Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida por aluno do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP é capaz de prever interações entre proteínas. Bruno Rafael Florentino realizou em seu trabalho de conclusão de curso (TCC) um projeto que facilita o trabalho de biólogos que estudam interações proteicas, otimizando e reduzindo o tempo desses profissionais em laboratório.
Proteínas atuam nas mais variadas funções do organismo humano, além de serem estruturas importantes em outros processos, como infecções virais. “A cápsula de um vírus infecta as nossas células por uma interação da proteína viral com a proteína da membrana celular”, explica Bruno Florentino. O vírus da covid-19, por exemplo, fazia isso usando a proteína spike em receptores ACE-2, proteínas da superfície de células humanas. O BioPrediction-PPI automatiza análises de possíveis interações entre proteínas sem a necessidade do usuário ter conhecimentos aprofundados em programação. Isso pode ser útil em aplicações diversas nas pesquisas – inclusive para identificar rapidamente quais proteínas virais interagem com quais humanas no caso de um novo vírus que pode ser uma ameaça de epidemia.
Formado em Ciências Físicas e Biomoleculares, o atual aluno de doutorado no ICMC foi o primeiro sul-americano a receber a medalha de ouro Thomas Clarkson no Global Undergraduate Awards de 2024. O prêmio reconhece os melhores TCCs feitos no ano, e Bruno Florentino venceu na categoria de Ciência da Computação. Seu trabalho também resultou num artigo científico publicado no Computational and Structural Biotechnology Journal sobre o uso da ferramenta para previsão de interações entre RNA não codificado e proteínas (BioPrediction-RPI).
