O programa AlphaFold desenvolvido pela DeepMind saiu-se melhor do que cem outras equipas no desafio de previsão de estruturas de proteínas CASP, de Critical Assessment of Structure Prediction. “De alguma forma, o problema está resolvido”, explica John Moult, biólogo computacional da Universidade de Maryland, que ajudou a criar o desafio em 1994. O problema da previsão de estruturas de proteínas assola os especialistas deste campo já há mais de 50 anos. A previsão acertada do AlphaFold abre caminho à criação de terapêuticas de atuação mais rápida e mais eficaz.
A participação da DeepMind neste desafio começou em 2018 e já nessa altura a empresa do grupo da Google conseguiu ficar em primeiro lugar. Na edição deste ano, no entanto, o avanço para os restantes concorrentes foi mais evidente.
Andrei Lupas, do Instituto para a Biologia de Desenvolvimento Max Planck, comprova que se trata de algo revolucionário, revelando que o AlphaFold já lhe permitiu encontrar a estrutura de uma proteína de que andava à procura há dez anos: “Vai mudar a medicina. Vai mudar a investigação. Vai mudar a bioengenharia. Vai mudar tudo”, vaticina o especialista, citado pela Nature. O software da DeepMind criou a estrutura da proteína em análise em apenas meia hora.
As proteínas são consideradas o elemento básico da vida e responsável pela maior parte do que acontece dentro das células. O seu modo de funcionamento e o que faz são determinados pela sua forma 3D, pelo que conseguir extrapolar como será a forma a partir da análise dos aminoácidos vai permitir aos investigadores criar, por exemplo, drogas mais eficazes no tratamento de doenças.
O CASP coloca em competição vários sistemas de Inteligência Artificial e permite perceber o que é que parece promissor, o que funciona e o que não serve, explica Moult. A experiência, como é descrita por este fundador, demora vários meses. As proteínas em avaliação, ou porções destas, são partilhadas de forma regular, com as equipas a serem chamadas para submeter as suas previsões e uma equipa de cientistas independentes conduz avaliações cegas dos resultados.
O sistema da DeepMind conseguiu prever com uma precisão assinalável dois terços dos casos e foi bastante preciso nos restantes casos. De uma forma global, todas as equipas alcançaram melhores resultados do que no ano anterior. Apesar de a maior parte dos grupos pertencer a academias, a Microsoft ou a chinesa Tencent também entraram no desafio.
Os métodos atualmente empregues neste setor permitem obter a estrutura de uma proteína ao cabo de um ano e com um custo de 120 mil dólares. O Alpha Fold propõe fazer o mesmo com apenas alguns dias e com recursos de computação exequíveis.
