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O Prémio Nobel da Química acaba de ser atribuído pela Academia Real de Ciências Sueca a David Baker e de forma conjunta a Demis Hassabis e John M. Jumper, que “decifraram o código das incríveis estruturas das proteínas”.

David Baker, da Universidade de Washington (Estados Unidos), “conseguiu o feito quase impossível de construir novos tipos de proteínas”. Já Demis Hassabis e John Jumper, ambos da Google DeepMind, desenvolveram um modelo de Inteligência Artificial “para resolver um problema com mais de 50 anos”: prever a complexa estrutura das proteínas.

“Ambas as descobertas abrem vastas possibilidades“, sublinhou Heiner Linke, do Comité do Nobel da Química, durante a apresentação dos vencedores.

Uma proteína que não existia na natureza

As proteínas são as moléculas que permitem a vida. “São os blocos de construção que formam ossos, pele, cabelo e tecido. São os motores que alimentam os nossos músculos, a máquina que lê, copia e repara o ADN. São os anticorpos que permitem a resposta imunitária, os sensores que as nossas células usam para comunicar e as hormonas que regulam o nosso corpo”, começou por enquadrar Heiner Linke.

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Há muito tempo que os cientistas sonhavam com a possibilidade de criar novas proteínas, que são formadas por unidades chamadas aminoácidos. “Este foi o problema que David Baker resolveu”, sublinhou o membro do Comité do Prémio Nobel da Química. “Desenvolveu ferramentas computacionais que agora permitem que cientistas projetem novas proteínas espetaculares, com formas e funções inteiramente novas, abrindo infinitas possibilidades para o maior benefício da humanidade“, destacou.

Em 2003, David Baker criou uma nova proteína, totalmente diferente das que já conhecíamos. O cientista deu-lhe o nome Top7. Com os seus 93 aminoácidos, tinha uma estrutura “única”, que não existia na natureza.

As proteínas foram criadas no laboratório de Baker com recurso a um software (Rosetta), que entretanto foi tornado público. “Desde então, o grupo de investigação [de Baker] produziu criativas proteínas uma após a outra, incluindo proteínas que podem ser usadas em produtos farmacêuticos, vacinas, nanomateriais e pequenos sensores”, destacou o Comité do Prémio Nobel em comunicado.

Prever a estrutura de proteínas com Inteligência Artificial

A esta possibilidade de criar novas proteínas juntou-se, mais recentemente, a capacidade de prever a estrutura das proteínas, um sonho com mais de 50 anos. Concretizou-se há quatro anos por Demis Hassabis e John Jumper através do uso de Inteligência Artificial.

Em 2020, a dupla apresentou um modelo — o AlphaFold2 — que foi usado para prever a estrutura de praticamente todas as 200 milhões de proteínas que os cientistas identificaram. A Google DeepMind, empresa da Google no Reino Unido de que Hassabis e Jumper fazem tornou o modelo público e, desde então, o AlphaFold2 já foi usado por mais de dois milhões de pessoas de 190 países.

As aplicações são inúmeras. Já foi possível, por exemplo, determinar a estrutura de uma enzima bacteriana que provoca resistência antibiótica, visível na animação disponibilizada nas redes sociais do Prémio Nobel. Conhecê-la não é um pormenor e pode ser determinante para descobrir formas de prevenir a resistência a antibióticos. O modelo de IA também tem sido usado para compreender como algumas enzimas podem decompor o plástico.