Nelle cellule di tutti gli esseri viventi, si trovano miliardi di macchine molecolari, costituite da proteine, DNA e altre molecole. Tuttavia, queste strutture non operano in modo isolato. Per comprendere appieno il funzionamento della vita, dobbiamo analizzare le loro molteplici interazioni in tutte le loro combinazioni.
AlphaFold 3, un nuovo modello rivoluzionario presentato su Nature, è in grado di prevedere con grande precisione la struttura e le interazioni di queste molecole vitali. Rispetto ai metodi precedenti, la nostra capacità di previsione delle interazioni tra proteine e molecole è migliorata di almeno il 50%, e in alcuni casi è raddoppiata. Utilizzando AlphaFold 3, è possibile generare una rappresentazione tridimensionale delle molecole e delle loro interazioni, che includono proteine, DNA, RNA e ligandi (come i farmaci). Inoltre, questo modello può simulare i cambiamenti chimici che avvengono in queste molecole, regolando così le normali attività cellulari e identificando le cause di malattie se queste attività vengono disturbate.
AlphaFold 3 si basa sull’addestramento e sull’architettura di prossima generazione, che include il modulo Evoformer, il quale ha contribuito alle eccezionali prestazioni del suo predecessore, AlphaFold 2. Simile ai generatori di immagini AI, AlphaFold 3 elabora gli input e utilizza una rete di diffusione per produrre le sue previsioni. Questo processo inizia con una rappresentazione atomica e, nel tempo, converge verso una struttura molecolare più precisa possibile.
I vantaggi di AlphaFold 3 sono evidenti: nessun’altra tecnologia si avvicina alla sua precisione nella previsione delle interazioni molecolari. Ciò consente di unire diverse scoperte scientifiche, poiché AlphaFold 3 è in grado di valutare complessi molecolari completi in modo olistico. Questo modello migliora la comprensione della vita, fornendo una visione completa delle interazioni molecolari che sono essenziali per comprendere i complessi meccanismi vitali. Inoltre, contribuisce significativamente allo sviluppo di farmaci, predendo con precisione le interazioni proteina-molecola, il che facilita la scoperta di trattamenti e terapie più efficaci.