Capire se una mutazione nel Dna può causare una malattia è una delle sfide più importanti della medicina moderna. Un gruppo di ricercatori dell’Università di Pisa, in collaborazione con la Scuola superiore meridionale di Napoli, ha sviluppato uno strumento innovativo che può aiutare ad ottenere dei risultati più velocemente e con maggiore efficienza. Si chiama ProSECFPs ed è capace di creare una sorta di ‘impronta digitale’ delle proteine. A renderlo noto è lo stesso ateneo pisano. Lo studio è stato pubblicato sul Journal of Chemical Information and Modeling.
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Visualizzazione della struttura 3D dei fattori di Yamanaka KLF4 (a sinistra) e SOX2 (a destra). Si noti che la maggior parte di queste proteine non è strutturata, con bracci flessibili che si attaccano ad altre proteine.
Fonte: AlphaFold Protein Structure Database L’idea che un algoritmo possa prendere in mano il destino biologico delle cellule umane non appartiene più alla fantascienza. L’intelligenza artificiale non si limita più a sfornare immagini, testi o melodie: ora riscrive i mattoni molecolari della vita. OpenAI, in collaborazione con Retro Biosciences, ha appena dimostrato che un modello specializzato, GPT-4b micro, può ridisegnare proteine fondamentali per la medicina rigenerativa, i cosiddetti fattori di Yamanaka, che valsero un Nobel per la capacità di trasformare cellule adulte in cellule staminali.