Um sistema de Inteligência Artificial desenvolvido pela DeepMind, empresa britânica detida pela Google, conseguiu superar um dos maiores desafios da biologia ao prever com precisão a estrutura de uma proteína a partir de apenas a sua sequência.
Apenas um quarto das proteínas do corpo humano é tido como alvo das terapias desenvolvidas para o tratamento de doenças. Agora, graças a esta inovação, abrem-se portas à criação de medicamentos mais eficazes.
“Fiquei muito impressionado quando vi isto”, disse John Moult, da Universidade de Maryland, citado pela New Scientist. “Esta é a primeira vez que chegamos perto de nos aproximar da utilidade experimental, o que é bastante extraordinário”.
A AlphaFold 2 consegue, assim, recorrer à sequência de ADN de uma proteína para prever a sua estrutura com precisão atómica. Há 50 anos que investigadores de biologia molecular se debatiam para encontrar uma solução.
É fácil descobrir a sequência de qualquer proteína, uma vez que isso é determinado pelo ADN que a codifica. No entanto, nunca antes os biólogos tinham sido capazes de descobrir a estrutura de uma proteína apenas através da sua sequência.
Demis Hassabis, cofundador da DeepMind, já disse que a empresa tem todo o interesse em extrair o maior benefício possível destas tecnologias.
Ferramentas como a AlphaFold 2 podem ajudar os cientistas a projetar novos tipos de proteínas, que podem, por exemplo, combater futuras pandemias virais e doenças.
Apesar do enorme sucesso deste sistema de Inteligência Artificial, ele teve dificuldades, por exemplo, numa proteína cuja estrutura é influenciada por interações com outros proteínas que a rodeiam.
Assim, ainda há muito trabalho pela frente para aperfeiçoar esta tecnologia. É por isso que a AlphaFold 2 também fornece uma medida de quão confiáveis são as suas previsões, para que os cientistas saibam em quais confiar.
“Isto vai mudar completamente o rosto da medicina”, diz Andrei Lupas, do Instituto Max Planck. Por exemplo, o AlphaFold 2 foi capaz de prever as estruturas de várias proteínas do coronavírus logo depois de o vírus ter sido sequenciado pela primeira vez em janeiro.
Melhor ainda, acrescenta Lupas, seria ter a capacidade de prever quais dos milhares de medicamentos existentes se ligam a essas proteínas e podem ter um efeito terapêutico, sem ter que fazer experiências caras. Um artigo científico deverá ser publicado em breve com uma descrição mais detalhada da descoberta.
