Os pesquisadores desenvolveram um processo que pode reduzir drasticamente o trabalho envolvido no projeto de proteínas computacionais, de acordo com um estudo em Proceedings of the National Academy of Sciences .

A técnica usa modelos estruturais 3-D para projetar como novas combinações de blocos moleculares podem trabalhar juntos para alcançar o efeito desejado.

O avanço, que se concentra em um número relativamente pequeno de subestruturas de proteínas, em vez do número infinito de combinações de nível atômico, poderia facilitar o desenvolvimento de novos medicamentos e materiais.

"Quando você projeta um edifício, você não precisa necessariamente entender como os grãos de areia interagem uns com os outros dentro de um tijolo, "disse Gevorg Grigoryan, professor associado de ciência da computação em Dartmouth e pesquisador sênior do estudo. "Porque você sabe o que é um tijolo e quais são suas propriedades, em vez disso, você pode se concentrar em como os tijolos se juntam para formar a forma desejada. Essa é a mesma abordagem que estamos adotando. Nós apenas nos concentramos nas subestruturas de proteínas que sabemos que funcionam. "

As proteínas são o carro-chefe do mundo natural. As proteínas nos ajudam a sentir o mundo ao nosso redor, digerir os alimentos e formar as defesas naturais do corpo.

Por anos, os pesquisadores se concentraram na construção de proteínas personalizadas que podem ser úteis no corpo humano. Por exemplo, proteínas personalizadas podem ser usadas para desenvolver drogas terapêuticas para combater doenças. Contudo, enquanto muitas terapêuticas como a insulina são produzidas a partir de proteínas de ocorrência natural, o campo não avançou para permitir o desenvolvimento generalizado de proteínas sintéticas.

Entre as barreiras para o desenvolvimento de proteínas sintéticas está o número esmagador de combinações possíveis de aminoácidos. Classificar as combinações para encontrar uma que seja útil em qualquer cenário é um processo que consome muito tempo e muitos recursos.

Os pesquisadores que desenvolvem novas drogas atualmente se concentram em como átomos específicos interagem. Essa abordagem exige que os laboratórios criem grandes bibliotecas de variantes para encontrar uma que conclua a tarefa especificada. Embora isso possa produzir resultados úteis, os pesquisadores descobriram que é um desafio construir modelos atômicos com altos níveis de precisão.

"O número de sequências é virtualmente infinito. Isso realmente complica o processo de encontrar uma combinação correta para preencher uma necessidade terapêutica específica, "disse Jianfu Zhou, um Ph.D. estudante em Dartmouth que é co-autor do artigo de pesquisa.

Para desenvolver uma abordagem otimizada para o design de proteínas, a equipe de pesquisa digitalizou um banco de dados dos modelos 3D de 150, 000 proteínas conhecidas. A equipe descobriu que um pequeno número de padrões estruturais frequentemente se repetiam nas proteínas, e que grande parte da diversidade na estrutura da proteína vem de como esses blocos de construção são combinados.

Esta descoberta básica levou a equipe a hipotetizar que, em vez de modelar proteínas como redes complexas de átomos em interação, eles podem, em vez disso, representá-los de forma muito mais simples como agrupamentos de um conjunto limitado de blocos de construção estruturais.

Com o novo método, novas estruturas de proteínas podem ser julgadas mais facilmente em relação a padrões estabelecidos. A abordagem permite que os pesquisadores experimentem facilmente designs mais criativos, proporcionando a chance de compará-los com uma biblioteca de estruturas conhecidas.

"Essa técnica tira o desafio de acertar a física na escala atômica, potencialmente tornando o design de proteínas computacionais um processo muito mais robusto. Nossas descobertas devem abrir as portas para o aprendizado de máquina no design de proteínas, "disse Grigoryan.

O novo processo se concentra nos blocos maiores de átomos que ocorrem nas proteínas, conhecidos como motivos terciários, para projetar proteínas funcionais. Esses são arranjos estruturais recorrentes - semelhantes a um arco ou coluna em um edifício - que podem ser aplicados para projetar novas proteínas sem levar em conta sua composição em nível atômico.

Uma vez que as estruturas só se unem de certas maneiras, os pesquisadores não precisariam mais fazer suposições em nível atômico. Os pesquisadores se concentram apenas nos blocos que se encaixam, ignorando aquelas estruturas que não formariam uma proteína funcional.

De acordo com o artigo de pesquisa, os resultados "argumentam fortemente que o Protein Data Bank é agora suficientemente grande para permitir que as proteínas sejam projetadas usando apenas exemplos de motivos estruturais de proteínas não relacionadas."

Ao aplicar a nova técnica, a equipe de pesquisa espera eliminar a redundância de redescobrir os princípios físicos na estrutura da proteína simplesmente baseando-se nesses princípios em primeiro lugar.