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
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Data
2024-03-08
Orientador
Feliciano, Gustavo Troiano 
Coorientador
Pós-graduação
Biotecnologia - IQAR 33004030077P0
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Tese de doutorado
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Resumo (português)
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.
Resumo (inglês)
The development of mimetic antibodies (AM), capable of combining the high affinity and selectivity of antibodies with the small size of peptides, has enormous potential applications in biotechnology. In this study, we demonstrate that the design of AM can be achieved through genetic algorithms (AG) created from the combination of software commonly used in molecular simulation. Our results show that, using the GB1
domain of the streptococcal G protein as a model, it is possible to optimize the molecular recognition ability of a population of AM in a few generations. In the three presented case studies, the AG was able to optimize the binding free energy (EL) of the AM populations to values better than native ligands. AG convergence occurs rapidly, demonstrating that careful selection of initial populations, based on intermolecular interactions of antigen surfaces, has the potential to address one of the main challenges of bioactive molecule design. Experimental immunoenzymatic tests, conducted in one of the AM to assess antigenic affinity, yielded positive results. These results demonstrate that the AG was able to optimize the molecular recognition capability of one of the AM. One significant consequence of this study is the discovery of new structural motifs, which can be conceived in an original and innovative manner from the AM structure itself, eliminating the need for structural prediction software and preexisting databases. Through the AG
developed in this study, we demonstrate the application of a new protocol capable of guiding experimental methods in the development of new bioactive molecules.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português