Inteligência Artificial do Google consegue prever a estrutura 3D de mais de 200 milhões de proteínas

Em 1979, o pesquisador John Kendrew, da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, conseguiu descrever a estrutura 3D de uma proteína chamada mioglobina, formada por uma cadeia fibrosa de 154 aminoácidos. Agora, 65 anos depois, a empresa DeepMind, que pertence à Alphabet, dona do Google, anunciou na última quinta (28/7) que sua inteligência artificial (IA) conseguiu prever a estrutura tridimensional de mais de 200 milhões de proteínas encontradas em plantas, bactérias, animais e humanos.

Segundo o site americano Cnet, a façanha foi possível graças ao AlphaFold, o inovador sistema de IA da DeepMind, que foi lançado oficialmente em julho do ano passado – quando identificou a estrutura de cerca de 350.000 proteínas.

Como ele é um banco de dados de código aberto, pode ser usado por pesquisadores do mundo todo. Em abril, deste ano, por exemplo, cientistas da Universidade de Yale, nos EUA, recorreram ao AlphaFold para conseguir desenvolver uma vacina mais eficaz contra a malária.

O fundador e CEO da DeepMind, Demis Hassabis, citado pelo site americano, lembra que o banco de dados é usado também por cientistas que tentam melhorar nossa compreensão da doença de Parkinson, por biólogos que querem proteger a saúde das abelhas e até mesmo por pessoas que buscam obter informações valiosas sobre a evolução humana.

Para se entender a importância de se conhecer a estrutura tridimensional das proteínas, basta imaginar que elas são como fechaduras e precisamos criar chaves apropriadas para elas. Se não é possível ver a estrutura da fechadura, mas sabe que ela existe e do que é feita, além de seu tamanho provável, desenvolver uma chave para ela não seria impossível, talvez, porém poderia ser pouco funcional.

Levando em conta que a fechadura é a proteína, a chave seria uma pequena molécula que se liga a ela. Para cientistas, sejam eles médicos tentando criar medicamentos ou botânicos dissecando plantas para produzir fertilizantes, a interação entre certas moléculas e proteínas é crucial.

Quando se trata de remédios, conhecer a estrutura tridimensional da proteína é essencial, já que, embora sejam apenas cadeias de aminoácidos, elas não são retas ou planas. Costumam ser emaranhados.