Cientistas de Proteínas e IA Competem

Uma equipe de cientistas de proteínas da Universidade Rutgers competiu contra um programa de computador. 

Alerta de spoiler: a IA venceu. Mas por pouco. 

Confronto entre Humanos e IA

Os cientistas decidiram realizar um experimento que confrontasse um ser humano com um profundo entendimento de design e auto-montagem de proteínas contra um programa de computador com capacidades de previsão. Vikas Nanda, um pesquisador do Centro de Biotecnologia e Medicina Avançada (CABM) da Universidade Rutgers, estava no topo da lista de cientistas potenciais. 

O experimento visava determinar se o ser humano ou a IA poderia fazer um melhor trabalho em prever quais sequências de proteínas se combinariam com mais sucesso. 

Os resultados foram publicados em Nature Chemistry.

Nanda, pesquisadores do Laboratório Nacional Argonne em Illinois e vários colegas nos EUA disseram que a batalha foi “apertada, mas decisiva”. A competição colocou Nanda e vários colegas contra o programa de IA, que venceu por uma pequena margem. 

Os cientistas estão buscando mais conhecimento sobre a auto-montagem de proteínas, acreditando que, ao entender melhor, eles poderiam projetar novos e inovadores produtos para uso médico e industrial. Um desses produtos poderia ser tecido artificial humano para feridas, enquanto outro poderia ser catalisadores para novos produtos químicos. 

Nanda é professor no Departamento de Bioquímica e Biologia Molecular da Faculdade de Medicina da Universidade Rutgers Robert Wood Johnson. 

“Apesar de nossa extensa expertise, a IA fez tão bem ou melhor em vários conjuntos de dados, mostrando o tremendo potencial da aprendizagem de máquina para superar o viés humano,” disse Nanda. 

Design e Auto-Montagem de Proteínas

As proteínas consistem em grandes números de aminoácidos unidos de ponta a ponta, e as cadeias se dobram para formar moléculas tridimensionais com formas complexas. A forma de cada proteína e os aminoácidos contidos nela determinam seu comportamento. Pesquisadores como Nanda estão envolvidos no “design de proteínas”, o que significa que criam sequências que produzem novas proteínas. A equipe recentemente projetou uma proteína sintética que pode detectar rapidamente o VX, um agente nervoso perigoso. Esse novo desenvolvimento poderia ter grandes implicações para novos biossensores e tratamentos. 

As proteínas se auto-montam com outras proteínas para formar superestruturas que são importantes na biologia. Em alguns casos, parece que as proteínas estão seguindo um design, como quando se auto-montam em uma casca protetora de um vírus. Outras vezes, elas se auto-montam quando formam estruturas biológicas associadas a certas doenças. 

“Entender a auto-montagem de proteínas é fundamental para fazer avanços em muitos campos, incluindo medicina e indústria,” disse Nanda.

Nanda e cinco outros colegas receberam uma lista de proteínas e foram solicitados a prever quais delas provavelmente se auto-montariam. As previsões foram então comparadas às do programa de computador. 

Os especialistas humanos usaram regras baseadas em sua observação do comportamento de proteínas em experimentos, incluindo padrões de cargas elétricas e grau de aversão à água. Eles selecionaram 11 proteínas que previram que se auto-montariam, enquanto a IA escolheu nove proteínas. 

O experimento mostrou que os especialistas humanos fizeram seis previsões corretas de 11 proteínas, enquanto o programa de computador escolheu nove. 

O experimento também demonstrou que os especialistas humanos “favoreceram” certos aminoácidos sobre outros, o que levou a escolhas incorretas. A IA escolheu corretamente algumas proteínas com qualidades que não as tornavam óbvias. 

“Estamos trabalhando para obter uma compreensão fundamental da natureza química das interações que levam à auto-montagem, então eu me preocupei que o uso desses programas impediria insights importantes,” disse Nanda. “Mas o que estou começando a entender realmente é que a aprendizagem de máquina é apenas outra ferramenta, como qualquer outra.”