda de sistemas de expresión, junto al ADN recombinante, el uso
de PCR, permita su producción en volúmenes considerables y de fácil acceso para la población
mundial (Hu et al., 2014) (Rodriguez, Villareal & Corzo, 2019).

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MÉTODO

Recopilación de secuencias y estructuras tridimensionales en péptidos de toxinas de animales

Como primer paso se realizó la búsqueda de toxinas que han sido usadas con alguna aplicación
biotecnológica, como agentes antimicrobianos, antipiréticos, anticancerígenos, y analgésicos.
Posterior a ello se buscó en la base de datos (RCSB-PDB) péptidos con características similares,
recopilando de esta manera la secuencia de aminoácidos, estructuras tridimensionales y entre
otras especificaciones de interés (Sánchez & García, 2021).

Evaluación de Homologías secuenciales y estructurales

Una vez encontradas las secuencias, se procedió a clasificarlas según el mecanismo de acción
de cada una y a partir de estas, descubrir otras estructuras, esto se realizó con la intervención de
la plataforma UniProt, que permite el análisis de la homología de una secuencia de interés
(BLAST), además que la plataforma brinda información relevante como el porcentaje de
identidad, la fuente del organismos o especie entre otras características. Con fines
investigaciones se escogió una variada gama de péptidos con diferentes variables para lograr un
mejor análisis a la par que se pueda generar una base de datos con información amplia y
relevante (Espín & García, 2021).

El proceso en este punto es similar a lo realizado anteriormente con la única diferencia que, en
vez de colocar una secuencia, se agrega una estructura tridimensional, y la plataforma encargada
de proporcionar dicha información y análisis es la denominada PDBFold, de acuerdo con sus
siglas Protein structure comparison in 3D data base of secondary structure matching (Instituto
Europeo de Bioinformática; EMBL-EBI, 2021).

Alineamiento Múltiples de Secuencias

Una vez recopilada y agrupada (Antinociceptivo, antiepiléptico, anticancerígeno) la base de datos
de acuerdos a los péptidos en las toxinas del veneno de animales de diferentes especies, con las
secuencias de cada uno en formato FASTA, y con el uso de la herramienta T-Coffe, se logró
obtener un alineamiento múltiple. Posteriormente con el resultado obtenido se introduce a otra
herramienta bioinformática en este caso se usó ESpript 3, esta plataforma permite un análisis
más detallado, en lo que respecta a las secuencias como la diferenciación entre aminoácidos
con respecto a la conservación.

Análisis de la estructura de las secuencias

Para este punto, es necesario el uso del software PYMOL, mediante el cual es posible obtener
estructuras tridimensionales a través de sus secuencias o simplemente el análisis de estas,
puesto que este programa tiene relación con las anteriores herramientas mencionadas, de tal
manera que resulta preciso su análisis de manera visual, lo cual esclarece la contrastación entre
cada una de ellas.

Determinación de la Filogenia

Como último paso a seguir es la evaluación filogenética que posean los diferentes péptidos
dentro de cada grupo formado es decir por su aplicación biotecnológica, para ello se usó el
software MEGA X, en donde se inserta las respectivas secuencias alineadas se ajustan los
parámetros de análisis y se obtienen los tres diferentes arboles filogenéticos (Balseca & Cerda,
2021).

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RESULTADOS Y DISCUSIÓN

En esta investigación se compilo diferentes toxinas peptídicas y se las agrupo en función de su
respectiva actividad biológica para este análisis se reconocen 3 grupos: antinociceptivo,
antiepiléptico, y anticancerígeno, cada uno de ellos posee 12, 14 y 14 péptidos, respectivamente.
El primero que encabeza cada grupo es el modelo principal, punto de partida para la búsqueda
(BLAST) y análisis posteriores de los demás, para ello se seleccionó aquellos péptidos con mayor
porcentaje de identidad (I%) superior al 40% en secuencia y/o estructura. (Nota: La información
a detalle de cada péptido se puede visualizar al final del documento)

De modo que para el grupo con actividad antinociceptiva, se tiene como base al péptido
Cyriotoxina-1a, correspondiente a la especie Cyriopagopus schioedtei de 34 aminoácidos (aa), el
número de aa de este grupo varia de 32 a 36, además cada uno de ellos posee un código
proporcionado por la base de datos (RSCB y UNIPROT) (Ver Anexos). Para el péptido descrito se
maneja el código 6GFT, este y todos los pertenecientes a este grupo tienen como mecanismo de
acción la regulación total o parcial de los canales iónicos (Na, K, Ca) presentes en las células del
sistema nervioso central, responsables de la transmisión del olor, de ahí su importancia del
estudio para desarrollar nuevas y mejores terapias para tratar el dolor, ocasionado por
enfermedades o accidentes catastróficas (Ferrat, Bosmans, Tytgat, Pimentel, & Chagot, 2005)
(Gonçalves, y otros, 2019).

El grupo de péptidos antiepilépticos por otro lado, basan su mecanismo de acción en la
activación de los canales iónicos principalmente y en la mayoría, de sodio (NaV) y en los subtipos
1.1 y 1.3 es la diferencia con el anterior grupo mencionado, aunque, recientes estudios han
demostrado que la inhibición del subtipo 2.1 del canal de potasio ha logrado cierta eficacia en el
tratamiento del Síndrome de Dravet, en la actualidad únicamente se logra tratar esporádicamente
dicho síndrome, la mira esta puesta en la contrastación total del efecto (Chun, Yanni, & Linlin,
2020).

El último grupo de estudio corresponde al de actividad anticancerígena, sin lugar a duda
representa hasta el día de hoy, un problema que necesita soluciones inmediatas, el tratamiento
o posible solución es directamente sobre las líneas celulares mediante actividad cito y/o
hemolítica, ambas interactúan en sobre los componentes de las membranas celulares, como
fosfolípidos, sulfatos, los canales iónicos también tienen cierta incidencia, sin embargo la
eficiencia de tratamiento todavía representa un reto, en ocasiones por su baja especificidad
(Susuki, Athauda, & Moriyama, 2015).

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Figura 1

Secuencia y Estructura de péptidos con mecanismos: antinociceptivo, antiepiléptico y
anticancerígeno

Nota: Alineamiento multple de secunencias antinociceptivas con un parámetro de puntaje de
global de identidad mínimo del 50% utilizando plataforma bioinformatica ESpript 3.0. (Robert &
Gouet, 2014). (A) Antinociceptivo, (B) Antiepiléptico, (C) Anticancerígeno.

En la Figura 1 se compilan los análisis de las secuencias correspondientes a cada grupo antes
mencionado. Para el primero de ellos, que corresponde al grupo de toxinas peptídicas con
función antinociceptiva, se puede evidenciar una elevada similitud general se evidencia por la
coloración roja de cada letra (AA), los aa que presentan una estricta similitud corresponden a la
Cisteína (Cys - C), los pares de estos resultan en 3 puentes di sulfuro, debajo de cada cuadro se
indica el emparejamiento del aa, el triptófano es otro de compuesto que presenta una estricta
similaridad según el análisis realizado (Dabrowski-Tumanski, y otros, 2018).

Para el grupo de toxinas peptídicas con carácter antiepiléptico (Figura 1-B), sucede algo similar
a lo mencionado anteriormente con la diferencia de que, la identidad estricta, además de los
puentes de Cisteina (C-C) también están presentes aminoácidos como: Glicina, Histidina,
Leucina, Acido Aspártico y nuevamente el Triptófano, aunque ciertos autores señalan como aa
representativos para este grupo únicamente a glicina, leucina y lisina. El software usado además

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de permitir el análisis secuencial brinda informacional adicional como el tipo de plegamiento que
posee la estructura tridimensional de la misma, en la parte superior se observar lo que
representaría a una alfa hélice (Beltrán, 2014).

La similitud global del alineamiento en la Figura 1-C sigue siendo muy alta, pero en menor
porcentaje (90%) que los dos grupos anteriores, esto se debe a que las cadenas de aminoácidos
son más extensas (alrededor de 60 aa), mientras que los que presentan estricta identidad son:
lisina, prolina, treonina, serina, asparagina y cisteína, este en ultimo en particular, además de estar
presente en todos los grupos, para este en especial cabe resaltar la presencia de 4 puentes
disulfuro, y la conformación estructural que brinda la parte superior del recuadro de la Figura 1-
C es del tipo lamina β, e informa la presencia de 5 estructuras.

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Tabla 1

Contrastación Estructural de las secuencias con aplicaciones biotecnológicas

Estructura Base
Estructuras con Identidad estructural

1 2 3

Antinociceptivo

Antiepiléptico

Cyriotoxin-1a (6GFT)
Mu-terapeotoxina-Hhn2b

(2MQF)
Mu-terapotoxina-Tp1a

(2MXM)
Huwentoxin-I (1QK6)

Delta-theraphotoxin-Hm1b (6V6T)
Delta-theraphotoxin-

Hm1a (2N6O)

Beta/omega-
theraphotoxin-Tp1a

(2M9L)
Kappa-theraphotoxin-

Scg1a (1LA4)

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En el grupo perteneciente a estructuras con carácter antinociceptivo, se evidencia la presencia
de tres puentes disulfuro, este motivo estructural que presentan estas estructuras se conoce con
el nombre de Inhibidor del nudo de cisteína (ICK) comúnmente hallado en péptidos de las toxinas
de arañas y ciertos moluscos (Dabrowski-Tumanski, y otros, 2018). Además en la Tabla 1 se
logra apreciar la similitud entre los diferentes péptidos de distintas especias del mismo grupo,
así la estructura base 6GFT (Cyriopagopus schioedtei) y 2MXM (Thrixopelma pruriens), el
primero señalado corresponde al asilamiento de la tarántula de tierra proveniente de Malasia,
mientras que el segundo proviene de países de América del sur, se puede distinguir el
distanciamiento geográfico, pero, a pesar de ello la similitud es palpable, tanto así que los
puentes disulfuro de ambas estructuras coinciden en las mismas posiciones, además la
desviación cuadrática media (RMSD) obtenida en el software PYMOL es de apenas 0.630, en
comparación al porcentaje de similitud secuencial (57.1%) es decir que a pesar de no tener una
similitud estrictamente secuencial, el carácter biológico que otorga la estructura tridimensional
es semejante (Museo de Historia Natural de Berna, 2022). Este análisis ocurre para el resto de
los casos en los grupos identificados anteriormente.

Según Ferrat, et al. (2005) las estructuras del primer grupo (antinociceptiva) poseen una
conformación denominada “típica de Knottina” debido a que poseen dos hojas beta en sentido
antiparalelo, junto hasta 3 hilos de residuos unidos por puentes disulfuro, en conjunto esto
confiere la estabilidad necesaria para que el péptido logre actuar modulando los canales iónicos
de las células del sistema nervioso central. Estas toxinas logran inhibir alrededor de 9 subtipos
de canales iónicos, el canal” target” de interés es el 1.7, en este se ha logrado modular los niveles
de dolor, el resto controla problemas relacionados al corazón y musculo, por tanto, un riesgo
potencial, ya que puede generar parálisis, o incluso la muerte (Gonçalves, Benoit, & Kurz, 2018).

El segundo grupo, tiene una estructura bastante similar, cuenta con el mismo motivo estructural
“knottina” siendo también muy estable a diferentes temperaturas, pH, y diversas enzimas
actuando sobre distintos tipos de canales iónicos para prometedoras terapias médicas (Kintzing
& Cochran, 2016). La única diferencia con el anterior grupo (antinociceptivo) es que en vez de
hojas plegadas beta, estas poseen 2 alfa hélices, cabe destacar que, a pesar de esto, el
mecanismo de acción no se ve afectado (Richards & Milligan, 2018). Al comparar estructuras
como 6V6T y 1LA4 el RMSD incrementa a 1.115 en comparación al del grupo de péptidos
antinociceptivo, a pesar de ellos esta desviación no resulta significativa, y su similitud estructural
perdura, en el análisis estructural por posición con respecto a los puentes de disulfuro estos,
apenas difieran en una posición.

Con respecto al último grupo con actividad anticancerígena la conformación estructural es
diferente a lo mencionado, esta forma 5 láminas beta, lo que da origen a 3 bucles, las mismas
que se conectan por 4 puentes disulfuro, según lo descrito por Kini & Doley, (2010) este tipo de
estructura se denomina “3 dedos” (3FP o TFPD) esta estructura se caracteriza por la reacción
fosfaditilserina, que se da entre el peptido y los fosfolipidos de la membrana, la serina y lisina
son los aminoacidos que mayor interacción tienen para estabilizar la unión. Al comparar las
especies Naja kaouthia (6RC7) y Naja atra (1KBT) de manera estructural tienen un RMSD de
1.542 teniendo en cuenta el volumen de dicha estructura (60 aminoácidos), la similitud resulta
claramente idéntica, al igual que los puentes disulfuro en cada una de las posiciones. Las
investigaciones hechas por Dubovski et al. (2003) señala que las secuencias de estas toxinas
que tengan en la posición 28 el residuo de serina, o el residuo prolina posición 30, en presencia
de líneas celulares cuentan con actividad anticancerígena, pero el residuo Ser28 posee una
desventaja frente a Pro30 en cuanto a efectividad debido a que este último permite que los bucles
hidrofóbicos pueden penetrar mucho más en la membrana lipídica de manera que solo las
toxinas con esta característica poseen una interacción más intensa y son: 1FFJ, 1CXN, 2CCX,
3VTS, P0DUK7 y 3PLC.

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Para entender el análisis de cada árbol filogenético es importante conocer su lectura, de modo
que la distancia evolutiva está condicionado por la longitud de cada rama, es decir mientras
menos longitud exista, mayor será la conservación evolutiva de cada especie en relación con el
ancestro común, además si dentro de cada grupo existe una distancia corta como sucede con
1NIX y 2MQF (Antinociceptivo), significa que sus características son muy similares pero con gran
distanciamiento al ancestro común, para el primer grupo los más próximos son los péptidos
2MPQ Y 1NIY. Sin embargo, el análisis para el péptido Cyriotoxina-1a (6GFT), de cual surgen el
resto, indica tener mayor relación con los señalados en la Tabla 2, que son: Mu-terafotoxina-
Osp1a (P0DP95), Huwentoxina-I (1QK6) y Beta / kappa-terapotoxina-Hlv1a (B3EWN3), mismos
que se representa a la derecha, y como se ve al realizar la superposición de estos 4 péptidos, se
tiene una relación aproximada del 100% en su estructura, mientras que el RMSD es de tan solo
0.55 A° correlacionando así la estructura con la filogenia obtenida.

El segundo grupo, se logran evidenciar 3 clados o ramales, además si observa una estrecha
relación especialmente entre los péptidos del clado 1 y 2, la mayoría de ellos se debe a que están
relacionados por perteneces a la misma familia o especie, (P56853 y 1D1H – POC244 y P0C245)
exceptuando 2M9L(Thrixopelma pruriens) y P0DQN3 (Bumba pulcherrimaklaasi) que a pesar de
no pertenecer ni a la misma especie o familia, comparten características similares o
conservadas, ciertos autores señalan que se debe a una evolución convergente de las diferentes
especies, para adaptarse a diferentes hábitats (Stern, 2013). Estructuralmente se aprecia la
similitud entre las estructuras Delta-terafotoxina-Hm1b (6V6T) con Kappa-theraphotoxina-Scg1a
(1LA4), Kappa-terafotoxina-Cg1a 1 (2A2V) y Mu-terafotoxina-Pn3a (5T4R), teniendo una similitud
del 100% y un RMSD de 1.1 A°.

La filogenia del grupo de péptidos con carácter anticancerígeno muestra un arraigamiento mayor
al encontrado en el grupo anterior, tanto así que tan solo se logran evidenciar dos clados (Ver
Tabla 2) el primero de ellos con una estrecha similitud entre la mayoría de toxinas peptídicas,
pero con una distancia evolutiva considerable, las familias y especies influyen de manera directa,
en cuanto a la similitud estructural se tiene que los péptidos Citotoxina 3 – CTX3 (6RC7) mayor
relación estructural con Cardiotoxina gamma - CRTγ (1CXN), Mu-elapitoxina-Na1a (P0DUK7) y
Citotoxina 4 - CTXM3 (1CDT) poseen 100% de similitud con RMSD de 0.8 A° concordando con la
filogenia presentada.

CONCLUSIONES

En la investigación se logró recopilar diferentes toxinas con una posible utilidad en
biotecnológica sobre todo en el área de farmacología, aislados de distintos animales como
arañas, tarántulas y serpientes, la ayuda bioinformática permite realizar rigurosos análisis con
aplicación directa y potencial en terapias antinociceptiva, antiepiléptica y anticancerígena. El
estudio y análisis permitió obtener una clasificación de acuerdo a sus mecanismos de acción,
filtrando y analizando la secuencia estructural y secuencial dentro de cada grupo, de tal manera
que se identificó que pépticos con carácter antinociceptivo y antiepiléptico actúan modulando
los canales iónicos del sistema nervioso mediante el bloqueo o inhibición parcial de los mismos,
mientras que los péptidos de las toxinas anticancerígenas influyen directamente sobre los
receptores de líneas celulares.

También se evidenció que a pesar de tener secuencias con porcentaje de similitud bajas
(alrededor del 50%) tienen o presentan la misma funcionalidad, si es que la conformación
estructural presenta las características necesarias para cumplir dicha funcionalidad, esto se
demostró también a través del análisis filogenético.

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2023, Volumen IV, Número 2 p 1577.

ANEXOS

Tabla 1

Información de toxinas peptídicas con actividad Anti nociceptiva

ESPECIE PÉPTIDO CÓDIGO AA I % MECANISMOS DE ACCIÓN REFERENCIAS

Cyriopagopus
schioedtei

cyriotoxin-1a
6GFT

A0A4V8GZX0

34 100
Bloqueador del canal de señalización del dolor Na V 1.7
altamente expresado en los ganglios de la raíz dorsal
del sistema nervioso sensorial.

(Ferrat G. , y otros, 2005)

(Gonçalves, y otros, 2019)

Haplopelma
hainanum

HAINANTOXIN-I

1NIX

D2Y1X6

34 81.8
puede bloquear rNa (v) 1.2 / beta (1) y el canal de sodio
de insectos para / tipE

(Li, y otros, 2003)

Cyriopagopus
hainanus

Mu-terapeotoxina-
Hhn2b

2MQF

D2Y1X8

34 81.8 Inhibe de forma potente el NaV1.7
(Klint, Chin, & Mobli,
2015)

Haplopelma
hainanum

Hainantoxina-III 1
2JTB

D2Y1X9

33 76.7
Inhibe los canales de sodio sensibles a Tetrodotoxina
Neuronal (TTX) dependientes de voltaje y Nav1.1, 1.2,
1.3 y 1.7

(Liu, y otros, 2013)

Cyriopagopus
schmidti

HUWENTOXIN-I
1QK6

P56676

33
66.7

Inhibe los canales de sodio sensibles a TTX
dependientes de voltaje y Nav1.7/SCN9A

(Chen, Zhang, Dai, Luo, &
Liang, 2005)

Cyriopagopus
doriae

Mu-terapotoxina-
Hd1a

2MPQ

A0A0J9X1W9

36
64.5

Inhibe de forma reversible e independiente del voltaje
Nav1.1 / SCN1A y Nav1.7 / SCN9A humanos

(Klint, y otros, 2015)

Cyriopagopus
lividus

Beta / kappa-
terapotoxina-Hlv1a

B3EWN3 33 63.3 Bloquea el canal de sodio Nav1.3
(Jerusalem Patente nº
WO 2011/033358 A2,
2011)

Orphnaecus sp
Mu-terapotoxina-
Osp1a

P0DP95 33 62.5
Inhibidor Nav1.7 / SCN9A del canal de sodio controlado
por voltaje.

(Klint, y otros, 2015)

Cyriopagopus
hainanus

Mu-terapeotoxina-
Hhn1b 1

1NIY

D2Y232

32 59.4
Bloquea selectivamente los canales neuronales
tetrodotoxina sensibles de voltaje de sodio
Nav1.2, Nav1.6 / y Nav1.7

(Klint, y otros, 2015)
(Liu, y otros, 2003)

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Thrixopelma
pruriens

Mu-terapotoxina-
Tp1a

2MXM

P0DL64

33 57.1
Inhibe preferentemente los canales hNav1.7, Nav1.6,
Nav1.2, Nav1.1 y Nav1.3

(Cardoso, y otros, 2015)

Cyriopagopus
schmidti

Selenocosmia
HUWENA LECTIN-I

1QK7

Q86C51

32 42.9
Aglutina eritrocitos humanos y de ratón, con toxicidad
muy baja tanto en mamíferos e insectos.

(Lü, Liang, & Gu, 1999)

Cyriopagopus
schmidti

Huwentoxin-IV
1MB6

P83303

35 41.9
Inhibe preferentemente los canales hNav1.7, Nav1.6,
Nav1.2 y Nav1.3

(Minassian, y otros, 2013)

Nota: Aa: Número de aminoácidos, I%: Porcentaje de identidad. Las celdas sombreadas con gris corresponden a péptidos encontradas tanto en UNIPROT
(homología secuencia) y PDB fold (homología secuencial).

Tabla 2

Información toxinas peptídicas con actividad Antiepiléptica

ESPECIE PÉPTIDO CÓDIGO AA I % MECANISMOS DE ACCIÓN REFERENCIAS
Heteroscodra maculata Delta-theraphotoxin -

(Hm1b)
6V6T

P0DOC5

35 100 Activador del canal de sodio 1.1 (NaV1.1) (Chow, y otros, 2020)

Stromatopelma calceatum
griseipes

Kappa-theraphotoxin-
Scg1a

1LA4

P56855

34 87.9 Inhibe de forma reversible los canales de potasio
dependientes de voltaje Kv2.1

(Lee, y otros, 2004)

Grammostola rosea Kappa-theraphotoxin-
Gr1b

P56853 35 80.6 Inhibe los canales Kv2.1 (Swartz &
MacKinnon, 1995)

Heteroscodra maculata Delta-theraphotoxin-
Hm1a

2N6O

P60992

35 79.4 Inhibe la inactivación del canal Nav1.1 y
moderadamente la de Nav1.2
Bloquea moderadamente Kv2.1

(Richards K. L., y
otros, 2018)

Grammostola rosea Kappa-terapia fotoxina-
Gr1a

1D1H

P56852

35 77.8 Inhibe los canales de potasio activados por voltaje
Kv2.1, Kv4.2 y Cav2.1

(Takahashi, y otros,
2000)

Psalmopoeus cambridgei Tau / kappa-
theraphotoxin-Pc1a

P0C244 35 71.4 Activa selectivamente el TRPV1 de mamífero
Inhibe significativamente los canales de potasio Kv2.1

(Siemens, y otros,
2006)

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2023, Volumen IV, Número 2 p 1579.

Monocentropus balfouri Mu / omega-
theraphotoxin-Mb1a

P0DUC1 32 69.7 Toxina paralítica que inhibe los canales de sodio (Nav)
y calcio (Cav) dependientes de voltaje.

(Smith, y otros, 2017)

Chilobrachys
guangxiensis

Kappa-theraphotoxin-
Cg1a 1

2A2V

P0C247

34 67.6 Inhibe Nav1.5 y Kv2.1. Inhibe parcialmente Kv4.2 y
Kv4.1

(Tang, y otros, 2014)

Psalmopoeus cambridgei Tau-theraphotoxin-
Pc1b

P0C245 35 66.7 Activa selectivamente el receptor de capsaicina de
mamíferos TRPV1 y TRPV1 aviar

(Siemens, y otros,
2006)

Pamphobeteus nigricolor Mu-terapotoxina-Pn3a 5T4R

P0DM12

35 61.8 Inhibe canal de Sodio dependiente de voltaje Nav1.7.
Inhibe débilmente otros canales de Na.

(Nicolas, y otros,
2019)

Thrixopelma pruriens Beta/omega-
theraphotoxin-Tp1a

2M9L

P83480

35 55.6 Inhibe el canales dependiente de voltaje Cav3.1, Kv2.1,
Nav1.2, Nav1.5, Nav1.6, Nav1.7, Nav1.8.
Inhibe canal catiónico nociceptor TRPA1

(Nicolas, y otros,
2019)

Bumba pulcherrimaklaasi Beta / omega-
theraphotoxin-Bp1a

P0DQN3 35 55.6 Inhibe el canales dependiente de voltaje Cav3.1, Kv2.1,
Nav1.2, Nav1.5, Nav1.6, Nav1.7, Nav1.8.
Inhibe canal catiónico nociceptor TRPA1

(Rupasinghe, 2020)

Chilobrachys
guangxiensis

Mu-theraphotoxin-
Cg1a

B1P1F7 54.8 Inhibidor potente y selectivo de hNav1.7 y actividad
débil hacia Nav1.3.
Muestra actividad analgésica en tres modelos de
dolor en roedores

(zheng, Ley, & Hu,
2018)

Grammostola rosea Omega-theraphotoxin-
Gr1a

1KOZ

P60590

37 41.9 Inhibe los canales de calcio dependientes de Cav2.1 y
Cav2.2.
Inhibe moderadamente Kv2.1
Inhibe débilmente Kv11.1, Kv1.2, Kv1.3, Kv1.5, Kv1.7.

(Correnti, y otros,
2018)

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2023, Volumen IV, Número 2 p 1580.

Tabla 3

Información de toxinas peptídicas con actividad anticancerígena

ESPECIE PÉPTIDO CÓDIGO AA I % MECANISMOS DE ACCIÓN REFERENCIAS
Naja kaouthia Cytotoxin 3 – CTX3 6RC7

P01446

60 100 Inhibidores del crecimiento por necrosis en líneas
celulares pulmonares A549; y apoptosis tardía en líneas
celulares de próstata PC-3 y líneas celulares de mama
MCF-7

(Chong, Tan, & Tan, 202O)

Naja naja Cytotoxin 8 – CTX8 P86540 60CT 91.7 Actividad citolítica, forma poros en membrana lipídica.
Actividad hemolítica hacia eritrocitos humanos.

(Suzuki-Matsubara, 2016)

Naja atra Cytotoxin 5 - CTX-
A4b

1CHV

P07525

60 91.7 Cardiotóxico y citocida para las células del sarcoma de
Yoshida.

(Jayaraman, y otros, 2000)

Naja atra Cytotoxin IV - CTX4 1KBT

P01443

60 91.5 Se une a las sulfátidas membrana celular y despolariza los
cardiomiocitos.

(Lee, y otros, 2014)

Naja kaouthia Cytotoxin 1 - CX1 P60305

60 88.3 Actividad citolítica.
Actividad insulinotrópica, modulada por canales de
potasio (Kv)

(Nguyen, y otros, 2014)

Naja atra Cytotoxin 1 - CTX1 2CDX

P60304

60 88.3 Se une a las sulfátidas membrana celular y despolariza los
cardiomiocitos. Causa necrosis del músculo esquelético
en ratones

(Jahnke, Mierke, Béress, &
Kessler, 1994)

Naja oxiana Cytotoxin 1 – CT1 5NPN

P01451

60 86.7 Tipo S.
Interactúa y penetra en la membrana celular, con las
puntas de los tres bucles.

(Dubovskii, y otros, 2017)

Naja
mossambica

Cytotoxin 4 - CTXM3 1CDT

P01452

60 81.7 Tipo S, residuo de serina en posición 28.
Actividad citolítica en muchas células, formando poros en
las membranas lipídicas.

(K.-Y., y otros, 1994)

Naja oxiana Cytotoxin 2 – CT2 1FFJ

60 81.7 Tipo P.
Interactúa y penetra en la membrana celular, con las
puntas de los tres bucles.

(DUBOVSKII, y otros,
2005)

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2023, Volumen IV, Número 2 p 1581.

P01441
Naja pallida Cardiotoxin gamma

- CRTγ
1CXN

P01468

60 73.3 Tipo P.
Se une a las sulfátidas membrana celular y despolariza los
cardiomiocitos.

(Gilquin, Roumestand,
Zinn-Justin, Ménez, &
Toma, 1993)

Naja
mossambica

Cytotoxin 1 –
CTXM1

2CCX

P01467

60 71.7 Tipo P, residuo de prolina en posición 30.
Actividad citolítica en muchas células, formando poros en
las membranas lipídicas.

(O’CONNELL, BOUGIS, &
WUTHRICH, 1993)

Hemachatus
haemachatus

Three-finger
hemachatoxin-
CTXH1

3VTS

B3EWH9

61 67.2 Tipo P
Lisa los glóbulos rojos y tiene actividades cardiotóxicas e
hipotensivas

(Girish, y otros, 2012)

Naja atra Mu-elapitoxin-Na1a P0DUK7 62 59.7 Potente inhibidor de hNav1.8, efecto reversible. No
muestra actividades citotóxicas, hemolíticas y
cardiotóxicas

(Zhang, y otros, 2019)

Ophiophagus
hannah

Beta-cardiotoxina
CTX27

3PLC

Q69CK0

63 53.8 Betabloqueante de los receptores adrenérgicos beta-1 y
beta-2. Produce bradicardia.

(Roy, y otros, 2019)

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