Uma inteligência artificial resolveu um mistério de 50 anos ao prever a estrutura 3D de quase todas as proteínas conhecidas pela ciência.

O problema do dobramento de proteínas foi proposto pela primeira vez em 1972 pelo vencedor do Nobel Christian Anfinsen. Ele sugeriu que a sequência de aminoácidos de uma proteína deveria determinar sua estrutura tridimensional única. No entanto, o número de configurações possíveis para uma única proteína é astronômico, um fenômeno conhecido como o Paradoxo de Levinthal.Durante décadas, cientistas usaram métodos caros e lentos como a cristalografia de raios-X e a criomicroscopia eletrônica para mapear essas formas. Em 2020, o Google DeepMind apresentou o AlphaFold2 na competição CASP14 (Critical Assessment of Structure Prediction). O sistema demonstrou uma precisão comparável aos métodos experimentais tradicionais, resolvendo um desafio que durava meio século.Em 2022, a DeepMind, em colaboração com o Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL, publicou as estruturas de praticamente todas as proteínas conhecidas pela ciência, totalizando mais de 200 milhões de entradas. Este banco de dados é gratuito e acessível a pesquisadores do mundo todo. O impacto é imediato em áreas como a farmacologia, onde entender a forma de uma proteína é essencial para desenhar medicamentos que se encaixem perfeitamente nela. Além disso, a ferramenta ajuda a criar enzimas sintéticas que podem decompor resíduos plásticos de forma eficiente.