Método Computacional para Identificação de Peptídeos Marcados com Fenil-isotiocianato e Analisados por Cromatografia Líquida Acoplada a Espectometria de Massa em Tandem

A proteômica é uma ciência que faz uso da inteligência artificial para realizar a identificação, quantificação e caracterização de modificações pós-traducionais que podem ocorrer em proteínas nos diversos organismos. Este trabalho apresenta uma nova metodologia computacional e experimental capaz de aumentar consideravelmente a sensibilidade na identificação de peptídeos por cromatografia líquida e espectrometria de massas. Para isso, apresentamos uma ferramenta, denominada Spectrum Identification Machine (SIM), na qual implementamos esta metodologia confrontando espectros teóricos, gerados a partir de um banco de dados de sequências proteicas, com espectros experimentais. O aumento da sensibilidade é obtido através de uma marcação química nos peptídeos, denominada fenilisotiocianato (PITC), que intensifica o íon b1, fazendo com que ele seja o mais intenso do espectro em uma determinada região. Criamos uma lógica capaz de explorar essa informação, e a programamos no SIM, fazendo com que a complexidade do espaço de busca diminua e, consequentemente, aumente a sensibilidade.