Da capa da Science à RNApedia: o futuro do design de RNA passa pela Bioinformática Estrutural
Artigo "RNApedia: a database of structural protein–RNA interactions"
Um estudo recém-publicado na Science mostrou que a inteligência artificial já é capaz de projetar pseudonós de RNA — estruturas historicamente difíceis de modelar — com desempenho comparável ao de especialistas humanos. A RNApedia, banco de dados de interações proteína-RNA desenvolvido pelo LBS/UFMG, complementa esse avanço ao fornecer os dados estruturais necessários para que a IA avance do design da estrutura do RNA para o design de sua função e de suas interações moleculares.
Um estudo recém-publicado na Science mostrou um avanço impressionante: métodos de inteligência artificial já são capazes de projetar pseudonós de RNA, estruturas complexas e historicamente difíceis de modelar, alcançando desempenho comparável ao de designers humanos experientes.
Mas projetar um RNA que adote a estrutura desejada é apenas parte do desafio.
Para que RNAs sintéticos possam desempenhar funções em sistemas biológicos, precisamos também compreender como essas moléculas reconhecem e interagem com proteínas.
É justamente nesse ponto que entra a RNApedia, desenvolvida pelo nosso grupo no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS/UFMG).
A RNApedia reúne atualmente 56.133 pares proteína–RNA, derivados de estruturas experimentais do PDB, integrando informações estruturais e funcionais, contatos interatômicos, áreas de interface, modificações de RNA, domínios proteicos e dados experimentais de afinidade.
Esses dados podem contribuir para uma nova geração de modelos de IA capazes de avançar do design da estrutura do RNA para algo ainda mais ambicioso: o design de sua função e de suas interações moleculares.
Como resumimos em nossa análise: A IA está aprendendo a construir a arquitetura do RNA. O próximo desafio é aprender como essa arquitetura conversa com o mundo proteico. 🧬
🔗 Conheça a RNApedia: https://bioinfo.dcc.ufmg.br/rnapedia3/ 📄 Artigo na Science – De novo design of RNA pseudoknots with deep learning: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aek4499
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