L’intelligenza artificiale può generare strutture molecolari complesse
Gli scienziati, con l’intelligenza artificiale hanno compiuto un altro straordinario passo avanti nella ricerca. Dopo aver rivoluzionato lo studio delle proteine, il nuovo modello AlphaFold 3, sviluppato da Google DeepMind e Isomorphic Labs, ha dimostrato la capacità di prevedere con alta precisione le interazioni fra tutte le molecole della vita, compreso il DNA e l’RNA. Pubblicato sulla prestigiosa rivista Nature, questo risultato apre la strada a nuove frontiere nella creazione di farmaci e terapie.
Il nuovo modello, coordinato da John M. Jumper di Google DeepMind, ha dimostrato di poter generare strutture molecolari complesse derivanti dalle interazioni fra diversi tipi di molecole biologiche. Utilizzando AlphaFold Server, uno strumento accessibile ai ricercatori, è possibile esplorare queste interazioni in modo accurato e dettagliato.
I ricercatori hanno testato il modello utilizzando dati provenienti dalla Protein Data Bank, confermando la sua capacità di prevedere interazioni complesse fra proteine, acidi nucleici, molecole piccole e molto altro. Questo progresso promette di rivoluzionare la ricerca biomedica, aprendo nuove prospettive per lo sviluppo di trattamenti innovativi. Sebbene siano necessari ulteriori miglioramenti, AlphaFold 3 rappresenta un’importante pietra miliare verso una maggiore comprensione dei processi biologici e la scoperta di nuove terapie.
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Che cosa si intende per molecole della vita? Piccolo ripasso su DNA e RNA
L’intelligenza artificiale elabora e utilizza nelle strutture molecolari complesse anche Dna o Rna. Vengono definite anche “molecole della vita” ovvero quei componenti chimici fondamentali che costituiscono gli organismi viventi e ne determinano le caratteristiche e le funzioni vitali. Tra queste, due delle più importanti sono il DNA (acido desossiribonucleico) e l’RNA (acido ribonucleico), molecole che svolgono ruoli cruciali nella trasmissione e nell’espressione delle informazioni genetiche.
Il DNA è comunemente conosciuto come il “materiale genetico” degli organismi ed è contenuto nel nucleo delle cellule eucariotiche. La sua struttura a doppia elica, scoperta da James Watson e Francis Crick nel 1953, è composta da due catene di nucleotidi che si avvolgono a spirale una intorno all’altra. Ogni nucleotide è costituito da uno zucchero (desossiribosio), un gruppo fosfato e una delle quattro basi azotate: adenina (A), citosina (C), guanina (G) e timina (T). La sequenza di queste basi nel DNA determina l’informazione genetica di un organismo e governa la sintesi di proteine e altre molecole biologiche.
L’RNA, d’altra parte, ha una struttura simile al DNA ma è solitamente a singola elica. Svolge una varietà di funzioni all’interno delle cellule, tra cui la trasmissione dell’informazione genetica dal DNA al sito di sintesi delle proteine (il ribosoma) durante il processo di traduzione. L’RNA esiste in diversi tipi, tra cui l’RNA messaggero (mRNA), l’RNA ribosomiale (rRNA) e l’RNA di trasferimento (tRNA), ciascuno con una specifica funzione nel processo di sintesi proteica.
Tutto parte dalla ricerca sulle proteine, così i ricercatori hanno evoluto l’utilizzo dell’intelligenza artificiale
Questa straordinaria applicazione dell’intelligenza artificiale è stata raccontata dai ricercatori di Google DeepMind e Isomorphic Labs su Nature, rivista scientifica. Dalle ricerche che si stavano facendo sulla progettazione delle proteine si è arrivati all’applicazione su strutture più complesse, fino a toccare il DNA.
L’introduzione di AlphaFold 2 ha rappresentato una svolta rivoluzionaria nella modellazione della struttura proteica e delle relative interazioni, aprendo la strada a una vasta gamma di applicazioni nel campo della progettazione proteica.
Il nuovo modello, AlphaFold 3, rappresenta un avanzamento significativo, consentendo la previsione accurata delle strutture molecolari complesse coinvolgenti proteine, acidi nucleici, molecole piccole, ioni e residui modificati. Questo modello, basato su un’architettura più aggiornata, offre un livello di precisione superiore rispetto agli strumenti precedenti, aprendo nuove opportunità per la ricerca biomolecolare.
Il concetto di deep learning, che rappresenta la capacità dell’intelligenza artificiale di apprendere in modo simile all’essere umano, gioca un ruolo fondamentale nei progressi di DeepMind. Questa azienda britannica, ora controllata da Alphabet (la società madre di Google dal 2024), ha sedi di ricerca in diversi paesi, inclusi Canada, Francia e Stati Uniti. I ricercatori sottolineano che il nuovo modello AlphaFold permette una modellazione ad alta precisione nello spazio biomolecolare, tutto all’interno di un unico framework di deep learning. Questo progresso promette di aprire nuove porte nella comprensione delle strutture molecolari e nel campo dello sviluppo di farmaci e terapie.