Para nós, humanos, um cérebro saudável lida com todos os mínimos detalhes do movimento corporal sem exigir atenção consciente. Não é assim para robôs sem cérebro - na verdade, calcular o movimento robótico é seu próprio subcampo científico.

Meus colegas aqui no Instituto de Design de Proteínas da Universidade de Washington descobriram como aplicar um algoritmo originalmente projetado para ajudar os robôs a enfrentar um problema totalmente diferente:a descoberta de medicamentos. O algoritmo ajudou a desbloquear uma classe de moléculas conhecidas como macrociclos peptídicos, que têm propriedades farmacêuticas atraentes.

Um pequeno passo, um salto gigante

Os roboticistas que programam o movimento o concebem no que chamam de "graus de liberdade". Pegue um braço de metal, por exemplo. O cotovelo, punho e nós dos dedos são móveis e, portanto, contêm graus de liberdade. O antebraço, braço e seções individuais de cada dedo não. Se você quiser programar um andróide para alcançar e agarrar um objeto ou dar um passo calculado, você precisa saber quais são seus graus de liberdade e como manipulá-los.

Quanto mais graus de liberdade um membro tem, quanto mais complexos seus movimentos potenciais. A matemática necessária para dirigir até mesmo membros robóticos simples é surpreendentemente complicada; Ferdinand Freudenstein, um pai do campo, outrora denominado os cálculos subjacentes ao movimento de um membro com sete articulações "o Monte Everest da cinemática".

Freudenstein desenvolveu suas equações cinemáticas no início da era do computador nos anos 1950. Desde então, os roboticistas confiam cada vez mais em algoritmos para resolver esses complexos quebra-cabeças cinemáticos. Um algoritmo em particular - conhecido como "fechamento cinemático generalizado" - superou o problema das sete juntas, permitindo que os roboticistas programem o controle preciso em mãos mecânicas.

Os biólogos moleculares perceberam.

Muitas moléculas dentro das células vivas podem ser concebidas como cadeias com pontos de articulação, ou graus de liberdade, semelhante a pequenos braços robóticos. Essas moléculas se flexionam e se retorcem de acordo com as leis da química. Peptídeos e seus primos alongados, proteínas, frequentemente deve adotar formas tridimensionais precisas para funcionar. A previsão precisa das formas complexas de peptídeos e proteínas permite que cientistas como eu entendam como eles funcionam.

Dominando macrociclos

Embora a maioria dos peptídeos formem cadeias retas, um subconjunto, conhecidos como macrociclos, formar anéis. Esta forma oferece vantagens farmacológicas distintas. Estruturas em anel são menos flexíveis do que cadeias de disquete, tornando os macrociclos extremamente estáveis. E porque eles não têm fins livres, alguns podem resistir à rápida degradação no corpo - um destino comum para os peptídeos ingeridos.

Os macrociclos naturais, como a ciclosporina, estão entre as terapêuticas mais potentes identificadas até o momento. Eles combinam os benefícios de estabilidade de drogas de pequenas moléculas, como aspirina, e a especificidade da terapêutica com grandes anticorpos, como herceptin. Especialistas da indústria farmacêutica consideram esta categoria de compostos medicinais como "atraente, embora subestimado. "

“Há uma grande diversidade de macrociclos na natureza - nas bactérias, plantas, alguns mamíferos, "disse Gaurav Bhardwaj, um autor principal do novo relatório em Ciência , "e a natureza os desenvolveu para suas funções particulares." De fato, muitos macrociclos naturais são toxinas. Ciclosporina, por exemplo, exibe atividade antifúngica, mas também atua como um poderoso imunossupressor na clínica, tornando-o útil como um tratamento para a artrite reumatóide ou para prevenir a rejeição de órgãos transplantados.

Uma estratégia popular para a produção de novos macrociclos envolve o enxerto de recursos medicinais úteis em estruturas macrocíclicas naturais estáveis ​​e seguras. "Quando funcionar, funciona muito bem, mas há um número limitado de estruturas bem caracterizadas que podemos usar com segurança, "disse Bhardwaj. Em outras palavras, os projetistas de medicamentos só tiveram acesso a um punhado de pontos de partida ao fazer novos medicamentos macrociclos.

Para criar pontos de partida confiáveis ​​adicionais, sua equipe usou o fechamento cinemático generalizado - o algoritmo de junta do robô - para explorar as conformações possíveis, ou formas, que os macrociclos podem adotar.

Algoritmos adaptáveis

Tal como acontece com as chaves, a forma exata de um macrociclo é importante. Construa um com a conformação correta e você pode desbloquear uma nova cura.

Modelar conformações realistas é "uma das partes mais difíceis" do projeto de macrociclo, de acordo com Vikram Mulligan, outro autor principal do relatório. Mas, graças à eficiência do algoritmo inspirado na robótica, a equipe conseguiu obter uma "amostragem quase exaustiva" de conformações plausíveis a um "custo computacional relativamente baixo".

Os cálculos foram tão eficientes, na verdade, que a maior parte do trabalho não exigia um supercomputador, como geralmente é o caso no campo da engenharia molecular. Em vez de, milhares de smartphones pertencentes a voluntários foram conectados em rede para formar uma grade de computação distribuída, e os cálculos científicos foram distribuídos em pedaços administráveis.

Com a análise inicial do número do smartphone concluída, a equipe analisou os resultados - uma coleção de centenas de macrociclos nunca antes vistos. Quando uma dúzia de tais compostos foram sintetizados quimicamente no laboratório, nove demonstraram realmente adotar a conformação prevista. Em outras palavras, os smartphones renderizavam com precisão moléculas que os cientistas agora podem otimizar para seu potencial como drogas direcionadas.

A equipe estima que o número de macrociclos que podem ser usados ​​com segurança como pontos de partida para o projeto de drogas saltou de menos de 10 para mais de 200, graças a este trabalho. Muitos dos macrociclos recém-projetados contêm características químicas que nunca foram vistas na biologia.

A data, drogas peptídicas macrocíclicas têm se mostrado promissoras no combate ao câncer, doença cardiovascular, inflamação e infecção. Graças à matemática da robótica, alguns smartphones e algum pensamento interdisciplinar, os pacientes logo verão ainda mais benefícios com essa classe promissora de moléculas.

Este artigo foi publicado originalmente em The Conversation. Leia o artigo original.