Inteligência artificial (IA) resolve desafio da biologia e prevê estrutura 3D de proteínas com incrível precisão. Continue a leitura para saber mais.
Predizer a estrutura tridimensional de uma proteína é bastante complicado.
Em 1962, Max Perutz e John Kendrew receberam o Nobel de Química por determinar a estrutura da hemoglobina. Para isso, utilizaram a técnica de cristalografia por difração de raios X.
Dez anos mais tarde, Christian Anfinsen também foi agraciado com prêmio pelo seu trabalho relacionado a sequências de aminoácidos. Naquela oportunidade, discursou que: “Um dia será possível prever a estrutura de qualquer proteína apenas a partir de sua sequência de aminoácidos”
Passados 50 anos, ainda persiste o desafio de dobramento de proteínas, que é o mecanismo de formação da estrutura 3D proteica. Dentre as três questões, se destaca a de conceber um algoritmo computacional para prever estruturas de proteínas a partir de suas sequências de aminoácidos com precisão física e química.
Atualmente, experimentos de ressonância magnética nuclear também é capaz de obter a estrutura 3D de uma proteína. No entanto, tais técnicas apresentam um alto custo, além de um elevado tempo para serem realizadas.
AlphaFold2
Nesse sentido, a empresa DeepMind, que pertence ao Google, criou um sistema de rede de inteligência artificial (IA) chamado AlphaFold2 que se mostra ser o mais capaz para isto.
Em 2020, a Alphafold2 superou outras 100 equipes durante o desafio científico Critical Assessment of Structure Prediction (CASP) para previsão estrutural proteica a partir da sequência de aminoácidos. Em uma escala de 100 pontos de precisão, o sistema atingiu aproximadamente 90 pontos.
Isso significa que a simulação computacional determinou a forma das proteínas de forma rápida e com nível de precisão comparável aos métodos de laboratório falados anteriormente (caros e demorados).
Uma melhor compreensão das formas das proteínas é fundamental, pois as suas funções biológicas dependem diretamente dos seus dobramentos.
Portanto, conhecer essas estruturas irá permitir entender o mecanismo de algumas doenças, além do desenvolvimento de medicamentos, auxiliando no tratamento de doenças.
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