L’intelligenza artificiale è finalmente in grado di mappare la forma di ogni proteina nota alla scienza. Questa svolta nel campo dell’intelligenza artificiale aiuterà ad affrontare lo sviluppo di vaccini migliori contro la malaria e la lotta all’inquinamento dovuto all’accumulo di plastica.
Le proteine sono gli elementi costitutivi della vita e la loro forma è strettamente legata alla loro funzione. Essere in grado di prevedere la struttura di una proteina offre agli scienziati una migliore comprensione di cosa fa e come funziona ognuna di loro. La speranza è che questo aiuti innumerevoli scienziati nel loro lavoro e apra strade completamente nuove in campo scientifico. La ricerca è stata condotta da DeepMind e dall’Istituto europeo di bioinformatica (EMBL-EBI) dell’EMBL, con il sistema AlphaFold AI per prevedere la struttura 3D di una proteina.
L’AlphaFold Protein Structure Database, che è disponibile gratuitamente per la comunità scientifica. Ampliato da quasi un milione di strutture proteiche a oltre 200 milioni di strutture, coprendo quasi tutti gli organismi sulla Terra. L’espansione include forme previste per la più ampia gamma possibile di specie, tra cui piante, batteri, animali e altri organismi, aprendo nuove strade di ricerca.
DeepMind: creato un database con tutte le strutture proteiche analizzabili con l’intelligenza artificiale
Demis Hassabis, fondatore e CEO di DeepMind, ha dichiarato: “Siamo rimasti sorpresi dalla velocità con cui AlphaFold è già diventato uno strumento essenziale per centinaia di migliaia di scienziati nei laboratori e nelle università di tutto il mondo. Dalla lotta contro le malattie all’inquinamento da plastica, AlphaFold ha già consentito un impatto incredibile su alcune delle nostre più grandi sfide ambientali a livello mondiale”.
Il database funziona come una ricerca su Internet di strutture proteiche, fornendo accesso istantaneo ai modelli previsti. Ciò riduce il tempo necessario agli scienziati per saperne di più sulle probabili forme delle proteine che stanno ricercando, accelerando il lavoro sperimentale. Predizioni precedenti hanno già aiutato gli scienziati nella loro ricerca per creare un efficace vaccino contro la malaria. La tecnologia precedente non consentiva di comprendere la struttura della proteina per vedere dove si legano gli anticorpi più efficaci che bloccano la trasmissione sulla superficie. DeepMind ed EMBL-EBI hanno affermato che continueranno ad aggiornare periodicamente il database.