E'
pronto
il
decoder del Dna
. Si chiama
AlphaGenome
ed è il nuovo strumento nato dalle ricerche sull'intelligenza artificiale che permetterà di capire meglio il funzionamento della molecola della vita, il Dna, e il modo in cui le sue
variazioni
possono
influenzare
diversi
processi biologici
, come la risposta di un organismo all'ambiente o la sua suscettibilità alle malattie. In futuro potrà aiutare ad approfondire la conoscenza delle
malattie genetiche
, a migliorare i
test genetici
e a orientare lo sviluppo di
nuove terapie
. Questo modello di deep learning è l'ultimo arrivato della Google DeepMind ed è
presentato
sulla rivista Nature, che gli ha dedicato la copertina.
Dopo i
modelli AlphaFold
, in grado di decifrare la struttura complessa delle proteine, dall'azienda di Google specializzata in modelli di Ia al servizio della ricerca biomedica arriva un modello che, secondo i ricercatori che lo hanno progettato, potrà contribuire a molte
ricerche di base
in
biologia
, la scoperta di nuovi
bersagli terapeutici
contro molte malattie, individuare le
mutazioni
che possono generare un
tumore
, facilitare la
diagnosi
di
malattie rare
. Potrà anche essere utile alla
biologia sintetica
, alla
terapia genica
e alla ricerca di
farmaci a Rna
.
Firmato da Žiga Avsec, Natasha Latysheva, Pushmeet Kohli, il modello è in grado di
decifrare
il modo in cui le
istruzioni del genoma
vengono
lette a livello molecolare
e può indicare
che cosa succede
quando
avviene
una
piccola variazione del Dna
, ancora impossibile da comprendere con le tecniche tradizionali. AlphaGenome è invece in grado di prevedere le
variazioni
di un altissimo numero (
fino a un milione
) delle
unità
che costituiscono il Dna (
basi
) e in questo modo potrà rendere meno difficile comprendere come queste variazioni influenzino le malattie. Attualmente, infatti, non è possibile conoscere la maggior parte di queste modifiche, che circa nel 98% dei casi avvengono in regioni del Dna che non codificano per la produzione di proteine ma posso influenzarne l'espressione genica.
Un'analisi del genere richiede infatti passare in rassegna un
grandissimo numero di variabili
: cosa che solo un modello computazionale è in grado di fare in tempi rapidi. Addestrato su Dna umano e di topo, AlphaGenome è in grado di predire
simultaneamente 5.930 segnali genetici
umani o
1.128 di topo
che corrispondono a funzioni specifiche. In futuro il modello potrà essere ampliato fino a comprendere un maggior numero di specie e addestrato a conoscere un maggior numero di sequenze non codificanti.
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