Pesquisadores da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (DF) estão utilizando um software revolucionário criado por David Baker, Demis Hassabis e John M. Jumper, cuja inovação foi determinante para que os cientistas fossem agraciados com o Prêmio Nobel de Química deste ano. Baker e Jumper são americanos, enquanto Hassabis, cofundador da empresa que se tornou o Google DeepMind, é britânico. Eles foram reconhecidos por suas contribuições para decifrar os segredos das proteínas, moléculas essenciais para as células e para a vida, utilizando inteligência artificial e computação. O software em questão, que está sendo usado pela equipe de Biologia Sintética da Unidade, é o AlphaFold, um sistema de IA desenvolvido pelo Google DeepMind que prevê a estrutura 3D de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos. O Google DeepMind e o Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL ( EMBL-EBI ) fizeram uma parceria para criar o AlphaFold DB, a fim de tornar essas previsões disponíveis para a comunidade científica. O lançamento mais recente do banco de dados contém cerca de 200 milhões de entradas. O AlphaFold se destaca por permitir a predição estrutural de proteínas de forma eficiente, economizando tempo e recursos para os pesquisadores. Ele é gratuito e amplamente acessível, com atualizações feitas por pesquisadores que depositam as informações a respeito de proteínas com estrutura definida. Isso contribui para a construção de um banco de dados cada vez mais robusto e útil para a comunidade científica. Aranhas Os pesquisadores da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia estão usando o AlphaFold em estudos para identificar a estrutura adotada por proteínas construídas a partir das sequências de proteínas de aranhas brasileiras, como a Nephilengys cruentata (de origem africana, chegou ao Brasil em navios negreiros) e a Parawixia bistriata (também conhecida como aranha-do-cerrado). Essas sequências estão sendo analisadas para entender as repetições de aminoácidos presentes, permitindo a construção de proteínas que não existem na natureza. As teias de aranha são compostas por diferentes tipos de seda, cada uma produzida por glândulas específicas e com funções distintas. As aranhas podem produzir até sete tipos diferentes de seda, cada uma com uma função específica, refletindo a diversidade de suas necessidades. “A seda flageliforme, por exemplo, é a mais elástica, permitindo que a teia absorva impactos sem se romper. Em contraste, a dragline, ou seda de segurança, é a mais forte e resistente, utilizada pelas aranhas para estruturar a teia e descer de superfícies”, explica a pesquisadora Daniela Bittencourt. Apesar das diferenças, todas as sedas são formadas por regiões modulares repetitivas de aminoácidos, como alanina, glicina e prolina, que influenciam a estrutura e as propriedades mecânicas das fibras. “A resistência da dragline, por exemplo, é atribuída à sua composição rica em uma região específica de aminoácidos, que forma estruturas de folhas beta, conferindo resistência superior até mesmo à do Kevlar, polímero sintético usado na fabricação de coletes à prova de balas”, assinala a pesquisadora. Lego O processo de engenharia de proteínas envolve a identificação de sequências específicas e a montagem dessas proteínas, utilizando um método semelhante a “brincar de Lego”, onde as regiões modulares de aminoácidos são combinadas para criar novas proteínas com características específicas. “Utilizamos o software AlphaFold para prever a estrutura das proteínas projetadas, o que permite verificar se as montagens correspondem às estruturas desejadas. Com essa predição, é possível ter uma ideia das propriedades físico-químicas das proteínas, que serão produzidas inicialmente em E. coli, com testes também em leveduras, visando escalar a produção para desenvolver biomateriais, como hidrogéis e nanopartículas para entrega de fármacos”, esclarece Daniela. Além disso, o laboratório está explorando a produção em sistema cell-free, onde as proteínas são sintetizadas em um tubo de ensaio, facilitando a validação da funcionalidade das proteínas rapidamente. “O uso do sistema cell-free permite uma produção mais rápida e eficiente, sem a necessidade de esperar o crescimento de bactérias. Assim, podemos testar rapidamente se a construção gênica é funcional, economizando tempo e recursos. A E. coli é utilizada para a produção em larga escala das proteínas, enquanto o sistema cell-free serve como uma etapa preliminar de validação”, destaca a pesquisadora. Resultados Os resultados até agora mostram que as proteínas foram produzidas com sucesso em sistema cell-free e caracterizadas por técnicas como microscopia eletrônica de varredura e espectroscopia por ressonância magnética nuclear. As análises confirmaram a formação de estruturas esperadas, como folhas beta e hélices, que são indicativas das propriedades mecânicas das proteínas. Além disso, as proteínas menores tendem a formar estruturas globulares, enquanto as maiores formam nanofibras. O estudo também está explorando a aplicação de suas proteínas sintéticas em sistemas microfluídicos, que permitem a formação de nanomateriais. “Até o momento, conseguimos formar nanoesferas, que são promissoras para o transporte de fármacos, embora ainda haja desafios a serem superados nessa área”, afirma. Os pesquisadores estão otimistas quanto ao futuro do trabalho, pois a produção de biopolímeros a partir de proteínas de seda de aranha utilizando sistemas cell-free e microfluidicos se mostram promissoras. O foco do projeto é desenvolver biomateriais com propriedades específicas, aproveitando a versatilidade das sequências de aminoácidos e as técnicas avançadas de biologia sintética. Com a continuidade desses estudos, espera-se que novas aplicações práticas e inovações na área de biomateriais sejam alcançadas.
Pesquisadores da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (DF) estão utilizando um software revolucionário criado por David Baker, Demis Hassabis e John M. Jumper, cuja inovação foi determinante para que os cientistas fossem agraciados com o Prêmio Nobel de Química deste ano.
Baker e Jumper são americanos, enquanto Hassabis, cofundador da empresa que se tornou o Google DeepMind, é britânico. Eles foram reconhecidos por suas contribuições para decifrar os segredos das proteínas, moléculas essenciais para as células e para a vida, utilizando inteligência artificial e computação.
O software em questão, que está sendo usado pela equipe de Biologia Sintética da Unidade, é o AlphaFold, um sistema de IA desenvolvido pelo Google DeepMind que prevê a estrutura 3D de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos.
O Google DeepMind e o Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL ( EMBL-EBI ) fizeram uma parceria para criar o AlphaFold DB, a fim de tornar essas previsões disponíveis para a comunidade científica. O lançamento mais recente do banco de dados contém cerca de 200 milhões de entradas.
O AlphaFold se destaca por permitir a predição estrutural de proteínas de forma eficiente, economizando tempo e recursos para os pesquisadores. Ele é gratuito e amplamente acessível, com atualizações feitas por pesquisadores que depositam as informações a respeito de proteínas com estrutura definida. Isso contribui para a construção de um banco de dados cada vez mais robusto e útil para a comunidade científica.
Aranhas
Os pesquisadores da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia estão usando o AlphaFold em estudos para identificar a estrutura adotada por proteínas construídas a partir das sequências de proteínas de aranhas brasileiras, como a Nephilengys cruentata (de origem africana, chegou ao Brasil em navios negreiros) e a Parawixia bistriata (também conhecida como aranha-do-cerrado). Essas sequências estão sendo analisadas para entender as repetições de aminoácidos presentes, permitindo a construção de proteínas que não existem na natureza.
As teias de aranha são compostas por diferentes tipos de seda, cada uma produzida por glândulas específicas e com funções distintas. As aranhas podem produzir até sete tipos diferentes de seda, cada uma com uma função específica, refletindo a diversidade de suas necessidades. “A seda flageliforme, por exemplo, é a mais elástica, permitindo que a teia absorva impactos sem se romper. Em contraste, a dragline, ou seda de segurança, é a mais forte e resistente, utilizada pelas aranhas para estruturar a teia e descer de superfícies”, explica a pesquisadora Daniela Bittencourt.
Apesar das diferenças, todas as sedas são formadas por regiões modulares repetitivas de aminoácidos, como alanina, glicina e prolina, que influenciam a estrutura e as propriedades mecânicas das fibras. “A resistência da dragline, por exemplo, é atribuída à sua composição rica em uma região específica de aminoácidos, que forma estruturas de folhas beta, conferindo resistência superior até mesmo à do Kevlar, polímero sintético usado na fabricação de coletes à prova de balas”, assinala a pesquisadora.
Lego
O processo de engenharia de proteínas envolve a identificação de sequências específicas e a montagem dessas proteínas, utilizando um método semelhante a “brincar de Lego”, onde as regiões modulares de aminoácidos são combinadas para criar novas proteínas com características específicas.
“Utilizamos o software AlphaFold para prever a estrutura das proteínas projetadas, o que permite verificar se as montagens correspondem às estruturas desejadas. Com essa predição, é possível ter uma ideia das propriedades físico-químicas das proteínas, que serão produzidas inicialmente em E. coli, com testes também em leveduras, visando escalar a produção para desenvolver biomateriais, como hidrogéis e nanopartículas para entrega de fármacos”, esclarece Daniela.
Além disso, o laboratório está explorando a produção em sistema cell-free, onde as proteínas são sintetizadas em um tubo de ensaio, facilitando a validação da funcionalidade das proteínas rapidamente. “O uso do sistema cell-free permite uma produção mais rápida e eficiente, sem a necessidade de esperar o crescimento de bactérias. Assim, podemos testar rapidamente se a construção gênica é funcional, economizando tempo e recursos. A E. coli é utilizada para a produção em larga escala das proteínas, enquanto o sistema cell-free serve como uma etapa preliminar de validação”, destaca a pesquisadora.
Resultados
Os resultados até agora mostram que as proteínas foram produzidas com sucesso em sistema cell-free e caracterizadas por técnicas como microscopia eletrônica de varredura e espectroscopia por ressonância magnética nuclear. As análises confirmaram a formação de estruturas esperadas, como folhas beta e hélices, que são indicativas das propriedades mecânicas das proteínas. Além disso, as proteínas menores tendem a formar estruturas globulares, enquanto as maiores formam nanofibras.
O estudo também está explorando a aplicação de suas proteínas sintéticas em sistemas microfluídicos, que permitem a formação de nanomateriais. “Até o momento, conseguimos formar nanoesferas, que são promissoras para o transporte de fármacos, embora ainda haja desafios a serem superados nessa área”, afirma.
Os pesquisadores estão otimistas quanto ao futuro do trabalho, pois a produção de biopolímeros a partir de proteínas de seda de aranha utilizando sistemas cell-free e microfluidicos se mostram promissoras. O foco do projeto é desenvolver biomateriais com propriedades específicas, aproveitando a versatilidade das sequências de aminoácidos e as técnicas avançadas de biologia sintética. Com a continuidade desses estudos, espera-se que novas aplicações práticas e inovações na área de biomateriais sejam alcançadas.