IA Desenvolve Nova Proteína Brilhante, Imitando 500 Milhões de Anos de Evolução
Pesquisadores agora podem obter ajuda de IA para sintetizar proteínas. (koto_feja/E+/Getty Images)
A síntese de novas proteínas — os componentes fundamentais da vida biológica — é uma grande promessa científica. Um modelo de IA recém-desenvolvido oferece o potencial de gerar instruções para criar proteínas muito além do que ocorre naturalmente.
Criando Proteínas Personalizadas
Cientistas nos EUA utilizaram o EvolutionaryScale Model 3 (ESM3) para criar uma nova proteína, esmGFP (proteína fluorescente verde), que compartilha apenas 58% de sua estrutura com sua contraparte natural mais próxima, tagRFP. Essa conquista é aproximadamente equivalente ao processamento de 500 milhões de anos de evolução por meio de IA, de acordo com a equipe de pesquisa. Ela abre caminho para o design de proteínas personalizadas adaptadas para aplicações específicas ou para aprimorar as funções de proteínas existentes.
O ESM3 usa algoritmos de IA para construir novas proteínas a partir de seus dados de treinamento. (EvolutionaryScale)
“Mais de três bilhões de anos de evolução moldaram um projeto biológico embutido na estrutura de proteínas naturais”, explicam os pesquisadores, liderados por Thomas Hayes, fundador da EvolutionaryScale em Nova York, em seu artigo publicado.
“Neste estudo, demonstramos que modelos de linguagem em larga escala treinados em dados evolutivos podem gerar proteínas funcionais que diferem significativamente de proteínas conhecidas.”
O ESM3 foi treinado em um vasto conjunto de dados consistindo em 3,15 bilhões de sequências de proteínas (o arranjo de aminoácidos em uma proteína), 236 milhões de estruturas de proteínas (suas formas 3D) e 539 milhões de anotações de proteínas (rótulos descritivos).
Aprendizado de IA a partir de dados
Ao identificar padrões em vastos conjuntos de dados, o modelo de IA pode aprender o que funciona e o que não funciona na construção e função de proteínas, semelhante a como o ChatGPT pode gerar um novo poema que rima após analisar milhões de poemas escritos por humanos.
O que diferencia o esmGFP é que ele realmente funciona: ele fluoresce, assim como seu parente tagRFP. Proteínas fluorescentes são responsáveis pelo brilho em alguns organismos oceânicos e são cruciais como marcadores em medicina e biotecnologia. “Selecionamos a fluorescência por sua natureza desafiadora, facilidade de medição e porque é um dos mecanismos mais belos da natureza”, explica a equipe.
A rendering of esmGFP, a new green fluorescent protein generated by ESM3 that is distant from other fluorescent proteins found in nature. (EvolutionaryScale)
A IA reduz muito a tentativa e erro na síntese de proteínas, ao mesmo tempo em que permite a exploração de proteínas que são muito diferentes das conhecidas atualmente.
Proteínas Conectadas por Vias Mutacionais
“As proteínas podem ser vistas como existentes dentro de um espaço organizado, onde cada proteína é adjacente a outras que estão a um passo mutacional de distância”, escrevem os pesquisadores. “A estrutura da evolução forma uma rede dentro deste espaço, ligando todas as proteínas através dos caminhos que a evolução poderia tomar entre elas.”
Para que a evolução progrida, a equipe explica, cada proteína deve evoluir para a próxima sem interromper a funcionalidade geral do sistema ao qual pertence. Um modelo de linguagem entende proteínas dentro deste espaço.
Embora as proteínas projetadas pelo ESM3 ainda exijam validação, síntese e teste — processos que levam tempo — a equipe está confiante de que mais avanços virão. Em um futuro próximo, a IA pode permitir a produção de proteínas para uma ampla gama de aplicações, de medicamentos a biomateriais.
“Os modelos de linguagem de proteínas não operam explicitamente dentro das limitações físicas da evolução, mas podem implicitamente construir um modelo dos muitos caminhos evolutivos possíveis que poderiam ter sido tomados”, esclarecem os pesquisadores.
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