Como a IA ajudou a solucionar um dos grandes mistérios da biologia

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Recentemente, estudiosos especialistas anunciaram que conseguiram resolver, graças ao auxílio do uso de Inteligência Artificial (IA), um dos maiores mistérios atuais sobre a biologia.

A biologia por si só apresenta inúmeros questionamentos a cientistas e pesquisadores. Um dos pontos de intriga diz respeito a antecipar como uma proteína adquire um modo tridimensional exclusivo.

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Após meio século, o DeepMind, centro de pesquisa de Inteligência Artificial que pertence a empresa Google, foi capaz de solucionar o entrave segundo os desenvolvedores do desafio científico.

Como a IA ajudou a solucionar um dos grandes mistérios da biologia
Fonte: (Reprodução/Internet)

Descoberta pode ajudar no avanço geral da medicina

Ter uma nova perspectiva sobre a biologia de modo a entender melhor as formas das proteínas, pode ser um ponto crucial no tratamento de doenças através de medicamentos exclusivos.

A quantidade exata do número de doenças que poderão ser tratadas com a previsão do formato da molécula é considerável e, no meio da lista, um possível método para tratar a Covid-19, pode existir.

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O anúncio dos cientistas envolvidos no projeto afirmou que o procedimento determinava a forma da proteína com uma precisão comparável à usada em métodos de laboratório caros e demorados.

Andriy Kryshtafovych, da Universidade da Califórnia em Davis, nos Estados Unidos, foi um dos avaliadores do desenvolvimento da descoberta, e a descreveu como verdadeiramente considerável.

Estudo das proteínas visa compreensão de suas formas

As proteínas existem em todos os seres vivos e executam um papel central nos processos químicos primordiais à vida. Dobradas em formas delicadas de inúmeras maneiras, são a chave para a execução de suas funções.

Muitas doenças estão relacionadas ao papel das proteínas em catalisar reações químicas (enzimas), resistir a doenças (anticorpos) ou agir como mensageiros químicos (hormônios como a insulina).

Desafio científico foi baseado em sistema comunitário

Ao longo dos anos, inúmeros grupos de estudiosos dos mais diversos países tentaram prever de alguma maneira, a forma de um conjunto de 100 proteínas tendo como base suas sequências de aminoácidos. 

Ao mesmo tempo, os biólogos usaram técnicas tradicionais para estudar estruturas 3D em laboratório de modo a determinar a posição de cada átomo em relação a outro na molécula de proteína.

Um grupo de cientistas do Casp (experimento de comunidade que realiza avaliações críticas de técnicas para prever a estrutura da proteína) comparou essas previsões com as estruturas 3D descobertas usando métodos experimentais.

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Fonte: (Reprodução/Internet)

O Casp utiliza a métrica de distância global para julgar a precisão, e a mesma varia de 0 a 100. Uma pontuação de aproximadamente 90 obtida pelo programa AlphaFold, da DeepMind, foi considerada equivalente à tecnologia de laboratório.

Como essa descoberta poderá ser utilizada?

Como dito, ter conhecimento sobre a estrutura 3D das proteínas é importante para a produção de drogas e compreensão de doenças humanas, incluindo câncer, demência e doenças infecciosas.

No exemplo que concerne a Covid-19, os cientistas analisam como o spike (ou “pico”) da proteína na superfície do vírus Sars-CoV-2 interage com os receptores nas células humanas.

Em entrevista à BBC News, Andrew Martin, professor e ex-assessor do Casp, disse que entender mais sobre o funcionamento da proteína é uma questão de caráter essencial para a biologia.

“Toda a maneira como uma proteína funciona depende de sua estrutura tridimensional e a função da proteína é relevante para tudo na saúde e na doença”, disse o professor.

Próximos passos da descoberta

Após a descoberta, outros cientistas vão examinar os dados para determinar a precisão do método de Inteligência Artificial, e como ele está se saindo em um nível muito mais detalhado.

Mas não é o fim, pois ainda existe uma lacuna de conhecimento que incluiu descobrir como várias proteínas funcionam juntas e como as mesmas interagem com outras moléculas (como DNA e RNA).

Andriy Kryshtafovych completou dizendo que o caminho se encontra aberto para o desenvolvimento de novas alternativas para determinar a forma de complexos de proteínas.