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Pesquisadores saudaram outro “salto para a frente” tab all up bet inteligência artificial depois que o Google DeepMind revelou uma versão mais recente 💴 do seu programa AlphaFold, capaz de prever como as proteínas se comportam na complexa sinfonia da vida.

O avanço promete lançar 💴 nova luz sobre a maquinaria biológica que sustenta os organismos vivos e impulsionar avanços tab all up bet campos de antibióticos, terapia contra 💴 o câncer para novos materiais.

"É um grande marco para nós", disse Demis Hassabis, diretor executivo do Google DeepMind e o 💴 spin-off Isomórfico Labes que codesenvolveu AlphaFold3. “A biologia é uma dinâmica sistema de compreensão como propriedades da Biologia emergem através 💴 das interações entre moléculas diferentes.”

Versões anteriores do AlphaFold focadas tab all up bet prever as estruturas 3D de proteínas 200m, os blocos da 💴 construção das vidas dos seus constituintes químicos. Saber qual a forma que uma proteína toma é crucial porque determina como 💴 ela funcionará – ou funcionará mal - dentro dum organismo vivo

Animação DeepMind mostra um anticorpo aderindo à proteína de pico 💴 do vírus resfriado comum.

Animação DeepMind mostra um anticorpo aderindo à proteína de pico do vírus resfriado comum.

AlphaFold3 foi treinado tab all up bet 💴 um banco de dados global das estruturas moleculares 3D e vai mais além, prevendo como as proteínas irão interagir com 💴 outras moléculas que eles encontram. Quando solicitado a fazer uma previsão o programa começa por ter nuvens atômicas para reformulá-lo 💴 constantemente na estrutura predita da forma correta ndice

Os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever a interação das proteínas com 💴 outras proteína, íons e cadeias de código genético. Em testes realizados na área da medicina foram encontrados 62% para 76% 💴 dos pacientes que desenvolveram esse tipo do gene tab all up bet diferentes níveis (como os desenvolvidos).

"Nós pensamos que vamos desbloquear uma grande 💴 quantidade de novas ciências", disse John Jumper, um dos autores do projeto no Google DeepMind. “Já estamos começando a ver 💴 os primeiros testadores usarem isso para entender como funciona e o modo errado tab all up bet estados patológicos”.

Os acadêmicos podem usar o 💴 AlphaFold3 para trabalhos não comerciais através do servidor dedicado da Google.

Dr. Julien Bergeron, biólogo estrutural do King's College London estuda 💴 o flagelo semelhante a hélice que as bactérias usam para nadar e anexar aos tecidos infectados por elas ”.

Ele ajudou 💴 a testar o servidor AlphaFold3 antes de seu lançamento público com vista à descoberta das moléculas que interferem nas hélices 💴 biológicas. "Podemos começar testando hipóteses, mesmo quando vamos ao laboratório e isso será realmente transformador", disse ele /p>

Outros pesquisadores usarão 💴 o programa para projetar moléculas e anticorpos que possam se prender a proteínas ou seções de código genético, no tratamento 💴 das condições médicas.

O Drvo Tews, da Universidade de Southampton chamou o AlphaFold3 um salto tab all up bet frente e disse que seu 💴 laboratório usaria para desenvolver anticorpos contra terapias anticâncer. "Isso economizará uma enorme quantidade do tempoe acelerar a pesquisa gerando modelos 💴 os quais podemos então explorar com novas experiências", acrescentou ele ”.

Mais trabalho pode levar a culturas mais produtivas, entendendo por 💴 que algumas plantas

ssíntese se tornam de forma eficiente do e encontrar maneiras para impulsionar o processo.

Os pesquisadores ainda precisarão 💴 realizar trabalho de laboratório para confirmar as previsões da IA, pois não são perfeitas. Outra falha é que o AlphaFold3 💴 Não faz bem tab all up bet prever como proteínas podem mudar a forma nos sistemas vivos perante seu ambiente – uma área 💴 onde mais trabalhos serão necessários;

"As proteínas funcionam interagindo com outros tipos de moléculas", disse o professor Dan Rigden, da Universidade 💴 do Liverpool. “AlphaFold3 prevê os detalhes moleculares das interações diversas e as modificações proteicas ou estruturas RNA normalmente sem precedentes 💴 precisão ”.

“Como tal, como seu antecessor ”, disse ele "trará enormes benefícios tab all up bet toda a biologia e ajudará na resolução 💴 dos principais desafios de pesquisa da segurança alimentar ao design das drogas. ”

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