Modelos Base Biomoleculares para Descobertas em Ciências Biológicas

Os modelos base de proteínas estão fazendo com proteínas o que o GPT-4 fez para linguagem, aprendendo as regras de dobramento, função e evolução em uma rede neural única e reutilizável.

Modelos base de proteínas, transformers com bilhões de parâmetros, como AlphaFold 3, ESM-3, Proteína e Pallatom, consolidam pipelines separados para previsão de dobras, varredura mutacional, acoplamento e design a partir do zero em um mecanismo acionável por comandos. Impulsionados pela escala (dados/parâmetros massivos), multimodalidade (incorporações conjuntas de sequências, estruturas e ligantes) e controlabilidade (via comandos ou ajustes rápidos), esses modelos têm o potencial de transformar semanas de trabalho de laboratório ou código em minutos de inferência, remodelando a P&D de proteínas em um workflow centrado em software.

Os modelos base de última geração (AlphaFold 3, ESM-3, Proteína, Pallatom) unificam a previsão de dobras, a pontuação de variantes, o acoplamento molecular e o design de proteínas sob demanda em um pipeline de IA.

Em breve, esses modelos irão além do dobramento para a fabricação em escala total, projetando complexos de várias cadeias, caminhos metabólicos e até mesmo biomateriais adaptativos on demand. Três correntes devem impulsionar esse futuro: a ampliação contínua rumo a conjuntos de treinamento com trilhões de tokens, capazes de capturar dobramentos raros; uma fusão multimodal mais profunda, que entrelaça mapas de criomicroscopia eletrônica, leituras de célula única e cinéticas de reação; e adaptadores plug-and-play (camadas de ação) que traduzem diretamente as coordenadas do modelo em construções de DNA ou receitas de expressão em sistemas livres de células. Para concretizar essa visão, serão necessários conjuntos de dados estruturais e funcionais compartilhados e de alta qualidade, conjuntos abertos de benchmarking para precisão e segurança generativas, e métodos computacionalmente eficientes para que laboratórios e startups, não apenas hiperescaladores, possam iterar na velocidade do modelo base.

Os modelos base genômicos, como Evo 2, Nucleotide Transformer, Enformer e Geneformer, estão progredindo de conceitos acadêmicos para produtos em estágio inicial. 

Esses modelos já estão liderando os benchmarks para previsão de efeitos de variantes e anotação de células únicas, mas ainda cobrem apenas uma fatia da biologia do genoma hoje. Sua receita para o progresso até agora é simples, mas poderosa: escala massiva (bilhões de tokens de DNA e parâmetros de transformers), transferência autossupervisionada (pré-treinamento com dados ômicos seguido de ajuste fino) e, para alguns modelos, multimodalidade (sequência de fusão, cromatina e leituras de célula única em um único modelo). À medida que os conjuntos de dados abertos crescem e o treinamento com eficiência de GPU melhora, espera-se que esses “modelos base genômicos” se tornem uma camada padrão em todos os stacks de tecnologia de ciências biológicas.

Os modelos base genômicos (Evo 2, Nucleotide Transformer, Enformer v2, scGPT) transformam bilhões de tokens de DNA em previsão de efeitos de variantes em tempo real, anotação de células únicas e design pronto para CRISPR, abrindo caminho para co-pilotos de IA em escala de genoma e para a descoberta terapêutica de última geração.

A seguir vem a era dos co-pilotos de IA em escala genômica: estudos como Geneformer e Evo 2 mostram evidências de que modelos transformer não apenas conseguem prever, mas também projetar edições úteis com CRISPR, promotores criados do zero e circuitos regulatórios inteiramente “in silico”. Arquiteturas emergentes, como HyenaDNA, GenSLM e Longformer-DNA, podem estender as janelas de contexto para além de 1 milhão de pares de bases, capturando alças de cromatina 3D e regulação gênica de longo alcance. Eventualmente, os dados multiômicos poderão incorporar metilação, ATAC-seq e RNA espacial às representações de sequência, proporcionando uma compreensão biológica mais rica. Esses avanços viabilizarão a triagem de variantes clínicas em tempo real, a descoberta de melhoradores em alta escala e novas abordagens de design terapêutico em um único dia, como a terapia celular programável, tudo a partir de uma única API de “modelo base genômico”. Concretizar esse futuro exige conjuntos de dados genômicos abertos e seguros para a privacidade, benchmarks padronizados para tarefas zero-shot e uma infraestrutura computacional de próxima geração, com software capaz de tornar o pré-treinamento com trilhões de tokens acessível fora dos laboratórios hiperescaláveis.

Os modelos base de química mudaram de demonstrações de pesquisa para ferramentas reais para a descoberta de medicamentos. 

Modelos como MoLFormer-XL, Uni-Mol 2, MolMIM e GenMol analisam centenas de milhões de cadeias de pequenas moléculas (SMILES), estruturas 3D e dados de química quântica para sugerir novos candidatos a medicamentos, prever as principais propriedades bioquímicas em segundos e descrever possíveis rotas de síntese. Três forças impulsionam esse progresso: transformers e modelos diffusion com consciência tridimensional, capazes de compreender a forma molecular; pré-treinamento multitarefa, que permite a um único modelo lidar com predição de propriedades, pontuação de ligação e planejamento de síntese; e aprendizado ampliado por simulação, que incorpora física proveniente de simulações quânticas e de dinâmica molecular.

Os modelos base de pequenas moléculas, como MoLFormer-XL, Uni-Mol 2, MolMIM e GenMol, utilizam cadeias SMILES, estruturas 3D e dados de química quântica para gerar candidatos a fármacos, prever propriedades ADMET e planejar rotas de síntese por meio de transformers conscientes de 3D, multitarefa e ampliados por simulações.

Grandes transformers de grafos treinados em reações químicas, simulações moleculares e estruturas 3D podem propor sínteses, sinalizar toxicidade e recomendar catalisadores ecológicos, tudo a partir de uma única representação compartilhada. O desenvolvimento contínuo desses modelos depende de três forças: escalas cada vez maiores de dados e parâmetros; pré-treinamento multimodal que combina espectros e estruturas cristalinas com condições de reação; e adaptadores plugáveis que redirecionam o modelo para estruturas moleculares específicas em minutos. A implantação ampla ainda necessita de conjuntos de propriedades e reações abertos e de alta qualidade, benchmarks rigorosos e taxas de transferência de GPU mais eficientes para bilhões de tokens. Uma vez implementados, os modelos base de química reduzirão o tempo de otimização de compostos candidatos, minimizarão o desperdício de laboratório e tornarão a síntese preditiva rotineira em workflows de química medicinal.