L’intero proteoma umano è online grazie a DeepMind ed al suo AlphaFold

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DeepMind, un’azienda inglese di intelligenza artificiale controllata da Alphabet, assieme ad i suoi partner di ricerca, ha creato e lanciato online un database contenente le strutture 3D di quasi tutte le proteine del corpo umano. La complessa struttura tridimensionale delle proteine è stata determinata computazionalmente da AlphaFold, il rivoluzionario sistema di ripiegamento delle proteine.

 

Il database del proteoma umano, e non solo, messo online da DeepMind

Il database sarà disponibile gratuitamente online e rappresenta davvero un enorme risorsa per gli scienziati in centinaia di discipline diverse, al punto che potrebbe rappresentare l’inizio di una nuova era per la biologia e la medicina.

LAlphaFold Protein Structure Database nasce dalla collaborazione tra DeepMind, l’European Bioinformatics Institute e molti altri partners. Consiste in una raccolta di centinaia di migliaia di sequenze proteiche e delle loro strutture finali complesse previste da AlphaFold.

Fino ad ora comprendere e analizzare l’intero proteoma umano, ovvero tutte le proteine codificate nel nostro genoma, sintetizzate e utilizzate dal corpo umano, era davvero un’impresa quasi impossibile.

 

La sfida nel comprendere e conoscere il proteoma

Il proteoma è infatti di gran lunga più complesso del DNA. Se da un lato è vero che le proteine, come il DNA, sono sequenze di molecole note; nel DNA queste sono le poche basi azotate, le proteine invece sono sono sequenze formate da 20 amminoacidi, ognuno dei quali è codificato da più basi nei geni. Inoltre le semplici sequenze di amminoacidi che formano le proteine, non rappresentano in realtà la proteina finale. Le “collane” di amminoacidi infatti, si attorcigliano e si ripiegano fino ad arrivare alla forma finale della proteina.

In pratica questo significa che il proteoma è composto non solo da 20.000 sequenze di centinaia di aminoacidi ciascuna, ma che ognuna di queste sequenze ha una struttura e una funzione fisica. E una delle parti più difficili della loro comprensione è capire quale forma si ottiene da una data sequenza.

La forma finale della proteina viene in genere ottenuta sperimentalmente usando la cristallografia a raggi X, un processo lungo e complesso che può richiedere mesi o più per determinare la struttura di una singola proteina. Ma adesso grazie ad AlphaFold e alla sua ultima versione del 2020, sembra che la struttura possa essere prevista anche in modo computazionale, con livelli di precisione abbastanza alti e abbastanza affidabili.

Grazie ad AlphaFold 2 dunque, circa il 98,5% del proteoma umano è ora “piegato”, come si suol dire, il che significa che esiste una struttura prevista che secondo il modello di intelligenza artificiale è abbastanza vicina alla realtà.

Oltre al proteoma umano, AlphaFold ha anche piegato il proteoma per altri 20 organismi, tra cui il lievito e l’Escherichia coli, per un totale di circa 350.000 strutture proteiche. Tutto ciò sarà reso disponibile come database online liberamente sfogliabile in cui qualsiasi ricercatore potrà semplicemente inserire una sequenza o un nome di proteina e ricevere immediatamente la struttura 3D.

 

Le infinite potenzialità e applicazioni del database potrebbero rivoluzionare la ricerca biologica e medica

Demis Hassabis il fondatore e CEO di DeepMind spiega che nel database le strutture possono essere visualizzate in 3D, ingrandite ed esaminate e, grazie alla collaborazione con l’European Bioinformatics Institute e al collegamento con tutti gli altri loro database, si possono osservare in modo immediato anche i geni correlati, o correlati in altri organismi, o le altre proteine che hanno funzioni correlate.

Secondo Hassabis questo nuovo approccio e le infinite possibilità che il database offre, potrebbero portare a un radicale cambiamento in questo campo. Ed Hassabis assicura che il database si evolverà di pari passo, ad esempio con versioni derivate e migliorate in modo incrementale del software stesso.

Tra le infinite opportunità scientifiche che il database offre, vi è sicuramente quanto scaturito dalla collaborazione con il Drugs for Neglected Diseases Institute (DNDI). Il DNDI è un organizzazione che si concentra, su malattie troppo rare perché possano ricevere attenzione e investimento da parte delle principali aziende farmaceutiche o dai gruppi di ricerca medica per la ricerca di un trattamento. Esaminare normalmente le proteine sospettate di essere responsabili di queste malattie sarebbe costoso e richiederebbe molto tempo, e per malattie che colpiscono relativamente poche persone, potrebbero non esserci gli investimenti necessari per ricerche lunghe e costose.

Ma grazie a questo database, si potrebbe essere in grado di richiamare semplicemente e velocemente le strutture di 10 proteine sane e 10 versioni mutate delle stesse. Si potrebbero così avere nuove intuizioni che altrimenti avrebbero richiesto anni di scrupoloso lavoro sperimentale.

 

Un passo avanti verso l’obiettivo finale

AlphaFold risolve dunque un problema molto importante: prevedere la forma 3D che una data sequenza di amminoacidi assume nella realtà. Ma le proteine non esistono nel vuoto, anzi, fanno parte di un sistema complesso e dinamico in cui cambiano la loro conformazione, si scompongono e si riformano, rispondono a condizioni, alla presenza di elementi o di altre proteine, e si rimodellano attorno ad esse.

Riuscire a comprendere dunque la totalità del proteoma umano nel suo insieme e nelle sue funzioni all’interno del corpo è ancora una sfida per la scienza. Ma Hassabis dichiara che DeepMind è già al lavoro su l’interazione con le proteine, i complessi proteici, il legame con i ligandi. Ma ora è comunque il momento di godere del successo di AlphaFold e del suo database.

Ph. Credit: DeepMind

Valeria Magliani
Valeria Magliani
Instancabile giramondo, appassionata di viaggi, di scoperte e di scienza, ho iniziato l'attività di web-writer perché desideravo essere parte di quel meccanismo che diffonde curiosità e conoscenza. Dobbiamo conoscere, sapere, scoprire e viaggiare, il più possibile. Avremo così una vita migliore, in un mondo migliore.

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