IWT, 06/06/2025
Por Scarlett Evans
O novo modelo Boltz-2 prevê com mil vezes mais rapidez o nível de ligação entre medicamentos e proteínas em comparação com métodos anteriores
Uma nova pesquisa do MIT anunciou um avanço importante na descoberta de medicamentos com uso de inteligência artificial. A equipe desenvolveu um novo modelo de IA capaz de prever com velocidade e precisão sem precedentes o quão bem as moléculas de um fármaco se ligam aos seus alvos proteicos.
O modelo Boltz-2 foi criado pelo Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) e pela Jameel Clinic, em colaboração com a empresa de biotecnologia Recursion.
Segundo os pesquisadores, o Boltz-2 é o primeiro modelo de aprendizado profundo a atingir a precisão de simulações físicas intensivas, porém operando mais de 1.000 vezes mais rápido.
“Esse ganho de desempenho torna o Boltz-2 não apenas uma ferramenta de pesquisa, mas um motor prático para o desenvolvimento real de medicamentos”, afirmou Gabriele Corso, doutorando do MIT e um dos principais pesquisadores do projeto. “Em vez de gastar horas simulando a interação entre uma única molécula e seu alvo, os cientistas agora podem examinar vastas bibliotecas químicas no mesmo intervalo de tempo, permitindo que equipes em estágios iniciais priorizem apenas os compostos mais promissores para testes em laboratório.”
O Boltz-2 é uma evolução de modelos anteriores, como o AlphaFold, que preveem a estrutura 3D de proteínas, mas não conseguiam estimar com precisão a força de ligação entre duas moléculas — um fator crítico para a eficácia de medicamentos.
O Boltz-2 foi criado justamente para preencher essa lacuna. Treinado com milhões de medições reais de laboratório, o modelo pode prever a força de ligação com uma precisão inédita em diversos testes comparativos.
Essa versão aprimorada se baseia na primeira iteração, o Boltz-1, desenvolvida em 2024. O Boltz-2 foi reconfigurado com um conjunto de dados maior e mais diversificado, incluindo simulações computacionais de moléculas em movimento e dados sintéticos baseados nas previsões do modelo anterior.
“Este lançamento é especialmente relevante para o campo da descoberta de medicamentos de pequenas moléculas, que tem avançado mais lentamente em comparação com os rápidos progressos em biológicos e engenharia de proteínas,” disse Saro Passaro, pesquisador da Jameel Clinic.
“Enquanto modelos como o AlphaFold e o Boltz-1 representaram um salto significativo no design computacional de anticorpos e terapias baseadas em proteínas, não vimos uma melhora equivalente na triagem de pequenas moléculas, que compõem a maior parte dos medicamentos em desenvolvimento no mundo,” acrescentou Passaro. “O Boltz-2 aborda diretamente essa lacuna ao fornecer previsões precisas de afinidade de ligação, o que pode reduzir drasticamente o custo e o tempo da triagem em estágios iniciais.”
O Boltz-2 será lançado como código aberto, com todo o código-fonte, pesos do modelo e dados de treinamento disponíveis ao público.
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