A resistência de bactérias aos antibióticos já é uma das crises de saúde mais sérias do mundo. Segundo a fonte, ela pode causar cerca de 10 milhões de mortes por ano até 2050. Por isso, é urgente encontrar novos remédios, e essa busca costuma ser lenta e trabalhosa. Agora, a Google apresenta o Google Antigravity, sua plataforma de desenvolvimento com agentes de IA, como uma ferramenta para deixar esse processo mais simples.

Na prática, a plataforma funciona como uma bancada de trabalho científica: o pesquisador consegue buscar, avaliar a estrutura e priorizar alvos promissores em uma única sessão, em vez de passar por várias bases de dados separadas. Ela também ajuda a examinar milhões de proteínas pouco estudadas do banco UniProt, usando o ProtNLM, um modelo criado pela Google que prevê a função biológica de uma proteína a partir da sequência de aminoácidos, que funciona como uma espécie de texto genético.

Um exemplo mostrado pela fonte foi a busca por peptídeos antimicrobianos (AMPs), pequenas moléculas naturais que certas bactérias produzem para combater outras bactérias. A equipe identificou um candidato com atividade prevista contra patógenos de infecções respiratórias, na bactéria Streptococcus pseudopneumoniae. Ele ainda não é um remédio: precisa ser testado em laboratório, na chamada validação em wet lab.

Para visualizar o resultado, a Google também apresenta o Biomolecular Structure Viewer, um visualizador 3D integrado à plataforma. O pesquisador pode marcar uma região da proteína na tela e perguntar ao agente sobre ela, e o agente usa exatamente essa parte da estrutura para responder. A fonte afirma que a ideia é reduzir o tempo gasto com tarefas repetitivas, como montar scripts e exportar arquivos, para que os cientistas dediquem mais tempo às hipóteses e aos experimentos.