Inteligência Artificial

Dupla do Google DeepMind divide prêmio Nobel de química com bioquímico dos EUA

David Baker e cientistas do Google DeepMind, Sir Demis Hassabis e John Jumper, ganham prêmio por inovações na previsão de estruturas proteicas e design computacional

Sir Demis Hassabis e John Jumper: cientistas responsáveis pelo Google DeepMind (Dan Kitwood/Getty Images)

Sir Demis Hassabis e John Jumper: cientistas responsáveis pelo Google DeepMind (Dan Kitwood/Getty Images)

André Lopes
André Lopes

Repórter

Publicado em 9 de outubro de 2024 às 14h37.

David Baker, bioquímico norte-americano, e os cientistas da Google DeepMind, Demis Hassabis e John Jumper, foram agraciados com o Nobel de Química por suas descobertas que avançam na compreensão das proteínas, essenciais para a vida e a saúde. O prêmio foi dividido, com Baker recebendo metade do valor de 11 milhões de coroas suecas (cerca de US$ 1,06 milhão) pelo seu trabalho em design de proteínas computacionais, enquanto Hassabis e Jumper foram reconhecidos pela previsão da estrutura dessas moléculas.

O prêmio destaca avanços significativos nas técnicas que ajudam a entender como as proteínas funcionam e interagem para que as células vivas operem . Entre as inovações, os modelos de IA da DeepMind, como o AlphaFold, criaram novas esperanças para o desenvolvimento de tratamentos para doenças difíceis de tratar.

Baker, que dirige o Instituto de Design de Proteínas da Universidade de Washington, foi elogiado por "construir novos tipos de proteínas", enquanto a equipe da DeepMind resolveu um problema científico de 50 anos: prever a complexa estrutura tridimensional das proteínas. Heiner Linke, presidente do comitê do Nobel de Química, afirmou que "essas descobertas abrem vastas possibilidades".

Em uma ligação com o comitê do Nobel, Baker declarou que se sentia "profundamente honrado" e destacou o trabalho de outros pesquisadores que influenciaram suas conquistas. Ele afirmou que os novos métodos de IA são muito mais poderosos do que os modelos científicos tradicionais e que o design de proteínas pode impactar positivamente a saúde, a medicina e até áreas como sustentabilidade.

Avanços no uso da IA para proteínas e redes bioquímicas

Desde os anos 2000, Baker utiliza a computação para criar novas estruturas proteicas. Em 2022, as equipes de Hassabis e Jumper criaram o banco de dados mais completo e preciso já registrado, com a estrutura de cerca de 200 milhões de proteínas, acelerando novas descobertas biológicas.

Hassabis, CEO da DeepMind, descreveu o AlphaFold como uma maneira mais eficiente de resolver complexos problemas científicos, comparando o trabalho da IA a "procurar uma agulha no palheiro". A última versão do AlphaFold, lançada em maio de 2023, também cobre DNA, RNA e ligantes, componentes importantes na detecção de doenças.

A tecnologia do AlphaFold já foi aplicada em diversas áreas, como o desenvolvimento de vacinas e a descoberta de enzimas que ajudam na degradação de plásticos. A DeepMind também lançou a Isomorphic Labs, uma empresa focada em descobertas de medicamentos.

Acompanhe tudo sobre:GoogleNobel

Mais de Inteligência Artificial

Apple fechará parceria com Alibaba para uso de IA nos iPhones

Elon Musk diz que irá retirar oferta para OpenAI se empresa continuar sem fins lucrativos

Entenda a jogada de Musk ao ofertar compra da OpenAI por US$ 97,4 bilhões

OpenAI cancela lançamento do modelo o3 e foca no GPT-5