AlphaFold

AlphaFold è un programma di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind (Alphabet/Google) per predire la struttura tridimensiomnale delle proteine^[1] Il programma è stato progettato come un sistema di Deep learning^[2]

il software di AlphaFold è stato rilasciato in due versioni. La prima nel 2018 AlphaFold 1 col quale un equipe di ricercatori si è posizianata al primo posto del 13° Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (Valutazione critica di teniche per la predizione di strutture delle proteine)

Con la versione AlphaFold 2 del 2020 si posiziona nuovamente al 1° posto nel torneo CASP.^[3]. L'equipe ha raggiunto un livello di accuratezza distaccando nettamente tutti gli altri^[2]^[4] Ha raggiunto un ponteggio superiore a 90 per circa i 2/3 delle proteine del Global distance test di CASP, un test che misura il grado di un programma computazionale di predire una struttura proteica- comparata ad una struttura determinata in un esperimento di laboratorio, con valore 100 come riscontro perfetto^[2]^[5]^[6].

Il 22 luglio 2021 viene pubblicato la base dati AlphaFold Protein Structure Database con uno sforzo congiunto tra alphafold e EMBL-EBI (Istituto europeo di bioinformatica) che contiene quasi tutte le strutture proteiche predette (365.000 ca.) del proteoma umano UniProt e di 20 organismi modello

Il 28 luglio 2022 vengono pubblicate le strutture di oltre 200 milioni di proteine^[7]^[8].

Note

^ deepmind.com, https://deepmind.com/research/case-studies/alphafold Titolo mancante per url url (aiuto).
^ ^a ^b ^c technologyreview.com, https://www.technologyreview.com/2020/11/30/1012712/deepmind-protein-folding-ai-solved-biology-science-drugs-disease/ Titolo mancante per url url (aiuto).
^ https://www.cnbc.com/2020/11/30/deepmind-solves-protein-folding-grand-challenge-with-alphafold-ai.html.
^ Structural biology: How proteins got their close-up, in Knowable Magazine, 1º March 2022, DOI:10.1146/knowable-022822-1.
^ Robert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures, Science, 30 November 2020
^ AlphaFold 2 di Google risolve uno dei più grandi problemi della biologia, il ripiegamento delle proteine, in hwupgrade.it, 7 dicembre 2020. URL consultato il 1º agosto 2022.
^ L’IA mette a nudo quasi tutte le proteine note, oltre 200 milioni, in ansa.it, 29 luglio 2022. URL consultato il 1º agosto 2022.
^ L'Intelligenza Artificiale di DeepMind ha ricostruito la struttura 3D di tutte le proteine conosciute, in ansa.it, 28 luglio 2022. URL consultato il 1º agosto 2022.

Collegamenti esterni

[1] .com, https://deepmind.com/research/case-studies/alphafold Titolo mancante per url url (aiuto).

[mittr20201130-2] technologyreview.com, https://www.technologyreview.com/2020/11/30/1012712/deepmind-protein-folding-ai-solved-biology-science-drugs-disease/ Titolo mancante per url url (aiuto).

[cnbc20201130-3] ttps://www.cnbc.com/2020/11/30/deepmind-solves-protein-folding-grand-challenge-with-alphafold-ai.html.

[Stoddart-4] Structural biology: How proteins got their close-up, in Knowable Magazine, 1º March 2022, DOI:10.1146/knowable-022822-1.

[science20201130-5] Robert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures, Science, 30 November 2020

[6] AlphaFold 2 di Google risolve uno dei più grandi problemi della biologia, il ripiegamento delle proteine, in hwupgrade.it, 7 dicembre 2020. URL consultato il 1º agosto 2022.

[7] L’IA mette a nudo quasi tutte le proteine note, oltre 200 milioni, in ansa.it, 29 luglio 2022. URL consultato il 1º agosto 2022.

[8] L'Intelligenza Artificiale di DeepMind ha ricostruito la struttura 3D di tutte le proteine conosciute, in ansa.it, 28 luglio 2022. URL consultato il 1º agosto 2022.

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