L’IA prevede la forma di quasi tutte le proteine ​​conosciute nella scienza

Nel 2020, un laboratorio di intelligenza artificiale chiamato DeepMind ha svelato una tecnologia in grado di prevedere la forma delle proteine, i meccanismi microscopici che guidano il comportamento del corpo umano e di tutti gli altri esseri viventi.

Un anno dopo, il laboratorio ha condiviso lo strumento, chiamato AlphaFold, con scienziati e Sblocca forme prevedibili di oltre 350.000 proteine, comprese tutte le proteine ​​espresse nel genoma umano. Ha subito trasformato il corso della ricerca biologica. Se gli scienziati sono in grado di identificare le forme delle proteine, possono accelerare la capacità di comprendere le malattie, escogitare nuovi farmaci e, altrimenti, indagare sui misteri della vita sulla Terra.

Ora, DeepMind ha rilasciato previsioni per quasi tutte le proteine ​​conosciute dalla scienza. Il laboratorio londinese, di proprietà della stessa società madre di Google, ha dichiarato giovedì di aver aggiunto oltre 200 milioni di previsioni a un database online disponibile gratuitamente per gli scienziati di tutto il mondo.

Con questa nuova versione, gli scienziati dietro DeepMind sperano di accelerare la ricerca sugli organismi più misteriosi e lanciare un nuovo campo chiamato metaproteomica.

“Gli scienziati ora possono esplorare l’intero database e cercare modelli: associazioni tra specie e modelli evolutivi che potrebbero non essere stati chiari fino ad ora”, ha affermato Demis Hassabis, CEO di DeepMind, in un’intervista telefonica.

Le proteine ​​iniziano come catene di composti chimici, quindi si attorcigliano e si piegano in forme tridimensionali che determinano il modo in cui queste molecole si relazionano con le altre. Se gli scienziati possono determinare l’aspetto di una particolare proteina, possono decifrare come funziona.

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Questa conoscenza è spesso una parte vitale della lotta contro malattie e malattie. Ad esempio, i batteri resistono agli antibiotici esprimendo determinate proteine. Se gli scienziati riescono a capire come funzionano queste proteine, possono iniziare a confrontarsi con la resistenza agli antibiotici.

In precedenza, la determinazione della forma di una proteina richiedeva estesi esperimenti che coinvolgevano raggi X, microscopi e altri strumenti su un banco di laboratorio. Ora, osservando la serie di composti chimici che compongono la proteina, AlphaFold può prevederne la forma.

La tecnologia non è perfetta. Ma può prevedere la forma di una proteina con una precisione che rivaleggia con gli esperimenti fisici circa il 63% delle volte, secondo test standard indipendenti. Con la previsione in mano, gli scienziati possono verificarne l’accuratezza in tempi relativamente brevi.

Clement Verba, un ricercatore dell’Università della California, San Francisco, che utilizza la tecnologia per comprendere il coronavirus e prepararsi a pandemie simili, ha affermato che la tecnologia ha “spedito” questo lavoro, risparmiando spesso mesi di tempo di prova. Altri hanno utilizzato lo strumento mentre lottavano per combattere la gastroenterite, la malaria e il morbo di Parkinson.

La tecnologia ha anche accelerato la ricerca al di fuori del corpo umano, compresi gli sforzi per migliorare la salute delle api. Il database ampliato di DeepMind potrebbe aiutare una più ampia comunità di scienziati a raccogliere benefici simili.

Il Dr. Verba, come il Dr. Hasabis, crede che il database fornirà nuovi modi per capire come si comportano le proteine ​​tra le specie. Lo vede anche come un modo per educare una nuova generazione di studiosi. Non tutti i ricercatori sono esperti in questo tipo di biologia strutturale. Un database di tutte le proteine ​​conosciute abbassa la barriera all’ingresso. “Potrebbe portare la biologia strutturale alle masse”, ha detto il dottor Verba.

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