AI revoluciona a identificação de transportadores celulares
São PauloProteínas de transporte auxiliam na movimentação de moléculas para dentro e fora das células. Localizadas nas membranas celulares, essas proteínas funcionam permitindo a passagem apenas de determinadas moléculas, chamadas de substratos. Identificar quais proteínas transportam quais substratos tem sido um desafio. Até agora, os pesquisadores principalmente realizavam experimentos para associar transportadores a substratos. Contudo, uma nova inovação da Universidade Heinrich Heine de Düsseldorf apresenta um método promissor baseado em IA para resolver este problema.
Cientistas desenvolveram uma ferramenta chamada SPOT que utiliza inteligência artificial para prever quais moléculas interagem com proteínas transportadoras específicas. Esta ferramenta analisa proteínas transportadoras e moléculas através de valores numéricos que a IA pode interpretar facilmente. Com mais de 8.500 exemplos conhecidos para treino, o SPOT consegue prever uma correspondência com mais de 92% de precisão.
Esta ferramenta transforma o processo, tornando-o mais fácil e direto de finalizar.
- Elimina a necessidade de combinações experimentais demoradas.
- Acelera a identificação de correspondências entre transportadores e substratos.
- Amplia o uso para além de classes limitadas de proteínas.
- Facilita o desenvolvimento de soluções biotecnológicas.
- Melhora a entrega de medicamentos ao se adaptar a transportadores específicos de células.
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SPOT é uma ferramenta valiosa em várias áreas. Na biotecnologia, ajuda a otimizar caminhos em organismos vivos para produzir itens como biocombustíveis. Esse método facilita a criação de novos produtos engenhados ao associar substâncias aos seus transportadores corretos. No campo farmacêutico, o SPOT pode desenvolver medicamentos que interagem apenas com transportadores específicos, permitindo que os remédios atuem somente nas células certas. Isso aumenta a eficácia dos medicamentos e minimiza efeitos colaterais indesejados.
SPOT utiliza inteligência artificial para oferecer insights valiosos na medicina personalizada e novas soluções biológicas. Essa abordagem supera métodos tradicionais ao utilizar grandes volumes de dados biológicos e algoritmos complexos, impulsionando a área da biologia celular. O SPOT nos ajuda a compreender melhor como as células transportam materiais, abrindo novas oportunidades de progresso na biotecnologia e na indústria farmacêutica.
O estudo é publicado aqui:
http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002807e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é
Alexander Kroll, Nico Niebuhr, Gregory Butler, Martin J. Lercher. SPOT: A machine learning model that predicts specific substrates for transport proteins. PLOS Biology, 2024; 22 (9): e3002807 DOI: 10.1371/journal.pbio.30028077 de novembro de 2024 · 04:56
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