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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas

Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 8️⃣ após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 8️⃣ na complexa sinfonia da vida.

Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 8️⃣ vivos e impulsionar avanços estrela bet suporte campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 8️⃣ resistentes.

Uma das principais conquistas na predição de proteínas

"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 8️⃣ Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 8️⃣ entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."

Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 8️⃣ estrela bet suporte prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 8️⃣ componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 8️⃣ malfuncionar – dentro de um organismo vivo.

AlphaFold3 foi treinado estrela bet suporte uma base de dados global de estruturas moleculares 8️⃣ 3D e dá um passo estrela bet suporte direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 8️⃣ com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 8️⃣ vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.

Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 8️⃣ como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 8️⃣ Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.

"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 8️⃣ John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 8️⃣ funciona e como pode falhar estrela bet suporte estados doentes."

Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 8️⃣ servidor dedicado do Google.