Nobel de Química premia bioinformática das proteínas

Redação do Site Inovação Tecnológica - 09/10/2024

David Baker (esquerda) levou metade do prêmio, com a outra metade sendo dividida por Damis Hasabis e John Jumper.
[Imagem: Niklas Elmehed/Nobel]

Projeto e construção de proteínas

O Prêmio Nobel de Química de 2024 premiou a bioinformática, incluindo o projeto computacional das proteínas e a predição da estrutura das proteínas.

David Baker, da Universidade de Washington, nos EUA, ficou com metade do prêmio, sendo a outra metade dividida entre Demis Hassabis e John M. Jumper, ambos funcionários da empresa Google DeepMind, no Reino Unido.

Baker conseguiu projetar e construir tipos inteiramente novos de proteínas, que são as ferramentas químicas da vida. Hassabis e Jumper desenvolveram um modelo de inteligência artificial para resolver um problema que desafiava os cientistas há 50 anos: Como prever as complexas estruturas das proteínas, nas quais a forma determina a função.

A diversidade da vida revela a capacidade incrível das proteínas como ferramentas químicas, já que são elas que controlam e conduzem todas as reações químicas que, juntas, são a base da vida. As proteínas também funcionam como hormônios, substâncias sinalizadoras, anticorpos e blocos de construção de diferentes tecidos.

Uma proteína pode consistir de dezenas a vários milhares de aminoácidos. A sequência de aminoácidos se dobra em uma estrutura tridimensional que é decisiva para a função da proteína.
[Imagem: Johan Jarnestad/RSAS]

Previsão e construção de proteínas

Cada proteína geralmente consiste em 20 aminoácidos diferentes, que podem ser descritos como blocos de construção da vida. Mas são estruturas complexas, montadas a partir de inúmeras moléculas, sendo muito difícil decifrar sua estrutura.

Em 2003, Baker teve sucesso em usar esses blocos para projetar uma nova proteína que era diferente de qualquer outra proteína conhecida. Desde então, seu grupo de pesquisa produziu uma variedade de proteínas, incluindo proteínas que podem ser usadas como produtos farmacêuticos, vacinas, nanomateriais e pequenos sensores. Por exemplo, eles recentemente demonstraram como construir um transístor de proteínas, que essencialmente transforma células em computadores.

O segundo avanço premiado diz respeito à previsão das estruturas das proteínas. Acontece que, nelas, os aminoácidos são ligados em longas cadeias que se dobram para formar uma estrutura tridimensional, e essa estrutura é decisiva para a função da proteína. Desde a década de 1970, os pesquisadores tentaram prever estruturas de proteínas a partir de sequências de aminoácidos, mas isso era notoriamente difícil.

Então, em 2020, Hassabis e Jumper apresentaram um modelo de IA chamado AlphaFold2, que permite prever a estrutura de praticamente todas as 200 milhões de proteínas que os pesquisadores identificaram. Desde seu lançamento, o AlphaFold2 foi usado por mais de dois milhões de pessoas de 190 países. Entre uma miríade de aplicações científicas, os pesquisadores agora podem entender melhor a resistência aos antibióticos e criar imagens de enzimas que podem decompor o plástico e até construir proteínas biônicas.

"A vida não poderia existir sem proteínas. O fato de podermos agora prever estruturas de proteínas e projetar nossas próprias proteínas confere um enorme benefício à humanidade," afirmou a nota do Comitê do Nobel.