Qual è l’importanza delle proteine nella ricerca scientifica
Le proteine sono elementi fondamentali per ogni processo biologico. La loro struttura tridimensionale è strettamente legata alla loro funzione, ma decifrare questa conformazione può richiedere anni di ricerca. Questo è il punto dove AlphaFold, il programma di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind, di cui fanno parte i vincitori del Premio Nobel per la Chimica 2024, ha cambiato le regole del gioco. Dal 2020, la sua seconda versione è riuscita a predire la struttura 3D delle proteine con una rapidità e un’accuratezza impensabili fino a poco tempo fa, aprendo nuovi orizzonti alla scienza in settori che spaziano dalla medicina all’ecologia.
Cos’è il programma AlphaFold
Ad oggi, AlphaFold ha svelato oltre 200 milioni di strutture proteiche, provenienti da una varietà immensa di organismi, inclusi umani, animali, piante e batteri. Questo patrimonio di informazioni è stato reso liberamente accessibile nel database creato nel 2021 in collaborazione con l’Istituto Europeo di Bioinformatica del Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare. Con oltre 2 milioni di utenti in tutto il mondo, il database è diventato uno strumento imprescindibile per i ricercatori, citato in più di 1.000 articoli scientifici già nel primo anno.
Come funziona AlphaFold
Il funzionamento di AlphaFold si basa su un sofisticato sistema di apprendimento automatico. Addestrato con le sequenze note di amminoacidi, AlphaFold compara ogni nuova sequenza con quelle già conosciute per individuare somiglianze e creare un modello tridimensionale. Questo processo, che comprende il confronto e l’interazione degli amminoacidi, porta alla ricostruzione della struttura della proteina, un tempo quasi impossibile da ottenere in tempi rapidi. La capacità di AlphaFold di assemblare questi complessi puzzle molecolari ha rivoluzionato la biologia strutturale.
In cosa AlphaFold 3 è diverso dalla prima versione
Nel maggio 2024, AlphaFold ha compiuto un ulteriore passo avanti con il rilascio della sua terza versione, che estende la sua capacità anche alla predizione della struttura di altre molecole biologiche come il DNA. Tuttavia, il mancato rilascio del codice promesso da DeepMind ha suscitato critiche da parte della comunità scientifica. Nonostante ciò, l’impatto di AlphaFold rimane indiscutibile, rappresentando una rivoluzione che potrebbe accelerare scoperte scientifiche di importanza globale per anni a venire.
