Há um ano, a DeepMind causou alvoroço com o anúncio da capacidade de resolver o principal mistério da biologia - prever a estrutura de qualquer proteína. Ao mesmo tempo, a DeepMind criou um banco de dados aberto com dados de 350 mil proteínas, cuja forma foi prevista pelo pacote AlphaFold. Hoje, a empresa anunciou a descoberta das formas de quase todas as proteínas conhecidas pela ciência terrestre - mais de 200 milhões de proteínas de todas as esferas da vida conhecidas na Terra. Esta é uma verdadeira revolução na biologia.
As proteínas são sequências de aminoácidos. Dependendo das combinações de aminoácidos, as proteínas se dobram em formas espaciais muito bizarras. Essas formas determinam a interação das proteínas entre si e, em última análise, regulam os processos biológicos nos organismos vivos: elas interagem se as formas combinarem como uma chave se encaixa em uma fechadura e permanecem indiferentes umas às outras se as formas não tiverem estruturas espaciais compatíveis.
Conhecer a forma espacial de uma proteína pode ajudar a encontrar a cura perfeita para doenças e fazer muitas outras descobertas na biologia. Antes do advento dos algoritmos de IA, os cientistas determinavam experimentalmente a forma das proteínas, o que é muito, muito difícil e demorado. O algoritmo proposto pela DeepMind determina a forma espacial de uma proteína de 10 a 20 segundos. Graças a isso, a empresa conseguiu trazer o banco de dados de formas espaciais de proteínas de 350 mil para mais de 200 milhões em um ano.
Deve-se esclarecer que prever a forma de uma proteína não significa ser 100% preciso. No entanto, o AlphaFold mostrou uma precisão significativa na determinação de formas, o que é suficiente para começar. Todo o trabalho de rotina era feito por um computador, e todos os cientistas do mundo antes desses 50 anos levaram para desvendar cerca de apenas 10% das estruturas das proteínas.
Cerca de meio milhão de cientistas de todo o mundo já usaram o banco de dados aberto sobre proteínas, observou a empresa. A divulgação do banco de dados completo sobre proteínas ativará esse processo muitas vezes e levará, em um futuro próximo, a descobertas surpreendentes na biologia.
2022-07-30 13:21:28
Autor: Vitalii Babkin