Novidade IA prevê a forma 3D de quase todas as proteínas conhecidas

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A lucidez sintético (IA) desbloqueou avanços para uma novidade era de investigação biológica, permitindo prever a forma 3D de quase todas as proteínas conhecidas pela ciência — trazendo com isso benefícios iminentes para a saúde humana

De concórdia com a Science Alert, uma novidade plataforma de lucidez sintético —AlphaFold DB — desenvolvida pela AlphaFold, empresa de IA da Google DeepMind, consegue prever a forma 3D de quase todas as proteínas conhecidas.

Mais de 200 milhões de estruturas proteicas foram agora publicadas online nesta base de dados de chegada livre, que pode ser pesquisada.

O lançamento desta plataforma prepara o caminho para possibilidades incalculáveis de exploração cientifica em proteínas, os blocos de construção de vida. Os investigadores não escondem o excitação.

“Instaurar a estrutura 3D de uma proteína costumava demorar muitos meses ou anos, agora leva segundos“, explicou o cardiologista Eric Topol, do Scripps Research Translational Institute.

“Com estas novas estruturas, que iluminam quase todo o universo proteico, podemos esperar que mais mistérios biológicos sejam resolvidos a cada dia”.

Em colaboração com cientistas do European Molecular Biology Laboratory’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), o DeepMind revelou o seu primeiro lote de previsões AlphaFold em Julho do ano pretérito.

Apresentado uma vez que uma instrumento revolucionária que transformaria a investigação biológica e aceleraria a invenção de drogas, o AlphaFold prevê a forma 3D das proteínas com base nas suas sequências de aminoácidos.

Ligadas em cadeias, estas sequências de aminoácidos enrolam proteínas longas que são dobradas em folhas com pregas e fitas torcidas. Ao compreenderem a forma em que uma dada proteína se refolho, os cientistas podem ter uma teoria de uma vez que essa proteína funciona, decifrando qual é o seu papel principal dentro das células.

O AlphaFold foi concebido para açodar esse processo, fornecendo nos últimos dados partilhados mais de 200 milhões de estruturas previstas de proteínas encontradas em vegetação, bactérias, animais, e outros organismos.

“Essa esperança tornou-se uma verdade muito mais rapidamente do que nos atrevemos a sonhar”, disse o director executivo do DeepMind, Demis Hassabis, numa enunciação sobre a mais recente libertação de dados.

Os investigadores já usaram o primeiro lote de previsões da AlphaFold para requintar a sua compreensão de doenças mortais uma vez que a malária, abrindo a porta a vacinas melhoradas, e para interpretar puzzles biológicos sobre proteínas de behemoth que têm deixado os cientistas perplexos durante décadas.

Conseguiram ainda identificar enzimas nunca vistas antes, que poderiam ajudar a aumentar a poluição plástica.

“Só no último ano, houve mais de milénio artigos científicos sobre uma vasta gama de tópicos de investigação que usam estruturas do AlphaFold. Nunca vi zero parecido, disse Sameer Velankar, biólogo que dirige o Banco de Dados de Proteínas da EMBL-EBI.

“Isto é unicamente o impacto de 1 milhão de previsões”, acrescentou Velankar. “Imagine o impacto de ter mais de 200 milhões de previsões de estruturas proteicas francamente acessíveis na base de dados do AlphaFold”.

Alguns cientistas levantaram preocupações sobre a acessibilidade da base de dados AlphaFold e dos seus espantosos 23 terabytes de texto, que poderia ser pouco viável para algumas equipas de investigação, dada a dispendiosa força informática e as análises sofisticadas de dados que seriam necessárias.

No entanto, os benefícios iminentes para a saúde humana — que a DeepMind diz ter ponderado cuidadosamente contra potenciais riscos bio-éticos — são tão grandes que são quase inimagináveis.

“Espero que esta última atualização provoque uma avalanche de novas e excitantes descobertas nos próximos meses e anos”, disse a bióloga estrutural e observador sénior da EMBL-EBI, Dame Janet Thornton ao The Guardian.

“E tudo isto graças ao facto de os dados estarem disponíveis francamente para serem utilizados por todos”.

  Inês Costa Macedo, ZAP //

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