Questa intelligenza artificiale può prevedere la struttura di tutte le proteine ​​nell’Universo


L'annuncio di DeepMind relativo al rilascio della terza versione del suo software AlphaFold segna un importante passo avanti nel campo della biologia strutturale e dell'intelligenza artificiale (AI). AlphaFold3, basato sull’apprendimento automatico, mira a modellare con precisione il modo in cui le proteine ​​si ripiegano, aprendo la porta a una migliore comprensione dei processi biologici fondamentali.

La complessità della previsione delle strutture di Trote

Le proteine ​​sono catene diaminoacidi che devono ripiegarsi in una precisa forma tridimensionale per svolgere le loro specifiche funzioni biologiche. Questo processo di ripiegamento è fondamentale per la vita perché determina il modo in cui le proteine ​​interagiscono con altre molecole e svolgono compiti essenziali, come la catalisi enzimatica, il trasporto delle molecole, la segnalazione cellulare e la risposta immunitaria. Comprendere la loro struttura tridimensionale è quindi fondamentale per comprendere come funzionano a livello molecolare. Tuttavia, prevederlo dalla sua sequenza di aminoacidi è a grande sfida scientifica.

La sequenza aminoacidica, detta anche sequenza primaria, è infatti una lunga catena lineare che deve ripiegarsi in una configurazione complessa e unica per diventare funzionale. Il processo di piegatura è influenzato da varie forze chimiche e fisiche, come le interazioni idrofobiche, i legami idrogeno e le forze di Van der Waals. Inoltre, il ripiegamento avviene in un ambiente cellulare complesso dove anche le interazioni con altre molecole e le condizioni locali possono svolgere un ruolo. Le proteine ​​possono quindi adottare una grande diversità di strutture. Inoltre, piccole variazioni nella sequenza aminoacidica possono portare a differenze significative nella struttura finale.

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Le sfide della previsione tramite modellizzazione

Questa complessità ha reso a lungo difficile prevedere con precisione le strutture proteiche solo a partire dalla sequenza primaria. Tradizionalmente, per determinare le strutture proteiche sono state utilizzate tecniche sperimentali come la cristallografia a raggi X, la risonanza magnetica nucleare (NMR) e la microscopia crioelettronica. Sebbene questi metodi forniscano informazioni dettagliate, sono costosi, laboriosi e spesso limitati a tipi specifici di proteine.

Gli approcci computazionali per la previsione delle strutture proteiche hanno tentato di colmare questa lacuna. Sono stati sviluppati metodi come la modellazione per omologia, in cui la struttura di una proteina è prevista in base alla somiglianza della sequenza con proteine ​​di struttura nota, e simulazioni di dinamica molecolare, che utilizzano principi fisici per simulare il ripiegamento delle proteine. Tuttavia, questi metodi presentano limitazioni significative in termini di precisione e portata. Lo sviluppo di intelligenza artificiale (IA) ha tuttavia offerto nuove prospettive in questo settore.

Proteine ​​AlphaFold3
Crediti: CHRISTOPH BURGTEDT

La potenza di AlphaFold3

AlphaFold, sviluppato da DeepMind, è un software progettato specificamente per modellare il ripiegamento delle proteine. Fino ad ora, le versioni precedenti si concentravano principalmente sulla previsione delle strutture proteiche. Di più recentementeDeepMind ha tuttavia sviluppato una nuova versione (AlphaFold3) che permette anche di fare previsioni come queste proteine ​​interagiscono con altre molecole biologiche come DNA, RNA e ligandi.

Ricordiamo che i ligandi sono molecole che si legano specificamente a una proteina bersaglio, formando così un complesso ligando-proteina. Queste molecole possono essere di diversa natura chimica, da piccole molecole organiche a ioni metallici comprese macromolecole come i polisaccaridi. Nel contesto della biologia strutturale, i ligandi sono spesso molecole regolatrici o mediatori biologici che interagiscono con le proteine ​​per regolarne l'attività. Ad esempio, in farmacologia, i ligandi sono spesso composti chimici progettati per legarsi a specifiche proteine ​​bersaglio, come i recettori cellulari, per modulare la loro funzione e curare le malattie.

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Questa capacità ampliata del programma AlphaFold, giudicata 50% più accurato rispetto agli attuali metodi software nella previsione delle strutture proteiche e delle loro interazioni, aprendo così nuove possibilità in vari campi come la medicina, l’agricoltura e la biotecnologia.

Tuttavia, una limitazione significativa è che, a differenza dei suoi predecessori, AlphaFold3 non è open source, il che significa che i ricercatori non possono accedere pubblicamente al suo codice o ai dati di formazione. Ciò potrebbe limitare la capacità della comunità scientifica di personalizzare il modello o utilizzare il software per lavori di ricerca specifici.

Tuttavia, i ricercatori non commerciali possono comunque accedere ad AlphaFold3 tramite il server AlphaFold di DeepMind, che consente loro di inviare sequenze molecolari e ottenere previsioni sulla struttura delle proteine ​​in pochi minuti. D'altro canto esiste un limite di venti compiti al giorno, il che potrebbe limitarne l'uso intensivo in determinate situazioni di ricerca.





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