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A solução nova do AI que pode determinar a forma das proteínas poderia “revolucionar” a investigação médica

A solução da inteligência artificial (AI) de DeepMind, AlphaFold, sucedeu em determinar a forma das proteínas com um nível de precisão similar àquele de experiências do laboratório. A descoberta será instrumental em promover nosso conhecimento da saúde humana e da doença, ajudando nos a desenvolver diagnósticos e a terapêutica novos.

Inteligência artificial

Crédito de imagem: Estúdio azul do planeta/Shutterstock.com

AI tornando-se para ler proteínas

Os pesquisadores na 14a experiência a nível comunitário na avaliação crítica das técnicas para a previsão da estrutura da proteína (CASP14) anunciaram que desenvolveram com sucesso uma plataforma do AI capaz de ler a forma das proteínas, uma tarefa vital a compreender a natureza da doença humana que é ligada intrìnseca com a função das proteínas da maneira.

Nossos códigos do ADN para as seqüências de ácido aminado que formam os dez possivelmente às centenas de milhares de proteínas que existem no corpo humano. A pesquisa mostrou que quase cada tipo da doença humana está ligado com a função destas proteínas e que a função de cada proteína está relacionada a sua forma. Para mais do que pesquisadores de meio século esforçaram-se estabelecer um método rápido e exacto de ler a forma de uma proteína para conhecer mais sobre o corpo humano e as doenças que o impor.

Actualmente, determinar a forma de cada proteína dada exige uma quantidade significativa de recursos, incluindo o equipamento caro e o trabalho de cientistas especializados sobre meses ou mesmo anos. Com centenas de milhares de proteínas potencial do interesse aos cientistas que estudam a doença, a comunidade científica estêve na grande necessidade de um sistema aumentado.

DeepMind, um laboratório do AI baseado em Londres, participou no desafio de CASP onde as equipas de investigação foram dadas de todo o mundo seqüências dos ácidos aminados para um grupo de aproximadamente 100 proteínas. Os pesquisadores foram encarregados então com desenvolver um sistema por computador para determinar a forma das proteínas ao mesmo nível de precisão que as experiências demoradas do laboratório.

Os resultados do estudo, que foram determinados por cientistas independentes, revelaram que o programa do AlphaFold de DeepMind era eficaz em estabelecer a forma de aproximadamente dois terços das proteínas com um nível similar de precisão àquele das experiências do laboratório. Além, a precisão do programa em descodificar o resto das proteínas era igualmente alta, mas apenas não ao mesmo nível que os testes de laboratório.

Os organizadores de CASP forçam como as construções da realização de DeepMinds naquelas fizeram em círculos precedentes de CASP, ajudando a avançar significativamente este campo da ciência. Com o AI que DeepMind construiu, os cientistas serão equipados muito melhor em compreender a forma das estruturas com a velocidade, algo que será vital à investigação médica futura.

Investigação médica da revolução

O Dr. Kryshtafovych do organizador de Uc Davis, de EUA, e de CASP indica que “podendo investigar rapidamente a forma das proteínas e tem exactamente o potencial revolucionar ciências da vida. Agora que o problema foi resolvido pela maior parte para únicas proteínas, a maneira está aberta para a revelação de métodos novos para determinar a forma dos complexos da proteína - coleções das proteínas que trabalham junto para formar muita da maquinaria da vida, e para outras aplicações.”

Acima até deste ponto, o mistério como as proteínas se dobram para criar de estruturas tridimensionais altamente complexas e originais teve permaneceu pela maior parte não-resolvido. Agora, com o trabalho feito por DeepMind e por CASP, os cientistas têm uma oportunidade de ganhar uma introspecção mais adicional em como estas formas originais ajudam a função da proteína em um nível molecular.

O futuro de nossa compreensão da saúde humana e da doença tirará proveito extremamente dos avanços feitos pelo programa novo do AI de DeepMind. Igualmente inspirará a pesquisa continuada neste campo, que conduzirá indubitàvelmente às melhorias em aproximações diagnósticas, preventivas, e terapêuticas à doença.

Source:
  • https://predictioncenter.org/casp14/index.cgi
Sarah Moore

Written by

Sarah Moore

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