Biohub de Mark Zuckerberg e Priscilla Chan lança IA revolucionária para estudar proteínas

Biohub Lança Modelo de IA para Estudo de Proteínas

A Biohub, empresa cofundada por Mark Zuckerberg e Priscilla Chan, anunciou o lançamento de um novo modelo de Inteligência Artificial (IA) voltado para a pesquisa da biologia das proteínas. O objetivo é projetar estruturas que possam ser mais eficazes em tratamentos médicos.

A informação foi divulgada no site oficial da empresa. As proteínas desempenham funções essenciais, como transporte de oxigênio, combate a vírus, formação de músculos, regulação celular e fortalecimento do sistema imunológico. Apesar dos avanços na predição de suas estruturas, muitas proteínas ainda não são suficientemente estudadas, e suas funções permanecem desconhecidas.

Para enfrentar esse desafio, a Biohub introduziu uma nova geração de Modelos Evolutivos em Escada (ESM, na sigla em inglês). Esses modelos aprendem com as sequências de proteínas ao longo da evolução e utilizam esse conhecimento para representar, mapear, prever e projetar novas proteínas.

O sistema é composto por três componentes principais: ESMFold2, um modelo avançado que prevê a estrutura de proteínas e facilita o design de novas; ESM Atlas, um extenso mapa com 6,8 bilhões de sequências e 1,1 bilhão de estruturas previstas; e ESMC, um modelo de linguagem de proteínas de última geração, treinado com cerca de 2,8 bilhões de sequências de toda a vida.

Potencial do Modelo de IA

De acordo com a Biohub, o novo modelo de IA pode ser fundamental no desenvolvimento de proteínas que se ligam a alvos moleculares específicos, permitindo a criação de proteínas com alta afinidade de ligação. Os resultados obtidos foram validados em cinco alvos relevantes nas áreas de oncologia e imunologia.

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A empresa destaca que este é um marco no design de proteínas, pois quando as representações digitais da biologia se tornarem suficientemente precisas, os designs poderão ser testados virtualmente antes de serem levados ao laboratório.

O ESMC é o mais recente modelo de um programa de pesquisa que, em 2019, desenvolveu o primeiro modelo de linguagem transformer para sequências de proteínas. O treinamento desse modelo visa internalizar as propriedades fundamentais que regem a biologia das proteínas, incluindo as regras que determinam como elas se dobram, interagem e funcionam.

As proteínas são formadas por cadeias de aminoácidos, cuja ordem define a estrutura tridimensional e, consequentemente, a função da proteína no organismo.

Aplicações na Medicina

Após aprender os padrões biológicos das proteínas, o modelo conseguiu prever a forma tridimensional das moléculas, compreender suas funções e até criar proteínas inéditas virtualmente. Isso pode revolucionar o desenvolvimento de tratamentos, permitindo a projeção de proteínas que se ligam a alvos moleculares específicos com maior força e seletividade, de forma mais rápida do que os métodos tradicionais da bioquímica.

Esse avanço é crucial, pois, atualmente, para criar um tratamento baseado em proteínas, como anticorpos contra o câncer, os cientistas precisam identificar a proteína que se liga ao alvo correto de maneira precisa, um processo que é caro e demorado.

Com a IA, é possível simular proteínas e prever quais têm maior probabilidade de sucesso contra alvos específicos. A Biohub afirma que a ESMFold2 conseguiu gerar anticorpos virtualmente com potencial terapêutico real ao analisar padrões biológicos.

Para validar essa funcionalidade, os pesquisadores focaram em proteínas relacionadas ao crescimento tumoral e ao sistema imunológico, como EGFR, PD-L1 e CTLA-4. A IA gerou dezenas de milhares de proteínas em apenas dois dias, avaliando quais seriam mais estáveis e com maior chance de se tornarem tratamentos eficazes.

Resultados e Futuro da Pesquisa

Os resultados mostraram que, ao aumentar o poder computacional da IA, a taxa de sucesso na criação de anticorpos difíceis de se ligarem aos alvos melhorou significativamente. As melhores proteínas geradas pela IA foram testadas em laboratório, e algumas demonstraram capacidade de se ligarem corretamente aos alvos de forma estável, apresentando potencial terapêutico.

A Biohub ressalta que, embora as doenças sigam padrões comuns, muitas delas são individuais, e para condições como câncer e doenças raras, o impacto pode ser imediato. A ESM demonstrou a capacidade de projetar ligantes de proteínas validados em laboratório para cinco alvos clinicamente relevantes em poucos dias, acelerando a fase inicial do processo de desenvolvimento de tratamentos.

Essas ferramentas agora estão acessíveis a qualquer pesquisador que deseje utilizá-las, o que pode transformar a abordagem na pesquisa biomédica e na medicina de precisão.