O biofísico Hashim Al-Hashimi da Universidade de Columbia aponta que, embora a inteligência artificial já seja capaz de prever estruturas proteicas, a comunidade biológica está mais interessada na função real do RNA e do DNA dentro das células. Al-Hashimi, professor de Bioquímica e Biofísica Molecular Roy e Diana Vagelos, afirma: "Às vezes as pessoas esquecem que o propósito de resolver estruturas é entender a função. O que realmente queremos prever é a atividade – a eficiência com que uma molécula executa seu trabalho biológico dentro da célula. Os modelos atuais de inteligência artificial ainda não conseguem fazer isso."
O novo estudo do laboratório de Al-Hashimi, publicado na revista *Cell*, mostra que, com base em princípios biofísicos, os pesquisadores já conseguem prever o comportamento intracelular de uma classe de pequenos RNAs que regulam a atividade gênica. Essa pesquisa sobre a previsão da atividade do RNA tem o potencial de impulsionar o desenvolvimento de novos medicamentos, ajudar a explicar os mecanismos de doenças genéticas e otimizar modelos computacionais celulares.
A pesquisa enfatiza que prever a atividade do RNA requer a análise de todo o seu conjunto conformacional. As moléculas de RNA são tipicamente altamente flexíveis, podendo adotar múltiplas formas, algumas estruturalmente estáveis e dominantes, enquanto outras, embora transitórias, podem ser as mais biologicamente ativas. Portanto, uma previsão precisa deve considerar todos os possíveis estados conformacionais.
Para construir o modelo preditivo, a equipe utilizou o RNA TAR do HIV como objeto de estudo, determinando experimentalmente seu conjunto conformacional completo e as alterações após mutações pontuais, além de medir sua atividade. Eles descobriram que, usando modelos biofísicos existentes, é possível calcular diretamente a partir da sequência a atividade do RNA, prevendo com sucesso o comportamento de milhares de variantes do TAR. Al-Hashimi explica: "A maioria das mutações no TAR é rejeitada porque altera significativamente sua atividade ao modificar o conjunto conformacional global, e não os contatos com outras moléculas. Isso sugere que as moléculas também devem evoluir suas sequências para garantir o equilíbrio correto entre diferentes estados conformacionais."
O modelo já foi aplicado a outro RNA do HIV, o RRE, e espera-se que possa ser estendido a RNAs semelhantes em outros organismos. Os objetivos futuros incluem otimizar o modelo para lidar com RNAs mais complexos e melhorar a precisão da previsão da atividade intracelular. Esta pesquisa sobre a previsão da atividade do RNA fornece uma nova ferramenta para modelar mecanismos de doenças e projetar novos medicamentos, com o potencial de desenvolver tratamentos mais potentes através da modulação do conjunto conformacional do RNA.
Detalhes da publicação: Autor: Columbia University Irving Medical Center; Título: «Predicting RNA activity expands therapeutic possibilities»; Publicado em: *Cell* (2026).