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 betano 10 € 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 🔑 betano 10 € 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 betano 10 € uma base de dados global de estruturas moleculares 🔑 3D e dá um passo betano 10 € 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 betano 10 € estados doentes."

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