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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas
Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 4️⃣ após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 4️⃣ na complexa sinfonia da vida.
Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 4️⃣ vivos e impulsionar avanços plataforma de jogos cassino campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 4️⃣ resistentes.
Uma das principais conquistas na predição de proteínas
"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 4️⃣ Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 4️⃣ entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."
Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 4️⃣ plataforma de jogos cassino prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 4️⃣ componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 4️⃣ malfuncionar – dentro de um organismo vivo.
| Versão do AlphaFold | Enfoque |
|---|---|
| AlphaFold | Predição da estrutura 3D de proteínas |
| AlphaFold2 | Previsão de interações entre proteínas |
| AlphaFold3 | Previsão de 4️⃣ interações de proteínas com outras moléculas e íons |
AlphaFold3 foi treinado plataforma de jogos cassino uma base de dados global de estruturas moleculares 4️⃣ 3D e dá um passo plataforma de jogos cassino direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 4️⃣ com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 4️⃣ vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.
Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 4️⃣ como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 4️⃣ Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.
"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 4️⃣ John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 4️⃣ funciona e como pode falhar plataforma de jogos cassino estados doentes."
Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 4️⃣ servidor dedicado do Google.
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