Dr Luis Fernando Cofas- Vargas

Profesor Titular C en el Departamento de Química, Área de Biofisicoquímica, de la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa (Ciudad de México). Doctor en Ciencias Bioquímicas por la Universidad Nacional Autónoma de México e Investigador Nacional Nivel I (SNII, 2027–2031).

Mi trabajo se centra en el reconocimiento molecular y la estabilidad conformacional de proteínas, con aplicaciones en el diseño racional de fármacos y antimicrobianos. Integramos métodos in silico (dinámica molecular multiescala, acoplamiento molecular, cribado virtual de alto rendimiento y cálculos de energía libre) con métodos in vitro (purificación de proteínas, calorimetría, espectroscopía y ensayos de unión y de actividad enzimática).

Entre nuestros resultados previos destacan la caracterización de la farmacobilidad del sitio de unión de aurovertina en la FₒF₁-ATP sintasa, el diseño de inhibidores alostéricos dirigidos a la subunidad β de la enzima de Escherichia coli y el diseño de un péptido derivado de IF1 que inhibe su actividad ATPasa en el rango micromolar, validado in vitro.

20 artículos publicados · índice h 7 · 4 tesis dirigidas de licenciatura · 15 cursos impartidos

Líneas de investigación

Diseño racional de antimicrobianos contra organismos ESKAPEE. Se busca desarrollar inhibidores selectivos de la ATP sintasa bacteriana, y de otros blancos moleculares, mediante estrategias computacionales con validación experimental, considerando la farmacobilidad de los sitios identificados.
Nanomecánica de proteínas y complejos. Modelado de grano grueso con Martini 3 y GōMartini 3 para describir la respuesta mecánica y el reconocimiento molecular de proteínas y sus complejos.
Estabilidad conformacional de proteínas. Análisis de los determinantes estructurales y dinámicos que modulan la estabilidad y el plegamiento de proteínas.

Figuras (de izquierda a derecha y de arriba abajo): (1) Arquitectura de la FoF1-ATP sintasa y sitios de unión de inhibidores alostéricos. Cofas-Vargas et al., Front. Pharmacol. 2022, 13:1012008, doi:10.3389/fphar.2022.1012008 (CC BY). (2) Perfiles de fuerza de la disociación del complejo RBD/nanocuerpo H11-H4 en variantes de SARS-CoV-2. Cofas-Vargas et al., Nanoscale 2024, 16, doi:10.1039/d4nr02074j (CC BY 3.0). (3) Dominios de la aglutinina de germen de trigo (WGA) y su estabilidad conformacional. Protein Sci. 2024, 33, e5020, doi:10.1002/pro.5020 (CC BY-NC).

Estrategia de diseño de inhibidores

Nuestro flujo de trabajo in silico consta de las siguientes etapas:

Modelado de las proteínas blanco y preparación estructural.
Dinámica molecular con cosolventes para identificar sitios solventes en las regiones de unión.
Acoplamiento molecular masivo de bibliotecas de compuestos, guiado por los sitios solventes.
Desacoplamiento dinámico (dynamic undocking) para evaluar la estabilidad de las interacciones clave de los candidatos.
Dinámica molecular y cálculos de energía libre para priorizar los mejores candidatos.
Validación experimental de los candidatos seleccionados (etapa planeada).

atp_sintasa_final.mp4

Simulación de la FoF1-ATP sintasa en presencia de un ligando. Dinámica molecular de la enzima con el inhibidor unido.

Simulaciones

FoF1-ATP sintasa con ligando. Simulación de dinámica molecular de la ATP sintasa en presencia de un ligando.

movie.mp4

Sitio de unión a aurovertina en la ATP sintasa de T. brucei. Acercamiento al sitio de unión del inhibidor durante la simulación de dinámica molecular.

RBD-WT_R1-32_CG_chemical_closeup.mp4

Vista detallada de la simulación de nanomecánica del RBD. Acercamiento a la región de interfaz durante el jalado del dominio de unión al receptor de SARS-CoV-2 (tipo silvestre).

RBD-WT_R1-32_CG_chemical.mp4

Nanomecánica del RBD de SARS-CoV-2 (tipo silvestre). Simulación de grano grueso del dominio de unión al receptor bajo fuerza de jalado (pulling).

Formación académica

Doctorado en Ciencias Bioquímicas, Universidad Nacional Autónoma de México. Tesis: Explorando la farmacobilidad del sitio de unión a aurovertina, un inhibidor exógeno de la FₒF₁-ATP sintasa. Tutor: Dr. Enrique García-Hernández.
Maestría en Ciencias Bioquímicas, Universidad Nacional Autónoma de México. Tesis: Explorando el potencial farmacológico de la FₒF₁-ATP sintasa: estudio estructural comparativo de los sitios de unión de inhibidores naturales del sector F₁ de diferentes especies. Tutor: Dr. Enrique García-Hernández.
Licenciatura en Ingeniería Bioquímica Industrial, Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa.

Trayectoria profesional

Profesor Titular C. Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa. Diciembre de 2025 a la fecha.
Profesor asistente / Posdoctorado. Institute of Fundamental Technological Research, Polish Academy of Sciences (laboratorio del Dr. Adolfo B. Poma). Junio de 2023 a noviembre de 2025.
Estancia de investigación. École Normale Supérieure de Lyon, Francia, con el Dr. Paulo C. T. Souza (LBMC-CNRS): parametrización y validación de inhibidores de la ATP sintasa con Martini 3. Junio–julio de 2025.

Distinciones

Investigador Nacional Nivel I, Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), 2027–2031.
Selección de portada (Cover Feature), Physical Chemistry Chemical Physics, Royal Society of Chemistry, 2026.
Selección de portada (Cover Feature), Nanoscale, Royal Society of Chemistry, vol. 16, núm. 40, 2024.
Biophysical Society 68th Annual Meeting Travel Award, 2024.
Mejor ponencia oral en la sesión de abordaje computacional, International Symposium on the Search of New Antimicrobial Alternatives, Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá, 2021.

Portadas (izquierda a derecha): Nanoscale 2024, 16(40), Cofas-Vargas et al., doi:10.1039/d4nr02074j (reproducida con permiso de la Royal Society of Chemistry); Phys. Chem. Chem. Phys. 2026, 28(15), Poma et al. (CC BY 3.0).

Métodos y herramientas

Computacionales: dinámica molecular con AMBER y GROMACS (campos de fuerza AMBER, CHARMM y Martini), modelado por homología, parametrización de ligandos, docking y cribado virtual de alto rendimiento, energía libre de punto final (MM/PBSA, MM/GBSA), modelos de estados de Markov y clustering.
Programación y análisis: Python y Bash, MDAnalysis, PyEMMA, AmberTools, VMD, PyMOL, UCSF Chimera. Cómputo de alto rendimiento (Miztli, Yoltla, PL-Grid).
Experimentales: calorimetría (DSC, ITC), dicroísmo circular, fluorescencia, dispersión dinámica de luz, termoforesis, purificación de proteínas, ensayos de unión y actividad enzimática, clonación y expresión de proteínas recombinantes.

Divulgación

«New study shows antibodies need a strong core, not just grip, to fight SARS-CoV-2». Nota de divulgación (EurekAlert!) sobre el artículo publicado en Physical Chemistry Chemical Physics, IPPT PAN, 29 de abril de 2026.

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