Nuova ricerca mostra come la modellazione dell’intelligenza artificiale possa fornire informazioni sulla struttura delle proteine

Nuova ricerca sugli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) dell’Università di York sta consentendo ai ricercatori di sviluppare modelli più completi delle strutture proteiche nel corpo umano. Ciò può avere un grande impatto sulla progettazione di terapie e vaccini.

La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Nature Structural and Molecular Biology.

Fino al 70% delle proteine umane sono circondate e sostenute da zuccheri, e ciò ha un impatto su come appaiono e agiscono. I virus responsabili di malattie come COVID-19 e Ebola sono anch’essi protetti da zuccheri, e l’aggiunta di questi è chiamata modifica.

Programma AlphaFold AI

I ricercatori hanno sviluppato un software che aggiunge componenti di zucchero mancanti ai modelli creati con un programma di intelligenza artificiale chiamato AlphaFold, consentendo loro di studiare le proteine più in profondità. AlphaFold è stato creato da Google DeepMind e esegue previsioni sulla struttura delle proteine.

Il dottor Jon Agiree del Dipartimento di Chimica è l’autore principale della ricerca, condotta insieme al dottor Elisa Fadda e Carl A. Fogarty dell’Università di Maynooth. La ricerca ha anche coinvolto Haroldas Bagdonas, uno studente di dottorato presso il Laboratorio di Biologia Strutturale di York.

“Le proteine del corpo umano sono piccole macchine che, a miliardi, costituiscono la nostra carne e le nostre ossa, trasportano l’ossigeno, ci consentono di funzionare e ci difendono dai patogeni. E proprio come un martello si affida a una testa di metallo per colpire oggetti appuntiti, comprese le unghie, le proteine hanno forme e composizioni specializzate per svolgere il loro lavoro”, ha dichiarato il dottor Agiree.

“Il metodo AlphaFold per la previsione della struttura delle proteine ha il potenziale per rivoluzionare i flussi di lavoro in biologia, consentendo ai ricercatori di comprendere una proteina e l’impatto delle mutazioni più velocemente che mai”.

“Tuttavia, l’algoritmo non tiene conto delle modifiche essenziali che influenzano la struttura e la funzione della proteina, il che ci fornisce solo una parte dell’immagine. La nostra ricerca ha dimostrato che ciò può essere affrontato in modo relativamente semplice, portando a una previsione strutturale più completa”.

Effettuare previsioni strutturali accurate

Attraverso il nuovo programma AlphaFold e il database corrispondente di strutture proteiche, il team di ricercatori può effettuare previsioni strutturali accurate per tutte le proteine umane note, un passo importante nel campo.

“È sempre bello vedere una collaborazione internazionale crescere e portare frutti, ma questo è solo l’inizio per noi”, ha continuato il dottor Agiree. “Il nostro software è stato utilizzato nel lavoro strutturale dei glicani che ha sostenuto i vaccini mRNA contro il SARS-CoV-2, ma ora possiamo fare molto di più grazie al balzo tecnologico di AlphaFold. Siamo ancora alle prime fasi, ma l’obiettivo è passare dal reagire ai cambiamenti nello scudo glicanico all’anticiparli”.