AlphaFold completa cinco anos e já acelerou pesquisas em mais de 190 países
O sistema de inteligência artificial do Google DeepMind que prevê a estrutura tridimensional de proteínas transformou a biologia e impulsionou descobertas em áreas como desenvolvimento de medicamentos e conservação ambiental.
O AlphaFold é um sistema de inteligência artificial do Google DeepMind que prevê a estrutura tridimensional de proteínas (moléculas essenciais para o funcionamento dos seres vivos). Em cinco anos, foi usado por mais de dois milhões de pesquisadores em 190 países e acelerou descobertas em áreas como desenvolvimento de medicamentos, vacinas e conservação ambiental.
Cinco anos depois de sua estreia, o AlphaFold (um sistema de inteligência artificial que prevê como as proteínas se dobram no espaço) já foi usado por mais de dois milhões de pesquisadores em 190 países, segundo informou o Google DeepMind em balanço publicado nesta semana. A ferramenta, que em 2020 resolveu um problema científico com cinco décadas de existência, disponibilizou gratuitamente as estruturas previstas de mais de 200 milhões de proteínas — praticamente todas as conhecidas pela ciência.
O impacto do AlphaFold vai além da academia: empresas farmacêuticas usam o sistema para desenhar novos medicamentos com mais rapidez, biólogos marinhos aplicam a tecnologia para entender como microplásticos afetam organismos oceânicos, e equipes de conservação ambiental estudam proteínas de espécies ameaçadas. A ferramenta reduziu de meses para minutos o tempo necessário para determinar a estrutura de uma proteína — informação essencial para entender seu funcionamento e desenvolver tratamentos que interajam com ela.
Entre os avanços recentes estão o desenvolvimento de uma vacina contra a malária (doença transmitida por mosquitos que mata centenas de milhares de pessoas por ano), a criação de enzimas que degradam plástico de forma mais eficiente e a descoberta de novos antibióticos. Pesquisadores da Universidade de Toronto, por exemplo, usaram o AlphaFold para identificar uma molécula capaz de combater bactérias resistentes a medicamentos convencionais — um problema de saúde pública que mata mais de um milhão de pessoas anualmente.
O sistema funciona treinando redes neurais (um tipo de modelo de IA inspirado no cérebro humano) com dados de proteínas cuja estrutura já foi determinada em laboratório, um processo caro e demorado. Uma vez treinado, o AlphaFold consegue prever a forma tridimensional de proteínas desconhecidas apenas analisando a sequência de aminoácidos (as moléculas que formam as proteínas) que as compõem. A versão mais recente, o AlphaFold 3, lançada em 2024, também prevê como proteínas interagem com DNA, RNA e moléculas menores.
O trabalho rendeu ao cofundador do DeepMind, Demis Hassabis, e ao diretor do projeto, John Jumper, o Prêmio Nobel de Química em 2024 — cinco meses depois do anúncio do AlphaFold 3. O Google disponibiliza o banco de dados completo de estruturas previstas em parceria com o Laboratório Europeu de Biologia Molecular, e a versão anterior do sistema tem código aberto (qualquer pessoa pode baixar, estudar e modificar o software). A empresa não cobra pelo acesso acadêmico, mas lançou em 2024 uma versão comercial para uso industrial.
