De antibióticos a terapias de cancro: Inteligência Artificial do Google pode reduzir para metade descoberta de novos medicamentos

Por Francisco Laranjeira

A Inteligência Artificial (IA) dá “novo salto em frente”, de acordo com os investigadores, depois de o Google DeepMind ter revelado a versão mais recente do seu programa AlphaFold, que consegue prever como as proteínas se comportam na complexa sinfonia da vida.

A descoberta promete lançar uma nova luz sobre a maquinaria biológica que sustenta os organismos vivos e impulsionar avanços em campo que vão desde os antibióticos a terapias de cancro, passando por novos materiais e culturas resilientes. O Google espera reduzir pela metade o tempo necessário para descobrir um medicamento antes de iniciar os testes em pacientes, dos atuais cinco anos para apenas dois, conforme explicou ao ‘Financial Times’.

“É um grande marco para nós”, disse Demis Hassabis, presidente-executivo do Google DeepMind e do spin-off, Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. “A biologia é um sistema dinâmico e é preciso compreender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas.”

As versões anteriores do AlphaFold focavam em prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas – os blocos de construção da vida – a partir dos seus constituintes químicos. Saber como se assume uma proteína é crucial para determinar como esta vai funcionar dentro de um organismo vivo.

O AlphaFold3 foi treinado a partir de um banco de dados global de estruturas moleculares 3D e vai um passo além, ao prever como as proteínas irão interagir com outras moléculas e íons. Quando solicitado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e a remodela continuamente na estrutura prevista mais precisa.

Num artigo publicado na revista ‘Nature’, os investigadores descrevem com o AlphaFold3 pode prever a forma de interação das proteínas, íons, cadeias de código genético e moléculas menores, como as desenvolvidas para medicamentos – nos testes, a precisão do programa variou entre 62 e 76%.

“Achamos que vamos desbloquear muitas novas ciências”, sustenta John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. “Já estamos a começar a ver os primeiros testadores usarem isso para entender como a célula funciona e como ela pode dar errado em estados de doença.”

Julien Bergeron, biólogo estrutural do King’s College London, estuda o flagelo em forma de hélice que as bactérias usam para nadar e se fixar nos tecidos que infetam. “Podemos começar a testar hipóteses antes mesmo de irmos para o laboratório e isso será realmente transformador”, referiu, citado pelo jornal britânico ‘The Guardian’.

Ivo Tews, da Universidade de Southampton, classificou o AlphaFold3 como um avanço. “Economizará muito tempo e acelerará a pesquisa ao gerar modelos que poderemos explorar com novas experiências”, acrescentou.

“As proteínas funcionam interagindo com outros tipos de moléculas”, refere Dan Rigden, professor da Universidade de Liverpool. “O AlphaFold3 prevê os detalhes moleculares de diversas interações, bem como de modificações de proteínas e estruturas de RNA, normalmente com uma precisão sem precedentes.”

“Como tal, tal como o seu antecessor, trará enormes benefícios em toda a biologia e ajudará a enfrentar grandes desafios de investigação, desde a segurança alimentar até à conceção de medicamentos e vacinas”, concluiu.

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