Google DeepMind svela la prossima generazione del suo modello di intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci

Google DeepMind svela la prossima generazione del suo modello di intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci
Google DeepMind svela la prossima generazione del suo modello di intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci
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Google DeepMind ha presentato la terza versione principale del suo modello di intelligenza artificiale “AlphaFold”, progettato per aiutare gli scienziati a progettare farmaci e a colpire le malattie in modo più efficace.

Nel 2020, l’azienda ha compiuto un passo avanti significativo nella biologia molecolare utilizzando l’intelligenza artificiale per prevedere con successo il comportamento delle proteine ​​microscopiche.

Con l’ultima versione di AlphaFold, i ricercatori di DeepMind e della sua società sorella Isomorphic Labs – entrambi supervisionati dal co-fondatore Demis Hassabis – hanno mappato il comportamento di tutte le molecole della vita, compreso il DNA umano.

Le interazioni delle proteine ​​– dagli enzimi essenziali per il metabolismo umano agli anticorpi che combattono le malattie infettive – con altre molecole sono essenziali per la scoperta e lo sviluppo di farmaci.

DeepMind ha affermato che i risultati, pubblicati mercoledì sulla rivista Nature, contribuirebbero a ridurre il tempo e il denaro necessari per sviluppare trattamenti potenzialmente in grado di cambiare la vita dei pazienti.

Con queste nuove capacità, possiamo progettare una molecola che si legherà a una posizione specifica su una proteina e possiamo prevedere la forza di quel legame, ha detto Hassabis in una conferenza stampa martedì.

Questo è un passo cruciale se vogliamo progettare farmaci e composti che aiutino a combattere le malattie.

La società ha inoltre annunciato il lancio di AlphaFold Server, uno strumento online gratuito che gli scienziati possono utilizzare per testare le proprie ipotesi prima di effettuare prove nel mondo reale.

A partire dal 2021, le previsioni di AlphaFold sono liberamente disponibili ai ricercatori non commerciali, come parte di un database contenente più di 200 milioni di strutture proteiche, e sono state citate migliaia di volte in altri lavori.

DeepMind ha affermato che il nuovo server richiede meno conoscenze informatiche, consentendo ai ricercatori di eseguire test con pochi clic.

John Jumper, ricercatore principale di DeepMind, ha dichiarato: “Sarà molto importante vedere quanto il server AlphaFold renderà più semplice per i biologi – che sono esperti in biologia, non in informatica – testare casi più grandi e complessi”.

Nicole Wheeler, esperta di microbiologia presso l’Università di Birmingham, ha affermato che AlphaFold 3 potrebbe accelerare significativamente il processo di scoperta dei farmaci, poiché “la produzione fisica e il test di modelli biologici rappresentano attualmente un significativo collo di bottiglia nella biotecnologia”. (Segnalazione di Martin Coulter; Scrittura di Sharon Singleton)

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