Forse si è capito come si piegano le proteine
Merito dell’intelligenza artificiale di DeepMind
La “vecchia scuola” prevede il ricorso a metodi sperimentali come la cristallografia a raggi X: un sistema lungo e laborioso, ma l’unico a disposizione per comprendere la struttura tridimensionale delle proteine. Queste macromolecole svolgono praticamente tutte le funzioni all’interno degli organismi viventi e sono formate da lunghe catene di amminoacidi. Il problema è che queste catene non sono piatte, ma assumono forme tridimensionali anche molto complesse e svolgono la loro funzione biologica proprio grazie a questa struttura. Una sorta di complicatissimo origami impossibile da determinare conoscendo solo la sequenza di amminoacidi, la cosiddetta struttura primaria che è poi quella che possiamo ricavare dal Dna: i calcoli sono troppo complessi.
Da qui l’idea di utilizzare l’intelligenza artificiale: sistemi di apprendimento automatico che, invece di calcolare le possibili forme che la catena di amminoacidi può assumere, imparano a trovare la soluzione con dei dati di esempio (in questo caso circa 170mila proteine la cui struttura era già nota). Ci si lavora dagli anni Novanta, e adesso DeepMind, azienda di proprietà di Google, sarebbe riuscita nell’impresa. Il condizionale è d’obbligo per un paio di motivi: il primo è che al momento abbiamo solo l’annuncio di DeepMind e un minimo di cautela è necessario prima che i dati vengano analizzati (tra l’altro nei limiti di eventuali brevetti) per una vera e propria pubblicazione scientifica. Il secondo motivo è che rimangono comunque dei limiti: AlphaFold, questo il nome del sistema, arranca quando ci sono interazioni tra più proteine. La scoperta promette una rivoluzione nella ricerca biomedica, permettendo ad esempio di identificare più velocemente possibili farmaci.