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TENDENZE SCIENTIFICHE: Intelligenza artificiale all’avanguardia per cambiare radicalmente la ricerca scientifica

Un database basato sull’intelligenza artificiale, disponibile gratuitamente e contenente quasi tutte le proteine del corpo umano, promette di dare un contributo significativo alla scienza.

Ricerca di base

Le proteine sono presenti in tutti gli organismi viventi e comprendono numerosi composti biologici chiave quali enzimi, ormoni e anticorpi. Per far progredire la medicina, è fondamentale capire come funzionano le strutture delle proteine, anche se, ad oggi, solo una piccola parte di esse è stata elaborata. I ricercatori della DeepMind di Londra hanno utilizzato la tecnologia basata sull’IA chiamata AlphaFold per prevedere le strutture di quasi tutte le proteine prodotte dal nostro corpo. Insieme al Laboratorio europeo di biologia molecolare (EMBL), hanno presentato i risultati ottenuti nella rivista «Nature».

La mappa biologica potrebbe provocare una rivoluzione in campo medico?

«Crediamo che rappresenti il quadro più completo e accurato del proteoma umano fino ad oggi. Crediamo che questo lavoro rappresenti il contributo più significativo che l’IA abbia mai dato per far progredire lo stato della conoscenza scientifica fino ad oggi», ha detto il co-fondatore e CEO di DeepMind, il dott. Demis Hassabis, alla «BBC». «E penso che sia un esempio eloquente del tipo di benefici che l’IA può portare alla società. Siamo davvero ansiosi di vedere che uso ne farà la comunità». La dott.ssa Edith Heard, direttore generale dell’EMBL, ha affermato: «Si tratterà di una trasformazione della nostra comprensione di come funziona la vita». Il team di ricerca ha pubblicato il più esaustivo e preciso database online contenente 20 000 proteine espresse dal genoma umano. Il database contiene inoltre oltre 350 000 proteine appartenenti all’uomo e ad altri organismi, dai batteri e lieviti ai topi: un numero destinato a toccare il milione nel prossimo futuro. AlphaFold ha previsto con precisione la forma 3D delle proteine sulla base delle loro sequenze di aminoacidi, i composti organici che si combinano per formare le proteine.

Apprendimento profondo per accelerare il ritmo della scienza

Nel corso degli anni, l’analisi di quasi tutte le proteine codificate nel genoma umano e la previsione della loro probabile struttura 3D è stata lunga e costosa. Inoltre, i software erano imprecisi. Finora, possedevamo informazioni strutturali solo per il 17 % dell’insieme completo delle proteine umane. AlphaFold ha predetto le posizioni strutturali del 58 % degli amminoacidi del proteoma. Per il 36 %, si è trattato di una previsione certa. La struttura 3D può fornire importanti informazioni sulla proteina, come il modo in cui interagisce con altre proteine e sostanze chimiche. Usando questa struttura, la comunità scientifica impara come specifiche mutazioni cambiano la funzione della proteina. Dalle neuroscienze alla medicina, gli scienziati saranno in grado di accelerare il loro lavoro grazie al sofisticato sistema IA. «Rendere le previsioni di AlphaFold accessibili alla comunità scientifica internazionale apre così tante nuove strade di ricerca, dalle malattie trascurate ai nuovi enzimi per la biotecnologia e tutto il resto», ha commentato il vice direttore generale dell’EMBL e direttore dell’EMBL-EBI Ewan Birney in un comunicato stampa. «Si tratta di un nuovo e grandioso strumento scientifico, che completa le tecnologie esistenti, e ci permetterà di espandere i confini della nostra comprensione del mondo». «Le applicazioni sono di fatto limitate solo dalla nostra immaginazione... il database AlphaFold aumenterà la nostra comprensione di come funzionano le proteine, e il loro ruolo nei processi fondamentali della vita», ha dichiarato la prof.ssa Heard a «The Guardian». «Questa comprensione significa poter essere meglio equipaggiati per svelare i meccanismi molecolari della vita e accelerare le nostre ricerche per proteggere e trattare la salute umana, così come quella del nostro pianeta...»

Parole chiave

IA, proteine, aminoacido, proteoma, genoma, struttura 3D, AlphaFold