Grande parte do recente hype da IA centrou-se em conteúdos digitais hipnotizantes gerados a partir de instruções simples, juntamente com preocupações sobre a sua capacidade de dizimar a força de trabalho e tornar a propaganda maliciosa muito mais convincente. (Divertido!) No entanto, alguns dos trabalhos mais promissores – e potencialmente muito menos ameaçadores – da IA residem na medicina. Uma nova atualização do software AlphaFold do Google pode levar a novas pesquisas sobre doenças e avanços no tratatmento.
O software AlphaFold, do Google DeepMind e do Isommorphic Labs (também de propriedade da Alphabet), já demonstrou que pode prever como as proteínas se dobram com uma precisão chocante. Estão catalogadas impressionantes 200 milhões de proteínas conhecidas, e o Google diz que milhões de pesquisadores usaram versões anteriores para fazer descobertas em áreas como vacinas contra a malária, tratamento de câncer e projetos de enzimas.
Conhecer a forma e a estrutura de uma proteína determina como ela interage com o corpo humano, permitindo aos cientistas criar novos medicamentos ou melhorar os existentes. Mas a nova versão, AlphaFold 3, pode modelar outras moléculas cruciais, incluindo o DNA. Ele também pode mapear interações entre medicamentos e doenças, o que poderia abrir novas e interessantes portas para os pesquisadores. E o Google afirma que faz isso com uma precisão 50% melhor do que os modelos existentes.
“AlphaFold 3 nos leva além das proteínas para um amplo espectro de biomoléculas”, equipe de pesquisa DeepMind do Google escreveu em uma postagem no blog. “Este salto poderia desbloquear uma ciência mais transformadora, desde o desenvolvimento de materiais biorrenováveis e culturas mais resilientes, até à aceleração do design de medicamentos e da investigação genômica.”
“Como as proteínas respondem aos danos no DNA; como eles encontram e consertam? Líder do projeto Google DeepMind, John Jumper contou Com fio. “Podemos começar a responder a essas perguntas.”
Antes da IA, os cientistas só podiam estudar estruturas de proteínas através de microscópios eletrônicos e métodos elaborados como a cristalografia de raios X. O aprendizado de máquina agiliza grande parte desse processo usando padrões reconhecidos em seu treinamento (muitas vezes imperceptíveis para humanos e nossos instrumentos padrão) para prever formatos de proteínas com base em seus aminoácidos.
O Google diz que parte dos avanços do AlphaFold 3 vem da aplicação de modelos de difusão às suas previsões moleculares. Os modelos de difusão são peças centrais de geradores de imagens de IA como Midjourney, Gemini do Google e DALL-E 3 da OpenAI. A incorporação desses algoritmos no AlphaFold “aprimora as estruturas moleculares que o software gera”, conforme Com fio explica. Em outras palavras, é necessária uma formação que parece confusa ou vaga e faz suposições altamente fundamentadas com base em padrões de seus dados de treinamento para esclarecê-la.
“Este é um grande avanço para nós”, disse o CEO do Google DeepMind, Demis Hassabis Com fio. “Isso é exatamente o que você precisa para a descoberta de medicamentos: você precisa ver como uma pequena molécula se ligará a um medicamento, com que força e também a que mais ela pode se ligar”.
AlphaFold 3 usa uma escala codificada por cores para rotular seu nível de confiança em sua previsão, permitindo que os pesquisadores tenham o devido cuidado com resultados que têm menos probabilidade de serem precisos. Azul significa alta confiança; vermelho significa que é menos certo.
Google está fazendo AlphaFold 3 gratuito para pesquisadores usarem para pesquisa não comercial. No entanto, ao contrário das versões anteriores, a empresa não está abrindo o código-fonte do projeto. Um pesquisador proeminente que fabrica software semelhante, o professor David Baker da Universidade de Washington, expressou desapontamento ao Com fio que o Google escolheu esse caminho. No entanto, ele também ficou impressionado com as capacidades do software. “O desempenho de previsão de estrutura do AlphaFold 3 é muito impressionante”, disse ele.
Quanto ao que vem a seguir, o Google afirma que “a Isomorphic Labs já está colaborando com empresas farmacêuticas para aplicá-la aos desafios reais de design de medicamentos e, em última análise, desenvolver novos tratamentos que mudam a vida dos pacientes”.