Teste de sequências de proteínas foi vencido por IA por uma margem pequena um pesquisador que estuda o assunto há mais de 20 anos
Um programa de inteligência artificial (IA) superou um professor de biotecnologia em um teste de previsão de sequência de proteínas. A vitória foi por uma margem pequena. Porém, o software conseguiu vencer um pesquisador que estuda o assunto há mais de 20 anos.
Vikas Nanda é chefe do Centro de Biotecnologia e Medicina Avançada (CABM) da Universidade Rutgers, nos Estados Unidos. Ele é especialista em examinar padrões distintos de aminoácidos durante a formação das proteínas, e determina se elas podem se tornar compostos como hemoglobina ou colágeno.
“Minha experiência é na automontagem de proteínas que se agrupam para formar diferentes estruturas, por isso eu me tornei o candidato perfeito para testar a inteligência artificial. Um especialista humano tem conhecimento instintivo e informações abrangentes sobre design, enquanto a IA possui recursos preditivos baseados em conjunto de dados e programação.”
Teste de sequências de proteínas – competição apertada
Contudo, durante os testes, os pesquisadores queriam ver se o ser humano ou a máquina fariam um trabalho melhor do que o outro na previsão de sequências de proteínas. Além disso, eles pretendiam verificar se o professor ou a inteligência artificial poderiam combinar um teste de sequências de proteínas com mais sucesso trabalhando em conjunto.
Em uma lista de proteínas, Nanda e outros cinco colaboradores tinham que prever quais seriam automontadas. Neste caso, a IA recebeu a mesma tarefa para fazer suas suposições. Sendo assim, participantes humanos previram que 11 proteínas se auto-organizariam, enquanto o programa de computador de IA disse que seriam nove, acrescentou o pesquisador.
“No geral, os especialistas humanos estavam corretos em seis das 11 proteínas que selecionaram, e o computador de IA estava certo em seis das nove proteínas escolhidas, portanto, superando os pesquisadores que preferiram alguns aminoácidos em detrimento de outras proteínas, levando a resultados errôneos.”
Automontagem de proteínas
Todavia, os pesquisadores escolheram o sistema de automontagem de proteínas como base para o teste porque eles acreditam que entender completamente esse conceito pode ajudar no desenvolvimento de vários produtos para uso médico e industrial, como tecido humano artificial para tratar machucados e queimaduras.
Entretanto, hoje, os cientistas são incapazes de explicar a razão pela qual as proteínas se automontam para formar superestruturas. Às vezes, elas apresentam esse comportamento para seguir um layout específico, como criar uma proteção para um vírus. Em outras, é como se algo desse errado, formando estruturas associadas a doenças como Alzheimer e anemia falciforme.
“Esse teste serviu para entendermos que o aprendizado de máquina é uma ferramenta tão importante como qualquer outra. No futuro, um programa de inteligência artificial pode nos ajudar a identificar proteínas que se automontam, levando a novas descobertas e curas para certas doenças.”
*Foto: Reprodução
