Não, simplesmente o produto máximo retirado da aprendizagem automática (Machine learning), um extraordinário modelo de linguagem de computador que nos dá o alcance de que portentosos algoritmos possam prever por sua vez a encriptada «linguagem» do Cancro e da doença de Alzheimer por exemplo, num laborioso e moroso processo de Big Data (realizado durante décadas de investigação).
Investigadores do St John`s College da Universidade de Cambridge (Inglaterra, Reino Unido) descobriram que efectivamente existiam poderosos algoritmos usados pela Netflix - mas também pela Amazon e pelo Facebook - que podiam prever a linguagem biológica do Cancro (câncer) ou mesmo de doenças neurodegenerativas como é o caso da doença de Alzheimer.
Estes reputados académicos britânicos o que descobriram na sua essência foi que, a Tecnologia de Aprendizagem ou Aprendizado de Máquina, conseguia sem grandes problemas decifrar a «linguagem biológica» de muitas destas doenças - tanto oncológicas como neurodegenerativas. O que veio adensar ainda mais a entusiasmante iniciativa desta descoberta poder ser usada no futuro para corrigir os erros gramaticais existentes dentro das células - e que, inevitavelmente, nos vão causar doenças.
Este estudo foi generosamente publicado pela revista científica «PNAS» em 8 de Abril de 2021 com o título «Aprender a Gramática Molecular de condensados de proteínas a partir de determinantes de sequência e embeddings (incorporações)».
Os seus autores são: Kadi L. Saar; Alexey S. Morgunov; Runzhang Qi; William E. Arter; Georg Krainer; Alpha A. Lee e Tuomas PJ Knowles, em edição da PNAS - Proceedings of the National Academy of Sciences, 2021.
Uma Super-Tecnologia!
Já sabíamos que a Inteligência Artificial (artificial intelligence / AI) nos poderia levar longe nas conquistas e nos desenvolvimentos a adquirir por parte destes sistemas que aprendem padrões a partir da análise de milhões de dados.
No entanto, não deixa de ser surpreendente que nos continue a afirmar e possivelmente a reafirmar quão poderosa e magnânima se poderá revelar ainda em termos de uma mais abrangente perspectiva e anunciação - seja em que sector de actividade for. Em boa consciência temos de admitir que, o mundo da IA, só agora começou...
Da Autonomia no sector automóvel (ou rodoviário se estendermos essa mobilidade a outros ramos) ao sector financeiro - com a recomendação e taxas mais acessíveis de acordo com o histórico do cliente ou utente - até ao sector da saúde (por exemplo, na Imagiologia e Radiologia Médica, os principais exames de diagnóstico por imagem), observamos actualmente que, a Inteligência Artificial, independentemente do sector pelo qual se defina, é essencial nos nossos dias.
O Grande Objectivo desta Super-Tecnologia é, antes de mais, que tenha o estrondoso poder ou a automática capacidade de tomar decisões por iniciativa própria sem que haja intervenção humana.
Esta aprendizagem ou aprendizado de máquina, internacionalmente designada por «Machine learning» é realizada de três formas: Supervisionada (técnica usada pela Walmart e Amazon); Não-supervisionada (menos utilizada pelas empresas mas que se induz nos «matchs» ou combinações em aplicações como o Tinder e sugestões de conexões no LinkdIn); e Reforço (utilizado nas recomendações sugeridas pelo Youtube).
(Em Registo: Em 1959, Arthur Samuel definiu «Aprendizagem de Máquina» como o campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados.)
Há que acrescentar que a Aprendizagem Automática se define como o método que explora o estudo e construção de algoritmos que podem inclusive aprender com os seus erros e elaborar previsões sobre os dados recolhidos. A operacionalidade de tais algoritmos resulta da construção de um modelo a partir de «inputs» amostrais a fim de fazer previsões ou, decisões guiadas e enviadas pelos dados, ao invés de simplesmente se fazer seguir por inflexíveis e estáticas intruções programadas.
Há também que mencionar com alguma evidência que, enquanto que na Inteligência Artificial existem dois tipos de raciocínio (o Indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o Dedutivo) a Aprendizagem ou Aprendizado de Máquina só se preocupa com o Indutivo.
Assim sendo, há que registar que hoje em dia são já muitos os estudos e as publicações sobre a enorme potencialidade da Inteligência Artificial e, de todos estes inovadores sistemas de aprendizagem feitos pela máquina; e que, em tempo recorde, acabam por nos dar exactamente os objectivos pré-definidos e pretendidos. Tal como aconteceu no caso da descoberta feita pelos investigadores de St. John`s College, no Reino Unido. Um aplauso para todos desde já.
Descodificando a «Linguagem Biológica»
A linguagem biológica nem sempre foi fácil de descodificar. Ou prever. Todavia essa percepção, há já algumas décadas que se vêm estimulando mais tentativas de tudo se desvendar por mais difíceis ou complexas que sejam essas compreensões, esses entendimentos ou árduas tarefas sobre a dita «linguagem biológica» do nosso corpo físico.
Mais complexa ainda será porventura a extra-física (na intemporalidade espiritual não-corpórea mas ainda assim consciente e inteligente), o que nos levaria para campos esotéricos e muito mais profundos de uma outra temática. Todavia a sua igual importância, há que notificar que tal ficará para uma outra abordagem.
Por ora, realcemos o que os investigadores de St John`s College nos revelam da sua descoberta. Que, como sempre, nos engrandece e até envaidece não só pelos avanços conquistados mas, acima de tudo, pelas perspectivas futuras que indiciam...
Nessa sequência, o professor Tuomas Knowles, principal autor do artigo publicado na PNAS, e digníssimo membro da St John`s College afirmou:
"Trazer a tecnologia de aprendizagem de máquina para a pesquisa de doenças neurodegenerativas e para o cancro, é uma absoluta viragem do jogo. Em última análise, o objectivo será usar a Inteligência Artificial para se poder desenvolver drogas direccionadas para aliviar drasticamente os sintomas ou, para prevenir a ocorrência de demência."
Cada vez que a Netflix recomenda uma série para se assistir ou, o Facebook sugere alguém para se fazer amizade, as plataformas estão à priori a utilizar poderosos algoritmos de aprendizado de máquina (no tal Machine learning, o subcampo da Engenharia e da Ciência de Computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em Inteligência Artificial), para fazer suposições bem fundamentadas sobre o que as pessoas farão a seguir.
Assistentes de voz que todos já bem conhecemos tais como Alexa ou Siri podem inclusive reconhecer pessoas individuais e, quase que instantaneamente, «falar» consigo. Magia?... Nem por isso, apenas o que esta avançada tecnologia tem hoje para nos proporcionar!...
A Dra Kadi Liis Saar, primeira autora do estudo e investigadora do St John`s College utilizou então esta tão maravilhosa tecnologia de Aprendizagem de Máquina ou Machine Learning semelhante, para, treinar assim um modelo de linguagem em grande escala; e também para dessa forma poder observar o que de seguida aconteceria quando algo se registasse errado com as proteínas dentro do corpo que causam doenças. Nesta contenda, a Dra Saar aferiu:
"O corpo humano é o lar de milhares e milhares de proteínas, e os cientistas ainda não sabem muito bem todas as funções de muitas delas. Pedimos então a um modelo de linguagem - baseado em rede neural - para aprender a linguagem das proteínas." E exemplifica:
"Pedimos especificamente ao programa que aprendesse a linguagem dos condensados biomoleculares que mudam de forma - gotículas de proteínas encontradas nas células - que os cientistas precisam efectivamente aprender para decifrar a linguagem da função biológica e, do mau funcionamento que causam o cancro e as doenças neurodegenerativas, como por exemplo, a doença de Alzheimer." E acentua:
" Descobrimos também que ele poderia aprender sem ser explicitamente informado, além do que os cientistas já haviam descoberto sobre a linguagem das proteínas ao longo de décadas de investigação."
Segundo a explicação científica, «As Proteínas são Moléculas Grandes e Complexas que desempenham de forma estrutural e dinâmica muitas funções críticas no corpo.»
Elas realizam assim a maior parte do trabalho nas células, sendo indefectivelmente necessárias para essa estrutura, função e regulação dos tecidos e órgãos do corpo; há que dizer que os anticorpos por exemplo, são proteínas que funcionam para proteger o nosso corpo.
As Doenças de Alzheimer, Parkinson e Huntington são três das doenças neurodegenerativas mais comuns. Todavia, os cientistas acreditam piamente na existência de muitas outras que se cumulam de várias centenas no espectro clínico.
Na Doença de Alzheimer que afecta sensivelmente 50 milhões de pessoas em todo o mundo, sabe-se que as proteínas se deterioram formando aglomerados, e vão matar subsequentemente células nervosas normais. Um cérebro saudável posssui um sistema de controle de qualidade que, efectivamente, descarta essas massas potencialmente perigosas de proteínas, conhecidas como «Agregados».
Actualmente, os cientistas pensam que Algumas Proteínas Desordenadas também formam gotículas semelhantes ao líquido das proteínas chamadas de «condensados» - que não têm uma membrana e se fundem livremente umas com as outras.
Ao Contrário dos Agregados de Proteínas, que são irreversíveis, os Condensados de Proteínas podem formar-se e mesmo reformar-se; e costumam além disso ser comparados a simples bolhas de cera que mudam de forma em lâmpadas de lava.
Daí que o professor Knowles tenha proferido: "Os condensados de proteína recentemente atraíram muita atenção no mundo científico porque, controlam os eventos-chave na célula, como acontece na expressão génica ou genética - de como o nosso ADN / DNA é convertido em proteínas - e a síntese de proteínas - de como as células produzem proteínas." E especifica:
"Quaisquer defeitos relacionados a essas gotículas de proteína podem levar a doenças como o cancro (câncer). É por isso que, trazer a Tecnologia de Processamento da Linguagem Natural para a pesquisa das origens moleculares do mau funcionamento das proteínas é vital, se quisermos ser capazes de corrigir os erros gramaticais dentro das células que vão provocar as doenças."
A Dra Saar contribuíndo para um melhor esclarecimento, acrescentou: "Nós alimentámos o algoritmo com todos os dados contidos nas proteínas conhecidas para que este pudesse aprender e, prever, a linguagem das proteínas da mesma forma que esses modelos aprendem sobre a linguagem humana e, como o WhatsApp sabe, como sugerir palavras para você usar." E remata:
"Então, pudémos perguntar sobre a gramática específica que leva apenas a algumas proteínas formarem condensados dentro das células. É um problema muito desafiante e, desbloqueá-lo, ajudar-nos-à a aprender as regras da linguagem da doença."
A Tecnologia de Machine Learning ou em português «Aprendizagem de Máquina» está a desenvolver-se de forma surpreendente. Exponencialmente surpreendente!
E, a um ritmo tão rápido quanto em crescendo, devido à também crescente disponibilidade de dados, maior poder de computação e extraordinários avanços técnicos que permitiram criar algoritmos imensuravelmente poderosos. Estaremos numa Nova Era - na Era do Algoritmo ou mais exactamente na Era do Sistema de Aprendizagem de Máquina??? Só o futuro o dirá....
O uso prático e posterior da Aprendizagem Automática ou Aprendizado Automático de Máquina (Machine learning) pode mesmo transformar de futuro as próximas investigações sobre o cancro e as doenças neurodegenerativas.
As descobertas podem ser realizadas e, consumadas, muito para além daquilo que os cientistas já admitem ou profusamente investiram. E do que obviamente já sabem e especulam sobre doenças e, potencialmente, até mesmo além do que o Cérebro Humano pode compreender sem o auxílio do tal aprendizado de máquina.
A Dra Kadi Saar explicou então de forma taxativa: "O Aprendizado de Máquina pode estar livre das limitações do que, os investigadores pensam ser, os alvos da exploração científica - e isso significará, que novas conexões serão encontradas, ou seja, todas aquelas que ainda não concebemos. É realmente muito empolgante!"
Há que registar ainda de que a rede agora desenvolvida está disponível gratuitamente para todos os investigadores mundiais para assim se permitir que os avanços encontrados sejam investigados ou trabalhados por muitos mais cientistas. O que desde já se congratula e felicita pelo altruísmo propalado ou tão generosamente divulgado.
Desafiante será sem dúvida alguma toda e qualquer investigação que no horizonte se vislumbre sobre a descodificação e maior compreensão da Linguagem Biológica.
Afinal, há cerca de 40.000 anos que assim é, pelo que em versão antropológica de Homo sapiens sapiens todos nós afiguramos, endossamos e e representamos em corpo e alma no Homem Moderno que somos. Ou queremos ser.
Muitos mais desafios se nos defrontarão, já o sabemos. O que não sabemos é se novas linguagens biológicas se nos enfrentarão no futuro, de igual ou diferente ADN, de igual ou diferente sequenciação genómica, de igual ou diferente versão cósmica na qual todos teremos um elo umbilical de criação.
Ou não. Essa, será bem possível uma outra grande e desafiante preocupação acredito, mas da qual jamais fugiremos, pois haverá sempre uma boa razão para a descobrir, para a conhecer e, Deus queira, para a entender numa outra percepção - ou quiçá comunicação...? - mais ágil e mais farta de outros reinos biológicos ainda por nós desconhecidos... Desafiante...? Sem dúvida que sim!!!
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