16:39 16 Maio 2021
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    Cientistas descobriram uma forma de modelar o posicionamento e comportamento das proteínas humanas, algo que era estimado poder demorar muitos bilhões de anos na prática.

    Cientistas da empresa de redes neurais DeepMind, Reino Unido, criaram um sistema capaz de simular a estrutura e comportamento de proteínas humanas, relata o portal EurekAlert.

    Os pesquisadores utilizaram a mais nova versão do sistema AlphaFold da DeepMind para modelar esse ambiente, algo considerado extremamente difícil de conseguir na prática, e que vem sendo perseguido há quase 50 anos.

    O número de permutações possível das proteínas é tão grande que chegou a ser estimado que a idade do Universo, 13,8 bilhões de anos, não seria tempo suficiente para o conseguir.

    A DeepMind usou uma nova arquitetura de aprendizagem profunda para o AlphaFold, que foi capaz de interpretar e computar o "gráfico espacial" de 170.000 proteínas 3D, prevendo a estrutura molecular subjacente à sua configuração dobrada.

    O AlphaFold conseguiu uma pontuação média de 92,4 no teste de distância global, considerado um teste de referência para comparar a previsão de estruturas de proteínas, contra um limiar de 90 para ser considerado uma previsão experimental competitiva, e com um desvio muito baixo nas previsões.

    "Quase caí da cadeira quando vi estes resultados", comentou Ewan Birney, pesquisador de genômica do Laboratório Europeu de Biologia Molecular.

    "Este trabalho computacional representa um impressionante avanço no problema da dobra de proteínas, um grande desafio em biologia com 50 anos de idade. Ocorreu décadas antes que muitas pessoas no campo tivessem previsto. Será emocionante ver as muitas maneiras pelas quais isso mudará fundamentalmente a pesquisa biológica", afirma o professor Venki Ramakrishnan, Prêmio Nobel e presidente da Sociedade Real do Reino Unido.

    Além de potenciar o aceleramento na descoberta de medicamentos e modelagem de doenças, a pesquisa pode ter aplicações em outros campos que não a saúde.

    A pesquisa deve ser publicada em uma revista científica em breve, mas já é possível ler um resumo no portal Prediction Center, bem como descobrir mais informação sobre o CASP14, a edição de 2020 do concurso de experiências de previsão da estrutura das proteínas em que o projeto participou, e que ocorre a cada dois anos.

    A DeepMind é conhecida por seus progressos na computação de redes neurais, como no xadrez, com o programa DeepBlue sendo a primeira IA a derrotar um campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, em 1997, e o AlphaGo, que derrotou Lee Sedol, jogador profissional de Go, em 2016.

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    Tags:
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