{"id":23124,"date":"2020-12-24T16:35:57","date_gmt":"2020-12-24T16:35:57","guid":{"rendered":"https:\/\/cnpem.staging.wpengine.com\/?p=23124"},"modified":"2026-03-02T15:55:54","modified_gmt":"2026-03-02T18:55:54","slug":"ia-descobre-solucoes-que-podem-acelerar-o-desenvolvimento-de-novos-remedios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cnpem.br\/en\/ia-descobre-solucoes-que-podem-acelerar-o-desenvolvimento-de-novos-remedios\/","title":{"rendered":"IA descobre solu\u00e7\u00f5es que podem acelerar o desenvolvimento de novos rem\u00e9dios"},"content":{"rendered":"
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Por UOL<\/a> em 15\/12\/2020<\/p>\n

Ao longo desse \u00faltimo ano, os competidores, com os nomes ainda em sigilo, iam submetendo suas previs\u00f5es \u00e0 CASP, uma tradicional competi\u00e7\u00e3o internacional que escolhe qual o melhor m\u00e9todo de se determinar computacionalmente a estrutura de prote\u00ednas.<\/p>\n

Conforme as previs\u00f5es submetidas iam sendo comparadas \u00e0s estruturas j\u00e1 determinadas experimentalmente, mas ainda n\u00e3o divulgadas, o “grupo 427” ia acertando na mosca uma por uma, at\u00e9 mesmo as mais dif\u00edceis.<\/p>\n

Isso nunca havia ocorrido antes, mas os cientistas conduzindo a competi\u00e7\u00e3o j\u00e1 suspeitavam de quem se tratava.<\/p>\n

O AlphaFold, uma divis\u00e3o do DeepMind, o grupo de intelig\u00eancia artificial do Google, aparentemente tinha alcan\u00e7ado o Santo Graal da biologia computacional.<\/p>\n

“Nosso feito mais significativo, em termos de impacto no mundo real”, disse Demis Hassabis, CEO do DeepMind.<\/p>\n

Enovelamento de prote\u00ednas<\/p>\n

Prote\u00ednas s\u00e3o mol\u00e9culas extremamente vers\u00e1teis, constituindo toda a maquinaria celular e mediando todas as rea\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas em nossas c\u00e9lulas. S\u00e3o formadas por 20 tipos de amino\u00e1cidos, enfileirados em sequ\u00eancia.<\/p>\n

Conhecemos as sequ\u00eancias de amino\u00e1cidos que correspondem a cada uma das mais de 200 milh\u00f5es de prote\u00ednas j\u00e1 descobertas, pois \u00e9 justamente isso que est\u00e1 codificado nos genes das mais diversas formas de vida. Mas para entender como as prote\u00ednas funcionam \u00e9 necess\u00e1rio saber sua estrutura tridimensional. E isso \u00e9 bem mais complicado.<\/p>\n

Imagine uma classe do jardim da inf\u00e2ncia, onde as crian\u00e7as est\u00e3o de m\u00e3os dadas umas \u00e0s outras numa certa ordem. A professora ent\u00e3o diz para que corram para perto de seus melhores amigos, sem que soltem as m\u00e3os. Seria poss\u00edvel prever a posi\u00e7\u00e3o de cada crian\u00e7a ao final da bagun\u00e7a?<\/p>\n

O “enovelamento de prote\u00ednas” \u00e9 um problema semelhante, onde cada amino\u00e1cido se posiciona de acordo com os diferentes tipos de intera\u00e7\u00f5es com os amino\u00e1cidos vizinhos. E, surpreendentemente, para cada sequ\u00eancia de amino\u00e1cidos que resulta numa prote\u00edna, esse processo termina sempre com a mesma estrutura tridimensional.<\/p>\n

Uma vez sabida a estrutura da prote\u00edna, podemos entender sua fun\u00e7\u00e3o. Podemos saber quais mol\u00e9culas se encaixam nas cavidades da estrutura da prote\u00edna e como interagem com os amino\u00e1cidos ao seu redor.<\/p>\n

Assim, entendemos os mecanismos de como as prote\u00ednas catalisam rea\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas e como se associam com outros componentes celulares. Da mesma maneira, podemos encontrar mol\u00e9culas que interfiram com o funcionamento de determinadas prote\u00ednas, o que significa novos rem\u00e9dios.<\/p>\n

Como determinar a estrutura das prote\u00ednas?<\/p>\n

A estrutura de grande parte das prote\u00ednas pode ser determinada experimentalmente atrav\u00e9s da cristalografia, utilizada desde os anos 50. Nessa t\u00e9cnica, um cristal formado com a prote\u00edna em quest\u00e3o \u00e9 bombardeado por raios-X, que s\u00e3o desviados pelos \u00e1tomos da prote\u00edna e captados por detectores (o laborat\u00f3rio s\u00edncrotron<\/b> em Campinas, em SP, \u00e9 usado para isso).<\/p>\n

Analisando os padr\u00f5es formados pelos raios-X, podemos deduzir as posi\u00e7\u00f5es dos \u00e1tomos no cristal. \u00c9 mais ou menos como fazer uma figura com as m\u00e3os na frente de uma fonte de luz, projetando sua sombra na parede, e depois usar essa sombra para deduzir a posi\u00e7\u00e3o dos dedos.<\/p>\n

Outras t\u00e9cnicas mais modernas incluem a Resson\u00e2ncia Nuclear Magn\u00e9tica e mais recentemente a crio-microscopia eletr\u00f4nica. Por\u00e9m, essas t\u00e9cnicas s\u00e3o caras, trabalhosas e levam muito tempo, al\u00e9m de n\u00e3o funcionarem em todos os casos. Apenas uma diminuta parcela das prote\u00ednas conhecidas teve sua estrutura determinada dessa maneira. Assim, n\u00e3o \u00e9 vi\u00e1vel depender de experimentos cada vez que precisamos da estrutura de uma prote\u00edna. Seria muito mais f\u00e1cil prever essa estrutura diretamente da sequ\u00eancia de amino\u00e1cidos.<\/p>\n

Dispondo de pouca informa\u00e7\u00e3o experimental, os primeiros esfor\u00e7os para se prever a estrutura de prote\u00ednas, nos anos 80 e 90, se baseavam em simula\u00e7\u00f5es baseadas nas intera\u00e7\u00f5es f\u00edsicas entre os amino\u00e1cidos.<\/p>\n

Esses estudos foram essenciais para se entender os mecanismos de como as estruturas s\u00e3o formadas, primeiro organizando os amino\u00e1cidos localmente em pequenas “h\u00e9lices” e “folhas”, para depois formar a estrutura completa. Por\u00e9m, essas simula\u00e7\u00f5es conseguiam determinar apenas a estrutura de prote\u00ednas menores e mais simples.<\/p>\n

Corrida pelo melhor m\u00e9todo<\/p>\n

Assim, em 1994, surgiu a competi\u00e7\u00e3o CASP (Avalia\u00e7\u00e3o Cr\u00edtica da Predi\u00e7\u00e3o de Estruturas, na sigla em ingl\u00eas), onde v\u00e1rios grupos ao redor do mundo tentam prever as estruturas de um conjunto de prote\u00ednas baseados apenas na sequ\u00eancia de amino\u00e1cidos.<\/p>\n

Essas previs\u00f5es depois s\u00e3o comparadas com a estrutura real determinada experimentalmente, vencendo o grupo que mais se aproximou das estruturas corretas.<\/p>\n

Essa corrida levou a um grande avan\u00e7o inicial na precis\u00e3o das previs\u00f5es, mas apenas at\u00e9 um certo ponto ainda insuficiente para ser \u00fatil.<\/p>\n

Mais recentemente, j\u00e1 com muito mais sequ\u00eancias e estruturas experimentais dispon\u00edveis, outros m\u00e9todos de predi\u00e7\u00e3o baseados na an\u00e1lise de dados foram ganhando espa\u00e7o.<\/p>\n

Alguns m\u00e9todos, por exemplo, se baseiam na evolu\u00e7\u00e3o de diferentes vers\u00f5es de uma mesma prote\u00edna para inferir detalhes sobre a sua estrutura. At\u00e9 que alguns anos atr\u00e1s os m\u00e9todos de intelig\u00eancia artificial entraram na briga.<\/p>\n

O AlphaFold usa o conceito de deep learning para analisar e tra\u00e7ar paralelos entre as centenas de milhares de estruturas de prote\u00ednas j\u00e1 conhecidas, aprendendo a prever as posi\u00e7\u00f5es dos \u00e1tomos de novas sequ\u00eancias. A primeira itera\u00e7\u00e3o do AlphaFold, um time formado por f\u00edsicos, bi\u00f3logos e cientistas da computa\u00e7\u00e3o, j\u00e1 mostrava um avan\u00e7o significativo sobre a concorr\u00eancia.<\/p>\n

Mas a grande vit\u00f3ria veio esse ano, quando o grupo resolveu voltar \u00e0s origens ao incorporar detalhes sobre as intera\u00e7\u00f5es f\u00edsicas e estruturas locais no processo de aprendizado. Para continuar abusando das analogias, \u00e9 como voc\u00ea resolve um quebra-cabe\u00e7a: primeiro encaixando as pecinhas mais pr\u00f3ximas e depois organizando os v\u00e1rios peda\u00e7os maiores.<\/p>\n

Dessa vez o avan\u00e7o foi gigantesco. O AlphaFold conseguiu prever at\u00e9 mesmo as estruturas mais dif\u00edceis com uma precis\u00e3o incr\u00edvel. O erro das previs\u00f5es chegou no limite do pr\u00f3prio erro experimental ao determinar as estruturas. E como as estruturas das prote\u00ednas dentro das c\u00e9lulas nem s\u00e3o t\u00e3o r\u00edgidas, nem faz sentido tentar ser mais preciso que isso.<\/p>\n

Revolu\u00e7\u00e3o na biologia?<\/p>\n

O impacto certamente ser\u00e1 enorme. As estruturas previstas pelo AlphaFold agora s\u00e3o precisas o suficiente para serem usadas no dia a dia dos pesquisadores.<\/p>\n

Agora teremos acesso at\u00e9 mesmo a estruturas de prote\u00ednas notoriamente dif\u00edceis de serem determinadas experimentalmente, como as que formam os canais atrav\u00e9s das membranas da c\u00e9lula, important\u00edssimas no estudo de v\u00e1rias doen\u00e7as.<\/p>\n

Pela primeira vez, cientistas trabalhando no descobrimento de novas drogas ou projetando novas prote\u00ednas sint\u00e9ticas agora ter\u00e3o as estruturas ao alcance dos dedos. O pr\u00f3prio DeepMind planeja estudar a leishmaniose, a doen\u00e7a do sono e a mal\u00e1ria, todas doen\u00e7as tropicais ligadas a muitas prote\u00ednas de estrutura desconhecida.<\/p>\n

Por\u00e9m, os pesquisadores do ramo ainda n\u00e3o precisam procurar outro emprego. Como o AlphaFold depende de treinar seu algoritmo numa base de dados com estruturas j\u00e1 conhecidas, ele ainda n\u00e3o consegue determinar a estrutura de prote\u00ednas que diferem significativamente das existentes na base de dados.<\/p>\n

Mesmo na competi\u00e7\u00e3o o AlphaFold mostrou dificuldades em dobrar uma prote\u00edna incomum formada por v\u00e1rios segmentos repetidos.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, o campo do enovelamento de prote\u00ednas avan\u00e7ou bastante nesse meio tempo, e hoje j\u00e1 se entende que n\u00e3o basta apenas determinar uma estrutura r\u00edgida.<\/p>\n

Prote\u00ednas formam estruturas m\u00f3veis, que mudam constantemente entre diferentes conforma\u00e7\u00f5es. Algumas possuem partes intrinsecamente desordenadas. Esses movimentos tamb\u00e9m s\u00e3o fundamentais para se entender o funcionamento das prote\u00ednas. Assim, tanto experimentos quanto modelos f\u00edsicos ainda s\u00e3o necess\u00e1rios.<\/p>\n

H\u00e1 uma m\u00e1xima do jornalismo que diz que sempre que o t\u00edtulo do artigo \u00e9 uma pergunta, a resposta \u00e9 “n\u00e3o”. Provavelmente tamb\u00e9m seja o caso aqui, e devemos tomar as manchetes exaltadas com um pouco de cuidado. Veremos com o tempo.<\/p>\n

Mas com certeza \u00e9 um avan\u00e7o muito significativo que vai trazer resultados pr\u00e1ticos. Al\u00e9m disso, \u00e9 uma grande vit\u00f3ria para o DeepMind. Como diz John Moult, um dos organizadores da CASP, “\u00e9 o primeiro uso da intelig\u00eancia artificial para resolver um problema s\u00e9rio”.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Por UOL em 15\/12\/2020 Ao longo desse \u00faltimo ano, os competidores, com os nomes ainda em sigilo, iam submetendo suas previs\u00f5es \u00e0 CASP, uma tradicional competi\u00e7\u00e3o internacional que escolhe qual…<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1163,1208,12,1164],"tags":[],"class_list":["post-23124","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-clipping-cnpem","category-releases-cnpem","category-clipping-lnls","category-noticia-home","category-1163","category-1208","category-12","category-1164","description-off"],"acf":[],"yoast_head":"\nIA descobre solu\u00e7\u00f5es que podem acelerar o desenvolvimento de novos rem\u00e9dios - 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