L’intelligenza artificiale ha superato i limiti della conoscenza scientifica prevedendo la forma di quasi tutte le proteine ​​conosciute, una svolta che accelererà significativamente il tempo necessario per fare scoperte biologiche.

La ricerca è stata condotta dalla società di intelligenza artificiale con sede a Londra DeepMind, di proprietà della società madre di Google, Alphabet, che ha utilizzato il suo algoritmo AlphaFold per costruire il database più completo e accurato finora delle oltre 200 milioni di proteine ​​conosciute.

La previsione della struttura di una proteina dalla sola sequenza del DNA è stata una delle maggiori sfide della biologia. Gli attuali metodi sperimentali per determinare la forma di una singola proteina richiedono mesi o anni in laboratorio, motivo per cui sono state risolte solo circa 190.000, ovvero lo 0,1 per cento delle strutture proteiche conosciute.

L’amministratore delegato di DeepMind, Demis Hassabis, ha affermato che l’IA ha “fornito ai biologi strutturali questo nuovo potente strumento, in cui è possibile cercare la struttura 3D di una proteina quasi con la stessa facilità con cui eseguire una ricerca su Google per parola chiave”.

“[It’s] aprendo enormi opportunità per AlphaFold di avere un impatto su . . . sostenibilità, insicurezza alimentare e malattie trascurate”, ha aggiunto.

Nel luglio 2021, DeepMind ha annunciato di aver previsto la forma di tutte le proteine ​​umane, aiutando a comprendere meglio la salute e le malattie umane. Quel database è stato ampliato di 200 volte e ora contiene più di 200 milioni di strutture proteiche previste, che coprono quasi tutti gli organismi sulla Terra a cui è stato sequenziato il genoma, dal parassita della malaria all’ape.

Queste strutture sono ora disponibili tramite un database pubblico ospitato dall’Istituto Europeo di Bioinformatica presso il Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (EMBL-EBI). Nell’anno dal suo lancio, più di 500.000 ricercatori in tutto il mondo hanno avuto accesso al database AlphaFold per visualizzare più di 2 milioni di strutture, ha affermato la società.

“Quasi tutti i farmaci che sono arrivati ​​sul mercato negli ultimi anni sono stati in parte progettati attraverso la conoscenza delle strutture proteiche”, ha affermato Janet Thornton, scienziato senior e direttore emerito presso EMBL-EBI. “Avere accesso a tutte queste nuove strutture, in particolare per . . . organismi insoliti per i quali non disponevamo di dati strutturali, esiste una reale opportunità non solo per progettare nuovi farmaci. . . ma per garantire che quei farmaci non colpiscano le proteine ​​umane e non reagiscano in modo incrociato”.

Le proteine ​​sono spesso indicate come i mattoni della vita. Le loro strutture sono importanti perché determinano il modo in cui le proteine ​​svolgono il loro lavoro. Conoscere la forma di una proteina, ad esempio un anticorpo a forma di Y, dice agli scienziati di più sul ruolo di quella proteina.

Essere in grado di prevedere facilmente la forma di una proteina potrebbe consentire agli scienziati di controllarla e modificarla, in modo da poterne migliorare la funzione modificando la sequenza del DNA o assumere farmaci che potrebbero attaccarsi ad essa. Ad esempio, lo studio delle proteine ​​di superficie su un parassita della malaria può aiutare a capire come gli anticorpi si legano ad esso e quindi come combattere efficacemente l’agente patogeno.

“L’uso di AlphaFold è stato davvero trasformativo, offrendoci una visione chiara [a] proteina di superficie della malaria”, ha affermato Matthew Higgins, professore di biochimica all’università di Oxford che studia la malaria. Il suo team sta usando queste intuizioni per sviluppare un nuovo vaccino contro la malaria, ha detto.

Mentre gli scienziati dovranno ancora confermare la struttura di una proteina attraverso esperimenti, queste previsioni forniranno un enorme vantaggio e accelereranno il tempo necessario per completare il processo.

DeepMind ha affermato di aver escluso i virus dal database per impedire che questi dati vengano potenzialmente utilizzati come armi da parte di cattivi attori o bioterroristi.

Nel novembre 2021, DeepMind ha annunciato una società spin-off, Isomorphic Labs, che avrebbe applicato AlphaFold e altri strumenti di intelligenza artificiale per accelerare la scoperta di farmaci. Giovedì ha annunciato che avrebbe aperto un tradizionale laboratorio umido presso il Francis Crick Institute per raggiungere questo obiettivo.

“Possiamo iniziare a pensare alla progettazione di farmaci end-to-end. Quello sarebbe il mio sogno, in cui acceleri l’intero processo, non solo le parti della struttura. . . per nuovi farmaci e cure”, ha detto Hassabis. “Sta arrivando.”