Ricordate l’autunno scorso quando ChatGPT di OpenAI sembrava avere catturato l’attenzione sull’IA? Bene, la vera rivoluzione nella scienza è stata compiuta dall’AlphaFold AI di DeepMind l’estate scorsa.
Il 28 luglio 2022, la società di proprietà di Alphabet ha annunciato che AlphaFold aveva previsto la struttura di quasi tutte le proteine note alla scienza, aprendo le porte a nuove possibilità nella comprensione della biologia e accelerando la scoperta di farmaci e cure per le malattie. Questo risultato è stato basato sul lavoro pionieristico svolto un anno prima, quando DeepMind ha rilasciato in open-source il sistema AlphaFold che aveva mappato il 98,5% delle proteine presenti nel corpo umano.
Oggi, Google DeepMind afferma che l’AlphaFold Protein Structure Database è stato utilizzato da oltre 1,2 milioni di ricercatori in oltre 190 paesi, con un tasso di adozione in rapida crescita in tutti i settori.
Recentemente, il CEO di Google DeepMind, Demis Hassabis, ha dichiarato in un podcast che, sebbene i chatbot di intelligenza artificiale abbiano avuto un grande impatto mediatico, AlphaFold ha avuto l’effetto più significativo nel mondo dell’IA. La maggior parte dei biologi di tutto il mondo lo sta utilizzando, mentre le grandi aziende farmaceutiche stanno sfruttando il suo potenziale per far progredire i loro programmi di ricerca di nuovi farmaci.
Il successo di AlphaFold è stato evidente nei risultati ottenuti: ha permesso di scoprire nuove minacce di malattie a Madagascar, sviluppato un vaccino più efficace contro la malaria, creato nuovi farmaci per il cancro e combattuto la resistenza agli antibiotici.
Ma il team di AlphaFold non si ferma qui: uno dei ricercatori, Kathryn Tunyasuvunakool, ha sottolineato che ci sono ancora molti problemi irrisolti nel campo delle proteine. Tuttavia, lei spera che negli anni a venire possano emergere altre applicazioni innovative per AlphaFold.
L’AlphaFold ha rappresentato una pietra miliare nel risolvere l’enigma biologico conosciuto come “sfida del ripiegamento delle proteine”, che ha intrigato gli scienziati per decenni. Le proteine, essendo fondamentali per la vita, hanno strutture 3D uniche, ma comprendere come si ripiegano è stato sempre un problema complesso. AlphaFold ha introdotto un nuovo metodo per prevedere con precisione queste strutture, ottenendo risultati senza precedenti.
Il sistema è stato addestrato sulle strutture amminoacidiche di 100.000-150.000 proteine e ha previsto più di 200 milioni di strutture proteiche, salvando miliardi di anni e trilioni di dollari di ricerca sperimentale.
Nonostante il successo, ci sono ancora sfide da affrontare. Ad esempio, AlphaFold prevede principalmente strutture statiche, ma molte proteine cambiano forma nel tempo mentre svolgono la loro funzione. Quindi, per sfruttare appieno il potenziale della tecnologia, sarà necessario un modello più consapevole della fisica delle proteine.
In definitiva, l’entusiasmo è palpabile riguardo all’adozione di AlphaFold come strumento fondamentale nel campo della biologia. Gli strumenti di biologia computazionale non hanno mai avuto un impatto così diffuso e si prevede che questo sia solo l’inizio di una straordinaria rivoluzione scientifica.
Anche se DeepMind ha lanciato la startup biotecnologica Isomorphic Labs, dimostrando ambizioni più grandi nello spazio della ricerca sui farmaci, è evidente che il progresso della scienza e della medicina rimarrà al centro della missione generale dell’azienda, come dimostrato dal loro impegno continuo nel risolvere sfide scientifiche come AlphaFold.