Um supercomputador decifrou o código secreto das proteínas humanas

Enquanto a maioria dos supercomputadores vasculha os confins do universo em busca de respostas sobre buracos negros e matéria escura, um deles decidiu olhar para dentro: para o código oculto que governa a vida humana. Na University of Glasgow, cientistas redirecionaram a potência brutal do Tursa — uma máquina do centro britânico DiRAC normalmente dedicada à física de partículas — para uma missão inédita: ensinar inteligência artificial a decifrar como as proteínas conversam entre si.

O resultado? PLM-Interact, um modelo de IA que supera até o AlphaFold3 do Google DeepMind em prever interações proteicas. E as implicações vão muito além da ciência básica: estamos falando de diagnósticos mais rápidos para câncer, desenvolvimento acelerado de vacinas e até preparação para futuras pandemias.

Por que as proteínas importam tanto

Proteínas são as operárias incansáveis do corpo humano. Elas constroem tecidos, transportam oxigênio, combatem invasores e transmitem mensagens entre células. Mas aqui está o problema: entender como elas se conectam e cooperam é extremamente complexo.

Métodos tradicionais de laboratório para mapear essas interações são lentos e caros. Imagine tentar descobrir quais peças de um quebra-cabeça de milhões de partes se encaixam — testando uma por uma. É praticamente inviável em larga escala.

A solução veio de onde ninguém esperava

Os pesquisadores escoceses tiveram uma sacada brilhante: e se tratássemos proteínas como linguagem? Afinal, elas seguem padrões, têm estruturas previsíveis e “conversam” através de conexões químicas específicas.

Usando o Tursa — um sistema GPU de escala extrema — a equipe treinou um modelo linguístico com 650 milhões de parâmetros analisando mais de 421 mil pares de proteínas humanas. Em termos práticos, a IA aprendeu a “ler” proteínas como se fossem frases em um idioma complexo, identificando regras gramaticais e vocabulário próprio.

Resultados que impressionam

PLM-Interact não apenas funciona: ele destrona a concorrência. O modelo alcançou precisão 16% a 28% superior aos sistemas de última geração, incluindo o famoso AlphaFold3.

Nos testes, identificou corretamente cinco interações cruciais envolvidas em processos como polimerização de RNA e transporte intracelular de proteínas. Os modelos concorrentes? Conseguiram detectar apenas uma.

Mutações genéticas no radar

Aqui a coisa fica ainda mais interessante. PLM-Interact não só prevê quais proteínas interagem — ele também analisa o que acontece quando mutações genéticas entram em cena.

Isso abre portas para:

Medicina personalizada

Identificar como mutações específicas desencadeiam doenças hereditárias ou certos tipos de câncer.

Combate a vírus

Quando treinado com dados de proteínas virais, o modelo previu com alta precisão como vírus se prendem às células humanas — informação vital para desenvolver tratamentos.

Como lembrou o professor David L. Robertson, coautor do estudo: “A urgência de entender interações vírus-hospedeiro ficou evidente na pandemia de COVID-19. Ferramentas como PLM-Interact podem nos preparar melhor para futuras emergências sanitárias”.

O que vem pela frente

Publicada na Nature Communications, a pesquisa sugere um futuro onde:

• Novos medicamentos são descobertos em meses, não anos

• Vacinas são desenvolvidas com custos drasticamente reduzidos

• Diagnósticos médicos se tornam mais precisos e personalizados

Usar um supercomputador cósmico para desvendar os segredos microscópicos da vida pode parecer irônico. Mas é exatamente esse tipo de pensamento não convencional que está acelerando a ciência para territórios antes inimagináveis.

A linguagem das proteínas, antes um dialeto incompreensível, agora tem seu primeiro tradutor fluente. E ele está apenas começando a falar.