Juan Carlos Muñoz García
Grupo: Interacciones biomoleculares y glicobiología estructural
Posición: Científico titular CSIC
Contacto
Tel. ext: 446202
Laboratorio: L E110
Despacho: D S008
Correo electrónico:
ORCID: 0000-0003-2246-3236
Biografía
En 2009, recibí una beca de doctorado del CSIC para realizar mi investigación doctoral en el Instituto de Investigaciones Químicas (IIQ, CSIC–Universidad de Sevilla), centrándome en la caracterización a escala atómica de oligosacáridos tipo heparina y sus interacciones con proteínas mediante técnicas de RMN observada por ligando y modelado molecular. Realicé estancias de investigación cortas en laboratorios de primer nivel (Prof. Robert Woods, Univ. de Georgia, 2011; Dra. Anne Imberty, CERMAV, 2012). En 2013, me gradué con un Doctorado en Química con Mención Internacional, calificado cum laude. En 2013, me uní al equipo del Prof. Anthony Watts (Dept. Bioquímica, Univ. de Oxford) como Investigador Asociado, financiado por UCB Celltech. Allí, lideré estudios sobre la estructura, dimerización e interacciones con lípidos de los GPCRs Receptor de Neurotensina 1 y Receptor de Dopamina 1, a través de modelado por homología, simulaciones de dinámica molecular y datos de EPR. En 2016, me incorporé al grupo del Prof. Yaroslav Khimyak (School of Pharmacy, Univ. of East Anglia) como Investigador Asociado Senior, donde desarrollé métodos de RMN en disolución, HR-MAS y RMN de estado sólido para estudiar la estructura y dinámica de geles basados en carbohidratos. En 2022, obtuve una Beca Postdoctoral MSCA para regresar al IIQ. Aquí, mi trabajo ha sido reconocido con el Young Scientist Award 2024 de Journal of Magnetic Resonance. En 2024, me fue concedido un contrato EMERGIA y una ayuda de investigación de la Junta de Andalucía (posición de Investigador Principal (IP), febrero de 2025) y, en marzo de 2025, gané una plaza permanente como Científico Titular en el IIQ. Aquí, lidero el desarrollo de software integrado de quimioinformática y RMN —RedMat (redmat.iiq.us-csic.es) y RedDat (stdrdweb.streamlit.app)—, así como métodos computacionales potenciados por aprendizaje automático para acelerar la validación estructural de complejos proteína–fragmento. En colaboración con la Dra. Carolina Carrillo, también desarrollo protocolos de RMN en disolución para monitorizar las interacciones solvente-gelificante responsables de la formación de geles de estructura metal-orgánica (MOF).
Interés de investigación
Mis intereses de investigación giran en torno a la caracterización estructural y molecular a escala atómica de sistemas biológicos complejos y materiales funcionales, integrando magistralmente la Espectroscopía de Resonancia Magnética Nuclear (RMN) con la Química Computacional y el Aprendizaje Automático (ML).
Actualmente, mi investigación en el IIQ se concentra en dos líneas de vanguardia:
1. Validación estructural acelerada de complejos proteína-fragmento mediante el desarrollo de software de quimioinformática especializado (RedMat y RedDat) y la aplicación de ML a datos de RMN.
2. Protocolos novedosos de RMN en disolución y en estado sólido para dilucidar los mecanismos fundamentales de gelificación de geles basados en carbohidratos y geles basados en Metal-Organic Frameworks (MOFs).
Mi objetivo principal es lograr una comprensión estructural y dinámica en sistemas complejos, desde biomoléculas hasta nuevos materiales, combinando herramientas analíticas robustas (RMN multi-dimensional) y métodos computacionales sofisticados junto a desarrollo de software, para impulsar avances en el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales.
Publicaciones destacadas
- Muñoz-García et al. Angew. Chem. Int. Ed., just accepted. DOI: 10.1002/anie.202520987
- Nepravishta, Muñoz-García et al. J. Am. Chem.Soc. 2025, 147, 40296. DOI: 10.1021/jacs.5c11092
- Nepravishta et al. J. Med. Chem. 2024, 67, 10025. DOI: 10.1021/acs.jmedchem.4c00204
- Rocha et al. Anal. Chem. 2024, 96, 615. DOI: 10.1021/acs.analchem.3c03980 5.
- Silva-Diaz et al. J. Am. Chem. Soc. 2023, 145, 26009. DOI: 10.1021/jacs.3c06204