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Ma che cosa è appena successo? L' AI vince la più grande sfida della biologia

 

 


Se finora aveva mostrato i muscoli era stato (quasi) solo per gioco. Le diverse intelligenze artificiali, sviluppate da DeepMind (che dal 2014 è parte di Google), si erano esibite in gare epiche – eppure senza storia - prima negli scacchi e poi in Go. Duelli impari, anche per i più grandi campioni in carne e ossa.

Ora, un suo progetto, AlphaFold 2, ha fatto un gigantesco balzo in avanti nella soluzione di una delle sfide più grandiose della biologia: determinare la forma 3D di una proteina dalla sua sequenza di aminoacidi. Che sarebbe come dire che ora sarà possibile conoscere la struttura esatta di queste molecole. Che sarebbe come dire che se prima conoscevamo solo le ‘parole’, ora abbiamo scoperto l’alfabeto. Che sarebbe come dire, probabilmente, il Nobel.

"Penso che sia la cosa più significativa che abbiamo fatto, in termini di impatto sul mondo reale", ha affermato lo scienziato e imprenditore britannico di intelligenza artificiale Demis Hassabis, AD di DeepMind. Un traguardo raggiunto superando circa 100 altri team, in una sfida biennale di previsione della struttura proteica chiamata CASP, abbreviazione di Critical Assessment of Structure Prediction e i cui risultati sono stati annunciati ieri, il 30 novembre, all'inizio della conferenza che fa il punto della situazione.

"È davvero una cosa importante" - dice John Moult, biologo computazionale della University of Maryland in College Park, che ha co-fondato il CASP nel 1994 - "In un certo senso il problema è risolto".

La capacità di prevedere con precisione le strutture proteiche dalla loro sequenza di aminoacidi sarebbe una grande manna per le scienze della vita, la medicina e innumerevoli altri settori. Accelererebbe enormemente gli sforzi per comprendere i mattoni delle cellule e permetterebbe una scoperta più rapida e più efficiente dei farmaci.

Già nel 2018 era arrivato AlphaFold: “Ma cosa accidenti è successo?” aveva affermato il biologo dei sistemi Mohammed AlQuraishi, professore alla Columbia University, nel suo noto blog, osservando i primi risultati ottenuti dal team di DeepMind. Ma ora i risultati sono oltre ogni aspettativa.

“È una svolta", dice Andrei Lupas, biologo evoluzionista presso il Max Planck Institute for Developmental Biology di Tubinga, Germania, che ha valutato le prestazioni di diversi team del CASP. AlphaFold lo ha già aiutato a trovare la struttura di una proteina alla quale il suo laboratorio aveva lavorato per un decennio, e si aspetta che questo cambierà il suo modo di lavorare e le sfide che affronterà. "Questo cambierà la medicina. Cambierà la ricerca. Cambierà la bioingegneria. Cambierà tutto", aggiunge Lupas.

Le proteine sono gli elementi costitutivi della vita, responsabili della maggior parte di ciò che accade all'interno delle cellule. Come una proteina funziona e cosa fa è determinato dalla sua forma tridimensionale - "la struttura è funzione" è un assioma della biologia molecolare. Le proteine tendono ad adottare la loro forma senza aiuto, guidate solo dalle leggi della fisica. Per decenni, gli esperimenti di laboratorio sono stati il modo principale per ottenere buone strutture proteiche. Metodi laboriosi e costosi. Ora l'IA permetterà di studiare gli esseri viventi in modi nuovi.

La partita a scacchi, questa volta, ha sfidato i misteri della vita.

 

Per approfondimenti:

https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

https://www.nature.com/articles/d41586-020-03348-4

https://predictioncenter.org/casp14/doc/CASP14_press_release.html



 

 

 

 

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