Artigo publicado por grupo de pesquisa do LNCC está entre os "Top 4" mais citados de revista internacional

Publicado recentemente na revista Journal of Chemical Information and Modeling, o artigo sobre predição de modos de interações entre proteínas e peptídeos está entre os quatro artigos mais citados da revista. 

Peptídeos desempenham diversas funções biológicas importantes, como por exemplo, atuam em rotas de sinalização extracelular e intracelular, atuam na resposta imunológica, atuam como hormônios, neurotransmissores, etc. Tudo isso justifica o crescente interesse farmacêutico no desenvolvimento de fármacos e terapias baseadas em peptídeos. A artigo pode ser acessado na íntegra pelo link https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.9b00905. 

O trabalho de pesquisa utilizou o programa DockThor https://www.dockthor.lncc.br, que permite que pesquisadores de todo o mundo acelerem suas pesquisas e identifiquem os peptídeos (e outros ligantes altamente flexíveis) mais promissores computacionalmente para inibição/ativação de determinada proteína alvo, antes mesmo da realização dos testes experimentais, que são mais caros e demorados.

Segundo o prof. Laurent Dardenne “O artigo publicado na JCIM mostra que os resultados obtidos com o programa DockThor para ligantes peptídicos altamente flexíveis são extremamente competitivos quando comparados com os resultados obtidos utilizando programas considerados estado-da-arte na literatura.”

O DockThor foi desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa em Modelagem Molecular em Sistemas Biológicos (GMMSB) do Laboratório Nacional de Computação Científica – LNCC (unidade de pesquisa vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações – MCTI) e constitui uma plataforma computacional que utiliza recursos do Supercomputador Santos Dumont de forma dedicada. 

Além do pesquisador do LNCC Laurent Dardenne, coordenador do grupo de pesquisa GMMSB, o artigo tem como coautoras duas pesquisadoras de pós-doutorado (PCI/LNCC) Karina dos Santos e Isabella Guedes e a doutoranda do LNCC Ana Luiza Karl.