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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas

Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 2️⃣ após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 2️⃣ na complexa sinfonia da vida.

Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 2️⃣ vivos e impulsionar avanços corinthians e coritiba campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 2️⃣ resistentes.

Uma das principais conquistas na predição de proteínas

"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 2️⃣ Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 2️⃣ entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."

Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 2️⃣ corinthians e coritiba prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 2️⃣ componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 2️⃣ malfuncionar – dentro de um organismo vivo.

AlphaFold3 foi treinado corinthians e coritiba uma base de dados global de estruturas moleculares 2️⃣ 3D e dá um passo corinthians e coritiba direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 2️⃣ com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 2️⃣ vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.

Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 2️⃣ como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 2️⃣ Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.

"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 2️⃣ John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 2️⃣ funciona e como pode falhar corinthians e coritiba estados doentes."

Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 2️⃣ servidor dedicado do Google.