A ferramenta de previsão de estrutura de proteínas por inteligência artificial "AlphaFold" recebeu uma importante atualização. O mais recente conjunto de dados, concluído em colaboração entre o Laboratório Europeu de Biologia Molecular - Instituto Europeu de Bioinformática, a empresa "DeepMind" da Google, a Nvidia e a Universidade Nacional de Seul da Coreia, inclui pela primeira vez em larga escala dados de previsão de estruturas de complexos proteicos. Milhões de estruturas de complexos proteicos previstas por IA foram oficialmente abertas para pesquisadores de todo o mundo, tornando-se o maior conjunto de dados de previsão de complexos proteicos até o momento.

O novo conjunto de dados divulgado alcançou um avanço crucial: pela primeira vez, incluiu sistematicamente dados de previsão de estruturas de complexos proteicos. O conteúdo adicional inclui 1,7 milhão de estruturas de homodímeros de alta confiança - ou seja, complexos formados por duas proteínas idênticas. Este tipo de dados tem valor fundamental para entender como as proteínas exercem suas funções vitais por meio de interações. Além disso, o conjunto de dados priorizou a inclusão de proteínas intimamente relacionadas à saúde humana e à pesquisa de doenças, fornecendo novo suporte de dados para o desenvolvimento de medicamentos e o estudo dos mecanismos das doenças.

Desde o surgimento do "AlphaFold", ele demonstrou capacidade revolucionária na área de previsão de estruturas de proteínas individuais. No entanto, as proteínas geralmente atuam na forma de complexos dentro dos organismos vivos, e as interações entre proteínas determinam como suas funções são realizadas. Esta expansão para a previsão de estruturas de complexos significa que a tecnologia de IA está passando de "proteína individual" para "rede de interações proteicas", abrindo uma nova dimensão para a pesquisa em ciências da vida.

O resultado desta colaboração entre as quatro partes também reflete um modelo de inovação colaborativa entre instituições públicas de pesquisa, empresas de tecnologia e instituições acadêmicas. Com a abertura e compartilhamento dos dados de estruturas de complexos proteicos previstos por IA, pesquisadores em áreas como ciências da vida, desenvolvimento de medicamentos e biologia sintética em todo o mundo poderão acelerar o processo de pesquisa básica para aplicação, com base em uma fundamentação de dados mais rica.