A inteligência artificial que deu uma surra a todos no StarCraft 2 fez “um avanço impressionante” na dobra de proteínas

       

Lembra-se da AlphaStar, a IA que deu uma surra a todos no StarCraft 2? Isso foi legal. Mas acontece que a DeepMind, a empresa de propriedade do Google que a criou, tinha aspirações mais altas que apenas ser realmente bom em um RTS.

 

AlphaFold

 

Como relatado pelo The Guardian, o DeepMind tem uma outra IA chamada AlphaFold, e recentemente fez avanços sem precedentes no campo da dobra de proteínas.

O dobramento de proteínas é o processo pelo qual as cadeias protéicas adquirem suas estruturas tridimensionais, que são elementos fundacionais da biologia.

Quanto mais cientistas puderem entender o processo e prever como ocorre o dobramento proteico, mais bem equipados estarão para desenvolver tratamentos médicos para uma gama tremenda de doenças e enfermidades.

Também abre a porta para outros avanços, como o desenvolvimento de melhores culturas GM.

O problema é que há um grande número de combinações possíveis – os humanos têm mais de 20.000 proteínas, de acordo com este relatório da Universidade de Carleton sobre o uso de IA para desenvolver um tratamento COVID-19, com mais de 200 milhões de interações potenciais entre eles – e determinar estas formas é um progresso lento e meticuloso.

 

Avaliação Crítica da Previsão de Estrutura de Proteína

 

Projetos de computação distribuída como Folding@home ajudaram, mas o projeto AlphaFold promete coisas muito maiores:

Ele superou outros participantes de um recente programa de Avaliação Crítica da Previsão de Estrutura de Proteína, que é obviamente grande, mas também manteve um nível de precisão equivalente aos métodos convencionais baseados em laboratório.

“Este trabalho computacional representa um avanço impressionante no problema da dobra de proteínas, um grande desafio em biologia com 50 anos”, disse o presidente da Royal Society, Venki Ramakrishnan.

“Isso ocorreu décadas antes que muitas pessoas no campo tivessem previsto. Será emocionante ver as muitas maneiras pelas quais isso irá mudar fundamentalmente a pesquisa biológica”.

“Este é um problema que eu estava começando a pensar que não seria resolvido em minha vida”, disse Janet Thornton, diretora emérita do EMBL European Bioinformatics Institute.