Questão FC446223
A inteligência artificial (IA) pode analisar grandes volumes de dados para a identificação de padrões genéticos para a detecção e tratamento de doenças; é capaz de analisar mutaçõe
Questões sem classificação de assunto (Biologia e Biomedicina)
CEBRASPE (CESPE) · 2024
A inteligência artificial (IA) pode analisar grandes volumes de dados para a identificação de padrões genéticos para a detecção e tratamento de doenças; é capaz de analisar mutações e prever como elas afetam estruturas proteicas; pode auxiliar no design de proteínas sintéticas; pode modelar e prever interações complexas em redes biológicas, como redes de proteínas ou de genes, ajudando a entender melhor os mecanismos de doenças e desenvolvimento de novas terapias; permite a criação de modelos que podem simular processos biológicos, reduzindo a necessidade do uso de animais em laboratório; consegue criar e interpretar imagens de tecidos com alta resolução de forma autônoma; é capaz de fazer previsões de resistência bacteriana; é utilizada para monitorar populações de espécies ameaçadas e analisar grandes conjuntos de dados ambientais.
Com relação ao uso de IA no campo da biologia, julgue o item a seguir.
Considere que uma ferramenta de IA seja capaz de prever a estrutura tridimensional de proteínas a partir de sua sequência de aminoácidos, acelerando a pesquisa em biologia estrutural. Nesse caso, é correto concluir que tal ferramenta é capaz de prever a estrutura terciária de uma proteína a partir da sua estrutura primária.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A afirmação está correta. A estrutura primária de uma proteína é a sequência de aminoácidos, e essa sequência determina, por interações físico-químicas, sua conformação tridimensional final, a estrutura terciária.
Ferramentas de IA treinadas em grandes bancos de estruturas conhecidas conseguem aprender padrões que correlacionam sequência e dobramento. Um exemplo notório é o uso de redes neurais profundas como as empregadas por AlphaFold.
Essas modelos inferem como as forças entre resíduos e restrições geométricas levam ao empacotamento espacial dos segmentos da cadeia polipeptídica, entregando predições de alta precisão da estrutura terciária a partir da primária.
Portanto, afirmar que uma ferramenta de IA capaz de prever 3D a partir da sequência está prevendo a estrutura terciária a partir da primária é conceitualmente correto.
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