IA prevê a estrutura de uma proteína e supera um dos maiores desafios da biologia

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.

ZAP //

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