L’intelligenza artificiale di DeepMind (Google) risolve la più grande sfida della biologia
Una vera e propria svolta, che permetterà di risolvere una delle più grandi sfide della biologia, ovvero determinare la struttura 3D di una proteina a partire dalla sequenza amminoacidica. A segnarla è l’ultima versione del sistema di intelligenza artificiale (AI) sviluppata da DeepMind, la controllata di Google, che ha dimostrato di poter superare egregiamente uno dei principali ostacoli della ricerca scientifica, prevendendo il cosiddetto protein folding, cioè il ripiegamento molecolare attraverso cui le proteine assumono la loro funzione biologicamente attiva.
L'AI risolve la più grande sfida della biologia: "Cambierà tutto"
Il sistema, denominato AlphaFold, ha superato i metodi computazionali di circa un centinaio di team nell’ambito del CASP, acronimo inglese che sta per Critical Assessment of protein Structure Prediction, la sfida biennale di previsione delle strutture proteiche i cui risultati sono stati resi noti nel corso della conferenza stampa che ha fatto il punto sulla competizione. Il sistema AlphaFold, che già nel 2018 era arrivato in cima alla classifica della scorsa edizione del CASP, ha letteralmente spiazzato la concorrenza e, dicono gli esperti, si è comportato talmente bene da rappresentare un’autentica rivoluzione per la ricerca scientifica.
Un passo in avanti che “cambierà tutto” ha affermato Andrei Lupas, biologo evoluzionista presso il Max Planck Institute for Developmental Biology di Tubinga, in Germania, che ha valutato le prestazioni dei diversi progetti presentati al CASP. AlphaFold, nello specifico, gli ha permesso di identificare la struttura di una proteina rimasta irrisolta per circa un decennio. “Questo sistema cambierà la medicina, cambierà la ricerca e la biongegneria” ha aggiunto Lupas, sicuro che il sistema traasformerà tempi e modi della ricerca.
In alcuni casi, le previsioni ottenute attraverso AlphaFold hanno permesso di risolvere la struttura 3D di proteine che non erano distinguibili con i metodi sperimentali standard, come la cristallografia a raggi X e, negli ultimi anni, la microscopia crioelettronica (crio-EM). L’impiego di AlphaFold potrebbe ancora non ovviare alla necessità di questi metodi ma, dicono gli studiosi, l’intelligenza artificiale renderà possibile studiare gli esseri viventi in nuovi modi.
“Si tratta di uno dei nostri progetti più significativi fino ad oggi ma, come per tutta la ricerca scientifica, ci sono ancora molte domande cui rispondere – fanno sapere gli sviluppatori di AlphaFold in una nota pubblicata su sito di DeepMind – . Non tutte le strutture che prevediamo saranno perfette e c’è ancora molto da imparare, incluso il modo in cui più proteine formano complessi, come interagiscono con DNA, RNA o piccole molecole e come determinare la precisa posizione di tutte le catene laterali degli aminoacidi. E c’è anche molto da imparare su come utilizzare al meglio queste scoperte scientifiche nello sviluppo di nuovi farmaci, nella gestione dei problemi ambientali ed altro ancora”.
“Per tutti noi che lavoriamo su metodi computazionali e di apprendimento automatico nella scienza – sottolineano gli sviluppatori – , sistemi come AlphaFold dimostrano lo straordinario potenziale dell'intelligenza artificiale come strumento che sostenga le scoperte fondamentali. I progressi annunciati oggi alimentano la fiducia che diventerà uno dei sistemi più utili per espandere le frontiere della conoscenza scientifica. Ci aspettano anni di duro lavoro e scoperte che non vediamo l’ora di affrontare”.
