Piccolo ripasso di biologia. Senza proteine niente vita. Bene, ogni proteina ha proprie caratteristiche determinate sia dalle catene di amminoacidi che la costituiscono sia, fatto importante, dalla forma che assume, ripiegandosi su sé stessa: la struttura è la funzionedi una proteina, dicono i biologici.
Come si studia la forma? Roba difficile. A parte che le proteine hanno dimensioni tra 1 e 100 nanometri (un nanometro equivale a un miliardesimo di metro) ed è quindi molto difficile da osservare per studiarne la struttura. Poi negli amminoacidi non ci sono istruzioni su che forma debbano assumere le proteine: i ripiegamenti sono dovuti alle leggi della fisica.
Comunque negli anni passati ce l’abbiamo messa tutta per studiare la forma della proteine e magari capire, o meglio prevedere come, data una serie di amminoacidi, questi si sarebbero ripiegati: e dunque tecniche a raggi X (cristallografia a raggi X), microscopia elettronica. Un approccio sperimentale che richiede molto tempo e macchinari costosi. Il problema nella sostanza era che nell’infinitamente piccolo, i campioni appaiono come se fossero bidimensionali. E devi fare un ulteriore sforzo per ricostruire con precisione la struttura tridimensionale della proteina che si sta analizzando.
Abbiamo provato a prevedere la struttura, ma era un po’ come tirare a indovinare. Sono stati costituiti anche dei gruppi di ricercatori che si sfidavano per elaborare una previsione. Chi indovinava accumulava punteggio, ma nessun gruppo negli anni ha fatto progressi, ci siamo mantenuti su un punteggio basso.
Poi un bel giorno…è arrivata l’intelligenza artificiale. Cioè, meglio: è stato perfezionato un sistema messo in moto a già partire dagli anni Ottanta che affidava la previsione ai computer. Che tuttavia all’epoca non avevano grandi capacità di calcolo.
Ma l’innovazione, si sa, corre e dunque, alla fine dello scorso anno è arrivato AlphaFold. Insomma, tutta un’altra storia. Il sistema di AI, AlphaFoldha sbaragliato la concorrenza, riuscendo a prevedere con accuratezza la struttura di centinaia di migliaia di proteine, e solo partendo dall’elenco degli amminoacidi che le compongono.
A noi cosa torna utile? Tante cose, per esempio, la comprensione della struttura di una proteina è importante per sviluppare nuovi farmaci, progettare enzimi che assolvano a particolari compiti (per esempio per distruggere elementi nocivi per il nostro organismo), o fatto ancora più interessante per noi che vogliamo un mondo più sostenibile, per rendere le piantagioni più resistenti a parassiti e condizioni ambientali estreme, senza dover ricorrere a prodotti chimici.
Magari abbiamo pregiudizi sulla AI, la sentiamo come una minaccia, un pericolo per l’umanesimo, ma forse altro non è che una forma di intelligenza collettiva, potenziata dalla capacità di calcolo dei computer e in fondo anche questi ultimi sono una forma di intelligenza collettiva. Per ora possiamo inserire questa innovazione nel catalogo di fine anno, senza turbamenti, anche perché DeepMind di Google dai cui nasce il progetto ha scelto di rendere disponibile per sempre l’intero archivio e in forma gratuita
