Alphafold 2 e il premio Nobel per la Chimica
AlphaFold 2, il sistema di AI di Google DeepMind che ha vinto il Premio Nobel per la Chimica 2024, ha risolto uno dei più grandi misteri della biologia moderna.
La portata storica di AlphaFold
Demis Hassabis e John Jumper (in copertina) di Google DeepMind (insieme a David Baker dell'Università di Washington) sono stati insigniti del prestigioso riconoscimento per aver sviluppato un sistema in grado di predire la struttura tridimensionale delle proteine partendo dalla loro sequenza di aminoacidi. Come riportato nell'annuncio ufficiale del 10 ottobre 2024, questo risultato rappresenta una svolta epocale per la ricerca scientifica.
"Ricevere il Premio Nobel è l'onore di una vita... AlphaFold è già stato utilizzato da più di due milioni di ricercatori per far progredire lavori importanti, dalla progettazione di enzimi alla scoperta di farmaci", ha dichiarato Demis Hassabis, CEO e co-fondatore di Google DeepMind.
Come funziona AlphaFold 2?
Per decenni, una delle maggiori sfide degli scienziati è stata quella di prevedere come una catena di aminoacidi si ripiega per formare la struttura tridimensionale di una proteina. Questo problema, che viene chiamato il "protein folding problem" ("problema del ripiegamento proteico") è sempre stato di una complessità così vasta da essere stato definito "paradosso di Levinthal", dal nome del biofisico Cyrus Levinthal che per primo ne descrisse l'immensa difficoltà matematica.
I metodi tradizionali come la cristallografia a raggi X, la microscopia crioelettronica e la risonanza magnetica nucleare richiedevano tempo e risorse considerevoli. AlphaFold 2, introdotto nel 2020, ha rivoluzionato questo campo: utilizzando tecniche avanzate di apprendimento automatico (machine learning), il sistema può predire le strutture proteiche in pochi minuti, con una precisione straordinaria di circa 1 Ångström (0,1 nanometri).
Quanta Magazine, strutture 3D delle proteineIl percorso verso il Nobel
La storia di AlphaFold inizia nei laboratori londinesi di DeepMind, l'azienda fondata da Hassabis nel 2010 e acquisita da Google nel 2014. Il vero punto di svolta è arrivato nel 2020 con AlphaFold 2, che ha dimostrato prestazioni eccezionali nella competizione CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction), una sfida globale biennale per la previsione delle strutture proteiche.
L'impatto sulla comunità scientifica è stato immediato decisivo: dal 2020, il database delle strutture proteiche di AlphaFold è stato utilizzato da oltre due milioni di ricercatori provenienti da 190 paesi diversi. Il dato si traduce in milioni di ricercatori che, grazie all'accesso democratico a questa tecnologia, lavorano meglio e più velocemente.
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AlphaFold 3 e oltre
Nel 2024, Google DeepMind e Isomorphic Labs hanno presentato AlphaFold 3, che espande le capacità del sistema oltre le proteine, includendo altre molecole biologiche fondamentali come DNA, RNA e ligandi (molecole che si legano alle proteine). Il nuovo modello incorpora una versione migliorata del modulo Evoformer e introduce una rete di diffusione che perfeziona iterativamente le strutture molecolari previste, simile alla tecnologia utilizzata nei generatori di immagini AI.
L'impatto sulla medicina e la scienza del futuro
Come sottolinea Hassabis: "Spero che guarderemo ad AlphaFold come alla prima prova concreta dell'incredibile potenziale dell'AI nell'accelerare la scoperta scientifica".
La medicina e la ricerca scientifica sono due dei campi in cui l'AI, sin dal suo utilizzo pioneristico, ha dato i alcuni dei suoi migliori frutti: si pensi, per esempio, alla capacità di previsione delle origini tumorali, all'efficienza delle diagnosi, al supporto nello studio del Calice di Held o nella ricerca di nuovi materiali luminosi.
Il successo di AlphaFold sta ispirando nuove applicazioni dell'AI in altri campi, dal cambiamento climatico all'agricoltura, fino alla scienza dei materiali. Questo Premio Nobel, dunque, non segna solo un traguardo nell'ambito della chimica, ma l'inizio di una nuova era nella ricerca scientifica, dove l'intelligenza artificiale diventa uno strumento fondamentale per svelare i misteri più complessi della natura.
