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O que é o AlphaGenome, nova ferramenta do Google

Nova tecnologia se concentra em analisar como determinadas partes do DNA regulam a atividade dos genes nas células

Por Alessandro Giannini Materia seguir SEGUIR Materia seguir SEGUINDO 29 jan 2026, 10h43 • Atualizado em 29 jan 2026, 11h01
  • O Google deu mais um passo importante na compreensão do genoma humano com o lançamento do AlphaGenome, uma ferramenta de Inteligência Artificial divulgada na quarta-feira, 28,  na revista Nature. Diferentemente das abordagens anteriores, esta nova tecnologia se concentra em analisar como determinadas partes do DNA regulam a atividade dos genes nas células, abrindo caminho para uma compreensão mais profunda da “gramática” da vida.

    Pushmeet Kohli, vice-presidente de pesquisas da Google DeepMind, explicou na apresentação que, embora a decodificação completa do genoma humano em 2003 tenha nos dado “o livro da vida”, lê-lo continua sendo um desafio monumental. “Temos o texto” — a sucessão de 3 bilhões de pares de nucleotídeos A, T, C e G que compõem o DNA —, mas “compreender a gramática e a forma como ela governa a vida constitui a próxima grande fronteira da pesquisa”, ressaltou.

    A importância do AlphaGenome reside no seu foco nas sequências “não codificantes” do DNA, que representam 98% do genoma humano. Enquanto apenas 2% das sequências codificam diretamente proteínas indispensáveis ao funcionamento dos organismos vivos, os 98% restantes desempenham o papel de “maestro”: coordenam, protegem e regulam a expressão da informação genética em cada uma de nossas células. Estas sequências não codificantes contêm numerosas variantes associadas a doenças, tornando sua compreensão fundamental para a medicina.

    O AlphaGenome complementa outros modelos desenvolvidos pelo laboratório de IA do Google, incluindo o AlphaMissense, que analisa as sequências codificantes do DNA, o AlphaProteo, voltado ao design de proteínas, e o AlphaFold, que prediz a estrutura de proteínas e recebeu o Prêmio Nobel de Química em 2024. Este modelo de aprendizagem profunda, em que uma rede neural aprende a reconhecer automaticamente padrões complexos, foi treinado com dados procedentes de grandes consórcios públicos que mediram experimentalmente essas propriedades em centenas de tipos de células e tecidos em humanos e ratos. A ferramenta é capaz de analisar uma longa sequência de DNA e prever a influência de cada par de nucleotídeos em diferentes processos biológicos da célula.

    Um dos principais diferenciais do AlphaGenome em relação a modelos anteriores é sua capacidade de superar o compromisso que precisava ser feito entre o comprimento das sequências analisadas e a precisão da resolução. Segundo Žiga Avsec, um dos coautores do projeto, uma sequência longa de até um milhão de pares de nucleotídeos é necessária para compreender o ambiente regulatório completo de um único gene. A precisão da resolução, por sua vez, permite estudar o efeito de variantes genéticas comparando as previsões de sequências mutadas com as de sequências não mutadas. Além disso, o AlphaGenome modela simultaneamente a influência da sequência em 11 processos biológicos, enquanto até agora os cientistas precisavam utilizar vários modelos diferentes para essa análise.

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    Natasha Latysheva, também coautora do projeto, estima que esta ferramenta “pode acelerar a nossa compreensão do genoma ao ajudar a cartografar a localização dos elementos funcionais e a determinar seus papéis em nível molecular”. Kohli acrescentou que espera que os pesquisadores enriqueçam o modelo com mais dados e modalidades. O AlphaGenome já foi testado por 3.000 cientistas de 160 países e agora está disponível em código aberto para pesquisa não comercial.

    A comunidade científica recebeu a ferramenta com cautela. Ben Lehner, responsável pela genômica generativa e sintética no Wellcome Sanger Institute em Cambridge, observou que “identificar com precisão as diferenças em nossos genomas que nos tornam mais ou menos suscetíveis a desenvolver milhares de doenças é um passo crucial rumo a melhores tratamentos”. O pesquisador, que não participou no projeto, mas testou o modelo, considera-o “muito eficaz”, embora ainda “longe de ser perfeito”. Lehner explicou ao britânico Science Media Center que “os modelos de IA são tão bons quanto os dados usados para treiná-los”, e a maioria dos conjuntos de dados existentes “são muito pequenos e não estão suficientemente padronizados”.

    Robert Goldstone, responsável pela genômica no Francis Crick Institute, concorda que o AlphaGenome não é uma “solução milagrosa para todas as questões biológicas”, já que a expressão dos genes é influenciada por fatores ambientais complexos. No entanto, ele considera a ferramenta fundamental e acredita que ela permitirá aos cientistas “estudar e simular de maneira programática as bases genéticas das doenças complexas”, representando um avanço significativo na busca por tratamentos mais eficazes para condições médicas que há muito desafiam a ciência.

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    (Com AFP)

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