AlphaFold - uma solução para o problema do dobramento de proteínas

sduck4 · 2020-12-01T08:28:00+09:00

Um modelo de rede neural desenvolvido pela DeepMind para resolver o problema do dobramento de proteínas O problema do dobramento de proteínas Proteínas são estruturas complexas em que aminoácidos se conectam em forma de cadeia e se dobram em uma estrutura tridimensional Dependendo dos aminoácidos que compõem a proteína e de sua estrutura dobrada, elas desempenham diversas funções No entanto, prever a estrutura de uma proteína apenas com base na sequência de aminoácidos é extremamente difícil AlphaFold Treinado com cerca de 170.000 dados de estruturas de proteínas do Protein Data Bank, além de dados de proteínas cuja estrutura ainda não era conhecida O treinamento levou várias semanas usando cerca de 128 núcleos TPUv3 CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) Competição mundial de previsão de estrutura de proteínas realizada a cada dois anos, realizada pela primeira vez em 1994 O objetivo é prever a estrutura de proteínas cuja estrutura ainda não é conhecida A versão inicial do AlphaFold participou da CASP13, realizada em 2018 Na CASP14, realizada em 2020, o AlphaFold ficou em 1º lugar com média de 92,4 GDT Isso corresponde a uma margem de erro de aproximadamente a largura de um átomo Impacto esperado e perspectivas Neste ano, o AlphaFold previu proteínas do coronavírus como ORF3a e ORF8 Espera-se que no futuro contribua para a resolução de diversos problemas biológicos e para o desenvolvimento de novos medicamentos

(deepmind.com)

9 pontos por sduck4 2020-12-01 | 2 comentários | Compartilhar no WhatsApp

Um modelo de rede neural desenvolvido pela DeepMind para resolver o problema do dobramento de proteínas

O problema do dobramento de proteínas

Proteínas são estruturas complexas em que aminoácidos se conectam em forma de cadeia e se dobram em uma estrutura tridimensional
Dependendo dos aminoácidos que compõem a proteína e de sua estrutura dobrada, elas desempenham diversas funções
No entanto, prever a estrutura de uma proteína apenas com base na sequência de aminoácidos é extremamente difícil

AlphaFold

Treinado com cerca de 170.000 dados de estruturas de proteínas do Protein Data Bank, além de dados de proteínas cuja estrutura ainda não era conhecida
O treinamento levou várias semanas usando cerca de 128 núcleos TPUv3

CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction)

Competição mundial de previsão de estrutura de proteínas realizada a cada dois anos, realizada pela primeira vez em 1994
O objetivo é prever a estrutura de proteínas cuja estrutura ainda não é conhecida
A versão inicial do AlphaFold participou da CASP13, realizada em 2018
Na CASP14, realizada em 2020, o AlphaFold ficou em 1º lugar com média de 92,4 GDT
Isso corresponde a uma margem de erro de aproximadamente a largura de um átomo

Impacto esperado e perspectivas

Neste ano, o AlphaFold previu proteínas do coronavírus como ORF3a e ORF8
Espera-se que no futuro contribua para a resolução de diversos problemas biológicos e para o desenvolvimento de novos medicamentos

2 comentários

ffdd270 2020-12-01

Vou ter que cuidar bem da saúde. Até que o sonho de prolongar a vida se torne realidade... tem coisas demais que eu quero fazer nesta vida ;m;

xguru 2020-12-01

Vi uma matéria dizendo que estão usando proteínas para reverter o envelhecimento celular.

Talvez a inteligência artificial acabe fazendo um grande papel para realizar o sonho de prolongar a vida.

Surgiu uma tecnologia de "rejuvenescimento celular" que torna células envelhecidas da pele jovens novamente

http://m.dongascience.donga.com/news.php?idx=41855

Como estratégia para reverter o envelhecimento celular, a tecnologia de "reprogramação" é a mais amplamente pesquisada. A reprogramação é uma técnica que adiciona quatro tipos de proteínas chamadas "fatores de transcrição de Yamanaka" a células que cresceram como tecidos corporais específicos, como células da pele, para fazê-las voltar a um estado jovem anterior à diferenciação em células específicas.