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A IA de dobramento de proteínas do DeepMind vai após o coronavírus

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No final de dezembro do ano passado, o Dr. Li Wenliang começou a alertar as autoridades sobre um novo coronavírus em Wuhan, China, mas foi silenciado pela polícia antes de sucumbir tragicamente à doença, dois meses depois. Enquanto isso, quase simultaneamente, um servidor de computador do outro lado do mundo começou a emitir alertas preocupantes de um possível novo surto. O servidor executa o software por BlueDot, uma empresa com sede em San Francisco que usa IA para monitorar surtos de doenças infecciosas quanto a sinais de problemas precoces.

Poucas pessoas ouviram a experiência humana ou a IA. Então os casos dispararam em Wuhan e se espalharam pelo mundo, e as pessoas teve tomar nota.

A retrospectiva é 20/20, mas é notável que o BlueDot e outros serviços baseados em aprendizado de máquina estejam começando a detectar sinais precoces de surtos de doenças infecciosas – quase no mesmo período dos especialistas em saúde, mesmo que apenas para o COVID-19. Frequentemente ouvimos falar da IA ​​como a segunda segunda vinda da assistência médica, onde ela pode detectar casos precocemente, acelerar o desenvolvimento de medicamentos e personalizar o tratamento. No entanto, o COVID-19 é a primeira pandemia global a manter os pés da IA ​​da área de saúde em chamas em um caso de teste global, sério e urgente no mundo real. Em uma corrida frente a frente, a IA pode realmente acelerar novos antivirais ou vacinas para o COVID-19, algo que o mundo nunca viu anteriormente? Ou as medidas tradicionais de biotecnologia serão excelentes, revelando que o hype da IA ​​supera maciçamente a realidade?

Revisão da tecnologia MIT Recentemente, relatamos uma excelente peça que analisa de maneira abrangente como a IA – no nível atual de capacidade – pode nos ajudar a prever, diagnosticar e tratar novas ameaças virais. Estou de acordo com a ideia geral: o potencial da IA ​​é enorme.

Por enquanto, não procure a IA para ajudar a combater o COVID-19; simplesmente não está pronto.

Dito isto, é É extremamente útil ver como as principais empresas de aprendizado de máquina estão utilizando ou reposicionando suas tecnologias para enfrentar a crise. As pessoas costumam criticar a IA testada em “caixas de brinquedos” ou conjuntos de dados limitados e padronizados que podem ter significado limitado no mundo real. Com empresas trabalhando no COVID-19, esse não é mais o caso.

Pronto, jogador, vai? Veja como um dos principais jogadores de IA em tecnologia da saúde, o DeepMind, está tentando dar um tapinha no joelho COVID-19.

AI na previsão do “homem invisível”

A promessa da IA ​​para acelerar a descoberta de medicamentos é quase uma ideia universalmente apoiada. Uma ressalva: até o momento, embora novos medicamentos tenham sido descobertos usando a IA, nenhum candidato a medicamentos baseado em IA passou pelo processo de aprovação (ainda), ou mesmo demonstrou que a tecnologia torna todo o processo mais rápido no mercado (ainda).

Em termos muito amplos, a IA pode ser extremamente útil para a descoberta inicial de medicamentos de duas maneiras principais: uma, examinando milhões de compostos químicos em busca de medicamentos em potencial em testes de simulação, muito mais rápido do que qualquer especialista humano; dois, identificando alvos em que novos medicamentos podem se agarrar, seja para reduzir seu impacto (tornar as pessoas menos doentes) ou para retardar sua disseminação entre as pessoas.

Para o COVID-19, o DeepMind está focando na segunda rota. Conhecido principalmente por seus algoritmos que vencem jogadores humanos em Go, DOTA e outros jogos, o DeepMind, no entanto, trabalha diretamente em soluções para descoberta de medicamentos. O molho secreto deles? AlphaFold, um sistema de aprendizado profundo que tenta prever estruturas de proteínas com precisão quando não existem proteínas semelhantes.

AlphaGo? Dobra? Collab?

Fique comigo. A aparência de uma proteína em 3D é essencial para o desenvolvimento de novos medicamentos, especialmente para novos vírus. O COVID-19, por exemplo, tem realmente proteínas espigadas que se projetam de sua superfície. Normalmente, as células humanas não se importam – elas não deixam o vírus entrar. Mas as proteínas espigadas do COVID-19 também abrigam um cavalo de Tróia que o “ativa” em determinadas células com um componente complementar. As células pulmonares têm uma abundância desses fatores, e é por isso que são suscetíveis à invasão.

Conclusão: se um medicamento vai “encaixar” em uma proteína como uma chave em uma fechadura para desencadear toda uma cascata de reações desagradáveis, o primeiro passo é descobrir a estrutura da fechadura. É isso que o AlphaFold do DeepMind está fazendo.

Graças a uma onda de colaboração global, a China divulgou o modelo genômico do vírus COVID-19 em bancos de dados de acesso aberto, enquanto outros publicaram online a estrutura de algumas de suas proteínas – determinadas por experimentos ou por modelagem computacional. O DeepMind está levando esses dados para o próximo nível, concentrando-se em algumas proteínas não estudadas, mas potencialmente importantes, que podem se tornar alvos de medicamentos ou vacinas usando o aprendizado de máquina.

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O dobramento de proteínas tem sido um problema fundamental de décadas na bioquímica e na descoberta de medicamentos. Quase todos os nossos medicamentos existentes agarram-se a certas proteínas para funcionar, portanto, identificar a estrutura das proteínas é semelhante ao levantamento da paisagem inimiga e descobrir o melhor ponto de ataque simultaneamente. O problema é que o código genético não se traduz na aparência das proteínas. Quando se trata de um novo vírus, sem prever estruturas de proteínas, estamos basicamente combatendo vírus e doenças como se fossem o Homem Invisível.

Os métodos tradicionais usam microscópios de alta tecnologia, congelando proteínas em entidades com aparência de cristal e outras maneiras estranhas e caras de entender sua estrutura. Sob o escopo, uma proteína é basicamente uma cadeia de “letras” químicas que se envolvem em estruturas complexas – como os fones de ouvido sempre se enrolam em estruturas inconcebíveis enquanto você dorme. Para o DeepMind e outros esforços para dobrar proteínas, a chave é prever – e depois encontrar métodos para desembaraçar – essas estruturas.

O AlphaFold se destaca como uma união de décadas de progresso profundo no aprendizado, mas guiado pela experiência de bancos de dados de estrutura de proteínas em domínio público. Em poucas palavras, AlphaFold usa seqüências de genoma (disponíveis para COVID-19 e relativamente fáceis de obter) para prever as propriedades das proteínas resultantes que realmente fazem o trabalho, observando a “distância” de cada “letra” ou componente que compõe uma certa proteína. Ele não prevê seqüências específicas com poderes especiais – como as que se ligam a uma célula -, mas oferece um rápido esboço policial do vírus à vista.

Não há dúvida de que o AlphaFold é novo no jogo de dobrar proteínas. Até o próprio DeepMind enfatiza que “essas previsões de estrutura não foram verificadas experimentalmente”, mas poderiam galvanizar esforços para produzir antivirais e / ou vacinas. Por enquanto, é difícil avaliar quanto o AlphaFold contribuirá para a pandemia, se for o caso. Mas, ao automatizar um aspecto crítico da descoberta de drogas, ele também está no caminho de se tornar um participante muito maior na próxima epidemia.

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Nota: tudo isso não seria possível sem bancos de dados públicos de código aberto de estruturas de proteínas (como o UniProt e o Protein Data Bank) que estão em construção há décadas. O lançamento do DeepMind, publicado com acesso aberto, foi elogiado por outros cientistas como uma maneira de retribuir à comunidade.

Outros jogadores

O substituto de longa data do Google na China e o gigante da IA, Baidu, está usando um algoritmo para prever a estrutura de outra importante biomolécula, o mRNA. O mRNA transfere informações do genoma para as fábricas de proteínas; portanto, atire no mensageiro do mRNA, para que nunca surjam as proteínas virais. Da mesma forma, a IA poderia um dia prever potencialmente epidemias e como um vírus muda ao longo do tempo – mas só ajudará se houver confiança suficiente para ouvir os modelos.

Várias empresas de IA também estão apostando em diagnósticos eficientes – identificando sinais COVID-19 em exames médicos – ou outras medidas para apoiar os heróis da linha de frente médica em risco e sobrecarregados. O problema é que, com qualquer novo surto, não temos dados suficientes para treinar uma IA, o que significa que eles terão dificuldade em encontrar diferenças sutis em exames médicos imperfeitos, pelo menos por enquanto.

Então, a IA é a nossa salvadora? Não nesta pandemia. Semelhante ao surto de SARS de 2003, a melhor resposta é algo que existe há séculos: distanciamento social. Como mencionei anteriormente, antes que o COVID-19 explodisse em uma pandemia, a ciência estava pronta para fornecer respostas para o COVID-19 desde que os governos também estivessem prontos para responder. E como a IA é baseada em dados científicos e ajuda a esforços difíceis, o aprendizado de máquina está aprendendo rapidamente a fazer o mesmo.

Mas talvez ironicamente, o COVID-19 está expondo as partes melhores e mais fracas da IA ​​em nossa sociedade atual para a área da saúde: grandes modelos que, em teoria, devem funcionar, previsões sólidas que podem ser testadas, mas não sem recomendações sem uma dose pesada de ceticismo . O COVID-19 apresenta um caso de teste brutal para IA na área da saúde.

Mas, por enquanto, o caso mais difícil é o da gestão governamental e o que fazemos em resposta.

Crédito da imagem: Vektor Kunst por Pixabay

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