(PhysOrg.com) - Um elemento chave da biotecnologia e da nanotecnologia é - talvez sem surpresa - a modelagem computacional. Freqüentemente, em sílico o projeto e a simulação da nanoestrutura precedem a experimentação real. Além disso, a capacidade de usar modelagem para prever a estrutura biomolecular estabelece a base para o projeto subsequente de biomoléculas. Historicamente, o problema tem sido que a maioria dos softwares de modelagem apresenta uma compensação entre ser de propósito geral (em ser capaz de modelar sistemas em alta / resolução atômica), mas limitado em escopo (isto é, explora apenas uma pequena fração do espaço conformacional em torno da estrutura inicial). Recentemente, Contudo, Os cientistas da Universidade de Stanford desenvolveram um algoritmo - implementado em um programa de modelagem conhecido como MOSAICS (Metodologias para Otimização e SAmpling em Estudos Computacionais) - que alcança a modelagem em nanoescala na resolução necessária, sem ser limitado pelo dilema de escopo / tamanho. Além disso, os pesquisadores modelaram com sucesso - e compararam a nova técnica de modelagem computacional com - nanoestruturas baseadas em RNA.

A equipe de pesquisa - Adelene Y. L. Sim no Departamento de Física Aplicada, e o Prof. Michael Levitt e o Dr. Peter Minary no Departamento de Biologia Estrutural - enfrentaram uma série de desafios na criação de seu algoritmo exclusivo. Falando com PhysOrg , Minary e Sim descrevem esses desafios. “A redução da dimensionalidade pode eliminar caminhos fisicamente relevantes conectando bacias conformacionais e, portanto, introduzindo barreiras de energia artificiais que não apresentam obstáculos no espaço cartesiano, ”Minary conta PhysOrg . “No caso presente, o principal desafio era desenvolver um algoritmo que suportasse graus de liberdade representando rearranjos coletivos arbitrários na resolução de todos os átomos. ”

Infelizmente, Notas mínimas, usando esses graus de liberdade, ou DOFs, poderia quebrar a conectividade da cadeia - e o espaço conformacional correspondente provavelmente está associado a uma topologia de superfície de energia extremamente áspera. “Para superar essas limitações, " ele adiciona, “Menos rearranjos coletivos precisam ser utilizados apenas na medida necessária para que os rearranjos ao longo dos DOFs mais coletivos sejam facilitados de forma otimizada, sem aumentar significativamente o volume do espaço conformacional amostrado”. Resumidamente, seu principal desafio foi implementar um algoritmo universal capaz de explorar o espaço conformacional, permitindo vários conjuntos de DOFs naturais arbitrários e / ou definidos pelo usuário.

A equipe tratou dessas questões, Minary diz, com base no ambiente computacional de alto nível preexistente do pacote de software MOSAICS que possibilitou o uso de DOFs de quebra de cadeia arbitrários. “Para melhorar ainda mais este conceito, " ele adiciona, “Uma nova interface muito flexível teve que ser inventada para dar as boas-vindas aos usuários para definir seus próprios DOFs específicos do sistema. Além disso, a interface também precisava suportar a sobreposição ponderada de DOFs arbitrários. Finalmente, um algoritmo universal que percebe a interação de vários conjuntos de DOFs precisava ser implementado. ” Ao fazê-lo, caminhos conformacionais ao longo dos rearranjos moleculares mais coletivos são aumentados pela incorporação de flexibilidade molecular progressivamente mais detalhada sem alterar significativamente o problema de dimensionalidade, que é melhor quantificado pelo volume conformacional a ser amostrado em vez do número real de DOFs.

Outras inovações também estão em andamento. “No presente artigo, mostramos que nosso algoritmo satisfaz algumas condições necessárias do espaço de fase, ou equilíbrio detalhado, preservação da amostragem não satisfeita por nenhum dos algoritmos disponíveis usados ​​para modelar sistemas de RNA, ”Notas mínimas. “Mais esforços são investidos para satisfazer totalmente a reversibilidade microscópica.” Além disso, a eficiência computacional pode ser melhorada usando informações sobre a natureza coletiva dos DOFs ao atualizar as interações atômicas, ou definindo formas funcionais de energia em termos de coordenadas analíticas de baixa dimensão. Minary aponta que a eficiência da amostragem também pode ser melhorada se a abordagem atual for combinada com alguns algoritmos de amostragem avançados com base na amostragem multicanônica disponível no MOSAICS.

Além disso, ele continua, o movimento de água explícito pode ser incorporado aos movimentos hierárquicos para que os efeitos da solvatação possam ser avaliados com mais precisão - e testar o método com várias representações implícitas de solvente também pode ser informativo. "Finalmente, " ele diz, “Estamos planejando apresentar uma interface mais amigável - possivelmente gráfica - que preencherá a lacuna entre os desenvolvedores de algoritmos e biólogos computacionais, físicos e químicos que têm grande percepção e intuições sobre os DOFs naturais de vários conjuntos e complexos moleculares. ” Completamente, todos os esforços acima, o que aumentaria o rigor matemático, velocidade computacional, detalhes do solvente e acessibilidade aos usuários, poderia estender ainda mais os limites dos aplicativos além dos sistemas atuais que estão sendo considerados.

Enquanto isso, ao desenvolver todos os algoritmos necessários discutidos acima, a equipe planeja continuar ampliando a gama de aplicativos de destino. “Além de modelar a estrutura da cromatina, ”Minary ilustra, “Gostaríamos de revisitar as questões da nanotecnologia de DNA.” Além disso, o uso de um método de refinamento diferente do Cryo-EM (Microscopia Cryo-Eletrônica, uma forma de microscopia eletrônica de transmissão onde as amostras são estudadas em temperaturas criogênicas, e que a equipe já está perseguindo) também está planejado.

“Pretendemos estender nosso trabalho para explorar extensivamente a flexibilidade da junção de RNA, ”Adiciona Sim, “E também estamos procurando usar nossa técnica na previsão da estrutura de RNA de grandes sistemas de RNA.” Em termos de aplicações, Sim continua, “Na medicina é vital entender a flexibilidade, estabilidade, forma e possíveis distorções de nanoestruturas para melhor avaliar a qualidade da nanoestrutura. Essas propriedades podem desempenhar papéis cruciais em ditar a internalização celular e / ou toxicidade das nanoestruturas. ”

Sim aponta que, com sua ferramenta de modelagem eficiente, embora ainda dependa da qualidade do campo de força usado, a equipe agora é mais capaz de estudar essas propriedades em sílico . "Além disso, ”Sim observa, “Estamos olhando para a otimização no espaço de sequência e estrutura simultaneamente, tendo a sequência como um grau adicional de liberdade.” Uma possível aplicação é o projeto de sequência de RNA de silenciamento, ou siRNA.

Olhando mais longe, Minary conta PhysOrg , existem outras tecnologias e aplicativos que podem se beneficiar de suas descobertas. “Uma vez que a amostragem e exploração adequadas do espaço conformacional é uma ferramenta básica usada em várias tecnologias e aplicações, o método pode ser usado no design, modelagem de homologia e várias novas aplicações, como modelagem de rearranjos coletivos em proteínas transmembranares, projetar novas nanoestruturas de ácido nucleico, modelar grandes conjuntos de proteína-ácido nucleico, como o ribossomo, e a em sílico estudo da remodelação da cromatina. Além disso, " ele adiciona, “Gostaríamos de ajudar no refinamento e na interpretação de técnicas experimentais.” Especificamente, com base nos esforços anteriores para refinar os dados Cryo-EM, eles gostariam de desenvolver ferramentas para analisar NMR, FRET, SAXS, Raio X, e experimentos de pegada para gerar conjuntos conformacionais que satisfaçam as restrições experimentais.

Finalmente, Minary destaca que o algoritmo que desenvolveram é muito geral por natureza e também poderia ser utilizado em outras disciplinas que envolvem espaços de estados com um grande número de variáveis ​​que estão mudando de maneira correlacionada. "Em particular, ”Ele conclui, “A ideia básica poderia ser usada, mas não limitada a amostrar o espaço de redes possíveis, como em aplicações de biologia de sistemas, ou variáveis ​​do mercado de ações. ”

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