Imagem: Tada Images/Shutterstock
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
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.
Esta post foi modificado pela última vez em 8 de maio de 2024 18:49