Inteligência Artificial da USP revoluciona pesquisa ao prever interações entre proteínas

A inteligência artificial continua a expandir suas fronteiras na ciência, oferecendo soluções inovadoras para desafios complexos. Uma dessas inovações vem do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP), onde foi desenvolvida a ferramenta BioPrediction-PPI, projetada para prever interações entre proteínas com eficiência e precisão.

O grande diferencial da tecnologia está na acessibilidade: a ferramenta elimina a necessidade de conhecimento avançado em programação, permitindo que biólogos e outros pesquisadores concentrem-se em suas áreas de especialidade. A automatização dos processos promete reduzir significativamente o tempo de análises laboratoriais, otimizando o trabalho científico.

IA que acelera a ciência e combate epidemias

As proteínas desempenham papéis cruciais no funcionamento do organismo humano e na interação com agentes externos, como vírus. Com o surgimento de novos patógenos, a capacidade de prever rapidamente como suas proteínas interagem com as humanas é fundamental para conter epidemias e salvar vidas. Nesse contexto, o BioPrediction-PPI surge como uma ferramenta estratégica, identificando potenciais interações de forma rápida e precisa.

Um dos grandes desafios na aplicação de inteligência artificial em biologia é a complexidade dos dados, como sequências de RNA e proteínas, que exigem conversão para formatos numéricos antes de serem analisados. A tecnologia desenvolvida pela USP automatiza esse processo, extraindo características relevantes das moléculas sem exigir do usuário conhecimentos técnicos avançados.

Como funciona o BioPrediction-PPI

O sistema é alimentado com dados de interações proteicas conhecidas, utilizados para treinar o modelo. As sequências de proteínas são transformadas em códigos numéricos que descrevem suas características. Em seguida, a IA analisa parâmetros como frequência de aminoácidos e níveis de entropia, categorizando as informações e combinando-as em modelos parciais.

Esses modelos avaliam a probabilidade de interação entre proteínas e geram uma decisão final, acompanhada de relatórios detalhados que explicam o processo. Testes realizados com o BioPrediction-PPI demonstraram sua eficácia: ao analisar interações do vírus Influenza A, a ferramenta reduziu 15 mil pares possíveis para 1.265 interações prováveis, com uma taxa de acerto de 75%.

Impacto na pesquisa e saúde pública

A aplicação dessa tecnologia pode acelerar o desenvolvimento de soluções para infecções virais e minimizar os danos causados por epidemias. Com o poder de reduzir a necessidade de testes laboratoriais extensivos, o BioPrediction-PPI abre novas possibilidades para a ciência, promovendo um entendimento mais rápido e eficaz das interações moleculares.

A inovação da USP reforça o papel da inteligência artificial como aliada indispensável na pesquisa científica, prometendo transformar a forma como enfrentamos desafios globais de saúde. O futuro da biologia computacional está sendo moldado no Brasil, e o BioPrediction-PPI é um exemplo brilhante desse avanço.