Bloomberg — O Google DeepMind lançou uma nova versão do AlphaFold, uma ferramenta emblemática para prever estruturas de proteínas, que coloca o software de Inteligência Artificial (IA) em um caminho para fazer avanços na pesquisa em biologia e fortalecer um negócio que o chefe de IA da 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 o spinoff da DeepMind, o Isomorphic Labs, disse Demis Hassabis, CEO de ambas as subsidiárias, em entrevista à Bloomberg Television.
“Espero fazer ambos com a Isomorphic: construir um negócio de várias dezenas de bilhões de dólares - acho que tem esse potencial -, além de ser incrivelmente benéfico para a sociedade e a humanidade.”
O Isomorphic Labs, uma unidade da Alphabet lançada há três anos, foi criada para comercializar a IA da DeepMind para descoberta de novos medicamentos.
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A DeepMind lançou o AlphaFold pela primeira vez em 2018, com avanços na decodificação da forma das proteínas, um desafio científico frequentemente comparado ao mapeamento do genoma humano. Agora, em sua terceira iteração, o AlphaFold pode modelar uma variedade de estruturas moleculares, incluindo DNA e RNA, e prever como elas interagem umas com as outras.
“Para realmente entender a biologia, você precisa pensar nas interações entre diferentes moléculas biológicas”, disse Hassabis. “E é para isso que o AlphaFold 3 é 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 usados no projeto e teste de novos medicamentos, incluindo vacinas.
Eu esperaria, talvez nos próximos dois anos, os primeiros medicamentos projetados por IA na área clínica”, acrescentou Hassabis.
O uso de IA na medicina é um campo “quente”. É impulsionado pela avaliação de que algoritmos de software podem encontrar e ajudar a desenvolver novos medicamentos a custos drasticamente mais baixos e muito mais rapidamente do que as décadas que podem levar atualmente.
Essa visão tem atraído empresas farmacêuticas, fundos de venture capital e gigantes de tecnologia como a Nvidia para um mercado avaliado em cerca de US$ 50 bilhões. Investidores injetaram mais de US$ 18 bilhões em empresas de biotecnologia “AI first” na última década.
Mas, mesmo com mais dinheiro e avanços computacionais, companhias que trabalham na tecnologia ainda não demonstraram grande sucesso clínico.
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Algumas empresas de biotecnologia especializadas em descoberta de medicamentos por IA, como a BenevolentAI e a Exscientia, têm enfrentado dificuldades nos mercados públicos.
Em janeiro, o Isomorphic Labs anunciou seus dois primeiros parceiros comerciais, a Eli Lilly e a Novartis - alianças que a empresa de tecnologia disse que “poderiam valer quase US$ 3 bilhões” se tiverem sucesso em uma variedade de marcos de desempenho.
A Alphabet já tentou transformar suas inovações em saúde em novas oportunidades de negócios antes, com unidades como a Verily, uma plataforma de “saúde de precisão” para gerenciar dados médicos. Mas essas iniciativas mostraram sucesso comercial limitado até agora.
Hassabis já disse anteriormente que o Google gastará mais de US$ 100 bilhões para desenvolver seu arsenal de IA. “Os benefícios dos modelos de IA generativa, como descoberta de medicamentos, vão superar muito esses custos a longo prazo”, disse na entrevista desta semana.
A DeepMind é responsável por alguns dos maiores avanços da Google na pesquisa de IA. Desde a fusão com outras unidades de IA da Google no ano passado, a DeepMind agora lidera os esforços da empresa no Gemini, seu modelo de IA fundamental que compete com o OpenAI.
Para criar o AlphaFold 3, Hassabis disse que seus pesquisadores reconstruíram o programa “do zero”, com uso de métodos que levam em conta deficiências nas versões anteriores, como um déficit de dados de treinamento.
A nova versão depende de uma técnica de IA usada na IA generativa, chamada modelo de difusão, que permite que os computadores façam atividades como transformar texto em imagens hiper-realistas.
No artigo da Nature, os pesquisadores da DeepMind escrevem que seu modelo prevê certas interações moleculares - proteínas com ácido nucleico e anticorpos com antígenos - com maior precisão do que modelos de computador existentes.
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“É muito mais generalizável”, disse Hassabis sobre o novo modelo. “E é muito mais poderoso.”
Junto com a atualização, a DeepMind lança o AlphaFold Server, uma ferramenta que dá acesso a terceiros a uma grande parte das funções do programa. Hassabis disse que milhões de pesquisadores já usaram o AlphaFold até agora, embora “tenham que ser um pouco técnicos” para implantar o programa efetivamente.
“O AlphaFold Server é ainda mais simples”, disse ele. “Se você é um biólogo, não precisa entender o modelo ou a tecnologia de forma alguma.”
A DeepMind oferecerá a ferramenta a cientistas para “uso não comercial”, embora Hassabis tenha acrescentado que os parceiros farmacêuticos do Isomorphic Lab terão acesso ao AlphaFold Server e a outras ferramentas mais avançadas.
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