DeepMind scopre la struttura di 200 milioni di proteine

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Il successo del programma AlphaFold potrebbe avere un enorme impatto su problemi globali come carestie e malattie.

L’intelligenza artificiale ha decifrato la struttura di praticamente tutte le proteine ​​note alla scienza, gettando le basi per lo sviluppo di nuovi farmaci o tecnologie per affrontare sfide globali come la carestia o l’inquinamento.

Le proteine ​​sono i mattoni della vita. Costituite da catene di amminoacidi, ripiegate in forme complesse, la loro struttura 3D determina in gran parte la loro funzione. Una volta che sai come viene ripiegata una proteina, puoi iniziare a capire come funziona e come cambiarne il comportamento. Sebbene il DNA fornisca le istruzioni per creare la catena di amminoacidi, prevedere come interagiscono per assumere una forma 3D era più complicato e fino a poco tempo gli scienziati avevano scoperto solo una frazione dei circa 200 milioni di proteine ​​conosciute dalla scienza.

Nel novembre 2020, il gruppo di intelligenza artificiale DeepMind ha annunciato di aver sviluppato un programma chiamato AlphaFold in grado di prevedere rapidamente queste informazioni utilizzando un algoritmo. Da allora, ha analizzato i codici genetici di ogni organismo il cui genoma è stato sequenziato e ha previsto le strutture delle centinaia di milioni di proteine ​​che contengono collettivamente.

L’anno scorso, DeepMind ha pubblicato le strutture proteiche di 20 specie, comprese quasi tutte le 20.000 proteine ​​umane esistenti, in un database liberamente accessibile. Ora ha terminato il lavoro e pubblicato le strutture previste di oltre 200 milioni di proteine.

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“Fondamentalmente, si può considerare che copra l’intero universo delle proteine. Include strutture predittive per piante, batteri, animali e molti altri organismi, creando nuove straordinarie opportunità per AlphaFold di avere un impatto su questioni importanti come la sostenibilità, l’insicurezza alimentare e le malattie trascurate”, ha affermato Demis Hassabis, fondatore e CEO di DeepMind.

Gli scienziati stanno già utilizzando alcune delle loro prime previsioni per aiutare a sviluppare nuovi farmaci. A maggio, i ricercatori guidati dal professor Matthew Higgins dell’Università di Oxford hanno annunciato di aver utilizzato i modelli AlphaFold per aiutare a determinare la struttura di una proteina chiave del parassita della malaria e determinare dove gli anticorpi che potrebbero bloccare la trasmissione del parassita.

“In precedenza, usavamo una tecnica chiamata cristallografia proteica per determinare l’aspetto di questa molecola, ma poiché è abbastanza dinamica e si muove, non potevamo davvero capirla”, ha spiegato Higgins. “Quando abbiamo preso i modelli da AlphaFold e li abbiamo combinati con questa prova sperimentale, tutto ha improvvisamente avuto un senso”. Queste informazioni verranno ora utilizzate per progettare vaccini migliori che inducano gli anticorpi più potenti che bloccano la trasmissione”.

I modelli AlphaFold vengono utilizzati anche dagli scienziati del Centro per l’innovazione degli enzimi dell’Università di Portsmouth per identificare gli enzimi del mondo naturale che potrebbero essere modificati per digerire e riciclare la plastica. “Ci è voluto molto tempo per esaminare questo enorme database di strutture, ma ha aperto tutta questa serie di nuove forme tridimensionali che non abbiamo mai visto prima che potrebbero effettivamente abbattere la plastica”, ha affermato il professor John McGeehan, che sta conducendo il lavoro. “Questo è un cambio di paradigma assoluto. Possiamo davvero accelerare la strada da qui e questo ci aiuta a indirizzare queste preziose risorse verso le cose che contano”.

La professoressa Dame Janet Thornton, Group Leader e Senior Scientist presso l’Istituto Europeo di Bioinformatica presso il Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare, ha dichiarato: “Le previsioni della struttura delle proteine ​​di AlphaFold sono già utilizzate in molti modi. Sono fiducioso che questo ultimo aggiornamento scatenerà una marea di nuove entusiasmanti scoperte nei mesi e negli anni a venire, tutto grazie al fatto che i dati sono pubblicamente disponibili per l’uso da parte di tutti”.

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