Conosciamo meglio le proteine grazie all’intelligenza artificiale DeepMind: perché è una scoperta enorme

di THOMAS VACCARI

Come hanno lavorato i ricercatori di DeepMind per raggiungere un obiettivo che per più di 50 anni è stato un mistero per la biologia strutturale?

Sono partiti definendo un set di obiettivi per l’intelligenza artificiale in modo da predire la struttura delle proteine. Successivamente hanno permesso all’algoritmo di autoevolversi, avendo accesso ai dati e alle sequenze di milioni di proteine.

Questo processo iterativo, oggi alla base della gran parte delle più recenti AI, ha rappresentato una rivoluzione. Il rilascio di AlphaFold2 e del database per utilizzarlo è solo il punto di partenza: l’obiettivo è migliorare la capacità di predire le parti “complesse” di una proteina e integrare la banca con sempre più dati.

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