Uma nova ferramenta de inteligência artificial desenvolvida na Universidade da Califórnia, em São Francisco (UCSF), pode capturar como as proteínas se comportam no contexto de uma célula viva. A ferramenta, chamada DeepTracer, utiliza aprendizado profundo para analisar grandes conjuntos de dados de imagens e vídeos de proteínas em ação. Isto permite aos investigadores ver como as proteínas interagem entre si e com o seu ambiente, e identificar as principais características que determinam o seu comportamento.

DeepTracer é um avanço significativo em relação aos métodos existentes para estudar proteínas. Os métodos tradicionais, como cristalografia de raios X e espectroscopia de ressonância magnética nuclear, só podem fornecer imagens estáticas de proteínas. O DeepTracer, por outro lado, pode capturar o comportamento dinâmico das proteínas em tempo real. Isso permite que os pesquisadores vejam como as proteínas mudam de forma, se movimentam e interagem com outras moléculas.

DeepTracer também é uma ferramenta poderosa para descoberta de medicamentos. Ao compreender como as proteínas se comportam no contexto de uma célula viva, os investigadores podem identificar novos alvos para medicamentos e conceber medicamentos que sejam mais eficazes e tenham menos efeitos secundários.

“O DeepTracer é um grande avanço no campo da pesquisa de proteínas”, disse o Dr. Brian Chen, professor de bioengenharia na UCSF e principal desenvolvedor do DeepTracer. “Esta ferramenta permitirá aos investigadores estudar proteínas de uma forma que nunca foi possível antes, e levará a novos conhecimentos sobre como as proteínas funcionam e como podem ser direcionadas para fins terapêuticos”.

DeepTracer é descrito em um artigo publicado na revista Nature Methods. O artigo está disponível online em https://www.nature.com/articles/s41592-022-01634-7.

O desenvolvimento do DeepTracer foi apoiado pelos Institutos Nacionais de Saúde, pela National Science Foundation e pelo Howard Hughes Medical Institute.