Agosto 15, 2022

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AI prevê a forma de quase todas as proteínas conhecidas na ciência

AI prevê a forma de quase todas as proteínas conhecidas na ciência

Em 2020, um laboratório de inteligência artificial chamado DeepMind revelou uma tecnologia que pode prever a forma das proteínas – os mecanismos microscópicos que impulsionam o comportamento do corpo humano e de todos os outros seres vivos.

Um ano depois, o laboratório compartilhou a ferramenta, chamada AlphaFold, com cientistas e Desbloqueie formas previsíveis de mais de 350.000 proteínas, incluindo todas as proteínas expressas no genoma humano. Ele imediatamente transformou o curso da pesquisa biológica. Se os cientistas puderem identificar as formas das proteínas, poderão acelerar a capacidade de entender doenças, conceber novos medicamentos e, caso contrário, investigar os mistérios da vida na Terra.

Agora, a DeepMind divulgou previsões para quase todas as proteínas conhecidas pela ciência. O laboratório com sede em Londres, que pertence à mesma empresa controladora do Google, disse na quinta-feira que adicionou mais de 200 milhões de previsões a um banco de dados online disponível gratuitamente para cientistas de todo o mundo.

Com este novo lançamento, os cientistas por trás do DeepMind esperam acelerar a pesquisa sobre os organismos mais misteriosos e lançar um novo campo chamado metaproteômica.

“Os cientistas agora podem explorar todo esse banco de dados e procurar padrões – associações entre espécies e padrões evolutivos que podem não estar claros até agora”, disse Demis Hassabis, CEO da DeepMind, em entrevista por telefone.

As proteínas começam como cadeias de compostos químicos, depois se torcem e se dobram em formas tridimensionais que determinam como essas moléculas se relacionam com outras. Se os cientistas puderem determinar como é uma proteína em particular, eles podem decifrar como ela funciona.

Este conhecimento é muitas vezes uma parte vital da luta contra doenças e enfermidades. Por exemplo, as bactérias resistem aos antibióticos expressando certas proteínas. Se os cientistas puderem entender como essas proteínas funcionam, eles poderão começar a enfrentar a resistência aos antibióticos.

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Anteriormente, determinar a forma de uma proteína exigia extensos experimentos envolvendo raios-X, microscópios e outros instrumentos em uma bancada de laboratório. Agora, observando a série de compostos químicos que compõem a proteína, o AlphaFold pode prever sua forma.

A tecnologia não é perfeita. Mas pode prever a forma de uma proteína com uma precisão que rivaliza com experimentos físicos em cerca de 63% das vezes, de acordo com testes padrão independentes. Com a previsão em mãos, os cientistas podem verificar sua precisão com relativa rapidez.

Clement Verba, pesquisador da Universidade da Califórnia, em San Francisco, que usa tecnologia para entender o coronavírus e se preparar para pandemias semelhantes, disse que a tecnologia “enviou” esse trabalho, muitas vezes economizando meses de tempo de teste. Outros usaram a ferramenta enquanto lutavam para combater gastroenterite, malária e doença de Parkinson.

A tecnologia também acelerou a pesquisa fora do corpo humano, incluindo esforços para melhorar a saúde das abelhas. O banco de dados expandido do DeepMind pode ajudar uma comunidade maior de cientistas a colher benefícios semelhantes.

Dr. Verba, como Dr. Hasabis, acredita que o banco de dados fornecerá novas maneiras de entender como as proteínas se comportam entre as espécies. Ele também vê isso como uma forma de educar uma nova geração de estudiosos. Nem todos os pesquisadores são bem versados ​​neste tipo de biologia estrutural. Um banco de dados de todas as proteínas conhecidas reduz a barreira de entrada. “Poderia trazer a biologia estrutural para as massas”, disse o Dr. Verba.