Cientistas lançam Evo-2, o maior modelo de inteligência artificial para biologia já criado

Cientistas anunciaram o lançamento do Evo-2, considerado o maior modelo de inteligência artificial (IA) para biologia já criado. Treinado com 150 mil genomas que abrangem diversas formas de vida, desde humanos até bactérias unicelulares, o modelo é capaz de gerar cromossomos e pequenos genomas do zero, além de interpretar variantes genéticas não codificantes associadas a doenças. Desenvolvido em parceria entre o Arc Institute e a NVIDIA, o Evo-2 está disponível para a comunidade científica por meio de interfaces web e código-fonte livre.

Os pesquisadores esperam que o Evo-2 sirva como uma plataforma adaptável para diferentes aplicações na biologia. Patrick Hsu, bioengenheiro do Arc Institute, expressou entusiasmo sobre como cientistas e engenheiros poderão criar um "app store" para biologia. O modelo foi descrito em um artigo publicado no site do Arc Institute e submetido ao servidor de pré-impressão bioRxiv, mas especialistas como Anshul Kundaje, da Universidade de Stanford, afirmam que é necessário realizar testes independentes para validar suas capacidades.

Diferentemente de modelos anteriores que focaram em sequências de proteínas, o Evo-2 foi treinado em dados genômicos que incluem sequências codificantes e não codificantes, essenciais para entender a regulação gênica. A versão anterior do Evo, lançada no ano passado, utilizou genomas de 80 mil organismos procariontes, enquanto o Evo-2 abrange 128 mil genomas e 9,3 trilhões de letras de DNA, consolidando-se como o maior modelo biológico de IA até agora.

O Evo-2 demonstrou sua eficácia ao prever os efeitos de mutações no gene BRCA1, relacionado ao câncer de mama, alcançando resultados comparáveis aos melhores modelos de bio-IA. Christina Theodoris, bióloga computacional, destacou que o modelo representa um avanço significativo na compreensão da "gramática regulatória do DNA". Embora o Evo-2 tenha se mostrado eficaz na identificação de sequências codificantes e DNA não codificante próximo, ainda não está claro se ele aprendeu a lidar com sequências não codificantes distantes que regulam a atividade gênica.