Con l’accesso gratuito a tutti al suo database di oltre 200 milioni di proteine, il laboratorio di intelligenza artificiale di Deep Mind sta creando le condizioni per l’ulteriore sviluppo della ricerca scientifica
Melissa Heikkila
L’azienda, di proprietà di Alphabet, afferma che il suo programma di AI AlphaFold ha previsto con successo la struttura di quasi tutte le proteine note alla scienza. Da oggi, questo database è accessibile a tutti. Nel 2020, quando DeepMind ha introdotto AlphaFold, ha colto di sorpresa la comunità scientifica. Gli scienziati hanno trascorso decenni cercando di venire a capo della grande sfida della biologia: capire come sono strutturate le proteine per comprenderne il funzionamento.
L’anno scorso, DeepMind ha rilasciato il codice sorgente di AlphaFold e ha reso disponibili le strutture di 1 milione di proteine, comprese quasi tutte quelle del corpo umano. Il database è stato creato insieme allo European Molecular Biology Laboratory, un istituto di ricerca pubblico internazionale che già ospita un ampio archivio di informazioni sulle proteine.
L’ultimo aggiornamento è un considerevole passo in avanti in quanto include strutture di “piante, batteri, animali e molti altri organismi, aprendo enormi opportunità per AlphaFold di avere un impatto su questioni importanti come sostenibilità, carburante, insicurezza alimentare e malattie rare”, ha detto ai giornalisti Demis Hassabis, fondatore di DeepMind e CEO.
Il database ampliato potrebbe fungere da importante risorsa per gli scienziati, aiutandoli a comprendere meglio le malattie. Potrebbe anche accelerare l’innovazione nella scoperta di farmaci e nella biologia. “AlphaFold è probabilmente il contributo più importante della comunità di intelligenza artificiale alla comunità scientifica”, afferma Jian Peng, professore di informatica dell’Università dell’Illinois Urbana-Champaign ed esperto di biologia computazionale.
Dalla sua pubblicazione nel 2020, i ricercatori hanno già utilizzato AlphaFold per comprendere le proteine che influiscono sulla salute delle api e per sviluppare un efficace vaccino contro la malaria. Il database consente ai ricercatori di cercare le strutture 3D delle proteine “quasi come una ricerca su Google per parola chiave”, afferma Hassabis.
Prevedere le strutture delle proteine richiede molto tempo e avere uno strumento con 200 milioni di strutture proteiche prontamente disponibili farà risparmiare molto tempo ai ricercatori, conferma Mohammed AlQuraishi, biologo dei sistemi della Columbia University. Peng sostiene anche che AlphaFold potrebbe aiutare gli scienziati a rivalutare la ricerca precedente per capire meglio la genesi delle malattie.
Tuttavia, dice AlQuraishi, per molte proteine “siamo interessati a capire come la loro struttura sia alterata da mutazioni e variazioni alleliche naturali, e questo aspetto è rimasto fuori dal database”. “Ma ovviamente”, aggiunge, “il campo si sta sviluppando rapidamente, quindi mi aspetto che presto appariranno strumenti per modellare accuratamente le varianti proteiche”.
La qualità delle previsioni di AlphaFold potrebbe anche non essere così accurata per proteine più rare con informazioni evolutive meno disponibili, afferma Peng. L’offerta è l’ultimo contributo di DeepMind alla “biologia digitale”, un campo di ricerca in cui “l’intelligenza artificiale e i metodi computazionali possono aiutare a comprendere e modellare importanti processi biologici”, sostiene Hassabis, che ora è alla guida di una nuova impresa, anch’essa di proprietà di Alphabet, chiamata Isomorphic Labs, che si affida all’AI per la scoperta di farmaci. Il suo obiettivo è utilizzare l’AI non solo per capire la struttura delle proteine, ma come “parte significativa del processo di scoperta di nuovi farmaci e cure”.
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(rp)
