DeepMind, propriedade da Alphabet (Google), relatou um avanço significativo na previsão do enovelamento de proteínas. As proteínas são montadas a partir de sequências lineares de aminoácidos, que, após a síntese, assumem uma forma espacial única e são inúmeras. Esta não é uma tarefa para o experimentador, mas para a IA, com a qual a plataforma DeepMind lidou com um estrondo. A descoberta leva a novos medicamentos e muito mais.

De centenas de milhões de proteínas (combinações de aminoácidos), apenas 0,1% dos compostos foram estudados, cuja forma espacial também é bem conhecida. Proteínas desconhecidas, assim como compostos que ainda não foram confirmados experimentalmente, os cientistas estão tentando prever usando computadores. Mas, até agora, ninguém poderia calcular com um grau suficiente de precisão qual a forma 3D que uma proteína assumirá de um determinado conjunto e sequências de aminoácidos.

Para determinar a eficácia dos algoritmos (AI) na previsão do enovelamento de proteínas, a competição CASP (Avaliação crítica de técnicas para predição da estrutura de proteínas) é realizada a cada dois anos. Os algoritmos “dobram” proteínas desconhecidas, cuja estrutura é estudada posteriormente e comparada com os resultados da previsão. Na competição deste ano, relata DeepMind, o algoritmo AlphaFold previu a estrutura espacial de uma proteína com uma pontuação média de 92,4 na métrica Teste de Distância Global (GDT). Nota, 90 pontuações GDT são consideradas válidas para confirmação experimental. Isso significa que o algoritmo fez um trabalho melhor do que os experimentadores, para não mencionar significativamente menos tempo de previsão.

O problema de prever o dobramento de proteínas é considerado um dos 125 problemas mais importantes para a solução de problemas modernos, bem como um dos maiores problemas da biologia nos últimos 50 anos. Se o algoritmo DeepMind for tão bom nisso, como a empresa afirma, então podemos esperar um avanço na descoberta de novos medicamentos, vacinas e na compreensão da origem e do curso de muitas doenças.

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