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Cientistas criam Evo, uma IA que desenvolve novas formas de vida

Imagem meramente ilustrativa imaginada por AI


IA revolucionária pode acelerar pesquisas médicas e explorar a evolução genética.

Pesquisadores do Arc Institute, Stanford e Universidade da Califórnia anunciaram o desenvolvimento do Evo, uma inteligência artificial capaz de aprender e criar novos tipos de proteínas e genomas. Publicado na revista Science e repercutido pela Nature, o estudo revela como essa tecnologia pode transformar áreas como biologia, medicina e genética.

Desenvolvido com 7 bilhões de parâmetros, o Evo foi treinado com 300 bilhões de sequências genéticas, abrangendo genomas de microrganismos, vírus e plasmídeos. A IA decifra padrões no DNA e propõe novos designs biológicos, indo além de apenas analisar dados existentes.

Evo: um “ChatGPT genético”

Semelhante ao ChatGPT, que interpreta linguagens humanas, Evo decifra a “linguagem” do DNA. A diferença está no treinamento: enquanto o chatbot usa informações da internet, Evo analisa bilhões de bases genéticas, como adenina (A), timina (T), citosina (C) e guanina (G). Ele identifica padrões e conexões entre genes, ajudando a criar genomas completos.

IA desenvolvida por cientistas consegue interpretar informações genéticas | Reprodução/Science

Aplicações práticas e potencial biomédico

O Evo oferece avanços significativos, como:

Desenvolvimento de novas proteínas e genomas microbianos.

Aprimoramento da edição genética CRISPR, combinando proteínas Cas com RNA para edições precisas no DNA.

Previsão dos impactos de mutações, auxiliando na compreensão de doenças hereditárias.

Apesar disso, desafios permanecem. Evo ainda apresenta “alucinações” em seus resultados, exigindo refinamentos para evitar erros em pesquisas.

Segurança e acessibilidade

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Os criadores garantem que Evo não foi treinado com dados de vírus nocivos, reduzindo riscos de mau uso. Disponibilizado publicamente, o projeto busca impulsionar colaborações científicas, sem planos de comercialização.

Essa inovação marca um passo importante para o design da biologia, unindo tecnologia e ciência em busca de respostas para sistemas vivos complexos.

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