Inteligência artificial cria proteínas funcionais a partir de instruções em linguagem 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.