Nosso trabalho mostra uma rota para a criação in silico de aminoácidos carbonilados com produtos finais de peroxidação lipídica e como incorporá-los a uma proteína. Isso pode nos ajudar a entender como essa modificação pós-traducional pode alterar a função estrutural das proteínas carboniladas. Programas baseados em algoritmos de inteligência artificial são as ferramentas computacionais mais poderosas hoje para prever a estrutura terciária da proteína.
No entanto, eles ainda não reconhecem aminoácidos carbonilados e, portanto, não podem prever seus efeitos na estrutura da proteína. Para estudar o impacto da modificação pós-traducional na estrutura e função de uma proteína, uma ampla gama de métodos de parâmetros está disponível e é combinada com abordagens computacionais para acelerar e aprofundar a descoberta desejada. Existem desafios importantes que devem ser enfrentados no estudo da modificação pós-traducional de proteínas, tanto in vivo, in vitro e in silico.
No nível in silico, ainda é necessário o aprimoramento dos campos de força e dos programas de análise de dados, juntamente com a criação de novos parâmetros. Devido ao aumento de proteínas carboniladas em infecções metabólicas e doenças relacionadas ao envelhecimento, entre muitas outras, nossos resultados podem contribuir para a compreensão da mudança estrutural que ocorre neste e como isso pode afetar a função in silico