Google DeepMind e Isomorphic Labs hanno lanciato un modello di intelligenza artificiale per capire come interagiscono tra loro le molecole della vita.
“Prevedendo accuratamente la struttura di proteine, DNA, RNA, ligandi e altro ancora e il modo in cui interagiscono, speriamo che ciò possa trasformare la nostra comprensione del mondo biologico e della scoperta dei farmaci”, scrive Google nel suo blog
“Il futuro della biologia cellulare è basata sull’intelligenza artificiale
All’interno di ogni cellula vegetale, animale e umana ci sono miliardi di macchine molecolari. Sono costituiti da proteine, DNA e altre molecole, ma nessun singolo pezzo funziona da solo. Solo vedendo come interagiscono insieme, attraverso milioni di tipi di combinazioni, possiamo iniziare a comprendere veramente i processi della vita.
In un articolo pubblicato su Nature, presentiamo AlphaFold 3, un modello rivoluzionario in grado di prevedere la struttura e le interazioni di tutte le molecole della vita con una precisione senza precedenti. Per le interazioni delle proteine con altri tipi di molecole vediamo un miglioramento di almeno il 50% rispetto ai metodi di previsione esistenti, e per alcune importanti categorie di interazione abbiamo raddoppiato la precisione della previsione.
Ci auguriamo che AlphaFold 3 contribuisca a trasformare la nostra comprensione del mondo biologico e della scoperta di farmaci. Gli scienziati possono accedere gratuitamente alla maggior parte delle sue funzionalità tramite il nostro AlphaFold Server appena lanciato, uno strumento di ricerca facile da usare. Per sfruttare il potenziale di AlphaFold 3 per la progettazione farmaceutica, Isomorphic Labs sta già collaborando con aziende farmaceutiche per applicarlo alle sfide reali della progettazione farmaceutica e, in definitiva, per sviluppare nuovi trattamenti che cambiano la vita dei pazienti.
Il nostro nuovo modello si basa sulle fondamenta di AlphaFold 2, che nel 2020 ha fatto un passo avanti fondamentale nella previsione della struttura delle proteine. Finora, milioni di ricercatori in tutto il mondo hanno utilizzato AlphaFold 2 per fare scoperte in settori quali i vaccini contro la malaria, i trattamenti contro il cancro e la progettazione di enzimi. AlphaFold è stato citato più di 20.000 volte e il suo impatto scientifico è stato riconosciuto attraverso numerosi premi, il più recente dei quali è stato il Breakthrough Prize in Life Sciences. AlphaFold 3 ci porta oltre le proteine verso un ampio spettro di biomolecole. Questo salto potrebbe sbloccare una scienza più trasformativa, dallo sviluppo di materiali biorinnovabili e colture più resilienti, all’accelerazione della progettazione di farmaci e della ricerca genomica.
Come AlphaFold 3 rivela le molecole della vita
Dato un elenco di input di molecole, AlphaFold 3 genera la loro struttura 3D congiunta, rivelando come si incastrano tutte insieme. Modella grandi biomolecole come proteine, DNA e RNA, nonché piccole molecole, note anche come ligandi, una categoria che comprende molti farmaci. Inoltre, AlphaFold 3 può modellare le modifiche chimiche di queste molecole che controllano il sano funzionamento delle cellule, che se interrotte possono portare a malattie.
Le capacità di AlphaFold 3 derivano dalla sua architettura e dalla sua formazione di prossima generazione che ora coprono tutte le molecole della vita. Al centro del modello c’è una versione migliorata del nostro modulo Evoformer, un’architettura di deep learning che è alla base delle incredibili prestazioni di AlphaFold 2. Dopo aver elaborato gli input, AlphaFold 3 assembla le sue previsioni utilizzando una rete di diffusione, simile a quelle presenti nei generatori di immagini AI. Il processo di diffusione inizia con una nuvola di atomi e, nel corso di molti passaggi, converge verso la sua struttura molecolare finale e più accurata.
Le previsioni di AlphaFold 3 sulle interazioni molecolari superano la precisione di tutti i sistemi esistenti. Essendo un singolo modello che calcola interi complessi molecolari in modo olistico, è in grado di unificare in modo unico le intuizioni scientifiche.
AlphaFold 3 crea funzionalità per la progettazione di farmaci con previsioni per le molecole comunemente utilizzate nei farmaci, come ligandi e anticorpi, che si legano alle proteine per cambiare il modo in cui interagiscono nella salute e nelle malattie umane.
AlphaFold 3 raggiunge una precisione senza precedenti nella previsione delle interazioni simili ai farmaci, compreso il legame delle proteine con i ligandi e degli anticorpi con le loro proteine bersaglio. AlphaFold 3 è il 50% in più di accurato rispetto ai migliori metodi tradizionali sul benchmark PoseBusters senza bisogno dell’input di alcuna informazione strutturale, rendendo AlphaFold 3 il primo sistema di intelligenza artificiale a superare gli strumenti basati sulla fisica per la previsione della struttura biomolecolare. La capacità di prevedere il legame anticorpo-proteina è fondamentale per comprendere gli aspetti della risposta immunitaria umana e la progettazione di nuovi anticorpi, una classe crescente di terapie.
Utilizzando AlphaFold 3 in combinazione con una suite complementare di modelli IA interni, Isomorphic Labs sta lavorando alla progettazione di farmaci per progetti interni e con partner farmaceutici. Isomorphic Labs utilizza AlphaFold 3 per accelerare e migliorare il successo della progettazione di farmaci, aiutando a capire come affrontare nuovi bersagli di malattie e sviluppando nuovi modi per perseguire quelli esistenti che prima erano fuori portata.
AlphaFold Server: uno strumento di ricerca gratuito e facile da usare
Il server AlphaFold appena lanciato da Google DeepMind è lo strumento più accurato al mondo per prevedere come le proteine interagiscono con altre molecole in tutta la cellula. È una piattaforma gratuita che gli scienziati di tutto il mondo possono utilizzare per ricerche non commerciali. Con pochi clic, i biologi possono sfruttare la potenza di AlphaFold 3 per modellare strutture composte da proteine, DNA, RNA e una selezione di ligandi, ioni e modifiche chimiche.
AlphaFold Server aiuta gli scienziati a formulare nuove ipotesi da testare in laboratorio, accelerando i flussi di lavoro e consentendo ulteriori innovazioni. La nostra piattaforma offre ai ricercatori un modo accessibile per generare previsioni, indipendentemente dal loro accesso alle risorse computazionali o dalla loro esperienza nell’apprendimento automatico.
La previsione sperimentale della struttura delle proteine può richiedere la durata di un dottorato di ricerca e costare centinaia di migliaia di dollari. Il nostro modello precedente, AlphaFold 2, è stato utilizzato per prevedere centinaia di milioni di strutture, che avrebbero richiesto centinaia di milioni di anni-ricercatore al ritmo attuale della biologia strutturale sperimentale.
Con AlphaFold Server, non si tratta più solo di prevedere le strutture, ma di concedere generosamente l’accesso: consentire ai ricercatori di porre domande audaci e accelerare le scoperte.
Condividere la potenza di AlphaFold 3 in modo responsabile
Con ogni rilascio di AlphaFold, abbiamo cercato di comprendere l’ampio impatto della tecnologia, collaborando con la comunità della ricerca e della sicurezza. Adottiamo un approccio guidato dalla scienza e abbiamo condotto valutazioni approfondite per mitigare i rischi potenziali e condividere i benefici diffusi per la biologia e l’umanità.
Basandoci sulle consulenze esterne che abbiamo effettuato per AlphaFold 2, ora abbiamo collaborato con più di 50 esperti di settore, oltre a terze parti specializzate, nei settori della biosicurezza, della ricerca e dell’industria, per comprendere le capacità dei successivi modelli AlphaFold e gli eventuali rischi potenziali . Abbiamo anche partecipato a forum e discussioni a livello di comunità prima del lancio di AlphaFold 3.
AlphaFold Server riflette il nostro impegno costante nel condividere i vantaggi di AlphaFold, incluso il nostro database gratuito di 200 milioni di strutture proteiche. Amplieremo inoltre il nostro corso online gratuito di formazione AlphaFold con EMBL-EBI e collaborazioni con organizzazioni nel Sud del mondo per fornire agli scienziati gli strumenti di cui hanno bisogno per accelerare l’adozione e la ricerca, anche su aree sottofinanziate come le malattie trascurate e la sicurezza alimentare. Continueremo a collaborare con la comunità scientifica e i decisori politici per sviluppare e implementare le tecnologie di intelligenza artificiale in modo responsabile.
Aprire il futuro della biologia cellulare basata sull’intelligenza artificiale
AlphaFold 3 porta il mondo biologico in alta definizione. Permette agli scienziati di vedere i sistemi cellulari in tutta la loro complessità, attraverso strutture, interazioni e modifiche. Questa nuova finestra sulle molecole della vita rivela come sono tutte connesse e aiuta a capire come tali connessioni influenzano le funzioni biologiche, come le azioni dei farmaci, la produzione di ormoni e il processo di riparazione del DNA che preserva la salute.
Gli impatti di AlphaFold 3 e del nostro AlphaFold Server gratuito si realizzeranno attraverso il modo in cui consentiranno agli scienziati di accelerare la scoperta su questioni aperte in biologia e nuove linee di ricerca. Stiamo appena iniziando a toccare nel potenziale di AlphaFold 3 e non vedo l’ora di vedere cosa riserva il futuro”.
Le opinioni espresse in questo articolo sono dell’autore.
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