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Ha permesso di prevedere la struttura
di 240 milioni di proteine ed è stato usato da 3,3 milioni di
scienziati di tutto il mondo: sono alcuni dei numeri di
AlphaFold, il modello di Intelligenza Artificiale sviluppato dai
ricercatori di Google DeepMind premiati nel 2024 con il Nobel
per la chimica. Come sottolinea un articolo sul sito di Nature,
in questi primi cinque anni ha completamento rivoluzionato il
mondo della scienza.
La prima versione di AlphaFold era stata lanciata nel 2018 ma
nonostante le grandi aspettative il sistema non aveva mantenuto
le attese che i creatori si erano prefissati e per questo si
misero subito al lavoro per rinnovare gli algoritmi alla base
del sistema e sviluppare una nuova versione. AlphaFold2 fu poi
presentata a fine novembre 2020, rilasciata poi pubblicamente
solo nel 2021, impreziosita da una grande banca dati realizzata
anche in collaborazione con il Laboratorio Europeo di Biologia
Molecolare Embl, e dimostrò sin da subito le sue incredibili
potenzialità, ossia prevedere e generare la struttura in 3D di
gran parte delle proteine esistenti in ogni cellula umana.
"Avere modelli per qualsiasi cosa ha avuto un impatto
enorme", ha detto su Nature Janet Thornton, bioinformatica
all'Istituto di bioinformatica Embl-Ebi. Una rivoluzione,
sottolinea Nature, che ha permesso in questi anni di aprire le
porte allo studio dettagliato, come non era mai stato possibile,
di ogni tipo di proteina e identificare in pochissimo tempo
meccanismi fino a quel momento sconosciuti. A dimostrarne la
rilevanza bastano i dati delle citazioni nei paper scientifici e
del suo utilizzo: 3,3 milioni di utenti in oltre 190 paesi hanno
avuto accesso al database AlphaFold, gestito dall'Embl-Ebi e
contenente oltre 240 milioni di previsioni strutturali, che
comprende la maggior parte delle proteine conosciute.
Una importanza riconosciuta anche con l'assegnazione del
Nobel per la chimica nel 2024 ai suoi ideatori Demis Hassabis,
Ceo di Google DeepMind, e John Jumper, ricercatori di DeepMind,
che hanno condiviso il premio con David Baker, dell'Università
di Washington, tra i primi a usare questa IA per innovare
praticamente lo studio delle proteine esistenti in natura.
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