A inteligência artificial agora pode ser usada para prever como todas as moléculas da vida interagem umas com as outras com “precisão sem precedentes”, afirmaram os cientistas.
O programa, chamado AlphaFold 3, poderia ajudar a impulsionar a busca por novos medicamentos e tratamentos para algumas das doenças mais devastadoras da humanidade, como câncer, Parkinson, malária, tuberculose e muitas outras, de acordo com seus criadores, o Google DeepMind.
AlphaFold 3 é capaz de visualizar como as formas complexas e redes de moléculas – presentes em todas as células do corpo humano – estão conectadas e como as menores alterações nestas podem afetar funções biológicas que podem levar a doenças.
Também pode ajudar os cientistas a prever como estas moléculas irão interagir com potenciais tratamentos, tais como anticorpos e medicamentos.
Sir Demis Hassabis, fundador e executivo-chefe da DeepMind, com sede em Londres, disse que o programa oferece aos pesquisadores um “conjunto de ferramentas” que pode “aumentar enormemente a velocidade do processo de descoberta de medicamentos” e “transformar nossa compreensão do mundo biológico”.
Cada célula viva opera com o que os pesquisadores descrevem como “máquinas moleculares” compostas de proteínas, DNA, pequenas moléculas conhecidas como ligantes e muito mais.
“Ao ver como eles interagem entre si, através de milhões de tipos de combinações, podemos começar a compreender verdadeiramente os processos da vida”, escreveu a equipe DeepMind em seu blog.
Ao receber uma lista de moléculas, o AlphaFold 3 é capaz de gerar sua estrutura 3D conjunta, prevendo como todas elas se encaixariam.
A equipe disse que o AlphaFold 3, que alimenta sua ferramenta gratuita conhecida como AlphaFold Server, é 50% mais preciso do que os melhores métodos tradicionais disponíveis e pode produzir previsões em segundos que normalmente levariam meses ou anos para serem feitas.
Dhavanthi Hariharan, gerente de produto da DeepMind, disse que o AlphaFold Server é “uma solução completa para gerar muitas moléculas biológicas clicando em alguns botões”.
“Atualmente é a ferramenta mais precisa do mundo para prever como as proteínas interagem com outras moléculas.”
Sir Demis disse que a ferramenta se baseia no “grande marco na biologia estrutural” do AlphaFold 2, um modelo anterior que previa as estruturas de quase todas as proteínas produzidas pelo corpo humano.
Em dezembro de 2020, AlphaFold foi reconhecido como uma solução para o grande desafio de 50 anos de previsão da estrutura de proteínas pelos organizadores da Avaliação Crítica da Predição da Estrutura de Proteínas (Casp).
Detalhes do AlphaFold 3 – que também envolveu uma equipe de especialistas do Isomorphic Labs, spin-off da DeepMind – foram publicados na revista Nature.
A equipe disse que é necessário mais trabalho para melhorar a precisão dos modelos, o que “incorrerá em um custo computacional adicional”.
Matthew Higgins, presidente do EP Abraham de biologia estrutural na Universidade de Oxford, que tem usado o AlphaFold para estudar vacinas candidatas contra a malária, disse que a ferramenta “fará uma enorme diferença na capacidade dos cientistas da pesquisa biomédica de entender como o maquinário em nosso células funcionam”.
Comentando sobre o AlphaFold 3, a Dra. Nicole Wheeler, Birmingham Fellow do Instituto de Microbiologia e Infecção da Universidade de Birmingham, disse que ele “oferece muitas promessas na expansão do que podemos fazer com essas ferramentas de IA para a compreensão e engenharia da biologia, como projetar biologia partes para controlar a expressão de genes ou projetar pequenas moléculas para tratar doenças”.