Três das mais importantes instituições de pesquisa de Seattle estão unindo forças em uma iniciativa de US$ 94,6 milhões para redesenhar as próprias bases da biologia. O projeto, batizado de AI BioDesign, reúne o Allen Institute, a Universidade de Washington e o Fred Hutch Cancer Center com um objetivo ambicioso: usar inteligência artificial para projetar proteínas e genes que não existem na natureza.

Financiada pelo fundo criado com o patrimônio do cofundador da Microsoft, Paul Allen, a colaboração é liderada por pesos-pesados da ciência, como o bioquímico David Baker, vencedor do Nobel de Química, e o geneticista Jay Shendure. A tese central não é apenas aplicar os modelos de IA existentes à biologia, mas sim construir uma abordagem fundamentalmente nova. A aposta é que, ao gerar volumes massivos de dados biológicos sintéticos e treinar modelos de nicho, será possível decifrar as regras do design biológico de uma forma que a observação da natureza por si só não permite.

Uma fábrica de dados biológicos

O plano, nas palavras de Shendure, é "sequestrar grande parte da maquinaria que a evolução nos forneceu". Em vez de apenas analisar o que já existe, a AI BioDesign irá projetar milhões de sequências de DNA inéditas, sintetizá-las e testar seu desempenho dentro de células. Sequenciadores de alta capacidade analisarão os resultados em escala, informando quais designs funcionaram e alimentando um ciclo de aprendizado contínuo para os modelos de IA. A escala, aqui, não vem de robôs, mas da "paralelização dentro do tubo de ensaio", como explicou um dos diretores.

Essa abordagem contraria a tendência dominante no campo, que busca um único modelo de IA geral capaz de entender qualquer célula. O AI BioDesign aposta no oposto: modelos mais estreitos, construídos para problemas de design específicos e treinados com dados gerados sob medida. A iniciativa parte do pressuposto de que o repertório da natureza, por mais vasto que seja, é limitado. O objetivo é mudar a pergunta de "o que a natureza já fez?" para "o que mais é possível testar?", segundo Baker. O resultado esperado é transformar o design biológico em algo tão previsível quanto encomendar uma peça de engenharia.

O dilema da ciência aberta

A filosofia do projeto, herdada diretamente da visão de Paul Allen, é de ciência radicalmente aberta. Todos os dados e modelos gerados serão disponibilizados gratuitamente, com o objetivo explícito de que outras instituições e empresas os utilizem para desenvolver novos medicamentos, materiais ou terapias. Rui Costa, CEO do Allen Institute, afirmou em entrevista ao GeekWire que seria uma sorte se "muitas empresas pegassem esses dados e mudassem o mundo para melhor". Nesse modelo, ser superado por um terceiro que usa seus dados não é uma perda, mas o próprio objetivo.

Contudo, essa generosidade estratégica não é ingênua. Costa deixou aberta a possibilidade de as próprias instituições fundadoras criarem seus próprios spin-offs ou startups a partir do trabalho realizado. Reside aí uma tensão clássica do ecossistema de inovação: como fomentar um ecossistema aberto e, ao mesmo tempo, reter valor gerado internamente? A iniciativa terá que navegar esse equilíbrio, especialmente se seus avanços se mostrarem comercialmente valiosos.

A pressão por resultados é alta. A liderança espera demonstrar progressos significativos em um prazo de 18 a 24 meses. A aposta é ousada e os próprios envolvidos admitem que o júri ainda não decidiu se sua abordagem superará as alternativas. O que está claro é que, com quase US$ 100 milhões e um time de ponta, o AI BioDesign não é um experimento incremental, mas uma tentativa calculada de acelerar exponencialmente a fronteira entre a computação e a ciência da vida.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · GeekWire