A inteligência artificial da DeepMind pode prever como os medicamentos interagem com as proteínas A última versão da inteligência artificial AlphaFold pode ajudar biólogos a prever como as proteínas interagem umas com as outras e com outras moléculas, o que é uma vantagem para a pesquisa farmacêutica. Um sistema de inteligência artificial agora pode determinar não apenas como as proteínas se dobram, mas também como interagem com outras proteínas, moléculas de medicamentos ou DNA. Bioquímicos e pesquisadores farmacêuticos dizem que a ferramenta tem o potencial de acelerar muito seu trabalho, como ajudar a descobrir novos medicamentos.
As proteínas, que desempenham muitos papéis importantes nos seres vivos, são compostas por cadeias de aminoácidos, mas suas formas 3D complexas são difíceis de prever. A empresa de IA DeepMind anunciou pela primeira vez em 2020 que sua IA AlphaFold poderia prever com precisão a estrutura proteica a partir de sequências de aminoácidos, resolvendo um dos maiores desafios da biologia. Até meados de 2021, a empresa disse que havia mapeado 98,5% das proteínas do corpo humano. Agora, a versão mais recente, AlphaFold 3, é capaz de modelar como as proteínas, incluindo anticorpos, interagem entre si, bem como com outras biomoléculas, como fitas de DNA e RNA. A DeepMind diz que a precisão de suas previsões é pelo menos 50% maior do que os métodos existentes.
A maioria das moléculas de medicamentos funciona ligando-se a locais específicos em proteínas. A AlphaFold 3 poderia acelerar rapidamente o desenvolvimento de novos medicamentos, criando uma maneira rápida de testar como moléculas de medicamentos candidatas interagem com proteínas em um computador antes de realizar testes de laboratório longos e caros. Como versões anteriores da AlphaFold, os modelos de proteínas ou suas interações gerados pela atualização mais recente não são validados experimentalmente. O diretor executivo da DeepMind, Demis Hassabis, diz que a AlphaFold 3 oferece apenas previsões, então a validação no laboratório continua sendo vital – mas essa pesquisa agora será “massivamente acelerada”.
Julien Bergeron, do King’s College London, que não esteve envolvido no desenvolvimento da AlphaFold 3, mas tem testado-a há vários meses, diz que isso mudou a forma como seus experimentos são realizados. “Podemos começar a testar hipóteses antes mesmo de irmos ao laboratório, e isso realmente será transformador. Estou praticamente certo de que todos os grupos de pesquisa em biologia estrutural ou bioquímica de proteínas no mundo adotarão imediatamente esse sistema”, diz ele. Keith Willison, do Imperial College London, diz que a ferramenta tem o potencial de simplificar grandes partes da descoberta de medicamentos e pesquisa biológica, permitindo que os pesquisadores se concentrem em moléculas úteis que nunca teriam sido capazes de descobrir anteriormente.
“Os químicos orgânicos costumavam dizer que o espaço químico é maior do que o número de átomos no universo, e nunca seremos capazes de acessar sequer a parte mais remota e minúscula dele. Mas acho que essas técnicas de IA serão capazes de acessar uma enorme quantidade de espaço químico relevante”, diz ele. Matt Higgins, da Universidade de Oxford, diz que os novos recursos da IA da DeepMind farão uma grande diferença para os pesquisadores biomédicos, incluindo em seu próprio trabalho estudando interações hospedeiro-parasita na malária.
“Enquanto a AlphaFold transformou nossa capacidade de prever as estruturas das moléculas proteicas, as máquinas proteicas usadas por nossas células raramente funcionam sozinhas”, diz ele. “A AlphaFold 3 traz a nova e empolgante capacidade de modificar moléculas proteicas com as adições mais comuns ou ligá-las aos parceiros de ligação mais comuns encontrados em nossos corpos e ver o que acontece.”
