Mark Zuckerberg e Priscilla Chan investem em IA para revolucionar design de proteínas e tratamentos médicos

[ { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "A Biohub, empresa fundada por Mark Zuckerberg e sua esposa, Priscilla Chan, anunciou o lançamento de um modelo de IA (Inteligência Artificial) com a capacidade de estudar a biologia das proteínas e projetar estruturas com potencial para tratamentos médicos mais precisos. O anúncio foi divulgado no site oficial da organização." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "As proteínas desempenham funções vitais no organismo, como o transporte de oxigênio, a defesa contra vírus, a formação muscular e a regulação celular. Apesar dos avanços na predição de suas estruturas, muitas proteínas ainda permanecem com suas funções desconhecidas." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "Para preencher essa lacuna, a Biohub introduz uma nova geração de Modelos Evolutivos em Escada (ESM), que utilizam o conhecimento evolutivo das sequências de proteínas para mapear, prever e projetar novas estruturas proteicas." } ] }, { "type": "list", "props": {"ordered": false}, "content": [ { "type": "listItem", "props": {}, "content": [ { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "ESMFold2: um modelo avançado que prevê a estrutura de proteínas e acelera o design de novas." } ] } ] }, { "type": "listItem", "props": {}, "content": [ { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "ESM Atlas: um mapa com 6,8 bilhões de sequências e 1,1 bilhão de estruturas previstas." } ] } ] }, { "type": "listItem", "props": {}, "content": [ { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "ESMC: um modelo de linguagem de última geração treinado em aproximadamente 2,8 bilhões de sequências de toda a vida." } ] } ] } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "De acordo com a Biohub, o modelo de IA tem a capacidade de auxiliar no desenvolvimento de proteínas que se ligam a alvos moleculares específicos com alta afinidade, com potencial para impulsionar terapias inovadoras. Os resultados foram validados em estudos com alvos relevantes em oncologia e imunologia." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": ""Acreditamos que este seja um momento importante no design de proteínas. Quando as representações digitais da biologia se tornarem suficientemente precisas, os designs de proteínas poderão ser testados computacionalmente antes de chegarem à bancada de laboratório"", "marks": ["italic"] }, { "type": "text", "value": " afirma a empresa em comunicado." } ] }, { "type": "heading", "props": {"level": 3}, "content": [ { "type": "text", "value": "Como o modelo de IA funciona?" } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "O ESMC representa a evolução de um programa iniciado em 2019 com o primeiro modelo transformer para sequências de proteínas. O treinamento do modelo busca internalizar as propriedades fundamentais da biologia proteica, as regras que governam sua estrutura, interação e função." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "As proteínas são cadeias de aminoácidos que se dobram em estruturas tridimensionais, determinando sua função biológica. A ordem desses aminoácidos é crucial para esse processo." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "Em estudos preliminares, os pesquisadores observaram que os modelos de IA foram capazes de aprender não apenas as sequências de aminoácidos, mas também a estrutura e a função biológica das proteínas, identificando propriedades não ensinadas explicitamente." } ] }, { "type": "heading", "props": {"level": 3}, "content": [ { "type": "text", "value": "Aplicações na medicina" } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "Ao apreender padrões biológicos, o modelo de IA consegue prever o formato tridimensional das moléculas, entender suas funções e até mesmo gerar proteínas inéditas computacionalmente. O potencial para a medicina é significativo." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "Com essa tecnologia, seria possível projetar proteínas que se ligam a alvos moleculares específicos com alta afinidade e seletividade, aumentando o potencial terapêutico e reduzindo drasticamente o tempo e o custo associados às abordagens bioquímicas tradicionais." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "Isso é particularmente relevante para o desenvolvimento de tratamentos baseados em proteínas, como anticorpos para o câncer, onde a identificação da proteína correta e sua precisão de ligação são cruciais. Atualmente, esse processo é caro e demorado, representando um gargalo na medicina de precisão." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "A IA permite simular e prever quais proteínas têm maior probabilidade de sucesso contra um alvo específico. A ESMFold2, por exemplo, demonstrou capacidade de criar anticorpos virtuais com potencial terapêutico real, analisando padrões biológicos." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": "Para validar essa funcionalidade, pesquisadores utilizaram proteínas associadas ao câncer, crescimento tumoral e sistema imunológico, como EGFR, PD-L1 e CTLA-4. A IA gerou milhares de candidatas em poucos dias, avaliando sua estabilidade e potencial terapêutico. Posteriormente, as proteínas mais promissoras foram testadas em laboratório, confirmando a capacidade de ligação aos alvos e demonstrando potencial terapêutico." } ] }, { "type": "paragraph", "props": {}, "content": [ { "type": "text", "value": ""Embora as doenças sigam padrões comuns, grande parte delas é individual, e para certas doenças, como o câncer e doenças raras, o potencial é mais imediato. Demonstramos que a ESM pode projetar ligantes de proteínas validados em laboratório para cinco alvos clinicamente relevantes em poucos dias. O que este trabalho muda é a velocidade da etapa inicial desse processo, possibilitada porque essas ferramentas agora estão disponíveis para qualquer pesquisador, em qualquer lugar, que queira utilizá-las"", "marks": ["italic"] }, { "type": "text", "value": " conclui o comunicado da Biohub." } ] } ]