Graças à ressonância nuclear magnética (RNM), mais conhecida do público por suas aplicações na medicina, pesquisadores estão conhecendo melhor a forma como as proteínas atuam no nosso organismo. Conhecê-las melhor pode ajudar, por exemplo, a aumentar a eficácia dos analgésicos locais.
Um trabalho realizado na Unicamp e inédito na área estuda como certos analgésicos locais atuam no nosso organismo. As análises usam técnicas de Ressonância Magnética Nuclear (RMN) bidimensionais e de detecção de sinais de longa distância. A chave para compreender os processos biológicos está nos fenômenos físico-químicos que aparecem quando as enzimas, que são proteínas mensageiras, interagem com as proteínas receptoras. O trabalho está sendo realizado por Luis Fernando Cabeça, doutorando do Instituto de Química da Unicamp, e tem a participação da bióloga, Eneida de Paula, do Instituto de Biologia da Unicamp.
Desde 2003, a equipe da química Anita Jocelyne Marsaioli, pesquisadora do Instituto de Química da Unicamp e especialista em química orgânica, trabalha com RMN aplicada às macromoléculas. Os procedimentos visam monitorar interações entre as proteínas das células e moléculas mensageiras, chamadas “ligantes”. A espectroscopia de Ressonância Magnética Nuclear Avançada consegue detectar sinais específicos que as moléculas emitem durante os processos fisiológicos do corpo humano. Outra vantagem desta tecnologia é que ela consegue apontar a enzima que o pesquisador pretende observar em meio a uma grande mistura de compostos. Então é feito um mapeamento de seus deslocamentos e no final se chega a um modelo de atuação para aquela enzima.
Uma segunda fase do projeto visa entender agora a promiscuidade das ações enzimáticas, isto é, como é que uma mesma enzima teria funções diferentes de acordo com a necessidade do processo. Essa parte da pesquisa está sob a responsabilidade da Cíntia Duarte de Freitas Milagres, que é farmacêutica especializada em biocatálise, e do mestrando Lucas Gelain. Para tanto, segundo Milagres, são utilizadas triagens de alto desempenho, isso porque o monitoramento lida com até dez mil microorganismos ou enzimas por dia. Por isso, esse processo gera um volume muito grande de dados que necessitam ser avaliados.