Cada célula de um organismo vivo desempenha a sua função com a ajuda de proteínas que dão instruções permanentes para manter a saúde da célula e combater as infecções.

Ao contrário do genoma - a sequência de genes que codificam a vida celular - o proteoma humano está em constante mudança, em resposta à instruções genéticas e estímulos externos.

Entender como as proteínas funcionam, por meio da forma que assumem no interior das células, é um verdadeiro desafio.

Os cientistas vêm tentando determinar sua função precisa por meio de experimentos. Mas, depois de 50 anos de pesquisa, apenas 17% dos aminoácidos ou componentes do proteoma humano são conhecidos.

Pesquisadores do Google DeepMind e do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL) revelaram um banco de dados, de livre acesso, de 20.000 proteínas manifestadas pelo genoma humano, ao qual se somam 350 mil proteínas de 20 organismos, como bactérias ou camundongos, utilizados para pesquisas.

Essa base foi obtida graças a um programa de aprendizado automático capaz de prever com precisão a forma de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos.

O programa AlphaFold treinou com base em 170.000 estruturas de proteínas conhecidas e, em seguida, previu a forma de 58% de todas as proteínas no proteoma humano. Isso mais do que dobrou o número de estruturas de proteínas humanas precisamente conhecidas.

As aplicações potenciais para esses dados vão da pesquisa de doenças genéticas à engenharia de safras resistentes à seca.

De acordo com Paul Nurse, ganhador do Nobel de medicina e diretor do Instituto Francis Crick, essa descoberta é "um grande passo para a inovação em biologia".

John McGeehan, diretor do Centro de inovação de enzimas da Universidade de Portsmouth, enfatizou que "o que levava meses e anos para ser concluído, foi realizado em um fim de semana pela AlphaFold".

A capacidade de prever com um programa de computador a forma de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos já está sendo aplicada em algumas áreas de pesquisa.

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