De novo peptide design strategies

Son yıllarda, kısa peptidler ilaç adayı olarak önem kazanmıştır. Peptid tasarımında üç ana sorun mevcuttur: istenilen fonksiyonlara sahip uygun bir peptid sekansı bulmak; peptidi protein yüzeyine en uygun şekilde yerleştirmek ve ilaç olarak kullanılacak peptidin ?bağlanmamış şekli?ni tayin etmek. Peptidin ?bağlanmamış şekli? ile kastedilen peptid zincirinin fizyolojik koşullardaki denatüre halidir. Peptidin protein yüzeyine uygun şekilde nasıl yerleştirileceği ve peptidlerin istatistikler özellikleri literatürde tanımlanmıştır.Peptid sekans tasarımı problemine çözüm olarak, pek çok deneysel ve hesaplamalı teknik mevcuttur. Fakat peptid sekansı belirlemek için genel bir hesaplama yöntemi yoktur. Öte yandan, peptid motifleri, seçici ve spesifik bağlanma için çok önemlidir. Farklı araştırma gruplarının biyolojik motifleri keşfetmek için başarılı girişimleri olmuştur. Bildiğimiz kadarıyla, literatürdeki çalışmalar proteinlerden evrimsel olarak korunmuş motifleri bulmaya dayanmaktadır. Evrimsel peptid motif arama algoritmaları/web-sayfaları/yazılımları mevcuttur. Ancak, herhangi bir protein için selektif olarak bağlanan peptid motifi keşfetmek için genel bir yöntem bulunmamaktadır. Bu çalışmada, hiç bir önbilgi kullanmadan, herhangi bir protein için peptid sekansı ve peptid motifleri bulmak hedeflenmiştir. Dört farklı peptid tasarımı algoritması geliştirilmiştir. Genetik algoritma, Markov modeli ve Viterbi modeli uygulamaları ile farklı protein hedefleri için peptidler tahmin edilmiştir. Algoritmalar farklı proteinler için iyi teorik bağlanma gösteren peptid sekansları tasarlamakta için başarılı olmuştur. Ayrıca çalışmalarımızda kullandığımız algoritmalar ile ?VitAL? adlı bir web sunucusu inşa edilmiştir.Peptidlerin bağlanmamış hallerdeki istatistiksel termodinamik özellikleri literatürde yer almamaktadır. Proteine bağlanmamış peptidleri küçük termodinamik sistem olarak tanımlamak mümkündür. Bu sistemdeki peptidleri konformasyonel enerjilerine, entropilerine ve ısı kapasitelerine göre sınıflandırmak için yeni bir istatistiksel termodinamik yaklaşım uygulanmıştır. Peptidlerin Helmholtz enerjileri, enerjileri, entropileri ve ısı kapasiteleri bu yaklaşım ile elde edilmiştir. Modeli, rasgele üretilen peptidler ve bilinen peptid inhibitörleri uygulanmıştır. Düşük enerji, düşük entropi ve düşük ısı kapasitesine sahip peptidlerin iyi birer inhibitör adayı olduğu tespit edilmiştir.