Il sistema accelererà la scoperta di nuovi farmaci prevedendo come si piegano le proteine.
di Karen Hao
DeepMind ha sviluppato uno strumento per prevedere la struttura delle proteine partendo dalla loro sequenza genetica, dando dimostrazione di un uso esemplare di una IA nei processi della scoperta scientifica.
Come funziona: Il sistema, denominato AlphaFold, modella i complessi schemi di piegatura delle lunghe catene di aminoacidi, in base alle loro interazioni chimiche, per creare la forma tridimensionale di una proteina. Trattasi del “problema di ripiegamento delle proteine”, una delle sfide nelle quali gli scienziati si imbattono ormai da decenni.
Perché è importante: La forma di una proteina ne determina la funzione all’interno del corpo, per cui la capacità di prevedere la struttura di una proteina consente agli scienziati di sintetizzare nuovi farmaci basati su di esse per curare malattie o creare nuovi enzimi per ridurre le sostanze inquinanti nel nostro ambiente.
Dati di addestramento: Il team di DeepMind ha addestrato reti neurali approfondite affinché prevedano le distanze fra coppie di aminoacidi e gli angoli fra i loro legami chimici, utilizzando l’imponente banca dati accumulata dai processi di sequenziamento del genoma. Il sistema che ne è derivato genera strutture altamente precise, superando tecniche predittive precedenti.
Il quadro più grande: DeepMind non è la sola società impegnata nell’accelerazione delle scoperte scientifiche attraverso sistemi di apprendimento approfondito. Molte altre società e ricercatori stanno perseguendo lo sviluppo di algoritmi per la scoperta di nuovi farmaci e materiali.
