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IA na biologia molecular
Novo modelo de IA ajuda a analisar como as proteínas se movem
Modelo ESMDynamic tem cesso aberto e pode trazer uma visão sem precedentes da biologia humana

Modelo ESMDynamic

Resultado de análise do modelo ESMDynamic

Por Redação SciAdvances

18 de outubro de 2026, 12:24

Fonte

Universidade de Illinois em Urbana-Champaign

Áreas

Bioengenharia, Bioinformática, Biologia, Biotecnologia, Ciência de Dados, Computação, Engenharia Biológica, Genética, Genômica, Modelagem Matemática, Proteômica, Simulação Computacional

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Enquanto desempenham suas funções, as proteínas dos seres vivos se movimentam o tempo todo.

Porém, até aqui, boa parte dos recursos para estudá-las são baseados apenas em ‘fotografias’ que refletem uma condição instantânea e estática. Para executar simulações de dinâmica molecular, são necessários supercomputadores para rastrear milhares de átomos individualmente ao longo do tempo, e os resultados podem levar semanas ou até meses.

Agora, pesquisadores da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, nos EUA, usaram inteligência artificial (IA) para prever o movimento de proteínas. A nova tecnologia pode ajudar, por exemplo, no estudo de mutações relacionadas a doenças e na identificação de potenciais sítios de ligação de fármacos.

O Dr. Diwakar Shukla, explicou que o novo modelo de IA viabilizou uma análise ‘ultrarrápida’, permitindo o mapeamento das partes móveis de mais de 18.000 proteínas no corpo humano em menos de dois dias.

Sob a liderança do Dr. Diwakar Shukla, professor de Engenharia Química e Biomolecular na Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, os cientistas de Illinois desenvolveram o ESMDynamic, um modelo de aprendizado profundo que prevê a dinâmica de contatos entre dois aminoácidos que, embora distantes na sequência linear da proteína, podem estar espacialmente próximos na estrutura tridimensional (dobrada) da molécula.

O modelo consegue simular, em milissegundos, a dinâmica de processos que, por métodos tradicionais, seriam extremamente caros e demorados, prevendo a probabilidade de um contato sofrer alterações, a frequência com que o contato ocorre e a velocidade com que se forma ou se desfaz.

Segundo os pesquisadores, o modelo ESMDynamic – que está acessível na plataforma Github – proporciona uma visão sem precedentes da biologia humana, permitindo que cientistas de todo o mundo observem, com precisão, como mutações genéticas podem paralisar os movimentos essenciais de uma proteína e desencadear doenças.

Os resultados foram publicados na revista científica Nature Communications.

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Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Diwakar Shukla

Professor de Engenharia Química e Biomolecular na Universidade de Illinois em Urbana-Champaign

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Mais Informações

Acesse o modelo ESMDynamic na plataforma Github (em inglês).

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