Em 2018, o laboratório de inteligência artificial DeepMind, parte do Google, introduziu um algoritmo revolucionário chamado AlphaFold. Este software demonstrou a capacidade de prever com alta precisão as estruturas de proteínas, abordando um dos desafios mais complexos na biologia moderna, com implicações significativas em áreas como biotecnologia, agricultura e medicina.
A interação entre proteínas é crucial para o desenvolvimento de novos produtos e tratamentos, incluindo avanços no sabor de alimentos, resistência a mudanças climáticas em culturas agrícolas e inovação no tratamento do câncer. Desde a sua criação, AlphaFold e sua versão aprimorada, AlphaFold2, geraram bilhões de previsões estruturais que se tornaram instrumentos valiosos para pesquisadores no campo.
Apesar dos avanços proporcionados por AlphaFold, o desenvolvimento de um modelo de inteligência artificial que possa, a partir de estruturas proteicas desejadas, determinar métodos para criá-las ainda é um desafio. Isso inclui identificar substâncias químicas ideais para interações ou projetar novas moléculas que não existem na natureza.
Recentemente, a Basecamp Research, uma startup de biotecnologia localizada em Londres, comunicou um passo significativo em direção a esse objetivo. A empresa anunciou o desenvolvimento do BaseFold, um novo modelo de IA que, segundo seus criadores, é capaz de prever estruturas proteicas com maior precisão do que o AlphaFold2, utilizando um conjunto de dados mais abrangente.
Basecamp irá colaborar com a Nvidia para otimizar o modelo na plataforma BioNeMo, uma ferramenta de inteligência artificial generativa focada na descoberta de medicamentos. O cofundador e CEO da Basecamp destacou que seu modelo oferece melhorias de até três vezes na precisão de previsões relacionadas a mudanças nas estruturas proteicas quando expostas a pequenas moléculas, o que é vital para a descoberta de novos medicamentos.
Os resultados dessa pesquisa foram compartilhados em um artigo no servidor de pré-impressão bioRxiv, embora ainda não tenha sido revisado por pares. Até o momento, a Basecamp levantou um total de US$ 25 milhões em investimento, com uma avaliação de mercado estimada em US$ 71 milhões.
A meta da empresa não se limita à análise de estruturas proteicas. O foco é aplicar essa tecnologia de forma abrangente em tarefas que envolvam a modificação de funções proteicas, a geração de proteínas inovadoras e até a concepção de novos genomas.
A ideia de fundar a Basecamp surgiu em 2019, quando seus fundadores, durante uma expedição na Islândia, sequenciaram os genomas de microrganismos adaptados a ambientes extremos. Esse trabalho revelou a escassez de dados disponíveis sobre proteínas, levando à conclusão de que as informações atualmente acessíveis são apenas uma fração das possíveis variações na natureza.
A previsão e modelagem de estruturas proteicas dependem fortemente de dados. O volume e a diversidade das informações disponíveis são determinantes na precisão das previsões, uma vez que a complexidade da biologia molecular torna desafiador o cálculo direto das interações proteicas.
A Basecamp está empenhada em expandir seu banco de dados proteicos. Desde sua fundação, tem colaborado com pesquisadores em todo o mundo para sequenciar genomas de diferentes organismos, resultando em um conjunto de dados mais robusto e diversificado, que se conectam a diversas variáveis ambientais.
Esses pesquisadores contribuem com royalties na receita gerada com esses dados, oferecendo uma abordagem colaborativa. Dados adicionais coletados incluem informações relevantes sobre o contexto em que os organismos foram encontrados, como temperatura e salinidade.
A empresa já começou a gerar receita ao aplicar sua modelagem preditiva na resolução de problemas de clientes, embora os detalhes financeiros não tenham sido divulgados. Projetos em andamento incluem assistência a empresas na busca por novas proteínas para aplicações como a reciclagem de plásticos e o tingimento de tecidos sem substâncias químicas prejudiciais.
Embora a Basecamp tenha alcançado crescimento e desenvolvimento, o CEO reconheceu que a operação com recursos limitados não é sustentável a longo prazo. Para se manter competitiva, a startup pretende buscar novos investimentos para continuar seu trabalho em avançar na modelagem e desenvolvimento de novas tecnologias.
