Progettare a partire da zero proteine che non esistono in natura: è il nuovo traguardo raggiunto grazie all’Intelligenza Artificiale, in particolare con l’algoritmo di RosettaFold Diffusion
Il nuovo metodo pubblicato sulla rivista Nature e messo a punto dal gruppo di ricerca guidati da David Baker, dell’Università di Washington a Seattle, permette creare in tempi rapidi molecole utili in molti settori, da biomarcatori per identificare inquinanti o malattie e in futuro realizzare nanomacchine.
“E’ un importante passo in avanti rispetto a quel che si era imparato a fare finora”, ha commentato Marco Marcia, del Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (Embl), l’istituto di ricerca che usando l’algoritmo di AlphaFold sviluppato in collaborazione con DeepMind aveva permesso poco meno di un anno fa di predire la struttura tridimensionale della gran parte delle proteine di ogni organismo vivente, oltre 200 milioni.
“Ora si è andati più avanti, diventa possibile disegnare nuove proteine, molecole in 3D che finora non esistevano”.
A renderlo possibile è una nuova versione di RosettaFold, un algoritmo analogo a AlphaFold, che sfrutta una differente tipologia di approccio basato sui cosiddetti modelli di diffusione usati per applicazioni nella generazione di testi o immagini.
Uno dei primi risultati ottenuti dai ricercatori è stato quello di disegnare una nuova proteina capace di legarsi alla superficie di un virus influenzale ma le potenzialità di questo nuovo approccio potrebbero essere enormi.
“Ovviamente servirà tempo, ma alcune cose importanti potranno essere alla portata già a breve.
Ad esempio – ha aggiunto Marcia – realizzare in modo facile una molecola su misura per individuare e marcare un qualche inquinante molto ‘sfuggente’ presente nell’acqua o nell’aria oppure riconoscere con semplici test della saliva uno specifico virus.
In un futuro non molto lontano si potrà pensare di usare questi nuovi strumenti per realizzare ad esempio vere e proprie macchine molecolari finora impossibili”.
ANSA
