L'anno scorso, DeepMind ha presentato una soluzione convincente a un problema scientifico vecchio di 50 anni, dimostrando come la sua intelligenza artificiale AlphaFold può prevedere le strutture tridimensionali di proteine uniche, ponendo le basi per una nuova era di scoperte biologiche.
L'azienda ha continuato a costruire queste basi, condividendo ora le strutture previste per quasi tutte le proteine del corpo umano, accelerando la ricerca su tutto, dalla resistenza agli antibiotici ai trattamenti contro il cancro e altro ancora.
Conoscere le forme complesse di varie singole proteine può aiutare gli scienziati a capire cosa fanno e come possono essere gestite in modo vantaggioso, ad esempio, con farmaci che combattono le malattie umane.
Ma tutte le proteine iniziano con catene unidimensionali di amminoacidi che si ripiegano in una serie quasi infinita di strutture tridimensionali altamente complesse. L'uso di queste catene di amminoacidi per prevedere come sarà la struttura finale è noto come il "problema del ripiegamento delle proteine" ed è uno dei problemi con cui gli scienziati si sono confrontati dall'inizio degli anni '70.
AlphaFold di DeepMind è stato progettato per risolvere questo problema con la potenza dell'informatica moderna. Il sistema apprende dalle strutture proteiche pubblicamente disponibili che sono già state identificate attraverso esperimenti scientifici e l'anno scorso ha dimostrato come può essere utilizzato per identificare le strutture proteiche su cui gli scienziati stanno lavorando da molti anni.
Descritto come "sorprendentemente accurato", "punto di svolta" e "progresso travolgente", AlphaFold è visto come una soluzione a un problema di ripiegamento delle proteine di 50 anni che annuncia un nuovo capitolo nella ricerca biologica.
Ciò potrebbe aiutare gli scienziati a identificare le proteine malfunzionanti e le ragioni per cui causano determinate malattie molto più rapidamente o ad accelerare significativamente lo sviluppo di farmaci per curarle. Gli enzimi per abbattere i rifiuti di plastica potrebbero essere sviluppati più rapidamente e i nuovi virus potrebbero essere combattuti in modo più efficace, ad esempio mappando le strutture delle proteine spike.
In meno di un anno, stiamo già vedendo questa tecnologia iniziare a cambiare il mondo della ricerca scientifica. La scorsa settimana, un gruppo separato di ricercatori dell'Università di Washington ha dimostrato un software simile ad AlphaFold chiamato RoseTTAFold. Può prevedere le strutture proteiche in appena 10 minuti utilizzando un computer convenzionale ed è disponibile online gratuitamente.
Anche il team di DeepMind sta lavorando per rendere il loro strumento più accessibile. La scorsa settimana ha pubblicato un documento che descrive in dettaglio come è stato sviluppato il sistema e ha pubblicato il codice sorgente su GitHub. DeepMind ha pubblicato ieri il suo catalogo di previsioni per quasi tutte le proteine del corpo umano, noto come proteoma umano (la raccolta di tutte le proteine).
Il catalogo costituisce il 98,5% delle proteine umane, circa 20mila in totale. Inoltre, DeepMind ha fornito libero accesso ai proteomi di altri 20 organismi di interesse, tra cui moscerino della frutta, topo, lievito ed E. coli, per un totale di oltre 350.000 strutture proteiche.
DeepMind prevede di espandere significativamente questa raccolta nei prossimi mesi per includere più di 100 milioni di proteine note alla scienza, portando a quello che DeepMind chiama "il vero almanacco proteico del mondo".
"Questo sarà uno dei set di dati più importanti dalla mappatura del genoma umano", afferma il professor Evan Birney, vicedirettore generale del Laboratorio europeo di biologia molecolare.
Un articolo che descrive le previsioni del proteoma umano è stato pubblicato su Nature e il video qui sotto offre una breve dimostrazione del database della struttura proteica.
2021-07-27 05:10:18
Autore: Vitalii Babkin