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Por que descoberta do mapeamento de proteínas demorou 50 anos

Descoberta das estruturas das proteínas pela inteligência artificial britânica AlphaFold pode ser a mais importante pesquisa de 2022

1 ago 2022 - 16h37
(atualizado às 17h53)
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IA AlphaFold, da Deepmind, consegue o mapeamento de mais de 200 milhões de estruturas de proteínas
IA AlphaFold, da Deepmind, consegue o mapeamento de mais de 200 milhões de estruturas de proteínas
Foto: Divulgação / Deepmind

A inteligência artificial (IA) AlphaFold, da empresa britânica DeepMind, mapeou 200 milhões de proteínas — quase todas que existem, de acordo com os cientistas — e ainda descobriu suas dimensões. Era um problema que intrigava os cientistas há mais de 50 anos. Talvez por isso tenha sido considerada pela revista norte-americana Science a mais importante pesquisa científica deste ano.

Em 1972, Christian Anfinsen, Prêmio Nobel de Química naquele ano, disse que a sequência de aminoácidos de uma proteína deveria determinar totalmente sua estrutura. Desde então cientistas buscavam comprovar essa teoria.

Mas por que as proteínas nos deixaram sem respostas por tanto tempo? O tão sonhado mapeamento delas esbarrava em prever como cada um dos aminoácidos usados nas cadeias de proteínas interagiam entre si. O programa que possibilitou a descoberta só surgiu recentemente. A primeira versão do AlphaFold foi criado pela DeepMind — hoje, uma empresa da Alphabet/Google — em 2018.

Há 12 meses, a IA DeepMind já tinha mapeado as estruturas previstas de cerca de 350 mil proteínas. Um ano depois, atingiu este novo patamar. "Determinar a estrutura 3D de uma proteína costumava levar muitos meses ou anos, agora leva segundos", disse sobre o anúncio Eric Topol, fundador e diretor do Instituto Translacional de Pesquisa Scripps, nos EUA.

"Quero dizer, dois anos atrás, nós simplesmente não percebemos que isso era viável", disse ao site New Scientist Ewan Birney, do Instituto Europeu de Bioinformática, que também chamou o AlphaFold de "um presente para a humanidade".

O que são as proteínas

Como ensinam as aulas de biologia, as proteínas são estruturas tridimensionais formadas por longas cadeias de aminoácidos. E essas cadeias variam: cada um dos aminoácidos possui propriedades de atração ou repulsão a determinadas substâncias, o que faz com que essa cadeia vá se tornando um emaranhado complexo.

De acordo com a revista Nature, é a estrutura de uma proteína que determina sua função nas células, e entender isso é o primeiro passo para compreender o que as proteínas fazem e como funcionam.

Cada estrutura de proteína tem seus aminoácidos unidos por ligações peptídicas, isto é, que somam uma extremidade de carboxila (função orgânica à base de oxigênio) com uma extremidade de grupo amina (composto orgânico com nitrogênio).

Descoberta das proteínas pode revolucionar vários campos do conhecimento
Descoberta das proteínas pode revolucionar vários campos do conhecimento
Foto: National Cancer Institute/Unsplash

Quais as dificuldades em entender as proteínas

Por possuírem essas cadeias enroscadas, as proteínas são bem difíceis de serem rigorosamente classificadas. E ainda podem se dividir em simples e complexas: as primeiras geram aminoácidos pelo processo de quebra de moléculas, e as segundas podem gerar outros compostos além dos aminoácidos. Existem também as proteínas conjugadas, formadas por combinações entre moléculas protéicas e não-protéicas. 

Antes da descoberta do sistema AlphaFold, o DNA já era capaz de fornecer instruções para que os cientistas descobrissem a cadeia de aminoácidos que formava uma proteína. No entanto, a dificuldade era a de prever como cada um dos aminoácidos interagem entre si. Afinal, dependendo das propriedades de atração ou repulsão desses compostos, o desenho 3D da estrutura muda completamente. 

Cientistas chegaram a precisar de experimentos muito demorados e caros para conseguir entender as proteínas, como a cristalografia de raios X, que tenta entender como os átomos estão dispostos em estruturas sólidas, e a microscopia eletrônica, em que um microscópio analisa um objeto resfriado. 

Segundo o jornal The Guardian, o professor Matthew Higgins, da Universidade de Oxford, disse ter usado os sistemas da AlphaFold para determinar a proteína parasita da malária e descobrir quais anticorpos poderiam parar com a transmissão da doença.

“Anteriormente, estávamos usando uma técnica chamada cristalografia proteica para descobrir como essa molécula se parece, mas como é bastante dinâmica e se move, simplesmente não conseguimos lidar com ela", justificou.

O que vai mudar com o novo mapeamento

Com uma plataforma capaz de mostrar as estruturas dessas proteínas, agora os pesquisadores conseguirão analisar melhor a função de cada uma delas. Como consequência, sugerirão mais soluções para problemas como poluição plástica, resistência à antibióticos e malária, entre outros.

A partir dos dados, cada pesquisador pode ter uma noção maior sobre as proteínas que têm propriedades úteis — como as que podem consumir o plástico, por exemplo — e aquelas que são mais preocupantes, como as que podem impulsionar o câncer.

Os dados disponíveis ainda precisam ser melhorados. O objetivo agora é atualizar a plataforma, que irá incluir estruturas de proteínas das plantas, bactérias, animais e outros organismos. Assim, será útil também para estudos relacionados à sustentabilidade, insegurança alimentar e doenças. 

Fonte: Redação Byte
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