Algoritmos genéticos aplicados ao planejamento racional termodinâmico de anticorpos miméticos baseados no domínio GB1 da proteína G estreptocócica: um estudo de simulação molecular e validação experimental

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Espirito Santo, Anderson Aparecido
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Algoritmos genéticos; Anticorpos miméticos; Simulação molecular; Energia livre de ligação
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/254331

O desenvolvimento de anticorpos miméticos (AM), capazes de combinar a elevada afinidade e seletividade dos anticorpos com o pequeno tamanho dos peptídeos, tem um enorme potencial de aplicações na biotecnologia. Neste estudo, demonstramos que o projeto de AM pode ser realizado por meio de algoritmos genéticos (AG) criados a partir da combinação de \textit{softwares} normalmente usados em simulação molecular. Nossos resultados demonstram que, usando o domínio GB1 da proteína G estreptocócica como modelo, é possível otimizar a capacidade de reconhecimento molecular de uma população de AM em poucas gerações. Nos três casos de estudo apresentados, o AG foi capaz de otimizar a energia livre de ligação (EL) das populações de AM para valores melhores do que os ligantes nativos. A convergência do AG acontece rapidamente, demonstrando que a seleção criteriosa das populações iniciais, baseada nas interações intermoleculares das superfícies dos antígenos, tem potencial de enfrentar um dos principais desafios do projeto de moléculas bioativas. Os testes experimentais imunoenzimáticos, realizados em um dos AM para avaliação da afinidade antigênica, apresentaram resultados positivos. Estes resultados comprovam que o AG foi capaz de otimizar a capacidade de reconhecimento molecular de um dos AM. Uma das consequências significativas deste estudo é a descoberta de novos motivos estruturais, que podem ser concebidos de forma original e inovadora a partir da própria estrutura de AM, dispensando a necessidade de softwares de predição estrutural e bancos de dados preexistentes. Por meio do AG desenvolvido neste estudo, demonstramos a aplicação de um novo protocolo capaz de orientar métodos experimentais no desenvolvimento de novas moléculas bioativas.