Categories
A tecnologia de edição genética Crispr está sendo impulsionada pela inteligência artificial (IA), e os resultados dessa transformação já estão aparecendo.
A partir de 2025, veremos a IA e o aprendizado de máquina amplificando o impacto da edição genética Crispr em áreas como medicina, agricultura, mudanças climáticas e pesquisas fundamentais que sustentam esses campos. É importante reconhecer que o campo da IA frequentemente gera grandes expectativas. Assim como acontece com qualquer grande avanço tecnológico, há um ciclo de entusiasmo, e atualmente estamos nele. No entanto, ao contrário de muitas áreas onde os benefícios da IA ainda estão a anos de distância, em genômica e ciências da vida os impactos já estão sendo sentidos.
No campo da edição genética Crispr e da genômica de forma mais ampla, lidamos com conjuntos de dados enormes. Em muitos casos, sequer conseguimos processá-los de forma adequada, pois nos faltam ferramentas ou tempo. Supercomputadores podem levar semanas ou meses para analisar subconjuntos de dados, o que nos obriga a ser extremamente seletivos em relação às perguntas que escolhemos responder. A IA e o aprendizado de máquina já estão eliminando essas limitações, permitindo que ferramentas baseadas em IA realizem buscas rápidas e façam descobertas em nossos extensos bancos de dados genômicos.
Recentemente, em meu laboratório, utilizamos ferramentas de IA para identificar pequenas proteínas de edição genética que estavam escondidas em bancos de dados públicos. Antes, não tínhamos a capacidade de processar todo o volume de dados coletados. Um grupo do Instituto de Genômica Inovadora, que fundei há 10 anos na Universidade da Califórnia, em Berkeley, colaborou com membros do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação (EECS) e do Centro de Biologia Computacional. Juntos, desenvolveram um modelo de linguagem avançado, semelhante aos usados por chatbots populares, para prever novas moléculas de RNA funcional que possuem maior tolerância ao calor do que as sequências naturais. Imagine o que mais pode estar esperando para ser descoberto nos vastos bancos de dados genômicos e estruturais que a ciência construiu nas últimas décadas.
Essas descobertas têm aplicações práticas. No caso dos exemplos mencionados, editores genômicos menores podem facilitar a entrega mais eficiente de terapias às células. Por outro lado, a previsão de moléculas de RNA estáveis ao calor pode melhorar os processos de bioprodução usados para gerar medicamentos e outros produtos valiosos. Na área da saúde, vimos recentemente a aprovação da primeira terapia baseada em Crispr para a doença falciforme. Há ainda cerca de 7.000 outras doenças genéticas que aguardam terapias semelhantes. A IA pode acelerar o desenvolvimento dessas soluções, identificando os melhores alvos para edição, aumentando a precisão e eficiência do Crispr e reduzindo os efeitos colaterais.
Na agricultura, os avanços da IA combinados ao Crispr prometem criar culturas mais resilientes, produtivas e nutritivas, garantindo maior segurança alimentar e reduzindo o tempo necessário para levar novas variedades ao mercado. Isso é possível ao ajudar pesquisadores a se concentrarem nas abordagens mais promissoras. No contexto das mudanças climáticas, a IA e o Crispr têm o potencial de oferecer soluções inovadoras para melhorar a captura de carbono natural e promover a sustentabilidade ambiental.
Embora estejamos apenas no início, o potencial de aproveitar o poder combinado da IA e do Crispr, possivelmente as duas tecnologias mais transformadoras de nosso tempo, é evidente e empolgante. E o melhor: essa revolução já começou.
