Nuove frontiere nella ricerca medica grazie all’AI nella progettazione di proteine su misura | | | | Turtles AI

 Un nuovo sistema di AI, AlphaProteo, sviluppa leganti proteici altamente efficaci per diverse applicazioni mediche e di ricerca. Questo sistema promette di accelerare la progettazione di farmaci e la comprensione delle malattie, aprendo nuove prospettive per il settore della bioingegneria e della sanità.

Punti chiave:

•  AlphaProteo progetta leganti proteici specifici per molecole bersaglio coinvolte in malattie come il cancro e infezioni virali.
•  I risultati sperimentali mostrano che i leganti progettati hanno tassi di successo e affinità superiori rispetto ai metodi esistenti.
•  Il sistema è stato testato su proteine chiave, inclusa quella del virus SARS-CoV-2, con risultati promettenti per la prevenzione delle infezioni.
•  L’approccio è in continua evoluzione, con collaborazioni scientifiche per affrontare bersagli complessi e ampliare le potenzialità di AlphaProteo.

AlphaProteo rappresenta un nuovo passo avanti nella progettazione di proteine utilizzando tecnologie di AI. Questo strumento si distingue per la sua capacità di generare leganti proteici ad alta affinità per molecole target specifiche, aprendo nuove possibilità per il campo della biologia strutturale e dello sviluppo farmaceutico. Ogni processo biologico dipende dalle interazioni tra proteine, e la capacità di manipolare queste interazioni potrebbe trasformare molti settori della ricerca biomedica. A differenza dei tradizionali strumenti di previsione delle strutture proteiche, che finora hanno fornito indicazioni solo sulle funzioni naturali delle proteine, AlphaProteo offre la possibilità di progettare nuovi leganti che possono essere impiegati per influenzare tali interazioni. Il potenziale di queste molecole è vasto, estendendosi dalla diagnosi delle malattie alla creazione di nuovi biosensori e allo sviluppo di farmaci innovativi.

Uno dei principali bersagli di AlphaProteo è la proteina VEGF-A, un fattore di crescita vascolare associato a diverse patologie, tra cui il cancro e complicazioni del diabete. Per la prima volta, uno strumento basato su AI è riuscito a progettare con successo leganti proteici contro questa molecola, offrendo una nuova risorsa per la ricerca oncologica e diabetologica. Non solo, AlphaProteo ha dimostrato di essere significativamente più efficace rispetto ai metodi tradizionali su altre sei proteine target, mostrando affinità di legame da tre a trecento volte superiori. Per una proteina virale specifica, la BHRF1, il tasso di successo sperimentale è stato pari all’88%, una percentuale senza precedenti nel campo.

Questa innovazione è stata resa possibile grazie all’addestramento dell’AI su un’enorme quantità di dati strutturali proteici, provenienti sia da banche dati pubbliche come il Protein Data Bank, sia da previsioni di strutture proteiche ottenute tramite AlphaFold. Questo approccio consente ad AlphaProteo di analizzare in dettaglio i siti di legame delle molecole bersaglio e generare leganti candidati con affinità ottimali per quelle posizioni specifiche. I test condotti su target virali, come il dominio di legame del recettore della proteina spike del SARS-CoV-2, SC2RBD, e su proteine coinvolte in patologie come il cancro e le malattie autoimmuni, hanno confermato l’efficacia del sistema. In particolare, alcuni dei leganti progettati per SC2RBD sono stati in grado di prevenire l’infezione da SARS-CoV-2 e alcune delle sue varianti, un risultato significativo che potrebbe aprire la strada a nuove strategie di prevenzione per future pandemie.

Tuttavia, non tutti i bersagli si sono dimostrati raggiungibili. AlphaProteo ha incontrato difficoltà nel progettare leganti efficaci contro la proteina TNFɑ, associata a malattie autoimmuni come l’artrite reumatoide. Questa sfida, sebbene complessa, rappresenta un importante banco di prova per futuri sviluppi e miglioramenti del sistema. L’analisi computazionale ha evidenziato la complessità intrinseca di questo bersaglio, suggerendo che ulteriori ricerche saranno necessarie per raggiungere risultati comparabili a quelli ottenuti con altri target.

Un elemento cruciale dello sviluppo di AlphaProteo è la collaborazione con i principali gruppi di ricerca, tra cui il Francis Crick Institute, che ha convalidato l’efficacia dei leganti progettati per il SARS-CoV-2 e il VEGF-A attraverso esperimenti indipendenti. Questi studi hanno confermato non solo l’affinità dei leganti per i rispettivi bersagli, ma anche la loro funzionalità biologica, evidenziando il potenziale pratico di AlphaProteo nella ricerca applicata.

Nonostante questi successi, il processo di progettazione proteica rimane complesso e richiede ulteriori miglioramenti. Uno degli obiettivi futuri è rendere AlphaProteo uno strumento ancora più flessibile e potente, ampliando la gamma di bersagli affrontabili e migliorando ulteriormente i tassi di successo. A questo scopo, il team di sviluppo sta lavorando in stretta collaborazione con esperti in biochimica, apprendimento automatico e biologia strutturale, con l’obiettivo di creare una piattaforma di progettazione proteica più robusta e accessibile alla comunità scientifica.

In parallelo, il team di AlphaProteo è impegnato nell’affrontare le implicazioni bioetiche e di biosicurezza che potrebbero sorgere dall’utilizzo di tecnologie avanzate di progettazione proteica. Collaborazioni con esperti esterni e l’adesione a rigorose linee guida per lo sviluppo responsabile della biotecnologia sono alla base di un approccio che bilancia innovazione e sicurezza.

AlphaProteo offre nuove opportunità per la scienza biologica e medica, con applicazioni che spaziano dalla ricerca sui farmaci allo sviluppo di soluzioni sostenibili per l’ambiente. Con il continuo miglioramento delle sue capacità, questo sistema potrebbe diventare un punto di riferimento nella bioingegneria del futuro.