AI da Microsoft para bom laboratório criou o SEQ2SyMM, uma ferramenta de IA de código aberto que ajuda os cientistas a determinar as formas 3D de certas proteínas, incluindo as encontradas em vírus.
O SEQ2SYMM usa a IA para prever a forma e a estrutura 3D de uma proteína a partir de uma sequência unidimensional. A ferramenta pode ajudar os pesquisadores a entender melhor doenças, desenvolver medicamentos e vacinas e criar materiais mais sustentáveis.
Juan Lavista FerresCVP e cientista de dados -chefe, e Meghana Kshirsagar, cientista sênior de pesquisa e pesquisador principal do projeto, sentaram -se com a MobiHealthNews para discutir o SEQ2Symm e como isso poderia afetar a saúde e muito mais.
MobiHealthNews: Você pode me falar sobre seq2symm?
Juan Lavista Ferres: Em geral, sabemos que as proteínas, particularmente a simetria das proteínas, são muito importantes. Da descoberta de medicamentos à indústria de energia, as proteínas são essenciais. Muitas de nossas ações como seres vivos dependem de proteínas. Compreender a estrutura das proteínas, bem como seu design, é importante para muitos pesquisadores. Um dos aspectos mais fundamentais desse entendimento são as simetrias. Antes dessa descoberta, não havia como prever com precisão a simetria. O principal benefício dos modelos é que agora temos a capacidade de fazer esse aspecto mais rapidamente. Podemos ajudar os pesquisadores a fazer seu trabalho muito mais rapidamente, se pudermos fazer isso muito mais rápido. Para que possamos agilizar a descoberta da pesquisa.
Meghana Kshirsagar:
Juan está certo, pois a principal contribuição deste trabalho é sobre a compreensão de estruturas de proteínas, de um certo tipo de proteínas, que contêm muitas unidades repetidas e são chamadas homo-oligômeros. Eles são importantes, porque podem ser encontrados em muitos organismos vivos. Eles aparecem, por exemplo, em vírus. Então, são, por exemplo, capsídeos de vírus. Essas formas esféricas são encontradas em quase todos os vírus. O vírus coloca seu DNA nessa estrutura do tipo cápsula e depois o injeta nas células de nosso corpo quando elas entram. O vírus então multiplicará e separará isso. São homo-oligômeros, que são compostos de unidades repetidas. Possui 180 cópias, que repetem e formam esta belo bola. Isso é essencial para o vírus funcionar bem. É muito importante entender como esse vírus funciona. Se você dar uma olhada no Covid como exemplo, verá que os pesquisadores só tinham dados unidimensionais. É como dizer que você só tem um nome para alguém ou uma breve descrição, mas nenhum dado 3D sobre eles. Nosso método pega os dados unidimensionais e prevê essas informações 3D. Isso poderia dizer que formará algo de uma certa forma com um número específico de cópias. Você pode pensar em tantos cenários em que essas informações não estão disponíveis. Esta informação é apenas unidimensional. Esta é uma aplicação concreta em que o método pode ser usado. E esta é uma aplicação concreta em que o método pode ser usado.
Mhn 🙁Veja a figura acima) Então, é um modelo de previsão.
Kshirsagar:
Sim, é um modelo de previsão.
Ferres:
Estamos prevendo, e este é um exemplo, o vírus é um exemplo. Isso ocorre porque tudo o que vive depende de proteínas. Isso tem muitas aplicações. Não apenas para vírus, mas também para outros problemas. Da doença de Alzheimer ao desenvolvimento de novos medicamentos. Portanto, o tipo de efeito e impacto que isso tem é tremendo devido à dependência que temos de melhor entender as proteínas.
MHN:
Você vê uma área específica em que tem mais promessa? Talvez câncer ou Alzheimer, como você mencionou.Kshirsagar:
Então, certamente, possui aplicações em Alzheimer e no estudo de vírus. Do ponto de vista da saúde, essas são as aplicações mais importantes. E então, é claro, há uma série de aplicações em sustentabilidade e assim por diante. MHN:
Portanto, não é apenas na área da saúde. Isso é algo que pode ser usado, como você disse, com todos os organismos vivos.Kshirsagar:
Sim. Ferres:
Exatamente, e isso inclui de materiais para … é por isso que, novamente, uma das razões pelas quais decidimos investir em uma melhor compreensão do dobramento de proteínas, estamos trabalhando em colaboração com o Baker Lab e Gregory Bowman e a equipe há pelo menos três a quatro anos, se não mais, e dedicamos muito esforço a essa área, principalmente por causa desse impacto tremendo que isso pode ter. Esses são problemas difíceis que podem ter um enorme impacto. Muitas pessoas não entendem a importância das proteínas. Claramente, esses são os aspectos fundamentais da vida e dos materiais e toca tudo, basicamente.MHN:
E você também fez um modelo de código aberto. Ferres:
Esta é uma pesquisa aberta e também de código aberto completamente. Qualquer pessoa pode usar isso para avançar na pesquisa. Somos capazes de aproveitar essas ferramentas, fornecendo -as para que outros pesquisadores possam usá -lo. É assim que habilitamos o impacto. Queremos que outras pessoas possam causar impacto. Tem um amplo impacto. Então, tem um amplo impacto. Kshirsagar:
Assim como Juan disse, já que as proteínas formam os blocos fundamentais de construção não apenas de toda a vida na Terra, mas também de muitos materiais, causar impacto nesse espaço leva a ferramentas realmente amplas e úteis.
