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IA vence professor de biotecnologia em teste que prevê sequências de proteínas

Um programa de inteligência artificial (IA) superou um professor de biotecnologia em um teste de previsão de sequência de proteínas. A vitória foi por uma margem pequena, mas o software conseguiu vencer um pesquisador que estuda o assunto há mais de 20 anos.

Vikas Nanda é chefe do Centro de Biotecnologia e Medicina Avançada (CABM) da Universidade Rutgers, nos Estados Unidos. Ele é especialista em examinar padrões distintos de aminoácidos durante a formação das proteínas, determinando se elas podem se tornar compostos como hemoglobina ou colágeno.

“Minha experiência é na automontagem de proteínas que se agrupam para formar diferentes estruturas, por isso eu me tornei o candidato perfeito para testar a inteligência artificial. Um especialista humano tem conhecimento instintivo e informações abrangentes sobre design, enquanto a IA possui recursos preditivos baseados em conjunto de dados e programação”, explica Nanda.

Competição acirrada

Durante os testes, os pesquisadores queriam ver se o ser humano ou a máquina fariam um trabalho melhor do que o outro na previsão de sequências de proteínas. Além disso, eles pretendiam verificar se o professor ou a inteligência artificial poderiam combinar uma sequência de proteínas com mais sucesso trabalhando em conjunto.

Teste de previsão de automontagem das proteínas (Imagem: Reprodução/Nature)
Teste de previsão de automontagem das proteínas (Imagem: Reprodução/Nature)

Em uma lista de proteínas, Nanda e outros cinco colaboradores tinham que prever quais seriam automontadas. A IA recebeu a mesma tarefa para fazer suas suposições. Os participantes humanos previram que 11 proteínas se auto-organizariam, enquanto o programa de computador de IA disse que seriam nove.

“No geral, os especialistas humanos estavam corretos em seis das 11 proteínas que selecionaram, e o computador de IA estava certo em seis das nove proteínas escolhidas, portanto, superando os pesquisadores que preferiram alguns aminoácidos em detrimento de outras proteínas, levando a resultados errôneos”, acrescenta Nanda.

Automontagem de proteínas

Os pesquisadores escolheram o sistema de automontagem de proteínas como base para o teste porque eles acreditam que entender completamente esse conceito pode ajudar no desenvolvimento de vários produtos para uso médico e industrial, como tecido humano artificial para tratar machucados e queimaduras.

Experimento usado para mostrar quais proteínas tinham maior capacidade de automontagem (Imagem: Reprodução/Nature)
Experimento usado para mostrar quais proteínas tinham maior capacidade de automontagem (Imagem: Reprodução/Nature)

Atualmente, os cientistas são incapazes de explicar a razão pela qual as proteínas se automontam para formar superestruturas. Às vezes, elas apresentam esse comportamento para seguir um layout específico, como criar uma proteção para um vírus. Em outras, é como se algo desse errado, formando estruturas associadas a doenças como Alzheimer e anemia falciforme.

“Esse teste serviu para entendermos que o aprendizado de máquina é uma ferramenta tão importante como qualquer outra. No futuro, um programa de inteligência artificial pode nos ajudar a identificar proteínas que se automontam, levando a novas descobertas e curas para certas doenças, encerra o professor Vikas Nanda.

Fonte: Canaltech

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