AlphaFold
Modello di biologia molecolare di Google Deepmind specializzato nel prevedere la struttura 3D delle proteine.
Segue una breve spiegazione del dominio, per non addetti ai lavori.
Struttura e Funzionamento delle Proteine
Le proteine iniziano la loro vita come lunghe catene di aminoacidi, simili a collane di perline dove ogni perlina è un aminoacido diverso. Questa catena si ripiega su se stessa in una forma tridimensionale specifica, come un origami molecolare, e questa forma determina la funzione della proteina.
Le proteine non hanno un'intelligenza propria, ma il loro comportamento è governato dalle leggi della chimica e della fisica. Forze elettrostatiche, legami chimici ed energia termica guidano i loro movimenti e le loro interazioni. Un esempio perfetto è l'emoglobina, che trasporta l'ossigeno nel sangue: si lega all'ossigeno nei polmoni e lo rilascia nei tessuti, non perché "decide" di farlo, ma perché la sua struttura e le condizioni chimiche dell'ambiente determinano automaticamente questo comportamento.
La comprensione della struttura delle proteine ha fatto un salto quantico grazie ad AlphaFold: esso analizza la sequenza degli aminoacidi e predice con accuratezza come la proteina si ripiegherà. Questo processo, che una volta richiedeva anni di lavoro in laboratorio, ora può essere completato in poche ore, accelerando enormemente la ricerca biomedica.
Dal DNA alle Proteine
Il processo di creazione delle proteine inizia nel DNA, il grande libro di istruzioni della vita scritto con quattro lettere (A, T, C, G). Questo processo avviene in due fasi principali: la trascrizione, dove le istruzioni del DNA vengono copiate in RNA messaggero, e la traduzione, dove queste istruzioni vengono utilizzate nei ribosomi per assemblare gli aminoacidi nella giusta sequenza.
Il ribosoma legge il messaggio in gruppi di tre lettere, ogni gruppo corrisponde a un aminoacido specifico, e gradualmente costruisce la catena proteica. Una volta completata, la proteina si ripiega nella sua forma caratteristica ed è pronta per svolgere la sua funzione.
Come funziona AlphaFold
Immagina di dover risolvere un gigantesco puzzle 3D, ma invece di avere l'immagine sulla scatola, hai solo una lunga lista di istruzioni scritte in un codice complicato. Questo è essenzialmente il problema che AlphaFold deve risolvere: partendo dalla sequenza di aminoacidi, deve capire come la proteina si ripiegherà nello spazio tridimensionale.
Per farlo, AlphaFold utilizza diverse strategie combinate. Pensa a un detective che usa più fonti di informazione per risolvere un caso. Ecco i principali "strumenti investigativi" di AlphaFold:
Il primo strumento è l'analisi evolutiva. AlphaFold studia come la proteina si è evoluta in diverse specie. Se due aminoacidi in posizioni diverse della catena sono sempre cambiati insieme durante l'evoluzione, probabilmente nella struttura 3D sono vicini e interagiscono tra loro. È come notare che in una famiglia, quando il colore degli occhi del padre cambia, anche quello del figlio cambia - questo suggerisce una connessione.
Il secondo strumento è la fisica delle interazioni molecolari. AlphaFold conosce le regole base di come gli aminoacidi interagiscono tra loro: quali si attraggono, quali si respingono, come formano legami. È come sapere le regole base dell'architettura: cosa può stare in piedi e cosa crollerebbe.
Il terzo strumento è l'apprendimento dai pattern. AlphaFold ha studiato tutte le strutture proteiche note (oltre 180.000) e ha imparato a riconoscere pattern comuni nel modo in cui le proteine si ripiegano. È come un architetto che ha studiato migliaia di edifici e può prevedere come una nuova struttura potrebbe essere costruita.
AlphaFold è basato su una rete neurale che combina un'architettura Transformer modificata con moduli specializzati per la predizione di strutture 3D. Il sistema opera attraverso questi componenti principali:
- Il cuore del sistema è il "Trunk Network", una rete Transformer che processa due tipi di informazioni contemporaneamente: la sequenza di aminoacidi e le relazioni evolutive tra proteine simili (Multiple Sequence Alignment). Questo permette ad AlphaFold di catturare sia le caratteristiche chimiche dirette che i pattern evolutivi.
- Dopo il Trunk Network, lo "Structure Module" converte queste informazioni in una struttura 3D vera e propria. Usa una tecnica chiamata Invariant Point Attention che assicura che le predizioni siano coerenti con le leggi della fisica - la struttura deve avere senso indipendentemente da come la ruotiamo nello spazio.
Il sistema opera in modo iterativo, raffinando la struttura attraverso multiple passate. Ad ogni passata, la rete diventa più sicura di certe parti della struttura e può concentrarsi sul migliorare le parti meno certe. È come uno scultore che prima definisce la forma generale e poi raffina progressivamente i dettagli.
Una caratteristica importante è che AlphaFold non si limita a predire la struttura, ma fornisce anche un punteggio di confidenza per ogni parte della predizione, permettendoci di sapere quanto possiamo fidarci di ogni aspetto della struttura prevista.
Questo ha enormi implicazioni pratiche. Per esempio:
- Possiamo capire più velocemente come funzionano le proteine coinvolte nelle malattie
- Possiamo progettare farmaci più efficaci che si "incastrano" perfettamente con le proteine bersaglio
- Possiamo prevedere gli effetti di mutazioni genetiche sulle proteine
E ci sono ancora alcuni tipi di proteine e situazioni che Alphafold trova difficili da prevedere, specialmente quando le proteine interagiscono con altre molecole o cambiano forma durante il loro funzionamento.
Collegamenti
https://deepmind.google/technologies/alphafold/
https://deepmind.google/discover/blog/how-the-honeybee-could-help-protect-species-around-the-world/
https://deepmind.google/discover/blog/targeting-early-onset-parkinsons-with-ai/