TENDENZE SCIENTIFICHE: l’intelligenza artificiale risolve un mistero della biologia durato 50 anni

Sono centinaia di milioni le proteine conosciute: dall’insulina, che regola i livelli di zucchero nel nostro sangue, agli anticorpi, che ci aiutano a combattere le infezioni, le proteine sono fondamentali praticamente per ogni funzione nel nostro corpo e per tutti gli organismi. Il funzionamento delle proteine è determinato dalla loro forma tridimensionale, tuttavia, per mezzo secolo, gli scienziati hanno faticato a prevedere il modo in cui una proteina si ripiega in questa forma tridimensionale unica. Questa procedura è fondamentale per comprendere l’apparato biologico della vita.DeepMind, azienda di IA con sede a Londra e di proprietà di Google, ha una risposta grazie ad AlphaFold, un motore di IA rivoluzionario che determina le forme 3D delle proteine. Esso è in grado di definire le strutture con un’accuratezza senza precedenti nel giro di pochi giorni, quando, in normali circostanze di laboratorio, sarebbero necessari anni. AlphaFold ha determinato la forma di quasi i due terzi di un insieme di circa 100 proteine, con livelli di accuratezza paragonabili agli esperimenti in laboratorio e un’accuratezza elevata anche nel restante un terzo.

Per giungere alla soluzione, DeepMind ha partecipato al 14º esperimento a livello comunitario sul «Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction» (CASP14), in cui, dal 1994, gruppi di scienziati raccolgono la sfida nota come Critical Assessment of Structure Prediction (CASP), da cui è scaturito il primo esperimento, il CASP1. CASP14 è uno dei tanti esperimenti in cui team provenienti da oltre 20 paesi di tutto il mondo hanno presentato la loro proposta di modello di struttura proteica.

In un comunicato stampa, l’organizzatore di CASP14, il dott. Andriy Kryshtafovych dell’Università della California, Davis, ha parlato del risultato definendolo «davvero notevole». «La possibilità di indagare la forma delle proteine in modo veloce e accurato racchiude il potenziale per rivoluzionare le scienze della vita. Ora che il problema è stato ampiamente risolto per le proteine singole, si apre la strada per lo sviluppo di nuovi metodi volti a determinare la forma dei complessi proteici (raccolte di proteine che lavorano assieme per formare gran parte degli apparati della vita) e per altre applicazioni».La professoressa e Dama Jeanet Thornton, direttrice emerita dell’Istituto europeo di bioinformatica del Laboratorio europeo di biologia molecolare, che non è associata a CASP o DeepMind, ha commentato: «È impressionante vedere il trionfo della curiosità, dell’impegno e dell’intelligenza dell’uomo nella risoluzione di questo problema. Una migliore comprensione delle strutture proteiche e la capacità di prevederle attraverso un computer significa avere una migliore comprensione della vita, dell’evoluzione e, ovviamente, della salute e delle malattie umane».

«Ciò segna un momento emozionante per questo campo», ha riferito Demis Hassabis, co-fondatore di DeepMind, a «The Guardian». «Questi algoritmi stanno ora diventando maturi e potenti abbastanza da essere applicati a problemi scientifici davvero difficili».

La sfida scientifica è stata risolta decenni prima di quanto si aspettasse la comunità scientifica. «Si tratta di un problema che iniziavo a pensare non sarebbe mai stato risolto nel corso della mia vita», aggiunge la professoressa Thornton. «La conoscenza di queste strutture ci aiuterà davvero a capire le funzioni e i meccanismi degli esseri umani, il modo in cui funzioniamo».

«Si tratta di un punto di svolta», ha affermato a «Nature» Andrei Lupas, biologo evolutivo presso l’Istituto Max Planck per la biologia dello sviluppo, che ha valutato le prestazioni dei diversi team di CASP. «Ciò cambierà la medicina, la ricerca, la bioingegneria. Ciò cambierà tutto».

DeepMind invierà un articolo con le proprie scoperte a una rivista con revisione paritaria.