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Pesquisadores saudaram outro “salto para a frente” inteligência artificial depois que o Google DeepMind revelou uma versão mais recente 🗝 do seu programa AlphaFold, capaz de prever como as proteínas se comportam na complexa sinfonia da vida.
O avanço promete lançar 🗝 nova luz sobre a maquinaria biológica que sustenta os organismos vivos e impulsionar avanços campos de antibióticos, terapia contra 🗝 o câncer para novos materiais.
"É um grande marco para nós", disse Demis Hassabis, diretor executivo do Google DeepMind e o 🗝 spin-off Isomórfico Labes que codesenvolveu AlphaFold3. “A biologia é uma dinâmica sistema de compreensão como propriedades da Biologia emergem através 🗝 das interações entre moléculas diferentes.”
Versões anteriores do AlphaFold focadas prever as estruturas 3D de proteínas 200m, os blocos da 🗝 construção das vidas dos seus constituintes químicos. Saber qual a forma que uma proteína toma é crucial porque determina como 🗝 ela funcionará – ou funcionará mal - dentro dum organismo vivo
Animação DeepMind mostra um anticorpo aderindo à proteína de pico 🗝 do vírus resfriado comum.
Animação DeepMind mostra um anticorpo aderindo à proteína de pico do vírus resfriado comum.
AlphaFold3 foi treinado 🗝 um banco de dados global das estruturas moleculares 3D e vai mais além, prevendo como as proteínas irão interagir com 🗝 outras moléculas que eles encontram. Quando solicitado a fazer uma previsão o programa começa por ter nuvens atômicas para reformulá-lo 🗝 constantemente na estrutura predita da forma correta ndice
Os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever a interação das proteínas com 🗝 outras proteína, íons e cadeias de código genético. Em testes realizados na área da medicina foram encontrados 62% para 76% 🗝 dos pacientes que desenvolveram esse tipo do gene diferentes níveis (como os desenvolvidos).
"Nós pensamos que vamos desbloquear uma grande 🗝 quantidade de novas ciências", disse John Jumper, um dos autores do projeto no Google DeepMind. “Já estamos começando a ver 🗝 os primeiros testadores usarem isso para entender como funciona e o modo errado estados patológicos”.
Os acadêmicos podem usar o 🗝 AlphaFold3 para trabalhos não comerciais através do servidor dedicado da Google.
Dr. Julien Bergeron, biólogo estrutural do King's College London estuda 🗝 o flagelo semelhante a hélice que as bactérias usam para nadar e anexar aos tecidos infectados por elas ”.
Ele ajudou 🗝 a testar o servidor AlphaFold3 antes de seu lançamento público com vista à descoberta das moléculas que interferem nas hélices 🗝 biológicas. "Podemos começar testando hipóteses, mesmo quando vamos ao laboratório e isso será realmente transformador", disse ele /p>
Outros pesquisadores usarão 🗝 o programa para projetar moléculas e anticorpos que possam se prender a proteínas ou seções de código genético, no tratamento 🗝 das condições médicas.
O Drvo Tews, da Universidade de Southampton chamou o AlphaFold3 um salto frente e disse que seu 🗝 laboratório usaria para desenvolver anticorpos contra terapias anticâncer. "Isso economizará uma enorme quantidade do tempoe acelerar a pesquisa gerando modelos 🗝 os quais podemos então explorar com novas experiências", acrescentou ele ”.
Mais trabalho pode levar a culturas mais produtivas, entendendo por 🗝 que algumas plantas
ssíntese se tornam de forma eficiente do e encontrar maneiras para impulsionar o processo.
Os pesquisadores ainda precisarão 🗝 realizar trabalho de laboratório para confirmar as previsões da IA, pois não são perfeitas. Outra falha é que o AlphaFold3 🗝 Não faz bem prever como proteínas podem mudar a forma nos sistemas vivos perante seu ambiente – uma área 🗝 onde mais trabalhos serão necessários;
"As proteínas funcionam interagindo com outros tipos de moléculas", disse o professor Dan Rigden, da Universidade 🗝 do Liverpool. “AlphaFold3 prevê os detalhes moleculares das interações diversas e as modificações proteicas ou estruturas RNA normalmente sem precedentes 🗝 precisão ”.
“Como tal, como seu antecessor ”, disse ele "trará enormes benefícios toda a biologia e ajudará na resolução 🗝 dos principais desafios de pesquisa da segurança alimentar ao design das drogas. ”
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