Pesquisadores do Technion e da Universidade de Tel Aviv apresentaram o BetaDescribe, um sistema de inteligência artificial que traduz sequências de proteínas em descrições em linguagem natural. A inovação, publicada na Proceedings of the National Academy of Sciences, promete abrir novos caminhos para a compreensão das funções das proteínas e acelerar o desenvolvimento de medicamentos e materiais.

A análise de proteínas é crucial nas áreas de medicina e biotecnologia. Exemplos como o Ozempic, um medicamento desenvolvido a partir de um peptídeo encontrado na saliva de um lagarto do deserto, evidenciam a importância dessa análise, uma vez que o medicamento é utilizado no tratamento da obesidade, diabetes e outras condições. No entanto, a caracterização experimental de proteínas continua sendo um processo longo e dispendioso, e mesmo os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) têm obtido sucesso limitado nessa tarefa.

Avanços do BetaDescribe

O BetaDescribe foi desenvolvido para superar as limitações das abordagens tradicionais, que se baseiam na similaridade com sequências de proteínas conhecidas. O sistema combina um modelo generativo com mecanismos de verificação e processos de avaliação. Essa combinação permite inferir a função de proteínas mesmo quando elas não estão intimamente relacionadas a proteínas previamente caracterizadas. Além disso, a tecnologia fornece informações detalhadas sobre as propriedades funcionais de uma proteína, sua atividade catalítica, envolvimento em processos metabólicos e potenciais locais de ligação relevantes para aplicações médicas e outras.

Os pesquisadores demonstraram a eficácia do novo sistema ao descrever com sucesso seis proteínas até então não caracterizadas.

Impacto na pesquisa e na indústria

As expectativas em torno dessa tecnologia são altas, com potencial para acelerar a pesquisa médica, a descoberta de medicamentos e inovações nas áreas de biotecnologia e agricultura. A capacidade de gerar rapidamente hipóteses fundamentadas sobre as funções de proteínas desconhecidas pode encurtar significativamente o caminho entre a descoberta básica e as aplicações médicas e industriais, tornando a análise biológica mais focada e eficiente.

O estudo foi liderado pelo doutorando Edo Dotan, sob a supervisão conjunta do Prof. Yonatan Belinkov, da Faculdade de Ciência da Computação do Technion, e do Prof. Tal Pupko, da Escola de Ciências da Vida da Universidade de Tel Aviv. Os co-autores incluem os professores Eran Bacharach e Marcelo Ehrlich, além da doutoranda Iris Lyubman, também da Escola de Ciências da Vida da Universidade de Tel Aviv.

Os detalhes da publicação são: Edo Dotan et al, BetaDescribe: Providing rich descriptions from protein sequences, Proceedings of the National Academy of Sciences (2026). DOI: 10.1073/pnas.2537345123.