Prêmio Nobel de Química para desenvolvedores do AlphaFold AI por prever estruturas de proteínas

Prêmio Nobel de Química para desenvolvedores do AlphaFold AI por prever estruturas de proteínas

Pela primeira vez – e certamente não a última – um avanço científico tornado possível pela inteligência artificial foi galardoado com o Prémio Nobel. O Prêmio Nobel de Química de 2024 foi concedido a John Jumper e Demis Hassabis do Google DeepMind em Londres pelo desenvolvimento de um inovador Ferramentas de IA para previsão de estrutura de proteínas chamadas AlphaFold, e a David Baker, da Universidade de Washington em Seattle, por seu trabalho em design computacional de proteínas nos últimos anos foi revolucionado pela IA.

Os efeitos do AlphaFold, que foi revelado há alguns anos, são nada menos que transformadores. A ferramenta tornou a previsão de estruturas proteicas – muitas vezes, mas nem sempre, altamente precisas – acessível aos investigadores com o toque de um botão, permitindo experiências que eram impensáveis ​​há uma década. Os biólogos falam agora de uma era “antes do AlphaFold” e “depois do AlphaFold”.

"Há muito que é um sonho ser capaz de prever a estrutura tridimensional das proteínas com base nas suas sequências de aminoácidos. Isto foi considerado impossível durante décadas", disse Heiner Linke, presidente do Comité do Nobel e nanocientista da Universidade de Lund, na Suécia, durante o anúncio do prémio. Os homenageados deste ano “decifraram o código”, acrescentou. Os três vencedores dividirão um prêmio de 11 milhões de coroas suecas (US$ 1 milhão).

Excelente IA

A DeepMind lançou o AlphaFold em 2018, quando ganhou uma competição bienal de previsão de estrutura de proteínas, a Avaliação Crítica de Previsão de Estrutura de Proteínas (CASP). Mas foi a segunda versão da rede neural profunda, que foi apresentado no final de 2020, que desencadeou um terremoto nas ciências da vida.

Muitas das previsões do AlphaFold2 no CASP eram tão precisas que eram indistinguíveis das estruturas proteicas determinadas experimentalmente. Isso levou John Moult, cofundador do CASP e biólogo computacional da Universidade de Maryland em College Park, a declarar em 2020, que “o problema foi resolvido de uma certa forma”.

Hassabis, cofundador e CEO da DeepMind, e Jumper, líder da equipe AlphaFold, lideraram o desenvolvimento do AlphaFold2. Para prever estruturas proteicas, a rede neural integra estruturas semelhantes de bancos de dados contendo centenas de milhares de estruturas determinadas experimentalmente e milhões de sequências de proteínas relacionadas – que contêm informações sobre suas formas.

Em 2021, DeepMind O código subjacente do AlphaFold2 está disponível gratuitamente, junto com os dados necessários para treinar o modelo. Um Banco de dados AlphaFold, preparado em colaboração com o Laboratório Europeu de Biologia Molecular e o Instituto Europeu de Bioinformática em Hinxton, Reino Unido, agora contém as estruturas da maioria das proteínas de todos os organismos representados em bancos de dados genéticos: um total de cerca de 214 milhões de previsões. Este ano a empresa lançou um terceira versão do AlphaFold que também pode modelar outras moléculas que interagem com proteínas, como drogas.

A revolução que Jumper, Hassabis e os seus colegas desencadearam ainda está na sua fase inicial, e o impacto total do AlphaFold na ciência poderá não ser conhecido durante anos. Mas a ferramenta já está ajudando os cientistas a obter novos conhecimentos.

Uma equipe pioneira utilizou a ferramenta, juntamente com dados experimentais, para complexo de poros nucleares para mapear, uma das maiores máquinas de nossas células que transporta moléculas para dentro e para fora do núcleo celular. No ano passado, duas equipes analisaram todo o banco de dados AlphaFold para descobrir os cantos mais profundos do universo das proteínas, identificando novas famílias e dobras de proteínas e conexões surpreendentes na maquinaria da vida.

Muitos pesquisadores esperam que o AlphaFold e outras ferramentas de IA que ele inspirou transformem a medicina. No entanto, é ainda não está claro, como ou se o AlphaFold irá agilizar o processo caro e de várias etapas de desenvolvimento de novos medicamentos seguros.

Criando novas proteínas

Mais de uma década antes de DeepMind começar a trabalhar com AlphaFold, o biofísico computacional David Baker, da Universidade de Washington em Seattle, e seus colegas desenvolveram ferramentas de software para modelar estruturas de proteínas baseadas em princípios físicos chamados Rosetta. A ferramenta teve sucesso inicial no design de novas proteínas.

Ao longo dos anos, a equipe de Baker aplicou o Rosetta para prever estruturas de proteínas - estava entre os melhores desempenhos em vários CASPs antes do recente domínio do AlphaFold - bem como para projetar novas proteínas, como enzimas e nanopartículas de proteínas automontáveis.

Quando o AlphaFold2 foi anunciado – mas ainda não lançado – Baker e sua equipe, incluindo o químico computacional Minkyung Baek, agora na Universidade Nacional de Seul, na Coreia do Sul, decidiram entender o software e aplicar alguns de seus truques a uma versão anterior do Rosetta baseada em IA. A primeira versão da rede RoseTTAFold resultante teve um desempenho quase tão bom quanto o AlphaFold2. Desde 2021, ambas as redes têm sido continuamente melhoradas pelos seus desenvolvedores e outros cientistas para enfrentar novos desafios, como prever a estrutura de complexos compostos por várias proteínas diferentes que interagem.

Nos últimos anos, a equipe de Baker tem sido particularmente produtiva na aplicação do aprendizado de máquina à razão de ser de seu laboratório: para criar novas proteínas que nunca foram vistas na natureza. Uma ferramenta desenvolvida recentemente pela equipe de Baker que combina RoseTTAFold com redes neurais de difusão geradoras de imagens levou a um salto quântico na capacidade dos pesquisadores de projetar proteínas.

Embora ferramentas computacionais como AlphaFold não substituam estudos experimentais, elas são um acelerador, dizem os cientistas. “Isso permitirá que uma nova geração de biólogos moleculares faça perguntas mais avançadas”, disse o juiz do CASP Andrei Lupas, biólogo evolucionista do Instituto Max Planck de Biologia do Desenvolvimento em Tübingen, Alemanha. 2020 para a Natureza.