AlphaFold 3, il nuovo modello IA di DeepMind prevede la struttura e le interazioni di tutte le molecole della vita

AlphaFold 3, il nuovo modello IA di DeepMind prevede la struttura e le interazioni di tutte le molecole della vita

DeepMind ha annunciato AlphaFold 3, un modello IA che prevede accuratamente la struttura di proteine, DNA, RNA, ligandi e altro, e il modo in cui interagiscono. Il nuovo modello IA punta a migliorare la comprensione del mondo biologico e la scoperta di nuovi farmaci.

di pubblicata il , alle 12:01 nel canale Web
AlphabetGoogle
 

Google DeepMind e Isomorphic Labs hanno presentato AlphaFold 3, un nuovo modello IA che è in grado di predire in modo accurato la struttura di proteine DNA, RNA, ligandi e molto altro, ma anche come interagiscono: il nuovo modello dovrebbe migliorare la nostra comprensione del mondo biologico e portarci alla scoperta di farmaci sempre più efficaci.

Le due società hanno parlato di AlphaFold 3 in uno studio pubblicato su Nature, descrivendolo come "un modello rivoluzionario in grado di prevedere la struttura e le interazioni di tutte le molecole della vita con una precisione senza precedenti".

Ricercatori e scienziati hanno rilevato con AlphaFold 3 "un miglioramento di almeno il 50% rispetto ai metodi di previsione esistenti per le interazioni delle proteine ​​con altri tipi di molecole", mentre "per alcune importanti categorie di interazione abbiamo raddoppiato la precisione della previsione".

La previsione di AlphaFold 3 di un complesso molecolare caratterizzato da una proteina (blu) legata a una doppia elica di DNA (rosa) corrisponde quasi perfettamente alla vera struttura molecolare scoperta attraverso accurati esperimenti (grigio).

Gli scienziati possono accedere gratuitamente alla maggior parte delle sue funzionalità tramite l'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 sviluppare nuovi trattamenti.

Il nuovo modello si basa sulle fondamenta di AlphaFold 2, che nel 2020 fece un passo avanti fondamentale nella previsione della struttura delle proteine. A oggi, 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 in studi 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", spiega Google.

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 formazione di ultima generazione che ora copre 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", conclude Google.

1 Commenti
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boboviz14 Maggio 2024, 10:01 #1
C'è solo il problema che i sorgenti del progetto non sono stati pubblicati.
Speriamo che la cosa venga superata a breve, così da permettere a vari centri di ricerca di migliorare/adattare/ecc la piattaforma.

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