Explorando novas fronteiras na inovação de polímeros com inteligência artificial e biocomputação avançada

Tempo de leitura: 2 minutos
Por Bia Chacu
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Estrutura molecular colorida do modelo inovador de polímero.

São PauloCientistas desenvolveram uma nova técnica para projetar polipeptídeos únicos que podem ser úteis na ciência dos materiais e na biologia. Eles utilizaram um método computacional rápido para analisar mais de 200.000 combinações de 130 aminoácidos não naturais. Essa abordagem facilita a produção de novas moléculas com formas regulares, como hélices alfa e folhas beta, essenciais para a estrutura das proteínas.

Principais conquistas do estudo incluem:

  • Descoberta de centenas de estruturas de polipeptídeos únicas e de baixa energia.
  • Caracterização de 10 novas estruturas de dipeptídeos repetidos, utilizando espectroscopia de dicroísmo circular.
  • Validação de dois polímeros por meio de estudos de RMN e cristalografia de raios X.

A importância desta pesquisa é evidente. A criação de novas proteínas do zero pode revolucionar a descoberta de medicamentos e a fabricação de novos materiais. Com o design de polipeptídeos específicos, os cientistas podem desenvolver moléculas para usos determinados. Isso possibilita a criação de novos polímeros com características específicas que podem melhorar a nanotecnologia ou inovar formas de entrega de medicamentos.

Instituto Politécnico Rensselaer e a Universidade de Washington unem forças para demonstrar como a inteligência artificial moderna pode ser valiosa na bioquímica experimental. A IA está sendo empregada para prever e projetar estruturas moleculares, um campo fascinante na ciência. Essa tecnologia não só acelera as descobertas como também aumenta a precisão, superando métodos mais antigos.

A pesquisa aponta novas abordagens para o tratamento de doenças. Proteínas especialmente desenvolvidas podem alterar a interação entre proteínas no câncer e em infecções virais. Isso poderá resultar em tratamentos mais precisos e eficazes do que os disponíveis atualmente.

O sucesso do projeto destaca a importância da colaboração entre diferentes áreas. Ao unir conhecimentos de modelagem computacional, química e biologia, a equipe abriu novas possibilidades para avanços futuros em biotecnologia e ciência dos materiais. Essa abordagem provavelmente acelerará a descoberta de novas moléculas e aplicações que podem transformar vários campos científicos.

Este estudo aprimora nosso entendimento sobre a produção de polímeros e estabelece uma base para avanços futuros na criação de materiais com novas propriedades. À medida que as pesquisas continuam, podemos esperar por descobertas ainda mais significativas.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1021/jacs.4c04991

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Adam P. Moyer, Theresa A. Ramelot, Mariano Curti, Margaret A. Eastman, Alex Kang, Asim K. Bera, Roberto Tejero, Patrick J. Salveson, Carles Curutchet, Elisabet Romero, Gaetano T. Montelione, David Baker. Enumerative Discovery of Noncanonical Polypeptide Secondary Structures. Journal of the American Chemical Society, 2024; 146 (37): 25501 DOI: 10.1021/jacs.4c04991
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