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Uma equipe de pesquisa da Universidade de Basileia e do Instituto Suíço de Bioinformática SIB descobriu um tesouro de proteínas não caracterizadas. Abraçando a recente revolução do aprendizado profundo, eles descobriram centenas de novas famílias de proteínas e até mesmo uma nova dobra de proteína prevista. O estudo já foi publicado em Natureza.
Nos últimos anos, AlphaFold revolucionou a ciência das proteínas. Esta ferramenta de Inteligência Artificial (IA) foi treinada com base em dados de proteínas coletados por cientistas biológicos há mais de 50 anos e é capaz de prever a forma 3D das proteínas com alta precisão. Seu sucesso levou à modelagem de impressionantes 215 milhões de proteínas no ano passado, fornecendo informações sobre os formatos de quase todas as proteínas. Isto é particularmente interessante para proteínas que não foram estudadas experimentalmente, um processo complexo e demorado.
“Existem agora muitas fontes de informação sobre proteínas, contendo informações valiosas sobre como as proteínas evoluem e funcionam”, afirma Joana Pereira, líder do estudo. No entanto, a investigação há muito que se depara com uma selva de dados. A equipe de pesquisa liderada pelo professor Torsten Schwede, líder do grupo do Biozentrum, da Universidade de Basileia, e do Instituto Suíço de Bioinformática (SIB), conseguiu agora descriptografar algumas das informações ocultas.
Uma visão panorâmica revela novas famílias e dobras de proteínas
Os pesquisadores construíram uma rede interativa de 53 milhões de proteínas com estruturas AlphaFold de alta qualidade. “Esta rede serve como uma fonte valiosa para prever teoricamente famílias de proteínas desconhecidas e suas funções em grande escala”, sublinha o Dr. Janani Durairaj, o primeiro autor. A equipe conseguiu identificar 290 novas famílias de proteínas e uma nova dobra de proteínas que lembra o formato de uma flor.
Com base na experiência do grupo Schwede no desenvolvimento e manutenção do software líder SWISS-MODEL, eles disponibilizaram a rede como um recurso interativo da web, denominado “Atlas do Universo de Proteínas”.
IA como uma ferramenta valiosa em pesquisa
A equipe utilizou ferramentas baseadas em Deep Learning para encontrar novidades nesta rede, abrindo caminho para inovações em ciências da vida, desde a pesquisa básica até a aplicada. “Compreender a estrutura e a função das proteínas costuma ser um dos primeiros passos para desenvolver um novo medicamento, ou modificar suas funções por meio da engenharia de proteínas, por exemplo”, diz Pereira. O trabalho foi apoiado por uma doação ‘kickstarter’ do SIB para incentivar a adoção de IA em recursos de ciências biológicas. Ele ressalta o potencial transformador do Deep Learning e dos algoritmos inteligentes na pesquisa.
Com o Protein Universe Atlas, os cientistas agora podem aprender mais sobre proteínas relevantes para suas pesquisas. “Esperamos que este recurso ajude não apenas pesquisadores e biocuradores, mas também estudantes e professores, fornecendo uma nova plataforma para aprender sobre a diversidade de proteínas, desde a estrutura, à função, à evolução”, diz Janani Durairaj.
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