Inteligência Artificial determinou a estrutura 3D de quase todas as proteínas conhecidas na Terra

Pesquisadores usaram o AlphaFold - a revolucionária rede de inteligência artificial (IA) da Deep Mind baseada em deep learning ('aprendizado profundo') (1) - para predizer as estruturas de >214 milhões de proteínas expressas em 1 milhão de espécies, cobrindo quase todas as proteínas conhecidas no planeta. Todos os dados dessas estruturas estarão disponíveis gratuitamente em um banco de dados construído pela DeepMind, uma companhia de IA do Google e baseada em Londres, e pelo Laboratório Europeu de Biologia Molecular do Instituto Europeu de Bioinformáticas (EMBL-EBI), uma organização intergovernamental próxima de Cambridge, Reino Unido (2). Em torno de 200 milhões de estruturas já foram liberadas esta semana.

(1) Leitura recomendada: Qual é o atual ápice da Inteligência Artificial?

A estrutura tridimensional (3D) de uma proteína (macromolécula constituída por aminoácidos) determina sua função nas células (enzimática, estrutural, etc.). O conhecimento em detalhes da forma 3D das proteínas é particularmente importante para o entendimento de doenças diversas e de patógenos virais, e para o desenvolvimento de novos fármacos - mas também essencial em inúmeros campos da bioquímica, biotecnologia e biologia. Tradicionalmente, resolver a estrutura 3D de proteínas em laboratório é um trabalho muito custoso - envolvendo métodos como cristalografia de raio-X e microscopia crioeletrônica (3) - e que consome muito, muito tempo.

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(3) Lembrando que essas técnicas tradicionais ainda são necessárias para um esclarecimento extremamente detalhado de várias proteínas, especialmente as mais complicadas. E hoje, a microscopia crioeletrônica já permite resolver estruturas 3D a nível atômico: Técnica revolucionária agora permite ver átomos individuais em uma proteína

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De acordo com o EMBL-EBI, cerca de 35% das mais de 214 milhões de predições feitas pelo AlphaFold são consideradas altamente acuradas - ou seja, tão boas quanto as estruturas experimentalmente determinadas. Outras 45% são consideradas acuradas o suficiente para várias aplicações científicas.

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À medida que novos organismos (espécies) forem sendo descobertos - especialmente microrganismos - o banco de dados do AlphaFold será atualizado e otimizado, sendo esperado que novas predições futuras fiquem cada vez mais acuradas.

REFERÊNCIA