AlphaFold

AlphaFold è un programma di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind (Alphabet/Google) per predire la struttura tridimensionale delle proteine. Il programma è stato progettato come un sistema di deep learning.

Storia

Il software di AlphaFold è stato distribuito in più versioni. La prima nel 2018 AlphaFold 1 con la quale un'equipe di ricercatori si è posizionata al primo posto del 13° CASP (valutazione critica di tecniche per la predizione della struttura delle proteine). Con la versione AlphaFold 2 del 2020 si è posizionata nuovamente al 1º posto nella 14ª edizione del torneo CASP.. L'equipe ha raggiunto un livello di accuratezza distaccando nettamente tutti gli altri. Ha raggiunto un punteggio superiore a 90 per circa i 2/3 delle proteine del Global distance test di CASP, un test che misura il grado di un programma computazionale di predire una struttura proteica- comparata ad una struttura determinata in un esperimento di laboratorio, con valore 100 come riscontro perfetto.

Il 22 luglio 2021, con uno sforzo congiunto tra AlphaFold e EMBL-EBI (Istituto europeo di bioinformatica), è stata pubblicata la base dati AlphaFold Protein Structure Database che contiene quasi tutte le strutture proteiche predette (circa 365.000) del proteoma umano UniProt e di 20 organismi modello. Il 28 luglio 2022 sono state pubblicate le strutture tridimensionali di oltre 200 milioni di proteine. Le proteine provengono da oltre 1 milioni di individui tra esseri umani, animali, piante, batteri e altri organismi. L'archivio è open source e liberamente consultabile su GitHub. Sempre nel 2022, il software rivale Meta AI ha predetto la struttura di 600 milioni di proteine. L'8 maggio 2024 viene prodotta AlphaFold 3 che è in grado di predire oltre alla struttura delle proteine, del DNA e dell'RNA, anche dei ligandi e le loro interazioni grazie ad una architettura di deep learning denominata Pairformer, versione evoluta dal precedente EvoFormer

Note

  1. ↑ AlphaFold, su Deepmind. URL consultato il 30 novembre 2020.
  2. 1 2 3 (EN) DeepMind's protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology, su MIT Technology Review. URL consultato il 30 novembre 2020.
  3. ↑ (EN) Sam Shead, DeepMind solves 50-year-old 'grand challenge' with protein folding A.I., su CNBC, 30 novembre 2020. URL consultato il 30 novembre 2020.
  4. ↑ Charlotte Stoddart, Structural biology: How proteins got their close-up, in Knowable Magazine, 1º marzo 2022, DOI:10.1146/knowable-022822-1. URL consultato il 25 marzo 2022.
  5. ↑ Robert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures, Science, 30 November 2020
  6. ↑ AlphaFold 2 di Google risolve uno dei più grandi problemi della biologia, il ripiegamento delle proteine, in hwupgrade.it, 7 dicembre 2020. URL consultato il 1º agosto 2022.
  7. ↑ L’IA mette a nudo quasi tutte le proteine note, oltre 200 milioni, in ansa.it, 29 luglio 2022. URL consultato il 1º agosto 2022.
  8. ↑ L'Intelligenza Artificiale di DeepMind ha ricostruito la struttura 3D di tutte le proteine conosciute, in ansa.it, 28 luglio 2022. URL consultato il 1º agosto 2022.
  9. ↑ AlphaFold, come l’intelligenza artificiale rivoluziona la biologia, su agendadigitale.eu.
  10. ↑ Il nuovo rivale di AlphaFold? Meta AI ha previsto la forma di 600 milioni di proteine, su lescienze.it, 4 novembre 2022.
  11. ↑ AlphaFold 3, il nuovo modello IA di DeepMind prevede la struttura e le interazioni di tutte le molecole della vita, in hwupgrade.it, 10 maggio 2024. URL consultato il 10 maggio 2024.

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