Un’intelligenza artificiale prevede l’interazione tra tutte le molecole della vita

Un’intelligenza artificiale prevede l’interazione tra tutte le molecole della vita
Un’intelligenza artificiale prevede l’interazione tra tutte le molecole della vita

All’interno di ogni cella c’è miliardi di macchine molecolari e capire come funziona è la chiave per comprendere e curare le malattie. È in grado di farlo l’ultima versione di AlphaFold, un sistema di intelligenza artificiale di Google prevedere la struttura e le interazioni di tutte le molecole della vita.

La sua descrizione è pubblicata sulla rivista Nature e, secondo i responsabili, AlphaFold 3 porta “il mondo biologico in alta definizione”. Permette agli scienziati di vedere i sistemi cellulari in tutta la loro complessità, attraverso le loro strutture, interazioni e modifiche.

Secondo DeepMind, responsabile di questa intelligenza artificiale (AI) insieme a Isomorphic Labs, si tratta di un “modello rivoluzionario” che migliora i precedenti e questo funziona con una precisione senza precedenti.

All’interno di ogni cellula vegetale, animale e umana c’è miliardi di macchine molecolari che sono costituiti da proteine, DNA e altre molecole, ma nessuno di loro lavora da solo. Solo vedendo come interagiscono tra loro, attraverso milioni di tipi di combinazioni, puoi iniziare a farlo comprendere veramente i processi della vita.

Il nuovo modello si basa sui fondamenti di AlphaFold 2, che nel 2020 e negli anni successivi rappresentò un progresso fondamentale nel prevedere la struttura delle proteine ​​(nel 2022 sono state pubblicate le previsioni della struttura tridimensionale di quasi tutte le proteine ​​-200 milioni- basate sulla loro sequenza aminoacidica).

Milioni di ricercatori in tutto il mondo hanno utilizzato quella versione per fare scoperte in settori quali i vaccini contro la malaria, i trattamenti contro il cancro e la progettazione di enzimi, afferma una dichiarazione di Google DeepMind.

Oltre le proteine

Ora sono consentiti miglioramenti sostanziali all’architettura del deep learning e al sistema di formazione prevedere in modo più accurato la struttura di un’ampia gamma di sistemi biomolecolari in un quadro unificato.

Nel caso delle interazioni proteiche con altri tipi di molecole, si ottiene a miglioramento di almeno il 50% rispetto ai metodi di previsione esistenti e per alcune importanti categorie di interazione l’accuratezza della previsione è raddoppiata.

“AlphaFold 3 ci porta oltre le proteine coprono un ampio spettro di biomolecole. Questo salto potrebbe portare a una scienza più trasformativa, dallo sviluppo di materiali biorinnovabili e colture più resistenti all’accelerazione della progettazione di farmaci e della ricerca genomica”, aggiunge la nota.

Da un elenco di molecole, AlphaFold 3 è capace di generare la sua struttura tridimensionale articolaremostrando come questi si incastrano. Modellare grandi biomolecole come proteine, DNA e RNA, così come piccole molecolenoti anche come ligandi.

Inoltre, puoi modello di modifiche chimiche di queste molecole che controllano il sano funzionamento delle cellule e che, se alterate, possono causare malattie.

Questa nuova finestra sulle molecole della vita rivela come sono tutte collegate e aiuta a capire come tali connessioni influenzano le funzioni biologichecome l’azione dei farmaci, la produzione di ormoni e il processo di riparazione del DNA che preserva la salute.

Una “google map” di molecole, aperta

Gli scienziati possono accedi gratuitamente alla maggior parte delle sue funzionalità tramite il server AlphaFold appena lanciato. Con pochi clic, possono sfruttare la potenza di AlphaFold 3 per modellare strutture composte da proteine, DNA, RNA e una selezione di ligandi, ioni e modifiche chimiche.

“AlphaFold 3 ha il potenziale per essere innovativo come AlphaFold, quando è stato rilasciato per la prima volta. Con il server, non si tratta più solo di prevedere le strutture, ma di facilitare generosamente l’accesso e consentire ai ricercatori di porre domande audaci e accelerare le scoperte”, afferma Céline Bouchoux, del Francis Crick Institute.

“Comprendere il mondo biomolecolare dentro di noi e come le complesse reti di molecole interagiscono nelle nostre cellule è un punto di partenza cruciale per comprendere e curare le malattie attraverso la progettazione razionale dei farmaci”, afferma Isomorphic Labs.

In questo senso, e per far avanzare questa comprensione, è stato sviluppato questo innovativo modello di intelligenza artificiale che fornisce una visione precisa a livello atomico della struttura dei sistemi biomolecolari, conclude Isomorphic, che È già in contatto con aziende del settore per la sua realizzazione.

 
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