No ano passado, a DeepMind apresentou uma solução atraente para um problema científico de 50 anos, demonstrando como sua inteligência artificial AlphaFold pode prever as estruturas tridimensionais de proteínas únicas, preparando o cenário para uma nova era de descoberta biológica.
A empresa continuou a construir essas bases, agora compartilhando estruturas previstas para quase todas as proteínas do corpo humano, acelerando a pesquisa sobre tudo, desde resistência a antibióticos a tratamentos de câncer e muito mais.
Conhecer as formas complexas de várias proteínas individuais pode ajudar os cientistas a entender o que elas fazem e como podem ser administradas de forma benéfica, por exemplo, com medicamentos que combatem doenças humanas.
Mas todas as proteínas começam com cadeias unidimensionais de aminoácidos que se dobram em uma série quase infinita de estruturas tridimensionais altamente complexas. O uso dessas cadeias de aminoácidos para prever como será a estrutura final é conhecido como “problema de dobramento de proteínas” e é um dos problemas que os cientistas enfrentam desde o início dos anos 1970.
O AlphaFold da DeepMind foi projetado para resolver esse problema com o poder da computação moderna. O sistema aprende com estruturas de proteínas disponíveis publicamente que já foram identificadas por meio de experimentos científicos e, no ano passado, demonstrou como pode ser usado para identificar estruturas de proteínas nas quais os cientistas vêm trabalhando há muitos anos.
Descrito como “surpreendentemente preciso”, “revolucionário” e “progresso avassalador”, AlphaFold é visto como uma solução para um problema de dobramento de proteínas de 50 anos que inaugura um novo capítulo na pesquisa biológica.
Isso poderia ajudar os cientistas a identificar proteínas com mau funcionamento e as razões pelas quais elas causam certas doenças muito mais rápido, ou acelerar significativamente o desenvolvimento de medicamentos para tratá-las. As enzimas para decompor os resíduos de plástico poderiam ser desenvolvidas mais rapidamente e novos vírus poderiam ser combatidos de forma mais eficaz, por exemplo, mapeando as estruturas das proteínas do pico.
Em menos de um ano, já estamos vendo essa tecnologia começar a mudar o mundo da pesquisa científica. Na semana passada, um grupo separado de pesquisadores da Universidade de Washington demonstrou um software semelhante ao AlphaFold chamado RoseTTAFold. Ele pode prever estruturas de proteínas em apenas 10 minutos usando um computador convencional e está disponível online gratuitamente.
A equipe DeepMind também está trabalhando para tornar sua ferramenta mais acessível. Na semana passada, ela postou um documento detalhando como o sistema foi desenvolvido e postou o código-fonte no GitHub. DeepMind publicou ontem seu catálogo de previsões para quase todas as proteínas do corpo humano, conhecido como proteoma humano (a coleção de todas as proteínas).
O catálogo representa 98,5% das proteínas humanas, cerca de 20 mil no total. Além disso, a DeepMind forneceu acesso aberto aos proteomas de 20 outros organismos de interesse, incluindo mosca da fruta, camundongo, levedura e E. coli, para um total de mais de 350.000 estruturas de proteína.
DeepMind planeja expandir significativamente esta coleção nos próximos meses para incluir mais de 100 milhões de proteínas conhecidas pela ciência, levando ao que DeepMind chama de "o verdadeiro almanaque de proteínas do mundo."
“Este será um dos conjuntos de dados mais importantes desde o mapeamento do genoma humano”, disse o professor Evan Birney, vice-diretor geral do Laboratório Europeu de Biologia Molecular.
Um artigo descrevendo as previsões do proteoma humano foi publicado na Nature, e o vídeo abaixo oferece uma breve demonstração do banco de dados de estrutura de proteínas.
2021-07-27 05:10:18
Autor: Vitalii Babkin