Dic 282020
 

L’intelligenza artificiale è riuscita a vincere una delle sfide più complesse della biologia: ha infatti trovato la chiave per prevedere la struttura delle proteine a partire dalla sequenza di amminoacidi che le compongono . L’obiettivo, inseguito da oltre mezzo secolo da laboratori di tutto il mondo, è stato raggiunto dall’azienda britannica DeepMind di Google con l’algoritmo Alphafold, che ha sbaragliato la concorrenza nella competizione internazionale Casp (Critical Assessment of Protein Structure Prediction).

Per decenni la struttura delle proteine è stata studiata usando tecniche come la cristallografia ai raggi X e la microscopia crioelettronica, che richiedono tempi molto lunghi e producono risultati non sempre soddisfacenti. In questo modo finora sono state risolte le strutture di circa 170.000 su oltre 200 milioni di proteine conosciute.

Nella competizione Casp per la previsione delle strutture proteiche, che si disputa ogni due anni, i partecipanti ricevono le sequenze amminoacidiche di 100 proteine di struttura ignota: alcuni gruppi provano a calcolarne il ripiegamento, mentre altri lo determinano sperimentalmente. I risultati vengono poi confrontati per valutare l’efficacia dei metodi di previsione. Sebbene i dettagli di come funzioni AlphaFold non siano stati ancora resi noti, come racconta Nature, i ricercatori della società hanno migliorato la versione precedente di DeepMind (che aveva partecipato già alla Casp del 2018), sviluppando una rete di intelligenza artificiale in grado di incorporare informazioni aggiuntive che determinano il modo in cui una proteina si piega e dato, così, ad AplhaFold un compito ancor più difficile: invece di prevedere le relazioni tra gli amminoacidi, doveva predire la struttura finale di una sequenza di proteine target.

AlphaFold apre nuovi scenari per la ricerca biotech, promettendo di mettere il turbo allo sviluppo di nuovi farmaci (anche contro Covid-19) ed è già risultato decisivo per velocizzare l’analisi della struttura  di proteine virali. Infatti, quest’anno il gruppo ha predetto accuratamente la struttura di ORF3a, una proteina del virus SARS-CoV-2 prima che venisse determinata per via sperimentale.

Ulteriori informazioni sono disponibili ai seguenti link:

https://aulascienze.scuola.zanichelli.it/come-te-lo-spiego/2020/12/05/intelligenza-artificiale-e-struttura-delle-proteine/

https://www.ansa.it/canale_scienza_tecnica/notizie/biotech/2020/12/02/lai-prevede-la-forma-delle-proteine-svolta-per-la-biologia-_18f9563e-b49b-42a7-8bb8-0fed86a0b546.html

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

https://www.agendadigitale.eu/sanita/alphafold-2-i-vantaggi-medici-dallintelligenza-artificiale-che-rivoluziona-lo-studio-delle-proteine/