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Intelligenza Artifiicale e possibile rivoluzione Medica

AI AlphaFold

Le intelligenze artificiali hanno portato una svolta nelle biotecnologie. Ora è possibile predire la forma di proteine non sperimentate.

Attraverso delle IA dei ricercatori riusciranno a predire le strutture di quasi ogni possibile proteina prodotta dal corpo umano.

Lo sviluppo di questo programma può aiutare ad aumentare il tasso di scoperta di ogni nuova possibile forma di medicinale in grado di trattare le malattie, insieme anche ad altre possibili applicazioni.

Le proteine sono una parte fondamentale, se non il fondamento degli organismi viventi.

Comprendere la forma delle proteine è una delle criticità della medicina moderna, ma fino ad oggi, solo una piccola parte è stata testata o lavorata.

Ora presentiamo AlphaFold, che può  riuscire a predire le strutture di circa 350.000 proteine umane e di altri organismi.

Le istruzioni per produrle sono contenute nel nostro genoma, oltre 20,000 solo nel genoma umano.

Il commento dei ricercatori è stato chiaro ed estremamente positivo

“Crediamo che questo lavoro rappresenti il più significativo contributo che una AI potesse mai dare nell’avanzata della conoscenza scientifica ad oggi”.

“Penso che sia la cartina tornasole dei modi con cui le IA possano giovare alla società, siamo entusiasti di vedere come la comunità sfrutterà i nuovi dati a sua disposizione.”

AlphaFold è stato in grado di fare consistenti predizioni sulla posizione strutturale del 58% degli amminoacidi.

Il 35% delle predizioni era estremamente aderente al reale, e più del doppio di quanto abbiano mai fatto gli esperimenti.

Le tecniche tradizionali per estrarre le proteine includono la cristallografia e i Raggi X, ma nessuna di queste è facile da mettere in pratica in termini di costo, risorse e strutture.

Le forme 3d quindi sono state già determinate dalle investigazioni scientifiche, ma nessun progetto finora è stato in grado di sistematizzare la conoscenza delle stesse.

Il lavoro di DeepMind ha dell’incredibile e sarà fondamentale per il futuro che questa accuratezza cresca e trovi spazio nella medicina al più presto possibile.

Continuiamo nella ricerca, sempre.

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