O modelo Evo 2 foi treinado no DNA de mais de 100.000 espécies em relações evolutivas entre todos os organismos conhecidos. Crédito da imagem: Shutterstock / ktsdesign.
A rede neural de IA ajudará a avançar na compreensão de doenças e genomas inteiros
Uma equipe de cientistas dos EUA desenvolveu um novo modelo de fundação que pode filtrar o código genético nos cinco reinos da biologia para fornecer informações sobre mutações causadoras de doenças e design do genoma.
O modelo, chamado Evo 2, foi treinado no DNA de mais de 100.000 espécies em relações evolutivas entre todos os organismos conhecidos. Desenvolvido em conjunto pelo Arc Institute em Palo Alto, Califórnia; e a gigante de tecnologia NVIDIA, o modelo será disponibilizado ao público para ajudar no avanço da pesquisa no setor de ciências da vida.
O Evo 2 segue o Evo 1, um modelo treinado em genomas unicelulares que foi revelado em um artigo de pesquisa na Science em novembro de 2024. A Nvidia e o Arc Institute afirmam que o Evo 2 é o maior modelo de IA em biologia até hoje acessível ao público, pois foi treinado em mais de 9,3 trilhões de nucleotídeos. Isso dá ao modelo de base, compreendendo redes neurais de IA treinadas em datas de dados em larga escala, uma ampla janela para o genoma.
O Evo 2 foi treinado com informações de humanos, plantas e bactérias, o que significa que pode fornecer informações sobre conexões entre partes distantes do código genético de um organismo e processos como função celular, expressão gênica e doenças.
"Nosso desenvolvimento de Evo 1 e Evo 2 representa um momento chave no campo emergente da biologia generativa, pois os modelos permitiram que as máquinas lessem, escrevessem e pensassem na linguagem dos nucleotídeos", disse o cofundador do Arc Institute, Patrick Hsu, e co-autor sênior do artigo do Evo 2.
Os pesquisadores estão esperançosos de que as aplicações do Evo 2 sejam amplas na compreensão científica. Eles enfatizam a capacidade do modelo de identificar alterações genéticas que podem levar à disfunção proteica. Em testes com o gene BRCA1, cujas variantes são responsáveis pelo câncer de mama, o Evo 2 foi capaz de prever com 90% de precisão quais mutações eram patogênicas.
O biólogo computacional Hani Goodarzi, que também esteve envolvido no desenvolvimento do modo, disse que o Evo 2 poderia ser implantado na descoberta de medicamentos.
"Se você tem uma terapia genética que deseja ativar apenas em neurônios para evitar efeitos colaterais, ou apenas em células do fígado, você pode projetar um elemento genético que só é acessível nessas células específicas. Esse controle preciso pode ajudar a desenvolver tratamentos mais direcionados com menos efeitos colaterais", explicou Goodarzi.
Um número crescente de empresas farmacêuticas está divulgando pipelines que foram liderados e projetados principalmente por IA. De fato, o potencial da IA na descoberta de medicamentos foi cientificamente endossado quando o Prêmio Nobel de Química de 2024 foi concedido à equipe da DeepMind por seu trabalho no AlphaFold, um sistema de IA que prevê com precisão as estruturas das proteínas.
Embora suas vantagens em acelerar e ajustar o desenvolvimento de medicamentos inovadores sejam claras, especialistas disseram que é difícil encontrar grandes conjuntos de dados que capturem toda a complexidade da biologia.
Fonte: Pharmaceutical Technology
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