Utilizando Computação em Grid para Modelagem Molecular de Sistemas Biológicos

A Modelagem Molecular é a área que consiste em representar apropriadamente sistemas moleculares através de modelos computacionais, assim como reproduzir seu comportamento por meio da utilização de metodologias teóricas e técnicas computacionais. Quando estes sistemas moleculares são modelados na presença de moléculas do solvente, simulações realizadas nestes ambientes são chamadas de simulações com efeito solvente . O estudo dos efeitos do solvente vem recebendo grande atenção devido principalmente ao fato de que a grande maioria de processos químicos e biológicos ocorre em meio condensado, particularmente, em soluções aquosas. A aplicação destes estudos em bio-macromoléculas, tais como proteínas, apresenta-se como um grande desafio, visto que a quantidade de átomos presentes nestas moléculas dificulta a geração de suas estruturas ou aglomerados de hidratação. Estas estruturas são geradas através do uso de uma metodologia chamada AGOA, que requer para este propósito, o potencial eletrostático (MEP) da molécula em questão. Desta forma, este presente trabalho tem como objetivo, o desenvolvimento de uma metodologia computacional, denominada GridMEP, responsável pela obtenção do potencial eletrostático para proteínas, que consiste em três etapas: (i) fragmentação da proteína em suas unidades básicas (aminoácidos), (ii) cálculo do MEP individual de cada fragmento, e (iii) associação dos resultados obtidos parcialmente com os aminoácidos para compor o MEP final da proteína. A metodologia foi avaliada através da inclusão destes princípios em uma implementação em C++. Com o intuito de explorar o paralelismo intrínseco desta proposta e assim obter um menor tempo de resposta computacional para a geração do MEP da proteína, utilizou-se Computação em Grid para realizar, de forma distribuída, o cálculo do MEP de todos os fragmentos individuais constituintes da proteína. Para tal, foi utilizado o toolkit OurGrid no estabelecimento da plataforma Grid usada neste trabalho. Testes realizados demonstram que a metodologia satisfaz adequadamente o objetivo proposto, onde a demanda computacional (medida em tempo de processamento) apresentou uma tendência inversamente proporcional quase linear em relação ao número de máquinas usadas no Grid. É importante ressaltar que, para o nosso conhecimento, esta é a primeira iniciativa de utilização de Computação em Grid voltada para a estimativa de efeito solvente em Modelagem Molecula