Identificação de novos peptídeos antimicrobianos: busca por aprendizado de máquina e validação in vitro

• Processo: 23/07679-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Imunologia - Imunologia Celular
• Pesquisador responsável: Fabiano Pinheiro da Silva
• Beneficiário: Fabiano Pinheiro da Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FM). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: João Marcelo Pereira Alves
• Assunto(s): Imunidade inata Protozoa Peptídeos catiônicos antimicrobianos Biologia computacional Aprendizado computacional Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | imunidade inata | Inteligência Artificial | peptídeos antimicrobianos | Protozoários | Imunologia

Resumo

Peptídeos Antimicrobianos (AMPs) são moléculas que têm despertado grande interesse da comunidade científica devido ao seu potencial no desenvolvimento de novos fármacos. Além da sua atividade microbicida direta, vários efeitos sobre a resposta inata e adquirida têm sido descritos em diferentes condições patológicas. Até o momento, mais de 3.500 peptídeos antimicrobianos foram identificados, porém é intrigante que apenas um pequeno número tenha sido descrito em protozoários. Acreditamos que isso ocorre por eles serem agentes causadores de doenças negligenciadas. Portanto, nosso objetivo é pesquisar novos peptídeos antimicrobianos nesses organismos por meio do uso de Inteligência Artificial, comparando seu proteoma com as sequências proteicas de todos os peptídeos antimicrobianos já descritos. As sequências identificadas in silico serão posteriormente validadas por técnicas in vitro. (AU)