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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas

Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 9️⃣ após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 9️⃣ na complexa sinfonia da vida.

Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 9️⃣ vivos e impulsionar avanços apostando na roleta campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 9️⃣ resistentes.

Uma das principais conquistas na predição de proteínas

"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 9️⃣ Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 9️⃣ entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."

Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 9️⃣ apostando na roleta prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 9️⃣ componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 9️⃣ malfuncionar – dentro de um organismo vivo.

AlphaFold3 foi treinado apostando na roleta uma base de dados global de estruturas moleculares 9️⃣ 3D e dá um passo apostando na roleta direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 9️⃣ com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 9️⃣ vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.

Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 9️⃣ como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 9️⃣ Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.

"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 9️⃣ John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 9️⃣ funciona e como pode falhar apostando na roleta estados doentes."

Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 9️⃣ servidor dedicado do Google.