O bioqu\u00edmico computacional Sergei Kotelnikov est\u00e1 trabalhando para desenvolver novos m\u00e9todos de modelagem de prote\u00ednas. Parte da Dean\u2019s Postdoctoral Fellowship do MIT, ele atua na Keating Lab, visando prever estrutura, fun\u00e7\u00e3o e intera\u00e7\u00e3o de biomol\u00e9culas com aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n
O objetivo \u00e9 ampliar aplica\u00e7\u00f5es das suas pesquisas, que v\u00e3o desde medicina at\u00e9 agricultura. Acelerando a compreens\u00e3o de como prote\u00ednas se organizam, ele busca modelos mais eficientes e generaliz\u00e1veis para descrever complexos proteicos.<\/p>\n
A trajet\u00f3ria de Kotelnikov come\u00e7a na R\u00fassia, onde cresceu em Abakan e participou de olimp\u00edadas cient\u00edficas. Ele formou-se em f\u00edsica e matem\u00e1tica na MIPT, avan\u00e7ando para doutorado em Stony Brook, sob orienta\u00e7\u00e3o de Dima Kozakov, refer\u00eancia em predi\u00e7\u00e3o de estruturas proteicas.<\/p>\n
A pesquisa concentra-se em prote\u00ednas como tijolos da biosfera, essenciais para processos celulares. Modelos computacionais ajudam a entender dobramentos e intera\u00e7\u00f5es quando dados experimentais s\u00e3o limitados, influenciando descobertas de drogas e interven\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas.<\/p>\n
Entre as contribui\u00e7\u00f5es destacadas, ele integrou m\u00e9todos para prever estruturas de complexos mediadas por PROTACs, mol\u00e9culas que promovem a degrada\u00e7\u00e3o de prote\u00ednas-alvo. A t\u00e9cnica envolve dividir e recompor o enlace flex\u00edvel que une prote\u00ednas diferentes.<\/p>\n
No MIT, Kotelnikov colabora com Amy Keating, l\u00edder na \u00e1rea de estrutura e fun\u00e7\u00e3o proteicas. A parceria mistura f\u00edsica, aprendizado de m\u00e1quina e experimenta\u00e7\u00e3o para avan\u00e7os em oncologia imunol\u00f3gica e prote\u00e7\u00e3o de culturas agr\u00edcolas.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, o pesquisador planeja explorar aprendizado geom\u00e9trico com Tommi Jaakkola e Tess Smidt no departamento de EECS, buscando incorporar conhecimentos f\u00edsicos e geom\u00e9tricos em redes neurais aplicadas a biomol\u00e9culas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"