I ricercatori hanno compilato un database di 200 milioni di strutture proteiche. Hanno raggiunto questo obiettivo con l'aiuto del programma AlphaFold,
Proteine paradossi
Le proteine sono gli elementi costitutivi della vita.Sono prodotti da una varietà di organismi, dai batteri alle piante e agli animali, e quando vengono prodotti si piegano insieme in millisecondi. Formata da catene di amminoacidi piegate in forme complesse, la loro struttura tridimensionale determina in gran parte la loro funzione. Una volta capito come si ripiega una proteina, puoi capire come funziona e modificarne il comportamento.
Sebbene il DNA fornisca istruzioni per la creazionecatene di amminoacidi, prevedere come interagiscono per formare una forma tridimensionale è stato molto difficile. Fino a poco tempo fa, gli scienziati avevano decifrato solo una frazione dei 200 milioni di proteine conosciute dalla scienza. Il problema è che la loro struttura è così complessa che cercare di indovinare quale forma assumeranno è quasi impossibile.
AlphaFold di DeepMind ha creato immagini 3D di strutture proteiche. Immagine per gentile concessione di DeepMind
Cyrus Levinthal, molecolare americanobiologo, scrisse in un articolo del 1969 sul paradosso: nonostante l'enorme numero di possibili configurazioni, le proteine si ripiegano rapidamente e con precisione. Inoltre ogni proteina può assumere dalle 10^300 possibili forme finali.
Pertanto, scrisse Levinthal, se si tentasse di trovare la forma corretta di una proteina provando ciascuna configurazione una dopo l'altra, ci vorrebbe più tempo di quanto esistesse l'universo.
Tentativi di scienziati
Gli scienziati hanno modi per visualizzare le proteinee analizzare la loro struttura, ma questo è un lavoro troppo lento e difficile. Secondo la rivista Nature, la cristallografia a raggi X viene spesso utilizzata per visualizzare le proteine. In questo metodo, i raggi X sono puntati sui cristalli proteici solidi e misurano il modo in cui si rifrangono. L'obiettivo è determinare come è strutturata la proteina. Secondo DeepMind, questo lavoro sperimentale ha determinato la forma di circa 190.000 proteine.
Nuovo metodo
Nel novembre 2020 il gruppo DeepMind si è impegnatointelligenza artificiale, ha annunciato lo sviluppo di un programma chiamato AlphaFold in grado di prevedere rapidamente queste informazioni utilizzando un algoritmo. Da allora studia i codici genetici di ogni organismo il cui genoma è stato sequenziato e prevede la struttura delle centinaia di milioni di proteine che contengono insieme.
AlphaFold funziona accumulando conoscenzasulle sequenze e sulle interazioni degli aminoacidi, cercando di interpretare le strutture delle proteine. Di conseguenza, l’algoritmo ha imparato a prevedere la forma delle proteine in pochi minuti con una precisione fino al livello atomico.
L'anno scorso è stato pubblicato DeepMindil database aperto delle strutture proteiche contiene 20 specie, comprese quasi tutte le 20.000 proteine espresse dagli esseri umani. Ora ha completato il lavoro e ha rilasciato le strutture previste per più di 200 milioni di proteine.
Come viene applicata la tecnologia?
I ricercatori stanno già utilizzando i frutti del loro lavoroAlphaFold. Secondo The Guardian, il programma ha permesso agli scienziati di caratterizzare in modo definitivo una proteina chiave del parassita della malaria che non era suscettibile alla cristallografia a raggi X. Ciò alla fine migliorerà il vaccino contro la malattia.
Immagine 3D della proteina della malaria. Immagine per gentile concessione di Deepmind
La ricercatrice sulle api Wilde Leipartdell’Università norvegese di scienze della vita ha utilizzato AlphaFold per rivelare la struttura della vitellogenina. È una proteina riproduttiva e immunitaria prodotta da tutti gli animali che depongono uova. La scoperta aiuterà a sviluppare nuovi modi per proteggere, ad esempio, le api mellifere e i pesci dalle malattie. Questo è importante, perché questi animali sono importanti per nutrire l'umanità.
Il programma informa anche sulla ricerca di nuovifarmaceutici, ha affermato Rosana Kapeller, CEO di ROME Therapeutics, in una dichiarazione di DeepMind. “La velocità e la precisione di AlphaFold accelerano il processo di sviluppo del farmaco. Stiamo appena iniziando a comprenderne l’impatto sullo sviluppo dei prodotti farmaceutici”, ha concluso.
Anche i modelli AlphaFold vengono utilizzati anche dagli scienziatidal Centro per l'innovazione degli enzimi dell'Università di Portsmouth per identificare gli enzimi del mondo naturale che possono essere adattati per la lavorazione della plastica.
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