Dopo avere rivoluzionato la ricerca sulle proteine, infatti, l’IA riesce adesso a prevedere le interazioni fra tutte le molecole della vita, comprese Dna e Rna, permettendo di generare strutture biologiche dalla struttura complessa che potrebbero aprire la strada a nuovi farmaci e terapie.
Il risultato, pubblicato sulla rivista Nature, si deve al nuovo modello AlphaFold 3 messo a punto dall’azienda Google DeepMind e da Isomorphic Labs.
Parallelamente, Google DeepMind presenta AlphaFold Server, uno strumento liberamente accessibile ai ricercatori che lavorano nel pubblico e che permette di utilizzare AlphaFold 3.
Coordinata da John M. Jumper di Google DeepMind, la ricerca ha dimostrato che AlphaFold 3 è in grado di prevedere con un alto grado di precisione le strutture molecolari complesse che possono nascere facendo interagire fra loro tutti i tipi di molecole biologiche, a partire dal Dna nel quale è scritto il libro della vita.
Si tratta di un passo in avanti importante rispetto al traguardo che era stato raggiunto un anno fa con il modello AlphaFold 2, che permette di combinare fra loro un gradissimo numero di proteine.
Per mettere alla prova le potenzialità il nuovo modello di intelligenza artificiale, i ricercatori hanno utilizzato le strutture relative a quasi tutti i tipi di molecole contenute nella Protein Data Bank. “La capacità di determinare computazionalmente le interazioni complesse tra proteine e altre molecole – affermano gli autori della ricerca – amplierà la nostra comprensione dei processi biologici e potrebbe facilitare lo sviluppo di farmaci”.
Le capacità del nuovo modello di intelligenza artificiale, infatti, rendono possibile prevedere l’interazione fra proteine, acidi nucleici, piccole molecole, ioni e residui proteici modificati, nonché interazioni anticorpo-antigene. Il lavoro da fare sull’accuratezza dei modelli è ancora tanto, scrivono i ricercatori sulla rivista Nature, ma è ormai aperta la strada che promette di imprimere una forte accelerazione al campo della ricerca biomedica.