17 de dezembro de 2025
Pesquisadores do Centro de Nanociência da Universidade de Jyväskylä, na Finlândia, criaram um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever como proteínas se adsorvem em nanocápsulas de ouro estabilizadas por ligantes. A tecnologia foi desenvolvida para acelerar o desenho de materiais voltados a bioimagem, biossensores e entrega direcionada de medicamentos.
Segundo a pós-doutoranda Brenda Ferrari, responsável pelo estudo, faltava no campo um sistema geral e escalável que revelasse as regras químicas que regem a interação entre proteínas e nanocápsulas metálicas. “Nosso objetivo era construir um modelo que não explicasse apenas um caso isolado, mas que pudesse ser generalizado”, destacou.
Como funciona a nova estrutura computacional
O método combina machine learning com simulações atomísticas para identificar, por meio de análise de agrupamento, quais aminoácidos têm maior ou menor afinidade com a superfície do nanocluster Au₃₈(p-MBA)₂₄. Os cálculos foram realizados no supercomputador LUMI, do CSC – IT Center for Science.
Além de apontar a preferência de ligação de cada aminoácido, o modelo indica os grupos químicos responsáveis por essas interações. O framework foi projetado para ser expandido além de peptídeos, permitindo examinar um grande número de proteínas e, assim, agilizar o desenvolvimento de nanomateriais mais eficazes em diferentes frentes biomédicas.
Imagem: Internet
Os resultados foram detalhados no artigo “Development of an Interaction Model of the Protein-Nanocluster Interface by Machine Learning-Assisted Clustering of Amino Acids”, publicado na revista Aggregate.
Com informações de Nanowerk
