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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas

Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 👄 após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 👄 na complexa sinfonia da vida.

Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 👄 vivos e impulsionar avanços vaidebet patrocinio campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 👄 resistentes.

Uma das principais conquistas na predição de proteínas

"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 👄 Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 👄 entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."

Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 👄 vaidebet patrocinio prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 👄 componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 👄 malfuncionar – dentro de um organismo vivo.

Versão do AlphaFold	Enfoque
AlphaFold	Predição da estrutura 3D de proteínas
AlphaFold2	Previsão de interações entre proteínas
AlphaFold3	Previsão de 👄 interações de proteínas com outras moléculas e íons

AlphaFold3 foi treinado vaidebet patrocinio uma base de dados global de estruturas moleculares 👄 3D e dá um passo vaidebet patrocinio direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 👄 com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 👄 vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.

Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 👄 como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 👄 Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.

"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 👄 John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 👄 funciona e como pode falhar vaidebet patrocinio estados doentes."

Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 👄 servidor dedicado do Google.