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lunedì 30 novembre 2020 di 2681 Letture
DeepMind risolve il problema dello studio del fenomeno chiamato ripiegamento delle proteine

DeepMind risolve il problema dello studio del fenomeno chiamato ripiegamento delle proteine

L'azienda di Alphabet-Google utilizza l'intelligenza artificiale per studiare efficacemente e in modo efficiente il ripiegamento delle proteine. I "segreti" delle malattie potranno essere scoperti più velocemente sviluppando terapie specifiche in tempi ridotti. Quali i nuovi scenari.

Molti nostri lettori conoscono il progetto [email protected], uno speciale programma che permette ai singoli individui contribuire con la potenza computazionale dei propri PC allo studio del ripiegamento delle proteine.

Tale fenomeno descrive il processo di ripiegamento molecolare attraverso il quale le proteine ottengono la loro struttura tridimensionale.

Lo sforzo di crowdsourcing globale posto in essere con [email protected] è stato necessario perché, utilizzando metodi tradizionali, i calcoli sulla ripiegatura di singole porzioni delle proteine richiede tanto tempo ed è estremamente costosa in termini di costi diretti e risorse di calcolo.

Gli ingegneri di DeepMind, azienda direttamente controllata da Alphabet - casa madre di Google - hanno annunciato di aver posto un'importante pietra miliare proponendo un'efficace ed efficiente soluzione - battezzata AlphaFold - a una sfida che gli scienziati hanno lanciato da 50 anni. Servendosi dell'intelligenza artificiale gli esperti di DeepMind sono riusciti a snellire il lavoro necessario per lo studio del ripiegamento delle proteine passando da mesi a poche ore.

DeepMind risolve il problema dello studio del fenomeno chiamato ripiegamento delle proteine

L'approccio usato da DeepMind prevede l'utilizzo di un sistema di reti neurali in grado di focalizzarsi su specifici input per aumentare l'efficienza delle elaborazioni.

La soluzione presentata dagli ingegneri dell'azienda può affinare continuamente lo schema predittivo dei possibili risultati di ripiegamento delle proteine in base alla loro storia fornendo indicazioni altamente accurate.

L'intelligenza artificiale di DeepMind può comprendere la struttura delle proteine con un grado di accuratezza molto elevato (spingendosi fino alle dimensioni di un atomo) e in brevissimo tempo. Un processo cruciale per capire come possano essere curate le principali malattie e per risolvere altri grandi problemi. Ad esempio si possono stabilire le modalità per scomporre al meglio materiali pericolosi come i rifiuti tossici.

Avere contezza dei modi con cui le proteine si piegano passando da una sequenza di amminoacidi a una complessa struttura tridimensionale nella loro forma stabile è la chiave per capire come vengono trasmesse le malattie e, ad esempio, per saperne di più sulle affezioni più comuni quali le allergie.

Se si comprendono a fondo i segreti della ripiegatura si può potenzialmente alterare "furbescamente" questi fenomeni bloccando il progresso di un'infezione o, al contrario, correggere eventuali errori che possono portare a disturbi neurodegenerativi e cognitivi.

Il salto tecnologico compiuto dagli studiosi di DeepMind potrebbe essere destinato a far "cambiare passo" all'umanità aiutando gli scienziati a comprendere più velocemente la "dinamica" delle malattie e le terapie che possono essere messe in campo.

Uno schema nuovo ed efficace che nel breve termine può aiutare a superare la crisi da COVID-19 che stiamo attraversando e, in ottica futura, contribuire a rilevare e prevenire ulteriori eventuali epidemie.

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