Google DeepMind revela o AlphaGenome 2, IA que investiga as raízes celulares das doenças

Os pesquisadores do Google DeepMind apresentaram oficialmente o AlphaGenome 2, um novo modelo de inteligência artificial projetado para desvendar com precisão inédita como alterações no nosso DNA afetam diferentes células do corpo humano. A novidade oferece aos cientistas uma visão muito mais detalhada sobre um dos problemas mais complexos da biologia moderna, abrindo caminho para identificar a origem de doenças e acelerar a criação de novos medicamentos.

Sucessor direto do primeiro AlphaGenome lançado no ano passado, o novo sistema ataca uma questão fundamental da genética: embora quase todas as células do corpo humano carreguem exatamente o mesmo código de DNA, diferentes tipos celulares — desde células do músculo cardíaco e da pele até células do sistema imunológico combatendo uma infecção — ativam e desativam genes distintos. Além disso, esses padrões mudam conforme a atividade da célula no momento, fazendo com que uma mesma variante genética provoque efeitos completamente diferentes dependendo do tipo e do estado celular.

Mais de 100 milhões de perfis celulares em 68 tecidos

Para capturar essas diferenças sutis em nível microscópico, o AlphaGenome 2 foi treinado com mais de 100 milhões de perfis de células individuais distribuídos por 68 tecidos diferentes. Segundo o comunicado publicado pelo Google nesta quarta-feira (11), o modelo transforma atlas celulares estáticos — enormes repositórios de dados que mapeiam e catalogam células individuais — “em um motor preditivo para a genética humana”.

De acordo com os dados da companhia, o AlphaGenome 2 consegue identificar quase o dobro de variantes capazes de alterar a expressão gênica nas células em comparação com o modelo de última geração anterior. Mais impressionante ainda: os pesquisadores descobriram que a ferramenta é capaz de fazer previsões precisas sobre tipos de células e estados biológicos inéditos sem precisar passar por um novo treinamento, além de apontar lacunas nos dados experimentais para orientar o que os cientistas devem investigar a seguir em laboratório.

Para Adam Gayoso, cientista pesquisador do Google DeepMind envolvido no projeto, o grande avanço está em “conectar a genética humana à biologia celular”. Em entrevista ao portal The Verge, ele destacou que a ferramenta permite aprofundar a análise sobre variantes genéticas identificadas em grandes populações para observar seus impactos reais no nível celular e conectá-los diretamente a patologias.

Já Žiga Avsec, líder de genômica do Google DeepMind, ressaltou que essa granularidade é indispensável para a indústria farmacêutica:

“Quando você desenvolve medicamentos, você está mirando em proteínas específicas e em tipos específicos de células.”

Custo computacional elevado e o futuro das “células virtuais”

Segundo Avsec, construir um sistema como o AlphaGenome 2 só se tornou viável recentemente graças às novas tecnologias capazes de capturar células individuais e seus estados em altíssima resolução. O laboratório agora trabalha para gerar ainda mais dados sobre estados celulares pouco representados atualmente e planeja treinar versões futuras com informações “de múltiplas espécies”, alimentando o objetivo de longo prazo de criar “células virtuais” — simulações digitais completas de sistemas biológicos.

Apesar do salto técnico, o líder de genômica explicou que o novo modelo não vai substituir o primeiro AlphaGenome tão cedo. Como as previsões detalhadas do AlphaGenome 2 exigem um custo computacional muito mais elevado e são “mais caras” de produzir, teria sido inviável utilizá-lo para gerar o amplo Atlas genômico lançado pelo DeepMind em setembro, que mapeou “todas as alterações possíveis de letras de DNA no genoma humano”.

O Google informou que o AlphaGenome 2 já está disponível a partir de hoje para pesquisas não comerciais por meio da AlphaGenome API, contando também com uma prévia privada limitada para pesquisas comerciais.