E'pronto ildecoder del Dna. Si chiamaAlphaGenomeed 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 suevariazioni possonoinfluenzare diversiprocessi biologici, come la risposta di un organismo all'ambiente o la sua suscettibilità alle malattie. In futuro potrà aiutare ad approfondire la conoscenza dellemalattie genetiche, a migliorare itest geneticie a orientare lo sviluppo dinuove 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 imodelli 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 moltericerche di baseinbiologia, la scoperta di nuovibersagli terapeuticicontro molte malattie, individuare lemutazioni che possono generare untumore, facilitare ladiagnosi dimalattie rare. Potrà anche essere utile allabiologia sintetica, allaterapia genicae alla ricerca difarmaci a Rna.

Firmato da Žiga Avsec, Natasha Latysheva, Pushmeet Kohli, il modello è in grado didecifrare il modo in cui leistruzioni del genomavengonolette a livello molecolaree può indicareche cosa succedequandoavviene unapiccola variazione del Dna, ancora impossibile da comprendere con le tecniche tradizionali. AlphaGenome è invece in grado di prevedere levariazioni di un altissimo numero (fino a un milione) delleunità 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 ungrandissimo 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 geneticiumani o1.128 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.