IA revela informações inéditas sobre interação entre proteínas

No ano passado, o grupo de pesquisas em inteligência artificial do Google lançou o Alpha Fold, um algoritmo capaz de predizer a estrutura das proteínas a partir de sua sequência de aminoácidos, o que é um feito extraordinário. Entretanto, desvendar a estrutura proteica é somente o primeiro passo para entender a participação das proteínas no metabolismo. Se esta estrutura tridimensional é relevante para sua função, é importante salientar que as proteínas não costumam agir sozinhas, elas formam complexos entre si que então terão uma função biológica. Mas justamente pela complexidade dessa estrutura, é difícil prever como esses complexos são formados. Na prática, trata-se de desvendar quebra-cabeças tridimensionais, com o complicador adicional de que não é somente sua conformação espacial que importa, mas também as interações elétricas que ocorrem em toda sua superfície.

Expandindo o trabalho introduzido pelo Alpha Fold, um grupo de pesquisadores da Universidade do Sudoeste do Texas (UT Southwestern) e da Universidade de Washington, nos Estados Unidos, acaba de publicar uma série de modelos de interação entre proteínas de fungos, que são relativamente similares às proteínas humanas. Eles primeiro identificaram em bancos de dados públicos proteínas com potencial de interação, e então geraram sua estrutura usando as ferramentas de IA disponíveis, verificando se os complexos eram virtualmente possíveis. O trabalho identificou cerca de 1500 complexos prováveis, sendo que cerca de 700 desses já haviam sido confirmados experimentalmente, o que é um forte indicativo da validade do método. Cerca de 100 complexos ainda não haviam sido descritos na literatura científica, então os pesquisadores contataram colegas ao redor do mundo que estivessem estudando as proteínas envolvidas, e a convergência das informações trouxe novos insights sobre processos como manutenção e processamento de informação genética, construção celular e sistemas de transporte, metabolismo, e reparo de DNA. Além disso, foi possível identificar as funções de proteínas sem qualquer conhecimento prévio, baseando-se somente nas interações com outras proteínas de função conhecida que o algoritmo previu.

Os pesquisadores garantem que este trabalho seria atualmente impossível sem a ajuda da inteligência artificial, e esperam que ele abra portas para outros estudos que dependem da interação dentre proteínas, como aqueles que buscam identificar alvos biológicos para fármacos.

As estruturas reveladas no estudo estão disponíveis para consulta.

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