Em 2020 a DeepMind apresentou uma nova versão do AlphaFold, que colocava inteligência artificial a trabalhar na previsão da forma como a estrutura das proteínas se dobra - uma tarefa incrivelmente complexa, que equivale a tentar decifrar alguns dos mais complicados puzzles tridimensionais que se possam imaginar. Mas, os resultados compensaram.
Em apenas 18 meses, o AlphaFold conseguiu prever a estrutura de praticamente todas as proteínas conhecidas - mais de 200 milhões - até ao momento.
Com estes resultados, o processo de encontrar uma proteína com determinada estrutura, e que era uma tarefa que poderia demorar anos, poderá agora ser feita em segundos de forma tão simples quanto uma pesquisa no Google.
Até agora, descobrir a estrutura de uma proteína era um trabalho incrivelmente complexo, dispendioso e demorado, e que nem sempre permitia ver a sua estrutura com a qualidade e resolução necessária. Há casos de proteínas com estrutura complexas cujo processo de mapeamento demorou 8 anos, o que permite dar uma ideia da dificuldade do processo.
Mas, o trabalho não pára. O AlphaFold não consegue ainda lidar com sequências completamente novas de proteínas, partindo de algumas sequências conhecidas para fazer as suas previsões; nem de prever a forma como diferentes proteínas interagem. Há por isso ainda um longo caminho pela frente, até que a tecnologia consiga decifrar todos os minuciosos detalhes dos elementos base de toda a vida.
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