{"id":100527,"date":"2022-11-21T14:23:35","date_gmt":"2022-11-21T17:23:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/?p=100527"},"modified":"2022-11-21T14:23:35","modified_gmt":"2022-11-21T17:23:35","slug":"alphafold-conheca-a-inteligencia-artificial-capaz-de-prever-as-estruturas-das-proteinas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/2022\/11\/21\/alphafold-conheca-a-inteligencia-artificial-capaz-de-prever-as-estruturas-das-proteinas\/","title":{"rendered":"Alphafold: conhe\u00e7a a intelig\u00eancia artificial capaz de prever as estruturas das prote\u00ednas"},"content":{"rendered":"

Em 1972, o qu\u00edmico Christian Anfinsen postulou que seria poss\u00edvel determinar as estruturas de prote\u00ednas a partir das suas sequ\u00eancias de amino\u00e1cidos. Nas cinco d\u00e9cadas seguintes, cientistas lutaram para encontrar modelos computacionais capazes de fazer isso.<\/p>\n

A tarefa n\u00e3o era f\u00e1cil: em 1969, o bi\u00f3logo Cyrus Levinthal estimou que enumerar todas as possibilidades de configura\u00e7\u00f5es de uma prote\u00edna levaria mais tempo do que o tempo conhecido do universo. O jogo come\u00e7ou a virar em 2018, quando a\u00a0DeepMind<\/strong>, empresa da Alphabet (tamb\u00e9m dona do\u00a0Google<\/strong><\/a>), come\u00e7ou a desenvolver o\u00a0Alphafold<\/strong>, um potente modelo de\u00a0intelig\u00eancia artificial (IA)<\/strong><\/a>\u00a0especializado na predi\u00e7\u00e3o da estrutura tridimensional de prote\u00ednas.<\/p>\n

Treinado a partir de banco de dados com\u00a0170 mil prote\u00ednas<\/strong>\u00a0com estruturas j\u00e1 mapeadas e utilizando uma capacidade computacional equivalente entre 100 e 200 GPUs (chips especializados em IA), o Alphafold passou a obter resultados muito precisos nos principais testes de predi\u00e7\u00e3o de estrutura de prote\u00ednas. No ano passado, a DeepMind publicou na revista Science um artigo j\u00e1 considerado um cl\u00e1ssico da qu\u00edmica e da intelig\u00eancia artificial. Os resultados impressionantes na predi\u00e7\u00e3o de estruturas rendeu ao modelo o t\u00edtulo de descoberta do ano pela publica\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n

As imagens abaixo foram geradas por IA, usando os modelos DALL-E 2, Midjourney e Stable Diffusion)<\/em><\/p>\n

\"\"
Imagens criadas com as IAs (da esquerda para a direita) DALL-E 2, Midjourney e Stable Diffusion, com o seguinte comando: “Uma fotografia colorida de uma estrutura de prote\u00edna em uma revista, produzida em est\u00fadio, com uma luz de fundo dram\u00e1tica” Foto: DALL-E 2 \/ MidJourney \/ Stable Diffusion \/ Estad\u00e3o<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cO Alphafold deve render o primeiro\u00a0pr\u00eamio Nobel<\/strong>\u00a0<\/a>para a \u00e1rea de intelig\u00eancia artificial\u201d, afirma Alexandre Chiavegatto, diretor do Laborat\u00f3rio de Big Data e An\u00e1lise Preditiva em Sa\u00fade da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP). H\u00e1 motivos para acreditar: prote\u00ednas s\u00e3o um dos pilares do mundo org\u00e2nico e suas estruturas determinam suas fun\u00e7\u00f5es na natureza. Ao entender o formato, a ind\u00fastria farmac\u00eautica, por exemplo, poder\u00e1 acelerar o desenvolvimento e encontrar novos f\u00e1rmacos – \u00e9 uma revolu\u00e7\u00e3o a caminho.<\/p>\n

\n
O Alphafold deve render o primeiro pr\u00eamio Nobel para a \u00e1rea de intelig\u00eancia artificial<\/em><\/div>\n

Alexandre Chiavegatto diretor do Laborat\u00f3rio de Big Data e An\u00e1lise Preditiva em Sa\u00fade da USP.<\/p>\n

O impacto do Alphafold j\u00e1 pode ser sentido: o artigo original da\u00a0Science<\/em>\u00a0recebeu em pouco mais de um ano mais de 5 mil cita\u00e7\u00f5es cient\u00edficas. O modelo mapeou as estruturas de todas as 200 milh\u00f5es de prote\u00ednas conhecidas – e o banco de dados dispon\u00edvel publicamente j\u00e1 foi acessado por 500 mil pesquisadores de 190 pa\u00edses.<\/p>\n

Em setembro, um grupo de cientistas da Universidade de Washington, nos EUA,\u00a0publicou na revista Science<\/strong><\/a>\u00a0a\u00a0ProteinMPNN<\/strong>, uma IA inspirada pela Alphafold capaz de prever estruturas ainda desconhecidas e at\u00e9 de imaginar novas prote\u00ednas.<\/p>\n

O potencial \u00e9 grande, mas Chiavegatto faz uma ressalva. \u201cO Alphafold \u00e9 um caminho intermedi\u00e1rio no desenvolvimento de novos medicamentos. Ele apenas indica a estrutura de uma prote\u00edna. Caber\u00e1 a pesquisadores, ou a outros algoritmos, determinar a cria\u00e7\u00e3o das novas drogas. Esse segundo passo ser\u00e1 fundamental para a medicina\u201d.<\/p>\n

Fonte: Estad\u00e3o<\/strong><\/em><\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Em 1972, o qu\u00edmico Christian Anfinsen postulou que seria poss\u00edvel determinar as estruturas de prote\u00ednas a partir das suas sequ\u00eancias de amino\u00e1cidos. Nas cinco d\u00e9cadas seguintes, cientistas lutaram para encontrar modelos computacionais capazes de fazer isso. 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