Pesquisadores estão usando novos modelos de inteligência artificial para criar proteínas e outras moléculas a partir de instruções em linguagem comum. Um desses modelos, chamado Pinal, já conseguiu desenvolver proteínas funcionais, como enzimas e proteínas fluorescentes, que foram testadas em laboratório. Isso é um avanço importante, pois permite que até pessoas sem muito conhecimento técnico possam participar do design de moléculas. O modelo foi treinado com informações sobre 1,7 bilhões de proteínas e pode gerar várias sequências a partir de um único comando. Embora ainda esteja em fase inicial, essa tecnologia promete facilitar a comunicação com células e a descoberta de novos medicamentos. Outras equipes também estão trabalhando em modelos semelhantes, que podem criar substâncias químicas a partir de textos simples.
Pesquisadores estão avançando na criação de proteínas funcionais utilizando inteligência artificial (IA). Um novo modelo, chamado Pinal, permite que usuários projetem enzimas e proteínas a partir de instruções em linguagem comum, facilitando o processo de design molecular.
Recentemente, uma equipe liderada por Fajie Yuan, da Universidade de Westlake, na China, demonstrou que o modelo Pinal pode gerar proteínas originais, incluindo enzimas e proteínas fluorescentes, que foram testadas com sucesso em laboratório. Yuan afirmou: “Nós somos os primeiros a projetar uma enzima funcional usando apenas texto.” Essa inovação representa um marco na revolução da bio-IA, que transforma áreas como design de proteínas e biologia estrutural.
Os modelos de IA, como Pinal, permitem que até mesmo pessoas sem formação especializada em biologia computacional possam participar do design de moléculas. “Seria útil especificar exatamente o que queremos e ter uma proteína projetada com essas características,” disse Mohammed AlQuraishi, biólogo computacional da Universidade de Columbia.
Avanços e Desafios
O modelo Pinal foi treinado com descrições de 1,7 bilhões de proteínas, permitindo que ele produza centenas de sequências a partir de um único comando. Em testes, duas das oito enzimas projetadas conseguiram catalisar a quebra de álcool, embora com eficiência inferior à de enzimas naturais.
Outras equipes também estão desenvolvendo modelos semelhantes, como o ESM-3, que aceita comandos em texto e sequências de proteínas. A startup 310.ai criou uma ferramenta chamada MP4, que projetou várias proteínas a partir de entradas textuais, incluindo algumas que podem se ligar à fonte de energia celular ATP.
Apesar do potencial, os pesquisadores alertam que a criação de instruções textuais eficazes para esses modelos ainda é um desafio. A cofundadora da 310.ai, Kathy Wei, comparou a situação aos primeiros dias das IA de geração de imagens, onde a qualidade das instruções influenciava diretamente os resultados.
Esses avanços na IA não se limitam ao design de proteínas. Modelos semelhantes estão sendo utilizados para desenvolver pequenas moléculas e inibidores de proteínas, ampliando as possibilidades na descoberta de novos medicamentos.
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