A ferramenta de inteligência artificial (IA) da Meta desbloqueou milhões de proteínas que podem ser a chave para o desenvolvimento de novos medicamentos. Com a ajuda do ESMFold, um sistema baseado em modelo de linguagem, os pesquisadores podem prever melhor a estrutura e a função das proteínas. Isso poderia acelerar avanços em áreas como medicina, química verde e energia renovável.
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As proteínas são blocos de construção essenciais da vida e sua determinação estrutural é um desafio. É por isso que a IA se torna uma ferramenta fundamental. O atlas metagenômico da Meta, lançado desde novembro de 2022, inclui estruturas proteicas de microrganismos, como bactérias e vírus, que ainda não foram caracterizadas. Isso abre a possibilidade de acelerar novas descobertas e aplicações práticas.
Aplicando inteligência artificial à previsão de proteínas
O ESMFold conseguiu prever a estrutura de mais de 740 milhões de proteínas. A conquista representa um avanço na identificação de proteínas úteis para a medicina e outras áreas. O modelo pode fazer previsões precisas da estrutura da proteína 60 vezes mais rápido do que outras abordagens.
“A Modelagem em Escala Evolutiva (ESM) usa IA para aprender a ler esses padrões. Em 2019, apresentamos evidências de que os modelos de linguagem aprendem as propriedades das proteínas, como sua estrutura e função. Usando uma forma de aprendizagem auto-supervisionada conhecida como modelagem de linguagem mascarada, treinamos um modelo de linguagem nas sequências de milhões de proteínas naturais.”
A Meta publicou esses dados em um artigo descrevendo que, do total de proteínas incluídas, 225 milhões são consideradas “previsões de alta confiança”. Atualmente, o atlas foi expandido para mais de 740 milhões de proteínas, segundo fontes da Meta. Essas previsões adicionais foram concluídas pelo ESMFold em apenas seis dias.
O “ESM Metagenomic Atlas” é um recurso aberto que permite aos cientistas pesquisar e analisar estruturas de proteínas em larga escala. Isso pode ajudar a identificar estruturas que não foram caracterizadas antes e descobrir novas proteínas que podem ser úteis na medicina e em outros campos. O estudo demonstra que os modelos linguísticos podem aprender padrões evolutivos subjacentes às sequências de proteínas.
Assumindo um desenvolvimento na investigação de proteínas complexas e dinâmicas que posteriormente possam ser aplicadas ao desenvolvimento de fármacos.
IA se consolida como principal tendência
Os pesquisadores da Meta geraram as previsões usando uma forma de IA conhecida como modelo de linguagem grande que pode prever o texto de apenas algumas letras ou palavras. É a mesma tecnologia que permite ao ChatGPT da OpenAI gerar respostas semelhantes às humanas.
Determinar experimentalmente as estruturas tridimensionais de centenas de milhões de proteínas está muito além do alcance de técnicas de laboratório demoradas, como cristalografia de raios X. Abordagens com redes neurais e processamento de linguagem natural podem fornecer informações sobre proteínas que não são possíveis com técnicas experimentais.
Em vez de confiar apenas no sucesso do metaverso, a Meta poderia concentrar seus esforços no desenvolvimento de soluções de IA que possam melhorar a vida das pessoas e ter um impacto positivo no mundo. Além disso, a IA é uma tecnologia que já está sendo adotada por muitas empresas e instituições ao redor do mundo, o que pode ser uma vantagem para a Meta caso decida investir nessa área.
Numa altura em que a indústria tecnológica luta para lançar um chatbot, naquela que se torna uma “corrida às armas” entre as principais empresas do setor. A Meta parece estar deixando o metaverso em segundo plano para dar à IA o papel principal.
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