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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