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 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.
L‘AlphaFold 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.
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.
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.
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
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