Cap´ıtulo
2.2 Abordagens Relacionadas para a Predi¸ c˜ ao da Estrutura de Prote´ınas no Modelo HP
A maioria das pesquisas no PPEP tˆem sido feitas no modelo 2D HP. Em (LOPES; SCAPIN, 2005) foi desenvolvido um Algoritmo Gen´etico com operadores especiais para resolver o PPEP. O algoritmo obteve bons resultados em seq¨uˆ en-cias extra´ıdas de um benchmark e de prote´ınas reais. Os M´etodos de Monte-Carlo est˜ao entre os melhores algoritmos para a Predi¸c˜ao da Estrutura de Prote´ınas no
2.2 Abordagens Relacionadas para a Predi¸c˜ao da Estrutura de Prote´ınas no Modelo HP16
modelo 2D HP. Um exemplo dessa metodologia ´e o Pruned Enriched Rosenbluth Method (PERM) (HSU et al., 2003). O PERM ´e um algoritmo que foi respon-s´avel pela descoberta de alguns dos melhores resultados em benchmarks. Lau e Dill (1989) introduziram o algoritmo Evolutionary Monte Carlo (EMC). Esse ´e um Algo-ritmo Evolucion´ario que trabalha com uma popula¸c˜ao de indiv´ıduos que realizam a otimiza¸c˜ao de Monte-Carlo. Esse algoritmo encontrou o melhor resultado conhecido para uma das seq¨uˆencias do benchmark HP Tortilla (HART; ISTRAIL, visitado em 08/2005). A Otimiza¸c˜ao por Colˆonias de Formigas (OCF) tamb´em foi utilizada para resolver o problema de Predi¸c˜ao da Estrutura de Prote´ınas no modelo 2D HP. Em Shmygelska e Hoos (2003), uma OCF com formigas melhoradas foi aplicada ao problema e alcan¸cou resultados compar´aveis a m´etodos do estado-da-arte. Em Cutello, Nicosia e Pavone (2004) foi aplicado um Sistema Imunol´ogico Artificial com operador de aging determin´ıstico, o qual obteve bons resultados.
Trabalhos mais recentes tˆem focado no modelo 3D HP. Cotta (2003) propˆos um Algoritmo Evolucion´ario hibridizado com Backtracking. Ele comparou os resultados obtidos utilizando a representa¸c˜ao relativa com aqueles obtidos com a representa¸c˜ao absoluta. Tamb´em comparou o m´etodo utilizando espa¸co apenas com solu¸c˜oes fac-t´ıveis, utilizando penalidades e fazendo reparos nas solu¸c˜oes infact´ıveis. Os melhores resultados foram obtidos utilizando a representa¸c˜ao absoluta e reparando as solu¸c˜oes infact´ıveis. Em Shmygelska e Hoos (2005), uma OCF foi utilizada para solucionar o PPEP no 3D HP. Os resultados encontrados foram favoravelmente compar´aveis com m´etodos do estado da arte. Uma Otimiza¸c˜ao por Colˆonias de Formigas paralelas foi utilizada em (CHU; TILL; ZOMAYA, 2005). De acordo com os autores, o m´etodo paralelo supera a implementa¸c˜ao de uma ´unica colˆonia tanto em termos de tempo de CPU quanto em qualidade das solu¸c˜oes. Em Cutello et al. (2005) foi utilizado um SIA baseado no princ´ıpio da sele¸c˜ao clonal com operador de aging determin´ıstico e c´elulas B de mem´oria. Os resultados foram comparados favoravelmente com aque-les obtidos em Cotta (2003). Em Blazewicz, Lukasiak e Milostan (2005) a t´ecnica Busca Tabu foi aplicada como ´unico m´etodo para resolver o Problema da Predi¸c˜ao da Estrutura de Prote´ınas no modelo 3D HP. Os resultados obtidos motivam o uso desta metaheur´ıstica como t´ecnica complementar a outras t´ecnicas.
17
Cap´ıtulo
3
Sistema Imunol´ogico Artificial
Os sistemas imunol´ogicos artificiais, como outras t´ecnicas inspiradas na natureza, tentam extrair dos sistemas biol´ogicos id´eias para desenvolver ferramentas que re-solvam problemas computacionais (DE CASTRO; TIMMIS, 2002b; DASGUPTA, 1998).
O Sistema Imunol´ogico (SI) natural ´e um mecanismo complexo respons´avel pela defesa do organismo (em especial dos animais vertebrados) contra o ataque de mi-croorganismos externos que podem causar doen¸cas (bact´erias, fungos, v´ırus, entre outros) chamados de ant´ıgenos (DE CASTRO; TIMMIS, 2002a). O prop´osito prin-cipal do SI ´e reconhecer todas as mol´eculas presentes no organismo e classific´a-las como pr´oprias (ant´ıgenos pr´oprios) e n˜ao-pr´oprias (patogˆenicas). Para as mol´eculas rotuladas como n˜ao-pr´oprias, o sistema imunol´ogico ´e ativado e introduz um tipo apropriado de defesa a partir das c´elulas brancas ou leuc´ocitos (DE CASTRO, 2001). Nesta defesa, anticorpos1 s˜ao produzidos com a fun¸c˜ao principal de neutralizar e eliminar o ant´ıgeno que estimulou a sua produ¸c˜ao.
O sistema imunol´ogico pode produzir uma resposta imediata (caracter´ıstica do 1Anticorpos s˜ao prote´ınas produzidas pelos plasm´ocitos (linf´ocitos B).
3 Sistema Imunol´ogico Artificial 18
sistema imune inato) `a invas˜ao dos ant´ıgenos, assim como pode produzir uma res-posta mais lenta e duradoura (fun¸c˜ao do sistema imune adaptativo). Os macr´ofagos e granul´ocitos respons´aveis pela resposta imunol´ogica inata est˜ao dispon´ıveis nos organismos de forma constante, n˜ao exigindo a pr´e-infec¸c˜ao para o combate a um determinado invasor (DE CASTRO, 2001).
J´a o sistema imune adaptativo, representado pelos linf´ocitos B e linf´ocitos T, tem a capacidade de produzir uma resposta espec´ıfica para um dado ant´ıgeno. Os linf´ocitos possuem uma mem´oria imunol´ogica, pois reconhecem o reaparecimento do ant´ıgeno e evitam uma nova contamina¸c˜ao pela doen¸ca, aperfei¸coando-se a cada encontro com um invasor ou similares (DE CASTRO, 2001).
Os Sistemas Imunol´ogicos Artificiais (SIAs) s˜ao compostos por metodologias inteligentes inspiradas no sistema imunol´ogico natural para a solu¸c˜ao de problemas do mundo real (DASGUPTA, 1998). Existem v´arios algoritmos e aplica¸c˜oes para os SIAs (DE CASTRO; VON ZUBEN, 2000a). Os principais mecanismos herdados dos sistemas imunol´ogicos reais s˜ao:
• Mem´oria Imunol´ogica e Matura¸c˜ao de Afinidade: quando o sistema imunol´ogico reconhece um ant´ıgeno, ele faz uma clonagem das c´elulas B que tˆem maior afinidade com o invasor (ant´ıgeno). Parte das c´elulas que s˜ao clo-nadas se tornam parte da mem´oria do sistema de forma a facilitar combates futuros contra esse mesmo ant´ıgeno ou semelhantes. A outra parte sofre uma hipermuta¸c˜ao clonal que pode melhorar a sua eficiˆencia no combate ao inva-sor. Dessa forma, uma segunda resposta a um ant´ıgeno ´e provavelmente mais eficiente do que a primeira;
• Reconhecimento de Padr˜oes: cada anticorpo ´e capaz de reconhecer uma determinada quantidade de ant´ıgenos com os quais ele se associa;
• Diversidade Imunol´ogica: atrav´es da hipermuta¸c˜ao som´atica e da recom-bina¸c˜ao gen´etica ´e garantida a diversidade imunol´ogica;
• Princ´ıpio da Sele¸c˜ao Clonal: esse princ´ıpio estabelece que apenas a c´elula (anticorpo) capaz de reconhecer um determinado est´ımulo antigˆenico ir´a se proliferar, sendo portanto selecionada em detrimento das outras;
• Distin¸c˜ao Pr´oprio/N˜ao-Pr´oprio: o sistema imunol´ogico ´e capaz de distin-guir entre c´elulas invasoras e c´elulas do pr´oprio organismo, sendo que apenas