Em um desenvolvimento inovador, pesquisadores da Universidade de Sheffield, AstraZeneca e Universidade de Southampton revelaram uma nova estrutura de aprendizado de máquina, MapDiff, que promete revolucionar o design de proteínas. Essa abordagem inovadora de IA, publicada na Nature Machine Intelligence, pode acelerar significativamente a criação de novos tratamentos, incluindo vacinas e terapias genéticas.
O cerne desse avanço reside no dobramento inverso de proteínas, um processo complexo de identificação de sequências de aminoácidos que se dobram em estruturas de proteínas 3D específicas. Isso é crucial para a engenharia de proteínas que podem atingir efetivamente áreas específicas dentro do corpo. MapDiff demonstrou precisão superior em testes simulados em comparação com os métodos de última geração existentes.
"Este trabalho representa um passo significativo no uso da IA para projetar proteínas com as estruturas desejadas", diz o professor Haiping Lu da Universidade de Sheffield. O impacto potencial é vasto, abrindo portas para o design de novas proteínas terapêuticas para diversas aplicações. O esforço colaborativo, baseado em sucessos anteriores, ressalta o poder de combinar a experiência da indústria para enfrentar os desafios fundamentais em biologia.