Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) lançaram um poderoso modelo de inteligência artificial de código aberto chamado Boltz-1, que atinge a mesma precisão que o AlphaFold3 do Google DeepMind na previsão de estruturas de biomoléculas. Espera-se que este avanço acelere significativamente o processo de investigação biomédica e desenvolvimento de medicamentos, proporcionando uma ferramenta mais conveniente e eficiente para investigadores científicos globais. A natureza totalmente aberta do Boltz-1 também incentiva uma colaboração mais ampla e a participação da comunidade, avançando ainda mais o ritmo da descoberta científica.
Cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) lançaram recentemente um poderoso modelo de inteligência artificial de código aberto chamado Boltz-1. Esta inovação promete acelerar significativamente a investigação biomédica e o desenvolvimento de medicamentos.
Boltz-1 é o primeiro modelo totalmente de código aberto capaz de atingir o mesmo nível avançado que o AlphaFold3 do Google DeepMind na previsão de estrutura de biomoléculas. O modelo foi desenvolvido por uma equipe da Clínica de Saúde Jameel Machine Learning do MIT, liderada pelos estudantes de pós-graduação Jeremy Wolvind e Gabriel Corso, e também incluindo o pesquisador do MIT Salo Passaro e o engenheiro elétrico com os professores de ciência da computação Regina Bardsley e Tommy Akara.
No lançamento em 5 de dezembro, Wohlwind e Corso disseram que seu objetivo final é promover a colaboração global, acelerar a descoberta científica e fornecer uma plataforma robusta para avançar na modelagem biomolecular. “Esperamos que este possa ser um ponto de partida para a comunidade”, disse Corso, sublinhando que a nomeação de “Boltz-1” em vez de “Boltz” visa encorajar a participação da comunidade.
As proteínas desempenham um papel fundamental em quase todos os processos biológicos, e a forma de uma proteína está intimamente relacionada com a sua função, pelo que a compreensão da estrutura de uma proteína é crucial para a concepção de novos medicamentos ou para a engenharia de novas proteínas com funções específicas. Como o processo de dobrar longas cadeias de aminoácidos proteicos em estruturas tridimensionais é extremamente complexo, prever com precisão as suas estruturas sempre foi um grande desafio para a comunidade científica.
O AlphaFold2 da DeepMind usa aprendizado de máquina para prever rapidamente estruturas de proteínas 3D com uma precisão tão alta que é difícil para os cientistas experimentais distingui-las. AlphaFold3 melhorou nesta base e adotou um modelo generativo de IA. No entanto, por não ser totalmente de código aberto, foi criticado pela comunidade científica. Portanto, a equipe de pesquisa do MIT decidiu desenvolver o Boltz-1, seguindo as ideias básicas do AlphaFold3, e fazendo melhorias nesta base para melhorar a precisão e a eficiência de previsão do modelo.
A equipe de pesquisa passou quatro meses e conduziu vários experimentos para superar os problemas de ambiguidade e heterogeneidade encontrados no banco de dados de proteínas. Em última análise, as suas experiências mostraram que o Boltz-1 alcançou a mesma precisão que o AlphaFold3 na previsão da estrutura de biomoléculas complexas.
Os pesquisadores planejam continuar melhorando o desempenho do Boltz-1 e encurtando o tempo de previsão. Eles também convidam pesquisadores a experimentar o Boltz-1 no GitHub e se comunicar com outros usuários através do canal Slack. A equipe de pesquisa espera que o Boltz-1 promova uma colaboração mais ampla e inspire aplicações criativas na comunidade.
Projeto: https://jclinic.mit.edu/democratizing-science-boltz-1/
Destaques:
Boltz-1 é o primeiro modelo de previsão de estrutura de biomoléculas de código aberto que atinge o mesmo desempenho do AlphaFold3.
O modelo foi desenvolvido para promover a colaboração global e avançar na pesquisa biomédica e no desenvolvimento de medicamentos.
A equipe do MIT espera usar o Boltz-1 para simplificar a previsão da estrutura de proteínas para que mais pesquisadores possam usar esta ferramenta poderosa.
A natureza de código aberto do Boltz-1 reduz o limiar da investigação biomédica, fornece aos cientistas de todo o mundo ferramentas poderosas e acelera o processo de desenvolvimento de medicamentos. Esta contribuição da equipa do MIT terá, sem dúvida, um impacto profundo na futura investigação biomédica. Esperamos que o Boltz-1 alcance mais avanços em aplicações futuras.