Recentemente, o Google DeepMind revolucionou a biologia com o AlphaFold, um modelo de inteligência artificial capaz de prever a estrutura 3D de proteínas a partir de sua sequência de aminoácidos.
Esse avanço, segundo o site 9to5Mac, tem acelerado a pesquisa de novos medicamentos e materiais, transformando um processo que poderia levar meses ou anos em algo que hoje ocorre em poucas horas.
Apesar do sucesso do AlphaFold e de modelos similares como AlphaFold2, RoseTTAFold e ESMFold, a tecnologia ainda é considerada extremamente cara em termos de computação. Cada modelo utiliza métodos próprios para alcançar alta precisão, o que exige grande poder de processamento e gera estruturas rígidas.
Buscando alternativas mais acessíveis, pesquisadores da Apple estão desenvolvendo um método de IA promissor para prever proteínas em 3D. A expectativa é que essa abordagem consiga reduzir custos computacionais sem comprometer a precisão, abrindo novas possibilidades para a pesquisa biomolecular.
Os pesquisadores explicam que os modelos atuais conseguem prever com precisão como proteínas se dobram em 3D. Para isso, utilizam métodos complexos e específicos que comparam as sequências de aminoácidos e analisam relações entre pares da proteína. Isso permite ensinar o modelo sobre o processo de dobramento, em vez de fazê-lo descobrir sozinho a partir dos dados.
E é aí que o SimpleFold, modelo criado pela Apple, se diferencia. Ele se baseia nos chamados modelos de correspondência de fluxo para prever como as proteínas se dobram.
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