Pesquisadores do Google DeepMind apresentaram um modelo de inteligência artificial projetado para mostrar como mudanças no DNA afetam diferentes células. A empresa afirma que a ferramenta oferece aos cientistas um panorama mais detalhado de um problema que há muito tempo resiste a respostas simples, um que pode ajudar a explicar o que causa doenças e sugerir novas formas de tratá-las.
Em que o AlphaGenome 2 é diferente do AlphaGenome?
O AlphaGenome 2 sucede o AlphaGenome, modelo de previsão genômica da DeepMind lançado no ano passado. Quase todas as células do corpo carregam o mesmo DNA, mas se comportam de maneiras muito diferentes. Células do músculo cardíaco, células da pele e células imunológicas que combatem uma infecção ativam e desativam genes diferentes, e esses padrões mudam conforme o que a célula está fazendo naquele momento. Isso significa que a mesma variante genética pode ter efeitos muito diferentes, dependendo do tipo celular e de sua condição.
O que o AlphaGenome 2 prevê?
O novo modelo foi construído para captar essas diferenças. Ele prevê como variantes genéticas afetam tipos e estados celulares individuais. Em uma publicação de blog divulgada na quarta-feira, o Google afirmou que o modelo oferece uma visão muito mais detalhada do que sistemas mais amplos, como o AlphaGenome, o que poderia expor efeitos relevantes para doenças em células específicas que, de outra forma, passariam despercebidos.
Para alcançar esse nível de detalhe, a equipe treinou o AlphaGenome 2 com mais de 100 milhões de perfis celulares individuais, abrangendo 68 tecidos. A DeepMind afirma que o modelo transforma, de fato, atlas celulares estáticos, os grandes repositórios de dados que catalogam células individuais, "em um motor preditivo para a genética humana". Segundo a empresa, o AlphaGenome 2 identifica quase o dobro de variantes capazes de alterar a expressão gênica nas células em comparação com seu modelo anterior, de última geração.
Os pesquisadores também constataram que o modelo consegue fazer previsões sobre novos tipos celulares e estados biológicos sem precisar ser retreinado. Ele também pode sinalizar lacunas nos dados experimentais existentes, o que pode ajudar cientistas a decidir o que estudar em seguida em laboratório.
Adam Gayoso, pesquisador científico do Google DeepMind que trabalhou no projeto, disse que o principal avanço é "conectar a genética humana à biologia celular". O modelo permite que pesquisadores examinem variantes genéticas encontradas em grandes populações e vejam o que elas podem estar fazendo dentro das células. Gayoso disse ao The Verge que os pesquisadores podem, então, tentar relacionar esses efeitos celulares a doenças.
Žiga Avsec, responsável pela área de genômica da DeepMind, disse ao The Verge que essa especificidade é importante para quem tenta tratar uma doença em particular. "Quando você desenvolve medicamentos, está mirando proteínas específicas e tipos celulares específicos", afirmou, por isso esse nível de granularidade é vital.
Avsec disse que o modelo só se tornou viável recentemente, graças a novas tecnologias capazes de capturar células individuais e seus estados em alta resolução. Essas ferramentas geram os grandes conjuntos de dados necessários para o treinamento. A DeepMind está agora trabalhando para aprimorar seus modelos genéticos produzindo mais dados, inclusive para estados celulares que os conjuntos atuais cobrem mal. Avsec afirmou que versões futuras também poderiam ser treinadas com dados "de múltiplas espécies", o que daria aos modelos uma visão mais ampla da biologia. A longo prazo, disse ele, modelos como o AlphaGenome 2 poderiam contribuir para esforços de criação de "células virtuais", simulações digitais projetadas para imitar sistemas biológicos.
O AlphaGenome 2 não vai substituir seu antecessor tão cedo. Avsec descreveu o novo modelo como um sucessor, mas afirmou que suas previsões mais detalhadas têm um custo computacional mais alto e são "mais caras" de produzir. Essas exigências tornariam impraticável usar o AlphaGenome 2 para o atlas genômico de "todas as possíveis alterações de letras do DNA no genoma humano" que a DeepMind divulgou em setembro.
O AlphaGenome 2 está disponível para pesquisadores?
O Google afirma que está disponibilizando o AlphaGenome 2 para pesquisas não comerciais por meio da API do AlphaGenome. Pesquisadores comerciais podem se candidatar a uma pré-visualização privada e limitada.
O lançamento faz parte de um esforço crescente do Google e de laboratórios rivais de IA para aplicar a tecnologia a grandes problemas da ciência e da medicina. Pushmeet Kohli, que comanda a área de pesquisa em IA para a ciência da DeepMind, sugeriu que resultados científicos mais significativos estão por vir. A organização também deve abrir em breve um laboratório automatizado de ciência de materiais no Reino Unido. A Anthropic tem experimentado com o design de medicamentos e deu ao seu modelo Claude um laboratório úmido. A OpenAI, por sua vez, tem enfrentado problemas antigos da matemática e áreas correlatas.
This article was written with the assistance of AI.
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