As proteínas estão entre as moléculas mais estudadas em biologia, mas novas pesquisas da Universidade de Gatysigen mostram que elas ainda podem ter uma privacidade incrível. Os pesquisadores descobriram ligações químicas detectadas anteriormente na estrutura de proteínas do arquivo, que revela uma complicação inesperada na química de proteínas. Essas conexões de nitrogênio-oxigeno-sulfur (NOS) recentemente identificadas aumentam nossa compreensão de nossas proteínas no estresse oxidativo, um estado em que produz moléculas prejudiciais à base de oxigênio e podem danificar outras partes essenciais da célula. Novas pesquisas foram publicadas Química de comunicação.
A equipe de pesquisa analisou regularmente mais de 86.000 estruturas de proteínas de alta resolução do Banco de Dados de Proteínas, usando um repositório público global, um novo algoritmo de estruturas de proteínas que eles criaram inaus chamado SymplifiedBondfinder. Este oleoduto deve transmitir o aprendizado de máquina, modelagem mecânica quântica e métodos de refinamento estrutural para revelar ligações químicas sutis que foram perdidas pela análise convencional. Inesperadamente, a ligação do NOS não se limitou às articulações de aminoácidos anteriormente conhecidas, mas o par de aminoácidos também foi descoberto entre a consetina de Arguinina e a glicina. As conexões NOS foram descobertas pela pesquisa liderada pelo professor Kai Titman na Universidade de Gatenzen.
“Nosso trabalho mostra que o Protein Data Bank ainda contém química oculta”, disse a Dra. Sofia Baji, o Instituto de Química Física da Universidade de Gatenzen, que o estudo foi liderado. “Exportamos a interação química que não foi notada há décadas, desenvolvendo novos equipamentos digitais e revisitando os dados existentes”. Essas ligações NOS atuam como um interruptor molecular, estabilizando a proteína sob estresse oxidativo e afetam possíveis toda a faixa de processos biológicos. “Nossa abordagem tem um efeito muito difundido”, acrescentou a aposta. “Ele pode descobrir as ligações químicas ignoradas, o que pode melhorar os modelos de proteínas e avançar em engenharia de proteínas, design de medicamentos e biologia sintética”.
