Scienza

Perché l’intelligenza artificiale di DeepMind può rivoluzionare il mondo della biologia

Il sistema AlphaFold di Google è riuscito a prevedere più velocemente e con più accuratezza rispetto a tecniche tradizionali la forma di una proteina partendo dalla sua struttura

di Luca Tremolada

2' di lettura

Deep Mind, il software di intelligenza artificiale di Google noto per avere battuto campioni del gioco cinese Go, ha trovato una applicazione in biologia che potrebbe risultare rivoluzionaria.Il sistema chiamato ApphaFold, si legge nel blog di Deep Mind , avrebbe risolto una delle sfide più grande della biologia, ovvero quello di determinare la struttura tridimensionale di una proteina partendo dalla sequenza di amminoacidi. La previsione del cosiddetto protein folding, cioè il ripiegamento molecolare attraverso cui le proteine assumono la loro funzione biologicamente attiva richiede con metodi sperimentali (come la cristollografia a raggi X in passato e recentemente la microscopia crioelettronica) tempi che si misurano in anni. Il sistema di Ai che si basa sua algoritmi di Deep learning addestrati su circa 170.000 strutture proteiche, avrebbe previsto la struttura di una proteina batterica dalla sua sequenza di amminoacidi, in circa 30 minuti e con una precisione del 92%.

Come funziona AlphaFold

Perché è un risultato importante.

Sappiamo che le proteine sono centrali per la nostra esistenza.. Sono costituite da catene unidimensionali di amminoacidi che poi si piegano in una struttura 3D. La forma che assumono determina la funziona che svolgono. La capacità di prevedere questa struttura sblocca una maggiore comprensione di ciò che fa e di come funziona. Molte delle più grandi sfide del mondo, come lo sviluppo di trattamenti per malattie o la ricerca di enzimi che abbattono i rifiuti industriali, sono fondamentalmente legate alle proteine ​​e al ruolo che svolgono.

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Come è avvenuto l’esperimento.

Il sistema Alpha Fold già nel 2018 era arrivato in cima alla classifica della competizione biennale chiamata Casp, acronimo di Critical Assessment of Structure Prediction. La competizione che si svolge ogni due anni consiste nel prevedere la forma di una proteina osservata e quindi nota partendo proprio dalla sua struttura di base. Nel nostro caso Deep Mind avrebbe previsto la struttura di una proteina batterica più velocemente e con risultati più accurati rispetto a quanto ottenuto dalla comunità scientifica .

I prossimi passi.

Secondo i ricercatori tuttavia, «c'è ancora molto da imparare - hanno scritto - incluso il modo in cui più proteine ​​formano complessi, come interagiscono con Dna , Rna o piccole molecole e come possiamo determinare la posizione precisa di tutte le catene laterali degli amminoacidi. In collaborazione con altri, c'è anche molto da imparare su come utilizzare al meglio queste scoperte scientifiche nello sviluppo di nuovi farmaci, modi per gestire l'ambiente e altro ancora».

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