Como um dos grandes mistérios da biologia foi resolvido com inteligência artificial

O programa determinou a forma das proteínas em um nível de precisão comparável a métodos de laboratório caros e demorados, de acordo com o anúncio.

Andriy Kryshtafovych, da Universidade da Califórnia em Davis, nos Estados Unidos, é um dos jurados científicos e descreveu o feito como “verdadeiramente notável”.

“Ser capaz de investigar a forma das proteínas com rapidez e precisão tem o potencial de revolucionar as ciências da vida”, disse ele.

As proteínas estão presentes em todos os seres vivos, onde desempenham um papel central nos processos químicos essenciais à vida.

Compostos por cadeias de aminoácidos, eles se dobram em um número infinito de maneiras em formas elaboradas que contêm a chave de como desempenham suas funções vitais.

Muitas doenças estão ligadas ao papel das proteínas em catalisar reações químicas (enzimas), combatendo doenças (anticorpos) ou agindo como mensageiros químicos (hormônios como a insulina).

“Mesmo pequenos rearranjos dessas moléculas vitais podem ter efeitos catastróficos em nossa saúde, então uma das maneiras mais eficientes de entender a doença e encontrar novos tratamentos é estudar as proteínas envolvidas”, disse John Moult, da Universidade de Maryland, EUA .

“Existem dezenas de milhares de proteínas humanas e muitos bilhões em outras espécies, incluindo bactérias e vírus, mas encontrar a forma de apenas uma requer equipamentos caros e pode levar anos”.

Em 1972, Christian Anfinsen recebeu o Prêmio Nobel por seu trabalho mostrando que deveria ser possível determinar a forma das proteínas a partir da sequência de seus blocos de aminoácidos.

A cada dois anos, dezenas de equipes de mais de 20 países tentam prever cegamente, usando computadores, a forma de um conjunto de cerca de 100 proteínas a partir de suas sequências de aminoácidos.

Ao mesmo tempo, estruturas 3D são trabalhadas em laboratório por biólogos usando técnicas tradicionais, como cristalografia de raios X e espectroscopia de ressonância magnética nuclear (também chamada de espectroscopia de RMN), que determinam a localização de cada átomo em relação a outro na molécula . de proteína.

Uma equipe de cientistas do Casp (um experimento da comunidade na avaliação crítica de técnicas para prever a estrutura de proteínas) compara essas previsões com as estruturas 3D encontradas usando métodos experimentais.

Casp usa uma métrica conhecida como teste de distância global para avaliar a precisão, variando de 0 a 100. Uma pontuação de cerca de 90, que o programa AlphaFold da DeepMind alcançou, é considerada comparável às técnicas de laboratório.

Na última rodada do desafio Casp-14, AlphaFold determinou a forma de cerca de dois terços das proteínas com precisão comparável a experimentos de laboratório.

Os avaliadores disseram que a precisão com a maioria das outras proteínas também foi alta, embora não tenham atingido esse nível.

AlphaFold é baseado em um conceito chamado aprendizado profundo. Nesse processo, a estrutura de uma proteína dobrada é representada como um gráfico espacial.

O programa então “aprende” usando informações sobre as formas 3D conhecidas de proteínas mantidas no banco de dados público de proteínas.

O programa de Inteligência Artificial foi capaz de fazer em questão de dias o que poderia levar anos em uma bancada de laboratório.

Conhecer a estrutura 3D de uma proteína é importante na fabricação de medicamentos e na compreensão de doenças humanas, incluindo câncer, demência e doenças infecciosas.

Um exemplo é o covid-19, no qual os cientistas estudam como o pico (ou “pico”) da proteína na superfície do vírus Sars-CoV-2 interage com os receptores nas células humanas.

O professor Andrew Martin, da University College London (UCL), ex-participante e conselheiro do Casp, disse à BBC News: “Entender como uma sequência de proteína se dobra em três dimensões é realmente uma das questões fundamentais da biologia. Como funciona uma proteína. depende de sua estrutura tridimensional e a função da proteína é relevante para tudo na saúde e na doença ”.

“Conhecendo as estruturas tridimensionais das proteínas, podemos ajudar a projetar medicamentos e intervir em problemas de saúde, sejam infecções ou doenças hereditárias”.

A professora Dame Janet Thornton, do Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL no Reino Unido, disse que a forma como as proteínas se dobram para criar “estruturas tridimensionais extraordinariamente exclusivas” é um dos maiores mistérios da biologia.

“Uma melhor compreensão das estruturas das proteínas e a capacidade de predizê-las usando um computador significa uma melhor compreensão da vida, da evolução e, claro, da saúde humana e das doenças”, explicou ela.

Outros cientistas vão querer olhar para os dados para determinar o quão preciso é o método de Inteligência Artificial e quão bem ele funciona em um nível muito detalhado.

Ainda existe uma lacuna de conhecimento, incluindo descobrir como várias proteínas se encaixam e como as proteínas interagem com outras moléculas, como DNA e RNA.

“Agora que o problema foi amplamente resolvido para proteínas individuais, o caminho está aberto para o desenvolvimento de novos métodos para determinar a forma de complexos de proteínas – coleções de proteínas que trabalham juntas para formar grande parte da maquinaria da vida e para outras aplicações” disse Kryshtafovych.

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