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Em 2021, IA laboratório de pesquisa DeepMind anunciou o desenvolvimento de sua primeira rede neural de biologia digital, AlphaFold. O modelo foi capaz de prever com precisão a estrutura 3D das proteínas, o que determina as funções que essas moléculas desempenham. “Somos apenas sacos flutuantes de água em movimento”, diz Pushmeet Kohli, vice-presidente de pesquisa da DeepMind. “O que nos torna especiais são as proteínas, os blocos de construção da vida. A forma como eles interagem entre si é o que faz a magia da vida acontecer.”
AlphaFold foi considerado pela revista Science como o avanço do ano em 2021. Em 2022, foi o artigo de pesquisa mais citado em IA. “As pessoas têm estado [protein structures] por muitas décadas e não foram capazes de fazer tanto progresso”, diz Kohli. “Então veio a IA.” A DeepMind também lançou o Banco de dados de estrutura de proteínas AlphaFold—que continha as estruturas proteicas de quase todos os organismos cujo genoma foi sequenciado—tornando-o disponível gratuitamente para cientistas de todo o mundo.
Mais do que 1,7 milhão de pesquisadores em 190 países usaram-no para pesquisas que vão desde a concepção de enzimas que comem plástico até o desenvolvimento de vacinas mais eficazes contra a malária. Um quarto das pesquisas envolvendo AlphaFold foi dedicada à compreensão do câncer, da Covid-19 e de doenças neurodegenerativas como Parkinson e Alzheimer. No ano passado, a DeepMind lançou sua próxima geração do AlphaFold, que estendeu seu algoritmo de previsão de estrutura para biomoléculas como ácidos nucléicos e ligantes.
“Isso democratizou a pesquisa científica”, diz Kohli. “Os cientistas que trabalham num país em desenvolvimento numa doença tropical negligenciada não tiveram acesso aos fundos para calcular a estrutura de uma proteína. Agora, com o clique de um botão, eles podem acessar o banco de dados AlphaFold e obter essas previsões gratuitamente.” Por exemplo, um dos primeiros parceiros da DeepMind, a Iniciativa Medicamentos para Doenças Negligenciadas, utilizou o AlphaFold para desenvolver medicamentos para doenças que afectam milhões de pessoas – como a doença do sono, a doença de Chagas e a leishmaniose – mas que recebeu comparativamente pouca investigação.
A última inovação da DeepMind é chamada AlphaMissense. O modelo categoriza as chamadas mutações missense – alterações genéticas que podem resultar na produção de diferentes aminoácidos em posições específicas nas proteínas. Tais mutações podem alterar a função da própria proteína, e a AlphaMissense atribui uma pontuação de probabilidade para que essa mutação seja patogênica ou benigna. “Compreender e prever esses efeitos é crucial para a descoberta de doenças genéticas raras”, diz Kohli. O algoritmo, lançado no ano passado, classificou cerca de 89% de todos os possíveis erros humanos. Antes, apenas 0,1% de todas as variantes possíveis tinham sido clinicamente classificadas pelos investigadores.
“Este é apenas o começo”, diz Kohli. Em última análise, ele acredita que a IA poderá eventualmente levar à criação de uma célula virtual que poderá acelerar radicalmente a investigação biomédica, permitindo que a biologia seja explorada in-silico, em vez de em laboratórios do mundo real. “Com a IA e o aprendizado de máquina, finalmente temos as ferramentas para compreender esse sistema muito sofisticado que chamamos de vida.”
Este artigo aparece na edição de julho/agosto de 2024 da Revista WIRED do Reino Unido.
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