IA di DeepMind rivoluziona il mondo della biologia: risolta la sfida del protein folding

IA di DeepMind rivoluziona il mondo della biologia: risolta la sfida del protein folding
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Il team di DeepMind, il laboratorio britannico di proprietà di Google dedicato alla ricerca nel mondo dell’intelligenza artificiale, ha sviluppato un sistema IA chiamato AlphaFold 2 che, nelle ultime ore, ha ufficialmente compiuto uno dei passi in avanti più importanti nel mondo della biologia, risolvendo una delle più grandi sfide dei ricercatori.

AlphaFold 2 AI è il nome vero e proprio di questo sistema creato come parte del lavoro di DeepMind per la competizione biennale Critical Assessment of Structure Prediction o CASP, occasione in cui ha dimostrato di poter prevedere con estrema precisione il modo in cui certe proteine si piegano, superando i modelli computazionali di ben oltre 100 team di ricercatori, scienziati ed esperti di biologia, tra cui la struttura di una proteina batterica su cui la comunità scientifica era ferma da fin troppo tempo, risolvendo il problema del protein folding che ha bloccato i professori per quasi 50 anni.

Come dichiarato dal professore, presidente e co-fondatore di CASP John Moult, “Siamo rimasti bloccati su questo problema - come si ripiegano le proteine ​​- per quasi 50 anni. Vedere DeepMind produrre una soluzione per questo, avendo lavorato personalmente su questo problema per così tanto tempo e dopo così tante fermate e partenze, chiedendoci se ci saremmo mai arrivati, è un momento molto speciale”. Non c’è dubbio che, dunque, questo sia veramente un momento che cambierà davvero la storia della biologia. Ma cosa significa per noi “comuni mortali”?

Spiegandolo nel modo più semplice possibile, prevedere le strutture proteiche dalla loro sequenza di amminoacidi permette agli esperti di comprendere meglio le malattie, scoprire e sviluppare farmaci e terapie avanzate in maniera molto più rapida rispetto a oggi. Essendo addestrato su circa 170.000 strutture proteiche note e un vasto numero di sequenze proteiche di cui non si conoscono ancora le strutture 3D, il nuovo sistema AlphaFold 2 (successore di AlphaFold, altro sistema visto in occasione del CASP nel 2018) è veramente pronto a dare il meglio per aiutare la comunità scientifica nel futuro.

Dal punto di vista più tecnico, questa intelligenza artificiale sfrutta circa 128 core TPUv3 basati sul cloud di Google e, per gli obiettivi proteici più complessi nella categoria di modellazione libera, a oggi AlphaFold 2 raggiunge un punteggio medio di 87,0 GDT, appena inferiore rispetto alla metrica 90 GDT ritenuta da Moult come limite da superare per definire i risultati i più simili possibili alla realtà. Man mano che il lavoro di DeepMind continuerà, inizieremo a vedere sempre più previsioni accurate ​​prendere forma: l'azienda indica potenziali progressi nella sostenibilità e nella progettazione di farmaci come risultato della sua ricerca sul ripiegamento delle proteine.

Restando nel mondo dell’IA e della medicina, a inizio novembre un gruppo di ricercatori del MIT ha sviluppato un sistema in grado di scoprire se un individuo è stato contagiato dal COVID-19 semplicemente analizzando la sua tosse; o ancora, soffermandoci sui lavori di DeepMind, circa un anno fa l’IA AlphaGo ha convinto il campione mondiale sudcoreano Lee Se-dol a ritirarsi dalla scena competitiva in quanto, secondo lui, le intelligenze artificiali ora sono troppo forti per l’uomo.

FONTE: DeepMind
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