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| Imagem meramente ilustrativa para retratar uma IA |
ZMSC, 16/09/2022
Por Tibi Puiu
A poderosa nova IA pode ser usada para encontrar novas curas e biomateriais de alta tecnologia.
O recente renascimento do campo da inteligência artificial após a queda na década de 1980 (o chamado 'inverno da IA') provou ser absolutamente revolucionário. Mas talvez não haja interrupção maior causada pelo aprendizado de máquina e outros sistemas de IA do que na biologia. Recentemente, a DeepMind, uma subsidiária do Google encarregada de desenvolver programas de IA de ponta, revelou que seu sistema AlphaFold havia decodificado a estrutura de praticamente todas as proteínas conhecidas pela ciência – mais de 200 milhões delas.
Agora, uma nova ferramenta de IA está ampliando ainda mais os limites do que é possível, permitindo que os cientistas projetem proteínas originais a partir do zero, diferente de tudo visto na natureza. Esta nova ferramenta, conhecida como ProteinMPNN, foi recentemente descrita por pesquisadores da Universidade de Washington em um par de estudos publicados hoje na Science. Seus autores estão confiantes de que o ProteinMPNN e outras ferramentas semelhantes que devem surgir em um futuro próximo abrirão um novo campo de possibilidades e aplicações subsequentes. Isso inclui proteínas totalmente novas que são projetadas desde o início para atingir um determinado objetivo, sejam enzimas que digerem plástico ou novos medicamentos que visam algumas das doenças mais desafiadoras e intratáveis de hoje.
“As proteínas são fundamentais em toda a biologia, mas sabemos que todas as proteínas encontradas em todas as plantas, animais e micróbios representam muito menos de um por cento do que é possível. Com essas novas ferramentas de software, os pesquisadores devem ser capazes de encontrar soluções para desafios de longa data em medicina, energia e tecnologia”, disse o autor sênior David Baker , professor de bioquímica da Faculdade de Medicina da Universidade de Washington e ganhador do Prêmio em Ciência da Vida Breakthrough 2021.
Da descoberta da função das proteínas à criação de novas proteínas
O papel das proteínas no apoio à vida e à natureza em geral não pode ser subestimado. Alguns são estruturais, outros transportam moléculas, outros ainda são receptores, e assim por diante. Cada uma dessas funções está intimamente relacionada à sua forma específica, que é alcançada por meio de dobras.
Todas as proteínas começam como uma cadeia linear de unidades básicas chamadas aminoácidos. Essa estrutura 2D primária de aminoácidos contém a “receita” que uma proteína usa para se dobrar. Uma proteína passará por repetidos estágios de dobramento, adotando uma ampla gama de configurações antes de atingir sua forma final, que é a mais favorável energeticamente.
Enquanto o AlphaFold pode prever as formas das proteínas existentes, deduzindo assim sua função, o ProteinMPNN aborda o mesmo problema, mas do ângulo oposto. Em vez de fazer engenharia reversa do papel de uma proteína da natureza, a nova ferramenta pode ajudar os cientistas a projetar proteínas inteiramente novas desde o início. Eles podem, por exemplo, imaginar uma determinada função ou propósito para uma proteína e, em seguida, fazer com que a IA crie a estrutura correspondente cujos componentes moleculares e a forma conduzam à função desejada. Trata-se, então, de simplesmente sintetizar essas proteínas em laboratório.
O ProteinMPNN pode alcançar todas essas coisas realmente notáveis usando duas poderosas IAs desenvolvidas na Universidade de Washington. A primeira, apelidada de “alucinação”, permite que os cientistas pesquisem entre sequências de proteínas potencialmente úteis com base em prompts simples – como a agora famosa ferramenta de IA generativa DALL-E que gera imagens fantásticas a partir de um prompt de texto. A segunda IA, conhecida como “inpainting”, pode ser vista como um recurso de preenchimento automático como o que você vê quando digita uma pergunta no Google – só que é para proteínas. Quando usados em sinergia, os dois métodos podem permitir que os cientistas descubram proteínas inteiramente novas que se encaixam em uma função desejada.
A fim de validar as diferentes formas de proteínas geradas pelas duas IAs, os pesquisadores se voltaram para o AlphaFold experimentando e testando para ver se as sequências de aminoácidos eram realmente propensas a dobrar na forma desejada.
“ProteinMPNN é para o design de proteínas o que o AlphaFold foi para a previsão da estrutura da proteína”, disse Baker em um comunicado.
Proteínas inicialmente projetadas usando ProteinMPNN foram então montadas em laboratório. Entre elas estavam anéis em nanoescala, cada um com um diâmetro um bilhão de vezes menor que uma semente de papoula, que poderiam ser encaixados dentro de nanomáquinas personalizadas.
“Este é o início do aprendizado de máquina no design de proteínas. Nos próximos meses, trabalharemos para aprimorar essas ferramentas para criar proteínas ainda mais dinâmicas e funcionais”, disse Baker.
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