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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas

Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 5️⃣ após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 5️⃣ na complexa sinfonia da vida.

Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 5️⃣ vivos e impulsionar avanços como lucrar com apostas campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 5️⃣ resistentes.

Uma das principais conquistas na predição de proteínas

"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 5️⃣ Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 5️⃣ entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."

Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 5️⃣ como lucrar com apostas prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 5️⃣ componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 5️⃣ 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 5️⃣ interações de proteínas com outras moléculas e íons

AlphaFold3 foi treinado como lucrar com apostas uma base de dados global de estruturas moleculares 5️⃣ 3D e dá um passo como lucrar com apostas direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 5️⃣ com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 5️⃣ vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.

Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 5️⃣ como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 5️⃣ Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.

"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 5️⃣ John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 5️⃣ funciona e como pode falhar como lucrar com apostas estados doentes."

Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 5️⃣ servidor dedicado do Google.


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