Prima del lavoro dei tre vincitori del Premio Nobel per la Chimica 2024, prevedere la forma tridimensionale di una proteina a partire dalla sua sequenza di aminoacidi era estremamente complesso. Una proteina di 100 aminoacidi può, in teoria, adottare decine di trilioni di strutture diverse. Tuttavia, comprendere questa forma è essenziale perché determina le proprietà biologiche e le funzioni delle proteine. Gli scienziati si sono affidati a tecniche costose e dispendiose in termini di tempo per esplorare queste architetture molecolari, senza riuscire ad automatizzare il processo di previsione.
Comprendere la forma per comprendere la funzione
Il lavoro di Demis Hassabis e John Jumper, creatori di AlphaFold, ha permesso di modellare in pochi minuti, grazie all’intelligenza artificiale, la forma delle proteine a partire dalle loro sequenze con grande precisione. Da parte sua, David Baker ha fatto il processo opposto, sviluppando un programma in grado di progettare proteine artificiali a partire da strutture tridimensionali. In che modo questo lavoro ha rivoluzionato la biologia strutturale? Rispondi con Raffaello Guérois, Ricercatore CEA a Saclay, presso I2BC, Istituto di biologia cellulare integrativa di Gif sur Yvette.
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