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L'IA fa dialogare tutte le molecole della vita, per future terapie

Con AlphaFold 3 di Google e Isomorphic Labs

Dall'intelligenza artificiale uno strumento per far interagire tutte le molecole della vita (fonte: Isomorphic Labs - Header image)

Redazione Ansa

Dopo avere rivoluzionato la ricerca sulle proteine, l'intelligenza artificiale 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. E' un passo in avanti importante rispetto al traguardo che era stato raggiunto nel 2023 con il modello AlphaFold 2, che permette di combinare fra loro un gradissimo numero di proteine.

Per mettere alla prova il nuovo modello di IA, 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 - scrivono gli autori della ricerca - amplierà la nostra comprensione dei processi biologici e potrebbe facilitare lo sviluppo di farmaci". Il nuovo modello di intelligenza artificiale è infatti in grado di prevedere l'interazione fra proteine, acidi nucleici, piccole molecole, ioni e residui proteici modificati, nonché interazioni anticorpo-antigene. C'è ancora del lavoro da fare sull'accuratezza dei modelli, scrivono i ricercatori, ma è ormai aperta la strada che promette di imprimere una forte accelerazione alla ricerca biomedica.

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