Cientistas do MIPT: Redes Neurais Falham no Desenvolvimento de Medicamentos

Pesquisadores do Instituto de Física e Tecnologia de Moscou (MIPT) descobriram que a inteligência artificial usada para modelar futuros medicamentos pode produzir erros sistemáticos. Eles testaram quatro algoritmos populares: AlphaFold 3, Boltz-2, Chai-1 e Protenix-v1. O estudo focou em moléculas simples como metilamina e ácido acético, que podem existir em formas neutras e carregadas. Os resultados mostraram que as previsões dependiam mais do formato de entrada (padrão CCD ou notação SMILES) do que da carga da molécula. Alarmantemente, os comprimentos de ligação previstos eram sistematicamente curtos demais, às vezes por um fator de dez, indicando que os modelos não compreendem totalmente a química básica. Ivan Gushchin, chefe do laboratório do MIPT, observou que nenhuma ferramenta se destacou pela precisão e enfatizou a necessidade de melhorar os algoritmos para serem invariantes ao formato de entrada e levarem em conta a variabilidade da carga molecular. O trabalho foi apoiado pelo Ministério da Ciência e do Ensino Superior da Rússia, e todos os dados estão publicamente disponíveis no Zenodo.