![\"\"](\"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/e4da3b7fbbce2345d7772b0674a318d5-5-783x450.jpg\")
<\/p>\nSamuel H. King et al. \/ Science<\/p>\n
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Imagem 3D de um dos v\u00edrus desenhados pelo Evo<\/p>\n
Um novo estudo mostra que uma intelig\u00eancia artificial semelhante ao ChatGPT \u00e9 capaz de estudar a \u201cgram\u00e1tica do ADN\u201d e conceber genomas. O modelo de IA, chamado Evo, conseguiu produzir 16 novos v\u00edrus funcionais nunca antes observados na natureza.<\/strong><\/p>\n Uma intelig\u00eancia artificial capaz de interpretar o ADN como se fosse uma linguagem deu um passo que, at\u00e9 agora, parecia pertencer ao dom\u00ednio da fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n Num estudo<\/a> publicado na semana passada na Science, investigadores da Universidade de Stanford e do Arc Institute usaram o Evo<\/strong>, um modelo de IA conceptualmente semelhante ao ChatGPT, para conceber genomas completos, que deram origem a 16 v\u00edrus <\/strong>funcionais nunca antes observados na natureza.<\/p>\n O ponto de partida foi uma ideia aparentemente simples: se modelos como o ChatGPT aprendem as regras da linguagem atrav\u00e9s da an\u00e1lise de enormes quantidades de texto, uma intelig\u00eancia artificial poderia talvez descobrir tamb\u00e9m a \u201cgram\u00e1tica\u201d particular do ADN<\/strong>.<\/p>\n Os genes s\u00e3o formados por longas sequ\u00eancias constru\u00eddas a partir de quatro nucle\u00f3tidos, A, C, G e T<\/strong>, cuja combina\u00e7\u00e3o determina as instru\u00e7\u00f5es biol\u00f3gicas.<\/p>\n O Evo foi inicialmente treinado com cerca de 9,3 bili\u00f5es <\/strong>de pares de bases de ADN provenientes de animais, plantas, microrganismos e v\u00edrus, para identificar padr\u00f5es que os investigadores n\u00e3o tinham programado explicitamente.<\/p>\n Depois de confirmarem que o sistema conseguia gerar genes com fun\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, os investigadores colocaram uma quest\u00e3o muito mais ambiciosa: seria a IA capaz de escrever um genoma completo que funcionasse realmente?<\/p>\n A equipa centrou a experi\u00eancia no Phi X-174, um bacteri\u00f3fago conhecido h\u00e1 quase um s\u00e9culo e constitu\u00eddo por apenas 11 genes.<\/p>\n Os investigadores voltaram ainda a treinar o modelo com cerca de 15.000 v\u00edrus aparentados, uma escolha deliberada que permitiu trabalhar apenas com organismos que infetam bact\u00e9rias como a Escherichia coli<\/strong>.<\/p>\n De 700.000 projetos a 16 v\u00edrus funcionais<\/p>\n O Evo produziu cerca de 700.000 poss\u00edveis genomas virais, mas os investigadores selecionaram apenas aqueles que pareciam ter maior probabilidade de funcionar.<\/p>\n Por fim, sintetizaram mol\u00e9culas de ADN correspondentes a 285 propostas e introduziram-nas em bact\u00e9rias cultivadas em placas. A maioria n\u00e3o produziu qualquer resultado, mas algumas amostras come\u00e7aram a revelar zonas transparentes entre as col\u00f3nias bacterianas. Era o sinal de que novos v\u00edrus se estavam a multiplicar, destruindo as c\u00e9lulas infetadas e a propagar-se pela cultura.<\/p>\n Os testes permitiram identificar 16 sequ\u00eancias concebidas pela intelig\u00eancia artificial que deram origem a v\u00edrus vi\u00e1veis. Alguns conseguiram mesmo reproduzir-se mais rapidamente do que o Phi X-174.<\/p>\n