Uma experiência de projeto para publicação para uma equipe remota liderada por estudantes durante a p

Prévia do material em texto

1/4
Uma experiência de projeto para publicação para uma equipe
remota liderada por estudantes durante a pandemia
Neste artigo, Shreeya, Stutee e Karishma relatam suas experiências em trabalhar remotamente em uma nova
área de pesquisa durante a pandemia, os dois primeiros como estudantes e o último como mentor. O projeto
levou a uma publicação. Biofilm-AMP é agora um repositório estrutural e funcional publicado de AMPs para
estudos de biofilme. O trabalho também foi publicado na Frontiers in Cellular and Infection Microbiology.
A equipe: (da esquerda para a direita): Rohit Awate, Stutee Panse, Karishma S. Kaushik, Shreeya Mhade e
Gandhar Tendulkar.
Karishma: “Você estaria aberto a um estágio remoto usando abordagens de bioinformática para abrir uma área
de pesquisa completamente nova no meu grupo?” foi minha oferta a três estudantes de diferentes institutos no
último ano do programa de mestrado. Isso foi em resposta aos seus e-mails em junho de 2020, no meio de um
bloqueio relacionado à pandemia. Gandhar Tendulkar (MSc Bioinformática, Sir Sitaram e Lady Shantabai Patkar
College of Arts & Science e V. P. Varde College of Commerce & Economics (Autonomous), Mumbai), Shreeya
Mhade (MSc Bioinformática, Guru Nanak Khalsa College (autônoma), Mumbai) e Stutee Panse (atualmente com
a MS Biotechnology, The Pennsylvania State University, EUA) estavam buscando estágios de pesquisa comigo
(Karishma S. Kaushik, professor assistente da Universidade Savitribai Phule Pune, Pune) no que foi, sem
dúvida, um momento difícil de encontrar um.
Início do projeto
Karishma: Tal como acontece com a maioria dos grupos de pesquisa, meu laboratório na Universidade, que se
concentrou inteiramente em experimentos de “banco”, foi fechado. Essa falta de acesso sem precedentes a
instalações de laboratório úmido me levou a pensar em como poderíamos expandir nosso programa de
https://b-amp.karishmakaushiklab.com/
https://doi.org/10.3389/fcimb.2021.803774
2/4
pesquisa, que se concentrou na biologia de infecções relevantes para o homem, usando ferramentas
experimentais baseadas em computador. Eu respondi aos três alunos com a melhor oferta que eu poderia na
época. A oferta foi assustadora, mas os jovens pesquisadores estavam à altura do desafio.
Construindo uma equipe
Shreeya: Em nossa primeira reunião, compartilhamos nossos conjuntos de habilidades e domínios do
conhecimento. Enquanto Gandhar e eu estávamos familiarizados com ferramentas selecionadas de
bioinformática, Stutee tinha uma sólida formação em microbiologia. Esses conjuntos de habilidades diversas,
mas mutuamente sinérgicas, nos permitiram construir o projeto. Embora os alunos de mestrado sejam
normalmente esperados para procurar projetos de pesquisa por conta própria, este projeto é um exemplo na
mudança desse modelo para um possível ‘"modelo de equipe", onde os alunos podem procurar oportunidades
em pequenos grupos. Isso fornece aos alunos uma experiência de pesquisa mais realista (colaboradores,
membros da equipe de diversas origens e conversas cruzadas entre campos) e leva a um projeto completo (na
forma de publicação).
Chegando à ideia de pesquisa
Karishma: Antes do confinamento, meu grupo de pesquisa estava procurando começar a trabalhar com
Corynebacterium striatum, um patógeno de feridas emergente e altamente resistente, formador de biofilme.
Postui a ideia de usar abordagens in silico para identificar potenciais pequenas moléculas ou inibidores naturais
como agentes antibiofilme em C. striatum que poderiam servir como uma lista filtrada para posterior avaliação in
vitro. Isso exigiu uma abordagem em duas frentes: identificar um potencial alvo anti-biofilme em C. striatum,
bem como procurar possíveis candidatos.
Para começar, Stutee, Shreeya e Gandhar trabalharam juntos, olhando para repositórios de pequenas
moléculas ou inibidores naturais. Snehal, um ex-pesquisador do meu grupo, ajudou a manter o projeto no
caminho certo nos primeiros dias. Havia muitas incógnitas, incluindo a dinâmica da ciência e da equipe.
Tornar-se um recurso comunitário
Shreeya: Como a ideia inicial era identificar moléculas pequenas ou inibidores naturais à medida que o anti-
biofilme se aproxima, começamos a olhar para os peptídeos antimicrobianos (AMPs) como potenciais
candidatos. Os compostos antimicrobianos atuam de forma diferente nas células bacterianas flutuantes em
comparação com os agregados das bactérias, como visto em biofilmes. Além disso, os testes de biofilme em
laboratórios são tempo e recursos intensivos. Diante disso, estudos preliminares de silico, como o acoplamento
molecular, podem ajudar a restringir os agentes antibiofilme candidatos. Para isso, identificamos uma lista
exaustiva de AMPs e começamos a desenvolver modelos estruturais de AMP usando uma gama de ferramentas
de modelagem molecular.
Stutee : Enquanto Shreeya e Gandhar estavam solucionando as ferramentas de modelagem, comecei a
procurar proteínas candidatas ou enzimas essenciais para a formação de biofilme em C. striatum. Com base na
literatura anterior, a sortase C é importante para a formação de biofilme em patógenos Gram-positivos; no
entanto, a estrutura cristalina da proteína C. striatum não estava disponível. Trabalhei com Shreeya e Gandhar
para desenvolver um modelo de homologia da proteína C. estriatum sortase C. Neste ponto, tínhamos um
potencial alvo antibiofilme e uma série de modelos estruturais AMP previstos. A fase seguinte envolveu extenso
acoplamento molecular proteico-peptídeo, que foi usado para apresentar uma pontuação de preferência de
AMPs candidatos para avaliação in vitro.
Karishma: Percebemos que, além de desenvolver um pipeline para identificar AMPs candidatos para testes
antibiofilme, construímos uma vasta biblioteca de modelos estruturais 3D AMP. Além disso, tivemos listas
3/4
filtradas baseadas em script de modelos de AMPs com atividade positiva anti-Gram positiva e anti-Gram
negativa conhecida. Dada a escassez de recursos AMP para estudos de biofilme e a falta de modelos
estruturais de AMP, decidimos construir o projeto em um recurso comunitário que poderia ser aproveitado por
pesquisadores nos campos de microbiologia básica, clínica e aplicada, incluindo biofilmes e resistência a
antibióticos, e bioinformática. O que começou como um projeto para identificar candidatos antibiofilme contra um
único patógeno, agora estava se transformando em um repositório em larga escala de AMPs para estudos de
biofilme.
Expandir a equipe para colaboradores
Para transformar o projeto em um recurso comunitário, nossa ideia inicial era armazenar os modelos e arquivos
no GitHub. No entanto, quando discuti isso com Rohit, um amigo e cientista da computação, ele sugeriu a
construção de um site para o mesmo. Rohit juntou-se ao projeto e construiu um banco de dados fácil de usar e
facilmente copiavel que usava HTML / CSS / JavaScript entregue pelo GitHub. Éramos agora uma equipe com
microbiologia, bioinformática e conhecimento de ciência da computação!
Karishma: Para construir os recursos funcionais do banco de dados, colaboramos com Ragothaman M.
Yennamalli (professor assistente) e Yatindrapravanan Narsimhan (estudante de graduação) pela SASTRA
Deemed University, Thanjavur. Usando ferramentas de pesquisa baseadas em script, eles anotaram AMPs para
fontes existentes de literatura de biofilme. Isso significa que o banco de dados também poderia fornecer
informações sobre artigos científicos onde uma determinada AMP foi avaliada ou discutida no contexto de
biofilmes. No geral, isso ressalta o fato de que os projetos de pesquisa são muito dinâmicos e pode exigir que
os colegas com os conjuntos de habilidades relevantes o levem adiante em diferentes estágios.
Execução e resolução de problemas remotos
Karishma: Através dos um ano e meio do projeto, nos reunimos semanalmente por uma hora, com contato e-
mail regular. Isso foi importante para manter o projeto no caminho certo e discutir os dados como um grupo.
Além disso, isso acabou sendo fundamental para promover a camaradagem entrea equipe, uma vez que
estávamos todos em locais diferentes. Eu também sei que Gandhar, Stutee e Shreeya tiveram reuniões
regulares entre si (em raras ocasiões, mesmo à meia-noite!) para trabalhar em conjunto. Um exemplo disso foi
visto quando Shreeya e Gandhar estavam desenvolvendo o modelo de homologia da sproteína C da ortase.
Através de sua revisão de literatura, Stutee identificou resíduos característicos no modelo que bloqueariam o
acesso ao sítio catalítico e provavelmente funcionavam como uma ‘“dificante” flexível sob condições celulares.
Com base nisso, Shreeya e Gandhar reconstruíram o modelo de homologia da sortase C para imitar uma
conformação mais fisiológica da proteína.
Shreeya: Ao contrário dos ligantes ou moléculas pequenas, os peptídeos são estruturalmente mais flexíveis e
podem adotar inúmeras conformações. Isso, combinado com uma escassez de software de ancoragem de
proteína-peptídeo, tornou a triagem virtual de AMPs em um sistema de computador pessoal um desafio. Em
nossas sessões noturnas, fizemos um brainstorming de ideias e soluções técnicas. Tivemos vários momentos
de ‘Eureka’, desde descobrir como incorporar GPU para Autodock até a compreensão de estruturas CUDA para
acelerar aplicativos intensivos em computador.
Stutee: Tomado em conjunto, o projeto foi uma curva de aprendizado íngreme, mas olhamos para cada desafio
como uma oportunidade para encontrar soluções. No início, modelar mais de 5000 AMPs parecia uma tarefa
enorme, mas dividimos o trabalho e trabalhamos em vários sistemas para obter uma saída mais eficiente. Isso
nos permitiu construir modelos estruturais de mais de 5000 AMPs usando vários softwares em um período de
tempo relativamente curto. Em uma ocasião, estávamos tendo problemas significativos com o software de
acoplamento molecular. Para superar isso, pesquisamos e comparamos mais de 80 softwares de ancoragem
4/4
existentes e listamos os prós, contras e possibilidades de uso. Com isso, aprendemos muito sobre os
programas existentes e poderíamos tomar uma decisão informada sobre a mais adequada para nosso uso.
Levar o projeto adiante
KarishmaBiofilm-AMP é um repositório estrutural e funcional publicado de AMPs para estudos de biofilme, com
uma vasta biblioteca de diversos modelos de AMP (em termos de fonte, tamanho, estrutura e atividade), bem
como listas filtradas de AMPs e modelos de interação proteína-peptídeo. As características funcionais do
repositório hospeda anotações para fontes de literatura de biofilme relevantes de 10.000 fontes relevantes. O
banco de dados está disponível gratuitamente para a comunidade e tem uma interface amigável, com arquivos
para download para uma variedade de aplicativos in silico. Nosso trabalho foi publicado em 16 de dezembro de
2021 em Frontiers in Cellular and Infection Microbiology.
No ano profissional difícil, Stutee, Shreeya e Gandhar exemplificam o potencial da pesquisa liderada pelos
estudantes, com notável impulso, persistência e propriedade em todo o projeto. Nós nos conhecemos pela
primeira vez pessoalmente um ano depois de trabalhar juntos em agosto de 2021, e não é preciso dizer que foi
especial. Além da ciência, essa experiência de pesquisa sempre representará como transformamos uma
situação difícil em um ganho coletivo para o grupo e uma equipe de jovens pesquisadores. A equipe da B-AMP
continuará sua associação com o projeto para atualizar o repositório com novos modelos estruturais. Também
procuraremos expandir os recursos do banco de dados em colaboração com novos colegas. No futuro,
pretendemos que o B-AMP sirva como um recurso único para AMPs para estudos de biofilme. Nada de
distância sobre isso!
https://b-amp.karishmakaushiklab.com/
https://doi.org/10.3389/fcimb.2021.803774