Dobrando proteínas
Data:
Origami molecular: dobrando proteínas
É possível saber a estrutura de qualquer proteína só com a sua sequência de aminoácidos?
O sequenciamento de DNA de nova geração é uma tecnologia fantástica e produziu uma quantidade gigantesca de dados na última década. É relativamente muito fácil saber a sequência de uma molécula de DNA.
Porém muitas das sequências de proteínas codificadas por moléculas de DNA ainda não tem estrutura ou função conhecida. Apesar da cristalografia ser uma das melhores abordagens, pode consumir meses, senão anos e sem qualquer garantia de que uma proteína irá cristalizar. Se tivéssemos ao menos um esboço rápido da estrutura para essas proteínas já teríamos dado um importante passo em direção à função. O grande desafio é: seria possível prever todos os tipos de interações e restrições espaciais envolvidas no enovelamento de uma proteína?
Os algoritmos de predição de estrutura de proteínas deram saltos formidáveis nas últimas 2 décadas, como mostrado no desafio CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction). O preditor I-Tasser era o campeão até o CASP 12 de 2016, mas a DeepMind do Google ganhou de lavada no CASP 13 de 2018 com o AlphaFold.
Outras iniciativas muito legais são o Folding@Home, que você pode contribuir com o tempo ocioso de processamento do seu PC, e o Fold It, um jogo muito legal que você pode contribuir com o seu cérebro e a sua intuição para achar o melhor dobramento.
As predições não são perfeitas - como a estrutura da RNA polimerase dependente de RNA do SARS-CoV2, resolvida por criomicroscopia (Cryo-EM) - mas a corrida impulsionada pelo SARS-CoV-2 têm acelerado o desenvolvimento dos algoritmos de predição de estrutura em grande velocidade.
Links:
https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/I-TASSER/
https://deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-for-scientific-discovery
Última atualização: Nov. 4, 2020, 10:58 p.m.