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O Google DeepMind lançou uma nova versão do AlphaFold, uma ferramenta de referência para prever estruturas de proteínas, que coloca o software de inteligência artificial no caminho para fazer avanços na pesquisa biológica e reforçar um negócio que o chefe de IA do Google diz que poderia valer mais de US$ 100 bilhões.
O sistema de IA tem o potencial de revolucionar a medicina e criar “enorme valor comercial” para a Isomorphic Labs, subsidiária da DeepMind, disse Demis Hassabis, CEO de ambas as subsidiárias, em entrevista à Bloomberg Television. “Espero fazer as duas coisas com o Isomórfico: construir um negócio de centenas de bilhões de dólares – acho que tem esse potencial – além de ser incrivelmente benéfico para a sociedade e a humanidade.”
A Isommorphic Labs, uma unidade da Alphabet Inc. criada há três anos, foi construída para comercializar a IA da DeepMind para descoberta de medicamentos. A DeepMind lançou o AlphaFold pela primeira vez em 2018, com avanços na decodificação da forma das proteínas, um problema científico frequentemente comparado ao mapeamento do genoma humano. Agora em sua terceira iteração, o AlphaFold pode modelar uma série de estruturas moleculares, incluindo DNA e RNA, e prever como elas interagem entre si.
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“Para realmente entender a biologia, é preciso pensar nas interações entre as diferentes moléculas biológicas”, disse Hassabis. “E é para isso que o AlphaFold 3 representa um grande passo.”
Hassabis descreveu a atualização, que também foi publicada na revista científica Nature, como “essencial para a descoberta de medicamentos” devido à sua visão crítica sobre os tipos de compostos químicos utilizados na concepção e teste de novos medicamentos, incluindo vacinas. “Eu esperaria, talvez nos próximos anos, os primeiros medicamentos projetados por IA na clínica”, acrescentou Hassabis.
A IA na medicina é um campo quente. É impulsionado pela crença de que algoritmos de software podem encontrar e ajudar a desenvolver novos medicamentos a custos drasticamente mais baixos e muito mais rápido do que as décadas que podem levar agora. A mania atraiu empresas farmacêuticas, capitalistas de risco e gigantes da tecnologia como a Nvidia Corp. para um mercado avaliado em cerca de US$ 50 bilhões. Os investidores investiram mais de 18 mil milhões de dólares em empresas de biotecnologia que priorizam a IA na última década.
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Mas mesmo com mais dinheiro e avanços informáticos, as empresas que trabalham nesta tecnologia ainda não demonstraram grande sucesso clínico. Algumas empresas de biotecnologia especializadas na descoberta de medicamentos de IA, como a BenevolentAI e a Exscientia Plc, têm enfrentado dificuldades nos mercados públicos.
Em janeiro, a Isomorphic Labs anunciou seus dois primeiros parceiros comerciais, Eli Lilly & Co. e Novartis – alianças que a empresa de tecnologia disse “poderiam valer quase US$ 3 bilhões” se tivessem sucesso em uma série de marcos de desempenho.
A Alphabet já tentou transformar as suas inovações nos cuidados de saúde em novas oportunidades de negócio, com unidades como a Verily, uma plataforma de “saúde de precisão” para gestão de dados médicos. Mas estes mostraram sucesso comercial limitado até agora.
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Hassabis disse anteriormente que o Google gastará mais de US$ 100 bilhões para desenvolver seu arsenal de IA. “Os benefícios dos modelos generativos de IA, coisas como a descoberta de medicamentos, vão superar em muito esses custos no longo prazo”, disse ele na entrevista esta semana. DeepMind é responsável por alguns dos maiores avanços do Google em pesquisa de IA. Desde a fusão com outras unidades de IA do Google no ano passado, a DeepMind agora lidera os esforços da empresa no Gemini, seu modelo fundamental de IA que compete com o OpenAI.
Para criar o AlphaFold 3, Hassabis disse que seus pesquisadores reconstruíram o programa “do zero”, usando métodos que levam em conta as deficiências das versões anteriores, como um déficit de dados de treinamento. A nova versão depende de uma técnica de IA usada em IA generativa, chamada modelo de difusão, que permite aos computadores fazer coisas como transformar texto em imagens hiper-realistas. No artigo da Nature, os investigadores da DeepMind escrevem que o seu modelo prevê certas interações moleculares – proteínas com ácidos nucleicos e anticorpos com antigénios – com uma precisão maior do que os modelos de computador existentes. “É muito mais generalizável”, disse Hassabis sobre o novo modelo. “E é muito mais poderoso.”
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Junto com a atualização, a DeepMind está lançando o AlphaFold Server, uma ferramenta que dá acesso externo a grande parte das funções do programa. Hassabis disse que milhões de pesquisadores usaram o AlphaFold até agora, embora “precisem ser um pouco técnicos” para implantar o programa de forma eficaz. “O servidor é ainda mais simples”, disse ele. “Se você é biólogo, não precisa entender o modelo ou a tecnologia.”
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