- Sergei Kotelnikov, biólogo computacional, trabalha no MIT para desenvolver novos métodos de modelagem de proteínas, como parte da Dean’s Postdoctoral Fellowship.
- O objetivo é entender estrutura, função e interações de proteínas, com aplicações potenciais na medicina e na agricultura, usando aprendizado de máquina.
- Nascido em Abakan, Rússia, ele estudou física e matemática na Moscow Institute of Physics and Technology e fez o PhD em Stony Brook, sob orientação de Dima Kozakov.
- Criou uma abordagem para prever estruturas de complexos proteicos mediadas por PROTACs, separando o linker em duas metades e usando Transformada R de Fourier para calcular as configurações.
- No MIT, trabalha com Amy Keating e planeja colaborar com Tommi Jaakkola e Tess Smidt para explorar aprendizado geométrico, combinando conhecimento físico e geométrico em redes neurais.
O bioquímico computacional Sergei Kotelnikov está trabalhando para desenvolver novos métodos de modelagem de proteínas. Parte da Dean’s Postdoctoral Fellowship do MIT, ele atua na Keating Lab, visando prever estrutura, função e interação de biomoléculas com aprendizado de máquina.
O objetivo é ampliar aplicações das suas pesquisas, que vão desde medicina até agricultura. Acelerando a compreensão de como proteínas se organizam, ele busca modelos mais eficientes e generalizáveis para descrever complexos proteicos.
A trajetória de Kotelnikov começa na Rússia, onde cresceu em Abakan e participou de olimpíadas científicas. Ele formou-se em física e matemática na MIPT, avançando para doutorado em Stony Brook, sob orientação de Dima Kozakov, referência em predição de estruturas proteicas.
A pesquisa concentra-se em proteínas como tijolos da biosfera, essenciais para processos celulares. Modelos computacionais ajudam a entender dobramentos e interações quando dados experimentais são limitados, influenciando descobertas de drogas e intervenções médicas.
Entre as contribuições destacadas, ele integrou métodos para prever estruturas de complexos mediadas por PROTACs, moléculas que promovem a degradação de proteínas-alvo. A técnica envolve dividir e recompor o enlace flexível que une proteínas diferentes.
No MIT, Kotelnikov colabora com Amy Keating, líder na área de estrutura e função proteicas. A parceria mistura física, aprendizado de máquina e experimentação para avanços em oncologia imunológica e proteção de culturas agrícolas.
Além disso, o pesquisador planeja explorar aprendizado geométrico com Tommi Jaakkola e Tess Smidt no departamento de EECS, buscando incorporar conhecimentos físicos e geométricos em redes neurais aplicadas a biomoléculas.
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