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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas

Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 💹 após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 💹 na complexa sinfonia da vida.

Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 💹 vivos e impulsionar avanços apostar 10 reais campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 💹 resistentes.

Uma das principais conquistas na predição de proteínas

"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 💹 Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 💹 entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."

Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 💹 apostar 10 reais prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 💹 componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 💹 malfuncionar – dentro de um organismo vivo.

AlphaFold3 foi treinado apostar 10 reais uma base de dados global de estruturas moleculares 💹 3D e dá um passo apostar 10 reais direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 💹 com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 💹 vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.

Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 💹 como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 💹 Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.

"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 💹 John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 💹 funciona e como pode falhar apostar 10 reais estados doentes."

Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 💹 servidor dedicado do Google.