O Prêmio Nobel de Química de 2024 foi concedido nessa quarta-feira a um trio de químicos que produziu avanços importante no estudo de proteínas, as moléculas complexas que operam o funcionamento dos organismos vivos. Demis Hassabis e John Jumper, dois químicos da DeepMind, a divisão de Inteligência Artificial do Google, foram laureados por terem criado um sistema capaz de prever a estrutura proteica.
Desenvolvendo um programa chamado AlphaFold, a dupla criou uma maneira automatizada de determinar a geometria de uma molécula orgânica com milhares de átomos a partir de sequências de amino-ácidos, que por sua vez é determinada pelo código genético contido nas sequências de bases do DNA.
Além deles, David Baker, da Universidade de Washington, criou um outro sistema computacional, o RoseTTAfold, capaz de projetar novas proteínas a partir de uma forma desejada, criando um código genético capaz de sintetizá-la.
Este foi o segundo Nobel deste ano a coroar cientistas que trabalham com inteligência artificial. Ontem o prêmio na categoria de Física foi anunciado para Johh Hopfield e Geoffrey Hinton, pioneiros que criaram os método de “aprendizado profundo” por redes neurais que revolucionou o campo da IA.
Baker concedeu uma entrevista coletiva por telefone logo depois do anúncio do prêmio nesta manha pela Fundação Nobel em Estocolmo (Suécia). O cientista parecia um pouco assoberbado quando começou a falar
“Eu estava dormindo quando o telefone tocou, eu atendi, ouvi o anúncio e minha mulher começou a gritar muito alto, então não consegui ouvir muito bem. É um dia muito único e especial.”
A primeira coisa que o químico fez foi agradecer a seus colegas. “Eu estou sobre o ombro de gigantes. Meus colegas Steve Mayo e Bill DeGrado já tinham mostrado os sinais de que projetar proteínas era possível, e tive colegas maravlhosos com quem trabalhei na minha carreira.”
Baker elogiou também os outros dois laureados, que com avanços conseguidos em 2021 permitiram a ele criar uma maneira nova de projetar proteínas, com a versão 2 do AlphaFold, usando métodos sofisticados de aprendizado de máquina.
Impacto da IA
“O impacto da IA é tremendo. Eu e meus colegas trabalhamos nisso durante anos, e foram os avanços conseguidos por Demis e John na previsão de estruturas de proteínas que realçaram para nós o poder que a inteligência artificial teria. Foi aí que aplicamos esses métodos de inteligência artificial ao design de proteínas”, disse.
O químico premiado afirmou que ainda está entusiasmado com novas aplicações que os avanços que ele e seu colega conseguiram, principalmente no campo da farmacologia. “Uma de minhas proteínas favoritas é a proteína sintética que projetamos durante a pandemia, que protege contra o coronavírus. Eu imagino a possibilidade de criar um spray nasal com proteínas projetadas que protegem contra todos os vírus pandêmicos”, afirmou Baker.
Hassabis, de 48 anos, Jumper, 39, e Baker, 62, já eram cotados para receber o Nobel de Química desde 2021, quando ganharam o prêmio “Breaktrhough of The Year” da prestigiada revista Science como avanço do ano. Os anúncios que os cientistas fizeram naquele ano encerraram uma busca que durou cerca de 50 anos na ciência.
Grosso modo, proteínas são as moléculas que colocam o organismo para funcionar, enquanto o DNA é responsável por guardar as instruções de como produzi-las. Saber com precisão a estrutura de proteínas é crucial para cientistas que estudam mecanismos de doenças e a maneira com que drogas interagem com eles.
A vantagem de determinar a estrutura de proteínas a partir do código genético que guarda a fórmula delas é que é muito mais rápido e barato sequenciar DNA do que tentar descobrir a estrutura da proteína depois que ela já foi produzida pela célula. O DNA indica como a proteína vai ser produzida pelas células a partir dos aminoácidos, “tijolos” básicos que são emendados uns ao outros, num fio que se dobra num emaranhado e gera uma estrutura complexa. Essa forma é que determina a função biológica da molécula. As informações são do jornal O Globo.