A busca por soluções inovadoras na biotecnologia ganhou um novo capítulo com o desenvolvimento de modelos de Proteínas com IA. Desde 2018, com o surgimento do AlphaFold do Google Deepmind, a predição de estruturas proteicas tem se mostrado essencial para avanços que vão desde a criação de alimentos mais nutritivos até tratamentos eficazes contra o câncer, transformando a pesquisa biotecnológica global.
Apesar dos avanços proporcionados por softwares como o AlphaFold2, ainda existem limitações. O grande desafio é criar um modelo de IA capaz de, a partir de uma estrutura proteica desejada, identificar ou projetar a molécula ideal para interagiar com ela. Cientistas da Basecamp Research, uma startup de biotecnologia de Londres, anunciaram ter dado um passo significativo nessa direção.
A Basecamp Research desenvolveu um novo modelo de IA, o BaseFold, a partir dos algoritmos de código aberto do AlphaFold2. A empresa afirma que o BaseFold, treinado com um conjunto de dados muito mais amplo, entrega previsões mais precisas de estruturas de proteínas. A Basecamp Research também está colaborando com a Nvidia para otimizar o modelo para uso na plataforma de IA generativa BioNeMo.
Segundo Glen Gowers, cofundador e CEO da Basecamp, o novo software triplica a precisão na previsão de como as estruturas de proteínas se transformam ao interagir com pequenas moléculas. Essa precisão é crucial para a descoberta de novos medicamentos. A empresa publicou um artigo relatando seus resultados no servidor de pré-impressão bioRxiv, um estudo que ainda precisa passar por revisão.
Até o momento, a Basecamp Research levantou US$ 25 milhões em capital e possui uma avaliação de mercado de US$ 71 milhões, de acordo com a PitchBook. Para Gowers, o desenvolvimento do software aproxima a empresa de seu objetivo final: projetar proteínas ou até mesmo novos organismos para atender às necessidades de seus clientes.
A ideia de criar a Basecamp surgiu em 2019, durante uma expedição na Islândia. Gowers e sua equipe sequenciaram os genomas de microrganismos adaptados para sobreviver tanto ao calor extremo quanto ao frio intenso. A maior parte dos dados coletados era composta de “matéria escura”: proteínas e sequências desconhecidas. Essa descoberta levou Gowers a perceber que os conjuntos de dados genômicos utilizados para treinar o AlphaFold eram uma amostra muito pequena comparada à diversidade de espécies conhecidas.
O volume de dados sobre proteínas é crucial para prever como essas estruturas se dobram. Existem tantas variáveis que influenciam esse processo que o cálculo direto se torna praticamente impossível. No entanto, ao treinar um modelo de aprendizado de máquina com bilhões de diferentes estruturas proteicas, padrões emergem, permitindo previsões mais precisas sobre o dobramento de proteínas.
A Basecamp Research tem trabalhado para diversificar o conjunto de dados proteicos que seus modelos utilizam. Desde 2020, a empresa colabora com pesquisadores ao redor do mundo para sequenciar informações genômicas de alta qualidade de dezenas de milhões de microrganismos, plantas e animais. Além de sequenciar o DNA desses organismos, os pesquisadores coletam informações contextuais, fornecendo ainda mais dados que a IA pode usar para compreender por que as proteínas se dobram da maneira como o fazem.
A Basecamp Research já está gerando receita, utilizando sua modelagem preditiva para resolver problemas de clientes. A empresa está trabalhando com a Colorfix, no Reino Unido, para projetar novas proteínas que permitam tingir tecidos sem o uso de produtos químicos agressivos. Também está auxiliando a startup Protein Evolution, em Connecticut, a descobrir novas proteínas capazes de decompor plásticos para que possam ser reciclados. Além disso, Gowers espera aplicar sua capacidade computacional no desenvolvimento de novos medicamentos em parceria com empresas farmacêuticas.
A Basecamp Research planeja captar novos investimentos em breve para competir com concorrentes mais bem capitalizados. O treinamento de novos modelos e o desenvolvimento de novas arquiteturas, especialmente quando os dados são extremamente volumosos, demandam muitos recursos. A combinação de Proteínas com IA pode oferecer avanços para a produção de alimentos, produtos farmacêuticos e sustentabilidade ambiental.
Via Forbes Brasil
