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 que possam modular a sua atividade. Isto poderia levar ao desenvolvimento de novos tratamentos para uma variedade de doenças, incluindo cancro, doenças neurodegenerativas e doenças infecciosas.

“O DeepTracer é um grande avanço no campo da ciência das proteínas”, disse o professor de bioengenharia e farmacologia celular e molecular da UCSF, Kevan Shokat, que liderou o desenvolvimento da ferramenta. “Isso nos dá uma visão sem precedentes de como as proteínas funcionam no contexto de uma célula viva. Este conhecimento será essencial para o desenvolvimento de novos medicamentos e tratamentos para doenças”.

O estudo que descreve o DeepTracer foi publicado na revista Nature Methods.