L'intelligenza artificiale di DeepMind potrebbe cambiare il mondo della biologia

AlphaFold, l'intelligenza artificiale sviluppata da DeepMind, ha dimostrato di sapere determinare con estrema precisione la struttura 3D delle proteine. Un vero punto di svolta, secondo il parere degli esperti.

Un programma di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind di Google ha compiuto un enorme passo in avanti per riuscire finalmente a risolvere una delle più grandi sfide della biologia: determinare la struttura 3D di una proteina dalla sua sequenza di amminoacidi. Il sistema, chiamato AlphaFold, ha così appena superato i modelli computazionali di oltre 100 team di ricerca, riuscendo a risolvere il cosiddetto protein folding (ripiegamento delle proteine) e prevedendo con estrema precisione le strutture proteiche, nella competizione biennale chiamata Casp, acronimo di Critical Assessment of Structure Prediction.

Ricordiamo che la capacità di prevedere le strutture proteiche dalla loro sequenza di amminoacidi rappresenta una rivoluzione e offre un enorme contributo al mondo della biologia e della medicina. Ci aiuterebbe, infatti, a studiare gli esseri viventi in modi completamente nuovi, a comprendere gli elementi costitutivi delle cellule e delle malattie e potrebbe permetterci di fare scoperte di farmaci e terapie molto più rapide e avanzate. Il modo in cui funziona una proteina, il mattone della vita, e ciò che fa viene determinato dalla sua forma 3D e ormai da decenni la comunità scientifica si interroga su come le parti che costituiscono una proteina (gli amminoacidi) mappino le numerose torsioni e ripiegamenti che danno vita alla sua forma finale. “È un punto di svolta”, racconta a Nature Andrei Lupas, biologo evoluzionista del Max Planck Institute, in Germania, che ha valutato le prestazioni di diversi team presentate nell’ultima Casp. In alcuni casi, infatti, le previsioni di AlphaFold erano paragonabili a quelle dei metodi “gold standard”, come la cristallografia a raggi X e la microscopia crioelettronica (crio-Em). “Questo sistema cambierà la medicina, cambierà la ricerca, cambierà la bioingegneria. Cambierà tutto”, aggiunge l’esperto.

Sebbene i dettagli di come funzioni AlphaFold non siano stati ancora resi noti, come racconta Nature, i ricercatori della società hanno migliorato la versione precedente di DeepMind (che aveva partecipato già alla Casp del 2018), sviluppando una rete di intelligenza artificiale in grado di incorporare informazioni aggiuntive che determinano il modo in cui una proteina si piega e dato, così, ad AplhaFold un compito ancor più difficile: invece di prevedere le relazioni tra gli amminoacidi, doveva predire la struttura finale di una sequenza di proteine target. “È un sistema piuttosto complesso”, afferma John Jumper di DeepMind, a capo del progetto, sottolineandone la sua estrema accuratezza nel predire le strutture proteiche. Per esempio, una sua previsione ha contribuito a determinare in pochissimo tempo la struttura di una proteina batterica che la comunità scientifica stava provando a decifrare da anni.

All’inizio del 2020, inoltre, la società ha pubblicato previsioni sulle strutture di alcune proteine del coronavirus, che non erano ancora state determinate sperimentalmente. E le previsioni di DeepMind sono finite per essere molto simili a quelle determinate in seguito con la cryo-Em. “Quello che sono stati in grado di fare è davvero impressionante”, commenta Stephen Brohawn, neurobiologo molecolare dell’Università della California, di Berkeley. Le performance di AlphaFold, quindi, segnano un punto di svolta per raggiungere l’obbiettivo della società di realizzare un’intelligenza simile a quella dell’essere umano. “Affrontare le grandi sfide scientifiche, come la previsione della struttura delle proteine, è una delle applicazioni più importanti che l’intelligenza artificiale può offrire”, concludono gli esperti di DeepMind. “Penso che sia la cosa più significativa che abbiamo fatto, in termini di impatto nel mondo reale”.