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Questão de Biomedicina - Análises Clínicas — Biologia Molecular em Biomedicina — CESPE / CEBRASPE 2025

Biomedicina - Análises ClínicasBiologia Molecular em Biomedicina
Código
ce198192
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EMBRAPA
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista - Área: Ciências Biológicas - Subárea: Biologia Avançada e Tecnologia da Informação
A respeito de predição de estrutura de proteínas, de redes de computadores e Internet, de técnicas de análise de expressão gênica em escala, de técnicas de sequenciamento de DNA em escala e de visualização e manipulação de estruturas de macromoléculas biológicas, julgue o item seguinte.Ferramentas de IA, como o AlphaFold, permitem predições de estrutura de proteínas.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Predição de estrutura de proteínas com IA

Gabarito: Certo. Ferramentas de inteligência artificial como o AlphaFold, desenvolvido pela DeepMind, são capazes de prever a estrutura tridimensional de proteínas a partir de sua sequência de aminoácidos, representando um avanço significativo na biologia molecular e na bioinformática. A afirmação do enunciado está correta.

A predição de estrutura de proteínas é um dos grandes desafios da biologia molecular. A função de uma proteína está intimamente ligada à sua estrutura tridimensional, e conhecer essa estrutura é fundamental para entender processos biológicos, desenvolver fármacos e estudar doenças. O AlphaFold, lançado em 2021, revolucionou essa área ao utilizar redes neurais profundas para prever estruturas com alta precisão, comparável à de métodos experimentais como a cristalografia de raios X e a criomicroscopia eletrônica.

O funcionamento do AlphaFold baseia-se em aprendizado de máquina: o modelo é treinado com milhares de estruturas proteicas conhecidas, aprendendo padrões de dobramento e as relações entre sequência e estrutura. A partir da sequência de aminoácidos, o algoritmo gera uma predição da estrutura 3D, incluindo a posição de cada átomo. Essa tecnologia tem aplicações práticas imensas, como na identificação de alvos para novos medicamentos, na engenharia de proteínas e na compreensão de mutações associadas a doenças.

É importante distinguir a predição computacional da determinação experimental. Enquanto métodos experimentais como a cristalografia de raios X, a ressonância magnética nuclear (RMN) e a criomicroscopia eletrônica fornecem estruturas de alta resolução, a predição por IA oferece uma alternativa rápida e de baixo custo, especialmente útil para proteínas difíceis de cristalizar ou em larga escala. O AlphaFold não substitui os métodos experimentais, mas os complementa, acelerando a pesquisa científica.

A banca explora o conhecimento atual sobre as aplicações da inteligência artificial na biologia molecular. O candidato que acompanha os avanços científicos reconhece o AlphaFold como uma ferramenta consolidada de predição de estrutura de proteínas. A afirmação é factual e não apresenta armadilha conceitual.

Item — ✅ CERTO

A afirmativa "Ferramentas de IA, como o AlphaFold, permitem predições de estrutura de proteínas" é verdadeira. O AlphaFold é um sistema de inteligência artificial que utiliza aprendizado profundo para prever a estrutura tridimensional de proteínas com alta precisão, sendo amplamente reconhecido na comunidade científica. A predição de estrutura é uma das principais aplicações da IA na biologia molecular, e o AlphaFold é o exemplo mais notável dessa tecnologia.

Gabarito: Certo

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