DeepMind ha condiviso i compiti del suo software di intelligenza artificiale descrivendo in dettaglio la struttura di sei proteine collegate al coronavirus di Wuhan. La startup britannica di machine learning spera che i risultati possano aiutare gli scienziati a sviluppare un vaccino per arrestare e invertire la diffusione globale di questo virus. Conoscendo queste strutture proteiche virali, gli scienziati possono capire come funziona il virus e come può essere fermato. Alcuni laboratori hanno condiviso i propri dati sulle proteine, prodotti a livello computazionale o sperimentale, e ora DeepMind ha fatto progressi con i suoi sforzi determinati dall‘intelligenza artificiale.
L’IA per scoprire un vaccino contro il coronavirus
E’ stato usato per la ricerca AlphaFold, un modello presentato alla fine del 2018, per prevedere sei delle strutture proteiche sottostanti per il SARS-CoV-2. Hanno usato inoltre i dati della Universal Protein Resource, un database aperto che descrive la forma e la funzione di centinaia di migliaia di proteine prese da progetti di sequenziamento del genoma, per aiutare AlphaFold nelle sue previsioni. Il software, per quel che vale, utilizza una tecnica nota come “modellazione libera” per prevedere le strutture proteiche del nuovo coronavirus.
“Sottolineiamo che queste previsioni di struttura non sono state verificate sperimentalmente, ma speriamo che possano contribuire all’interrogatorio della comunità scientifica sul funzionamento del virus e che fungano da piattaforma di generazione di ipotesi per il futuro lavoro sperimentale nello sviluppo di terapie”, ha detto DeepMind giovedì. “Normalmente, aspettiamo a pubblicare ricerche così fin quando non sono scientificamente confermate. Tuttavia, data la potenziale serietà e sensibilità al tempo della situazione, stiamo rilasciando le strutture previste come le abbiamo ora, sotto una licenza aperta in modo che chiunque possa farne uso”, hanno concluso.