AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas

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

Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos ♣ vivos e impulsionar avanços casas de apostas minimo 1 real campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações ♣ resistentes.

Uma das principais conquistas na predição de proteínas

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

Versões anteriores do AlphaFold se concentraram ♣ casas de apostas minimo 1 real prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus ♣ componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou ♣ malfuncionar – dentro de um organismo vivo.

AlphaFold3 foi treinado casas de apostas minimo 1 real uma base de dados global de estruturas moleculares ♣ 3D e dá um passo casas de apostas minimo 1 real direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons ♣ com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e ♣ vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.

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

"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse ♣ John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula ♣ funciona e como pode falhar casas de apostas minimo 1 real estados doentes."

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