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IT House News em 22 de agosto, mídia de tecnologia The Decoder publicou uma postagem no blog ontem (21 de agosto), relatando que um estudo da Rutgers University mostrou que o modelo de linguagem GPT-4 da OpenAI pode simular aminoácidos simples com alta precisão e estrutura proteica.

Resultados relevantes da pesquisa foram publicados em "Relatórios Científicos". A equipe de pesquisa científica usou o modelo de linguagem GPT-4 AI para explorar seu desempenho em tarefas básicas de biologia estrutural.Verificou-se que o modelo de IA poderia prever com precisão as estruturas moleculares.

Os cientistas pediram ao GPT-4 para construir modelos estruturais tridimensionais de 20 aminoácidos padrão e prever com precisão a composição atômica, comprimentos de ligação e ângulos nos resultados de feedback. No entanto, o GPT-4 teve problemas ao simular estruturas de anéis e erros de configurações estereoquímicas.

Em outro experimento, o GPT-4 foi solicitado a simular a estrutura de um elemento estrutural de proteína comum, a α-hélice. O plug-in Wolfram precisava ser integrado para cálculos matemáticos. O modelo resultante era comparável à α-hélice determinada experimentalmente. estrutura.

Além disso, o GPT-4 também analisa a ligação entre o medicamento antiviral Nirmatrelvir e a principal protease do SARS-CoV-2.O modelo identificou corretamente os aminoácidos envolvidos na ligação e especificou com precisão as distâncias entre os átomos em interação.

Estas capacidades são excelentes porque o GPT-4 não foi desenvolvido especificamente para tarefas de biologia estrutural. Os pesquisadores observaram que o método para modelar o GPT-4 não é claro. Ele pode usar coordenadas atômicas existentes de um conjunto de dados de treinamento ou pode recalcular a estrutura do zero - serão necessárias pesquisas mais extensas para tirar conclusões definitivas.

Os pesquisadores dizem que ferramentas especializadas de inteligência artificial, como AlphaFold 3, podem prever estruturas mais complexas,Espera-se que o GPT-4 complete tarefas básicas de biologia estrutural. Esta capacidade de modelagem é atualmente rudimentar e tem aplicações práticas limitadas.

Ainda assim, a equipe diz que o estudo abre um precedente para a aplicação desta técnica à biologia estrutural. Os investigadores recomendam mais pesquisas sobre as capacidades e limitações da inteligência artificial generativa e uma maior exploração de aplicações de IA em outros campos potenciais das ciências da vida, além do campo da biologia estrutural.