L'intelligenza artificiale ha risolto uno dei problemi più difficili in biologia

L'annoso ed estremamente complesso problema scientifico della struttura e del comportamento delle proteine ​​è stato risolto dal nuovo sistema di intelligenza artificiale AlphaFold. Gli scienziati di DeepMind hanno dimostrato che l'intelligenza artificiale che creano può prevedere quale forma tridimensionale le proteine ​​si formeranno dalle sequenze di amminoacidi.

Prevedere quale forma tridimensionale assumerà una proteina è stato un mistero per gli scienziati per mezzo secolo. La capacità di prevedere con precisione la struttura delle proteine ​​in base alla loro sequenza di amminoacidi sarebbe un grande vantaggio per le scienze della vita e la medicina. Accelererebbe notevolmente gli sforzi per comprendere gli elementi costitutivi delle cellule e consentirebbe di sviluppare più rapidamente nuovi farmaci.

La squadra di DeepMind intelligenza artificiale sviluppata ha affrontato il problema. È un affiliato di Google che ha avuto molti successi nello sviluppo di algoritmi avanzati. Qualche anno fa l'hai fatto Programma AlphaGo il maestro del go ha suonato più volte. Un'altra delle loro intelligenze artificiali, nota come AlphaStar, si è rivelata migliore del 99,8% dei giocatori nel gioco di strategia in tempo reale StarCraft II. Tuttavia, il raggiungimento della loro nuova intelligenza artificiale - AlphaFold - supera i buoni risultati nei giochi.

AlphaFold

AlphaFold ha compiuto un passo da gigante verso la risoluzione di una delle più grandi sfide in biologia: determinare la forma tridimensionale di una proteina in base alla sua sequenza di amminoacidi. L'intelligenza artificiale sviluppata dal team di ricerca DeepMind ha prevalso in una competizione CASP biennale (Valutazione critica della previsione della struttura) contro circa 100 altri team per sviluppare sistemi in grado di prevedere le forme tridimensionali delle proteine. Nella competizione, i team di ricerca ricevono sequenze di amminoacidi per circa 100 proteine ​​e dovrebbero sviluppare la loro struttura su questa base.

I risultati raggiunti dai team vengono confrontati con i risultati del lavoro di laboratorio.
Gli esperti sono rimasti colpiti dal lavoro svolto da AlphaFold. Sottolineano che ciò avrà implicazioni di vasta portata, inclusa una radicale accelerazione dei nuovi farmaci. - Ciò che il team di DeepMind ha ottenuto è fantastico e cambierà il futuro della biologia strutturale e della ricerca sulle proteine ​​", afferma Janet Thornton, direttrice in pensione dell'Istituto europeo di bioinformatica. - Questo era un problema 50 anni fa. nella mia vita ", ha aggiunto John Moult dell'Università del Maryland a Shady Grove e co-fondatore di CASP.

AlphaFold ha partecipato per la prima volta al CASP nel 2018. Ha preso il primo posto al tavolo finale della competizione. Ma quest'anno gli algoritmi DeepMind di Londra hanno stupito tutti. Anche la concorrenza ha dimostrato che AlphaFold funziona così incredibilmente bene da poter annunciare una rivoluzione in biologia.

- È una svolta nel gioco. Trasformerà la medicina, la ricerca e la bioingegneria. Cambierà tutto ", sottolinea Andrei Lupas, biologo dell'Istituto Max Planck per la biologia dello sviluppo di Tubinga, che ha valutato le prestazioni di vari team del CASP.