Modelagem computacional, preparação e análise das propriedades do nanosensor estocástico para detecção e identificação de cianotoxinas

Abstract

As microcistinas (MCs) são uma classe de heptapeptídeos cíclicos, com mais de 100 variantes estruturais, produzidas por algumas espécies de cianobactérias presentes em águas superficiais. Algumas técnicas são empregadas na detecção de MCs, porém, há poucos métodos validados para a diferenciação adequada das variantes. Neste trabalho empregou-se um nanoporo da alfatoxina incorporado em bicamada lipídica como ferramenta molecular para detecção e diferenciação das variantes LR, RR e YR. Adicionalmente empregou-se simulação de dinâmica, docagem molecular e cálculo de potencial eletrostático como suporte para esclarecimento do processo de interação MCs-nanoporo. A confecção da bicamada lipídica plana, inserção do nanoporo unitário e os registros de correntes iônicas ocorreram em condições de fixação de voltagem a 25°C. As soluções utilizadas foram KCl ou LiCl 4M, pH 7,5. Demonstrou-se que o nanoporo da alfatoxina discrimina as variantes (LR, RR, e YR) na solução de KCl. O processo de discriminação é baseado na análise dos tempos de permanência de cada variante no interior do nanoporo unitário, bem como, nas amplitudes dos bloqueios na corrente iônica que flui através dele. As variantes (LR, RR e YR) apresentam diferentes distribuições de carga que se correlacionam com os três perfis de amplitude de bloqueio na corrente iônica através do nanoporo. A análise de docagem molecular indica diferentes padrões de interação das variantes de MCs em duas regiões específicas do nanoporo. O volume ocupado por cada variante (LR, RR e YR) na região de constrição do nanoporo correlaciona-se com os três perfis de amplitudes de bloqueio na corrente iônica. Finalmente propomos um modelo, no qual, a capacidade do nanoporo da alfatoxina em diferenciar as variantes de microcistinas ocorre por um mecanismo baseado principalmente em interações eletrostáticas.