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AlphaFold3: A grande conquista na predição de comportamento de proteínas
Pesquisadores louvam outra "R$#{' '} leap forward" para Inteligência Artificial 👌 após o Google DeepMind apresentar a versão mais recente do programa AlphaFold, que pode prever como as proteínas se comportam 👌 na complexa sinfonia da vida.
Este avanço promete trazer nova luz para a maquinaria biológica que subjaz aos organismos 👌 vivos e impulsionar avanços bet telegram campos que vão desde antibióticos e terapia contra o câncer até novos materiais e plantações 👌 resistentes.
Uma das principais conquistas na predição de proteínas
"É um marco importante para nós", disse Demis Hassabis, CEO da 👌 Google DeepMind e da spin-off Isomorphic Labs, que co-desenvolveu o AlphaFold3. "A biologia é um sistema dinâmico e você precisa 👌 entender como as propriedades da biologia emergem através das interações entre diferentes moléculas."
Versões anteriores do AlphaFold se concentraram 👌 bet telegram prever as estruturas 3D de 200 milhões de proteínas, os blocos de construção da vida, a partir de seus 👌 componentes químicos. Saber qual forma uma proteína assume é crucial porque isso determina como a proteína vai funcionar – ou 👌 malfuncionar – dentro de um organismo vivo.
| Versão do AlphaFold | Enfoque |
|---|---|
| AlphaFold | Predição da estrutura 3D de proteínas |
| AlphaFold2 | Previsão de interações entre proteínas |
| AlphaFold3 | Previsão de 👌 interações de proteínas com outras moléculas e íons |
AlphaFold3 foi treinado bet telegram uma base de dados global de estruturas moleculares 👌 3D e dá um passo bet telegram direção à predição de como as proteínas interagem com as outras moléculas e íons 👌 com que elas se encontram. Quando perguntado a fazer uma previsão, o programa começa com uma nuvem de átomos e 👌 vai moldando-a gradativamente na estrutura prevista com maior precisão.
Na Nature, os pesquisadores descrevem como o AlphaFold3 pode prever 👌 como as proteínas interagem com outras proteínas, íons, trechos de código genético e moléculas menores, como aquelas desenvolvidas para medicamentos. 👌 Nas experiências, a precisão do programa variou de 62% a 76%.
"'Acho que vamos desbloquear muita nova ciência", disse 👌 John Jumper, que trabalhou no projeto no Google DeepMind. "Estamos vendo jaearly testers usarem isso para entender como a célula 👌 funciona e como pode falhar bet telegram estados doentes."
Acadêmicos podem usar o AlphaFold3 para trabalho não comercial através do 👌 servidor dedicado do Google.
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