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A inteligência artificial do Google prevê a interação das moléculas da vida e ajuda a criar medicamentos.

AlphaFlod 3 prevê a estrutura das proteínas que interagem com o DNA envolvidas na cópia do genoma. Essa nova versão do Google AI oferece um impulso à descoberta de medicamentos

AlphaFold é um sistema de inteligência artificial (IA) do Google lançado em 2020, um banco de dados AlphaFold (disponível gratuitamente), contém a estrutura de todas as proteínas conhecidas. A versão AlphaFold 2, lançado em 2021, foi utilizado naquela época por cientistas para mapear uma das maiores máquinas das nossas células, sendo capaz de prever a estrutura e as interações de “todas” as moléculas da vida, mapear o universo de cada proteína que conhecemos, conduzindo descoberta de drogas.

“Revolucionário” é como muitos cientistas descrevem o impacto do AlphaFold 2 na biologia desde o seu lançamento.

Milhões de pesquisadores em todo o mundo usaram a segunda versão do AlphaFold para fazer descobertas como tratamentos contra o câncer, vacinas contra a malária e design de enzimas, de acordo com um comunicado da Google DeepMind.

Agora chega o AlphaFold 3, a nova versão que trouxe “o mundo biológico para alta definição”. Permitiu aos cientistas ver os sistemas celulares em toda a sua complexidade, através das suas estruturas, interações e modificações. Essa última versão é, segundo a DeepMind, responsável por esta IA em conjunto com a Isommorphic Labs, um “modelo revolucionário” que melhora os anteriores e funciona com uma precisão sem precedentes.

How could #AlphaFold 3 transform drug discovery?

Most drugs are small molecules known as ligands that bind to proteins to change how they interact in human health and disease.

AlphaFold 3 can predict these interactions to atomic accuracy. pic.twitter.com/TmefhHChmm

— Isomorphic Labs (@IsomorphicLabs) May 8, 2024

AlphaFlod 3: a IA que prevê sistemas celulares em alta definição

A versão mais recente do AlphaFold 3, descrita em 8 de maio na revista Nature, visa dar aos cientistas a capacidade de prever as estruturas das proteínas durante as interações com outras moléculas. Ao contrário da primeira versão, esta é limitada ao uso não comercial através de um site da DeepMind.

Para criar o AlphaFold 3, Jumper, o CEO da DeepMind, Demis Hassabis, e seus colegas fizeram grandes mudanças em relação ao seu antecessor: a versão mais recente depende menos de informações sobre proteínas relacionadas a uma sequência alvo, por exemplo.

AlphaFold 3 também usa um tipo de rede de aprendizado de máquina, chamada modelo de difusão, que é usada por IAs geradoras de imagens, o que é “uma mudança bastante substancial”, diz Jumper.

Melhorias substanciais na arquitetura de aprendizagem profunda e no sistema de treinamento tornam possível prever com mais precisão a estrutura de uma ampla gama de sistemas biomoleculares em uma estrutura unificada.

Announcing AlphaFold 3: our state-of-the-art AI model for predicting the structure and interactions of all life’s molecules. 🧬

Here’s how we built it with @IsomorphicLabs and what it means for biology. 🧵 https://t.co/K7uxMxdNr8 pic.twitter.com/MJfJ6NCEFW

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) May 8, 2024

We have also launched AlphaFold Server, a free platform that scientists around the world can use for non-commercial research. 🔬

They can harness AlphaFold 3’s predictions and test hypotheses with just a few clicks - no matter their technical expertise. →… pic.twitter.com/QLQ1Io6bS1

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) May 8, 2024

A partir de uma lista de moléculas, o AlphaFold 3 é capaz de gerar sua estrutura tridimensional conjunta, mostrando como elas se encaixam. Ele modela grandes biomoléculas, como proteínas, DNA e RNA, bem como pequenas moléculas, também conhecidas como ligantes, conforme 20minutos.es.

Os pesquisadores descobriram que o AlphaFold 3 supera substancialmente as ferramentas de software existentes na previsão da estrutura das proteínas.

Para interações de proteínas com outros tipos de moléculas, consegue-se uma melhoria de pelo menos 50% em comparação com os métodos de predição existentes, e para algumas categorias de interação importantes a precisão da predição dobrou.

“O desempenho de previsão de estrutura do AlphaFold 3 é muito impressionante”, diz David Baker, biofísico computacional da Universidade de Washington, em Seattle.

AlphaFold3 provou ser superior a dois programas de encaixe, bem como outra ferramenta baseada em IA chamada RoseTTAFold All-Atom.

Aplicações revolucionárias do AlphaFlod 3

AlphaFold 3 foi usado para prever a estrutura das proteínas que interagem com o DNA envolvidas na cópia do genoma, uma etapa essencial para a divisão celular. Experimentos nos quais as proteínas sofrem mutação para alterar tais interações sugerem que as previsões eram geralmente precisas.

Além disso, pode modelar modificações químicas dessas moléculas que controlam o funcionamento saudável das células e que, quando alteradas, podem causar doenças.

AlphaFold 3, do Google DeepMind e Isomorphic Labs, revolucionará as descobertas científicas. Créditos: Google DeepMind/Laboratório Isomórfico.

Os cientistas interessados em encontrar novos medicamentos têm usado convencionalmente software de "acoplamento" para modelar fisicamente o quão bem os produtos químicos se ligam às proteínas (geralmente com a ajuda das estruturas das proteínas determinadas experimentalmente).

Os cientistas concordam que este salto poderá levar a uma ciência mais transformadora, desde o desenvolvimento de materiais biorrenováveis e culturas mais resilientes até à aceleração da concepção de medicamentos e da pesquisa genômica.

Design racional de medicamentos com AlphaFold 3. Créditos: Isommorphic Labs

Isomorphic Labs, uma empresa spin-off da DeepMind em Londres, está usando o AlphaFold 3 para desenvolver medicamentos, tanto por meio de seu próprio portfólio quanto por meio de outras empresas farmacêuticas.

“Compreender o mundo biomolecular dentro de nós e como as complexas redes de moléculas interagem nas nossas células é um ponto de partida crucial para a compreensão e tratamento de doenças através do design racional de medicamentos”, afirmou o Isommorphic Labs.