É impossível pensar em um mundo sustentável sem a participação efetiva de micro-organismos no desenvolvimento de bioprocessos. A pesquisa do doutorando Maurício Alexander Moura Ferreira, do Programa de Pós-graduação em Microbiologia Agrícola da UFV, foca no desenvolvimento de ferramentas de otimização de predição de uso de proteínas em modelos metabólicos. Duas dessas ferramentas, que podem ser utilizadas para racionalizar a aplicação de microrganismos no desenvolvimento de processos industriais sustentáveis, acabam de ser apresentadas em dois artigos recentemente publicados.
A primeira delas é “Parrot”, uma ferramenta que compara a abundância de proteínas entre um modelo já conhecido e uma segunda situação, em que a célula esteja exposta a uma situação de estresse. “O pulo do gato é que, com o Parrot, a gente consegue saber como as enzimas estão sendo utilizadas, neste segundo modelo, em comparação com o primeiro caso. Por meio destas comparações, entendemos como o uso das enzimas se difere, o que pode nos guiar e aumentar a eficiência do nosso trabalho de bancada”, explica Mauricio.
O texto que apresenta a ferramenta, “PARROT: Prediction of enzyme abundances using protein-constrained metabolic models”, assinado por Maurício, por seu orientador, o professor Wendel Silveira, e seu coorientador, Zoran Nikoloski, da Universidade de Potsdam, na Alemanha, foi publicado recentemente pela revista PLOS Computational Biology. A principal contribuição do Parrot, na visão de Maurício, é uma melhoria na forma como os modelos são aplicados para a engenharia metabólica. “Ele melhora porque compara duas situações – entre o ideal, já conhecido, e a coisa nova. Isso nos permite otimizar a etapa de testes, porque a torna mais precisa e permite uma comparação direta entre duas situações. E uma coisa interessante é que estas situações diferentes que a gente testa são justamente condições que existem na indústria.”
O modelo foi desenvolvido com dados relativos a bactérias e leveduras, mas é possível a utilização com qualquer ser vivo, incluindo seres humanos. “A aplicação com seres humanos seria interessante, temos hoje muitos modelos metabólicos que testam dados da área de saúde, então é totalmente aplicável.”
Inteligência artificial
A segunda ferramenta, a Camel, também faz uso de modelos metabólicos para calcular o uso de enzimas, mas acrescenta a inteligência artificial para preencher uma lacuna deixada pelo Parrot. “Uma questão do Parrot é o fato de a gente só conseguir calcular uma certa quantidade de proteínas, enquanto a célula produz um pouco mais. Trata-se de uma limitação matemática. Então, nós desenvolvemos uma ferramenta que combina modelo metabólico e inteligência artificial para poder fazer esse salto, para abarcar este ‘um pouquinho a mais’ que o Parrot não pega”, explica Maurício.
Também neste caso, a ferramenta foi desenvolvida com dados relacionados a bactérias e leveduras, mas estará disponível para uso em outras áreas. “A aplicação mais imediata talvez seja para outros cientistas que trabalham com engenharia metabólica, exatamente para melhorar a produção de biomoléculas, como biocombustíveis, ingredientes para indústrias de alimentos, fármacos e etc., e utilizar isso para poder guiar um trabalho experimental de bancada. E a ideia é que, com isso, a gente consiga ter estratégias de engenharia metabólica, de engenharia genética, mais eficientes, mais rápidas e com mais precisão”.
O segundo artigo, “Accurate prediction of in vivo protein abundances by coupling constraint-based modelling and machine learning”, publicado na prestigiada revista Metabolic Engineering da International Metabolic Engineering Society, soma aos autores os nomes de Philipp Wendering e Marius Arend, vinculados ao laboratório do professor Nikoloski, onde Maurício esteve durante o período sanduíche.
Ambos os trabalhos fazem parte das pesquisas desenvolvidas por Maurício para o doutorado. Atualmente, ele trabalha em uma terceira ferramenta de biologia computacional, e é a aplicação das três que vai render a tese que ele apresentará ao PPGMBA em breve.
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