Texto II.

O Problema do Álcool

A notícia da morte de um jovem de 23 anos, após a ingestão excessiva de álcool em uma festa universitária, em Bauru (SP), assustou muitos brasileiros. HMF participava de uma competição para ver quem conseguia beber mais. Uma dessas estúpidas festas promovidas por estudantes, provando que escolarização nem sempre é sinônimo de educação.

SOUSA, Robson Sávio Reis. Álcool, a droga da morte. NESP/PUC-MG. 2018

O texto seguinte servirá de base para responder à questão.

Mundo preto e branco

Era um mundo preto e branco. Todo o planeta consistia apenas em branco, preto, cinza e suas respectivas tonalidades.

As pessoas caminhavam sob um céu ônix durante o dia e sob um manto carvão a noite. A humanidade consistia em 5 raças: branco, preto, cinza, granizo e chumbo.

Mas, em uma estranha manhã, o céu amanheceu azul. As flores carvão tornaram-se vermelhas, amarelas, verdes cintilantes. Em todo o planeta, mares cinzas ganharam tonalidades de verde e azul. E as planícies desbotadas reverberavam cores múltiplas.

Naquele dia, as pessoas entraram em pânico. Anunciaram o fim do mundo. Prantearam, fizeram cortes em si mesmas, imploraram misericórdia.

No entanto, sem qualquer explicação, o fenômeno durou apenas um dia. Na manhã seguinte, quando o céu voltou a ser cinza ônix, as pessoas agradeceram por terem sobrevivido àquele dia apocalíptico.

Juliano Martins

(https://tudoportugues.com/cronicas-curtas-para-sala-de-aula/)

AlphaFold2 e suas aplicações nos campos da biologia e medicina

    Em dezembro de 2020, o AlphaFold2 (AF2), um modelo baseado em aprendizado de máquina (machine learning) para prever estruturas de proteínas desenvolvido pela DeepMind, conquistou o campeonato na 14ª edição do Critical Assessment of Structure Prediction (CASP14). Um ano e meio depois, a DeepMind e o EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) divulgaram as estruturas de mais de 200 milhões de proteínas previstas pelo AF2, que cobrem quase todas as proteínas conhecidas no planeta (o universo das proteínas). Esses dois eventos atraíram grande atenção para o AF2 na comunidade científica. O AF2 representa um avanço marco na previsão de estruturas de proteínas. Ele é considerado a maior contribuição da Inteligência Artificial (IA) para o campo científico e um dos maiores avanços científicos feitos pela humanidade no século XXI. Este é um feito histórico notável no entendimento humano da natureza. A alta avaliação do AF2 não é excessiva, pois entender as estruturas tridimensionais (3D) das proteínas é um dos problemas mais desafiadores no campo da biologia, que tem desconcertado os cientistas por 50 anos. Embora múltiplas tecnologias, incluindo Ressonância Magnética Nuclear (RMN), Cristalografia por Raios-X e Microscopia Crioeletrônica (cryoEM), tenham sido adotadas para resolver as estruturas das proteínas, apenas cerca de 200.000 estruturas de proteínas foram determinadas, cobrindo menos de 0,1% do universo das proteínas.

Adaptado de Yang, Z. et al. (2023). AlphaFold2 and its applications in the fields of biology and medicine. Sig Transduct Target. Tradução livre.