Como Co-Scientist ajuda a encontrar interruptores moleculares de novas doenças infecciosas

A professora Clare Bryant, da Universidade de Cambridge, está usando o Co-Scientist, do Google DeepMind, para procurar interruptores moleculares que causam doenças graves como sepse quando patógenos saltam de animais para humanos. Primeiro, ela testou a ferramenta alimentando-a com um resumo de uma proposta de subsídio que estudava a gripe em aves e humanos, e ela gerou e classificou hipóteses promissoras, algumas das quais eram desconhecidas e instigantes. Depois, ela inseriu a proposta completa, e o Co-Scientist priorizou uma proteína que ela não havia considerado, conectada a vias de sinalização que lhe interessavam. De volta ao laboratório, ela adicionou dados não publicados e, a cada iteração, as hipóteses se refinaram, passando de proteínas candidatas a aminoácidos específicos. A equipe de Bryant está agora construindo linhagens celulares com essas mutações para testar as hipóteses. Normalmente, identificar aminoácidos precisos levaria de dois a três anos de trabalho experimental, mas seu laboratório espera concluir em seis meses se os alvos do Co-Scientist estiverem corretos.