RPesquisadores do Google DeepMind desenvolveram o AlphaFold 3, um modelo de IA que pode prever a estrutura e as interações entre moléculas biológicas, incluindo proteínas, DNA e RNA, e pequenas moléculas que poderiam funcionar como drogas. O Google DeepMind disponibilizará o modelo para uso não comercial por meio de Servidor AlphaFold. A inovação marcante, cujos detalhes foram publicados na revista Natureza em 8 de Maio, deverá acelerar dramaticamente a investigação biológica.
“É um grande marco para nós hoje anunciar o AlphaFold 3”, disse Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind, em um briefing em 7 de maio anunciando a inovação. “A biologia é um sistema dinâmico e é preciso entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas na célula. Você pode pensar no AlphaFold 3 como nosso primeiro grande passo nessa direção.”
O sistema de IA é descendente dos modelos AlphaFold anteriores construídos pelo Google DeepMind que essencialmente resolviam o problema de prever a estrutura tridimensional de uma proteína a partir de sua estrutura de aminoácidos. O primeiro modelo AlphaFold do Google DeepMind, anunciado em 2018, tentou prever estruturas de proteínas, ficando em primeiro lugar em uma competição internacional de previsão de estruturas de proteínas. AlphaFold 2, lançado em 2020, melhorou significativamente as previsões de precisão da estrutura de proteínas do primeiro.
AlphaFold 3 vai além, prevendo as estruturas de quase todas as moléculas biológicas e modelando as interações entre essas moléculas. Embora os pesquisadores tenham desenvolvido há muito tempo métodos computacionais especializados para modelar interações entre tipos específicos de moléculas biológicas, o AlphaFold 3 marca a primeira vez que um único sistema foi capaz de prever as interações entre quase todos os tipos moleculares com desempenho de última geração.
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As propriedades e funções das moléculas em sistemas biológicos são normalmente resultado de como elas interagem com outras moléculas. Usar experimentos para entender as interações moleculares pode levar anos de pesquisa e ser proibitivamente caro. Se essas interações puderem ser estimadas computacionalmente com precisão suficiente, então a pesquisa biológica poderá ser dramaticamente acelerada. Por exemplo, se os investigadores acreditarem que uma molécula que se liga a um local específico de uma determinada proteína seria um candidato a medicamento promissor, podem utilizar sistemas computacionais como o AlphaFold 3 para testar potenciais moléculas de medicamentos.
“AlphaFold continua a melhorar e a ser cada vez mais relevante para investigações biológicas”, disse Paul Nurse, geneticista ganhador do Prêmio Nobel, executivo-chefe e diretor do centro de pesquisa biomédica com sede em Londres, o Instituto Francis Crick, em comunicado que acompanha o Google. Anúncio da DeepMind. “Esta terceira versão permitirá maior precisão na previsão das estruturas de complexos entre diferentes macromoléculas, bem como associações entre macromoléculas, pequenas moléculas e íons.”
O Google DeepMind foi fundado como DeepMind em 2010 por Hassabis, junto com o cientista-chefe de AGI do Google DeepMind, Shane Legg e Mustafa Suleyman. (Suleyman agora é CEO da Microsoft AI, organização de pesquisa e produtos de IA para consumidores da Microsoft.) DeepMind foi adquirida pelo Google em 2014 e, em 2023, o Google fundiu a DeepMind com o Google Brain, outra divisão de IA do Google, para formar o Google DeepMind, pondo fim à esforços pela liderança da DeepMind para garantir maior autonomia de sua empresa-mãe.
Além da família AlphaFold de sistemas de IA, o Google DeepMind fez vários avanços que usam a IA para promover a ciência e a tecnologia. Em 2022 a empresa lançado um sistema de IA que pode descobrir novos algoritmos e, em 2023, lançado um modelo de IA que poderia prever o tempo com uma precisão sem precedentes. Também em 2023, o Google DeepMind lançou um modelo de IA que afirma prever com precisão as estruturas dos materiais, embora a utilidade deste modelo tenha sido desde então questionou por pesquisadores independentes.
Em 2021, a empresa-mãe do Google, Alphabet anunciado a criação de Laboratórios Isomórficos, que visa adotar uma abordagem que prioriza a IA para a descoberta de medicamentos. Pesquisadores do Isomorphic Labs contribuíram para o desenvolvimento do AlphaFold 3 e, embora o AlphaFold Server possa ser usado por qualquer pessoa de pesquisa não comercial, os pesquisadores do Isomorphic Labs terão acesso exclusivo ao AlphaFold 3 para uso comercial.
“Temos usado os recursos do AlphaFold 3 diariamente em nossos programas de design de medicamentos”, disse Max Jaderberg, diretor de IA dos laboratórios Isomórficos, no briefing do anúncio. “Já estamos vendo esse potencial para acelerar, melhorar e, em última análise, transformar a maneira como fazemos a descoberta de medicamentos, e é realmente por causa do novo nível de precisão deste modelo e da maior amplitude de biomoléculas que este modelo é capaz de prever, isso realmente permite isso para nós.”
