Cientistas utilizaram uma ferramenta de IA para proteínas a fim de tornar a edição genética mais segura

Pontos-chave

• Investigadores publicaram descobertas na revista Nature mostrando que a IA pode ajudar a redesenhar proteínas de edição genética para reduzir cortes acidentais de ADN.
• AlphaFold, uma ferramenta de IA construída pela Google DeepMind que prevê a forma tridimensional das proteínas, foi adaptada para identificar regiões problemáticas em moléculas de edição genética.
• Todos os sistemas atuais de edição genética comportam algum risco de efeitos fora do alvo, o que significa que ocasionalmente cortam ou alteram a parte errada do ADN de um paciente.
• As proteínas modificadas apresentaram atividade reduzida fora do alvo, um passo em direção a tornar as terapias genéticas mais seguras para os pacientes.

A edição genética, a capacidade de encontrar uma secção específica do ADN de uma pessoa e modificá-la, evoluiu de curiosidade laboratorial para tratamentos médicos reais nas últimas duas décadas. Mas um problema de segurança persistente a acompanhou todo o caminho.

Qual é o problema de segurança com a edição genética?

Todas as ferramentas de edição genética criadas até agora ocasionalmente cortam no local errado. O genoma humano, o conjunto completo de instruções genéticas embaladas em praticamente todas as células do seu corpo, é enorme. Até uma sequência de letras de ADN que parece única pode aparecer duas ou três vezes por pura coincidência em três mil milhões pares de bases. Quando uma proteína de edição genética encontra uma destas cópias acidentais e a corta, chama-se efeito fora do alvo.

Um único corte acidental numa única célula é improvável que cause dano. O problema é que as terapias eficazes devem editar milhões de células. Fazendo as contas, mesmo uma taxa de erro mínima significa que um paciente acumulará um número significativo de cortes errados. Os cientistas têm despendido anos a tentar reduzir esse risco para perto de zero.

Como é que os investigadores utilizaram o AlphaFold?

AlphaFold, desenvolvido pela Google DeepMind e amplamente creditado por resolver um dos problemas de previsão mais difíceis da biologia, funciona modelando a forma tridimensional em que uma proteína se dobra. A forma determina a função: saber exatamente como uma proteína se curva e se flexiona diz-lhe quais as partes que se ligam ao ADN e quais as que fazem o corte.

A equipa, cujo trabalho apareceu na Nature, adaptou o AlphaFold para focar nas regiões das proteínas de edição genética mais associadas ao comportamento fora do alvo. Uma vez mapeadas com precisão essas regiões, os investigadores as redesenharam, ajustando a estrutura da proteína para a tornar mais discriminatória em relação às sequências de ADN que ativaria. O resultado foram proteínas editadas que mantiveram a sua capacidade de atingir o alvo pretendido enquanto cometiam menos erros noutras localizações.

Ars Technica identificou primeiro o artigo da Nature para um público de ciência geral.

O que isto significa para os pacientes?

Nenhuma terapia nova está pronta para a clínica ainda. Esta é investigação fundamental, do tipo que remodela o que os engenheiros têm com que trabalhar antes de alguém desenhar um tratamento. Pense-se nisso como melhorar o bisturi antes da cirurgia.

O benefício prático, se a abordagem se confirmar em testes posteriores, seriam terapias genéticas com um registo de segurança mais limpo. Pacientes que poderiam beneficiar da edição de um gene defeituoso associado a uma doença hereditária, certo tipo de cancro ou um distúrbio do sangue poderiam um dia enfrentar uma probabilidade menor de alterações genéticas não intencionais.

Por enquanto, a história é sobre uma ferramenta a tornar-se mais afiada. A IA não curou uma doença aqui; ajudou os cientistas a ver um problema com clareza suficiente para o corrigir.

Perguntas frequentes

A edição genética está disponível como tratamento médico hoje?

Sim, em casos limitados. Os reguladores nos Estados Unidos e Reino Unido aprovaram as primeiras terapias baseadas em CRISPR, um tipo de edição genética, para condições incluindo doença falciforme. Os tratamentos são caros e raros, mas existem.

Esta investigação torna as atuais terapias genéticas imediatamente mais seguras?

Não diretamente. O estudo descreve um método para redesenhar proteínas de edição genética, não uma alteração a qualquer produto aprovado. Aponta para futuras terapias mais seguras em vez de atualizar as já em uso.