A inteligência artificial já escreve textos, produz vídeos, encontra candidatos a novos medicamentos e ajuda cientistas a compreender proteínas. Agora, pesquisadores deram um passo muito mais profundo: usaram modelos generativos para projetar genomas virais inéditos que demonstraram funcionar em laboratório. O experimento não envolveu vírus capazes de infectar seres humanos, mas mostra que a fronteira entre criar informações em um computador e projetar sistemas biológicos está ficando cada vez menor.
Pela primeira vez, a IA foi usada para projetar genomas virais completos
Pesquisadores dos Estados Unidos anunciaram um avanço considerado um marco para a biologia sintética: modelos de inteligência artificial foram empregados para projetar genomas completos de vírus que posteriormente demonstraram capacidade funcional em experimentos controlados.
O trabalho resultou em 16 novos bacteriófagos funcionais. Esses vírus são especializados em infectar bactérias e, no estudo, foram avaliados contra E. coli. Eles não foram desenvolvidos para infectar seres humanos.
A importância do experimento está justamente na complexidade do que foi projetado.
Ferramentas computacionais já vêm sendo utilizadas para ajudar na descoberta de antibióticos, proteínas e moléculas. Criar um genoma viral completo e obter uma estrutura funcional, entretanto, representa outro nível de dificuldade.
Brian Hie, professor da Universidade Stanford e um dos pesquisadores envolvidos, descreveu o trabalho como uma entrada em território até então pouco explorado. A inteligência artificial não estava apenas sugerindo uma pequena molécula ou uma sequência isolada, mas trabalhando com a arquitetura genética necessária para produzir sistemas virais funcionais.
É uma mudança que aproxima a IA generativa de um novo domínio: em vez de simplesmente analisar a biologia existente, ela começa a ajudar a projetar novas possibilidades biológicas.
A inteligência artificial está aprendendo o “idioma” da vida
A lógica por trás da tecnologia guarda semelhanças conceituais com os grandes modelos de linguagem.
Sistemas como o ChatGPT aprendem relações estatísticas existentes entre enormes quantidades de textos e, a partir delas, conseguem prever sequências e produzir novos conteúdos.
Modelos voltados para biologia trabalham com outro tipo de linguagem: sequências genéticas.
Na pesquisa, foram utilizados modelos conhecidos como Evo 1 e Evo 2, treinados com grandes conjuntos de informações biológicas. Posteriormente, os pesquisadores direcionaram o experimento para bacteriófagos.
Após uma etapa computacional de geração e seleção, os candidatos mais promissores passaram por avaliação experimental em condições controladas. Uma pequena parcela demonstrou capacidade de agir contra a bactéria utilizada nos testes.
Os primeiros resultados visíveis provocaram entusiasmo entre os pesquisadores. Samuel King, doutorando envolvido no trabalho, contou que a equipe percebeu que determinados fagos estavam funcionando quando começaram a aparecer sinais característicos nos experimentos.
Quando a confirmação chegou ao restante do grupo, segundo os cientistas, houve comemoração no laboratório.
Mas a descoberta não interessa apenas pela demonstração tecnológica.
Esses vírus podem ajudar em uma batalha cada vez mais difícil para a medicina
Bacteriófagos são investigados há muito tempo como possíveis ferramentas contra infecções bacterianas.
O interesse aumentou diante de um dos grandes problemas da saúde pública moderna: a resistência aos antibióticos.
À medida que determinadas bactérias desenvolvem resistência aos medicamentos existentes, pesquisadores procuram estratégias complementares para combatê-las. A chamada terapia fágica é uma dessas possibilidades.
A inteligência artificial poderia, futuramente, ajudar cientistas a explorar esse campo de maneira mais eficiente, desenvolvendo candidatos direcionados a determinadas bactérias.
As possibilidades da biologia sintética vão ainda mais longe.
Pesquisadores imaginam ferramentas capazes de auxiliar no desenvolvimento de enzimas para doenças genéticas, novos medicamentos, anticorpos para imunoterapia e outras estruturas biológicas com características planejadas.
Marc Güell, pesquisador da Universidade Pompeu Fabra, classificou o avanço como um ponto de inflexão importante justamente porque parte do processo de criação biológica começa a acontecer dentro do computador.
Mas essa mesma capacidade explica por que o estudo também despertou preocupação.
A mesma descoberta trouxe um alerta urgente sobre biossegurança
Quanto maior a capacidade da inteligência artificial de projetar sistemas biológicos, maior se torna a necessidade de estabelecer limites para seu uso.
Thomas Inglesby e Moritz Hanke, ligados ao Centro de Segurança Sanitária da Universidade Johns Hopkins, argumentaram em comentário associado à publicação na revista Science que os avanços levantam questões urgentes relacionadas à biossegurança.
A preocupação é que tecnologias desenvolvidas para aplicações benéficas possam, no futuro, ser utilizadas de maneira irresponsável ou maliciosa.
Os responsáveis pelo estudo adotaram diversas precauções. O trabalho foi direcionado a bacteriófagos, e não a vírus humanos, e ocorreu sob condições laboratoriais controladas. Os pesquisadores também estabeleceram restrições sobre os dados utilizados durante o desenvolvimento.
Hie argumenta que mecanismos adequados de segurança serão fundamentais para direcionar essas tecnologias a aplicações benéficas.
A discussão provavelmente ficará ainda mais importante conforme os modelos se tornarem capazes de trabalhar com sistemas biológicos progressivamente complexos.
Dos bits aos átomos, a próxima fronteira será muito mais difícil
Existe uma enorme distância entre projetar um bacteriófago e criar um organismo vivo completo.
Vírus sequer são classificados como seres vivos de maneira independente, e a complexidade genética cresce drasticamente quando chegamos às células.
O genoma utilizado como referência nesse tipo de bacteriófago possui apenas alguns milhares de pares de bases. Mesmo organismos celulares extremamente simples possuem genomas muitas vezes maiores, enquanto o genoma humano contém aproximadamente 3 bilhões de pares.
Isso significa que passar de vírus para organismos completos exigiria um salto gigantesco em complexidade.
Ainda assim, pesquisadores já começam a considerar até onde essa tecnologia poderá chegar.
Patrick Cai, especialista em genômica sintética da Universidade de Manchester, considera o estudo um marco que ultrapassa o próprio campo dos bacteriófagos. Para ele, os modelos genômicos começam a demonstrar capacidade de aprender princípios biológicos moldados pela evolução.
É justamente essa possibilidade que torna o avanço tão importante.
Durante décadas, computadores foram utilizados principalmente para ler e interpretar informações biológicas. Agora, a inteligência artificial começa a participar também do processo de escrevê-las.
Se essa transição continuar, uma parte do futuro da biologia poderá começar não dentro de uma célula ou de uma placa de laboratório, mas na tela de um computador.
[Fonte: bbc]
