Os pesquisadores compilaram um banco de dados de 200 milhões de estruturas de proteínas, que conseguiram com a ajuda do programa AlphaFold,
Proteínas paradoxais
As proteínas são os blocos de construção da vida. Eles são produzidos por uma variedade de organismos, de bactérias a plantas e animais, e quando são formados, eles se somam em milissegundos.Formados a partir de cadeias de aminoácidos enrolados em formas complexas, sua estrutura tridimensional determina em grande parte oVale a pena descobrir como a proteína é dobrada, você pode entender como ela funciona. e mudar seu comportamento.
Embora o DNA forneça instruções para a criaçãocadeias de aminoácidos, prever como elas interagem para formar uma forma tridimensional tem sido muito difícil. Até recentemente, os cientistas tinham decifrado apenas uma fração dos 200 milhões de proteínas conhecidas pela ciência. O problema é que sua estrutura é tão complexa que é quase impossível tentar adivinhar qual forma eles assumirão.
AlphaFold da DeepMind criou imagens 3D de estruturas de proteínas. Imagem cortesia de DeepMind
Cyrus Levinthal, molecular americanobiólogo, escreveu em um artigo de 1969 sobre o paradoxo: apesar do enorme número de configurações possíveis, as proteínas se dobram com rapidez e precisão. Além disso, cada proteína pode assumir de 10 a 300 formas finais possíveis.
Assim, escreveu Levinthal, se alguém tentasse encontrar a forma correta de uma proteína testando cada configuração uma após a outra, levaria mais tempo do que a existência do universo.
Tentativas de cientistas
Os cientistas têm maneiras de visualizar proteínase analisar sua estrutura, mas esse é um trabalho muito lento e difícil. De acordo com a revista Nature, a cristalografia de raios X é mais frequentemente usada para criar imagens de proteínas. Neste método, os raios X são direcionados a cristais de proteínas sólidas e medem como eles refratam. O objetivo é determinar como a proteína está estruturada. Segundo a DeepMind, este trabalho experimental determinou a forma de cerca de 190.000 proteínas.
Novo método
Em novembro de 2020, o grupo DeepMind se envolveu eminteligência artificial, anunciou o desenvolvimento de um programa chamado AlphaFold que pode prever rapidamente essas informações usando um algoritmo. Desde então, ele vem estudando os códigos genéticos de cada organismo cujo genoma foi sequenciado e prevendo as estruturas das centenas de milhões de proteínas que eles contêm juntos.
AlphaFold funciona acumulando conhecimentosobre sequências e interações de aminoácidos, tentando interpretar estruturas proteicas. Como resultado, o algoritmo aprendeu a prever as formas das proteínas em questão de minutos com precisão até o nível atômico.
No ano passado, DeepMind publicouO banco de dados aberto de estruturas de proteínas contém 20 espécies, incluindo quase todas as 20.000 proteínas expressas por humanos. Ele agora concluiu o trabalho e divulgou estruturas previstas para mais de 200 milhões de proteínas.
Como a tecnologia é aplicada?
Os pesquisadores já estão aproveitando os frutos do seu trabalhoAlfaFold. De acordo com o The Guardian, o programa permitiu aos cientistas caracterizar definitivamente uma proteína chave no parasita da malária que não tinha sido passível de cristalografia de raios X. Em última análise, isso melhorará a vacina contra a doença.
Imagem 3D da proteína da malária. Imagem cortesia de Deepmind
Pesquisador de abelhas Wilde Leipartda Universidade Norueguesa de Ciências da Vida usou AlphaFold para revelar a estrutura da vitelogenina. É uma proteína reprodutiva e imunológica produzida por todos os animais que põem ovos. A descoberta ajudará a desenvolver novas formas de proteger, por exemplo, as abelhas melíferas e os peixes de doenças. Isto é importante porque esses animais são importantes para a alimentação da humanidade.
O programa também informa sobre a busca por novosprodutos farmacêuticos, disse Rosana Kapeller, CEO da ROME Therapeutics, em um comunicado da DeepMind. “A velocidade e a precisão do AlphaFold aceleram o processo de desenvolvimento de medicamentos. Estamos apenas começando a compreender o seu impacto no desenvolvimento de produtos farmacêuticos”, concluiu.
Além disso, os modelos AlphaFold também são usados por cientistasdo Centro de Inovação Enzimática da Universidade de Portsmouth para identificar enzimas do mundo natural que podem ser adaptadas para processar plásticos.
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