A Descoberta Científica Mais Notável de 2021


Segundo a revista Science, a capacidade de prever a estrutura tridimensional das proteínas usando inteligência artificial figura como a descoberta científica mais notável de 2021. Usando um algoritmo de IA (AlphaFold, da empresa britânica Deepmind), os cientistas conseguiram prever a complexa estrutura tridimensional que uma cadeia de aminoácidos adota ao se dobrar para dar origem a uma proteína funcional. O banco de dados e o sistema de inteligência artificial fornecem aos pesquisadores ferramentas poderosas para examinar a estrutura 3-D das proteínas e oferecem uma gama de dados que pode abrir caminho para descobertas futuras no campo da biologia.



Segundo a revista Science, a capacidade de prever a estrutura tridimensional das proteínas usando inteligência artificial lidera este ano o ranking dos marcos científicos de 2021. Usando um algoritmo de inteligência artificial (AlphaFold, da empresa britânica Deepmind), os cientistas conseguiram prever a complexa estrutura tridimensional que uma cadeia de aminoácidos adota ao se dobrar para dar origem a uma proteína funcional.
As proteínas são consideradas os blocos de construção fundamentais da vida, e sua funcionalidade depende diretamente da estrutura tridimensional que adotam. No passado, determinar sua estrutura exigia tempo e o uso de processos laboratoriais complexos e caros.
Este ano, dois artigos simultâneos publicados na Nature e na Science apresentaram os algoritmos de aprendizado de máquina AlphaFold e RoseTTA-Fold . Ambos resolvem o "problema de dobramento de proteínas", mostrando que podem determinar a estrutura em que uma proteína se dobra com base apenas nos aminoácidos que contém. Um marco histórico em biotecnologia porque resolve um problema que intriga os pesquisadores há quase meio século.
Além disso, a DeepMind, em colaboração com o Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL), irá fornecer livre e abertamente à comunidade científica o banco de dados de modelos de previsão de estrutura do proteoma humano mais completo e preciso (o conjunto completo de proteínas codificadas pelo genoma humano) até o momento.
O banco de dados e o sistema de inteligência artificial fornecem aos biólogos estruturais novas ferramentas poderosas para examinar a estrutura tridimensional das proteínas e oferecem uma gama de dados que pode abrir caminho para descobertas futuras e anunciar uma nova era para a biologia, com base na inteligência artificial.
O banco de dados de estrutura de proteínas AlphaFold (AlphaFold Protein Structure Database) pretende expandir dramaticamente o conhecimento acumulado sobre estruturas de proteínas, mais do que dobrando o número de estruturas de proteínas humanas com previsões altamente precisas disponíveis para pesquisadores. 
O AlphaFold é baseado em muitas contribuições da comunidade científica internacional, bem como nas inovações algorítmicas refinadas de AlphaFold e nas décadas de experiência do EMBL European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) compartilhando dados biológicos em todo o mundo. DeepMind e o EMBL-EBI estão dando acesso gratuito às previsões da AlphaFold para que qualquer pessoa use o sistema para permitir e acelerar a pesquisa e explorar novos caminhos de conhecimento científico.
Entre as primeiras mais de 350 mil estruturas publicadas na base de dados, além do proteoma humano , estão as proteínas de 20 organismos biologicamente significativos como a E. coli, a mosca da fruta , o rato, o peixe-zebra, o parasita da malária e a bactéria da tuberculose. Muitas pesquisas importantes foram feitas sobre esses organismos, e ter essas estruturas disponíveis permitirá que muitos pesquisadores de campos muito diferentes, da neurociência à medicina, acelerem seu trabalho.
O banco de dados e o sistema serão atualizados periodicamente conforme o investimento continua a ser feito em melhorias futuras do AlphaFold, e nos próximos meses está planejado expandir a cobertura para quase todas as proteínas sequenciadas conhecidas pela ciência - mais de 100 milhões de estruturas. 
Para saber mais, clique nos links acima

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