Algoritmos genéticos para predição ab initio de estrutura de proteínas - Custódio, Fábio Lima (2008)
Métodos de predição ab initio de estrutura de proteínas (PSP) buscam prever, baseando-se em primeiros princípios, a estrutura tridimensional que uma dada seqüência de aminoácidos irá adotar no espaço. Os métodos de predição ab initio atualmente possuem aplicações biotecnológicas que envolvem desde a criação de novas proteínas, o auxílio no desenho racional de fármacos (estrutura do receptor), o refinamento de modelos teóricos e a obtenção de estruturas a partir de dados experimentais incompletos. Entretanto, a predição envolve um problema de otimização que lida com milhares de graus de liberdade e está associado à hipersuperfícies de energia extremamente complexas o que torna o problema difícil de ser tratado computacionalmente. Neste trabalho utilizamos um modelo tridimensional de proteínas simplificado (modelo hidrofóbico-polar, HP) para reduzir os custos computacionais associados ao problema de PSP de modo que uma metodologia de otimização, robusta e eficiente, baseada em algoritmos genéticos, fosse desenvolvida mais rapidamente. Em seguida a metodologia foi adaptada para um modelo com descrição atômica que utiliza um campo de forças clássico como função de energia. Durante o desenvolvimento foram implementadas e analisadas várias estratégias para o problema. Foi descrita uma nova abordagem, baseada em crowding, para a manutenção da diversidade na população que resulta na obtenção simultânea de múltiplas soluções. A metodologia para o modelo HP foi aplicada a 35 seqüências disponíveis na literatura e os resultados comparativos mostraram que o algoritmo genético desenvolvido é superior a outros algoritmos evolutivos publicados, e comparável a métodos especializados. A metodologia para o modelo atômico foi inicialmente testada em poli-alaninas e em seguida em cinco outras proteínas de maior complexidade. Foram encontradas estruturas apresentando RMSDs entre 2,0 e 6,7 Å, em relação à estrutura determinada experimentalmente. O algoritmo genético se mostrou superior a outros métodos semelhantes, em termos de custo computacional. Os resultados obtidos mostram que as estratégias de otimização envolvendo a busca por múltiplos mínimos possuem duas grandes vantagens. A primeira delas está em uma investigação mais efetiva de uma hipersuperfície complexa aumentando a probabilidade de se encontrar soluções ótimas (de mais baixa energia); a segunda delas está no aumento da probabilidade de se obter estruturas próximas daquelas determinadas experimentalmente mesmo quando estas não são o mínimo global da hipersuperfície de energia investigada.