O Google DeepMind lançou nova versão do AlphaFold, modelo transformador de aprendizado de máquina que prevê forma e comportamento de proteínas, com grande atualização.
Segundo o Google DeepMind e o TechCrunch, o AlphaFold 3 é mais preciso e prevê interações com outras biomoléculas, o que o transforma em ferramenta de pesquisa ainda mais versátil. A novidade, agora, é que a ferramenta passa a ser disponibilizada, de forma limitada e gratuita, para uso online.
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Modelos, como o AlphaFold e RoseTTaFold, substituíram métodos caros em laboratório, no fundamental auxílio para prever estrutura de proteínas a partir da sequência de aminoácidos que as compõem, algo vital para a biologia.
As melhorias aplicadas ao AlphaFold 3 o deixaram mais preciso e amplamente aplicável.
Uma das principais limitações da modelagem de proteínas é que não é garantido que você vá saber a quais outras moléculas uma sequência de aminoácidos vai se ligar e como, mesmo sabendo qual forma ela assumirá.
E para fazer coisas com tais moléculas, algo feito pela maioria, é preciso descobrir a ligação a partir da modelagem e outros testes ainda mais trabalhosos.
A biologia é sistema dinâmico e é preciso entender como as propriedades da biologia surgiram por meio das interações entre diferentes moléculas na célula. E você pode pensar no AlphaFold 3 como nosso primeiro grande passo nessa direção. É capaz de modelar proteínas interagindo, é claro, com outras proteínas, mas, também, com outras biomoléculas, incluindo, principalmente, cadeias de DNA e RNA.
Demis Hassabis, fundador da DeepMind
AlphaFold 3 turbinado é ainda melhor
- O AlphaFold 3 permite simular múltiplas moléculas ao mesmo tempo, como, uma cadeia de DNA, algumas moléculas de ligação ao DNA e alguns íons;
- Mesmo descobrir se uma proteína experimental se ligaria de certa forma, ou se contorceria para obter esta forma, era trabalho de dias, talvez de semanas a meses;
- Os investigadores têm sido prejudicados por falta de modelação de interação (da qual a nova versão do AlphaFold 3 oferece uma forma) e pela dificuldade de implementar o modelo;
- É por isso que o Google DeepMind está oferecendo o AlphaFold Server, aplicativo web gratuito que disponibiliza o modelo para uso não-comercial;
- Para usar, você só precisa de conta do Google e, em seguida, alimentá-la com tantas sequências e categorias quanto ela suportar, e há alguns exemplos fornecidos, depois, é e enviar;
- Em alguns minutos, o trabalho estará concluído e você receberá uma molécula 3D viva e colorida para representar a confiança do modelo na conformação naquela posição.
Vitória parcial?
Embora muitos comemorem a ampla disponibilidade de uma ferramenta hospedada e gratuita como o AlphaFold Server, outros podem apontar que isso não é realmente uma vitória para a ciência aberta.
Como diversos modelos proprietários de IA, o processo de treinamento do AlphaFold e outras informações cruciais para replicá-lo são, em sua maioria, e cada vez mais retidos.
Apesar de um artigo publicado na Nature abordar métodos de sua criação com certo detalhe, o TechCrunch aponta que faltam muitos detalhes e dados importantes, significando que os cientistas que desejam usar a ferramenta terão que fazê-lo sob observação de Alphabet, Google e DeepMind.
Defensores da ciência aberta afirmam que, apesar de estes avanços serem notáveis, é melhor, a longo prazo, compartilhar abertamente essas informações, de modo que a ciência continue a avançar e que o software evolua.
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