A inteligência artificial generativa (GenAI) é utilizada para muito mais do que gerar texto, imagens ou vídeos. Esse tipo de tecnologia de que tanto falamos pode ser usado para promover tecnologias promissoras ferramentas científicas baseadas em algoritmos. O AlphaFold 3 do Google DeepMind é um dos exemplos mais claros dessa realidade.
O laboratório de pesquisa em inteligência artificial (IA) da Alphabet, controladora do Google, apresentou nesta quarta-feira a terceira versão do AlphaFold. Esta iteração não só consegue prever com bastante precisão a estrutura de uma ampla variedade de moléculas além das proteínas, mas também é capaz de antecipar suas interações.
Um avanço importante para desenvolver novos medicamentos
Como as biomoléculas são compostos químicos elementares para a vida, entendê-las melhor poderia nos ajudar a desenvolver melhores medicamentos e tratamentos médicos. Durante muito tempo, a comunidade científica utilizou métodos tradicionais para prever a estrutura de alguns tipos de biomoléculas, como as proteínas.
Em 2020, porém, o AlphaFold 2 entrou em cena, e isso foi uma verdadeira revolução. Esta ferramenta de IA foi capaz de prever a estrutura molecular das proteínas com elevado grau de precisão, mas acima de tudo, com grande velocidade. Estávamos diante de uma alternativa que poderia poupar anos e anos de trabalho aos cientistas.
AlphaFold 2 acaba de levar essas possibilidades para o próximo nível. A ferramenta não só é capaz de prever a estrutura tridimensional das proteínas, mas também abrange outras grandes biomoléculas, como ADN e ARN, e pequenas moléculas como ligantes. A previsão de interações moleculares também entra em jogo.
Como podemos ver, estamos diante de um único sistema que é capaz de calcular com bastante precisão dois elementos muito importantes. O Google DeepMind chama isso de solução “holística” capaz de unificar o conhecimento científico para o design de medicamentos. Esta é uma das missões mais importantes da empresa.
“AlphaFold 3 é o primeiro sistema de IA a superar ferramentas baseadas na física para prever estruturas biomoleculares”, afirmam. E eles também explicam que a capacidade de prever a ligação do anticorpo e proteínas é muito importante para compreender aspectos da saúde humana, como a resposta imunológica.
O futuro do AlphaFold 3
O Google DeepMind disponibilizou mais uma vez seus mais recentes avanços à comunidade científica. Neste caso, AlphaFold 2 está disponível para todos aqueles que desejam utilizá-lo através de uma plataforma chamada AlphaFold Server. Você só precisa seguir o link para começar a experimentar a plataforma.
O serviço gratuito (não para uso comercial) permite gerar previsões de estruturas biomoleculares altamente precisas. Podemos trabalhar com DNA, RNA, ligantes, íons e também modificações químicas do modelo para proteínas e ácidos nucleicos. Tudo isso impulsionado por um modelo de difusão como o que encontramos nos geradores de imagens.
As novidades em relação a esses avanços não param por aí. Estamos diante do que poderá se tornar um negócio multimilionário. Certamente, a indústria farmacêutica está interessada em utilizar estas ferramentas para criar novos medicamentos, provavelmente com custos reduzidos de investigação e desenvolvimento.
Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind, disse em entrevista à Bloomberg TV que AlphaFold tem potencial para se tornar um negócio de mais de 100 bilhões de dólares. E isto parece estar mais perto do que muitos esperariam. Segundo o executivo, os primeiros medicamentos poderão chegar “nos próximos dois anos”.
Para conseguir isso, o Google DeepMind está trabalhando com a Isomorphic Labs, uma subsidiária da Alphabet que tem ligações com empresas farmacêuticas. O objetivo, como dissemos, é bastante claro: querem que esta solução seja utilizada para criar medicamentos para o mundo real. Com o tempo saberemos se finalmente conseguirão.
Imagens | Google DeepMind
Em Xataka | “Curar doenças não é um negócio”: relatório da Goldman Sachs traz à luz o grande dilema ético da indústria farmacêutica