As proteínas são muito mais do que nutrientes que encontramos nos rótulos dos alimentos. Presentes em todas as células do nosso corpo, elas funcionam como máquinas moleculares da natureza. Elas se movem, se esticam, se dobram e se flexionam para desempenhar suas funções, bombeando sangue, combatendo doenças, construindo tecidos e realizando muitas outras tarefas pequenas demais para serem vistas a olho nu. Seu poder não vem apenas da forma, mas de como elas se movem. 

Nos últimos anos, a inteligência artificial permitiu que cientistas projetassem estruturas proteicas inteiramente novas, não encontradas na natureza, adaptadas para funções específicas, como a ligação a vírus ou a imitação das propriedades mecânicas da seda para materiais sustentáveis. Mas projetar apenas a estrutura é como construir a carroceria de um carro sem nenhum controle sobre o desempenho do motor. As vibrações sutis, as mudanças e a dinâmica mecânica de uma proteína são tão cruciais para suas funções quanto sua forma.

Agora, engenheiros do MIT deram um grande passo para reduzir essa lacuna com o desenvolvimento de um modelo de IA conhecido como VibeGen. Se a codificação por vibração permite que os programadores descrevam o que desejam e a IA gera o software, o VibeGen faz o mesmo para moléculas vivas: especifique a vibração — o padrão de movimento desejado — e o modelo escreve a proteína. 

O novo modelo permite que os cientistas observem como uma proteína se flexiona, vibra e muda de forma em resposta ao seu ambiente, abrindo uma nova fronteira no design da mecânica molecular. O VibeGen se baseia em uma série de avanços do laboratório Buehler em IA agente para a ciência — sistemas nos quais múltiplos modelos de IA colaboram autonomamente para resolver problemas complexos demais para qualquer modelo individual.

“A essência da vida em níveis moleculares fundamentais reside não apenas na estrutura, mas também no movimento”, afirma Markus Buehler, professor titular da Cátedra Jerry McAfee de Engenharia nos departamentos de Engenharia Civil e Ambiental e de Engenharia Mecânica. “Tudo, desde o dobramento de proteínas até a deformação de materiais sob tensão, segue as leis fundamentais da física.”

Buehler e seu ex-pós-doutorando, Bo Ni, identificaram uma necessidade crítica para o que chamam de IA com consciência física: sistemas capazes de raciocinar sobre movimento, e não apenas sobre instantâneos da estrutura molecular. "A IA precisa ir além da análise de formas estáticas para compreender como estrutura e movimento estão fundamentalmente interligados", acrescenta Buehler.

A nova abordagem, descrita em um artigo publicado em 24 de março na revista Matter ,  utiliza IA generativa para criar proteínas com dinâmicas personalizadas.

A revolução na ciência de proteínas impulsionada por IA tem sido, em sua grande maioria, uma revolução na estrutura. Ferramentas como o AlphaFold resolveram o problema de décadas de prever a forma tridimensional de uma proteína. Os modelos generativos existentes aprenderam a projetar novas formas do zero. Mas, ao se concentrar na imagem estática da proteína dobrada — congelada em sua posição —, a área deixou de lado, em grande parte, a propriedade que faz as proteínas funcionarem: seu movimento. “A previsão de estrutura era um desafio tão grande que absorveu a atenção da área”, diz Buehler. “Mas a forma de uma proteína é apenas um quadro de um filme muito mais longo, e o espaço de projeto se estende pelo espaço e pelo tempo, enquanto a estrutura se situa em uma variedade muito mais ampla.” Os cientistas podiam projetar uma proteína com uma arquitetura específica. Eles ainda não conseguiam especificar como essa proteína se moveria, flexionaria ou vibraria depois de construída.

O VibeGen faz algo que nenhuma ferramenta de design de proteínas fez antes. Ele inverte o problema tradicional. Em vez de perguntar: "Que forma esta sequência produzirá?", ele pergunta: "Que sequência fará com que uma proteína se mova exatamente desta maneira?"

Para construir o VibeGen, Buehler e Ni recorreram a uma classe de modelos de difusão de IA, a mesma tecnologia subjacente que alimenta geradores de imagens de IA capazes de criar imagens realistas a partir de ruído puro. No caso do VibeGen, o modelo começa com uma sequência aleatória de aminoácidos e a refina, passo a passo, até convergir para uma sequência prevista para vibrar e flexionar de maneira específica.

O sistema funciona por meio de dois agentes cooperativos que projetam e desafiam um ao outro. Um "projetista" propõe sequências candidatas com o objetivo de atingir um perfil de movimento específico. Um "preditor" avalia essas candidatas, verificando se elas realmente se moverão da maneira pretendida pelo projetista. Os dois modelos interagem como em um diálogo interno, até que o projeto se estabilize em algo que atenda ao objetivo. Ao especificar essa impressão digital vibracional como entrada do projeto, o VibeGen inverte a lógica usual: a dinâmica se torna o modelo, e a estrutura vem em seguida.

“É um sistema colaborativo”,  diz Ni. “O designer propõe, o analista critica, e o projeto melhora por meio dessa tensão.”

A maioria das sequências produzidas pela VibeGen são inteiramente de novo, não copiadas da natureza, nem variações de algo já criado pela evolução. Para confirmar se os projetos realmente funcionam, a equipe realizou simulações moleculares detalhadas baseadas em princípios da física, e as proteínas se comportaram exatamente como planejado, flexionando e vibrando nos padrões que a VibeGen havia definido.

Uma das descobertas mais surpreendentes do estudo é que muitas sequências e dobras de proteínas diferentes podem satisfazer o mesmo alvo vibracional — uma propriedade que os pesquisadores chamam de degenerescência funcional. Enquanto a evolução convergiu para uma solução, o VibeGen revela toda uma família de alternativas: proteínas com estruturas e sequências diferentes que, no entanto, se movem da mesma maneira. "Isso sugere que a natureza explorou apenas uma fração do que é possível", diz Buehler. "Para qualquer comportamento dinâmico dado, pode haver um grande espaço inexplorado de projetos viáveis."

Controlar a dinâmica de proteínas pode ter aplicações de grande alcance. Na medicina, proteínas que podem mudar de forma sob demanda têm um enorme potencial. Muitas proteínas terapêuticas funcionam ligando-se a uma molécula-alvo — um vírus, uma célula cancerígena, um receptor com funcionamento anormal. A eficácia dessa ligação depende, muitas vezes, não apenas da forma da proteína, mas também da flexibilidade com que ela consegue se adaptar ao alvo. Uma proteína projetada para ter movimento poderia se ligar com mais precisão, reduzir interações indesejadas e, em última análise, tornar-se um medicamento mais seguro e eficaz.

Na ciência dos materiais, área de pesquisa de Buehler, as propriedades mecânicas em escala molecular afetam o desempenho dos materiais. Materiais biológicos como a seda e o colágeno obtêm sua resistência e resiliência do movimento coordenado de seus componentes moleculares. Projetar proteínas mais rígidas, flexíveis ou que vibrem de determinada maneira pode levar ao desenvolvimento de novas fibras sustentáveis, materiais resistentes a impactos ou alternativas biodegradáveis aos plásticos derivados do petróleo.

Buehler vislumbra outras possibilidades: materiais estruturais para edifícios ou veículos que incorporem componentes à base de proteínas que se autorregeneram após estresse mecânico ou que se ajustam em resposta a cargas pesadas.

Ao permitir que os pesquisadores especifiquem o movimento como um parâmetro de projeto direto, o VibeGen trata as proteínas menos como formas estáticas e mais como dispositivos mecânicos programáveis. Esse avanço conecta inteligência artificial, medicina, biologia sintética e engenharia de materiais — rumo a um futuro em que máquinas moleculares possam ser projetadas com a mesma precisão e intencionalidade que pontes, motores ou microchips.

Os pesquisadores planejam aprimorar ainda mais o modelo e validar seus projetos em laboratório. Eles também esperam integrar o design sensível ao movimento com outras ferramentas de IA, construindo sistemas capazes de projetar proteínas que sejam não apenas dinâmicas, mas multifuncionais; máquinas que percebem seu ambiente, respondem a sinais e se adaptam em tempo real.

A palavra “vibe” vem de vibração, e Buehler vê a conexão como algo mais do que um jogo de palavras. “Transformamos 'vibe' em uma metáfora, um sentimento, algo subjetivo”, diz ele. “Mas para uma proteína, a vibração é a física. É o padrão real de movimento que determina o que a molécula pode fazer, a própria maquinaria da vida.”

A pesquisa recebeu apoio do  Departamento de Agricultura dos EUA, do Laboratório de IA Watson do MIT-IBM e da Iniciativa de IA Generativa do MIT.